Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Y.2008, C.13, S.1 s

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Y.2008, C.13, S.1 s.111-131."

Transkript

1 Süleyman Demrel Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Y.008, C.3, S. s.-3. BİREYSEL EMEKLİLİK FONLARINDA FON YAPILARININ KARMA DENEMELER YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ EXAMINING THE STRUCTURE OF FUNDS BY MIXTURE EXPERIMENTS METHOD IN PRIVATE PENSION FUNDS Yrd.Doç.Dr.Bahadtn RÜZGAR * ÖZET Breysel emekllk fonlarının çerkler çeştl yatırım araçlarının elrl oranlarda kullanılmasından oluşmaktadır. Bu özellkler le fonlar, karma (karışım) denemeler çn uygun r yapı oluşturmaktadırlar. Karma denemeler, karışımı oluşturan leşenlern mktarlarına ağlı olmaksızın, oranlarına ağlı olan denemelerdr. Bu çalışmada, Karma denemeler yöntem le fonu oluşturan yatırım araçları leşenlernn ağıl oranları kullanılarak, azı matematksel denklem formları le fonu oluşturan yatırım araçlarının ağlılığı modellenmştr. ABSTRACT We can defne the prvate penson plans as the comnaton of ratos of varous nvestment nstruments. Wth these propertes, the structures of funds can e applcale for mture eperments method that uses percentages of components, not the uanttes. In ths work, the mture eperments method was used for modelng nvestment nstruments of funds wth mathematcal euatons. Breysel emekllk fonları, Karma denemeler, Çoklu regresyon, Scheffé modeller, Varyans üyütme faktörü (VIF) Prvate penson plans, Mture eperments, Multple regresson, Scheffé models, Varance nflaton factor (VIF). GİRİŞ Günlük yaşamımızda hemen hemen her alanda sık sık kullandığımız leşenler topluluğu, statstk lteratürüne 953 yılında karma denemeler olarak Quenoulle le grmş, ancak gerçek tanımı lk olarak 958 de Scheffé tarafından yapılmıştır. Yaşamımızın her alanında kullandığımız nesneler * Marmara Ünverstes Bankacılık Sgortacılık Yüksekokulu Aktuerya Bölümü Öğretm Üyes

2 RÜZGAR 008 çeştl maddelern elrl oranlarda karışımından oluşmaktadır. Örneğn, saun, ekmek, enzn, yatırım portföyü, reysel emekllk fonu v. g. Karma denemeler nesney oluşturan leşenlern mktarlarına değl, ağıl oranlarına ağlı denemelerdr. Herhang r yatırım portföyü hang mktarda olursa olsun, r ütün olarak düşünülüp çerğn oluşturan yatırım araçlarının ağıl oranları le ele alındığında, yapısal olarak r karma deneme model çn uygun r durum oluşturmaktadır. Ekonomk ve sosyal yaşantımıza Eylül 003 te gren Breysel Emekllk Sstem (BES) yapısal durumu le çerkler farklı yatırım enstrümanlarından oluşan fonlardan oluşmaktadır. Br reysel emekllk yatırımcısı, yaptırdığı reysel emekllk le yatırımlarını çeştl fonlara yatırarak değerlendrelr. Bunun yanında reysel emekllk şrketler oluşturdukları fonlar le yatırımları çeştl pyasa enstrümanları aracılığı le değerlendrmektedrler. Breysel emekllk şrketlernce çıkarılan reysel emekllk fonları (Ocak 005 tarı le 8 adettr.), fon ç tüzüklernde elrtlen oranlar doğrultusunda pyasadak yatırım araçlarından oluşmaktadır. Örneğn, r şrketn reysel emekllk çn, İhtsaslaşmış İMKB Ulusal 30 Endeks Emekllk Yatırım Fonunun çerğ; Türk Hsse Senetler en az % 80, en fazla % 00, Kamu Borçlanma Senetler en az % 0, en fazla % 0, Türk Özel Sektör Borçlanma Senetler en az % 0, en fazla % 0, Ters Repo en az % 0, en fazla % 0, Repo en az % 0, en fazla % 0, Vadel Mevduat (TL) en az % 0, en fazla % 0, Vadesz Mevduat (TL) en az % 0, en fazla % 0, Vadel Mevduat (Dövz) en az % 0, en fazla % 0, Vadesz Mevduat (Dövz) en az % 0, en fazla % 0, Borsa Para Pyasası İşlemler en az % 0, en fazla % 0 ve Yatırım Fonu Katılma Belgeler en az % 0, en fazla % 0 dan oluşmaktadır. Ayrıca u fon çn fon endeks kapsamındak varlıklara fon portföyünün en az % 80 n yatırır ve az alınan endeks le fonun rm pay değer arasında en az % 90 korelasyon sağlamayı hedefler. Örneğn, Para Pyasası-Lkt Kamu Emekllk Yatırım fonunun çerğ se; Kamu Borçlanma Senetler en az % 0, en fazla % 00, Ters Repo en az % 0, en fazla % 00 ve Borsa Para Pyasası İşlemler en az % 0, en fazla % 0 den oluşmaktadır. Bu yapıları le akıldığında portföyler, reysel emekllk fonları g yatırım araçlarının karma denemeler çn son derece uygun yapılar oldukları görülmektedr. Bu çalışmada r şrkete at İhtsaslaşmış İMKB Ulusal 30 Endeks Emekllk Yatırım Fonu ve Para Pyasası-Lkt Kamu Emekllk Yatırım Fonu karma denemeler çn uygulama olarak ncelenmştr.. KARMA DENEMELER Karma denemeler, karışımı oluşturan leşenlern (değşkenlern) mktarlarına ağlı olmaksızın, leşenlern (değşkenlern) ağıl oranlarını kullanan modellerdr. Scheffé tarafından (958) önerlen karma denemelern amacı, kalte karakterstğn ya da yanıtı (y), karışım oranları termler cnsnden ( değşkenler) temsl edecek r model (genellkle polnom) ulmaktır. Karma denemelerde değşkenler leşenlerden oluşmaktadır. Br karışım leşenden oluştuğunda, -nc leşenn oranını göstermek üzere

3 C.3, S. Breysel Emekllk Fonlarında Fon Yapılarının Karma 0,,3,..., ve... () olmak zorundadır, 3. () koşulu, karma denemelerde oranlar üzerndek temel kısıttır. Bu durumda ele alınan deney ölges - oyutlu r smplekstr. Karışımı oluşturan değşkenlern oranları toplamı olduğundan lern herhang rndek r değşm deney ölgesnde en azından r leşenn değşmesne neden olacaktır. Karma denemey oluşturan değşken sayısı sadece se u modele tek leşenl karma model ya da saf karma model denr. Karma modeller üzernde çalışmanın k neden vardır. Brncs, karışımı oluşturan maddelern hang orandak karışımlarının en y olduğunu elrlemektr. İkncs se, karışımı oluşturan leşen oranlarını değştrerek tüm sstem çn en y ya da optmum durumu elrlemektr. Karma denemelerde çoğu zaman karışımı oluşturan değşkenlern değşm aralığı 0 le arasında olmayalr. Bazı ya da tüm değşkenler çn [0,] aralığından, daha dar r aralıkta değşkenlern alt ve üst kısıtları olalr. Örneğn, -nc leşene at değşken üzernde öyle r kısıtlama söz konusu se, L -nc leşene at alt sınır, U -nc leşene at üst sınır olmak üzere 0 L U () şeklnde yazılalr. Bu kısıtlamalar ayrıca sstem oluşturan leşenlern lneer komnasyonları şeklnde de olalr. -nc durumdak değşkenler arasındak koşulda, K lneer komnasyonlardak kısıtların alt sınırı ve M lneer komnasyonlardak kısıtların üst sınırı olmak üzere, K... M (3) şeklnde yazılalr 4, 5. Scheffé karma denemelernn yanıt yüzeylern modellemek çn çeştl derecelerde kanonk polnomlar gelştrlmştr. Tam smpleks ölges üzernde gösterlen yanıt yüzey le polnom denklem arasındak uyumu sağlamak çn, noktaları tüm smpleks çarpan uzayına eşt olarak yayılan r tasarım doğal r seçmdr. Br smpleks üzernde noktaların r düzgün uzayda dağılımlarından oluşan sıralı düzen kafes (lattce) olarak adlandırılır. Kafes, noktaların sıralanmasından söz etmek çn kullanılmaktadır. Ayrıca, kafes r özel polnom denklemne karşılık gelelr. Örneğn, smpleks B. R. Croser, Mture Eperments: Geometry and Pseudocomponents Technometrcs, Vol. 6, 984, 09 S. H. Stener and M. Hamada, Makng Mture Roust to Nose Factors and Mng Measurement Errors, Journal of Qualty Technology, Vol. 9, 997, 44 G. F. Pepel, Defnng Consstent Regons n Mture Eperments, Technometrcs, Vol. 5, 983, 97 Orkun Coşkuntuncel ve H. Erol, Karma Denemelerde, Tasarımlarda ve Modellerde Kötü Koşulluluk Prolem, Yüksek Lsans Tez, 00:-, MAKALE/KARMA0DENEMELERDE.pdf.,

4 RÜZGAR 008 leşenl m nc dereceden r polnom denklemne uydurmak çn, leşen oranlarına (4) le tanımlanan {,m} smpleks kafes karşılık gelr. Her r leşenlern oranları (m eş uzaklıktak değerler) 0 dan e kadar değerler alır. Yan {,m} smpleks kafes 0, / m, / m,...,,,3,..., (4) leşenlern ütün olası karışımlarından oluşmaktadır. (4) oranları her r leşen çn olağandır. Ancak {,m} smpleks kafeste karışımlar m leşenden oluşmaktadır. Örneğn {3,} smpleks kafes tasarımında leşen oranları 0, ½,,, 3 şeklnde oluşmaktadır. Noktalar (,, 3 ) şeklnde gösterlmek üzere {3,} smpleks kafes Şekl. le gösterlmştr. Şekl : {3,} Smpleks kafes tasarımı (,,0 ) (,0,0) (, 0, ) (,, ) ( 0,,0 ) ( 0,, ) ( 0,0,) {,m} smpleks kafesnde tasarım noktalarının sayısı m m komnasyonunun sayısına eşt olacaktır 6. Br {,m} smpleks kafesnn noktalarından toplanmış gözlem değerlerne uygulanalr en genel m nc dereceden denklem formu aşağıdak şeklde gösterlelr. y 0... k k k (5) Scheffé (958) de yaptığı çalışmalarında genel olarak lnen regresyon denklem üzerne 3... kısıtlamasını getrerek {,m} smpleks kafes çn uygun kanonk polnomları ulmuştur. Örneğn m çn (5) denklem, y 0 (6) 6 U. K. Akay, Karma Denemelerde Tasarımların ve Modellern Karşılaştırılması, Yüksek Lsans Tez, 003,

5 Breysel Emekllk Fonlarında Fon Yapılarının Karma 5 C.3, S. şeklndedr. Bu denklemde... 3 le 0 termnn çarpılması sonucu elde edlen yen denklem, y * 0 (7) olur. Burada ütün,, 3,, çn * 0 dr. (7) denklemndek termlern sayısının olması durumunda {,} kafesndek noktaların sayısı ulunmuş olur. değşkenl knc dereceden polnom, y 0 (8) dr. Eğer (8) denklemnde 0,... 3 le çarpılır ve lgl term yerne fades konur se m çn, ( ) y * * 0 (9) dr. Benzer şeklde üçüncü dereceden r {,3} polnomu veya tam kük polnom, ( ) k k k c y * * * (0) şeklnde olur. Özel kük polnomlar çn c ( - ) termler ncelenmez. Bu durumda özel kük polnom, k k k y * * * () şeklnde olur. Burada *, *, k * parametrelerndek yıldızlar kaldırılıp tüm {,m} polnomları çn,, k parametreler ve ε hata term kullanılır se (7), (9), (0) ve () denklemler, ε y () ε y (3)

6 RÜZGAR 008 y y c ( ) k k k olacaktır. Burada hata term ε nun ~ ( 0, σ ) k ε (4) k ε k (5) ε N olduğu ve karışımı oluşturan faktörlerden ağımsız olduğu varsayılmaktadır. Br kanonk polnomlardak parametre sayısı Talo. de görülmektedr 7, 8. leşen sayısı Talo : Kanonk polnomlarda term sayısı.dereceden polnom.dereceden polnom 3.dereceden polnom M M M M M Q ( ) ( )( ) 6 Özel 3.dereceden polnom ( 5 ) Karma denemelerde polnomlar genellkle ek kısıtlara maruz kaldıklarında ç lşk ya da kötü koşulluluk olarak lnen stenmeyen durumlar ortaya çıkar. Bağımsız değşkenler arasında çoklu ç lşknn oluşmasının temel olarak 3 neden vardır.. Deney tasarımında yeternce planlama yapılmamıştır ya da araştırma zayıf gözlemsel verlerden oluşmaktadır.. Bağımsız değşkenlern kuvvetler (,,... g) ya da çarpımları (, 3,... g) g matematksel şlemler sonucu oluşturulan yen değşkenlerle ortaya çıkan modellern seçlmesnden oluşmaktadır.. Bağımsız değşkenler üzerndek kısıtlamalardan oluşmaktadır. Eğer, karma denemelerde, ağımsız değşkenler arasında ç lşk varsa regresyon denklemnn katsayıları eklenenden daha üyük çıkar. Ayrıca tahmn edlen parametrelern şaret eklenenden farklı olalr ve u parametreler modeln yapısında küçük değşklklere üyük tepkler verrler. İç lşk olan modellerde, y ağımlı değşkennn, ağımsız değşkenlere göre Scheffé karma modellernden yararlanarak ulunan R değer üyüktür. Gorman (970) R 0,99 se ç lşknn prolem olmadığını elrlemştr. Regresyon denklemnde -R tolerans payı dğer değşkenlerle açıklanamayan değşkenlern varyanslarının oranıdır. İç lşky gösteren C. Özler ve L. Şenyay, Karışım Deneyler Üzerne Br İnceleme, IV. Ulusal Ekonometr ve İstatstk Sempozyumu, 999, 964. J. A. Cornell, Eperments Wth Mtures, Second Edton, New York, John Wley & Sons, 990,

7 C.3, S. Breysel Emekllk Fonlarında Fon Yapılarının Karma dğer r parametre Maruardt (970) 9 tarafından önerlen varyans üyütme faktörü (VIF) dr. Varyans üyütme faktörler VIF ler Scheffé karma modelnde ağımsız değşkenler matrs çn ( ) matrsnn köşegen elemanlarıdır (VIF/(-R )). VIF lern herhang rnn 0 dan üyük olması durumunda en küçük kareler kestrclernn kullanılması le elde edlen tahmnlern kararlı olmadıkları (VIF0 çn en küçük kareler kestrclernn geçerl olduğu) unun yerne alternatf modellern oluşturulması gerektğ ya da alternatf tahmn edclern kullanılması gerektğ elrtlmştr. Dğer r deyşle, ağımsız değşkenler matrs çn ( ) matrsnn köşegen elemanları toplamının değşken sayısının 0 katından küçük olması gerekr. Gorman ın (970) 0 R >0,99 le elrttğ ç lşk VIF>00 le aynı anlama gelmektedr. İç lşknn varlığını gösteren r dğer fade ( ) matrsnn öz değerlerdr. Sıfırdan farklı öz değerlern sayısı matrsn rankını verr. ( ) matrsnn öz değerlernden r sıfıra eşt se ( ) matrs sngülerdr (det ( ) 0) ve değşkenler arasında lneer ağımlılık, yan a 0 kısıdı vardır. λöz değerler ( λ 0,00) çok küçük se yne değşkenler arasında ç lşk vardır. Öz değerler elde edldkten sonra, en üyük öz değer le en küçük öz değern oranına matrsnn koşul sayısı denr (koşul sayısıλ mak /λ mn ). Belsley ve ark. (980) koşul sayısının 5 ten küçük olması durumunda ç lşknn olmadığını, aks halde araştırılması gereken durumun söz olduğunu elrtmşlerdr. Genel olarak koşul sayısı 00 den küçük se, çoklu ç lşk prolemnn öneml oyutlarda olmadığı, 00 le 000 arasında se, güçlü r ç lşk prolemnn olduğu, 000 den üyük se çok cdd r ç lşk prolemnn olduğu söylenr,. Ele alınan ver kümes çn karma deneme modeller le çoklu regresyon modeller karşılaştırması yapılır se, ver kümesne r çoklu regresyon modelnn uygulanalmes çn, ver kümesnn aşağıdak 4 varsayımı sağlaması gerekr. göstermeldr.. y ağımlı değşken ( ) y ~ N σ µ parametrel normal dağılım. Bağımsız değşkenler (,,..., n ) hatasız ölçülmüş olmalı ve aralarında çoklu doğrusal ağımlılık, yan ç lşk (multcollnearty) ulunmamalıdır. y, 9 0 D. W. Maruart, Generlazed Inverses Rdge Regresson Based Lnear Estmaton and Nonlnear Estmaton, Technometrcs, Vol., 970, J. W. Gorman, Fttng Euatons to Mture Data wth Restrants on Compostons, Journal of Qualty Technology, Vol., 970, Coşkuntuncel, 3-4. Cornell, 475,487. 7

8 RÜZGAR 008. Hata termler (ε) sıfır ortalamalı ve σ dağılıma sahp olmalıdır ( ~ N( 0, σ ) ε ). varyanslı normal v. Ver kümesnde gözlemler arasında ardışık ağımlılık (otokorelasyon) ulunmamalıdır. Bu koşuları sağlamayan ver kümesne çoklu regresyon analz uygulanamaz 3, 4. Çoklu regresyon denklemnn katsayılarının α0,05 anlam düzeynde anlamlılığı sınandığında p0,05 çn değşkenlern öneml, p>0,05 çn değşkenlern önemsz olduğuna karar verlr. Çoklu regresyon denklem le rlkte standart hatalar, t-değerler (H 0 :B0), p değerler ve α0,05 anlam düzeynde değşkenlern katsayılarının anlamlılık sınamaları ulunduğunda çoklu regresyon le lgl öneml lglere ulaşılmış olur. Bununla rlkte verlere uygun modeln açıklayıcılık yüzdes olan R nn e yakın ve yukarıdak karma denemeler çn geçerl olan kuralların çoklu regresyon çnde geçerl olması, modeldek ç lşksnn varlığının da göstergesdr. F değer, y ağımlı değşken le ağımsız değşkenler (,,..., n ) arasındak lşky açıklamada öneml r ulgudur. Ver kümesne r çoklu regresyon modelnn uygulanalmes çn öncelkle y ağımlı değşkennn normal dağılıma sahp olması gerekldr. Normallk test çn azı testler yapılalr. Bunlardan rncs, çarpıklık ve asıklık katsayılarını ulup normal dağılımın çarpıklık (çk0) ve asıklık (k3) katsayıları le karşılaştırmaktır. İkncs, y değerlerne Kolmogorov- Smrnov testn uygulamaktır. Üçüncüsü, y değerler çn K-Kare uygunluk testn yapmaktır. Dördüncüsü, Sharpro-Wlk W test ve eşncs Anderson- Darlng test uygulamaktır. Bunların dışında normallk çn daha aşka testlerde yapılalr. Çoklu regresyonda oluşan ç lşk çn (multcollnearty) geçerl kurallar, karma denemelerde ç lşknn elrlenmes çn geçerl kurallarla aynıdır. Dolayısıyla karma denemelerde ç lşky elrlemek çn ulunan varyans üyütme faktörü (VIF), öz değerler (λ ) ve koşul sayıları çoklu regresyon modeller çnde ulunmalıdır. Ayrıca karma denemelerde ç lşknn varlığı çn geçerl olan varyans üyütme faktörü, öz değer ve koşul sayısının özellkler, çoklu regresyon modeller çn de geçerldr. Ayrıca çoklu ç lşknn olmaması çn hata termler (ε) dağılımının normal dağılım olması gerekr. Yukarıda elrtlen normallk testler hata termler çn de geçerldr. Son olarak, ver kümesnde gözlemler arasında ardışık ağımlılık (otokorelasyon) olmamalıdır. Ardışık ağımlılık standardze hataların (standardze hatalar, her rmn hatasının regresyon denklemnn standart hatasına ölünmes le (ε /S) elde edlr.) ağımsız değşkene veya zamana göre çzlen grafkler veya Durn-Watson test le ortaya çıkarılır. DW test H 0 :R0 ve H :Verler. dereceden ardışık ağımlıdır hpotezn test etmey amaçlamaktadır. DW statstğ, 3 4 Özdamar, K., Paket Programlar le İstatstksel Ver Analz, 5. Baskı, Eskşehr, Kaan Ktapev, 004, Orhunlge, N., Uygulamalı Regresyon ve Korelasyon Analz, İstanul, İ.Ü. İşletme Fakültes Yayınları, Avcıol Basım-Yayın, 996,

9 C.3, S. Breysel Emekllk Fonlarında Fon Yapılarının Karma n ( ε ε ) d (6) n ε değer le hesaplanır 5, 6. Model, Model 3, Model 5 ve Model 6 da rnc satır regresyon denklemn, knc satır değşkenlere at katsayıların standart hatalarını, üçüncü satır t-değerlern (H 0 : B0), dördüncü satır p değerlern ve eşnc satır α0,05 anlam düzeynde H 0 hpotez le lgl kararı göstermektedr. 3. UYGULAMA Breysel emekllk fonları (Ocak 005 tarı le 8 adettr.), ç tüzüklernde elrttkler krterler doğrultusunda yatırım araçlarını kullanmaktadırlar. Fonları yöneten fon yönetcler ç tüzükte elrtlen kısıtlar dışında fonlardak rkmler kullanamazlar. Breysel emekllk fonları çn yapılan değerlendrmelerde, aylık fon çerklerne yapılan yatırımların % lk oranları hesaplanmakta ve ç tüzük doğrultusunda yatırım yapılıp yapılmadığı araştırılmaktadır. Breysel emekllk gözetm merkez, reysel emekllk fonları le lgl denetm ve gözetm yapmaktadır. Bu çalışmada, r reysel emekllk şrketne at adet reysel emekllk fonunun lk kurulduğu Eylül 003 ten Ocak 005 e kadar ay sonu rmsel fon fyatı le fonu oluşturan yatırım araçlarının ağıl oranları kullanılarak karma denemeler yöntem le modeller kurulmuştur. Talo. de İhtsaslaşmış İMKB Ulusal 30 Endeks Emekllk Yatırım Fonu çn ay sonu rmsel fon fyatları le u fona yapılan yatırımların oranları gösterlmştr. Fon ç tüzüğüne göre İhtsaslaşmış İMKB Ulusal 30 Endeks Emekllk Yatırım Fonuna yapılan yatırımların değerlendrldğ yatırım araçlarına; Ters Repo en az % 0, en fazla % 0, Türk Hsse Senetler en az % 80, en fazla % 00, BPP en az % 0, en fazla % 0 ve Kuponlu Devlet Tahvl en az % 0, en fazla % 0 oranları arasında yatırım yapılalr. Ayrıca yapılan yatırımların toplamı % 00 ü oluşturmalı, yatırıma yönelmemş r oran olmamalıdır. Bu koşullar altında Scheffé karma modeller çn gelştrlen Desgn-Epert paket programı le çözümler yapılalr 7. () denklemne uygun Scheffé karma modeln Model. le gösterr ve en y model ulmak çn ay sonu rmsel fon fyatına çeştl dönüşümler uygular sek, dönüşümler sonunda Model. n R ve düzeltlmş R değerler le dönüşümler Talo 3. de verldğ g ulunmuştur. 5 Özdamar, K., Orhunlge, N., Desgn-Epert Software, Educatonal Verson 6.0, Stat-Ease, Inc., ISBN: , Octoer

10 RÜZGAR 008 Aylar Talo. İhtsaslaşmış İMKB Ulusal 30 Endeks Emekllk Yatırım Fonu Ay Sonu Brmsel Fon Fyatı (y) Ters Repo ( ) Hsse Senetler Türk ( ) BPP ( 3 ) Kuponlu Devlet Tahvl ( 4 ) Eylül ,00 0,0800 0,900 0,0000 0,0000 Ekm ,00 0,353 0,8647 0,0000 0,0000 Kasım ,00 0,306 0,8694 0,0000 0,0000 Aralık ,00 0,08 0,988 0,0000 0,0000 Ocak ,00 0,0000 0,9 0,0879 0,0000 Şuat ,00 0,0000 0,944 0,0756 0,0000 Mart ,00 0,0000 0,953 0,0468 0,0000 Nsan ,00 0,0000 0,8575 0,45 0,0000 Mayıs ,00 0,0000 0,9059 0,094 0,0000 Hazran ,00 0,0000 0,930 0,0698 0,0000 Temmuz ,00 0,0000 0,948 0,059 0,0000 Ağustos ,00 0,00 0,9458 0,0000 0,05 Eylül ,00 0,0000 0,9483 0,057 0,0000 Ekm ,00 0,0000 0,9475 0,055 0,0000 Kasım ,00 0,0000 0,9304 0,0696 0,0000 Aralık ,00 0,0000 0,9468 0,053 0,0000 Kaynak: Talo 3: Ay sonu rmsel fon fyatına yapılan dönüşümlere göre Model. çn ulunan R ve düzeltlmş R değerler Dönüşümler Dönüşüm formu R Düzeltlmş R Parametreler Lneer y * y 0,605 0,506 k0 Kare kök y * y k 0,66 0,533 k0 Doğal Logartma y * ln( y k ) 0,647 0,558 k0 0 Taanında Logartma y* log 0 ( y k ) 0,647 0,558 k0 Ters Kare Kök Ters y * y * y k 0,666 0,58 k0 y k 0,684 0,605 k0, n - Talo 3. e göre R ve düzeltlmş R değerler en yüksek değer oluşturan model ay sonu rmsel fon fyatına Ters Dönüşüm uygulanarak ulunan modeldr. Yen ağımlı değşken (/fon fyatı) olarak tanımlayarak Scheffé karma denemeler çn () denklem le tanımlanan rnc dereceden Scheffé karma modeln uygular sek; Model : /y 0,00033* 0,000065* 0,00003* 3 0,00009* 4 (0, ) (0, ) (0,000009) (0,000093) denklem ulunmuş olur. Bu model çn R 0,684 ve düzeltlmş R 0,605 dr. R 0,99 olduğu çn ç lşk öneml değldr. ağımsız değşkenler 0

11 C.3, S. Breysel Emekllk Fonlarında Fon Yapılarının Karma matrsnden elde edlen ( ) matrsnn köşegen elemanları toplamı 3,4 (3,440) ve katsayılar matrsnn koşul sayısı 3,7 (3,75) dr. Dolayısıyla Model. İhtsaslaşmış İMKB Ulusal 30 Endeks Emekllk Yatırım Fonu çn koşul kısıtları altında uygun r model oluşturmaktadır. Talo. de verlen İhtsaslaşmış İMKB Ulusal 30 Endeks Emekllk Yatırım Fonu değerlernn koşul kısıtları dkkate alınmaksızın, yapılan yatırımların sonucunda ay sonu rmsel fon fyatlarının oluştuğu düşünülerek çoklu regresyon model kurulalr m? sorusuna yanıt aradığımızda durumun farklı r oyut sergledğn görürüz. Model öncelkle herhang r dönüşüm uygulamadan sat termsz r çoklu regresyon model olarak tanımlar sek yapılan statstksel şlemler sonucunda Model elde edlr. Model : y -536,74* 5449,7* 7053,55* ,07* 4 (9087,53) (939,446) (436,83) (806,9) (-,7870) (6,4450) (-,49) (-0,8465) (0,0644) (0,0000) (0,675) (0,4384) (H 0 red) (H 0 red) (H 0 kaul) (H 0 kaul) şeklnde olur. Bu model çn, R 0,9936, düzeltlmş R 0,990 dr. F statstğ F(4,)467,8, p0,000 dr. Bu model, y (fon fyatı) le,, 3 ve 4 değşkenler arasındak lşky açıklamada öneml r modeldr. Bu model çn ve değşkenlernn katsayıları öneml (p0,05), 3 ve 4 değşkenlernn katsayıları önemsz (p>0,05) ulunmuştur. y ağımlı değşken, çarpıklık (çk,94, p0,335 ve H 0 kaul) ve asıklık (k- 0,0747, p0,9405 ve H 0 kaul) katsayıları açısından normal dağılıma sahptr. Ayrıca, y ağımlı değşken, Kolmogorov-Smrnov (0,0944), Shapro-Wlk W (0,9789) ve Anderson-Darlng (0,85) testler çnde normal dağılıma sahptr. Çoklu ç lşky ncelemek çn ulunan varyans üyütme faktörler (VIF) sırasıyla çn,593, çn 0,009530, 3 çn, ve 4 çn,45707 dr. λ öz değerler se, λ,87794, λ,435583, λ 3 0,6963 ve λ 4 0, olarak ulunur. Ayrıca koşul sayıları,,30,,7 ve 0000 dr. Bazı koşul sayılarının 000 den üyük olması çoklu ç lşk çn cdd r prolemdr. Burada R çok yüksek olduğu halde, varyans üyütme faktörler 0 dan küçüktür. Fakat, sıfırdan farklı öz değern 3 ve koşul sayısının 000 den üyük olması ağımsız değşkenler arasında ç lşknn olduğunu gösterr. Ayrıca, hata termler (ε) dağılımının normal dağılım olduğu ve gözlemler arasındak ardışık ağımlılığı gösteren Durn-Watson test değernn (0,943) kararsız ölgede çıkmasına karşın, standardze hataların zamana göre grafklernden otokorelasyon çıkmadığı görülür. Dolayısıyla, Model. nn çoklu regresyon varsayımlarını sağladığı halde, İhtsaslaşmış İMKB Ulusal 30 Endeks Emekllk Yatırım Fonu çn uygun r model olmadığı ve aşka modellern araştırılması gerektğ sonucuna varılır. Talo. de verlen İhtsaslaşmış İMKB Ulusal 30 Endeks Emekllk Yatırım Fonu değerlernn koşul kısıtları dkkate alınmaksızın, yapılan yatırım

12 RÜZGAR 008 araçlarına göre sat terml çoklu regresyon modeln ay sonu rmsel fon fyatına (y) herhang r dönüşüm yapmadan uygulandığında, yapılan statstksel şlemler sonucunda Model 3. ulunacaktır. Model 3: y 3755,07 57,67* 3904,4* 670,59* 3 (436,83) (7693,3) (303,9) (384,87) (-0,805) (-0,060) (,309) (0,694) (0,43486) (0,953) (0,66) (0,7959) (H 0 kaul) (H 0 kaul) (H 0 kaul) (H 0 kaul) Bu modelde, 4 değşken sstem dışı kalacak ve R 0,605 ve düzeltlmş R 0,506 olacaktır. F statstğ F(3,)6,, p0,009 dur. Bu model, y (fon fyatı) le, ve 3 değşkenler arasındak lşky açıklamada öneml r modeldr. Bu model çn, ve 3 değşkenlernn katsayıları önemsz (p>0,05) ulunmuştur. y ağımlı değşken, çarpıklık (çk,94, p0,335 ve H 0 kaul) ve asıklık (k-0,0747, p0,9405 ve H 0 kaul) katsayıları açısından normal dağılıma sahptr. Ayrıca, y ağımlı değşken, Kolmogorov-Smrnov (0,0944), Shapro-Wlk W (0,9789) ve Anderson- Darlng (0,85) testler çnde normal dağılıma sahptr. Çoklu ç lşky ncelemek çn ulunan varyans üyütme faktörler (VIF) sırasıyla çn 6,766, çn 8,854, 3 çn 0,68 ve 4 çn 0,000 dır. λ öz değerler se, λ,873, λ,436, λ 3 0,69 ve λ 4 0,000 olarak ulunur. Ayrıca koşul sayıları,,30,,7 ve 0000 dr. Bazı koşul sayılarının 000 den üyük olması çoklu ç lşk çn cdd r prolemdr. Burada R düşük olduğu halde, varyans üyütme faktörlernden ks 0 dan üyüktür. Fakat, sıfırdan farklı öz değern 3 ve koşul sayısının 000 den üyük olması ağımsız değşkenler arasında ç lşknn olduğunu gösterr. Ayrıca, hata termler (ε) dağılımının normal dağılım olduğu ve gözlemler arasındak ardışık ağımlılığı gösteren Durn-Watson test değernn (0,943) kararsız ölgede çıkmasına karşın, standardze hataların zamana göre grafklernden otokorelasyon çıkmadığı görülür. Dolayısıyla, Model 3. ün çoklu regresyon varsayımlarını sağladığı halde, İhtsaslaşmış İMKB Ulusal 30 Endeks Emekllk Yatırım Fonu çn uygun r model olmadığı ve aşka modellern araştırılması gerektğ sonucuna varılır. Model. ve Model 3. çn uygulanan çoklu regresyon şlem ay sonu rmsel fon fyatına (y) Talo 3. tek dönüşümler uygulandığı durumda da enzer sonuçlar vermektedr. Yatırım araçlarının koşul kısıtlarının alınmadığı durumda tüm leşenlern kullanılması durumunda çoklu regresyon modellernn geçerl olmamasına karşın, rnc dereceden Scheffé karma modelnn geçerl r çözüm ürettğ görülmektedr. Model. çn tasarımın standart hataları ve artık termlern normal grafğ Şekl. de gösterlmştr.

13 C.3, S. Breysel Emekllk Fonlarında Fon Yapılarının Karma Şekl : Model. n standart hataları ve artık termlern normal grafğ StdErr of Desgn X A: TERSREPO X B: HISSENTURK X3 C: BPP.0/(FONFIYATI) 99.0 Normal Plot of Resduals Actual Component D: KUPDEVTAH StdErr of Desgn X (0.50) Normal % Proalty X3 (0.000) X (0.800).00 X (0.950) X (0.000) X3 (0.50) Studentzed Resduals Tasarımın standart hataları Artık termlern normal grafğ Model. le oluşan /y (y ay sonu rmsel fon fyatı) değerler çn rnc dereceden Scheffé karma model yanıt yüzey Şekl 3. de gösterlmştr. Şekl 3: Ay sonu rmsel fon fyatının yanıt yüzeyler.0/(fonfiyati) X A: TERSREPO X B: HISSENTURK X3 C: BPP Actual Component D: KUPDEVTAH A: TERSREPO E E /(FONFIYATI) X A: TERSREPO X B: HISSENTURK X3 C: BPP Actual Component D: KUPDEVTAH E-005.0/(FO NFIYATI) 8.46E E E B: HISSENTURK C: BPP.0/(FONFIYATI) X (0.950) X3 (0.000) X (0.000) X (0.50) X (0.800) X3 (0.50) Brnc dereceden Scheffé karma model çn ay sonu rmsel fon fyatlarının standart hatalarının yanıt yüzeyler Şekl 4. de gösterlmştr. 3

14 RÜZGAR 008 Şekl 4: Ay sonu rmsel fon fyatının standart hatalarının yanıt yüzeyler StdErr of FONFIYATI X A: TERSREPO X B: HISSENTURK X3 C: BPP Actual Component D: KUPDEVTAH A: TERSREPO 0.50 StdErr of FONFIYATI X A: TERSREPO X B: HISSENTURK X3 C: BPP Actual Component D: KUPDEVTAH E-005.0E E E E E-006.0E B: HISSENTURK C: BPP StdErr of FONFIYATI 9.4E-006 StdErr of FO NFIYATI 7.80E E-006 X3 (0.000) X (0.950) X (0.000) X (0.50) X (0.800) X3 (0.50) Model. n yapısı altında /y y mnmum yapmak (y y maksmum) çn İhtsaslaşmış İMKB Ulusal 30 Endeks Emekllk Yatırım Fonunu oluşturan yatırım araçlarından Ters Repoya en az % 0, en fazla % 3,5, Türk Hsse Senetlerne en az % 85,7, en fazla % 95,3, BPP ye en az % 0, en fazla % 4, ve Kuponlu Devlet Tahvlne en az % 0, en fazla % 5, oranları arasında yatırım yapılmalıdır. Bu yapılan yatırımların değşm aralığı sonucunda /y en az 0, ve en fazla 0,0000 arasında (y, ay sonu rmsel fon fyatı çn en az 9804 ve en fazla 605) değerler alacaktır. Optmum olarak ay sonu rmsel fon fyatını göstermek çn oluşan yanıt yüzey ve u yüzey üzernde daha öncek aylarda yapılan yatırımların gerçekleşme noktaları Şekl 5. de gösterlmştr. Şekl 5: /(Ay sonu fon fyatı) model yanıt yüzey.0/(fonfiyati) Desgn Ponts X A: TERSREPO X B: HISSENTURK X3 C: BPP Actual Component D: KUPDEVTAH A: TERSREPO /(FONFIYATI) X A: TERSREPO X B: HISSENTURK X3 C: BPP Actual Component D: KUPDEVTAH E E-005 Predc 7.0E E E E-005.0/(FONFIYATI) 7.66E E-005 X3 (0.000) X (0.00) B: HISSENTURK C: BPP.0/(FONFIYATI) X (.00) X (0.000) X (0.800) X3 (0.00) 4

15 C.3, S. Breysel Emekllk Fonlarında Fon Yapılarının Karma Talo 4. de Para Pyasası-Lkt Kamu Emekllk Yatırım Fonu çn ay sonu rmsel fon fyatları le u fona yapılan yatırımların oranları gösterlmştr. Aylar Talo 4. Para Pyasası-Lkt Kamu Emekllk Yatırım Fonu Ay Sonu Hazne Ters Kuponlu Devlet Fon Bonosu Repo Devlet Tahvl ( Fyatı (y) ( ) ( ) 3 ) Tahvl ( 4 ) BPP ( 5 ) Eylül ,00 0,844 0,586 0,0000 0,0000 0,0000 Ekm ,00 0,3945 0,353 0,80 0,0000 0,0000 Kasım ,00 0,4550 0,48 0,30 0,0000 0,0000 Aralık ,00 0,0000 0,4009 0,599 0,0000 0,0000 Ocak ,00 0,64 0,78 0,078 0,0000 0,0000 Şuat ,00 0,5830 0,0935 0,05 0,73 0,0000 Mart ,00 0,6755 0,0830 0,093 0,49 0,0000 Nsan ,00 0,6604 0,3 0,0709 0,0474 0,0000 Mayıs ,00 0,403 0,35 0,038 0,0338 0,0000 Hazran ,00 0, 0,5673 0,850 0,055 0,0000 Temmuz ,00 0,08 0,5837 0,007 0,0075 0,0000 Ağustos ,00 0,856 0,579 0,35 0,0000 0,0000 Eylül 004,00 0,59 0,5769 0,307 0,0000 0,0000 Ekm ,00 0,559 0,555 0,83 0,043 0,084 Kasım ,00 0,774 0,496 0,739 0,0689 0,50 Aralık ,00 0,0000 0,4496 0,04 0,86 0,538 Kaynak: Fon ç tüzüğüne göre Para Pyasası-Lkt Kamu Emekllk Yatırım Fonuna yapılan yatırımların değerlendrldğ yatırım araçlarına; Hazne Bonosu en az % 0, en fazla % 00, Ters Repo en az % 0, en fazla % 00, Devlet Tahvl en az % 0, en fazla % 00, Kuponlu Devlet Tahvl en az % 0, en fazla % 00 ve BPP en az % 0, en fazla % 0 oranları arasında yatırım yapılalr. Ayrıca yapılan yatırımların toplamı % 00 ü oluşturmalı, yatırıma yönelmemş r oran olmamalıdır. Bu koşullar altında Scheffé karma modeller çn gelştrlen Desgn-Epert paket programı le çözümler yapılalr. Talo 5: Ay sonu rmsel fon fyatına yapılan dönüşümlere göre Model 4. çn ulunan R ve düzeltlmş R değerler Dönüşümler Dönüşüm formu R Düzeltlmş R Parametreler Lneer y * y 0,879 0,835 Kare kök y * y k 0,875 0,89 k0 Doğal Logartma y * ln( y k ) 0,87 0,84 k0 0 taanında logartma y* log0 (y k) 0,87 0,84 k0 Ters Kare Kök Ters y * y * y k 0,866 0,87 k0 y k 0,86 0,8 k0, n - 5

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

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

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

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Gülesen ÜSTÜNDAĞ BAZI PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERİN İNCELENMESİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 005 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ

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

FAKTÖR A ALĐZ SKORLARI KULLA ILARAK KARAYAKA KUZULARI DA CA LI AĞIRLIK TAHMĐ Đ

FAKTÖR A ALĐZ SKORLARI KULLA ILARAK KARAYAKA KUZULARI DA CA LI AĞIRLIK TAHMĐ Đ Anadolu Tarım Blm. Derg., 2009,24(2):98-102 Anadolu J. Agrc. Sc., 2009,24(2):98-102 Araştırma Research FAKTÖR A ALĐZ SKORLARI KULLA ILARAK KARAYAKA KUZULARI DA CA LI AĞIRLIK TAHMĐ Đ Soner ÇA KAYA* Aydın

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

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

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE BAÜ Fen Bl. Enst. Dergs (6).8. YAYII YÜK İE YÜKENİŞ YAPI KİRİŞERİNDE GÖÇE YÜKÜ HESABI Perhan (Karakulak) EFE Balıkesr Ünverstes ühendslk marlık Fakültes İnşaat üh. Bölümü Balıkesr, TÜRKİYE ÖZET Yapılar

Detaylı

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre Devre Analz Teknkler DEE AAĐZ TEKĐKEĐ Bu zamana kadar kullandığımız Krchoffun kanunları ve Ohm kanunu devre problemlern çözmek çn gerekl ve yeterl olan eştlkler sağladılar. Fakat bu kanunları kullanarak

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

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI

Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI C.Ü. İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt 4, Sayı 1, 3 6 Kİ-KARE VE KOLMOGOROV SMİRNOV UYGUNLUK TESTLERİNİN SİMULASYON İLE ELDE EDİLEN VERİLER ÜZERİNDE KARŞILAŞTIRILMASI H. BİRCAN, Y. KARAGÖZ ve Y. KASAPOĞLU

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

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

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

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

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

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

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

Calculating the Index of Refraction of Air

Calculating the Index of Refraction of Air Ankara Unversty Faculty o Engneerng Optcs Lab IV Sprng 2009 Calculatng the Index o Reracton o Ar Lab Group: 1 Teoman Soygül Snan Tarakçı Seval Cbcel Muhammed Karakaya March 3, 2009 Havanın Kırılma Đndsnn

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

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular Basel II Geçş Sürec Sıkça Sorulan Sorular Soru No: 71 Cevaplanma Tarh: 06.03.2012 İlgl Hüküm: --- Konu: Gayrmenkul İpoteğyle Temnatlandırılmış Alacaklar İçn KR510AS Formunun Doldurulmasına İlşkn Örnek

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

TRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI

TRANSPORT PROBLEMI için GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI Yönetm, Yl 9, Say 28, Ekm - 1997,5.20-25 TRANSPORT PROBLEMI ÇIN GELIsTIRILMIs VAM YÖNTEMI Dr. Erhan ÖZDEMIR I.Ü. Teknk Blmler M.Y.O. L.GIRIs V AM transport problemlerne en düsük malyetl baslangç çözüm

Detaylı

YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS

YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS NURAY TUNCER PROF. DR. DURDU KARASOY Tez Danışmanı Hacettepe Ünverstes Lsansüstü Eğtm-Öğretm Yönetmelğnn İstatstk Anablm Dalı İçn Öngördüğü

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

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs, Clt 0, Sayı 3, 04, Sayfalar 85-9 Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs Pamukkale Unversty Journal of Engneerng Scences PREFABRİK ENDÜSTRİ YAPIARININ ARMONİ

Detaylı

MÜŞTERİ MEMNUNİYET İNDEKSLERİ VE CEP TELEFONU SEKTÖRÜNDE BİR PLOT UYGULAMA ÖZET

MÜŞTERİ MEMNUNİYET İNDEKSLERİ VE CEP TELEFONU SEKTÖRÜNDE BİR PLOT UYGULAMA ÖZET MÜŞTERİ MEMNUNİYET İNDEKSLERİ VE CEP TELEFONU SEKTÖRÜNDE BİR PLOT UYGULAMA Al Türkyılmaz Fath Ünverstes, Endüstr Mühendslğ Bölümü, 34900 Büyükçekmece İstanbul Tel: (212) 8890810 1094 Fax: (212) 8890906

Detaylı

Şiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği *

Şiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği * İMO Teknk Derg, 28 4393-447, Yazı 29 Şddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetk Algortma le Belrlenmes: GAP Örneğ * Hall KARAHAN* M. Tamer AYVAZ** Gürhan GÜRARSLAN*** ÖZ Bu çalışmada, Genetk Algortma (GA)

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

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

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Berrn GÜLTAY YÜKSEK LİSANS TEZİ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 9 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU

Detaylı

ALTERNATİF AKIM DEVRE YÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ

ALTERNATİF AKIM DEVRE YÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ BÖLÜM 6 ALTERNATİF AKIM DEVRE ÖNTEM VE TEOREMLER İLE ÇÖZÜMÜ 6. ÇEVRE AKIMLAR ÖNTEMİ 6. SÜPERPOZİSON TEOREMİ 6. DÜĞÜM GERİLİMLER ÖNTEMİ 6.4 THEVENİN TEOREMİ 6.5 NORTON TEOREMİ Tpak GİRİŞ Alternatf akımın

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

TEMEL DEVRE KAVRAMLARI VE KANUNLARI

TEMEL DEVRE KAVRAMLARI VE KANUNLARI TDK Temel Devre Kavramları ve Kanunları /0 TEMEL DEVRE KAVRAMLARI VE KANUNLARI GĐRĐŞ: Devre analz gerçek hayatta var olan fzksel elemanların matematksel olarak modellenerek gerçekte olması gereken sonuçların

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

ADJUSTED DURBIN RANK TEST FOR SENSITIVITY ANALYSIS IN BALANCED INCOMPLETE BLOCK DESIGN

ADJUSTED DURBIN RANK TEST FOR SENSITIVITY ANALYSIS IN BALANCED INCOMPLETE BLOCK DESIGN SAÜ Fen Edebyat Dergs (2010-I) F.GÖKPINAR v.d. DENGELİ TAMAMLANMAMIŞ BLOK TASARIMINDA, DUYUSAL ANALİZ İÇİN DÜZELTİLMİŞ DURBİN SIRA SAYILARI TESTİ Fkr GÖKPINAR*, Hülya BAYRAK, Dlşad YILDIZ ve Esra YİĞİT

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

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

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

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

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

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

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

Finansal Riskten Korunma Muhasebesinde Etkinliğin Ölçülmesi

Finansal Riskten Korunma Muhasebesinde Etkinliğin Ölçülmesi Fnansal Rskten Korunma Muhasebesnde Etknlğn Ölçülmes Dr. Fahreddn OKUDAN * Fath Ünverstes, İİBF. Özet Bu makalenn amacı, etknlk test yöntemlernn ncelenmesdr. TMS 39, rskten korunma muhasebes uygulanablmes

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

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

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

PORTFÖY OPTİMİZASYONU. Doç.Dr.Aydın ULUCAN

PORTFÖY OPTİMİZASYONU. Doç.Dr.Aydın ULUCAN PORTFÖY OPTİMİZASYOU Doç.Dr.Aydın ULUCA KARAR VERME Karar verme, ş dünyasının çalışmasını sağlayan temel unsurlardandır. Tüm yönetcler, bulundukları faalyet alanı ve kademelernden bağımsız olarak stratejk

Detaylı

Obtaining Classical Reliability Terms from Item Response Theory in Multiple Choice Tests

Obtaining Classical Reliability Terms from Item Response Theory in Multiple Choice Tests Ankara Unversty, Journal of Faculty of Educatonal Scences, year: 26, vol: 39, no: 2, 27-44 Obtanng Classcal Relablty Terms from Item Response Theory n Multple Choce Tests Hall Yurdugül * ABSTRACT: The

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

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

Communication Theory

Communication Theory Communcaton Theory ENFORMASYON TEORİSİ KODLAMA Doç. Dr. Hakan Doğan ENFORMASYON DEYİMİ NEDEN KULLANILMIŞ? Kaynaklarn, kanalların,alıcıların blg karakterstklern ncelemek. Blgnn letmn optmze etmek çn İletmn

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

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

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

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. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ. χ 2 Kİ- KARE TESTLERİ. Doç.Dr. Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIBAY PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ- KARE TESTLERİ Doç.Dr. Al Kemal ŞEHİRLİOĞLU Araş.Gör. Efe SARIAY Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı,

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

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BULANIK HEDONİK REGRESYON. Gökalp Kadri YENTÜR İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2011

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BULANIK HEDONİK REGRESYON. Gökalp Kadri YENTÜR İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2011 ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BULANIK HEDONİK REGRESYON Gökalp Kadr YENTÜR İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 011 Her hakkı saklıdır ÖZET Yüksek Lsans Tez BULANIK HEDONİK

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

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

FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ

FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ 1 Nasır Çoruh, Tarık Erfdan, 3 Satılmış Ürgün, 4 Semra Öztürk 1,,4 Kocael Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü 3 Kocael Ünverstes Svl Havacılık Yüksekokulu ncoruh@kocael.edu.tr,

Detaylı

Şekil 1. Bir oda ısıtma sisteminin basitleştirilmiş blok diyagram gösterimi. 1. Kontrol Sistemlerindeki Blok Diyagramlarının Temel Elemanları:

Şekil 1. Bir oda ısıtma sisteminin basitleştirilmiş blok diyagram gösterimi. 1. Kontrol Sistemlerindeki Blok Diyagramlarının Temel Elemanları: Blok yaraları: araşık teler, rok alt ten rrne uyun şeklde ağlanaından oluşur. Blok dyaraları, her r alt te araındak karşılıklı ağlantıyı öterek n kullanılır. Blok dyaralarında her r alt ten fonkyonu ve

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

Türkiye den Yurt Dışına Beyin Göçü: Ampirik Bir Uygulama

Türkiye den Yurt Dışına Beyin Göçü: Ampirik Bir Uygulama 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

Detaylı

İyi Tarım Uygulamaları Ve Tüketici Davranışları (Logit Regresyon Analizi)(*)

İyi Tarım Uygulamaları Ve Tüketici Davranışları (Logit Regresyon Analizi)(*) Gazosmanpaşa Ünverstes Zraat Fakültes Dergs Journal of Agrcultural Faculty of Gazosmanpasa Unversty http://zraatderg.gop.edu.tr/ Araştırma Makales/Research Artcle JAFAG ISSN: 1300-2910 E-ISSN: 2147-8848

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

TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI OYUN KURAMININ EKONOMİDE UYGULANMASI

TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI OYUN KURAMININ EKONOMİDE UYGULANMASI TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI OYUN KURAMININ EKONOMİDE UYGULANMASI Hall İbrahm KESKİN YÜKSEK LİSANS TEZİ ADANA 009 TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA

Detaylı

BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ

BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ Eskşehr Osmangaz Ünverstes Sosyal Blmler Dergs Clt: 6 Sayı: 2 Aralık 2005 BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ İrfan ERTUĞRUL Pamukkale Ünverstes İİBF, Denzl ÖZET Günümüzde

Detaylı

LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE ESKİŞEHİR İN SİS

LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE ESKİŞEHİR İN SİS İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs Yıl: 8 Sayı: 16 Güz 2009/2 s. 47-59 LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE ESKİŞEHİR İN SİS KESTİRİMİNİN İNCELENMESİ Cengz AKTAŞ *, Orkun ERKUŞ ** Gelş: 12.10.2009 Kabul:

Detaylı

Prof. Dr. Nevin Yörük - Yrd. Doç. Dr. S. Serdar Karaca Yrd. Doç. Dr. Mahmut Hekim - Öğr. Grv. İsmail Tuna

Prof. Dr. Nevin Yörük - Yrd. Doç. Dr. S. Serdar Karaca Yrd. Doç. Dr. Mahmut Hekim - Öğr. Grv. İsmail Tuna Anadolu Ünverstes Sosyal Blmler Dergs Anadolu Unversty Journal of Socal Scences Sermaye Yapısını Etkleyen Faktörler ve Fnansal Oranlar le Hsse Getrs Arasındak İlşknn ANFIS Yöntem le İncelenmes: İMKB de

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

Sıfır Ağırlıklı Sayma ile Elde Edilen Veriler İçin Çok Seviyeli ZIP Regresyon * Multilevel ZIP Regression for Zero-Inflated Count Data

Sıfır Ağırlıklı Sayma ile Elde Edilen Veriler İçin Çok Seviyeli ZIP Regresyon * Multilevel ZIP Regression for Zero-Inflated Count Data Yüzüncü Yıl Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Dergs/ Journal of The Insttute of Natural & Appled Scences 18 (1-):01-08, 013 Araştırma Makales/Research Artcle Sıfır Ağırlıklı Sayma le Elde Edlen Verler İçn

Detaylı

ERS-2 Raw Datası için Dönüşüme Dayalı Sıkıştırma

ERS-2 Raw Datası için Dönüşüme Dayalı Sıkıştırma ERS- Raw Datası çn Dönüşüme Dayalı Sııştırma. Göhan. KASAPOĞLU, İrahm. PAPİLA, Bngül YAZGA, Sedef KET İstanul Ten Ünverstes, Eletr-Eletron Faültes, Eletron ve Haerleşme Mühendslğ, 066, Masla, İstanul Tel:

Detaylı

Konumsal Enterpolasyon Yöntemleri Uygulamalarında Optimum Parametre Seçimi: Doğu Karadeniz Bölgesi Günlük Ortalama Sıcaklık Verileri Örneği

Konumsal Enterpolasyon Yöntemleri Uygulamalarında Optimum Parametre Seçimi: Doğu Karadeniz Bölgesi Günlük Ortalama Sıcaklık Verileri Örneği S. ZENGİN KAZANCI, E. TANIR KAYIKÇI Konumsal Enterpolasyon Yöntemler Uygulamalarında Optmum Parametre Seçm: Doğu Karadenz Bölges Günlük Ortalama Sıcaklık S. ZENGİN KAZANCI 1, E. TANIR KAYIKÇI 1 1 Karadenz

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

İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ KAFES SİSTEMLERİN OPTİMUM TASARIMI. YÜKSEK LİSANS TEZİ Mak. Müh.

İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ KAFES SİSTEMLERİN OPTİMUM TASARIMI. YÜKSEK LİSANS TEZİ Mak. Müh. İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ EN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ KAES SİSTEMLERİN OPTİMUM TASARIMI YÜKSEK LİSANS TEZİ Mak. Müh. Cem Celal TUTUM Anablm Dalı : MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ Programı : KATI CİSİMLERİN MEKANİĞİ

Detaylı

Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarikçi seçimi: elektronik sektöründe bir uygulama

Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarikçi seçimi: elektronik sektöründe bir uygulama 346 Çok ölçütlü karar verme yaklaşımlarına dayalı tedarkç seçm: elektronk sektöründe br uygulama Murat ARIKAN 1, Berat GÖKBEK 1 1 Endüstr Mühendslğ Bölümü, Mühendslk Fakültes, Gaz Ünverstes, Maltepe-Ankara

Detaylı

Korelasyon analizi. Korelasyon analizinin niteliği. Sınava hazırlanma süresi ile sınavdan alınan başarı arasında ilişki var mıdır?

Korelasyon analizi. Korelasyon analizinin niteliği. Sınava hazırlanma süresi ile sınavdan alınan başarı arasında ilişki var mıdır? Korelasyon analz Korelasyon analz Sınava hazırlanma süres le sınavdan alınan başarı arasında lşk var mıdır? q N sayıda öğrencnn sınava hazırlanma süreler le sınavdan aldıkları puanlar tespt edlr. Reklam

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

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

Aerodinamik Akışların Modellenmesinde Döngülü Olan ve Olmayan 7 Yaklaşımın Uygulanması

Aerodinamik Akışların Modellenmesinde Döngülü Olan ve Olmayan 7 Yaklaşımın Uygulanması Aerodnamk Akışların Modellenmesnde Döngülü Olan ve Olmayan 7 Yaklaşımın Uygulanması Mehmet Önder Efe, Marco Debas, Peng Yan, Htay Özbay 4, Mohammad Sammy 5 Elektrk ve Elektronk Mühendslğ Bölümü TOBB Ekonom

Detaylı

DAĞITIM STRATEJİLERİNİN OLUŞTURULMASINA YÖNELİK MODEL OLUŞTURMA: BİR TÜRK FİRMASI ÜZERİNE ÖRNEK UYGULAMA

DAĞITIM STRATEJİLERİNİN OLUŞTURULMASINA YÖNELİK MODEL OLUŞTURMA: BİR TÜRK FİRMASI ÜZERİNE ÖRNEK UYGULAMA ZKÜ Sosyal Blmler Dergs, Clt 2, Sayı 4, 2006, ss. 123 145. DAĞITIM STRATEJİLERİNİN OLUŞTURULMASINA YÖNELİK MODEL OLUŞTURMA BİR TÜRK FİRMASI ÜZERİNE ÖRNEK UYGULAMA Yrd. Doç. Dr. Ahmet ERGÜLEN Nğde Ünverstes

Detaylı

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ

KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNDEN AHP VE TOPSIS İLE KAMP YERİ SEÇİMİ Burak KARAHAN Burak PEKEL Neşet BEDİR Cavt CAN Kırıkkale -2014-

Detaylı

FİNANSAL MODELLEME. Doç.Dr.Aydın ULUCAN Hacettepe Üniversitesi

FİNANSAL MODELLEME. Doç.Dr.Aydın ULUCAN Hacettepe Üniversitesi FİNANSAL MODELLEME Doç.Dr.Aydın ULUCAN Hacettepe Ünverstes KARAR VERME Karar verme, ş dünyasının çalışmasını sağlayan temel unsurlardandır. Tüm yönetcler, bulundukları faalyet alanı ve kademelernden bağımsız

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

Üç Boyutlu Yapı-Zemin Etkileşimi Problemlerinin Kuadratik Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak Çözümü

Üç Boyutlu Yapı-Zemin Etkileşimi Problemlerinin Kuadratik Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak Çözümü ECAS Uluslararası Yapı ve Deprem Mühendslğ Sempozyumu, Ekm, Orta Doğu Teknk Ünverstes, Ankara, Türkye Üç Boyutlu Yapı-Zemn Etkleşm Problemlernn Kuadratk Sonlu Elemanlar ve Sonsuz Elemanlar Kullanılarak

Detaylı

VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE TIBBİ GÖRÜNTÜ, ARŞİV VE İLETİŞİM SİSTEMLERİNİN DEVLET HASTANELERİ PERFORMANSINA ETKİLERİNİN ARAŞTIRILMASI

VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE TIBBİ GÖRÜNTÜ, ARŞİV VE İLETİŞİM SİSTEMLERİNİN DEVLET HASTANELERİ PERFORMANSINA ETKİLERİNİN ARAŞTIRILMASI Süleyman Demrel Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü DergsYıl: 2013/1, Sayı:17 Journal of Süleyman Demrel Unversty Insttute of Socal ScencesYear: 2013/1, Number:17 VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE TIBBİ GÖRÜNTÜ,

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

TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ

TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ ZKÜ Sosyal Blmler Dergs, Clt 3, Sayı 6, 2007, ss. 109 125. TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ Yrd.Doç.Dr. Ahmet ERGÜLEN Nğde

Detaylı

Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK2013, 26-28 Eylül 2013, Malatya DOĞRUSAL KONTROL SİSTEMLERİ

Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, TOK2013, 26-28 Eylül 2013, Malatya DOĞRUSAL KONTROL SİSTEMLERİ DOĞRUSAL KONTROL SİSTEMLERİ 96 Anahtarlamalı Sstemler Kararlı Yapan PI Kontrolör Setnn Hesabı İbrahm Işık, Serdar Ethem Hamamcı Elektrk-Elektronk Mühendslğ Bölümü İnönü Ünverstes, Malatya {İbrahm.sk, serdar.hamamc}@nonu.edu.tr

Detaylı

Fumonic 3 radio net kablosuz duman dedektörü. Kiracılar ve mülk sahipleri için bilgi

Fumonic 3 radio net kablosuz duman dedektörü. Kiracılar ve mülk sahipleri için bilgi Fumonc 3 rado net kablosuz duman dedektörü Kracılar ve mülk sahpler çn blg Tebrk ederz! Darenze akıllı fumonc 3 rado net duman dedektörler monte edlmştr. Bu şeklde ev sahbnz yasal donanım yükümlülüğünü

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

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

BIST da Demir, Çelik Metal Ana Sanayii Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performans Analizi: VZA Süper Etkinlik ve TOPSIS Uygulaması

BIST da Demir, Çelik Metal Ana Sanayii Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performans Analizi: VZA Süper Etkinlik ve TOPSIS Uygulaması EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 4 Sayı: Ocak 04 ss. 9-9 BIST da Demr, Çelk Metal Ana Sanay Sektöründe Faalyet Gösteren İşletmelern Fnansal Performans Analz: VZA Süper Etknlk ve TOPSIS Uygulaması

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

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

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