Türkiye den Yurt Dışına Beyin Göçü: Ampirik Bir Uygulama

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Türkiye den Yurt Dışına Beyin Göçü: Ampirik Bir Uygulama"

Transkript

1 ERC Workng Paper n Economc 04/02 January 2004 Türkye den Yurt Dışına Beyn Göçü: Amprk Br Uygulama Aysıt Tansel İktsat Bölümü Orta Doğu Teknk Ünverstes atansel@metu.edu.tr Nl Demet Güngör İktsat Bölümü Orta Doğu Teknk Ünverstes ngungor@metu.edu.tr Economc Research Center Mddle East Techncal Unversty Ankara Turkey

2 Özet TÜRKİYE DEN YURT DIŞINA BEYİN GÖÇÜ: AMPİRİK BİR UYGULAMA Aysıt TANSEL İktsat Bölümü, Orta Doğu Teknk Ünverstes Nl Demet GÜNGÖR İktsat Bölümü, Orta Doğu Teknk Ünverstes Gelşmekte olan ülkelerden gelşmş ülkelere gerçekleşen ntelkl şgücü göçü gelşmekte olan ülkeler açısından yüksek malyetl br hbe olarak ntelendrleblr. Türkye den yurt dışına ntelkl şgücü göçü özellkle son dönemlerde peşpeşe yaşanan ekonomk krzlerden sonra daha da önem kazanmaktadır, çünkü ekonomk krzlern ardından eğtml gençlerde şszlk öneml br ölçüde artmıştır. Bu çalışma, 2002 senesnn lk yarısında gerçekleştrlen br anket uygulamasının sonuçlarına dayanmaktadır. Anketn hedef ktles yurt dışında öğrenmlern sürdüren lsans, yüksek lsans ve doktora öğrencler le ünverste eğtml şgücü olarak belrlenmştr. Anketlerden elde edlen verlerle, çalışan profesyonellern ve öğrenclern Türkye ye ger dönme olasılıkları ve nedenler, sıralı probt model le kurgulandı ve kestrmler yapıldı. Lteratürde, yüksek ntelkl şgücünün yurt dışına göç etmesnde ekonomk nedenlern önem vurgulanmaktadır. Yurt dışında kazanılan yüksek maaşlar, beyn göçünün en öneml nedenlernden br olarak görülmektedr. Çalışmamızda beklenenn aksne yurt dışında çalışanların Türkye ye ger dönmeme kararında yurt dışındak yüksek gelrler statstksel olarak anlamlı bulunmamıştır. Öğrenc grubunda se gelr farkları beklenldğ gb öneml bulunmuştur. Öğrenclern yurt dışında kalma kararındak en öneml çekc faktör yurt dışındak ssteml ve düzeml yaşam tarzı olmuştur. Yurt dışında çalışanların Türkye ye ger dönmeme kararındak en öneml tc nedenlerden br se Türkye dek ekonomk ve syasî stkrarsızlık olmuştur. Analzde, her k grup çn Türkye ye ger dönme veya yurt dışında kalma kararında gtmeden öncek dönme nyetler ve alenn rolü öneml çıkmıştır. Abstract Bran Dran From Turkey: An Emprcal Investgaton The mgraton of sklled ndvduals from developng countres to developed countres may be vewed as a costly subsdy from the poor natons to the rch, and a threat to ther economc development. The emgraton of sklled ndvduals from Turkey has ganed more attenton n recent years, partcularly after the experence of back to back economc crses that have led to ncreased unemployment among the hghly educated young. The results of the current study are based on data from an nternet survey collected by the authors durng the frst half of The nformaton from ths survey s used to determne the emprcal mportance of varous factors on the return ntentons of the target populaton: Turksh professonals workng abroad and Turksh students studyng abroad. Ths s done by estmatng ordered probt models for the two samples. In the lterature, wage dfferentals are often cted as an mportant factor for explanng sklled mgraton. Our fndngs, however, suggest other factors to be mportant n explanng the non-return of professonals. Economc nstablty and uncertanty s found to be an mportant push factor for ths group. For the student sample, pull factors seem to be more mportant n determnng return ntentons. As expected, wage dfferences appear to be mportant n ths decson. The most sgnfcant factor for students, however, s found to be a more organzed and ordered envronment n ther current country of study. For both groups, the analyss also ponts to the mportance of pror ntentons and the role of the famly n the decson to return to Turkey or stay overseas.

3 TÜRKİYE DEN YURT DIŞINA BEYİN GÖÇÜ: AMPİRİK BİR UYGULAMA 1 1. Grş Gelşmekte olan ülkelerden gelşmş ülkelere gerçekleşen ntelkl şgücü göçü gelşmekte olan ülkeler açısından yüksek malyetl br hbe olarak ntelendrleblr. Türkye den yurt dışına ntelkl şgücü göçü özellkle son dönemlerde peşpeşe yaşanan ekonomk krzlerden sonra daha da önem kazanmaktadır, çünkü ekonomk krzlern ardından eğtml gençlerde şszlk öneml br ölçüde artmıştır. Bu çalışma, 2002 senesnn lk yarısında gerçekleştrlen br anket uygulamasının sonuçlarına dayanmaktadır. Anketn hedef ktles yurt dışında öğrenmlern sürdüren lsans, yüksek lsans ve doktora öğrencler le ünverste eğtml şgücü olarak belrlenmştr. Buna göre, bu k gruba ayrı anket soruları dağıtılmış ve 2000 aşkın yanıt toplanmıştır. Anketlerden elde edlen verlerle çeştl gtme/kalma nedenlernn önemlern belrlemek amacıyla sıralı probt analz yapılmıştır. Lteratürde, yüksek ntelkl şgücünün yurt dışına göç etmesnde ekonomk nedenlern önem vurgulanmaktadır. Yurt dışında kazanılan yüksek maaşlar, beyn göçünün en öneml nedenlernden br olarak görülmektedr. Çalışmamızda beklenenn aksne yurt dışında çalışanların Türkye ye ger dönmeme kararında gelrn dğer etkenlere göre öneml br rolu olmadığı anlaşılmaktadır. Öğrenc grubunda ste gelr farkları beklenldğ gb öneml bulunmuştur. Öğrenclern yurt dışında kalma kararındak en öneml çekc faktör yurt dışındak ssteml ve düzeml yaşam tarzı olmuştur. Yurt dışında çalışanların Türkye ye ger dönmeme kararındak en öneml tc nedenlerden br se Türkye dek ekonomk ve syasî stkrarsızlık olmuştur. Analzde, her k grup çn Türkye ye ger dönme veya yurt dışında kalma kararında gtmeden öncek dönme nyetler ve alenn rolü öneml çıkmıştır. Grş zleyen knc bölümde, öngörülecek modeln ve ekonometrk yöntemn ayrıntılarına yer verlmştr. Üçüncü bölüm, yurt dışında bulunan Türk profesyonellern ve yüksek eğtml şgücünün dönme olasılıklarında etkl olan en öneml etkenlern amprk br uygulamayla belrlenmesne ayrılmıştır. Dördüncü bölüm, yurt dışında okuyan Türk öğrencler çn benzer br ncelemey gerçekleştrmektedr. Çalışmanın son bölümü se, genel değerlendrme çn ayrılmıştır. 2. Yöntem Bu çalışmada kullanılan verler nternet üzernden yaptığımız br anket çalışmasından toplanmıştır. Anket formunun bulunduğu web adres katılımcıların e-posta adreslerne br tanıtım mektubu le gönderlmştr. Çalışmanın lk safhasında, belrttğmz ntelklere sahp olan Türk öğrenclernn e- posta adresler değşk kaynaklardan toplanarak br ad / e-posta ver tabanı oluşturulmuştur. Taradığımız kaynaklar arasında Türkye dek ünverstelern nternet üzernde hazırladıkları mezunlar sayfaları ve yurt dışındak çeştl ünverstelern telefon/e-posta rehberler bulunmaktadır. Bunun dışında ABD, İngltere, ve Kanada da bulunan Türk öğrenc brlklerne yardımları çn başvurulmuştur. Derneklern çoğu üyelerne ve dğer yurt dışında okuyan tanıdıklarına anket sayfamızın adresn e-posta veya forum aracılığıyla letmşlerdr. Ver toplama sürec Aralık 2001 de başlayıp Eylül 2002 de sona ermştr. Bu sürecn sonunda ekonometrk çalışma çn kullanılablr gözlem sayısı yurt dışındak öğrencler çn 1032, yurt dışında çalışanlar çn 1046 dır. Çalışmanın amacı, Türkye den yurt dışına gerçekleşen yüksek ntelkl göçe neden olan etkenler ve bu etkenlern görel önemlern belrlemektr. Kurduğumuz ekonometrk modelde bağımlı değşken Türkye ye dönme olasılığı dır. Bu değşken ölçmek çn anket uygulamasında Türkye'ye ger dönme konusunda şu ank düşüncenz nedr? sorusu sorulmuştur. Katılımcılara sunulan seçenekler Tablo 1 de endeks değerleryle beraber gösterlmektedr. 1 Bu çalışma, Nl Demet Güngör ün ODTÜ İktsat bölümünde Prof. Dr. Aysıt Tansel n danışmanlığı altında hazırladığı doktora teznn br bölümünü oluşturmaktadır. Bu çalışma aynı zamanda Mayıs 2003 te Kocael Ünverstes 2. Ulusal Blg, Ekonom ve Yönetm Kongresnde sunulmuştur. Yazarlar AFP kodlu ODTÜ Araştırma Fonu desteğ çn ayrıca teşekkür ederler. 1

4 Tablo 1: Bağımlı Değşken Kategorler Seçenekler Bu seçenekler beş tane sıralı kategorden oluşmaktadır 2. Kategorlere verlen endeks değerler Türkye ye ger dönmeme nyetnn kuvvetyle brlkte artmaktadır. Dönmeme olasılığının verlen kategorler arasında eşt (unform) br şeklde değştğn varsaymak mümkün değldr. Eşt aralıklı olmayan sıralı kategorlere sahp br bağımlı değşkenn varlığında en uygun ekonometrk model, sıralı yanıt model (ordered response model) olarak gösterlmştr (bk. Maddala, 1983). Bu çalışmada hata termnn normal dağılımlı olduğu varsayımına dayalı sıralı probt modeller kestrlmştr. 3 Gözleneblen dönme olasılığı değşken, y, aşağıdak şeklde yazılablr. y = {1, 2, 3, 4, 5} (1) Burada gözlemler endeksleyen katsayıyı verr. Gözleneblr, aralıklı ve sıralı kategorlern ardında sürekl, gözlenemeyen (gzl) br değşkenn olduğu varsayılır. Bu gzl değşken, y *, katılımcıların çeştl özellklern çeren bağımsız değşken kümes (X) ve hata term (u) le açıklanablr. y * = β ' X + u (2) Burada y * gzl dönme nyet değşkenn, X (k 1) bağımsız değşken vektörünü, β kestrlecek katsayı vektörünü ve u se rassal hata termn gösterr. Gözleneblr aralıklı y ve gzl sürekl y * arasındak lşk aşağıdak denklemde verlmştr. y 1 f 2 f = 3 f 4 f 5 f y * 0 0 < y µ µ µ * < y < y y ( = µ ) µ * * * 2 1 µ µ 3 4 Endeks Mutlaka ger döneceğm; somut dönme plânlarım var. 1 Mutlaka ger döneceğm ama somut dönme plânım yok. 2 Herhalde ger dönerm. 3 Ger döneceğm sanmıyorum. 4 Kesnlkle ger dönmeyeceğm. 5 µ 1, µ 2, µ 3 ve µ 4, y değşkenn y * değşkenne bağlayan eşk katsayıları gösterr. Değerler blnmeyen bu katsayılar modeln bağımsız değşken katsayılarıyla beraber kestrlr. µ 1, normalleştrlerek sıfıra eştlendğnde, öngörülecek eşk katsayıları üçe ner (Lao, 1994). (3) 2 Öğrenc anketnde aynı soru çn altı seçenek verlmştr: Öğrenmmn btmesn beklemeden mümkün olan en kısa zamanda döneceğm. (1); Öğrenmm bttkten hemen sonra ger döneceğm. (2); Mutlaka ger döneceğm ama öğrenmm btrdkten hemen sonra dönmey düşünmüyorum. (3); Herhalde ger döneceğm. (4); Ger döneceğm sanmıyorum. (5); Kesnlkle ger dönmeyeceğm. (6). 3 Sıralı logt ve sıralı probt modeller arasındak seçm hata termnn dağılımına bağlıdır. Lojstk dağılım varsayımı çeren logt modelnn kullanılması, çok sayıda gözlemn dağılımın kuyruk kısımlarında bulunduğu zaman uygun görülür. Probt modelndek varsayımda hata term normal dağılımlıdır. İk model arasında dğer br farklılık se gzl bağımlı değşkenn özellğyle lgl yapılan varsayımdır. Probt model kullanıldığında, gzl bağımlı değşkenn sürekl br değşken olduğu varsayılmaktadır; logt modelnde se gzl bağımlı değşkenn aralıklı br değşken olduğu varsayılır. İk model çoğu zaman benzer sonuçlar verdğnden, model seçm genelde araştırmacının terchne bağlıdır (Pampel, 2000). 2

5 Sıralı probt modelnde, Olasılık(y = j) Φ ( µ β X ) Φ ( µ β X ) = (4) j j 1 br gözlemn j kategorsne grme olasılığını verr. Φ(.), kümülatf normal dağılımı göstermektedr. Dördüncü denklemn bağımsız değşkenlere göre alınan türevler, bağımsız değşkenlern bu olasılık üzerndek marjnal etklern verr. Modeln kestrm en yüksek olablrlk (maxmum lkelhood) yöntemyle gerçekleşr. Bu yöntem, doğrusal olmayan (non-lnear) modellerde yansız ve mnmum varyanslı kestrmler verr. 3. Bağımsız Değşkenler ve Kestrm Sonuçları: Yurt Dışında Çalışanlar Tablo 2 ve Tablo 3 sırasıyla yurt dışında çalışanlar ve yurt dışında yüksek öğrenm gören öğrencler çn probt sonuçlarını özetlemektedr. Bu bölümde, yurt dışında çalışanların sonuçları yer almaktadır. Cnsyet ve Yaş Etkler: Yurt dışında çalışan yüksek ntelkl şgüçü çn Türkye ye ger dönme nyet cnsyete göre farklılık göstermektedr. Kadın değşkennn katsayısı poztf ve %1 oranında anlamlıdır. Buna göre, kadınlar erkeklere göre daha kuvvetl yurt dışında kalma nyet belrtmektedrler. Modelde yaş ve yaş kare değşkenler katılımcı yaşının ger dönme nyet üzerndek etksn gösterr. Genç katılımcıların daha yaşlı katılımcılara göre dönme nyetlernn daha az olması bekleneblr. Bunun nedenlernden br gençlern önündek şgücüne katılım süresnn daha uzun olması, ve buna göre de yurt dışındak yüksek gelrden daha uzun süre faydalanma olanağına sahp olmalarıdır (Chen ve Sue, 1995). Çalışanlar çn yaş değşken %5 düzeynde statstksel olarak anlamlı çıkmıştır. Chen ve Sue nun öngördüğü sonucun aksne ger dönmeme nyetn, yaş değşken artı yönde, yaş kare değşken se eks yönde ektlemektedr. Katılımcı yaşı arttıkça, ger dönme nyet azalan hızda azalmaktadır. Dğer br deyşle, daha yaşlı katılımcılar daha kuvvetl ger dönmeme (yurt dışında kalma) nyet belrtmektedr. Bu olgunun neden bulunan yerde uzun süre geçrlnce, alışkanlıkların gelşmes ve yerleşmes dolayısı le dönüşün güçleşmes olablr. Bazı katılımcılar yaşlarının lerledğ çn ger dönmenn zor olacağını fade etmşlerdr. Yurt Dışına Çıkmadan Öncek Nyetlern Etkler: Türkye ye ger dönme nyetnde en belrleyc etkenlerden br yurt dışına çıkmadan önce katılımcıların ger dönme konusundak tutumlarıdır. Yurt dışına çıkmadan öncek dönme/dönmeme eğlmlern ölçmek amacıyla katılımcılara üç kategor çeren br soru yöneltlmştr: Türkye'den ayrılmadan önce, Türkye'ye ger dönme konusundak düşüncenz neyd?. Kategorler, mutlaka ger dönmey düşünüyordum, kararsızdım ve kesnlkle ger dönmey düşünmüyordum seçeneklernden oluşmaktadır. Modelde bu eğlmler, mutlaka ger dönme kategors baz alınarak, kukla değşkenlerle gösterlmştr. Her k kukla değşkenn katsayısı poztf ve statstksel olarak %1 düzeynde anlamlı bulunmuştur. Yurt dışına çıkmadan önce kesn dönmeme nyet veya dönme konusunda belrszlk gösteren katılımcılar kesn ger döneceklern belrtenlere göre daha kuvvetl ger dönmeme eğlm göstermektedrler. Bu sonucu, ger dönmeme konusunda daha kararlı olanların yurt dışına ntbak etmek ve yurt dışında başarılı olmak çn daha fazla azm ve çaba göstermelerne de bağlayablrz, ve de kend kendn doğrulayan kehanet olarak ntelendreblrz. Bazı katılımcıların açıklamaları da bu tür br yorumu destekler ntelktedr. Ale desteğnn etks: Ale desteğnnn 4 Türkye ye ger dönme nyetndek rolünü ölçmek çn ankette k soru sorulmuştur. Brnc soru, katılımcıların yurt dışına lk çıkma kararlarında gördükler ale desteğn belrlemek amacıyla sorulmuştur. Bunun çn modelde br kukla değşken kullanılmıştır. Bu değşken ale desteğ gördüklern belrten katılımcılar çn br değern, ale desteğ görmedklern belrtenler çn sıfır değern almaktadır. Brnc ale desteğ değşkennn katsayısı negatf ve %1 oranında anlamlıdır. 4 Burada ale desteğ alenn verdğ manevî desteğ fade etmektedr. 3

6 Daha fazla ale desteğ gördüklern belrten katılımcıların Türkye ye ger dönme nyetler daha kuvvetldr. Bu değşken, ale bağlarını ve dolayısıyla yurta olan bağları temsl edyor olablr. İknc soruda, alelern katılımcıların yurt dışına yerleşmeler konusundak tutumları sorulmuştur. Modele, bu tutumun etksn göstermek çn k kukla değşken eklenmştr. Bu kukla değşkenlerden br, alelernn yurt dışına yerleşmelern destekledklern ya da destekleyeceklern düşündüklern söyleyenler çn br değern alır. Dğer kukla değşken, ale desteğ konusunda belrsz olanlar çn br değern alır. Baz olarak alınan kategor se ale desteğ görmeyen veya görmeyeceklern düşünenlerdr. Modelde yer alan her k kukla değşken poztf ve %1 düzeynde anlamlıdır. Bu sonuç, yurt dışına yerleşme konusunda ale desteğnn önemn göstermektedr. Anne-Babaların Eğtm Düzeyler 5 : Anne ve babaların eğtm düzeyler modele sosyoekonomk gösterge olarak dahl edlmştr. Daha yüksek eğtm düzeyler ş gücü pyasalarında daha çok gelr getrdğnden, eğtm düzey daha yüksek olan alelern çocukları daha fazla eğtm olanaklarına sahptrler. Anne ve babaların eğtm düzeyler, Türkye de kız ve erkek çocukların okulda erşmn belrleyen en öneml etkenler arasında gösterlmştr (Tansel, 1999 ve 2002). Bu göstergenn Türkye ye ger dönme nyetnde ne yönde br etk göstereceğ önceden bell değldr. Probt analz sonuçlarına göre, anne-baba eğtm değşkenler statstksel olarak anlamlı değldr. Bu göstergelern daha çok yurt dışına çıkmakta etkl olduğunu düşüneblrz. Bu yüzden çoğu katılımcının Türkye ortalamasına göre daha yüksek eğtml aleden geldğn görmek şaşırtıcı değldr. Yurt Dışında Çalışma Şartlarının Etks: Anket yanıtlayanlardan, çalıştıkları ülkede, çnde bulundukları çalışma şartlarını (örneğn, çalıştıkları şn verdğ tatmn), Türkye dek tecrübelerne kıyasla çok daha kötü den çok daha y arasında değşen altı kategorde değerlendrmeler stenld. Kategorler kukla değşken olarak modele eklend. Ne daha y, ne daha kötü kategors baz kategor olarak seçld. Probt kestrm sonuçları, tüm kategorler çn alınan sonuçların statstksel olarak anlamsız olduğunu gösteryor. Öte yandan, ankete katılanların büyük çoğunluğu çalıştıkları ülkedek çalışma şartlarının Türkye dekne kıyasla daha y veya çok daha y olduğuna nanıyor. Yurt Dışında Sosyal Yaşamın Etks: Aynı şeklde, anket yanıtlayanlardan, çalıştıkları ülkedek sosyal yaşamı (örneğn, arkadaşlıklar, sosyal etknlkler) Türkye dek sosyal yaşama göre değerlendrmeler stenld. Bu değşkende görülen statstksel dağılım, daha kötü kategorsne doğru eğlmldr. Ne çok daha y, ne çok daha kötü kategors baz alınarak, dğer kategorler kukla değşken olarak modele konulmuştur. Şaşırtmayan br sonuç se, yurtdışındak sosyal yaşamlarını çok daha y olarak ntelendrenlern Türkye ye ger dönmeme nyetlernn baz kategorye göre daha yüksek olmasıdır. Bu kategor, poztf ve 5% oranında statstksel olarak anlamlı çıkmıştır. Çalışanların Yurt Dışındak Yaşam Standartları na dar Değerlendrmeler: Çalışma şartları ve sosyal yaşam çn yapılan değerlendrme yurt dışındak yaşam standardı çn de yapılmıştır. Gene şaşırtıcı olmayan br sonuç çok daha y kategorsnn poztf ve %1 düzeynde anlamlı çıkmasıdır. Baz olarak alınan ne çok daha y, ne çok daha kötü kategorsn seçenlere göre yaşam standartlarının çok daha y olduğunu düşünenlern ger dönmeme nyetler daha yüksektr. Anketn Yanıtlandığı Dl: Anket hem İnglzce hem Türkçe olarak düzenlenmştr. Anket dlnn etksn ncelemek çn, İnglzce anket doldurulduğunda br değern alan br kukla değşken kullanılmıştır. Bu değşkenn katsayısı poztf ve %1 oranında statstksel olarak anlamlı çıkmıştır. Anket dlnn İnglzce olarak 5 Öğrenc anketnde de anne-baba eğtm ger dönmeme nyetnde önemsz çıkmıştır. Bu yüzden dördüncü bölümde bu sonuçlar verlmemstr. 4

7 seçlmes yabancı dl düzeynn br gösterges se, bu sonuç şaşırtıcı değldr. Dl hakmyet ger dönmeme olasılığını yükseltmektedr. Ayrıca, anket Türkçe yerne yabancı br dlde doldurmayı terch etmek yurt dışına uyum sağlamanın ve benmsemenn br gösterges de olablr. Bu değşkenn anlamlı çıkmasının dğer br neden de farklı dllerde soruların farklı algılanması olablr. Dğer yandan, Türkye de görülen lse eğtm dlnn ger dönme/dönmeme nyetnde önem olmadığı gözükmektedr. Yurt Dışında İşyer Tecrübesnn Etks: Yurt dışında alınan şyer eğtm (on-the-job tranng), bu tecrübeye sahp olan çalışanların maaşlarının yükselmes anlamına geleceğnden, yabancı şçlern kend ülkelerne dönmeme olasılığını kuvvetlendreblr (Chen ve Su, 1995). Yurt dışındak şyer tecrübesnn etksn doğrudan ölçmek çn katılımcılara çalıştıkları son kurumda şyer eğtm alıp almadıklarını sorduk. İşyernde eğtm görenlere aldıkların eğtmn çalıştıkları şyerne m özgü, çalıştıkları sektöre m özgü yoksa genel br eğtm m olduğunu sorduk. Anket yanıtlayanların çoğu böyle br tecrübeye sahp olduklarını belrtmştr. Öte yandan, probt analz, şyer tecrübes n temsl eden değşkenlern statstksel olarak anlamsız olduğunu gösteryor. Yurt dışı ş tecrübes yurt dışında çalışılan yıl sayısı olarak da gösterleblr. Katılımcıların bulundukları ülkede çalıştıkları yıl sayısı, poztf ve %5 oranında statstksel olarak anlamlı çıkmıştır. Bu da, katılımcının yurt dışı ş tecrübesnn artmasıyla ger dönmeme nyetnn kuvvetlendğ anlamına gelmektedr. Modele dahl edlen başka br değşken se katılımcının Türkye de tam zamanlı br şte çalışmadığı belrten kukla değşkendr. Bu değşkenn katsayısı postf ve %1 oranında anlamlıdır. Bu sonuç, Türkye de hç çalışmayan katılımcıların ger dönmeme nyetlernn, çalışanlara göre daha kuvvetl oluduğu anlamına gelr. Akademk ve Dğer Meslekler: Anket yanıtlayanların yaklaşık dörtte brn akademsyenler teşkl edyor. Akademk alanda çalışanların dğer meslek gruplarına göre ger dönme nyetlerndek fark br kukla değşkenle ölçülmüştür. Sonuçlar, bu mesleğ seçmenn Türkye ye dönüp dönmeme kararında etkl olmadığına şaret edyor; kullanılan değşken statstksel olarak anlamsız çıkmıştır. AR-GE Çalışmaları: Ankette, çalışma saatlernn en az yarısını araştırma-gelştrme faalyetlerne ayırdıklarını belrten elemanlar AR-GE çalışanı olarak ntelendrlmştr. Anket sonuçlarına göre, AR-GE çalışanlarının üçte br akademsyenlerden oluşuyor. Öte yandan, AR-GE faalyetlerne yurtdışında daha fazla prm verldğ düşünülürse, probt analznde AR-GE değşkennn statstksel olarak anlamsız çıkması beklenmedk br sonuç olarak ntelendrleblr. Çekc ve İtc Etkenler: Yurt dışında kazanılan yüksek maaşlar, beyn göçünün en öneml nedenlernden br olarak görülmektedr. Yurtdışında kazanılan yüksek maaşın, Türkye ye dönüp dönmeme kararında ne denl etkl olduğunu araştırmak çn, ankete bu soru dahl edlmştr ve anket yanıtlayanlardan, yurtdışında kazandıkları nspeten yüksek olan maaşları, Türkye ye dönmeme kararında veya dönmey ertelemede br etken olarak, çok öneml den önemsz e kadar beş kategorde değerlendrmeler stenmştr. Öneml ya da çok önemldr yanıtını verenlern br, dğerlernn sıfır değern alan br kukla değşken yaratılmıştır. Tablo 2 de görüldüğü gb, bu değşken statstksel olarak anlamsız çıkmıştır. Katılımcılar, ankette verlen dğer tc ve çekc faktörler de aynı şeklde değerlendrmşlerdr ve bu faktörler modelde kukla değşkenlerle temsl edlmektedr. Verlen çekc faktörler arasında statstksel olarak anlamlı bulunanlar şunlardır: daha düzenl ve ssteml br yaşam olanağı, daha doyurucu kültürel yaşam, çocuklarım çn daha y eğtm olanaklarının bulunması, eşn şnn yurt dışında olması ya da eşn yurt dışında yaşamayı terch etmes, ve yurt dışındak çalışılan projenn devam etmes / tamamlanmaması. Belrtlen son k etken %1 oranında anlamlı çıkmıştır; dğerler %5 oranında anlamlıdır. Bu sonuçlar, Türkye ye ger dönmeme kararında alenn önem kanıtlamıştır. 5

8 Yurt dışında grşlen projenn devam etmes etkennn katsayısı negatf çıkmıştır. Bu da bu neden çok öneml olarak belrten katılımcıların projelern btrdklernde ger dönme nyetnde olduklarını göstereblr. Dğer çekc etkenlern katsayıları beklenldğ gb poztfdr. İstatstksel olarak anlamlı çıkan tc değşkenler şunlardır: htsas alanında daha ler sevyede deneym kazanma olanaklarının azlığı (%5), ş kurmak çn gerekl maddî destek ve fnansmanın bulunmaması (%1), ekonomk stkrarsızlık, belrszlk (%1), ve dğer kategors (%5). Parantez çndek yüzdeler statstksel anlamlılık düzeyn vermektedr. İş kurmak çn olanakların azlığı dışındak etkenlern katsayıları poztfdr. Ger dönmeme nyetndek en öneml tc nedenn ekonomk stkrarsızlık ve belrszlk olduğu görülmektedr. Dğer kategorsnn tc neden olarak öneml olduğunu belrtenler, şyernde torpl, toplumsal yozlaşma, askerlk mecburyet gb nedenler göstermşlerdr. 4. Bağımsız Değşkenler ve Kestrm Sonuçları: Öğrencler Bu bölümde yurt dışında bulunan Türk öğrenclern ger dönme nyetlern belrleyen etkenler ncelenmektedr 6. Pek çok bağımsız değşken yurt dışında çalışan Türk şgücü analznde kullanılan değşkenle aynıdır. Bu yüzden, üçüncü bölümdek değşkenlerle lgl açıklamalar bu bölümde de geçerldr. Cnsyet ve Yaş Etkler: Öğrenc grubunda ger dönme nyet cnsyet ve yaşa göre anlamlı br farklılık göstermemektedr. Öğrenc katılımcıların yaşları çalışanlara göre daha düşük varyanslı olduğundan böyle br sonuç bekleneblr. Yurt Dışına Çıkmadan Öncek Nyetlern Etkler: Yurt dışında yüksek öğrenm görenler çn gtmeden öncek dönme nyetlern belrleyen değşkenlern katsayıları poztf ve statstksel olarak %1 düzeynde anlamlı bulunmuştur. Yurt dışında çalışanlar analzndek gb, yurt dışına çıkmadan önce kesn dönmeme nyet veya dönme konusunda belrszlk gösteren katılımcılar kesn ger döneceklern belrtenlere göre daha kuvvetl ger dönmeme eğlm göstermektedrler. Ale desteğnn etks: Brnc ale desteğ (yurt dışına lk çıkıştak ale desteğ) değşkenn katsayısı negatf ve statstksel olarak %5 düzeynde anlamlı çıkmıştır. Alelern katılımcıların yurt dışına yerleşmeler konusundak tutumun etks beklendğ gbdr. Alenn desteğn gösteren k kukla değşken, çok destek ve braz destek, poztf ve %1 ve %5 düzeynlernde anlamlıdır. Alenn yurt dışına yerleşme konusundak desteğ arttıkça, katılımcının ger dönmeme nyet de artmaktadır. Yurt Dışında Sosyal Yaşamın Etks: Çalışanlar anketnde olduğu gb, öğrenclern öğrenm gördükler ülkedek sosyal yaşamı Türkye dek sosyal yaşama göre değerlendrmeler stenld. Çok daha kötü kategors baz alınarak, dğer kategorler kukla değşken olarak modele konulmuştur. Daha kötü kategors dışındak değşkenlern katsayıları poztf ve statstksel olarak %1 oranında anlamlı bulunmuştur. Yurt dışındak sosyal yaşamlarını ne daha y, ne daha kötü, daha y veya çok daha y olarak ntelendrenlern Türkye ye ger dönmeme nyetler baz kategorye göre daha yüksektr. Öğrenclern Yurt Dışındak Yaşam Standartları na dar Değerlendrmeler: Ankette, yurtdışında okuyan öğrenclerden, dışardak yaşam standartlarını değerlendrmeler stenmştr. Bu soruya verlen yanıtların statstksel dağılımı çok daha y kategorsne doğru eğlmldr. Dışardak yaşam standartlarını Türkye dekne göre daha y ya da çok daha y olarak 6 Öğrenc anket sonuçlarının daha ayrıntılı değerlendrmes çn bk. Tansel ve Güngör (2003). 6

9 değerlendren öğrenclern baz alınan dğer kategorlere göre yurtdışında kalma nyetlernn daha fazla olduğu anlaşılmaktadır. Bu değşkenn katsayısı poztf ve %1 de anlamlıdır. Yurt Dışında Türk Öğrenc Brlklerne Üye Olmanın Etks: Anket yanıtlayan öğrenclerden yarıdan fazlası yurt dışında okudukları ünverstelerdek Türk öğrenc brlklerne üye. Probt analz sonuçlarına göre, yurt dışında Türk öğrenc brlklerne üye olmanın beyn göçüne etks, negatf ve statstksel olarak yüzde br oranında anlamlı. Bu sonuç, Türk öğrenc brlğ üyeler arasında Türkye ye dönme nyetne sahp olanların daha fazla olduğuna şaret edyor. Türk öğrenc brlklerne üye olmanın, Türkye ye hssedlen kültürel bağların belk daha güçlü olduğunun br gösterges olarak düşünüleblr. Yurt Dışında kalma süresnn etks: Regresyon sonuçlarına göre, yurtdışında kalma süresnn Türk beyn göçüne olan etks poztf ve statstksel anlamda yüzde br oranında anlamlı. Sonuçlara göre, yurtdışında kalma süres uzadıkça, Türkye ye dönmeme eğlm de kuvvetlenyor. Bu beklenlen br sonuç, zra yurtdışında kalma süresnn uzaması, yurtdışındak hayata ntbakı güçlendrdğ gb (örneğn, yurtdışında br yabancıyla evlenmek), anavatana olan bağların zayıflamasına da yol açablyor. Meslek Alanının Etks: Chen ve Sue (1995), daha önce de değndğmz çalışmalarında, tıp, mühendslk ve şletme gb captal dependent mesleklerde görülen beyn göçünün dğer mesleklere göre daha yoğun olduğunu bulmuştur. Chen ve Sue nun bu çalışmalarında kullandıkları ekonometrk analz, Türk beyn göçüne yönelk olarak yürüttüğümüz anketten elde ettğmz verlere uygulanmıştır, fakat sonuçlarımızda, çalışılan meslek alanının Türk beyn göçüne olan etks statstksel olarak anlamsız çıkmıştır. Çekc ve İtc Etkenler: Öğrenclere yönelk olan ankette, yurtdışına beyn göçünde öneml rol oynadığı düşünülen 12 çekc ve 12 tc etken sıralanmış, ve anket yanıtlayanlardan bu etkenler, kend aldıkları yurtdışına çıkma kararında taşıdıkları öneme göre değerlendrmeler stenmştr. Regresyon sonuçlarına göre, Türkye le lgl sıralan tc faktörlern çoğu statstksel olarak anlamsız çıkmıştır. Modeln tanımına göre anlamlı etkenler şunlardır: Uzmanlık alanında ş olanaklarının azlığı ve dğer tc nedenler. Dğer kategorsn şaretleyenler mecburî askerlğ ertelemek, Türkye dek yolsuzluklar gb nedenler ler sürmüşlerdr (%5 de anlamlı). Türk öğrenc beyn göçünü kuvvetlendren yabancı ülkeye bağlı çekc etkenler şunlardır: Yurt dışında ssteml ve düzenl br ortamın olması ve eşn yurtdışında bulunması statstksel olarak %1 oranında anlamlı bulunmuştur; Daha yüksek maaşlar ve yurt dışında henüz btrlmemş olan br proje üzernde çalışmak statstksel olarak %5 oranında anlamlı bulunmuştur. Sonuç Probt analz sonuçları, son dönemde yaşanan ekonomk krzn ve syas belrszlğn yurt dışında çalışanların Türkye ye ger dönme nyetlernde etkleyc rol oynadığını kanıtlamıştır. Yurt dışında öğrenm gören öğrencler çn ger dönmeme nyetlernde çekc faktörler daha öneml gözükmektedr. Lteratürde, yüksek ntelkl şgücünün yurt dışına göç etmesnde ekonomk nedenlern önem vurgulanmaktadır. Yurt dışında kazanılan yüksek maaşlar, beyn göçünün en öneml nedenlernden br olarak görülmektedr. Çalışmamızda beklenenn aksne yurt dışında çalışanların Türkye ye ger dönmeme kararında yurt dışındak yüksek gelrler statstksel olarak anlamlı bulunmamıştır. Öğrenc grubunda ste gelr farkları beklenldğ gb öneml bulunmuştur. Öğrenclern yurt dışında kalma kararındak en öneml çekc faktör yurt dışındak ssteml ve düzeml yaşam tarzı olmuştur. Yurt dışında çalışanların Türkye ye ger dönmeme kararındak en öneml tc nedenlerden br se Türkye dek ekonomk ve syasî stkrarsızlık olmuştur. Analzde, her k grup çn Türkye ye ger dönme veya yurt dışında kalma kararında gtmeden öncek dönme nyetler ve alenn rolü öneml çıkmıştır. Ger dönmeme nyetnde yaş ve cnsyet farkları, yurt dışında çalışan Türkler çn öneml 7

10 bulunmuştur. Öğrenc grubunda ger dönme nyet cnsyet ve yaşa göre anlamlı br farklılık göstermemektedr. Tablo 2: Yurt Dışında Çalışan Türklern Ger Dönmeme Nyetler: Sıralı Probt Kestrmler Değşkenler katsayı z-statstğ Cnsyet (1=kadın) (2.61)** Yaş (2002) (2.03)* Yaş Kare (1.75) Seçlen Anket Dl (1=İnglzce) (3.94)** İlk Baştak Nyet (1=ger dönmemek) (10.12)** İlk Baştak Nyet (1=kararsız) (5.55)** Ale Desteğ 1: Destekler (3.41)** Ale Desteğ 2: Braz destekler (2.79)** Ale Desteğ 2: Destekler (5.07)** Sosyal Yaşam: Çok daha y (2.16)* Yaşam standardı: Daha y (3.48)** En yüksek öğrenm dereces: captal dependent alan (2.70)** Respondent has no FT job exp. n Turkey (2.58)** Yurt dışında çalışma süres (yıl) (0.49) Şmdk ülkedek çalışma süres (yıl) (2.25)* Şmdk kurumda çalışma süres (yıl) (0.42) Çekc_A: Yüksek meslekî gelr (0.70) Çekc_B: Mesleğmde yükselme olanağının daha fazla olması (0.51) Çekc_C: Daha y ş ortamı (esnek ş saatler, rahat ortam, vs.) (0.32) Çekc_D: Uzmanlık alanımda ş bulma olanağı (0.21) Çekc_E: Uzmanlık alanımda daha ler sevyede yetşme olanağı (0.58) Çekc_F: Herşeyn ssteml ve düzenl olması (2.41)* Çekc_G: Daha doyurucu toplumsal ve kültürel yaşam (2.47)* Çekc_H: Büyük blm ve yenlk merkezlerne yakınlık (0.87) Çekc_I: Eşmn şnn burada olması, burada kalmayı terch etmes (2.79)** Çekc_J: Çocuklarımın yurt dışında daha y eğtm görmeler veya (2.45)* Çekc_K: Grştğm ğt l çalışma ü dü ya lda projenn devam etmes / btmemes (4.44)** Çekc_L: Dğer (1.40) İtc_A: Düşük meslekî gelr (1.57) İtc_B: Mesleğmde yükselme olanaklarının azlığı (1.38) İtc_C: Uzmanlık alanımda ş olanakların az olması ya da hç olmaması (0.29) İtc_D: Alanımda kendm daha ler sevyede gelştrme olanaklarının azlığı (2.19)* İtc_E: Alanımdak büyük blm merkezlernden uzak bulunmak (0.93) İtc_F: İş kurmak çn gerekl maddî destek ve fnansmanın bulunmaması (2.69)** İtc_G: Toplumsal, kültürel yaşamın doyurucu olmayışı (0.28) İtc_H: Bürokratk engeller, kurumların y şlemeyş (1.73) İtc_I: Syasî baskılar, huzursuzluklar (0.30) İtc_J: Sosyal güvenlğn yeterszlğ (0.24) İtc_K: Ekonomk stkrarsızlık, belrszlk (2.59)** İtc_L: Dğer (2.06)* Gözlem sayısı = 1046 ; -Log Olablrlk = 1140 ; K-Kares (80) = 596 Parantez çndekler z-statstğnn mutlak değerlerdr. * %5 de anlamlı; ** %1 de anlamlı İstatstksel olarak anlamlı olmayan değşkenlern çoğu tabloda gösterlmemştr. 8

11 Tablo 3: Yurt Dışındak Türk Öğrenclern Ger Dönmeme Nyetler: Sıralı Probt Kestrmler Değşkenler (1) (2) (3) (4) Cnsyet (1=kadın) (0.33) (0.32) (0.18) (0.03) Yaş (2002) (0.26) (0.36) (0.41) (0.33) Yaş Kare (0.14) (0.15) (0.17) (0.10) Seçlen Anket Dl (1=İnglzce) (1.33) (1.59) (1.65) (1.43) İlk Baştak Nyet (ger dönmemek) (10.94)** (10.84)** (10.80)** (11.05)** İlk Baştak Nyet (kararsız) (7.31)** (6.90)** (6.85)** (7.21)** Ale Desteğ 1: Destekler (1.80) (1.81) (1.76) (1.80) Ale Desteğ 2: Braz destekler (2.59)** (2.55)* (2.54)* (2.71)** Ale Desteğ 2: Kesn destekler (5.20)** (5.63)** (5.66)** (5.71)** Kalma süres (yıl) (3.92)** Öğrenm alanı: captal dependent (2.74)** (2.81)** Türk öğrenc brlğ üyes (1=evet) (3.33)** (2.75)** (2.70)** Sosyal Yaşam: daha kötü, çok daha kötü (5.13)** (5.15)** (5.01)** (4.96)** Yaşam Standardı: daha y, çok faha y (2.39)* (2.55)* (2.53)* (2.51)* İtc_A: (1.03) (1.02) (1.09) (0.93) İtc_C: (1.72) (1.82) (1.95) (2.00)* İtc_L: (1.86) (2.01)* (2.14)* (2.43)* Çekc_A: (2.48)* (2.55)* (2.49)* (2.25)* Çekc_F: (2.97)** (2.88)** (2.89)** (2.75)** Çekc_I: (3.01)** (3.22)** (3.28)** (3.43)** Çekc_J: (0.08) (0.21) (0.04) (0.02) Çekc_K: (1.75) (2.03)* (2.01)* (1.92) Çekc_L: (0.35) (0.38) (0.24) (0.10) Gözlem sayısı Log Olablrlk K-Kares (38),(37),(36),(35) Parantez çndekler z-statstğnn mutlak değerlerdr. * %5 de anlamlı; ** %1 de anlamlı İstatstksel olarak anlamlı olmayan değşkenlern çoğu tabloda gösterlmemştr. 9

12 Kaynaklar Chen, T.-J. and Su, H.-Y. (1995), On-the-job tranng as a cause of bran dran, Weltwrtschaftlches Archv, 131(3), Lao, T. F. (1994) Interpretng Probablty Models: Logt, Probt, and Other Generalzed Lnear Models, Sage Unversty Paper seres on Quanttatve Applcatons n the Socal Scences, , Thousand Oaks, CA: Sage. Maddala, G. S. (1983) Lmted-Dependent and Qualtatve Varables n Econometrcs, Econometrc Socety Monographs, Cambrdge: Cambrdge Unversty Press. Pampel, F. C. (2000) Logstc Regresson: A Prmer, Sage Unversty Paper seres on Quanttatve Applcatons n the Socal Scences, , Thousand Oakes, CA: Sage. Tansel, A. (1999) Türkye de Kız ve Erkek Çocukların Okulda Erşmn Belrleyen Etkenler, ERC Araştırma Raporu No. 99/16, Ankara: ODTÜ İktsat Bölümü. Tansel, A. (2002) Determnants of School Attanment of Boys and Grls n Turkey, Economcs of Educaton Revew, 21, Tansel, A. ve N. D. Güngör (2003) Bran Dran from Turkey: Survey Evdence of Student Non- Return, Career Development Internatonal, 8(2),

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

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

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

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

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

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

Üniversite Öğrencilerinin Kredi Kartı Sahipliğini Belirleyen Faktörler

Üniversite Öğrencilerinin Kredi Kartı Sahipliğini Belirleyen Faktörler Ünverste Öğrenclernn Kred Kartı Sahplğn Belrleyen Faktörler H. Dlara KESKİN Yrd. Doç. Dr., Karadenz Teknk Ünverstes, İİBF İşletme Bölümü dlarakeskn@yahoo.com Emrah KOPARAN Öğr. Gör., Amasya Ünverstes Merzfon

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Akıllı Telefon Seçiminin Belirleyicileri: Üniversite Öğrencileri Üzerine Bir Uygulama

Akıllı Telefon Seçiminin Belirleyicileri: Üniversite Öğrencileri Üzerine Bir Uygulama The PDF verson of an unedted manuscrpt has been peer revewed and accepted for publcaton. Based upon the publcaton rules of the journal, the manuscrpt has been formatted, but not fnalzed yet. Before fnal

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

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

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

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

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

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

TÜRKİYE DE KADININ İŞGÜCÜ PAZARINA KATILIM VE DOĞURGANLIK KARARLARI

TÜRKİYE DE KADININ İŞGÜCÜ PAZARINA KATILIM VE DOĞURGANLIK KARARLARI TÜRKİYE DE KADININ İŞGÜCÜ PAZARINA KATILIM VE DOĞURGANLIK KARARLARI Seda ŞENGÜL (*) Gülsen KIRAL (**) Özet: Bu araştırmada, Türkye de kentsel alanda evl kadının şgücü pazarına katılım kararı üzernde çocuk

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

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

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

YÜKSEK LİsANS VE DOKTORA PROGRAMLARI

YÜKSEK LİsANS VE DOKTORA PROGRAMLARI , EK-A YÜKSEK LİsANS VE DOKTORA PROGRAMLARI Değerl Arkadaşlar, --e------ Bldğnz üzere, ş dünyası sthdam edeceğ adaylarda, ünverste mezunyet sonrası kendlerne ne ölçüde katma değer ekledklern de cddyetle

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

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

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

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

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

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

ANTALYA DA OBEZİTE YAYGINLIĞI VE DÜZEYİNİ ETKİLEYEN SOSYO-EKONOMİK DEĞİŞKENLER

ANTALYA DA OBEZİTE YAYGINLIĞI VE DÜZEYİNİ ETKİLEYEN SOSYO-EKONOMİK DEĞİŞKENLER Akdenz İ.İ.B.F. Dergs (21) 2011, 17-45 ANTALYA DA OBEZİTE YAYGINLIĞI VE DÜZEYİNİ ETKİLEYEN SOSYO-EKONOMİK DEĞİŞKENLER PREVALENCE AND SOCIOECONOMICS DETERMINANTS OF ADULTS OBESITY IN ANTALYA Arş. Gör. F.

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

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

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

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

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

Sansürlenmiş ve Kesikli Regresyon Modelleri

Sansürlenmiş ve Kesikli Regresyon Modelleri TOBİT MODEL 1 Sansürlenmş ve Keskl Regresyon Modeller Sınırlı bağımlı değşkenler: sansürlenmş (censored) ve keskl (truncated) regresyon modeller şeklnde k gruba ayrılır. 2 Sansürlenmş ve Keskl Regresyon

Detaylı

ÖZEL DERSHANELERIN ÜNlvERSITEYE GIRIşTE ÖGRENCI BAŞARısıNA ETKILERI

ÖZEL DERSHANELERIN ÜNlvERSITEYE GIRIşTE ÖGRENCI BAŞARısıNA ETKILERI Hacettepe Vnverstes Eğtm Fakültes Dergs 21 : 89-96 [2001J ÖZEL DERSHANELERIN ÜNlvERSITEYE GIRIşTE ÖGRENCI BAŞARısıNA ETKILERI EFFECT OF PRIVATE EDUCATIONAL INSTITUTIONS ON ACHIEVEMENT RELATED TO UNIVERSITY

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

AN APPLICATION ABOUT THE UNIVERSITY STUDENTS IN IZMIR WITH STRATIFIED CLUSTER SAMPLING

AN APPLICATION ABOUT THE UNIVERSITY STUDENTS IN IZMIR WITH STRATIFIED CLUSTER SAMPLING Süleyman Demrel Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Y.009, C.4, S. s.407-44. Suleyman Demrel Unversty The Journal of Faculty of Economcs and Admnstratve Scences Y.009, Vol.4, o. pp.407-44. İZMİR

Detaylı

i. ARASTiRMANiN AMACi GIRIs Yrd.Doç.Dr. Gönen DÜNDAR Yönetim, Yil 12, Sayi 39, Mayis - 2001,5.5-16

i. ARASTiRMANiN AMACi GIRIs Yrd.Doç.Dr. Gönen DÜNDAR Yönetim, Yil 12, Sayi 39, Mayis - 2001,5.5-16 Yönetm, Yl 12, Say 39, Mays - 2001,5.5-16 ISLETME EGITIMI ALAN ÖGRENCILERIN FINANS ALANINDA KARIYER YAPMA EGILIMLERINI ETKILEYEN FAKTÖRLERIN BELIRLENMESINE.... YONELIK BIR ARASTIRMA: tü. ISLETME FAKÜLTESI

Detaylı

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Türkye İnşaat Mühendslğ, XVII. Teknk Kongre, İstanbul, 2004 İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Nur MERZİ 1, Metn NOHUTCU, Evren YILDIZ 1 Orta Doğu Teknk Ünverstes, İnşaat Mühendslğ Bölümü, 06531 Ankara

Detaylı

ÜNĠVERSĠTE ÖĞRENCĠLERĠNĠN KREDĠ KARTI SAHĠBĠ OLMALARI ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLER: GAZĠOSMANPAġA VE ĠNÖNÜ ÜNĠVERSĠTE LERĠNDEN AMPĠRĠK BULGULAR

ÜNĠVERSĠTE ÖĞRENCĠLERĠNĠN KREDĠ KARTI SAHĠBĠ OLMALARI ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLER: GAZĠOSMANPAġA VE ĠNÖNÜ ÜNĠVERSĠTE LERĠNDEN AMPĠRĠK BULGULAR ÜNĠVERSĠTE ÖĞRENCĠLERĠNĠN KREDĠ KARTI SAHĠBĠ OLMALARI ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLER: GAZĠOSMANPAġA VE ĠNÖNÜ ÜNĠVERSĠTE LERĠNDEN AMPĠRĠK BULGULAR RüĢtü YAYAR * Süleyman Serdar KARACA ** Ahmet TURKUT ***

Detaylı

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre 1 DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cnemre 2 BİRİNCİ BÖLÜM HEDEF PROGRAMLAMA 1.1 Grş Karar problemler amaç sayısına göre tek amaçlı ve çok amaçlı

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

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

TÜKETĠCĠLERĠN FĠYAT BĠLĠNCĠ ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLERE ĠLĠġKĠN BĠR ĠNCELEME

TÜKETĠCĠLERĠN FĠYAT BĠLĠNCĠ ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLERE ĠLĠġKĠN BĠR ĠNCELEME Ġstanbul Ünverstes Ġktsat Fakültes Malye AraĢtırma Merkez Konferansları 46. Ser / Yıl 2004 Prof. Dr. Salh Turhan'a Armağan TÜKETĠCĠLERĠN FĠYAT BĠLĠNCĠ ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLERE ĠLĠġKĠN BĠR ĠNCELEME

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

AVRUPA BİRLİĞİ NE ÜYELİK SÜRECİNDE ETKİLİ FAKTÖRLERİN KOŞULLU LOJİSTİK REGRESYON MODELLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

AVRUPA BİRLİĞİ NE ÜYELİK SÜRECİNDE ETKİLİ FAKTÖRLERİN KOŞULLU LOJİSTİK REGRESYON MODELLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ Ekonometr ve İstatstk Sayı:14 2011 62 83 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ AVRUPA BİRLİĞİ NE ÜYELİK SÜRECİNDE ETKİLİ FAKTÖRLERİN KOŞULLU LOJİSTİK REGRESYON MODELLERİ

Detaylı

C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 13, Sayı 1, 2012 195

C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 13, Sayı 1, 2012 195 C.Ü. İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt 13, Sayı 1, 2012 195 TÜRKİYE DE TİCARİ BANKACILIK SEKTÖRÜNDE REKABET DÜZEYİNİN BELİRLENMESİ (2002-2009) Abdulvahap ÖZCAN * Özet Türkye nn yaşadığı 2000 ve 2001 krzler

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

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

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

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

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

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

TÜRKİYE DE EĞİTİM ÇAĞINDAKİ KIZ VE ERKEKLERİN EĞİTİMLERİNİN SÜRDÜRÜLEBİLİRLİĞİ ÖZET

TÜRKİYE DE EĞİTİM ÇAĞINDAKİ KIZ VE ERKEKLERİN EĞİTİMLERİNİN SÜRDÜRÜLEBİLİRLİĞİ ÖZET TÜRKİYE DE EĞİTİM ÇAĞINDAKİ KIZ VE ERKEKLERİN EĞİTİMLERİNİN SÜRDÜRÜLEBİLİRLİĞİ Hamd EMEÇ M.Vedat PAZARLIOĞLU 2 Özlem KİREN 3 Şenay ÜÇDOĞRUK 4 ÖZET Türkye de eğtm le lgl sorunların çözülmesnde çeştl araştırmalar

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

TÜKETİCİ TATMİNİ VERİLERİNİN ANALİZİ: YAPAY SİNİR AĞLARI ve REGRESYON ANALİZİ KARŞILAŞTIRMASI

TÜKETİCİ TATMİNİ VERİLERİNİN ANALİZİ: YAPAY SİNİR AĞLARI ve REGRESYON ANALİZİ KARŞILAŞTIRMASI 1 TÜKETİCİ TATMİNİ VERİLERİNİN ANALİZİ: YAPAY SİNİR AĞLARI ve REGRESYON ANALİZİ KARŞILAŞTIRMASI Metehan TOLON Nuray GÜNERİ TOSUNOĞLU Özet Tüketc tatmn araştırmaları özelde pazarlama yönetclernn, genelde

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

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

AN ANALYSIS OF RED MEAT PURCHASING PREFERENCES OF HOUSEHOLDS IN ANTALYA

AN ANALYSIS OF RED MEAT PURCHASING PREFERENCES OF HOUSEHOLDS IN ANTALYA Süleyman Demrel Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Y.009, C.14, S. s.433-445. Suleyman Demrel Unversty The Journal of Faculty of Economcs and Admnstratve Scences Y.009, Vol.14, No. pp.433-445.

Detaylı

Türkiye de Süt Ürünleri Tüketim Harcamalarına Etki Eden Faktörlerin Analizi: Çoklu Heckman Örneklem Seçicilik Sistem Yaklaşımı

Türkiye de Süt Ürünleri Tüketim Harcamalarına Etki Eden Faktörlerin Analizi: Çoklu Heckman Örneklem Seçicilik Sistem Yaklaşımı 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

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

T.C. SİNCAN KA YMAKAMLIGI Milli Eğitim Müdürlüğü TÜM OKUL MÜDÜRLÜKLERİNE SİNCAN

T.C. SİNCAN KA YMAKAMLIGI Milli Eğitim Müdürlüğü TÜM OKUL MÜDÜRLÜKLERİNE SİNCAN T.C. SİNCAN KA YMAKAMLIGI Mll Eğtm Müdürlüğü Bölüm: Özel Eğt. Reh. ve Danış. Hz. Sayı : 850144831160/"6~ r Konu : Rehberlk ve Pskolojk Danışma Hzmetler Yıl Sonu Raporu ve Okullarda Şddetn Önlenmes Dönem

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

Tokat İlinde Çiftçilerin Organik Domates Üretme İsteği. E. İkikat Tümer 1, B. Miran

Tokat İlinde Çiftçilerin Organik Domates Üretme İsteği. E. İkikat Tümer 1, B. Miran XI. Ulusal Tarım Ekonoms Kongres 3-5 Eylül 2014, Samsun Tokat İlnde Çftçlern Organk Domates Üretme İsteğ E. İkkat Tümer 1, B. Mran 1 Kahramanmaraş Sütçü İmam Ünverstes Zraat Fakültes Tarım Ekonoms Bölümü

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

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

( ) 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

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

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

Metin Madenciliği ile Soru Cevaplama Sistemi

Metin Madenciliği ile Soru Cevaplama Sistemi Metn Madenclğ le Soru Cevaplama Sstem Sevnç İlhan 1, Nevchan Duru 2, Şenol Karagöz 3, Merve Sağır 4 1 Mühendslk Fakültes Blgsayar Mühendslğ Bölümü Kocael Ünverstes slhan@kocael.edu.tr, nduru@kocael.edu.tr,

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

2.7 Bezier eğrileri, B-spline eğrileri

2.7 Bezier eğrileri, B-spline eğrileri .7 Bezer eğrler, B-splne eğrler Bezer eğrler ve B-splne eğrler blgsaar grafklernde ve Blgsaar Destekl Tasarım (CAD) ugulamalarında çok kullanılmaktadır.. B-splne eğrler sadece br grup ver noktası çn tanımlanan

Detaylı

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

Sabit Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 X Sabt Varyans Y Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Eşt Varyans EKKY nn varsayımlarından br anakütle regresyon fonksyonu u lern eşt varyanslı olmasıdır Her hata term varyansı bağımsız değşkenlern verlen değerlerne

Detaylı

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi Regresyo ve Korelasyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo aalz, aralarıda sebep-souç lşks bulua k veya daha fazla değşke arasıdak lşky belrlemek ve bu lşky kullaarak o kou le lgl tahmler (estmato)

Detaylı

YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ

YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs Yıl: 8 Sayı: 5 Bahar 009/ s. 3-6 YAZILIM GELİŞTİRME PROJELERİNİN GERÇEK OPSİYON DEĞERLEME MODELİYLE ÇOK ÖLÇÜTLÜ BULANIK DEĞERLEMESİ A. Çağrı TOLGA, Cengz KAHRAMAN

Detaylı

FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK REGRESYON YÖNTEMLERİ

FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK REGRESYON YÖNTEMLERİ Anadolu Tarım Blm. Derg., 203,28(3):68-74 Anadolu J Agr Sc, 203,28(3):68-74 do: 0.76/anaas.203.28.3.68 URL: htt://dx.do.org/0.76/anaas.203.28.3.68 Derleme Revew FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK

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

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

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

Dersin Yürütülmesi Hakkında. (Örgün / Yüz Yüze Eğitim için) (Harmanlanmış Eğitim için) (Uzaktan Eğitim için)

Dersin Yürütülmesi Hakkında. (Örgün / Yüz Yüze Eğitim için) (Harmanlanmış Eğitim için) (Uzaktan Eğitim için) Ders Kodu Teork Uygulama Lab. Uluslararası Muhasebe ve Fnansal Raporlama Standartları Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS 344000000000510 3 0 0 3 6 Ön Koşullar : Bu dersn ön koşulu ya da yan koşulu bulunmamaktadır.

Detaylı

COĞRAFYA DERSİ ÖĞRETİM PROGRAMINDA DOĞAL AFETLER 1 (The Natural Disasters in the Geography Teaching Curriculum)

COĞRAFYA DERSİ ÖĞRETİM PROGRAMINDA DOĞAL AFETLER 1 (The Natural Disasters in the Geography Teaching Curriculum) MARMARA COĞRAFYA DERGİSİ SAYI: 28, TEMMUZ - 2013, S. 276-303 İSTANBUL ISSN:1303-2429 E-ISSN 2147-7825 copyrght 2013 http://www.marmaracografya.com COĞRAFYA DERSİ ÖĞRETİM PROGRAMINDA DOĞAL AFETLER 1 (The

Detaylı

Standart Model (SM) Lagrange Yoğunluğu. u, d, c, s, t, b. e,, Şimdilik nötrinoları kütlesiz Kabul edeceğiz. Kuark çiftlerini gösterelim.

Standart Model (SM) Lagrange Yoğunluğu. u, d, c, s, t, b. e,, Şimdilik nötrinoları kütlesiz Kabul edeceğiz. Kuark çiftlerini gösterelim. SM de yer alacak fermyonlar Standart Model (SM) agrange Yoğunluğu u s t d c b u, d, c, s, t, b e e e,, Şmdlk nötrnoları kütlesz Kabul edeceğz. Kuark çftlern gösterelm. u, c ve t y u (=1,,) olarak gösterelm.

Detaylı

OBEZİTENİN İKTİSADİ BELİRLEYİCİLERİ

OBEZİTENİN İKTİSADİ BELİRLEYİCİLERİ OBEZİTENİN İKTİSADİ BELİRLEYİCİLERİ Pamukkale Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Yüksek Lsans Tez İktsat Anablm Dalı Melke ÇETİN Danışman: Yr d. Doç. Dr. Özcan UZUN Ağustos 2007 DENİZLİ TEŞEKKÜR Eğtm dönemm

Detaylı

Bitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İsteğinin Belirlenmesi: Tokat İli Örneği

Bitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İsteğinin Belirlenmesi: Tokat İli Örneği Atatürk Ünv. Zraat Fak. Derg., 42 (2): 153-157, 2011 J. of Agrcultural Faculty of Atatürk Unv., 42 (2): 153-157, 2011 ISSN : 1300-9036 Araştırma Makales/Research Artcle Btksel Ürün Sgortası Yaptırma İsteğnn

Detaylı

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI A. DNYİN AMACI : Bast ser ve bast paralel drenç devrelern analz edp kavramak. Voltaj ve akım bölücü kurallarını kavramak. Krchoff kanunlarını deneysel olarak uygulamak. B. KULLANILACAK AAÇ V MALZML : 1.

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

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

Akıllı Telefon Seçiminin Belirleyicileri: Üniversite Öğrencileri Üzerine Bir Uygulama

Akıllı Telefon Seçiminin Belirleyicileri: Üniversite Öğrencileri Üzerine Bir Uygulama Çankırı Karatekn Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Y.2015, Clt 5, Sayı 2, ss.549-567 Çankırı Karatekn Unversty Journal of The Faculty of Economcs and Admnstratve Scences Y.2015, Volume 5,

Detaylı

TÜRKİYE DE YOKSULLUK PROFİLİ VE GELİR GRUPLARINA GÖRE GIDA TALEBİ

TÜRKİYE DE YOKSULLUK PROFİLİ VE GELİR GRUPLARINA GÖRE GIDA TALEBİ TÜRKİYE DE YOKSULLUK PROFİLİ VE GELİR GRUPLARINA GÖRE GIDA TALEBİ Yrd. Doç. Dr. Seda ŞENGÜL Çukurova Ünverstes İktsad Ve İdar Blmler Fakültes Ekonometr Bölümü Mart 2004 ANKARA YAYIN NO: 119 ISBN: 975-407-151-9

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

TÜKETİCİLERİN FONKSİYONEL GIDALARI KULLANMAYA VE ÖDEMEYE RAZI OLDUĞU MİKTARI ETKİLEYEN FAKTÖRLER: ANTALYA İLİ ÖRNEĞİ

TÜKETİCİLERİN FONKSİYONEL GIDALARI KULLANMAYA VE ÖDEMEYE RAZI OLDUĞU MİKTARI ETKİLEYEN FAKTÖRLER: ANTALYA İLİ ÖRNEĞİ 1 1 T.C. GAZİOSMANPAŞA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ TÜKETİCİLERİN FONKSİYONEL GIDALARI KULLANMAYA VE ÖDEMEYE RAZI OLDUĞU MİKTARI ETKİLEYEN FAKTÖRLER: ANTALYA İLİ ÖRNEĞİ Hazırlayan Seda KARAAĞAÇ

Detaylı