HisSE SENEDi FiYATlARıNDAKi SÜRPRiz HABERLERiN BULAŞICIlIK ETKiSi VESÜREKliliK

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "HisSE SENEDi FiYATlARıNDAKi SÜRPRiz HABERLERiN BULAŞICIlIK ETKiSi VESÜREKliliK"

Transkript

1 HsSE SENED FYATlARıNDAK SÜRPRz HABERLERN BULAŞICIlIK ETKS VESÜREKllK Evrmlmer Türkye Cumhuryet Merkez Bankası Özet Bu çalışmada hsse sened pyasalarındak sürprz haberlern ülkeler arasında yayılması olgusu değerlendrlmştr. Bu amaçla Arjantn, Brezlya, Mekska, Rusya ve Türkye'nn Eylül 1995-Şubat 2003 arasındak günlük hsse sened pyasası endeks verler toplanmıştır. Yapılan değerlendrme sonrasında br yıldan daha uzun br döneınde Brezlya hsse sened pyasası endeksnn koşulsuz olarak ortalamasından sapma olasılığının düştüğü, Türkye endeksnn koşulsuz olarak ortalamasından sapma olasılığının arttığı anlaşılmıştır. Tek değşkenl koşullu değşen varyans modellerndek ARCH ve GARCH termlernn katsayı tahmnlernn statstk belrgnlğ bu pyasalardak sürprz haberlern bulaşıeılığına lşkn bazı kanıtlar olarak değerlendrlınştr. Ayrıca mal pyasa verlernn varyans denklemlernde sıkça karşılaşılan sürekllğn yapısal değşklklern hesaba katılmasıyla yleştğ ortaya çıkmıştır. Anahtar Kelmeler: Bulaşıeılık, koşulsuz olasılık, tek değşkenl koşullu değşen varyans, sürekllk, hsse sened pyasası. The Efects of Contagon of the Surprses of Stock Market Returns and Persstence Abstract Ths study examnes the propagaton of surprses across eountres by usng the stoek market returus. The empreal analyss s based on the database wheh ncludes the daly stoek market ndees of Argentna, Brazl, Mexco. Russa and Turkey between September 1995-February Ths study has revealed that although the uneondtonal probablty of devatan from the mean of Brazlan daly stoek market ndex s deereasng for the perod longer than one year, the uneondtonal probablty of devatan from the mean of Turksh daly stoek market ndex s nereasng for the same perod. The statstcal sgnfcanee of the estmates of ARCH and GARCH eoeffeents of the unvarate generalzed autoregressve condıjonal heteroseedastety (GARCH) model also provdes some proofs of the propagaton of surprses across the stock markets. In addton. ths study ndeates that takng the struetural changes nto aeeount mproves the frequent evdenee of persstenee for the fnancal market data. Keywords: Contagon. uneondtonal probablty, unvarate generalzed autoregressve condtonal heteroscedastety, persstenee. stoek market.

2 132 e Ankara Ünverstes SBF Dergs e 59-3 Hsse Sened Fyatlanndak Sürprz Haberlern Bulaşıcılık Etks ve Sürekllk*l Grş Bu çalışmada, Aıjantn, Brezlya, Mekska, Rusya ve Türkye'nn hsse sened pyasası getrler kullanılarak ortaya çıkan sürprz gelşmelern yayılması olgusu değerlendrlmektedr. Sürprz gelşmeler hsse sened endekslernn belrl br değerden daha fazla dalgalandığı günler olarak ele alınmıştır. Bu amaçla lk önce ele alınan hsse sened endekslernn koşulsuz olarak onk ay ve yrmdört ay çnde kend ortalamalarıdan sapma olasılıkları hesaplanmıştır. Daha sonra tek değşkenl koşullu değşen varyans (GARCH) sürec le sürprz habern etklernn dğer ülkelerde kendsn gösterp göstermedğne bakılmış; ve tek değşkenl koşullu değşen varyans analzlernn sürekllk gösterp göstermed ğ araştırılmıştır. Bu çalışma sürprz haberlern bulaşıcılığı le lgl olarak Türkye'y ele alan öncü çalışmalardan brs olması bakımından önem taşımaktadır. Sermaye hareketler ktsad ve man pek çok göstergey etkleyecek boyuta çıkablmektedr. Kodres ve Prtsker'n (2002) değndğ gb, sermaye hareketlernde roloynayan uluslararası yatırım portföyler çeştl makroekonomk rskler algılayacak ayarlamalara gtmektedr. Bu durumda uluslararası portföylern rskler algılamadak hassasyet ön plana çıkmaktadır. Böylece, sermaye grş-çıkışlarını öneml ölçüde etkleyen spekülatf saldırılar, sermaye akımlarının etklernn çeştl mekanzmalar yoluyla ktsad ve man * Yazıda öne sürülen görüşler yazarın görüşler olup Türkye Cumhuryet Merkez Bankası'nı bağlayıcı değldr. 1 "Persİstence" çn yerleşmş k karşılık olmadığından yazıda "sürekllk" olarak Türkçe\eştr\mştr.

3 ! Evrm mer e Hsse Sened Fyatlarındak Sürprz Haberlern Bulaşıcılık Etks ve Sürekllk e 133 pek çok göstergeye yansıdığı dönemlerde, mal yapıda kınlganlıklara yol açarak mal krzler berabernde getrmektedr. Brbrnden klometrelerce uzak olan Mekska, Rusya, Türkye, Brezlya ve Arjantn' dek malı krzler br sermaye hareketler krz olarak değerlendrleblen 1997 Asya krznn peş sıra gelmştr. ıto ve Hashmoto (2002), 1997 Asya krzn zleyen dğer ülke krzlernde yaşanan olgulardan brsnn, mall pyasalar yoluyla yatırımcıların br ülkede bulunan portföylern lkt hale dönüştürmes olduğunu öne sürmektedr. Böylece krz beklentsyle ortaya çıkablecek zararlarının önüne geçme davranışıyla brlkte, pyasalarda ortaya çıkan sürprz gelşmelern dğer ülkelere yayılmasının önem de ortaya çıkmaktadır. İstatstksel anlamda belrgn olan dalgalanmaların brlkte hareket etmes bulaşıcılığın varlığı le lgl kanıtlar olarak yorumlanmaktadır.. Ancak bulaşıcılığın ortaya çıkması veya sürprz br gelşmenn dğer ülkelere yayılması kavramları farklı çalışmalarda farklı bçmlerde ele alınmaktadır. Örneğn, Echengreen (1996) bulaşıcılığın uluslararası tcaret bağları kuvvetl olan ülkelerde benzer makroekonomk koşullara sahp olan ülkelere göre daha çabuk ortaya çıktığını öne sürmektedr. Ortaya çıkan sürprz gelşmeler mail krzlern yayılması olarak tanımlayan Berger ve Wagner (2002), bulaşıcılık olgusunu, pyasaların herhang br algılanan temelolmaksızın brbrlernn hareketlerne duyarlılık göstermes le açıklamaktadır. Blg ve blgnn yayılması üzer nde duran Drazan (2000) se, sürprz br gelşmenn ülkeler arasında farkı, bçmlerde kırılganlıklar yaratmasının sürprz br gelşmenn ülkelere bulaşma derecelernn farklılık göstermesnden kaynaklanableceğn ön plana çıkarmaktadır. Yukarıda adı geçen beş ülkenn hsse sened pyasası endeks getrler kullanılarak ortaya çıkan sürprz gelşmelern yayılmasını değerlendrmey amaçlayan bu çalışma şu düzen çnde sunulmaktadır: Öncelkle kullanılan ver set tanıtılmakta, sonra bulaşıcılığın varlığını saptamak çn kullanılan yöntemlerden olan koşulsuz, koşullu olasılık hesaplamaları üzernde durulmakta ve tek değşkenl koşullu değşen varyans modeller le sürekllk hakkında blg verlmektedr. Daha sonra koşulsuz, koşullu olasılık hesaplamaları ve modellern bulguları değerlendrlmektedr. Ver ve Yöntem Bu çalışmada sermaye hareketlernn br boyutuna gösterge olduğu düşünülerek Bloomberg'den toplanan Arjantn, Brezlya, Mekska, Rusya ve Türkye'nn hsse sened pyasası verler kullanılmıştır. Hsse sened pyasası verlernn sürprz gelşmelern yayılmasının değerlendrrken kullanılması

4 134 e Ankara Ünverstes SBF Dergs e 59-3 konusunda farklı görüşler bulunmaktadır. Örneğn, Furman ve Stgltz (1998) mal krzlern nedenler le sonuçları arasında hem statstksel hem de kuramsal olarak, tümüyle anlamlı ve tatmnkar lşkler bulmakta zorlanıldığını vurgulamakta; Kamsky ve dğerler (1998) se, hsse sened fyatlarındak aşırı dalgalanmaları lkdte krzlernn öncü göstergelernden brs olarak değerlendrmektedr. Öte yandan Edwards ve Susmel (2001), hsse sened pyasası haftalık verlern kullanarak bu verlern belrl br zaman çnde nasıl br dalgalanma davranışı sergledğn çözümlerken yüksek derecedek dalgalanmaların kısa sürel olduğunu ve bu tptek dalgalanmaların bazı ülkelerde yaklaşık olarak aynı zamanda oluştuğunu ortaya koymaktadır. Rgobon2 (2002) se, bulaşıcılığın yüksek frekanslı olaylara dayandığını fade etmektedr. Yüksek frekanslı gözlemler, sadece öneml olayların dalgalanmaya etklern yansıtablen düşük frekanslı gözlemlerden farklı olarak, dalgalanmaya neden olan pek çok küçük olayın etklern de çermektedr. Bu görüşlern ışığında, 1 Eylül 1995 le 28 Şubat 2003 arasındak gözlemlere dayanan günlük bazda, saat farkları dkkate alınmaksızın, yüksek frekanslı olarak da nteleneblecek br ver set oluşturulmuş; Arjantn, Brezlya, Mekska, Rusya ve Türkye'nn hsse sened endeks verler toplanmıştır. Bu beş ülkenn hsse sened pyasası endeks getrlernn statstksel analzler Tablo l' de görülmektedr. Bu tabloda sunulan hsse sened pyasası endeks getrlernn statstksel analzlerne göre ele alınan serlern normal dağılmadığı, Aıjantn ve Rusya hsse senetler pyasası endekslernn sola çarpık, dğerler endekslern sağa çarpık olduğu; tüm serlern dağılımının tepesnn normal dağılıma göre svr olduğu dkkat çekmektedr. Tablo I. Hsse Sened Pyasası Endeks Getr/ernn İstatstksel Analzler * Aıjantn Brezlya Mekska Rusya Türkye Ortalama Medyan E Maksmum Mnmum Ayrıca, altı aylık, Uç aylık veya ayhk gb düşük frekansh ver set kullanılarak elde edlen sonuçlar ele alınan dönemde ortaya çıkan öneml olayların dalgalanma üzerndek etklern yansıısa da, küçük pek çok olayın dalgalanmadak etklern göz ardı etmektedr (ıto / HASHIMOTO, 2002: 10).

5 ı l, Iİ, ' Evrm mer e Hsse Sened Fyatlarındak Sürprz Haberlern Bulaşıcılık Etks ve Sürekllk e 135 Std. Sapma Değşm Katsayısı (a/il)3 Çarpıklık Kurtass Jarque-Bera Olasılık Gözlem Sayısı *% 5 Glılamlılık düz.ey çn X ı tablo değer ; % 10 anlamlılık düzey çn Xı tablo değer :! Hsse sened pyasalarının ortalamadan sapma gösterdğ günlern dalgalanmayı arttırdığı düşüncesnden hareket edlerek Arjantn, Brezlya, Mekska, Rusya ve Türkye'nn br yıl veya daha uzun br dönemde ortalamadan saptığı günler le bunların koşulsuz olasılıkları le lgl olarak ele alınan endeksn ortalaması şu şeklde bulunmuştur. =1 = 1,2,...,1943 Ele alınan endeks n br yıl sonra aynı güne denk düşen dönemdek ortalama değerler şu şeklde hesaplanmıştır: " 2 1 = lnılx =1 Il, 2 2 =l/n 2 LX; ;=1 "ı 2 3 = 1/n 3 LX; =1 = 1,2,...,255 = 2,3,...,256 = 3,4,...,257 Daha sonra br yıl sonra aynı güne denk düşen değşm endeks n kend oıtalama değer şu şeklde karşılaştırılmıştır: le ele alınan 3 Değşm katsayısı endeks n ortalaması başına rskllğ ölçmektedr. Başka br fadeyle, ortalama etrafında en çok dalgalanmaya sahp olan endeks göstermektedr.

6 136 e Ankara Ünverstes SBF Dergs e 59.3 Mj=l, eğer Z - X ~ O veya Z - X ~ O Mj=O,eğer -Z~Z-X ~+Z L Mj = Toplam ortalamadan sapan gün sayısı Bu karşılaştırmada br yıl sonra aynı güne denk düşen endeks değşmnn ele alınan ülkennkend ortalamasından artı veya eks yönde saptığı günlere br, dğer günlere sıfır değer verlmştr. Daha sonra her ülkenn br değer aldığı gün sayısı beşülkenn ortalamadan saptığı toplam gün sayısına bölünmüş ve ülkelern br yıllık dönem çnde koşulsuz olarak kend ortalamalarından sapma olasılıkları bulunmuştur. Br yıllık dönem çn hesaplamalarda ver kaybı le brlkte gün sayısı 1687'ye düşmüştür. İk yıllık dönem çnde aynı mantık çerçevesnde hesaplanmıştır. Bu yolla k yıllık dönem çn yapılan hesaplamalarda ver kaybı le brlkte gün sayısı 1429'a düşmüştür. Şekl I, endekslern getrlernn durağan olduğunu göstermektedr. Bu nedenle koşullu değşen varyans sürec (GARCH) çözümlemelernde yapılacak tahmnlerde endekslern getrsnn kullanılması uygun olmaktadır. Şek/I. Hsse Sened Pyasası Endekslernn Getr/er

7 Evrm mer e Hsse Sened Fyatlarındak Sürprz Haberlern Bulaşıcılık Etks ve Sürekllk e 131 Dğer yandan hsse sened endekslernn, dğer hsse sened endekslernn öncek veya sonrak dönemler le brlkte hareket edp etmedğnn anlaşılması amacıyla, Tablo II'de gösterldğ gb ele alınan ülkelern brnc farklarının karşılıklı korelogramlarına bakıımıştır. Karşılıklı korelogramların gösterdğ sonuçlardan yola çıkılarak endekslern getrler çn koşullu ortalama denklemler sırasıyla aşağıdak gb olmaktadır: getr= J; = dlog(r:ndekş) = log(endekş) -log(endekş_ı) = log(endekş / endekş_ı) se, ra.. =a()+a ı r ı1. 1 +a 2 r M,..,. +a,rr..,. +E rjltuım 1 /"('z.t ya ( e,;,,\'l,,(/ 1 ~ ııın"ye ı-i t. Arjantn rbrezlyal = ı ra,jan/ııı + 132r Md.ı.kaı + 133rT;rkyel_1 + Eı. Brecl)'a Koşullu ortalama denklemlernn GARCH (1,1) sürec de şu bçmde yazılab mekted r: erl= cl) +ae2[_ı+~(j2i_l. = Arjantn, Brezlya, Mekska, Rusya, Türkye MaIl pyasalarla lgl pek çok çalışmada, zaman sers verlernde şokların sürekllk durumu vurgulanmaktadır. Örneğn, Engle ve Bollerslev (1986) GARCH ve eşbütünleşk GARCH (IGARCH) varyans denklemlerndek brm kökün ve varyans denklemndek ortalamanın özellklern ncelemekte; IGARCH modelnde a+~=1 olduğunu fade etmektedr. Başka br çalışmada Balle vd. (1996), a+~=l olduğu IGARCH modellernde varyans denklemndek br şokun kendsn uzun br dönem hssettrmekte olduğu ve şokun etksnn uzun br geleceğe taşındığını fade etmektedr.

8 138 e Ankara Ünverstes SBF Dergs e 59-3 Tablo LI. Hsse Sened Pyasası Endeksler Getrlernn Karşılıklı Korelogranıları Arjantn Brezlya Mekska Rusya Türkye Arjantn r(ı,ı)= r(ı,ı)= r(ı,ı)= O.688 r(ı,ı)= r(ı,t+i)= r(ı,ı-!)= Brezlya r(ı,ll= 0.44 ı2 r(ı,ı)= r(ı,ı)= O.748 r(ı,ı)= O. 189 r(ı,ı+i)= r(ı,ı-i)= Mekska r(ı,ı)= r(ı,ı)= r(ı,ı)= 0.15 Lo r(ı,ı)= O.367 r(ı,ı+ 1)= Rusya r(ı,ı)= r(ı,ı)= r(ı,ı)= 0.15 Lo r(ı,ı)= r(ı,t-i)= r(ı,t-i)= r(ı,ı-i)= r(ı,ı-i)= Türkye r(ı,ı)= r(ı,ı)= O. 89 r(ı,ı)= r(ı,ı)= r(ı,t+ 1)= r(ı,ı+!)= r(ı,ı+i)= Poon ve Granger (2001) getrlern sıfır etrafında dolaştığı ve varyansın sabt olduğu durumlarda uzun br dönem boyunca getrlern varyansının tek br dönemdek varyansın bast br katsayıdan türetlebleceğn fade etmektedr. IGARCH(l, I) modelnn sürekllk gösteren br dağılımının bulunması w=o olmasına bağlıdır. Bütün dönemler çn aynı varyansın önerldğ bu durumda koşullu varyans eştlğnn beklenen değer E(cr ı )= crı-ı olmaktadır (Campbell vd., 1997: 484). Paan ve Granger'a (2001) göre gerçek yaşamdak dalgalanmalar serlern belrl br ortalamaya ger dönmesnden farklılık göstermektedr. Başka br fadeyle, belrl br ortalamaya ger dönülmemes mail varlık getrlernde koşullu değşen varyans bulunmasına ve dalgalanmalann sürekllkten uzaklaşmasına neden olmaktadır. Koşullu değşen varyans denklemndek katsayı tahmnlernn toplamının bre yakın olması, (X+~ "'" 1, bazı yazarlarca ekonomde yapısal br değşklğn gösterges olarak da ele alınmaktadır. Örneğn, Morana (2002), koşullu değşen varyans sürecne bazı kısıtlar konularak bu süreçtek sürekllkten uzaklaşmanın üstesnden gelnebleceğn öne sürmektedr. Dğer br çalışmada Hamao vd. (1990), GARCH modellernde yabancı pyasalarda ortaya çıkan gelşmelern koşullu varyans eştlklernde dışsal değşken gb hesaba katılableceğ n fade etmektedr.

9 lı! Evrm mer _ Hsse Sened Fyatlarındak Sürprz Haberlern Bulaşıcılık Etks ve Sürekllk _ 139 Ele alınan hsse sened pyasası endekslernn getrlernn Şekl 'de gösterlen grafklerne bakılarak her br endeks n belrgn bçmde ortalamadan sapma gösterdğ dönemlerde bu endekslerde yapısal değşklklern ortaya çıkmış olableceğ düşünülerek sürekllk durumu araştırılmıştır. Sürekllk durumunun araştırılması çn endekslern yapısal değşklk gösterdğ dönemlere br, dğer dönemlere sıfır değer verlerek her br endeks çn kukla değşken yaratılmıştır. Bu yolla oluşturulan kukla değşkenlern varyans denklemlerne eklenmes sonrasında varyansın geckmel değern gösteren ARCH term a'nın tahmn le hata termnn geckmel değern gösteren GARCH term Wnın toplamlarında yarattığı değşmler değerlendrlmştr. Koşulsuz Olasılık Hesaplamaları le Ilgl Bulgular Sander ve Klemer (2002), sürprz gelşmelern ülkeler arasında yayılması olgusunu tanımlarken kullanılablecek br yöntemn bu tür sürprzlern yol açtığı krzlernn koşullu olasılığını hesaplamak olduğunu öne sürmektedr. D.~er br çalışmada Kamnsky ve Renhart (1999), gelecek yrmdört ay boyunca ortaya çıkablecek koşullu ve koşulsuz krz olasılıklarını çözümleyen br yöntem kullanmaktadır. Bu görüşlern ışığında oluşturulan Tablo III'e göre, br yıllık br dönem çnde Rusya hsse sened pyasası günlük endeksnn koşulsuz olarak kend ortalamasından sapma olasılığının dğer ülkelere göre daha yüksek olduğu; Türkye hsse sened pyasası endeksnn k yıllık dönemde ortalamadan sapma olasılığının dğer ülkelere göre daha yüksek olduğu göze çarpmaktadır. Dğer yandan, Brezlya çn daha uzun dönemde koşulsuz olarak kend ortalamasından sapma olasılığının düştüğü, Türkye çn koşulsuz olarak kend ortalamasından sapma olasılığının arttığı ortaya çıkmaktadır. Tablo III. Br Yıllık Ve İk Yıllık Dönem İçnde Koşulsuz Olarak Ortalamadan Sapma Olasılıkları Br Yıllık Dönem İçnde Koşulsuz İk Yıllık Dönem İçnde Koşulsuz Olarak Ortalamadan Sapma Olarak Ortalamadan Sapma Olasılığı (%) Olasılığı (%) Arjantn %21.92 % Brezlya %18.74 %9.64 Mekska % % Rusya % % Türkye % % 25.33

10 140 e Ankara Ünverstes SBF Dergs e 59.3 Tek Değşkenl Koşullu Süreçler le lgl Bulgular Değşen Varyans Karşılıklı korelogramlar ve değşkenlern anlamlılıkları göz onune alındığında Arjantn, Brezlya, Mekska, Rusya ve Türkye çn tek değşkenl GARCH modellernn tahmn sonuçları Tablo IV'te gösterlmektedr. Tablo IV'tek sonuçlar ncelendğnde Arjantn pyasasındak getrlern Mekska ve Brezlya hsse sened pyasalarındak getrlerden poztf yönde etklendğ görülmektedr. Arjantn endeks, Türkye endeksnden de poztf yönde etklenmektedr. Fakat Arjantn endeksnn Türkye endeksnden etklendğn gösteren katsayı statstk olarak anlamsızdır. Arjantn pyasasının varyans denklemne bakıldığında ARCH ve GARCH termler statstk olarak anlamlı ve katsayı toplamları O.99'dur. Mal pyasa verlernn çoğunda kendn gösteren varyans denklemndek sürekllk Arjantn pyasasında da ortaya çıkmaktadır. Tablo LV Brezlya pyasasındak getrlern Arjantn ve Mekska pyasasının aynı gündek getrlernden ve Türkye pyasasının br gün öncek getrsnden poztf yönde etklendğn ortaya koymaktadır. Brezlya'nın varyans denklemnde statstk olarak anlamlı olan ARCH ve GARCH termlernn katsayı tahmnlernn toplamı O.96'dır. Bu durumda Arjantn pyasasındak gb Brezlya'da da varyans denklemnde sürekllk olduğu sonucu çıkarılablmektedr. Tablo v Mekska pyasasının GARCH(l,l) modelnde ARCH-LM test statstğ 4 sonucunun anlamlı olduğunu dolayısıyla GARCH( 1,1) modelnde ARCH etks bulunmadığını göstermektedr. GARCH (2,1) modelnn ARCH- LM statstğ sonuçları GARCH(2,l) modelnde ARCH etks bulunduğunu serglemektedr. Bu durumda Mekska endeksnn getrsnn GARCH(2,1) üzernden değerlendrlmesnn uygun olacağı yönünde puçları bulunduğu düşünülmüştür. Mekska endeksndek getr Arjantn, Brezlya ve Türkye pyasalarındak aynı günkü getrden poztf yönde etklenmektedr. Mekska hsse sened pyasasındak getrnn hem GARCH(l,l) modelnn hem de GARCH (2,1) modelnn varyans denklemndek ARCH ve GARCH 4 ARCH (p) test u2,= A,,+Aıu21_ı+ A2U21_2+"'+ Aı,u2 ("P +e ı gb br yardımcı modeln tahmn edlmes ve bunun arkasından Ho: A.o= Aı=... =Aı,=O boş hpoteznn HA: En az br A'nın sıfırdan farklı olması hpotez karşısında test edlmesyle yapılablmektedr. ARCH-LM test statstğ yardımcı denklemn R2(y)'snn yardımcı denklemtahmn edlrken kullaııılan gözlem sayısı (n') çarpılmasıyla elde edlmektedr. LM=n'* R2(y). Buradan bulunan LM statstğ, serbestlk dereces p olan x2tablosu le karşı laştırı lab mek ted r.

11 Evrm mer e Hsse Sened Fyatlarındak Sürprz Haberlern Bulaşıcılık Etks ve Sürekllk e 141 termlernn katsayı tahmnler statstk olarak anlamlıdır. GARCH(l, 1) ve GARCH(2,l) modellerndek varyans denklemlerndek katsayı tahmnler toplamları sırasıyla 0.93 ve 0.99'dur. Sürekllk Mekska hsse sened pyasasının GARCH(2,l) modelnn varyans termlernn ARCH ve GARCH termlernn katsayı tahminleri toplamının 0.99 olmasında kendn göstermştr. Tablo ıv. Tek Değşkenl GARCH Modeller] Hsse Sened P asalarının Getrlere Aıjaııtıı Brezlya Mekska Mekska 3 Rusya Türkye (MERYAL) (BOYESPA) (MEXBOL) (MEXBOL) (RTS) (İMKB 1(0) Sabt term ı.63e ** ** (0.049) ( 1.596) (0.960) (0.794) (1.856) ( 1.737) * * * 'MERVAL (12.149) (8.434) (8.548) * * * 'BOVESPA (18.121) (18.098) (16.857) * * * 'MEXBOL (12.307) (17.609) (5.361) 'RTS 'jmkb 'MERVAL(-I) 'BOVESPA(-l) 'MEXBOL(-I) 'jmkb(-i) * * (4.416) (4.047) (1.418) * (3.887) * (3.759) * * (0.831) (4.697) (6.393) Varvans Denklemler Sabt term 8.40E-06* I.64E-051 * 1.57E-05* 1.99E-06* 3.99E-05* 7.88E-05* (3.047) (3.840) (2.960) (2.026) (3.353) (4.102) ARCH(I) a, * * * * * * (6.273) (5.113) (4.338) (4.113) (5.630) (4.840) ARCH(2) aı * (-3.306) GARCH(I)P * * * * * * (39.252) (29.659) (18.612) (75.119) (20.786) (23.219) Olablrlk * ARCH-LM ** 4.738* ** 2.1 Lo Test JParalltez çndekler z statst(~ değerlerdr. 2 Katsayılar otokorelasvona ve dec~şen varyans sorununa göre düzeltlmştr. 3 GARCH (2, 1), dğerler GARCH( l, I) modelnn tahmn sonuçlandır. * % 5 hata olasılığı le statstk olarak anlamlıdır. ** % LOhata olaslll,~1 le statstk olarak anlamlıdır.

12 142 e Ankara Ünverstes SBF Dergs e 59.3 Tablo IV Rusya hsse sened pyasasındak getrnn Arjantn, Brezlya, Mekska ve Türkye endekslernn br gün öncekgetrlernden poztf yönde etklendğn göstermektedr. Rusya'nın varyans denklemne bakıldığında ARCH ve GARCH termlernn statstk olarak anlamlı olduğu görülmekte ve bu katsayı tahmnlernn toplamı 0.97 olmaktadır. Dğer pyasalarda ölduğu gb Rusya hsse sened pyasası getrsnn varyans tahmnnde de sürekllk varlığını ortaya koymaktadır. Tablo IV' e göre Türkye hsse sened pyasasındak getrnn sadece Mekska hsse sçned pyasasındak aynı günkü getrden poztf yönde etklenmektedr. Türkye'nn varyans denklemne bakıldığında ARCH ve GARCH termler statstk olarak anlamlıdır. ARCH ve GARCH termlernn katsayı tahmnler toplamı 0.93'tür. Ele alınan dğer hsse sened pyasalarının getr denklemlernden farklı olarak Türkye endeksnn getrsnde düşük sürekllk kendn göstermektedr. Öte yandan, statstk olarak % 10 hata olasılığı le anlamlı olan ve bağımsız değşkenlerdek değşmn sıfır olduğu varsayımı altında bağımlı değşken olan Türkye endeksndek getrnn başlangıç sevyesnn dğer ülkeye kıyasla yükseklğ de dkkat çekmektedr. Sürekllk le lgl Bulgular Tablo V' e göre Arjantn endeksnn getınsının koşullu varyans denklemnde yapısal değşklk yoksa, brm kök bulunmakla brlkte, yapısal değşklğn koşullu varyans denklemne eklendğnde ARCH ve GARCH termnn katsayı tahmnler toplamları azalmaktadır. Dolayısıyla, Arjantn hsse sened pyasası endeksndek yapısal kayma koşullu varyans denklemn brm kökten uzaklaştırmaktadır. Yan yapısal değşklğn hesaba katılması sürekllk durumuna büyük ölçüde çözüm getreblmektedr. Tablo V. Yapısal Değşklk ve Sürekllk Ülkeler Yapısal değşklk yoksa Yapısal değşklk varsa (u+p)'nın tahmn (u+p)' nın tahmn Arjantn Brezlya Mekska Mekska* Rusya Türkye *GARCH(2)) modelndek (a+fj) 'niii tahmn sonuçlarıdf.

13 Evrm mer e Hsse Sened Fyatlarındak Sürprz Haberlern Bulaşıcılık Etks ve Sürekllk e 143 Dğer yandan, Tablo V'e göre, Mekska'nın GARCH(l,l) model ve Türkye endekslernn getrlersndek koşullu varyans denklemndek ARCH ve GARCH termnn katsayı tahmnler toplamı (0.93) sürekllk gb br sorun le pek fazla karşı karşıya kabnmadığını düşündürmektedr. Dolayısıyla, Mekska' nın GARCH(l, 1) model ve Türkye' de yapısal değşklklern hesaba katılması sürekllk le lgl herhang br değşklk ortaya koymamaktadır. Tablo V yapısal değşklğn hesaba katılmasından bağımsız olarak Mekska'nın GARCH(2,1) model le Brezlya ve Rusya endekslernn getrlernde koşullu var.yans denklemnde yapısal değşklk brm kök bulunduğunu göstermektedr. Başka br fadeyle, yapısal değşklğn hesaba katılması Mekska endeksnn GARCH(2,l) model le Brezlya ve Rusya endekslernn koşullu varyans denklemlernn drencnde herhang br yleşme ortaya koymamaktadır. Br veya brden fazla pyasadan alınan blgnn kullanılmasının varyans denklemnlerndek etklern görmek amacıyla, tahmn edlen denklemlern aynı kalmasıyla brlkte, dört ülkenn koşullu varyans eştlklerne Türkye hsse sened pyasasının getrsnn ortalama etrafındak kareler (RDLT) eklenmştr 5. Dğer dört ülkenn koşullu varyans eştlklerne Türkye hsse sened pyasası getrsnn ortalama etrafındak karelernn (RDLT) eklenmesnn sürekllk üzerndek etks Tablo VI'da se~glenmektedr. Tablo VI'ya göre, RDLT tahmn edlen denklemlern hata termler le tahmn varyansının geckmel değerlernden bağımsız olarak sırasıyla Arjantn, Brezlya, Mekska ve Rusya endekslerndek dalgalanmalan etklemes göz önüne alındığında Aıjantn ve Brezlya'dak sürekllk durumunun devam ettğ dkkat çekmektedr. Tablo VI'ya göre, Mekska endeksnn GARCH(l,l) tahmnnde belrgn br değşklk olmamakla brlkte, RDLT Rusya endeksnn tahmn edlen denklemnn hata term le tahmn varyansının geckmel değernden bağımsız olarak Rusya endeksnn ve Mekska endeksnn GARCH(2,1) tahmnlernn sürekllk durumunda haff br yleşme ortaya çıkarmaktadır. 5 yı= C+ E, ken c= I/n L Y'dr. Dolayısıyla, (Y_C)2= E 2 1 olması aynı zamanda öngörü hata kares olarak da adlandırılablmektedr.

14 144 e Ankara Ünverstes SBF Dergs e 59-3 Tablo VI. Türkye Hsse Sened Pyasası Getrsnn Ortalama Etrafmdak Karelernn (RDLT) Dğer Ülke Endekslerndek Sürekllk Üzerndek Etks Ülkeler (a+~)'nın tahmn (a+~+rdlt)'nn tahmn Arjantn Brezlya Mekska Mekska* Rusya *GARCH(2, 1) modelııdek (0.+[1) '1lI1I tahmn so/luçlandır. Tablo VII. Brezlya ve Rusya Endekslernn Getrlernn Ortalama Etrafındak Karelernn Türkye Hsse Sened Endekslerndek Sürekllk Üzerndek Etkler (a+~)'nın tahmn (a+~+rdlb+rdlr)'nn tahmn Türkye Brden fazla pıyasadan gelen blgnn Türkye endeksnn varyans denklemndek etkler Tablo VII' de verlmştr. Türkye endeksnn varyans denklemne, statstk olarak anlamlı bulunan Brezlya ve Rusya hsse sened pyasası getrlernn belrl br ortalama etrafındak karelernn (sırasıyla RDLB ve RDLR) katsayı tahmnler eklenmştr. Tablo VII, brden fazla pyasadan alınan geçmş blgnn kullanılmasının Türkye pyasasının koşullu varyans denklemndek katsayı tahmnlernn sürekllk üzernde yleşme ortaya çıkarmadığını serglemektedr. Sonuç Hsse sened pyasası endekslerndek sürprz haberlern yayılması olgusunun değerlendrlmes le lgl olarak oluşturulan ver set üzernde yapılan çözümlemeler sonrasında şu sonuçlara ulaşılmıştır: Olasılık hesaplamalarının hsse sened fyatlanndak dalgalanmalan açıklayableceğ görüşünden hareketle br yıl veya daha uzun br dönem çn hsse senetler endekslernn koşulsuz olarak ortalamadan sapma olasılıklan hesaplandığında br yıldan daha uzun dönemde Brezlya'nın ortalamadan sapma o\asıhğmm düştüğü, Türkye'nn ortalamadan sapma olasılığının arttığı ortaya çıkmıştır.

15 Evrm mer e Hsse Sened Fyatlarındak Sürprz Haberlern Bulaşıcılık Etks ve Sürekllk e 145 Tek değşkenl koşullu değşen varyans modellernde ele alınan Latn Amerka ülkelernn hsse sened pyasası getrlernn, kends dışındak dğer Latn Amerka ülkelernn hsse sened pyasası endekslerndek getrlernden etklenmş; Arjantn ve Brezlya Türkye endeksnn br gün öncek getrsnden; Mekska se Türkye endeksnn aynı gündek getrsnden etklenmştr. Tek değşkenl modellerdek koşullu varyans denklemlerndek ARCH ve GARCH termlernn katsayı tahmnlernn statstk belrgnlğ, bu pyasalardak sürprz haberlern bulaşıcılığına lşkn bazı kanıtlar olarak değerlendrlmştr. Böylece dolaylı da olsa söz konusu ülkelern hsse sened pyasası getrlernn brbrlern etkledğ ortaya ÇıkmıŞtır. Mal pyasa verlernde sıklıkla karşılaşılan varyans denklemndek br şokun uzun dönem kendsn hssettrmes ve şokun etksnn uzun br geleceğe taşınması olarak tanımlanan sürekllk durumu ekonomde yapısal br değşklğn gösterges olan kukla değşkenler yardımıyla ele alınmıştır. Yapısal değşklkler hesaba katıldığında Arjantn hsse sened pyasasının getrs sürekllk sorunundan uzaklaşmıştır. Yapısal kaymanın hesaba katılması Brezlya ve Rusya endekslernn getrlerndek durağan olmama sorununa belrgn br çözüm getrmemekte, yapısal kaymanın hesaba katılması Mekska hsse sened pyasasının getrsnde haff br yleşme ortaya çıkarmıştır. Brden fazla pyasadan alınan geçmş blgnn kullanılması amacıyla, hsse sened pyasası getrlernn ortalama etrafındak kareler, kends dışındak dğer ülkelern koşullu varyans eştlklerne eklenmştr. Bu yolla elde edlen termlern katsayı tahmnlernn koşullu varyans eştlklerndek ARCH ve GARCH katsayı tahmnlerne eklenmes sonrasında da sürekllğn hala kendsn gösterdğ anlaşılmıştır. Kaynakça BAILLlE, Rchard T. BOLLERSLEV, Tml MIKKELSEN, Hans ale (1996), "Fractonatly Integrated Generalzed Autoregressve Condtonal Heteroskedastcty," Journal of Eeonometres, 74: BERGER, Wolframl WAGNER, Helmut (2002), "Spreadng Currency Crses: The Role of Economc Interdependence," IMF Workng Paper, BRAINARD, Wllam C.I PERRY, Geoge L. (eds.) (1998), Brookngs Papers on Eeonomk Actvty (2) (Washngton D.C.: Brookngs Insttuton Press). CAMPBELL, John Y.I LO Andrew W.I MACKINLAY, Crag A. (1997), The Econometr/es of Fnancal Markets (New Jersey: Prnceton Unversty Press). DRAZAN, Atlan (2000), "Poltcal Contagon n Currency Crses," KRUGMAN, Paul (ed.), Curreney Cr/ses (Chcago: The Unversty of Chcago Press): EDWARDS, Sebastanl SUSMEL, Raul (2001), "Volatlty Dependence and Contagon n Emergng Equty Markets," Natonal Bureau of Eeonome Researeh, Workng Paper, EDWARDS, Sebastanl FRANKEL, Jeffrey (eds.) (2002), Preventng Curreney Cr/ses n Emergng Markets (Chcago: Unversty of Chcago Press).

16 146 e Ankara Ünverstes SBF Dergs e 59-3 EICHENGREEN, Barryl ROSE, Andrew K. WYPLOSZ, Charles (1996), "Contagous Currency Crses," Natonal Bureau of Eeonome Research, Workng Paper, ENGLE, Robert F.I BOLLERSLEV, Tm (1986), "Modetlng the Persstence of Condtonal Varances," Econometrc Revews: 5/1: FURMAN, Jasonl STIGLlTZ, Joseph E. (1998), "Economc Crses: Evdence and Insghts from East Asa," BRAINARD, Wllam c.ı PERRY, Geoge L. (eds.), Brookngs Papers on Eeonomc Actvty (2) (Washngton D.C.: Brookngs Insttuton Pres): HAMAO, Yasushl MASULIS, Ronald W.I NG, Vctor (1990), "Correlatons n Prce Changes and Volatlty across Internatonal Stock Markets," The Revew of Fnancal Studes, 3/2: ıto, Takatoshl HASHIMOTO, Yuko (2002), "Hgh-Frequency Contagon of Currency Crses n Asa," Natonal Bureau of Economc Researeh, Workng Paper, KAMINSKY, Gracelal L1Z0NDO, Saull REINHART, Carmen M. (1998), "Leadng Indcators of Currency Crses," IMF Staff Papers, 45/1: KAMINSKY, Gracela L.I REINHART, Carmen (1999), "The Twn Crses: The Causes of Bankng and Balance of Payments Problems," The Amercan Econome Revew, 89/3: KODRES, Laura E.I PRITSKER, Matthew (2002), "A Ratonal Expectatons Model of Fnancal Contagon," The Journal of Fnance, LV1I/2: KRUGMAN, PauL. (ed.) (2000), Curreney Crses (Chcago: The Unversty of Chcago Press). MORANA, C. (2002), "IGARCH Effects: an Interpretaton," Journal of Appled Eeonome Letters, 9: POON, Ser-Huang GRANGER, Clve (2001), "Forecastng Fnancal Market Volatlty A Revew," washngton. edu ezvotlecon512/ ForecastngFMVolatltyPoon Granger.pdf. RIGOBON, Roberto (2002), "Contagon: How to Measure t?," EDWARDS, Sebastanl FRANKEL Jeffrey (eds.) Preventng Currency Crses n Emergng Markets (Chcago: Unversty of Chcago Press): SANDER, Haraldı KLEIMEIR, Stefane (2002), Contagon and Causalty: An Empreal Investgaton of Four Asan Crss Epsodes. Maastrcht: Maastrcht Research School of Economcs of Technologyand Organzaton (Research Memoranda).

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU 6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız

Detaylı

Korelasyon ve Regresyon

Korelasyon ve Regresyon Korelasyon ve Regresyon 1 Korelasyon Analz İk değşken arasında lşk olup olmadığını belrlemek çn yapılan analze korelasyon analz denr. Korelasyon; doğrusal yada doğrusal olmayan dye kye ayrılır. Korelasyon

Detaylı

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t : HAFTA 13 GÖLGE EĞİŞKENLERLE REGRESYON (UMMY VARIABLES) Gölge veya kukla (dummy) değşkenler denen ntel değşkenler, cnsyet, dn, ten reng gb hemen sayısallaştırılamayan ama açıklanan değşkenn davranışını

Detaylı

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon Doğrusal Korelasyon ve Regresyon En az k değşken arasındak lşknn ncelenmesne korelasyon denr. Kşlern boyları le ağırlıkları, gelr le gder, öğrenclern çalıştıkları süre le aldıkları not, tarlaya atılan

Detaylı

Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 1, 2011 225

Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 1, 2011 225 Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 25, Sayı:, 20 225 FİNANSAL ANALİZDE KULLANILAN ORANLAR VE HİSSE SENEDİ GETİRİLERİ ARASINDAKİ İLİŞKİ: EKONOMİK KRİZ DÖNEMLERİ İÇİN İMKB İMALAT SANAYİ

Detaylı

FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ

FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ M.Ensar YEŞİLYURT (*) Flz YEŞİLYURT (**) Özet: Özellkle uzak verlere sahp ver setlernn analz edlmesnde en küçük kareler tahmnclernn kullanılması sapmalı

Detaylı

HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER

HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER İstanbul Ünverstes İktsat Fakültes Malye Araştırma Merkez Konferansları 47. Ser / Yıl 005 Prof. Dr. Türkan Öncel e Armağan HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER

Detaylı

KALĐTE ARTIŞLARI VE ENFLASYON: TÜRKĐYE ÖRNEĞĐ

KALĐTE ARTIŞLARI VE ENFLASYON: TÜRKĐYE ÖRNEĞĐ Central Bank Revew Vol. 11 (January 2011), pp.1-9 ISSN 1303-0701 prnt / 1305-8800 onlne 2011 Central Bank of the Republc of Turkey http://www.tcmb.gov.tr/research/revew/ KALĐTE ARTIŞLARI VE ENFLASYON:

Detaylı

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür.

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür. Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk

Detaylı

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-17 / 20 Aralık 2010 EKONOMİ NOTLARI. Kalite Artışları ve Enflasyon: Türkiye Örneği

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-17 / 20 Aralık 2010 EKONOMİ NOTLARI. Kalite Artışları ve Enflasyon: Türkiye Örneği Türkye Cumhuryet Merkez Bankası Sayı: 2010-17 / 20 Aralık 2010 EKONOMİ NOTLARI Kalte Artışları ve Enflasyon: Türkye Örneğ Yavuz Arslan Evren Certoğlu Abstract: In ths study, average qualty growth and upward

Detaylı

Kısa Vadeli Sermaye Girişi Modellemesi: Türkiye Örneği

Kısa Vadeli Sermaye Girişi Modellemesi: Türkiye Örneği Dokuz Eylül Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:24, Sayı:1, Yıl:2009, ss.105-122. Kısa Vadel Sermaye Grş Modellemes: Türkye Örneğ Mehmet AKSARAYLI 1 Özhan TUNCAY 2 Alınma Tarh: 04-2008,

Detaylı

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Ki-Kare Analizleri

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI  Ki-Kare Analizleri Kİ KAR ANALİZİ 1 Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI www.mehmetaksarayl K-Kare Analzler OLAY 1: Genelde br statstk sınıfında, öğrenclern %60 ının devamlı, %30 unun bazen, %10 unun se çok az derse geldkler düşünülmektedr.

Detaylı

NİTEL TERCİH MODELLERİ

NİTEL TERCİH MODELLERİ NİTEL TERCİH MODELLERİ 2300 gözlem sayısı le verlen değşkenler aşağıdak gbdr: calsma: çocuk çalışıyorsa 1, çalışmıyorsa 0 (bağımlı değşken) Anne_egts: Anne eğtm sevyes Baba_egts: Baba eğtm sevyes Kent:

Detaylı

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Kİ-KAR TSTLRİ A) Kİ-KAR DAĞILIMI V ÖZLLİKLRİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk gösterp

Detaylı

Muhasebe ve Finansman Dergisi

Muhasebe ve Finansman Dergisi Muhasebe ve Fnansman Dergs Ocak/2012 Farklı Muhasebe Düzenlemelerne Göre Hazırlanan Mal Tablolardan Elde Edlen Fnansal Oranlar İle Şrketlern Hsse Sened Getrler Ve Pyasa Değerler Arasındak İlşk Ahmet BÜYÜKŞALVARCI

Detaylı

UYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller

UYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller UYGULAMA 2 Bağımlı Kukla Değşkenl Modeller Br araştırmacı Amerka da yüksek lsans ve doktora programlarını kabul ednlmey etkleyen faktörler ncelemek stemektedr. Bu doğrultuda aşağıdak değşkenler ele almaktadır.

Detaylı

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON HAFTA 4 PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYO Gölge değşkenn br başka kullanımını açıklamak çn varsayımsal br şrketn satış temslclerne nasıl ödeme yaptığı ele alınsın. Satış prmleryle satış hacm Arasındak varsayımsal

Detaylı

ANE - AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş.DENGELİ EYF

ANE - AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş.DENGELİ EYF AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş. DENGELİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU FON KURULU ÜÇÜNCÜ 3 AYLIK FAALİYET RAPORU Bu rapor AEGON Emekllk ve Hayat A.Ş Dengel Emekllk Yatırım Fonu nun 01.07.2011 30.09.2011 dönemne

Detaylı

İMKB BİLEŞİK 100 ENDEKSİ GETİRİ VOLATİLİTESİNİN ANALİZİ ANALYSIS OF ISTANBUL STOCK EXCHANGE 100 INDEX S RETURN VOLATILITY ABSTRACT

İMKB BİLEŞİK 100 ENDEKSİ GETİRİ VOLATİLİTESİNİN ANALİZİ ANALYSIS OF ISTANBUL STOCK EXCHANGE 100 INDEX S RETURN VOLATILITY ABSTRACT İsanbul Tcare Ünverses Sosyal Blmler Dergs Yıl:7 Sayı:3 Bahar 008 s.339-350 İMKB BİLEŞİK 00 ENDEKSİ GETİRİ VOLATİLİTESİNİN ANALİZİ Ünal H. ÖZDEN ÖZET Fnansal serlerde, aşıdıkları özellkler nedenyle doğrusal

Detaylı

Hisse Senedi Fiyatları ve Fiyat/Kazanç Oranı Đlişkisi: Panel Verilerle Sektörel Bir Analiz *

Hisse Senedi Fiyatları ve Fiyat/Kazanç Oranı Đlişkisi: Panel Verilerle Sektörel Bir Analiz * Busness and Economcs Research Journal Volume. umber. 0 pp. 65-84 ISS: 309-448 www.berjournal.com Hsse Sened Fyatları ve Fyat/Kazanç Oranı Đlşks: Panel Verlerle Sektörel Br Analz * Mehmet argelecekenler

Detaylı

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının 1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell

Detaylı

Koşullu Varyans Modelleri: İmkb Serileri Üzerine Bir Uygulama

Koşullu Varyans Modelleri: İmkb Serileri Üzerine Bir Uygulama Çukurova Ünverses İİBF Dergs Cl:15.Sayı:.Aralık 11 ss.1-18 Koşullu Varyans Modeller: İmkb Serler Üzerne Br Uygulama Condııonal Varıance Models: An Alıcaıon on Isanbul Sock Exchange Serıes H.Alan Çabuk

Detaylı

Türkiye de Bölgeler Arası Gelir Yakınsaması: Rassal Katsayılı Panel Veri Analizi Uygulaması

Türkiye de Bölgeler Arası Gelir Yakınsaması: Rassal Katsayılı Panel Veri Analizi Uygulaması Busness and Economcs Research Journal Volume 2. Number 1. 2011 pp. 143-151 ISSN: 1309-2448 www.berjournal.com Türkye de Bölgeler Arası Gelr Yakınsaması: Rassal Katsayılı Panel Ver Analz Uygulaması Fatma

Detaylı

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler Sıklık Tabloları ve Tek Değşkenl Grafkler Sıklık Tablosu Ver dzsnde yer alan değerlern tekrarlama sayılarını çeren tabloya sıklık tablosu denr. Sıklık Tabloları tek değşken çn marjnal tablo olarak adlandırılır.

Detaylı

KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ. Dr. Ali Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selim Adem HATIRLI 2

KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ. Dr. Ali Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selim Adem HATIRLI 2 Journal of Yasar Unversty 2010 3294-3319 KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ Dr. Al Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selm Adem HATIRLI 2 ÖZET Bu çalışmada, Batı Akdenz Bölges kent merkezlernde

Detaylı

GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELERDE ULUSLARARASI DOĞRUDAN YATIRIMLAR VE EKONOMİK BÜYÜME ETKİLEŞİMİ: PANEL EŞBÜTÜNLEŞME VE NEDENSELLİK ANALİZİ

GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELERDE ULUSLARARASI DOĞRUDAN YATIRIMLAR VE EKONOMİK BÜYÜME ETKİLEŞİMİ: PANEL EŞBÜTÜNLEŞME VE NEDENSELLİK ANALİZİ GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELERDE ULUSLARARASI DOĞRUDAN YATIRIMLAR VE EKONOMİK BÜYÜME ETKİLEŞİMİ: PANEL EŞBÜTÜNLEŞME VE NEDENSELLİK ANALİZİ Doç. Dr. M. Başaran ÖZTÜRK * Yrd. Doç. Dr. Kartal DEMİRGÜNEŞ ** Yrd.

Detaylı

1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ

1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ DERS NOTU 07 KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ, LM EĞRİSİ VE PARA TALEBİ FAİZ ESNEKLİĞİ Bugünk dersn çerğ: 1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ... 1 1.1 İŞLEMLER (MUAMELELER) TALEBİ... 2 1.2 ÖNLEM (İHTİYAT) TALEBİ...

Detaylı

Mal Piyasasının dengesi Toplam Talep tüketim, yatırım ve kamu harcamalarının toplamına eşitti.

Mal Piyasasının dengesi Toplam Talep tüketim, yatırım ve kamu harcamalarının toplamına eşitti. B.E.A. Mal Hzmet Pyasaları le Fnans Pyasalarının Ortak Denges Mal Pyasası Denges: (IS-LM) Model Mal Pyasasının denges Toplam Talep tüketm, yatırım ve kamu harcamalarının toplamına eştt. = C(-V)+I+G atırımlar

Detaylı

KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ

KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ Süleyman Demrel Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yıl: 2007/2, Sayı: 6 Journal of Suleyman Demrel Unversty Insttue of Socal Scences Year: 2007/2, Number: 6 KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM

Detaylı

Devalüasyon, Para, Reel Gelir Değişkenlerinin Dış Ticaret Üzerine Etkisinin Panel Data Yöntemiyle Türkiye İçin İncelenmesi

Devalüasyon, Para, Reel Gelir Değişkenlerinin Dış Ticaret Üzerine Etkisinin Panel Data Yöntemiyle Türkiye İçin İncelenmesi Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Clt 6, Sayı:4, 2004 Devalüasyon, Para, Reel Gelr Değşkenlernn Dış Tcaret Üzerne Etksnn Panel Data Yöntemyle Türkye İçn İncelenmes Yrd.Doç.Dr.Ercan BALDEMİR*

Detaylı

SEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

SEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) İk Değşkenl Bağlanım Model SEK Yöntemnn Güvenlrlğ Ekonometr 1 Konu 11 Sürüm,0 (Ekm 011) UADMK Açık Lsans Blgs İşbu belge, Creatve Commons Attrbuton-Non-Commercal ShareAlke 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)

Detaylı

Endüstri-içi dış ticaret, patentler ve uluslararası teknolojik yayılma

Endüstri-içi dış ticaret, patentler ve uluslararası teknolojik yayılma Endüstr-ç dış tcaret, patentler ve uluslararası teknolojk yayılma Recep Kök Dokuz Eylül Ünverstes, İktsad ve İdar Blmler Fakültes, İktsat Bölümü, 35160, İzmr, Türkye Nevzat Şmşek Dokuz Eylül Ünverstes,

Detaylı

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır. UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ Posson: H o: Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmektedr. H a : Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmemektedr. Böyle br hpotez test edeblmek çn, önce Posson dağılım parametres

Detaylı

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 5-7 Kasım 5 ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN

Detaylı

Kar Payı Politikası ve Yaşam Döngüsü Teorisi: İMKB İmalat Sektöründe Ampirik Bir Uygulama

Kar Payı Politikası ve Yaşam Döngüsü Teorisi: İMKB İmalat Sektöründe Ampirik Bir Uygulama Anadolu Ünverses Sosyal Blmler Dergs Anadolu Unversy Journal of Socal Scences Kar Payı Polkası ve Yaşam Döngüsü Teors: İMKB İmalat Sektöründe Amprk Br Uygulama Dvdend Payout Polcy and Lfe Cycle Theory:

Detaylı

EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM

EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM (Örgün e İknc Öğretm çn) 1. 754 hanehalkına at DOMerset sml Excel dosyasında yer alan erler kullanarak tahmnlenen DOM sonuçları: Dependent Varable: CALISANKADIN Sample:

Detaylı

TÜRKİYE DEKİ ÖZEL BANKALARIN FİNANSAL PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI: 2008-2011 DÖNEMİ. Fatih ECER *

TÜRKİYE DEKİ ÖZEL BANKALARIN FİNANSAL PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI: 2008-2011 DÖNEMİ. Fatih ECER * AİBÜ Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs, Güz 2013, Clt:13, Yıl:13, Sayı:2, 13:171-189 TÜKİYE DEKİ ÖZEL BANKALAIN FİNANSAL PEFOMANSLAININ KAŞILAŞTIILMASI: 2008-2011 DÖNEMİ Fath ECE COMPAISON OF PIVATE BANKS FINANCIAL

Detaylı

ANE-AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş.DENGELİ EYF

ANE-AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş.DENGELİ EYF AEGON EMEKLĐLĐK VE HAYAT A.Ş. DENGELĐ EMEKLĐLĐK YATIRIM FONU FON KURULU ÜÇÜNCÜ 3 AYLIK FAALĐYET RAPORU Bu rapor Aegon Emekllk ve Hayat A.Ş Dengel Emekllk Yatırım Fonu nun 01.07.2009 30.09.2009 dönemne

Detaylı

NAKĐT TEMETTÜ BĐLGĐSĐNĐN HĐSSE SENEDĐ GETĐRĐSĐ ÜZERĐNDE ÖNEMLĐ BĐR ETKĐSĐ OLUP OLMADIĞININ ĐMKB DE TEST EDĐLMESĐ *

NAKĐT TEMETTÜ BĐLGĐSĐNĐN HĐSSE SENEDĐ GETĐRĐSĐ ÜZERĐNDE ÖNEMLĐ BĐR ETKĐSĐ OLUP OLMADIĞININ ĐMKB DE TEST EDĐLMESĐ * H.Ü. Đktsad ve Đdar Blmler Fakültes Dergs, Clt 28, Sayı 2, 2010, s. 47-69 NAKĐT TEMETTÜ BĐLGĐSĐNĐN HĐSSE SENEDĐ GETĐRĐSĐ ÜZERĐNDE ÖNEMLĐ BĐR ETKĐSĐ OLUP OLMADIĞININ ĐMKB DE TEST EDĐLMESĐ * Öz Burak GÜNALP

Detaylı

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH Dr Türkmen Göksel Ankara Ünverstes Syasal Blgler Fakültes Özet Bu makalede teknoloj sevyesnn pyasa rekabet ve refah sevyes üzerndek etkler matematksel br model le ncelenecektr

Detaylı

BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ

BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ Yrd. Doç. Dr. Murat ATAN - Araş. Gör. Gaye KARPAT ÇATALBAŞ 2 ÖZET Bu çalışma, Türk bankacılık sstem çnde faalyet gösteren tcar bankaların

Detaylı

YARIPARAMETRİK KISMİ DOĞRUSAL PANEL VERİ MODELLERİYLE ULUSLAR ARASI GÖÇ

YARIPARAMETRİK KISMİ DOĞRUSAL PANEL VERİ MODELLERİYLE ULUSLAR ARASI GÖÇ Özet YARIPARAMETRİK KISMİ DOĞRUSAL PANEL VERİ MODELLERİYLE ULUSLAR ARASI GÖÇ Atıf EVREN *1 Elf TUNA ** Yarı parametrk panel ver modeller parametrk ve parametrk olmayan modeller br araya getren; br kısmı

Detaylı

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri Merkez Eğlm (Yer) Ölçüler Ver setn tanımlamak üzere kullanılan ve genellkle tüm elemanları dkkate alarak ver setn özetlemek çn kullanılan ölçülerdr. Ver setndek tüm elemanları temsl edeblecek merkez noktasına

Detaylı

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com ISSN:134-4141 Makne Teknolojler Elektronk Dergs 28 (1) 61-68 TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Kısa Makale Tabakalı Br Dskn Termal Gerlme Analz Hasan ÇALLIOĞLU 1, Şükrü KARAKAYA 2 1

Detaylı

AKADEMİK YAKLAŞIMLAR DERGİSİ JOURNAL OF ACADEMIC APPROACHES

AKADEMİK YAKLAŞIMLAR DERGİSİ JOURNAL OF ACADEMIC APPROACHES Konut Sahplğnn Belrleycler: Hanehalkı Resler Üzerne Br Uygulama Halm TATLI 1 Özet İnsanların barınma htyacını sağlayan konut, temel htyaçlar arasında yer almaktadır. Konut sahb olmayan ve krada oturan

Detaylı

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır. KONU : DUAL MODELİN EKONOMİK YORUMU Br prmal-dual model lşks P : max Z cx D: mn Z bv AX b AV c X 0 V 0 bçmnde tanımlı olsun. Prmal modeln en y temel B ve buna lşkn fyat vektörü c B olsun. Z B B BB c X

Detaylı

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER 5.. İk Boyutlu Rasgele Değşkenler Br deney yapıldığında, aynı deneyle lgl brçok rasgele değşkenn aynı andak durumunu düşünmek gerekeblr. Böyle durumlarda

Detaylı

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman Farklı Varyans Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Eşt Varyans Y X Farklı Varyans Hata Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Farklı Varyans Zaman Farklı Varyans le Karşılaşılan Durumlar Kest Verlernde. Kar dağıtım

Detaylı

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Clt:3 Sayı: Celal Bayar Ünverstes İ.İ.B.F. MANİSA Bulanık Araç Rotalama Problemlerne Br Model Öners ve Br Uygulama Doç. Dr. İbrahm GÜNGÖR Süleyman Demrel Ünverstes, İ.İ.B.F.,

Detaylı

DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI

DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI Mehmet Aktan Atatürk Ünverstes, Endüstr Mühendslğ Bölümü, 25240, Erzurum. Özet: Dövz kurlarındak değşmler,

Detaylı

2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46

2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46 2005 Gaz Ünverstes Endüstryel Sanatlar Eğtm Fakültes Dergs Sayı:16, s31-46 ÖZET BANKALARDA MALİ BAŞARISIZLIĞIN ÖNGÖRÜLMESİ LOJİSTİK REGRESYON VE YAPAY SİNİR AĞI KARŞILAŞTIRMASI 31 Yasemn KESKİN BENLİ 1

Detaylı

Piyasanın Rengi Global

Piyasanın Rengi Global ABD G. Amerka Avrupa Perfer Gelşen Asya Ayrıntılar çn hartaya tıklayınız Avrupa (Çekrdek) Euro Stoxx -1,4% İngltere -1,7% Almanya -1,1% Fransa -1,3% Gelşen Ülkeler Türkye 2,1% Rusya -3,5% Polonya 1,4%

Detaylı

Yolsuzluğun Belirleyicileri ve Büyüme ile İlişkileri

Yolsuzluğun Belirleyicileri ve Büyüme ile İlişkileri SESSION 1B: Büyüme ve Gelşme I 131 Yolsuzluğun Belrleycler ve Büyüme le İlşkler Assoc. Prof. Dr. Mne Gern (Marmara Unversty, Turkey) Prof. Dr. Ömer Selçuk Emsen (Atatürk Unversty, Turkey) Ph.D. Canddate

Detaylı

Tek Yönlü Varyans Analizi

Tek Yönlü Varyans Analizi Tek Yönlü Varyan Analz Nedr ve hang durumlarda kullanılır? den fazla grupların karşılaştırılmaı öz konuu e, çok ayıda t-tet nn kullanılmaı, Tp I hatanın artmaına yol açar; Örneğn, eğer 5 grubu kşerl olarak

Detaylı

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir. YER ÖLÇÜLERİ Yer ölçüler, verler merkez veya yığılma oktasıı belrleye statstklerdr. Grafkler bze verler yığılma oktaları hakkıda ö blg vermede yardımcı olurlar. Acak bu değerler gerçek değerler değldr,

Detaylı

LĐTERATÜR. Ar-Ge Harcamaları ve Đhracat Đlişkisi: OECD Ülkeleri Panel Veri Analizi

LĐTERATÜR. Ar-Ge Harcamaları ve Đhracat Đlişkisi: OECD Ülkeleri Panel Veri Analizi Ar-Ge Harcamaları ve Đhracat Đlşks: OECD Ülkeler Panel Ver Analz Mustafa ÖZER * Necat ÇĐFTÇĐ ** Özet: Yen büyüme teorlernn merkeznde Ar-Ge yatırımları vardır. Romer (1990), Grossman-Helpman (1991) ve Aghon-Howtt

Detaylı

SESSION 1B: Büyüme ve Gelişme 279

SESSION 1B: Büyüme ve Gelişme 279 SESSION 1B: Büyüme ve Gelşme 279 Türkye de Hanehalkı Tüketm Harcamaları: Pseudo Panel Ver le Talep Sstemnn Tahmn The Consumpton Expendture of Households n Turkey: Demand System Estmaton wth Pseudo Panel

Detaylı

Makine Öğrenmesi 10. hafta

Makine Öğrenmesi 10. hafta Makne Öğrenmes 0. hafta Lagrange Optmzasonu Destek Vektör Maknes (SVM) Karesel (Quadratc) Programlama Optmzason Blmsel term olarak dlmze geçmş olsa da bazen en leme termle karşılık bulur. Matematktek en

Detaylı

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yayın Gelş Tarh: 18.02.2011 Clt: 13, Sayı: 1, Yıl: 2011, Sayfa: 21-37 Yayına Kabul Tarh: 17.03.2011 ISSN: 1302-3284 ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK

Detaylı

AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş. DENGELİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU

AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş. DENGELİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş. DENGELİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU FON KURULU ÜÇÜNCÜ 3 AYLIK FAALİYET RAPORU Bu rapor AEGON Emekllk ve Hayat A.Ş. Dengel Emekllk Yatırım Fonu nun 01.07.2012-30.09.2012 dönemne

Detaylı

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ 1 Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı, F Dağılışı, gb br dağılışa uygun olduğu durumlarda

Detaylı

Sorunun varlığı durumunda hata terimi varyans-kovaryans matrisi Var, Cov(u) = E(uu') = σ 2 I n şeklinde yazılamıyor fakat

Sorunun varlığı durumunda hata terimi varyans-kovaryans matrisi Var, Cov(u) = E(uu') = σ 2 I n şeklinde yazılamıyor fakat 8. DEĞİŞEN VARYANS SORUNU (HETEROSCEDASTICITY) 8.. Değşen Varyans Sorunu Nedr? Matrslerle yan Y = β u Y = β β β 3 3 β k k u, = n genel doğrusal modeln ele alalım. Hata term çn yapılan varsayımlardan brs

Detaylı

ÜST-ORTA GELİRLİ ÜLKELERDE EKONOMİK ÖZGÜRLÜKLER, DEMOKRASİ VE YOLSUZLUK İLİŞKİSİNİN ANALİZİ

ÜST-ORTA GELİRLİ ÜLKELERDE EKONOMİK ÖZGÜRLÜKLER, DEMOKRASİ VE YOLSUZLUK İLİŞKİSİNİN ANALİZİ ÜST-ORTA GELİRLİ ÜLKELERDE EKONOMİK ÖZGÜRLÜKLER, DEMOKRASİ VE YOLSUZLUK İLİŞKİSİNİN ANALİZİ ANALYSIS OF RELATIONSHIP BETWEEN ECONOMIC FREEDOM, DEMOCRACY AND CORRUPTION IN UPPER-MIDDLE INCOME COUNTRIES

Detaylı

SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. Ekonometri 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. Ekonometri 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler İk Değşkenl Bağlanım Model SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler Ekonometr 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekm 2011) http://www.ackders.org.tr SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler

Detaylı

5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili

5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili 5.3. Tekne Yüzeylernn atematksel Temsl atematksel yüzey temslnde lk öneml çalışmalar Coons (53) tarafından gerçekleştrlmştr. Ferguson yüzeylernn gelştrlmş hal olan Coons yüzeylernde tüm sınır eğrler çn

Detaylı

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com ISSN:305-63X Yapı Teknolojler Elektronk Dergs 008 () - TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Makale Başlığın Boru Hattı Etrafındak Akıma Etks Ahmet Alper ÖNER Aksaray Ünverstes, Mühendslk

Detaylı

OECD ÜLKELERİNDE BÜTÇE AÇIKLARI VE DIŞ TİCARET AÇIKLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN CADF VE EŞ BÜTÜNLEME TESTLERİYLE İNCELENMESİ

OECD ÜLKELERİNDE BÜTÇE AÇIKLARI VE DIŞ TİCARET AÇIKLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN CADF VE EŞ BÜTÜNLEME TESTLERİYLE İNCELENMESİ İstanbul Tcaret Ünverstes Sosyal Blmler Dergs Yıl:7 Sayı:13 Bahar 2008 s.301-322 OECD ÜLKELERİNDE BÜTÇE AÇIKLARI VE DIŞ TİCARET AÇIKLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN CADF VE EŞ BÜTÜNLEME TESTLERİYLE İNCELENMESİ

Detaylı

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır. BÖLÜM 3 OLASILIK HESABI 3.. Br Olayın Olasılığı Tanım 3... Br olayın brbrnden ayrık ve ortaya çıkma şansı eşt n mümkün sonucundan m tanes br A olayına uygun se, A olayının P(A) le gösterlen olasılığı P(A)

Detaylı

Black Litterman ve Markowitz Ortalama Varyans Modelinin Beta Faktörü, Artık Dalgalanma Dereceleri ve Toplam Riskleri Yönünden Karşılaştırılması

Black Litterman ve Markowitz Ortalama Varyans Modelinin Beta Faktörü, Artık Dalgalanma Dereceleri ve Toplam Riskleri Yönünden Karşılaştırılması Volume 3 Number 4 01 pp. 43-55 ISSN: 1309-448 www.berjournal.com Black Ltterman ve Markowtz Ortalama Varyans Modelnn Beta Faktörü, Artık Dalgalanma Dereceler ve Toplam Rskler Yönünden Karşılaştırılması

Detaylı

Dip - Zirve Relatif Performans Piyasa Çarpanları Değerlemeler TTKOM IPEKE SAHOL BIMAS TTRAK DOHOL. Düşüşü Sürenler ASELS

Dip - Zirve Relatif Performans Piyasa Çarpanları Değerlemeler TTKOM IPEKE SAHOL BIMAS TTRAK DOHOL. Düşüşü Sürenler ASELS BİST 30 Son Fyat Bu Hafta Geçen Hafta AKBNK 8,92-10,35% -2,93% ARCLK 13,55-4,24% 4,04% ASELS 10,30-7,52% -4,24% ASYAB 2,01-5,19% -0,93% BIMAS 87,75-3,31% -1,39% DOHOL 1,07-4,46% -2,61% EKGYO 3,09-4,92%

Detaylı

ELM201 ELEKTRONİK-I DERSİ LABORATUAR FÖYÜ

ELM201 ELEKTRONİK-I DERSİ LABORATUAR FÖYÜ T SAKAYA ÜNİESİTESİ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ ELEKTİK-ELEKTONİK MÜHENDİSLİĞİ ELM201 ELEKTONİK- DESİ LAOATUA FÖYÜ DENEYİ YAPTAN: DENEYİN AD: DENEY NO: DENEYİ YAPANN AD ve SOYAD: SNF: OKUL NO: DENEY GUP NO: DENEY

Detaylı

AVRUPA BİRLİĞİ ÜLKELERİ VE AVRUPA BİRLİĞİNE ADAY ÜLKELERİN YAKINSAMA ANALİZİ

AVRUPA BİRLİĞİ ÜLKELERİ VE AVRUPA BİRLİĞİNE ADAY ÜLKELERİN YAKINSAMA ANALİZİ AVRUPA BİRLİĞİ ÜLKELERİ VE AVRUPA BİRLİĞİNE ADAY ÜLKELERİN YAKINSAMA ANALİZİ Prof. Dr. Bedrye SARAÇOĞLU Gaz Ünverstes İ.İ.B.F. Ekonometr Bölümü Tel:+90 32 226853 e-posta: bedrye@gaz.edu.tr Arş. Gör. Nükhet

Detaylı

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri Asmetr ve Basıklık Ölçüler Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartllere dayanan (Bowley) omentlere dayanan asmetr ve basıklık ölçüler Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr III. Asmetr ve Basıklık

Detaylı

DOĞRUDAN YABANCI SERMAYE YATIRIMLARI VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİ: GEÇİŞ EKONOMİLERİ ÖRNEĞİNDE PANEL EŞTÜMLEŞME VE PANEL NEDENSELLİK ANALİZLERİ

DOĞRUDAN YABANCI SERMAYE YATIRIMLARI VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİ: GEÇİŞ EKONOMİLERİ ÖRNEĞİNDE PANEL EŞTÜMLEŞME VE PANEL NEDENSELLİK ANALİZLERİ Gaz Ünverses İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs 12/1 (2010). 159-184 DOĞRUDAN YABANCI SERMAYE YATIRIMLARI VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİ: GEÇİŞ EKONOMİLERİ ÖRNEĞİNDE PANEL EŞTÜMLEŞME VE PANEL NEDENSELLİK

Detaylı

BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER

BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER Blmn amaçlarından br yaşanılan doğa olaylarını tanımlamak ve olayları önceden tahmnlemektr. Bu amacı başarmanın yollarından br olaylar üzernde etkl olduğu

Detaylı

THOMAS-FİERİNG MODELİ İLE SENTETİK AKIŞ SERİLERİNİN HESAPLANMASINDA YENİ BİR YAKLAŞIM

THOMAS-FİERİNG MODELİ İLE SENTETİK AKIŞ SERİLERİNİN HESAPLANMASINDA YENİ BİR YAKLAŞIM Osmangaz Ünverstes Müh.Mm.Fak.Dergs C.XVII, S., 004 Eng.&Arch.Fac.Osmangaz Unversty, Vol.XVII, No :, 004 THOMAS-FİERİNG MODELİ İLE SENTETİK AKIŞ SERİLERİNİN HESAPLANMASINDA YENİ BİR YAKLAŞIM Recep BAKIŞ,

Detaylı

Fatih ECER*, Fatih GÜNAY**

Fatih ECER*, Fatih GÜNAY** Anatola: Turzm Araştırmaları Dergs, Clt 25, Sayı 1, Bahar: 35-48, 2014. Copyrght 2014 anatola Bütün hakları saklıdır ISSN: 1300-4220 (1990-2014) Borsa İstanbul da İşlem Gören Turzm Şrketlernn Fnansal Performanslarının

Detaylı

TİCARİ AÇIKLIK VE KAMU BÜYÜKLÜĞÜ İLİŞKİSİ: PANEL NEDENSELLİK TESTİ TRADE OPENNESS AND GOVERNMENT SIZE RELATIONSHIP: PANEL CAUSALITY TEST

TİCARİ AÇIKLIK VE KAMU BÜYÜKLÜĞÜ İLİŞKİSİ: PANEL NEDENSELLİK TESTİ TRADE OPENNESS AND GOVERNMENT SIZE RELATIONSHIP: PANEL CAUSALITY TEST Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 27, Sayı: 4, 2013 229 TİCARİ AÇIKLIK VE KAMU BÜYÜKLÜĞÜ İLİŞKİSİ: PANEL NEDENSELLİK TESTİ Fatma Zeren (*) Suzan Ergün (**) Özet: Lteratürde ekonomk küreselleşmenn

Detaylı

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Ünsal M.; Varol, A.: Soğutma Kulelernn Boyutlandırılması İçn Br Kuramsal 8 Mayıs 990, S: 8-85, Adana 4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Asaf Varol Fırat Ünverstes, Teknk Eğtm Fakültes,

Detaylı

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması İk ver set yapısıı karşılaştırılması Dağılım: 6,6,6 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: 6 td. apma: 0 Dağılım: 0,6,1 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: çoklu mod td: apma: 6 Amaç: Görüe Ötese Bakablmek Verler değşkelk durumuu

Detaylı

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) VARYANS ANALİZİ İ örne ortalaması arasında farın önem ontrolü, örne büyülüğüne göre z veya testlernden bryle yapılır. Bu testlerle, den fazla örne ortalamasını brlte test etme ve aralarında farın önem

Detaylı

TEK ENDEKS MODELI VE MODELIN ISTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASINDA UYGULANMASI

TEK ENDEKS MODELI VE MODELIN ISTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASINDA UYGULANMASI TEK ENDEKS MODELI VE MODELIN ISTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASINDA UYGULANMASI Yrd. Doç. Dr. Murat KIYILAR IÜ Isletme Fakültes Fnans Anablm Dal muratky@stanbul.edu.tr Dr. Ergün EROGLU IÜ Isletme Fakültes

Detaylı

Prof. Dr. Kemal Yıldırım - Yrd. Doç. Dr. S. Fatih Kostakoğlu

Prof. Dr. Kemal Yıldırım - Yrd. Doç. Dr. S. Fatih Kostakoğlu Anadolu Ünverstes Sosyal Blmler Dergs Anadolu Unversty Journal of Socal Scences Ülkelern Ekonomk Performansı Üzernde Regülasyonun Etkler: Br Dnamk Panel Ver Analz The Impact of Regulaton on Economc Performance

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler Taımlayıcı İstatstkler Taımlayıcı İstatstkler br değerler dzs statstksel olarak geel özellkler taımlaya ölçülerdr Taımlayıcı İstatstkler Yer Göstere Ölçüler Yaygılık Ölçüler Yer Göstere Ölçüler Br dağılımı

Detaylı

Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 4, Sayı: 29, Ağustos 2016, s

Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 4, Sayı: 29, Ağustos 2016, s Akademk Sosyal Araştırmalar Dergs, Yıl: 4, Sayı: 29, Ağustos 2016, s. 193-206 Yayın Gelş Tarh / Artcle Arrval Date Yayınlanma Tarh / The Publshed Date 13.06.2016 17.08.2016 Yrd. Doç. Dr. Nurgün TOPALLI

Detaylı

ĐLK HALKA ARZLARDA UZUN DÖNEM GETĐRĐLERĐNĐN TAHMĐNĐ: YAPAY SĐNĐR AĞLARI ĐLE ĐMKB ĐÇĐN AMPĐRĐK BĐR ÇALIŞMA

ĐLK HALKA ARZLARDA UZUN DÖNEM GETĐRĐLERĐNĐN TAHMĐNĐ: YAPAY SĐNĐR AĞLARI ĐLE ĐMKB ĐÇĐN AMPĐRĐK BĐR ÇALIŞMA Ekonometr ve Đstatstk Sayı:10 2009 29-47 ĐSTANBUL ÜNĐVERSĐTESĐ ĐKTĐSAT FAKÜLTESĐ EKONOMETRĐ VE ĐSTATĐSTĐK DERGĐSĐ ĐLK HALKA ARZLARDA UZUN DÖNEM GETĐRĐLERĐNĐN TAHMĐNĐ: YAPAY SĐNĐR AĞLARI ĐLE ĐMKB ĐÇĐN AMPĐRĐK

Detaylı

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-15 / 20 Aralık 2010 EKONOMİ NOTLARI

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-15 / 20 Aralık 2010 EKONOMİ NOTLARI Türkye Cumhuryet Merkez Bankası Sayı: 2010-15 / 20 Aralık 2010 EKONOMİ NOTLARI TÜFE de Sat ve Değşken Ağırlık Sstem Yaklaşımları: Türkye Taze Meyve-Seze Fyatları Üzerne Br Uygulama Oğuz Atuk Orhun Sevnç

Detaylı

TÜRKYE'DE TRAFK KAZALARININ MODELLENMES K. Selçuk ÖÜT A. Faik YNAM ÖZET

TÜRKYE'DE TRAFK KAZALARININ MODELLENMES K. Selçuk ÖÜT A. Faik YNAM ÖZET TÜRKYE'DE TRAFK KAZALARININ MODELLENMES K. Selçuk ÖÜT A. Fak YNAM stanbul Teknk Ünverstes stanbul Teknk Ünverstes ÖZET Trafk kazaları, ülkemz gündemn sürekl olarak gal eden konularıdan brdr. Üzernde çok

Detaylı

OLASILIĞA GİRİŞ. Biyoistatistik (Ders 7: Olasılık) OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI

OLASILIĞA GİRİŞ. Biyoistatistik (Ders 7: Olasılık) OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI OLASILIĞA GİRİŞ Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Sakarya Ünverstes Tıp Fakültes Byostatstk Anablm Dalı uerkorkmaz@sakarya.edu.tr OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI Br olayındoğal koşullar altında toplumda

Detaylı

Hasar sıklıkları için sıfır yığılmalı kesikli modeller

Hasar sıklıkları için sıfır yığılmalı kesikli modeller www.statstkcler.org İstatstkçler Dergs 5 (01) 3-31 İstatstkçler Dergs Hasar sıklıkları çn sıfır yığılmalı keskl modeller Sema Tüzel Hacettepe Ünverstes Aktüerya Blmler Bölümü 06800-Beytepe, Ankara, Türkye

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ

ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE TEK ÇARPIMSAL SİNİR HÜCRELİ YAPAY SİNİR AĞI MODELİNİN EĞİTİMİ İÇİN ABC VE BP YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ÖZ ANADOLU ÜNİVERSİTESİ Blm ve Teknoloj Dergs A-Uygulamalı Blmler ve Mühendslk Clt: 14 Sayı: 3 013 Sayfa: 315-38 ARAŞTIRMA MAKALESİ/RESEARCH ARTICLE Faruk ALPASLAN 1, Erol EĞRİOĞLU 1, Çağdaş Hakan ALADAĞ,

Detaylı

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK Sürekl Olasılık Dağılım Brkml- KümülatFonksyonu Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr Sürekl olasılık onksyonları X değşken - ;+ aralığında tanımlanmış br sürekl rassal değşken olsun. Aşağıdak

Detaylı

Mut Orman İşletmesinde Karaçam, Sedir ve Kızılçam Ağaç Türleri İçin Dip Çap Göğüs Çapı İlişkileri

Mut Orman İşletmesinde Karaçam, Sedir ve Kızılçam Ağaç Türleri İçin Dip Çap Göğüs Çapı İlişkileri Süleyman Demrel Ünverstes, Fen Blmler Ensttüsü, 9-3,(5)- Mut Orman İşletmesnde Karaçam, Sedr ve Kızılçam Ağaç Türler İçn Dp Çap Göğüs Çapı İlşkler R.ÖZÇELİK 1 Süleyman Demrel Ünverstes Orman Fakültes Orman

Detaylı

YATIRIM PROJELERi ANALiziNDE BLACK-SCHOLES OPSiYON FiYATLAMA MODELiNiN KULLANIMI

YATIRIM PROJELERi ANALiziNDE BLACK-SCHOLES OPSiYON FiYATLAMA MODELiNiN KULLANIMI YATIRIM PROJELER ANALzNDE BLACK-SCHOLES OPSYON FYATLAMA MODELNN KULLANIMI Yrd. Doç. Dr. Erkan Uysal Ankara Ünverstes Syasal Blgler Fakültes Özet Bu çalışmada, fnansal opsyon fyatlama modellernn yatınm

Detaylı

Antalya Đlinde Serada Domates Üretiminin Kâr Etkinliği Analizi

Antalya Đlinde Serada Domates Üretiminin Kâr Etkinliği Analizi Tarım Blmler Dergs Tar. Bl. Der. Derg web sayfası: www.agr.ankara.edu.tr/derg Journal of Agrcultural Scences Journal homepage: www.agr.ankara.edu.tr/journal TARIM BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF AGRICULTURAL

Detaylı

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3

( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3 Yıldız Teknk Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü Deneyn Amacı İşlemsel kuvvetlendrcnn çalışma prensbnn anlaşılması le çeştl OP AMP devrelernn uygulanması ve ncelenmes. Özet ve Motvasyon.. Operasyonel Amplfkatör

Detaylı

SUÇ VERİ TABANININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE TAHMİNİ: BURSA ÖRNEĞİ Estimating of Crime Database with Logistic Regression Analysis: Bursa Case

SUÇ VERİ TABANININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE TAHMİNİ: BURSA ÖRNEĞİ Estimating of Crime Database with Logistic Regression Analysis: Bursa Case SUÇ VERİ TABANININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE TAHMİNİ: BURSA ÖRNEĞİ Estmatng of Crme Database wth Logstc Regresson Analyss: Bursa Case Mehmet NARGELEÇEKENLER * B Özet u çalışmada, Bursa Emnyet Müdürlüğünden

Detaylı

Pamukta Girdi Talebi: Menemen Örneği

Pamukta Girdi Talebi: Menemen Örneği Ege Ünv. Zraat Fak. Derg., 2002, 39 (3): 88-95 ISSN 1018-8851 Pamukta Grd Taleb: Menemen Örneğ Bülent MİRAN 1 Canan ABAY 2 Chat Günden 3 Summary Demand for Inputs n Cotton Producton: The Case of Menemen

Detaylı

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 Eşit Varyans

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 Eşit Varyans Farklı Varyans Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Eşt Varyans Y X 1 Farklı Varyans Hata Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Farklı Varyans Zaman EKKY nn varsayımlarından br anakütle regresyon fonksyonu u lern

Detaylı