VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE ANTALYA BÖLGESİNDEKİ ZİRAAT BANKASI ŞUBELERİNİN PERFORMANS DEĞERLENDİRMESİ. Cihan KARACA YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE ANTALYA BÖLGESİNDEKİ ZİRAAT BANKASI ŞUBELERİNİN PERFORMANS DEĞERLENDİRMESİ. Cihan KARACA YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK"

Transkript

1 VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE ANTALYA BÖLGESİNDEKİ ZİRAAT BANKASI ŞUBELERİNİN PERFORMANS DEĞERLENDİRMESİ Cihan KARACA YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ HAZİRAN 200 ANKARA

2 Cihan KARACA arafından hazırlanan VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE ANTALYA BÖLGESİNDEKİ ZİRAAT BANKASI ŞUBELERİNİN PERFORMANS DEĞERLENDİRMESİ adlı bu ezin Yüksek Lisans Tezi olarak uygun olduğunu onaylarım. Prof. Dr. İhsan ALP : Tez Danışmanı, İsaisik A.D., Gazi Ü. Bu çalışma, jürimiz arafından İSTATİSTİK Anabilim Dalında Yüksek Lisans ezi olarak kabul edilmişir. Prof. Dr. Hadi GÖKÇEN :... Prof. Dr. İhsan ALP : Prof. Dr. Hasan BAL : Tarih: 0/06/200 Bu ez ile G.Ü. Fen Bilimleri Ensiüsü Yöneim Kurulu Yüksek Lisans derecesini onamışır. Prof. Dr. Bilal TOKLU Fen Bilimleri Ensiüsü Müdürü :.

3 TEZ BİLDİRİMİ Tez içindeki büün bilgilerin eik davranış ve akademik kurallar çerçevesinde elde edilerek sunulduğunu, ayrıca ez yazım kurallarına uygun olarak hazırlanan bu çalışmada bana ai olmayan her ürlü ifade ve bilginin kaynağına eksiksiz aıf yapıldığını bildiririm. Cihan KARACA

4 iv VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE ANTALYA BÖLGESİNDEKİ ZİRAAT BANKASI ŞUBELERİNİN PERFORMANS DEĞERLENDİRMESİ (Yüksek Lisans Tezi) Cihan KARACA GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Haziran 200 ÖZET Ülkemizde son yıllarda bankacılık sekörü hızla gelişmeke ve bu gelişim sekördeki hızla aran rekabei de beraberinde geirmekedir. Bankacılık müşerilerden para saın alıp, müşerilere para samak olup, banka şubeleri bir nevi icarehanedir. Bu nedenle bankalar sekördeki rekabee geri kalmamak ve müşerilerine en kısa zamanda en iyi hizmei verebilmek için her yıl yeni şubeler açarak ülke çapında şube ağlarını genişleme çabası içindedirler. Bankaların açılan bu şubelerde karlı bir işleme sağlayabilmeleri için, belli dönemlerde kapasie kullanım analizleri yaparak verimliliklerini denelemeleri ve elde edilen sonuçlara göre işleme sraejileri belirlemeleri gerekmekedir. Veri Zarflama Analizi banka şubeleri gibi çoklu girdi ve çıkıya sahip organizasyonel birimlerin göreli ekinliklerini ölçmek için asarlanmış önemli bir araçır. Veri Zarflama Analizi, banka şubelerinin en iyi girdi-çıkı bileşenlerini bulmalarını sağlar. Bu yapısı dolayısıyla banka yöneicileri için güçlü bir karar desek sisem aracı olabilir.

5 v Bu çalışmada Analya bölgesindeki Ziraa Bankası şubelerinin performansları değerlendirilmiş. Çalışmada kullanılan veri sei, ilgili banka şubelerinin 2009 yılı Mar, Haziran ve Eylül ayı sonlarında açıklanan şube rakamlarından derlenmişir. Mevcu girdilerin çıkıya dönüşürülmesi sürecinde, maksimum faydayı sağlayan şubelere ekin şubeler denir. Çalışmada ekin olmayan şubeler ve bu şubelerin ekin hale gelebilmeleri için referans almaları gereken şubeler belirlenmiş, ekin olmayan şubelere ekin olma yolunda yol göserilmişir. Ayrıca ekinliğin zaman içindeki değişimi Malmquis TFP ( Malmquis Toplam Fakör Verimliliği ) endeksi kullanılarak ölçülmüş ve yorumlanmışır. Bu çalışmada kullanılan göreli ekinlik ölçme ekniği Veri Zarflama Analizi olup, Veri Zarflama Analizinin uygulamasında Coelli, TJ arafından oluşurulan DEAP 2. programından faydalanılmışır. Bilim Kodu : Anahar Kelimeler :Veri zarflama analizi, Malmquis TFP endeksi Sayfa Adedi : 05 Tez Yöneicisi : Prof. Dr. İhsan ALP

6 vi ASSESMENT OF THE PERFORMANCE OF THE ZIRAAT BANK BRANCHES IN THE ANTALYA DISTRICT VIA THE DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (Maser s Thesis) Cihan KARACA GAZI UNIVERSITY THE INSTITUTE OF SCIENCES June, 200 ABSTRACT In our counry, he banking secor is developing quickly, and his developmen brings abou an increasing compeiion in he secor. The banking sysem works in a way ha i sells money o he cusomers and buys money from hen in reurn, which makes he banks o become like a business esablishmen. This is why, o no o say behind in he compeiion in he secor and provide beer service o he cusomers in he fases and mos efficien way, banks are ended o enlarge heir web in he counry by opening new branches every year. For he sake of he maximum profi in hese new branches, banks have o conduc periodical capaciy usage analyses o inspec he efficiency and formulae heir fuure managemen sraegies accordingly. Daa Envelopmen Analysis is an imporan ool developed o measure he aciviies of he organizaional eniies like banking braches wih muliply varied inpus and oupus. This analysis mehod works o find ou he bes inpu- oupu componens. Because of his feaure, i has he poenial of being a srong sysemic decision suppor ool for he bank direcors.

7 vii In his sudy, he performances of he Ziraa Bank branches in he Analya Disric are assessed. The daa se used in his sudy is compiled from he menioned banks 2009 year, March, June and Sepember monhs saisics. In he process of convering he available inpus o oupus, he braches wih he maximum efficiency are called acive branches. In his sudy, he inacive branches and he branches, which hese inacive branches should ake as a role model in becoming acive, are defined; he inacive branches are guided abou how o become acive. In addiion, he imely change in he aciviy is measured by he Malmquis TFP (Malmquis Toal Facor Produciviy) index and hen inerpreed accordingly. The relaive aciviy measuring echnique used in his sudy is he Daa Envelope Analysis, which is provided by he DEAP 2. program designed by Coelli, TJ. Science Code : Key Words : Daa envelopmen analysis, Malmquis TFP endeks Number of Pages : 05 Thesis Adminisraor: Prof. Dr. İhsan ALP

8 viii TEŞEKKÜR Çalışmalarım boyunca değerli yardım ve kakılarıyla beni yönlendiren Hocam Prof. Dr. İhsan ALP e, ecrübelerinden faydalandığım Yüksek Şehir Bölge Plancı ve Peyzaj Mimarı kardeşim Mehme KARACA, ayrıca manevi desekleriyle beni hiçbir zaman yalnız bırakmayan babam Ahme KARACA ve annem Melaha KARACA ya eşekkürü bir borç bilirim..

9 ix İÇİNDEKİLER Sayfa ÖZET...iv ABSTRACT...vi TEŞEKKÜR... viii İÇİNDEKİLER...ix ŞEKİLLERİN LİSTESİ...xii ÇİZELGELERİN LİSTESİ...xiii SİMGELER VE KSALTMALAR...xiv. GİRİŞ VERİ ZAFLAMA ANALİZİNDE TEMEL KAVRAMLAR Girdi ve Çıkı Karar Verme Birimi Verimlilik Ekinlik Performans Üreim İmkânları Kümesi, Üreim Sınırı, Teknik Ekinlik, Ölçek Ekinliği ve Toplam Ekinlik Ölçeğe Göre Geiri Referans Kümesi VERİ ZARFLAMA ANALİZİ ( VZA ) Veri Zarflama Analizinin Uygulanma Amacı ve Uygulama Yönemleri Veri Zarflama Analizinin Uygulama Aşamaları...3

10 x Karar verme birimlerinin seçimi Modelde kullanılacak girdi ve çıkı seçimi Çalışmada kullanılacak verilerin ulaşılabilirliği Ulaşılan verilerin güvenilirliği Veri zarflama analizi ile göreli ekinliğin ölçümü Ekinlik değerlerinin espii Referans kümelerinin espii Ekin olmayan KVB ler için hedef belirleme Analiz sonuçlarının değerlendirilmesi Temel VZA Modelleri CCR modelleri BCC modelleri MALMQUIST TFP ENDEKSİ Uzaklık Fonksiyonu ve Malmquis TFP Endeksi ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR UYGULAMA Amaç ve Kapsam Karar Verme Birimlerinin Seçimi Girdi ve Çıkıların Belirlenmesi Veri Sei Çıkıların Analizi Sonuç ve Değerlendirme...69 KAYNAKLAR...7

11 xi EKLER EK yılı Mar dönemi için DEAP 2. pake program sonuçları..74 EK yılı Haziran dönemi için DEAP 2. pake program sonuçları.82 EK yılı Eylül dönemi için DEAP 2. pake program sonuçları EK yılı Mar, Haziran, Eylül dönemi Malmquis TFP endeks DEAP 2. pake Program sonuçları ÖZGEÇMİŞ...05

12 xii ŞEKİLLERİN LİSTESİ Şekil Sayfa Şekil 2.. Teknik ve oplam ekinlik...6 Şekil 4.. Malmquis endeksi...29 Şekil 6.. Malmquis oplam fakör verimliliği endeksi ve bileşenleri...68 Şekil 6.2. Ekinlik değişim endeksi ve bileşenleri...69

13 xiii ÇİZELGELERİN LİSTESİ Çizelge Sayfa Çizelge 6.. Çalışmaya konu banka şubeleri ve verilen numaraları...40 Çizelge yılı Mar ayı sonu iibari ile bahse konu banka şubelerinin ekinlik değerleri, girdilerindeki fazlalık ve çıkılarındaki azlık...43 Çizelge Mar ayı sonu verilerine göre ekin olmayan Şubelerin ekin hale gelebilmeleri için referans almaları gereken şubeler...47 Çizelge yılı Haziran ayı sonu iibari ile bahse konu banka şubelerinin ekinlik değerleri, girdilerindeki fazlalık ve çıkılarındaki azlık...49 Çizelge Haziran ayı sonu verilerine göre ekin olmayan şubelerin ekin hale gelebilmeleri için referans almaları gereken şubeler...52 Çizelge yılı Eylül ayı sonu iibari ile bahse konu banka şubelerinin ekinlik değerleri, girdilerindeki fazlalık ve çıkılarındaki azlık...54 Çizelge Eylül ayı sonu verilerine göre ekin olmayan şubelerin ekin hale gelebilmeleri için referans almaları gereken şubeler...57 Çizelge 6.8. En az bir dönem ekin olan şubeler ve ekin oldukları dönem sayısı...59 Çizelge Haziran ayı sonu verilerine göre ekinlik değişimi bakımından şubeler...60 Çizelge Eylül ayı sonu verilerine göre ekinlik değişimi bakımın şubeler...64 Çizelge 6.. Malmquis oplam fakör verimliliği endeksindeki değişim...67

14 xiv SİMGELER ve KISALTMALAR Bu çalışmada kullanılmış bazı simgeler ve Kısalmalar açıklamaları ile birlike aşağıda sunulmuşur. Simgeler m n s s i + s r u 0 u r v 0 v i x ip X X 2 X 3 y rp Y Y 2 Y3 λ j θ Açıklama Girdi Sayısı Karar Verme Birimi Sayısı Çıkı Sayısı i. Girdideki Fazlalık Mikarı r. Çıkıdaki Azlık Mikarı Serbes Değişken r. Çıkı İçin Çıkı Ağırlığı Serbes Değişken i. Girdi İçin Girdi Ağırlığı p. KVB'nin i. Girdi Değeri Akif Toplamdaki Fazlalık Personel Sayısındaki Fazlalık Toplam Mevduaaki Fazlalık p. KVB'nin r. Çıkı Değeri Toplam Kardaki Azlık Toplam Kredideki Azlık Takibe düşen kredi oplamındaki fazlalık j. KVB'nin aldığı yoğunluk değeri Göreli ekinliği ölçülen k. KVB'nin girdilerini ne kadar azalabileceğini belirleyen büzülme kasayısı

15 xv β BCC CCR DEA EA KVB TFP VZA ÖYS Göreli ekinliği ölçülen k. KVB'nin çıkılarının ne kadar arırılabileceğini belirleyen genişleme kasayısı Banker Charnes Cooper Modeli Charnes, Cooper, Rhodes Modeli Daa Envelopmen Analysis Ekinlik Analizi Karar verme birimi Toplam Fakör Verimliliği Veri Zarflama Analizi Üniversie Yerleşirme Sınavı

16 . GİRİŞ Ülkemizde, son yıllarda bankacılık sekörü hızla gelişmeke, sekördeki rekabe hızla armakadır. Bankacılık kısaca para almak ve para samak olup; bankaların amacı müşeri memnuniyeini sağlayarak, porföylerini genişlemek ve kar emekir. Bu amaç doğrulusunda bankalar, sekördeki rekabee geri kalmamak ve müşerilerine daha kısa zamanda daha iyi hizme verebilmek için her yıl yeni şubeler açarak şube ağlarını genişleme çabasındadırlar. Bu yüksek maliyee sahip şubelerin ekin bir şekilde işleilmesi, bankaların karlılığı yanında ülkemiz ekonomisi için de büyük önem aşımakadır. Bankaların şubelerinde karlı bir işleme sağlayabilmeleri için verimli işleilmeleri gerekmekedirler. Bunun için de akif olarak işleimde bulunulan banka şubelerinin, belli dönemlerde kapasie kullanım analizleri yapılarak, verimlilikleri denelenmeli, elde edilen sonuçlara göre de yeni işleim sraejileri belirlenmelidir. Veri Zarflama Analizi karşılaşırılmaları zor, çok sayıda girdi ve çıkılı; banka, okul, hasane gibi karar verme birimlerini oluşuran organizasyonel birimlerin göreli ekinliklerini ölçmeke kullanılır []. Banka şubelerinin ekin kullanılmasının belirlenmesinde birden çok girdi ve çıkının değerlendirilmesi gerekmekedir. Bu yüzden buna izin veren bir meo olan Veri Zarflama Analizi banka şubeleri gibi organizasyonel birimlerin göreli ekinliklerini ölçmek için önemli bir araçır. Veri Zarflama Analizi; ilk olarak Charnes Cooper ve Rhodes (978) arafından aynı ür girdileri kullanarak, aynı ür çıkıları üreen karar verme birimlerinin; birbirlerine göre göreli ekinliklerini ölçmek için asarlanmış, doğrusal programlama ilkelerine dayanan, paramerik olmayan bir yönemdir [2]. Burada bahsedilen karar verme birimleri, birbirine benzeyen girdiler yardımıyla birbirine benzeyen çıkılar üreen işleme, kurum, firma, şirke gibi ekinliği incelenen birimlerdir [4].

17 2 Veri Zarflama Analizi karar verme birimlerinin en iyi girdi-çıkı bileşimini bulmasını sağlar. Bu yapısı dolayısıyla da banka yöneicileri için uygun ve güçlü bir karar desek sisem aracı olabilir. Bu çalışmada, T.C. Ziraa Bankası A.Ş. Analya Bölge Başkanlığına bağlı olarak çalışan şubelerin, birbirlerine göre göreli ekinlikleri ölçülmüşür. Çalışmada kullanılan veri sei, T.C. Ziraa Bankası A.Ş. Analya Bölge Başkanlığına bağlı olarak çalışan, çalışmaya konu şubelerin 2009 yılı Mar, Haziran ve Eylül ayı sonlarında Analya Bölge Başkanlığı arafından açıklanan şube rakamlarından derlenmişir. Çalışmada amaç: ekin olmayan şubeleri ve ekin olmayan şubelerin ekin hale geirilebilmeleri için referans almaları gereken ekin şubeleri belirleyerek, ekin olmayan şubelere ekin olma yolunda yol gösermekir. Ayrıca ekinliğin zaman içindeki değişimi, Malmquis TFP ( Malmquis Toplam Fakör Verimliliği ) endeksi kullanılarak ölçülmüşür. Bu çalışmada kullanılan göreli ekinlik ölçme ekniği Veri Zarflama Analizi olup, Veri Zarflama Analizinin uygulamasında Coelli, TJ arafından gerçekleşirilen DEAP 2. programından faydalanılmışır.

18 3 2. VERİ ZARFLAMA ANALİZİNDE TEMEL KAVRAMLAR 2.. Girdi ve Çıkı Bir organizasyonda, hizmelerin yerine geirilebilmesi için; personel, ükeilebilen kaynak, sermaye, naki gibi üreim sürecine sokulan fakörlerin her birine girdi; bu üreim sürecinin sorunda elde edilen ürün veya hizmee ise çıkı denir [3] Karar Verme Birimi Veri Zarflama Analizinde birbirine benzeyen girdiler yardımı ile birbirine benzeyen çıkılar üreen işleme, kurum, firma, şirke gibi göreli ekinliği incelenen organizasyonel birimlere Karar Verme Birimi ( KVB ) denir [4] Verimlilik Verimlilik, çıkı ile girdi arasındaki ilişkidir. Sayısal olarak verimlilik, çıkının girdiye oranı olarak ifade edilebilir. Verimlilik, belli bir girdi ile maksimum çıkı elde emek veya belli bir çıkıyı minimum girdi ile elde emek anlamına gelir. Yani kısaca verimlilik: kaynakların ne derece ekin kullanıldığının bir ölçüsüdür [5]. Üreim sürecine sokulan çeşili fakörlerle yani girdilerle bu sürecin sonunda elde edilen ürünler yani çıkılar arasındaki ilişkiyi ifade eden verimlilik, savurganlıkan uzak kaynakları en iyi biçimde değerlendirerek üremek demekir [6] Ekinlik Girdilerin belirli amaçlar doğrulusunda ne kadar yeerli kullanıldığını göseren bir değerlendirme krieridir. İlk bakışa ekinlik ve verimlilik arasında fark yok gibi görülse de ekinlik verimliliğin amamlayıcı bir unsurudur. Ekinlik çıkılarla verimlilik ise girdilerle ilgilenmekedir. Yani kısaca ekinlik amaç ve hedeflerle, verimlilik ise minimum kaynak ükeimi ile ilgilenmekedir [7].

19 4 Ekinlik bir işlemenin üreim fakörleri ya da üreimin kendisi için önceden belirlediği programın gerçekleşirilme derecesini göserir. Başka bir değişle gerçekleşen performans, önceden sapanan olması gereken performans ile karşılaşırıldığında gerçekleşen performansın olması gereken performansa ne ölçüde yaklaşıp yaklaşmadığını göserir. Ekinlik ölçüm yönemleri yapısal olarak üç emel gruba ayrılır. Bunlar, Oran ( Rasyo ) Analizi Paramereli Yönemler Parameresiz Yönemler dir [8]. Oran Analizi yönemi ek boyulu analizleri içerir, basiliği nedeni ile yaygın olarak kullanılır. Verimlilik ölçümünde hesaplanan oranların ağırlıklandırılarak ek bir ölçü elde edilmesi gereksimi oran analizi yöneminin önemli bir eksiğidir [8]. Ayrıca oran analizi yönemiyle; ekinliğin bileşenlerine ayrılamaması, ekinlizliğe neden olan unsurların espiini zorlaşırmakadır. Bunlara ek olarak oran analizi yönemini yeersiz kılan diğer unsurlar; oran analizi yönemiyle, eldeki girdilerin rasyonel kullanılıp kullanılmadığının espi edilememesi, girdiler ve çıkılar arasında en uygun bileşimin seçilip seçilmediğinin sapanamaması, en uygun ölçeke faaliye göserilip göserilmediğinin espi edilememesi, çok boyulu girdi-çıkı bileşenlerinin değerlendirilememesi ve homojen gruplar içinden ekin birimlerin belirlenememesi şeklinde sıralanabilir [4]. Paramereli yönemler verimlilik ölçümü gerçekleşirilecek işlemelerin girdileri ile çıkıları arasında fonksiyonel bir ilişki olduğunu varsayarlar. Paramereli yönemlerde; ekin sınırdan sapmaların, ekinsizlik ve rassal haa gibi iki unsurdan

20 5 oluşuğu öne sürülmekedir [4]. Paramereli yönemlerde birden fazla girdiye karşılık ancak bir ane çıkı kullanılmakadır. Bu durum paramerik yönemlerin bir dezavanajıdır [8]. Parameresiz yönemlerde varsayılan bir fonksiyon yokur. Dolayısı ile hesaplanması gereken fonksiyon paramereleri de yokur. Parameresiz yönemler, verimlilik ölçümü gerçekleşirilecek işlemelerin girdileri ile çıkıları arasında fonksiyonel bir yapıya gerek duymayan esnek bir yapıya sahipir. Çözüm yönemi olarak genellikle maemaiksel programlamayı kullanan bu yönem birden fazla girdi ve çıkıya sahip KVB lerin ekinliklerini ölçmek için uygun bir yönemdir [9]. Ekinlik ölçümü işlemenin nerede olduğunu görmesini olanaklı kılar. Eldeki girdilerle ne denli iyi çıkı üremesini görmesinin yanında, mevcu kapasiesinin kullanımına ilişkin bir göserge emin eder Performans Performans; belirli bir amaca ulaşılabilmek için yapılan bir işin sonucunda, amaçlanan nicel ve niel hedeflere ne ölçüde ulaşılabilindiğinin bir gösergesidir [0]. Bir sisemin performansı belirli bir zaman sonucunda elde edilen çıkı veya önceden belirlenen bir amaç doğrulusunda göserilen çabanın bir sonucudur. Bu sonuç amacın ne ölçüde yerine geirilebilindiğinin bir derecesidir. O halde performans işleme amaçlarının gerçekleşirilmesi için göserilen üm çabaların değerlendirilmesi olarak da anımlanabilir [] Üreim İmkânları Kümesi, Üreim Sınırı, Teknik Ekinlik, Ölçek Ekinliği ve Toplam Ekinlik Mevcu girdilerin çıkıya dönüşürülmesi sürecine üreim denir. Tanımdan da anlaşılacağı gibi, üreim bir dönüşümü ifade eder. Üreimin gerçekleşmesi sürecinde mevcu girdi veya girdilere karşılık çıkı veya çıkılar meydana gelir. Mevcu

21 6 girdilerle meydana gelen üm girdi-çıkı bileşenlerinin kümesi üreim imkânları kümesi olarak anımlanabilir. Üreim sınırı ise üreim imkânları kümesi içinde en iyi girdi-çıkı bileşenini veren KVB'lerin oluşurduğu sınırdır [2]. Hiç bir KVB'nin girdi-çıkı bileşeni bu sınırın dışına çıkamaz. Çünkü bu sınırın dışı üreim imkânları kümesinin dâhilinde değildir. Girdi-çıkı bileşenleri ancak bu sınırın üzerinde olabilirler ki böyle KVB lere eknik ekin olan KVB'ler denir. Yani eknik ekinlik, eldeki girdi bileşeninin en verimli şekilde kullanılarak mümkün olan maksimum çıkıyı üreme başarısıdır. Ölçek ekinliği ise adından da anlaşılacağı gibi çıkı/girdi oranının büyük olmasına dayanan bir ekinlik ürüdür. Ölçek ekinliği kısaca uygun ölçeke üreim yapmadaki başarı olarak anımlanır. Toplam ekinlik ise eknik ekinlik ile ölçek ekinliğinin çarpımı şeklinde ifade edilir. Bu kavramların anlaşılmasını kolaylaşırmak için Şekil 2.. i inceleyelim [7]. Şekil 2.. Teknik ve oplam ekinlik Şekil 2.. de A, B, C, D, E, F ve P birer KVB dir. Tüm KVB'lerin girdi-çıkı bileşenlerinin bulunduğu küme ise üreim imkânları kümesidir. Bu kümenin dışında hiçbir KVB'nin girdi-çıkı bileşeni yokur ve olamaz. Bu üreim imkânları

22 7 kümesindeki KVB P 'nin girdi-çıkı bileşeni KVB B 'nin girdi çıkı bileşenine doğru kaydırıldığında eknik ekinliği aracakır. Çünkü üreim sınırına yaklaşır. Üreim sınırında bulunan KVB A 'nin girdi-çıkı bileşeni KVB B 'nin girdi-çıkı bileşenine doğru kaydırıldığında eknik ekinliğini koruyacakır. Çünkü üreim sınırından ayrılmamakadır. Göreli olarak en verimli olan KVB C ise en verimli ölçek büyüklüğüne sahipir. Çünkü çıkı/girdi oranı en büyük değerini C nokasında almışır [7]. KVB C ile KVB D karşılaşırıldığında KVB D 'nin girdi-çıkı bileşenleri üreim sınırı üzerinde olmaması nedeniyle kaynak israfında bulunduğu gözlenir. Buna karşın KVB D en verimli ölçek büyüklüğüne sahip olan KVB C ile aynı girdi ölçeğindedir. Bunun sonucu olarak KVB D 'nin en uygun ölçeke olduğu faka kaynaklarını iyi kullanmadığı sonucuna varılır [7]. KVB A İle KVB D karşılaşırıldığında, eknik ekin olmadığı görülür. Diğer arafan, KVB A 'nın eknik olarak ekin faka KVB D 'nin verimliliği, KVB D 'nin KVB A 'nın verimliliğinin üzerindedir. Yani eknik ekin olan bir gözlem eknik ekin olmayan bir gözlemle kıyaslandığında verimsiz bulunabilir [7]. KVB F, KVB D ve KVB E gözlemlendiğinde ise üç KVB'nin de aynı verimlilik düzeyinde olduğu görülüyor. Ancak bunlardan uygun değer ölçeke faaliyee bulunan sadece KVB D 'dir. KVB F ve uygun ölçeke faaliye gösermemekedirler [7]. KVB E eknik olarak ekin olmalarına karşın en 2.7. Ölçeğe Göre Geiri Üreim ölçeği ancak iki farklı girdinin aynı oranda arırılmaları veya sabi bir sayı ile çarpılmaları ile değişirilebilir. Bu işlemler sonucunda ürün mikarında meydana gelen değişiklik, ölçeğe göre geiri olarak adlandırılır [7].

23 8 Ölçeğe göre geiri üç farklı şekilde olabilir. Bir KVB'nin eknik ekinliğini koruması şarıyla ölçeğindeki arma veya azalma oplam ekinliği değişirmiyorsa bu KVB için ölçeğe göre sabi geiri vardır. Bir KVB'nin eknik ekinliğini koruması şarıyla ölçeğindeki arış oplam ekinliği arırıyorsa bu KVB için ölçeğe göre aran geiri vardır. Bir KVB'nin eknik ekinliğini koruması şarıyla ölçeğindeki arış oplam ekinliği azalıyorsa bu KVB için ölçeğe göre azalan geiri vardır denir [7]. Şekil 2.. incelendiğinde aynı verimlilik düzeyinde bulunan ve her ikisi de eknik ekin olan KVB F ve KVB E ölçek açısından değerlendirildiğinde her ikisinin de ölçek ekin olmadıklarının öesinde bir yorumda bulunmak mümkündür. KVB F incelendiğinde bu KVB'nin eknik ekinliğini koruması şarıyla ölçeğini büyüüğü zaman verimliliğinin aracağı yorumu yapılabilir. Bu durum ölçeğe göre aran geiridir. KVB E ise eknik ekinliğini koruyarak ölçeğini küçülüğü zaman verimliliğinde arış gözlenecekir. Bu durum ölçeğe göre azalan geiridir [7]. Şekil 2.. de üreim sınırı ölçeğe göre aran geiri bölgesinden direk olarak ölçeğe göre azalan geiri bölgesine geçmekedir Referans Kümesi VZA aynı ür girdileri kullanarak aynı ür çıkıları üreen KVB lerin birbirlerine göre göreli ekinliklerini ölçmek için asarlanmış bir yönemdir. VZA da birbirlerine göre göreli ekinlikleri ölçülen KVB lerin ümü ekin olmayabilir. VZA daki varsayıma göre, ekin olmayan KVB ler ekin KVB lerin uyguladığı yönesel veya organizasyonel yönemleri uygulayarak ekin hale gelebilirler. İşe bu şekilde ekin olmayan KVB lere ekin olması için yol göseren ekin KVB lerin oluşurduğu kümeye referans kümesi denir [4]. Çoklu en uygun çözümler için referans kümesi ekbir elemanlı olabileceği gibi birden fazla elemanlı da olabilir. Referans kümesi belirlemedeki amaç, ekin olmayan KVB lerin ekin hale geirilebilmesi için yol göserici ekin KVB ler belirlemekir.

24 9 Bu amaç için referans kümesinde belirlenen ekin KVB lerin herhangi biri seçilebilir [4]. Referans kümesi üreim imkânları kümesi içinde en iyi girdi-çıkı bileşenini veren KVB lerin oluşurduğu sınır üzerinde bulunur. Bu sınır daha öncede anımlandığı gibi ekinlik sınırı olarak adlandırılır. KVB lerin oluşurulan bu ekinlik sınırına olan uzaklıklarının radyal olarak ölçülmesi ile birimlerin göreli ekinliği hesaplanabilir [2].

25 0 3. VERİ ZARFLAMA ANALİZİ ( VZA ) Lieraürde Daa Envelopmen Analysis ( DEA ) olarak geçen göreli ekinlik ölçümü, Türkiye de Veri Zarflama Analizi ( VZA ) veya Ekinlik Analizi ( EA ) olarak bilinir [7]. VZA, aynı ür girdileri kullanarak aynı ür çıkıları üreen karar verme birimlerinin ( KVB ), birbirlerine göre göreli ekinliklerini ölçmek için asarlanmış, doğrusal programlama ilkelerine dayanan, paramerik olmayan bir yönemdir [2]. Burada bahsedilen KVB, birbirine benzeyen girdiler yardımıyla birbirine benzeyen çıkılar üreen işleme, kurum, firma, şirke gibi ekinliği incelenen birimlerdir. VZA yönemi, birden fazla girdili ve birden fazla çıkılı KVB leri fonksiyonel bir yapıya gerek duymadan aynı anda değerlendirebilir ve ekin KVB leri ekin olmayan KVB lerden ayırabilir. Ayrıca ekin KVB ler içerisinden ekin olmayan KVB ler için referans kümeleri belirleyebildiği için kullanımı dünyada giderek yaygınlaşan bir eknikir [7]. VZA nın kullanılmasındaki en büyük neden, girdi ve çıkıların orak bir birimle ifade edilmediği organizasyonlarda ekinlik ölçümünün yapılmasına imkân vermesi ve ekin olmayan KVB lerin ekin duruma geirilebilmesi için yapılması gereken işlemler hakkında yol göserebilmesidir [2]. VZA ilk olarak 978 yılında Amerika da W.W. Cooper ın danışmanlığında Edwardo Rhodes in dokora ezi olarak kamu okullarına giden engelli çocukların programlarının değerlendirilmesine yönelik olarak devlein deseğiyle uygulanmışır. VZA sonraki yıllarda daha gelişirilerek hasaneler, sigora şirkeleri, hava ve deniz yolu aşımacılığı, eczaneler, posaneler, bankacılık, eğiim, spor, reklâm, arım, şehirler, bölge ve ülkelerin kıyaslanmasında ve daha birçok alanda ekinlik ölçümü için kullanılmışır [2].

26 3.. Veri Zarflama Analizinin Uygulanma Amacı ve Uygulama Yönemleri VZA da amaç, incelenen KVB ler içerisinden en az girdi kullanarak en fazla çıkıyı üreen KVB leri espi emekir. Tespi edilen bu KVB ler ekinlik sınırını oluşurur ve bu sınır üzerinde yer alırlar. Bir KVB nin ekinliği bu sınıra olan uzaklığına göre belirlenir. Ekin birimlerin oluşurduğu sınır referans olarak anımlanır. Bu sınıra olan uzaklığa göre KVB lerin ekin olup olmadıkları sapanır. VZA da ekin KVB ler espi edildiken sonra ekin olmayanların ekin olanlara göre hangi açıdan geri kaldığı belirlenerek hepsi ekin hale geirilebilir [5]. Veri zarflama analizinin kullanım amaçları; Ekinlikleri karşılaşırılacak KVB lerin girdi-çıkı bileşenlerinin herhangi birinde veya fazlasında, göreli ekinsizliğin kaynaklarının ve mikarının belirlenmesi KVB lerin ekinliklerine göre sınıflandırılması Ekinlikleri karşılaşırılacak KVB lerin yöneim performanslarının değerlendirilmesi Ekinlikleri karşılaşırılacak KVB lerin kendi konrolleri dışındaki program ve poliikaların verimliliklerini değerlendirerek, program ekinsizliği ile yönesel ekinsizliğin ayır edilmesi Değerlendirmeye konu KVB ler için kaynakların yeniden aanması amacı ile niceliksel bir emelin oluşurulması ( Bu yeniden aama poliikalarının genel amacı: sınırlı kaynakları, isenilen çıkıları üremeke daha ekin kullanabilecek birimler arasında değişirmekir. ) KVB lerin birbirlerine göre ekinlikleri karşılaşırılarak; KVB lerin doğrudan doğruya ilişkili olmayan amaçları için ekin karar verme birimlerinin ya da ekin girdi-çıkı ilişkilerinin belirlenmesi Her bir KVB nin mevcu girdileri ile gerçekleşirdiği performansın yürürlükeki sandar performansa göre incelenmesi ve gözden geçirilmesi

27 2 Önceki çalışmalardaki sonuçların karşılaşırılması şeklinde maddelere ayrılabilir [5]. VZA da her bir KVB kendi ağırlık kümesini, kendi oplam fakör verimliliğini maksimize edecek şekilde seçebilmelidir. Böylece her bir KVB nin kendi özel durumunu ekinlik analizi çerçevesinde anımlaması mümkün olmakadır. Ancak; KVB lerin seçikleri ağırlık kümesinin, diğer KVB lere uygulandığında hiçbir KVB nin oplam fakör verimliliği 'in üzerine çıkmamalıdır. Bu manıkla çözülen problemlerde amaç fonksiyonunun değeri θ = ve üm ağırlık değerleri sıfır olan KVB ler ekin birimler olarak anımlanırken, aksi durumdaki KVB ler ekin olmayan KVB ler olarak anımlanır. Ayrıca ekin KVB ler ekinlik sınırı üzerinde yer alırken ekin olmayan KVB ler ekinlik sınırı üzerinde yer almazlar [7]. VZA da çok sayıda girdisi ve çok sayıda çıkısı bulunan KVB lerin ekinlikleri ek bir değere indirgenerek ölçülebilmekedir. KVB lerin ekinlikleri ölçülürken girdi ve çıkıların birimleri ve fiyaları ile ilgilenilmez çok farklı birimlere sahip çıkılar olabilir [7]. VZA kullanılarak n ane KVB nin göreli ekinliklerinin ölçülmesi amaçlanan bir çalışmada; s, çıkıların sayısını, m, girdilerin sayısını, u r, r. çıkı için çıkı ağırlığını, v i, i. girdi için girdi ağırlığını, y rp, p. KVB'nin r. çıkı değerini, x ip, p. KVB nin i. girdi değerini gösermek üzere, p. KVB nin göreli ekinliği,

28 3 s ur yrp r= Max θ p = m (3.) v x Kısı i= i ip s r= m i= u r v x i y rj ij u 0, v 0 r i j =,, n i =,, m r =,, s şeklinde formüle edilir. Bu kesirli programlama modeli de çözüm kolaylığı sağlaması amacıyla simplex yönemine uygun modellere dönüşürülebilinir [7] Veri Zarflama Analizinin Uygulama Aşamaları VZA nın uygulama aşamaları sırasıyla, Karar verme birimlerinin seçimi Modelde kullanılacak girdi ve çıkı seçimi Çalışmada kullanılacak verilerin ulaşılabilirliği Ulaşılan verilerin güvenilirliği Veri zarflama analizi ile göreli ekinliğin ölçümü Ekinlik değerlerinin espii Referans kümelerinin espii Ekin olmayan KVB ler için hedef belirleme Analiz sonuçlarının değerlendirilmesi şeklindedir [5].

29 Karar verme birimlerinin seçimi VZA uygulamalarında ilk aşama birbirlerine benzeyen girdiler yardımı ile birbirlerine benzeyen çıkılar üreen işleme, kurum, firma şirke gibi göreli ekinlikleri incelenecek organizasyonel birimlerin seçilmesidir. Bu orgazizasyonel birimler karar verme birimi olarak adlandırılırlar. Bu karar birimlerinin homojen olmaları yani üreim ve eknoloji açısından birbirlerine benzer olmaları yapılan çalışmanın sonucunda elde edilecek sonuçların anlamlı olması açısından çok önemlidir [5]. Yapılacak çalışmaya ne ür KVB nin uygun olduğu amamen çalışmanın amacına ve içeriğine bağlıdır [6]. Herhangi bir çalışma için kullanılacak KVB lerin seçiminde iki prensip belirlenebilir [7]. Bu prensipler şunlardır. Çalışmada kullanılacak KVB ler, kullandığı kaynak ve üreiği çıkılardan sorumlu birer birim olmalıdır. Çalışma sonucunda ekinlik sınır ahminlerinin anlamlı olması için, çalışmada kullanılacak KVB sayısı yeerli olmalıdır. Çalışmada kullanılacak KVB sayısının yeerli olması, ekinlik ölçümünün anlamlı sonuçlar vermesi açısından çok önemlidir. Seçilen KVB lerin ekinliklerinin sağlıklı bir şekilde sapanabilmesi için gerekli birim sayısının, girdi ve çıkı sayısının oplamının en az üç kaı olması gerekiğini savunanların yanı sıra, yapılan çalışmalardan elde edilen deneyimler doğrulusunda, bu sayının en az 20 olması gerekiğini savunanlar da vardır [5].

30 5 Uygulamada en çok karşılaşılan durum, seçilen KVB lerin, girdi ve çıkı sayısının oplamının en az iki kaı olması gerekiğidir. Ancak daha sisemaik bir yaklaşımla KVB sayısı şöyle belirlenmelidir. Girdi sayısına m, çıkı sayısına s denildiğinde, KVB sayısı en az m + s + olmalıdır [5]. Şunu söylemek gerekir ki; büyük bir birim kümesi oluşurmak, küme içerisindeki girdi ve çıkılar arasındaki ilişkilerin daha doğru belirlenmesine imkân sağlar [6] Modelde kullanılacak girdi ve çıkı seçimi VZA çalışmalarında ekili yorumların yapılabilmesi ve VZA sonuçlarının yöneiciler arafından kabul görmesi açısından, girdi ve çıkı seçimi son derece önemlidir. Her ne kadar fonksiyonel bir varsayım bulunmasa da, aynı KVB ler için farklı girdi ve çıkı gruplarıyla ekinlik değerleri elde edilebileceğinden, çalışmada daha çok üreim sürecine nedensel olarak bağlı olan girdi ve çıkıların seçilmesi gerekir. Çalışmanın modelinde önemli bir değişkenin göz ardı edilmesi, bu değişkeni kullanan KVB nin ekinliğinin düşük çıkmasına neden olabilir. Bununla birlike, modele çok sayıda girdi ve çıkı eklenmesi, VZA nın ekin ve ekin olmayan karar verme birimlerini birbirlerinden ayırma yeeneğini azalmakadır. Çünkü; çalışmada kullanılan girdi ve çıkı sayısı arırıldıkça KVB lerin ümü giderek daha ekin hale gelir. Dolayısı ile analiz edilen KVB nin gerçek ekinliği yansıılamamış olur. Girdi ve çıkı sayısını arırmak gerekiyorsa, çalışmada kullanılacak KVB sayısının da arırılması gerekir [6] Çalışmada kullanılacak verilerin ulaşılabilirliği VZA çalışmalarında girdi ve çıkı belirleme aşamasından sonra, üm KVB ler için bu girdi ve çıkı verilerinin elde edilmesi gerekir. Herhangi bir KVB için gerekli verilerin elde edilememesi durumunda söz konusu KVB çalışmadan çıkarılır. Böylece kalan KVB lerin ekinlikleri olduğundan yüksek görülebilir. Bu sebeple, verilere ulaşılıp ulaşılamaması da dikkae alınarak girdi ve çıkı seçimi yapılmalıdır [5].

31 Ulaşılan verilerin güvenilirliği VZA çalışmalarında verilerin oplanabilmesi kadar güvenilirliği de önemlidir. Doğru olmayan veri, ai oldukları KVB nin ekinlik değerinde haaya neden olmanın yanında, üm KVB lerin ekinlik değerlerini de arışmalı hale geirir Veri zarflama analizi ile göreli ekinliğin ölçümü VZA analizinde, analize konu KVB ler belirlendiken ve ilgili girdi-çıkı seçimi yapıldıkan sonra, mevcu üreim oranı için en uygun VZA modeli seçilir. Her bir KVB için ilgili doğrusal program çözülerek çözüm kümelerine ulaşılır [2] Ekinlik değerlerinin espii Herhangi bir KVB için % 00 ekinlik ancak, aşağıdaki durumlarda elde edilebilir [5]. Hiçbir çıkı şu durumlar dışında arırılamaz. Bir yâda birden fazla girdinin arırılması Diğer çıkılardan bir yâda birden fazlasının azalılması Hiçbir girdi şu durumlar dışında azalılamaz. Bir yâda birden fazla çıkının azalılması Diğer çıkılardan bir yâda birden fazlasının arırılması Yapılan hesaplamalar sonucunda her bir KVB için 0 ile arasında bir ekinlik değeri elde edilir. Ekinlik değeri e eşi olan KVB ler ekin KVB olarak ifade edilir ve ekinlik sınırını belirlerler. Ekinlik değeri 0 ile arasında olan KVB ler ise göreli olarak ekin olmayan KVB olarak ifade edilir ve ekinlik değerleri, ekinlik sınırına olan uzaklıkları ifade eder. Ekin olmayan KVB lerin değerinden sapması, bu birimlerin göreli ekinsizlik ölçülerini verir [5].

32 Referans kümelerinin espii VZA; ekin olmayan KVB lerin, göreli olarak ekin KVB lerin uyguladığı yönemleri uygulayarak, ekin KVB lerle aynı ekinlik düzeyine ulaşabilecekleri varsayımı üzerine kurulmuşur. Bu KVB lerin kendilerine ölçü olarak alacakları ekin KVB lerin oluşurduğu kümeye de incelenen KVB lerin referans kümesi denir [8]. Bir referans kümesinde yer alan ekin KVB lerin referans olarak güçlülüğü, bu birimlerin ekin olmayan birimlere ne kadar yoğunluka referans göserildiğine bağlıdır. Burada dikka edilmedi gereken konu, bu yoğunluğun, KVB lerin performans dağılımlarıyla yakın ilişkili olduğudur. Genelde KVB ler grafik üzerinde homojen bir şekilde dağılmadığı sürece, elde edilen bilginin çok fazla bir öneminin olduğu söylenebilir [5]. Ekin olmayan bir KVB nin, referans kümesinde yer alan ekin KVB lerle, sadece girdi-çıkı bileşenleri iibariyle değil, aynı zamanda yönesel uygulamalar açısından da değerlendirilmesinde yarar vardır [6] Ekin olmayan KVB ler için hedef belirleme VZA uygulamalarının en önemli özelliklerinden birisi de ekin olmayan KVB leri ekin hale geirebilecek, ulaşılabilir hedefleri belirleyebilmesidir. Bu hedefler, genel olarak ekin olmayan KVB lerin referans kümesinde yer alan ekin KVB lerin ağırlıklı oralaması olarak ifade edilmekedir. Hedefler belirlenirken, ekin KVB lerin elde edilebilir bir eknoloji kullandığı kabul edildiğinden, ekin olmayan KVB ler için de ulaşılabilir kabul edilmekedir. Ancak praike bu durum her zaman gerçekleşemeyebilir. Ekin olmayan KVB ler de fiziksel kısılar yâda konrol edilemeyen bir girdi olabilir. Hedeflere ulaşılabilmek için girişilen performans iyileşirme çabaları sonuçsuz kalabilir [5].

33 8 Belirlenen hedefler için dikka edilmesi gereken diğer bir konu, hedeflerin belirlendiği arih iken, hedeflere varmak için iyileşirme çabalarının muhemelen + zamanında yapılacağıdır. Bu nedenle zamanındaki hedeflere bağlı kalmak ekinliğin zaman içinde sabi olduğunu kabul emek anlamına gelir [8] Analiz sonuçlarının değerlendirilmesi KVB lerin deaylı olarak incelenmesi ardından sonuçlar, her bir KVB için büün girdi ve çıkıların göz önünde bulundurulduğu genel bir değerlendirmeye alınır. KVB lere ai çeşili ercihler nedeniyle belirlenen hedeflere ulaşılamasa bile, elde edilen bilginin daha sonraki çalışmalarda kullanılabilmesi ve iyileşirmelere açık olunması elde edilen önemli kazanımlar arasındadır Temel VZA Modelleri Temel VZA modelleri, Charnes Cooper Rhodes arafından gelişirilen CCR modelleri ve Banker Charnes ve Cooper arafından CCR modellerine alernaif olarak gelişirilen BCC modelleridir. Ayrıca bunlara ek olarak oplamsal modeller ve çarpımsal modeller de vardır [7]. Temel VZA modelleri girdi ve çıkı yönlü olarak iki grupa incelenir. Girdi yönlü VZA modelleri, belirli mikardaki çıkı düzeyine ulaşılabilmek için kullanılması gereken minimum girdi düzeyini araşırır. Çıkı yönlü VZA modelleri ise belirli mikardaki girdi düzeyi ile ulaşılabilecek maksimum çıkı düzeyini araşırır [7] CCR modelleri CCR modelleri 978 yılında Charnes Cooper Rhodes arafından gelişirilmişir. Bu modeller ölçeğe göre sabi geirinin olduğu durumlarda kullanır ve eknik ekinlikle ölçek ekinliğinin çarpımı olan oplam ekinlik skorunu verir. Ayrıca bu model girdiye ve çıkıya yönelik olabilir [4].

34 9 Girdi yönlü CCR modeli Girdi yönlü CCR modeli, aynı çıkı mikarını kazanabilmek için minimum girdi düzeyini araşıran CCR modelidir. Bu modelin dual ve primal durumundaki modelleri aşağıdaki gibidir. CCR girdi yönlü primal modeli Min z = θ ( 3.2) 0 n j= θx λ, λ y io j s, rj n j= s + r λ x j ij + s 0 = y s ro i = 0 r =,, s i =,, m j =,, n CCR girdi yönlü dual modeli Max o s w = u r= r y ro (3.3) m i= s r= v u x i io r y rj = m vi x i= ij 0 u r, v i 0 r =,, s i =,, m j =,, n Bu modellerde s, çıkı sayısını; m, girdi sayısını; n ise KVB sayısını göserir. Dual modelde görüldüğü gibi ekinliği hesaplanmak isenilen KVB nin çıkıların ağırlıklı oralamasının maksimum yapılması amaçlanmışır. Kısılarda ise ekinliği

35 20 hesaplanmak isenilen KVB nin girdilerinin ağırlıklı oralaması olması sağlanmışır. Daha sonraki kısı büün KVB ler için çıkıların ağırlıklı oralamasının girdilerin ağırlıklı oralamasından küçük olmasını sağlamışır. Bu sayede çıkı/girdi oranı her bir KVB için en fazla olabilir. Buradan bir KVB için opimum çıkı oralaması en fazla olabilir. Primal modeldeki s, girdilerdeki fazlalığı ve çıkılardaki azlıkları göseren aylak değişkenlerdir. Girdi yönlü modellerde + s ise KVP o için eğer θ * = ve s = s + = 0 ise bu KVB ekindir. Aksi halde bu KVB ekin değildir. Ekin olmayan KVB lerin ekinlik değeri den küçükür [7]. Çıkı yönlü CCR modeli Çıkı yönlü CCR modeli, girdi düzeyini değişirmeden çıkı yönünde maksimum kazanç sağalamaya yönelik olan CCR modelidir. Bu modelin dual ve primal durumundaki modelleri aşağıdaki gibidir. CCR çıkı yönlü primal modeli Max z = β (3.4) 0 n j= βy λ x ro j ij + s n j= i λ y j = x rj io + s + r = 0 λ, s, + s 0 r =,, s i =,, m j =,, n

36 2 CCR çıkı yönlü dual modeli Min o m w = v x i= i io (3.5) s r= u r yro = s r= u r y rj m i= v x i ij 0 u r, v i 0 r =,, s i =,, m j =,, n Bu modellerde s, çıkı sayısını; m, girdi sayısını; n ise KVB sayısını göserir. Dual modellerde görüldüğü gibi ekinliği hesaplanmak isenilen KVB nin girdilerinin ağırlıklı oralamasın minimum yapılması amaçlanmışır. Kısılarda ise ekinliği hesaplanmak isenilen KVB nin çıkılarının ağırlıklı oralaması olması sağlanmışır. Daha sonraki kısı büün KVB ler için çıkıların ağırlıklı oralamasının girdilerin ağırlıklı oralamasından küçük olmasını sağlamışır. Bu sayede çıkı/girdi oranı her bir KVB için en az olabilir. Buradan bir KVB için opimum çıkı oralaması en az olabilir. Primal modeldeki s girdilerdeki fazlalığı ve s + ise çıkılardaki azlıkları göseren aylak değişkenlerdir. Çıkı yönlü modellerde KVP o için eğer β * = ve s = s + = 0 ise bu KVB ekindir. Aksi halde bu KVB ekin değildir. Ekin olmayan KVB lerin ekinlik değeri den büyükür [7] BCC modelleri BCC modelleri 984 yılında Banker, Charnes ve Cooper arafından CCR modeline alernaif olarak gelişirilmişir. Bu modeller ölçeğe göre değişken geiri varsayımı üzerine kurulmuşur. Zaen CCR modeline göre ekinlik sınırının farklı olmasının nedeni de CCR modelleri ölçeğe göre sabi geiri varsayımı üzerine kurulurken, BCC modellerinin ölçeğe göre değişken geiri varsayımı üzerine kurulmasıdır [3].

37 22 CCR modelleri; ölçeğe göre sabi geiri varsayımı alında, eknik ekinlikle ölçek ekinliğin çarpımı olan oplam ekinlik skorunu verirken; BCC modelleri, ölçeğe göre değişken geiri varsayımı alında eknik ekinlik skorunu vermekedir [7]. Girdi yönlü BCC modeli Girdi yönlü BCC modeli, aynı çıkı mikarını kazanabilmek için minimum girdi düzeyini araşıran BCC modelidir. Bu modelin dual ve primal durumundaki modelleri aşağıdaki gibidir. BCC girdi yönlü primal modeli Min z = θ (3.6) 0 n j= θx n j= λ y io j λ = j rj n j= s j + r λ x ij = y s ro i = 0 λ, s, + s 0 r =,, s i =,, m j =,, n

38 23 BCC girdi yönlü dual modeli Max s w o = ur yro + u r= o (3.7) m i= v i xio = s r= u r y rj m i= v x i ij + u 0 0 u r, v i 0 u o serbes değişken r =,, s i =,, m j =,, n Yukarıdaki primal modele bakığımızda, bu modelin CCR girdi yönlü primal modele n çok benzediği görülür. Faka ek fark λ = olmasıdır. Dual modele bakığımızda j= yine bu modelinde CCR girdi yönlü dual modele çok benzediği görülür. Buradaki fark ise çıkıların ağırlıklı oralamasına j uo serbes değişkeninin eklenmesidir. Bu değişiklikler ekinlik sınırının yapısını değişirerek ölçeğe göre değişken geiriyi sağlar. CCR modelinde orijinden geçen ekinlik doğrusu BBC modellerinde orijinden geçmek zorunda değildir. Modeldeki diğer değişkenler ise CCR modelindeki gibi yorumlanabilir [7]. Çıkı yönlü BCC modeli Çıkı yönlü BCC modeli, girdi düzeyini değişirmeden çıkı yönünde maksimum kazanç sağlamaya yönelik olan BCC modelidir. Bu modelin dual ve primal durumundaki modelleri aşağıdaki gibidir.

39 24 BCC çıkı yönlü primal modeli Max z = β (3.8) 0 n j= βy λ x ro j ij + s n j= i λ y j = x rj io + s + r = 0 n j= λ = j λ, s, + s 0 r =,,s i =,,m j =,,n BCC çıkı yönlü dual modeli Min m w o = vi xio + v i= o (3.9) s r= u y r ro = s r= u r y rj m i= v x i ij v o 0 u r, v i 0 v o serbes değişken r =,,s i =,,m j =,,n Yukarıdaki primal modele bakığımızda, bu modelin CCR çıkı yönlü primal modele n çok benzediği görülür. Faka ek fark λ = olmasıdır. Dual modele bakığımızda j= yine bu modelinde CCR çıkı yönlü dual modele çok benzediği görülür. Buradaki j fark ise v o serbes değişkenin kullanılıyor olmasıdır. Bu değişiklikler ekinlik sınırının yapısını değişirerek ölçeğe göre değişken geiriyi sağlar. CCR modelinde

40 25 orijinden geçen ekinlik doğrusu BBC modellerinde orijinden geçmek zorunda değildir. Modeldeki diğer değişkenler ise CCR modelindeki gibi yorumlanabilir [7].

41 26 4. MALMQUİST TFP ENDEKSİ Verimlilik ölçümüne ilişkin paramereli ve parameresiz hiçbir eknike ölçüm işlemine dair zaman boyuu bulunmamakadır. Yani yapılan ölçümler zamanın belli bir anı için yapılmışır. Ekinliğin zaman içinde nasıl değişiği, ekinlik ölçümünde bulunmak isenilen asıl sonuçur. Malmquis Toplam Fakör Verimliliği Endeksi (Toal Facor Produciviy - TFP) veri zarflama analizine dayalı bir eknikir. VZA ekin karar birimlerinin oluşurduğu ekin üreim sınırına göre her bir karar verme birimi için ekinlik ölçüsü hesaplamakadır. Malmquis oplam fakör verimliliği endeksi ise bir karar biriminin iki zaman dilimi arasında verimliliğindeki değişimi yani; verimlilikeki arış yâda azalışı ölçmekedir [9]. Üreim sürecinde bir girdi kullanılarak bir çıkının üreildiği durumlarda, çıkının girdiye oranıyla hesaplanabilen verimlilik, birden çok girdi ve çıkılı üreim sürecinde geçerliliğini yiirmekedir. Bu durumda üreim sürecinin büün girdi ve çıkılarının ek bir endeks ile ifade edilmesi gerekmekedir. Böylece verimlilik ölçümüne üreimin büün fakörleri dâhil edilerek, oplam fakör verimliliği (TFP) hesaplanabilir [9]. Malmquis Toplam Fakör Verimliliği Endeksi (Toal Facor Produciviy- TFP) zaman içinde ekinlik ölçümüne olanak sağlayan bir ölçüm şeklidir. Malmquis TFP endeksinin oluşurulabilmesi için ilgili karar birimlerinin kar maksimizasyonu veya maliye minimizasyonu hedefledikleri varsayımına gerek bulunmamakadır. Böylece, özellikle kamu sekörü veya kar amacı gümeyen işlemelerin performansının ölçümünde zaman boyuunu dikkae alabilecek güçlü bir yönem olarak değerlendirilmekedir. Malmquis TFP endeksinin ek dezavanajı sokasik olmaması ve bu yüzden isaisiksel çıkarımlara izin vermemesidir [9] Malmquis TFP Endeksi, bahsedilen avanajlarına ek olarak endeksi oluşuran iki bileşeni açıkça anımlayabilmekedir. Bunlar karar birimlerinin ekin sınıra yaklaşma

42 27 sürecinin bir değerlendirmesi olan ekinlik değişimi (Efficiency Change) ve ekin sınırın zaman içinde değişimini belirlemeye yönelik olarak oluşurulan eknik değişmedir (Technical Change). Malmquis TFP Endeksi paramerik ve paramerik olmayan iki farklı ürde oluşurulabilmekedir. Paramerik olmayan yönem DEA abanlı bir yaklaşım olarak kullanılmakadır. Paramerik olmayan yöneme kısaca değinmek gerekirse uzaklık fonksiyonunu kullanarak karar birimleri üzerinde belli bir formül bir dağılım biçimini kabul ederek oluşurulan Malmquis TFP Endeksidir. 4.. Uzaklık Fonksiyonu ve Malmquis TFP Endeksi Verimlilik değişiminin ölçülmesinde üç alernaif bulunmakadır. Bunlar Fischer endeksi, Tornqvis endeksi ve Malmquis TFP endeksi olup, Malmquis TFP endeksi diğer alernaiflere göre daha fazla ercih edilmekedir [20]. Malmquis TFP endeksinin diğer alernaiflere göre daha fazla ercih edilmesinin nedenleri; Malmquis TFP endeksinin hesaplanmasında sadece mikar bilgilerine ihiyaç duyulması, dolayısı ile fiya bilgilerine ve maliye minimizasyonu veya kar maksimizasyonu gibi kısılayıcı bir davranışsal varsayıma gerek olmaması, Malmquis TFP endeksinin paramerik olmayan yönemlerle elde edilebilmesi ve önceden üreim fonksiyonunun belirlenmesini gerekirmemesi, Malmquis TFP endeksinin karar birimi düzeyinde verimlilik endeksinin oluşurulmasına izin vermesi ve verimlilik arışının kaynaklarının belirlenmesine olanak sağlaması, şeklinde sayılabilir [2]. Bu avanajlarının yanında Malmquis TFP endeksinin ek sakıncası daha önce de belirildiği gibi sokasik olmaması ve bu yüzden isaisiksel çıkarımlara izin vermemesidir.

43 28 Fare ve diğerleri Malmquis TFP endeksini ( M ), iki Malmquis TFP endeksinin ( 2 M ve M ) geomerik oralaması olarak anımlamakadır. Yani; M = döneminin orak eknolojisine dayanılarak elde edilen Malmquis TFP değişim endeksini, 2 M = + döneminin orak eknolojisine dayanılarak elde edilen Malmquis TFP değişim endeksini gösermek üzere; 2 ) * ( 2 M M M = 'dir [2]. M, değerini alıyorsa, ve + zamanları arasında verimlilike durgunluk; 'den büyük değer alıyorsa, ve + zamanları arasında verimlilike arış; 'den küçük değer alıyorsa ve + zamanları arasında verimlilike düşüş olduğunu göserir [2]. Malmquis TFP değişim endeksi ile döneminden + dönemine verimlilikeki değişim ölçülmekedir. dönemi ve onu izleyen + dönemi arasındaki girdiye yönelik Malmquis TFP endeksi aşağıdaki formül ile hesaplanmakadır [22]. 2 / ), ( ), ( * ), ( ), ( ),,, ( = I I I I I x y D x y D x y D x y D x y x y M (4.) Denklem 4.'de ki ), ( I x y D +, dönemi gözleminin + dönemi eknolojisinden olan uzaklığını ifade eder. Malmquis TFP değişiminin kaynaklarını açıklamak için denklem 4. denklem 4.2 şeklinde yazılabilir [22]. 2 / ), ( ), ( * ), ( ), ( * ), ( ), ( ),,, ( = I I I I I I I x y D x y D x y D x y D x y D x y D x y x y M (4.2) Denklem 4.2, Malmquis TFP değişim endeksini, ekinlik değişimi ve eknik değişimin çarpımı olarak ifade emekedir ( ( ) 2 / ED * TD TFPD = ). Yani 4.2'deki eşiliğin sağ arafındaki ilk ifade ekinlik değişimini, karekök içindeki ifade ise eknik değişimi ifade emekedir. Böylece, Malmquis TFP değişim endeksinin bileşenleri, ekinlik değişimi ve eknik değişim olarak oraya konmakadır [22]. Ekinlik değişimi (ED) ve eknik değişim (TD) Şekil 4.'de açıklanmışır.

44 29 Şekil 4.. Malmquis endeksi Şekil 4.'de ek girdi, ek çıkı durumunda ek bir KVB incelenmişir. döneminde eknoloji I alında karar verme birimi A'nın konumu A 'dir. + dönemine gelindiğinde, eknoloji I 2 alında A'nın yeni konumu A2 olmuşur. O halde; Ekinlik değişimi (ED) = y y A2 A y y '' A2 ' A (4.3) Teknik değişim (TD) = y y A2 A2 y y ' A2 '' A2 y * y A A y y ' A '' A / 2 (4.4) dir. Ekinlik değişimi bir karar verme biriminin ekin sınıra ne kadar yaklaşığının ölçümüdür. Ekinlik değişim endeksi; ve + dönemleri arasında ekinlik arışı durumunda 'den büyük, ekinlik azalışı durumunda 'den küçük, ekinlike herhangi bir değişim olmadığı durumda ise değerini alır. Ekinlik değişim endeksi aynı

45 30 zamanda ekinlik değişiminin kaynaklarını göseren saf eknik ekinlikeki değişim ve ölçek ekinliğindeki değişim şeklinde ayrışırılabilir [6]. Teknik değişim ise orak üreim sınırının her bir KVB'nin gözlenen girdi karışımında ne kadar hareke eiğinin (ekin sınır değişimi) ölçümü anlamına gelmekedir. Teknik değişim endeksi de; ve + yılları arasında eknolojik ilerleme durumunda 'den büyük, eknolojik gerileme durumunda 'den küçük, değişiklik olmaması durumunda değerini alır [6]. Malmquis TFP değişim endeksinin hesaplanabilmesi için bir dizi doğrusal programlama probleminin hesaplanması gerekir. Aşağıda ölçeğe göre sabi geiri varsayımı alında girdi odaklı yaklaşımla TFP değişim endeksinin hesaplanmasında kullanılan, doğrusal programlama modelleri verilmişir [22]. [ ] min ), (,,, + = λ λ θ λ θ λ θ i i I X x Y y s x y D (4.3) [ ] min ), (,,, + = λ λ θ λ θ λ θ i i I X x Y y s x y D (4.4)

46 3 [ ] min ), (, + = λ λ θ λ θ λ θ i i I X x Y y s x y D (4.5) [ ] min ), (,,, + = λ λ θ λ θ λ θ i i I X x Y y s x y D (4.6) 4.3 ve 4.4'e ki doğrusal programlama modeli, bir döneme ai verileri aynı dönemin ekin sınırını baz alarak değerlendirmekedir. 4.5'eki model dönemi verilerini + döneminin ekin sınırı ile karşılaşırırken, 4.6'daki model + döneminin verilerini döneminin ekin sınırı ile karşılaşırmakadır [22]. TFP değişim endeksinin hesaplanabilmesi için yukarıda verilen dör doğrusal programlama probleminin, örnekeki her bir gözlem ve her bir dönem için çözülmesi gerekmekedir. Böylece, T dönem sayısını ve N gözlem sayısını gösermek üzere N*(3T - 2) ade problem çözülmelidir [6]. TFP değişim endeksi hesaplamalarıyla ilgili önemli bir konu ölçeğe göre geiri varsayımına ilişkindir. Malmquis endeksi için gerekli olan uzaklık fonksiyonlarının hesaplanmasında, ölçeğe göre değişken geiri varsayımının kullanılması, TFP değişim endeksinde değişimleri doğru ölçmediğini Grifell - Taje ve Lovell

47 32 gösermişir. Bu nedenle endeksin ölçeğe göre sabi geiri varsayımı alında hesaplanması gerekmekedir [23].

48 33 5. ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR VZA ekinlik sınırının belirlenmesine ve bağımsız KVB lerin en iyi üreim uygulamalarına yönlendirilmesine imkân sağlayan bir eknikir. Son yıllarda bu eknik, çeşili alanlarda başarıyla uygulanmışır. Günümüze kadar bankacılık sekörü, eğiim sekörü, sağlık sekörü, imala sekörü, askeri birlikler, resoranlar, pazarlama faaliyeleri, yer seçimi problemleri, hisse senedi değerlendirmesi, opancı işlemeler, spor kulüpleri, uzay araşırmaları ve aşımacılık gibi çok çeşili faaliye alanlarında VZA yönemi kullanılarak ekinlik ölçümü gerçekleşirilmişir. Bu çalışmalardan bazıları aşağıda özelenmişir. Beasley (990), VZA yönemi kullanarak Üniversie Bölümlerinin Değerlendirilmesi adlı çalışmasında, İngilere de bulunan 52 üniversienin kimya ve fizik bölümlerini değerlendirmişir. Çalışmada kullanılan girdiler: genel harcamalar, ekipman harcamaları ve araşırma geliri; çıkılar ise, lisansüsü öğrenci sayısı, ders veren lisansüsü öğrenci sayısı, araşırma yapan lisansüsü öğrenci sayısı, araşırma geliri, bölüm araşırma noları ( yıldız, A+, A ve A-) dır. Değerlendirmede FORTRAN programlama dili kullanılan çalışmada; oralama ekinlik değeri, kimya bölümü için % 68,8, fizik bölümü için ise % 7 olarak sapanmışır [5]. İleri (997), VZA yönemi kullanılarak, İMKB ye koa olan 0 bankanın ekinliğini değerlendirmişir. Çalışmada kullanılan girdiler: oplam akifler, krediler, özsermaye, vadeli mevdua, vadesiz mevdua, personel harcaması ve şube sayısı; çıkı ise, dönem karıdır. Çalışmaya konu bankaların ekinliklerinin hesaplanmasında kullanılan veri sei, ilgili bankaların 996 yılı Haziran ayı iibariyle alı aylık bilançolarından elde edilmişir. Lindo doğrusal programlama pakei kullanılan çalışmada sadece 5 banka ekin olarak sapanmışır [5]. Maçada ve Becker (999), VZA yönemi kullanarak, Brezilya da ki 8 bankanın ekinliğini değerlendirmişir. Çalışmada kullanılan girdiler: sabi varlık, çalışan sayısı, harcamalar ve yaırımlar; çıkılar ise, geri ödenen kredi mikarı ve kardır.

Ege University Working Papers in Economics 2006 http://www.iibf.ege.edu.tr/economics/tartisma

Ege University Working Papers in Economics 2006 http://www.iibf.ege.edu.tr/economics/tartisma Ege Universiy Working Papers in Economics 2006 hp://www.iibf.ege.edu.r/economics/arisma İZMİR KÜÇÜK, ORTA VE BÜYÜK ÖLÇEKLİ İMALAT SANAYİNDE ÜRETİM ETKİNLİĞİ VE TOPLAM FAKTÖR VERİMLİLİĞİ ANALİZİ Eruğrul

Detaylı

Dolar Kurundaki Günlük Hareketler Üzerine Bazı Gözlemler

Dolar Kurundaki Günlük Hareketler Üzerine Bazı Gözlemler Dolar Kurundaki Günlük Harekeler Üzerine Bazı Gözlemler Türkiye Bankalar Birliği Ekonomi Çalışma Grubu Toplanısı 28 Nisan 2008, İsanbul Doç. Dr. Cevde Akçay Koç Finansal Hizmeler Baş ekonomis cevde.akcay@yapikredi.com.r

Detaylı

İÇİNDEKİLER GİRİŞ. 1. BÖLÜM 1: ETKİNLİK ÖLÇÜMLERİ ve TANIMLAR.. 2. 1.1. Kavramlar ve Metodoloji... 2

İÇİNDEKİLER GİRİŞ. 1. BÖLÜM 1: ETKİNLİK ÖLÇÜMLERİ ve TANIMLAR.. 2. 1.1. Kavramlar ve Metodoloji... 2 İÇİNDEKİLER GİRİŞ. 1 BÖLÜM 1: ETKİNLİK ÖLÇÜMLERİ ve TANIMLAR.. 2 1.1. Kavramlar ve Meodoloji.... 2 1.2. Ekinlik Ölçüm Yönemleri; Avanaj ve Dezavanajları. 5 1.3. Ölçeğe göre geiri varsayımlarının farkları.

Detaylı

Türkiye özel sektör imalât sanayiinde etkinlik ve toplam faktör verimliliği analizi

Türkiye özel sektör imalât sanayiinde etkinlik ve toplam faktör verimliliği analizi ODTÜ Gelişme Dergisi, 29 (3-4), 2002, 247-284 Türkiye özel sekör imalâ sanayiinde ekinlik ve oplam fakör verimliliği analizi Eruğrul Delikaş Ege Üniversiesi, İkisa Bölümü, 35040 İzmir Öze Bu çalışmada

Detaylı

Verimlilik Dergisi T. C. BİLİM, SANAYİ VE TEKNOLOJİ BAKANLIĞI VERİMLİLİK GENEL MÜDÜRLÜĞÜ 2015/3

Verimlilik Dergisi T. C. BİLİM, SANAYİ VE TEKNOLOJİ BAKANLIĞI VERİMLİLİK GENEL MÜDÜRLÜĞÜ 2015/3 Verimlilik Dergisi Türk Mevdua Bankacılığı İçin Ekinlik Analizi: Küresel Finans Krizinin Ekileri Dr. Serdal ERGÜN Prof. Dr. Nezir KÖSE İzmir de İşlemelerin Sanayi Sicil Veri Tabanına Gönderdikleri Verilerin

Detaylı

Makine Öğrenmesi 8. hafta

Makine Öğrenmesi 8. hafta Makine Öğrenmesi 8. hafa Takviyeli Öğrenme (Reinforcemen Learning) Q Öğrenme (Q Learning) TD Öğrenme (TD Learning) Öğrenen Vekör Parçalama (LVQ) LVQ2 LVQ-X 1 Takviyeli Öğrenme Takviyeli öğrenme (Reinforcemen

Detaylı

GEÇİŞ EKONOMİLERİ VE TÜRK TARIM SEKTÖRÜNDE ETKİNLİK VE TOPLAM FAKTÖR VERİMLİLİĞİ ANALİZİ (1992-2004)

GEÇİŞ EKONOMİLERİ VE TÜRK TARIM SEKTÖRÜNDE ETKİNLİK VE TOPLAM FAKTÖR VERİMLİLİĞİ ANALİZİ (1992-2004) Ege Akademik Bakış / Ege Academic Review 8 (2) 28: 843-86 GEÇİŞ EKONOMİLERİ VE TÜRK TARIM SEKTÖRÜNE ETKİNLİK VE TOPLAM FAKTÖR VERİMLİLİĞİ ANALİZİ (1992-24) THE ANALYSIS OF EFFICIENCY AN TOTAL FACTOR PROUCTIVITY

Detaylı

TÜRKİYE VE AVRUPA BİRLİĞİ ŞEKER SANAYİLERİNİN ETKİNLİK KARŞILAŞTIRMASI Emre Güneşer BOZDAĞ (*)

TÜRKİYE VE AVRUPA BİRLİĞİ ŞEKER SANAYİLERİNİN ETKİNLİK KARŞILAŞTIRMASI Emre Güneşer BOZDAĞ (*) TÜRKİYE VE AVRUPA BİRLİĞİ ŞEKER SANAYİLERİNİN ETKİNLİK KARŞILAŞTIRMASI 99-25 Emre Güneşer BOZDAĞ (*) Öze: AB ye aday ülke olan, Türkiye nin, Birliğe enegrasyon sürecinde, şeker sanayisinin, Birliğin şeker

Detaylı

TÜRKİYE ŞEKER FABRİKALARI A.Ş. NİN MALMQUİST ENDEKSİ ÇERÇEVESİNDE ETKİNLİK ANALİZİ. TURKISH SUGAR COMPANIES IN FRAMEWORK of MALMQUIST ENDEKS

TÜRKİYE ŞEKER FABRİKALARI A.Ş. NİN MALMQUİST ENDEKSİ ÇERÇEVESİNDE ETKİNLİK ANALİZİ. TURKISH SUGAR COMPANIES IN FRAMEWORK of MALMQUIST ENDEKS Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi (23) 212, 59-77 TÜRKİYE ŞEKER FABRİKALARI A.Ş. NİN MALMQUİST ENDEKSİ ÇERÇEVESİNDE ETKİNLİK ANALİZİ The EFFICIENCY ANALYSIS of he CORPORATION of TURKISH SUGAR COMPANIES IN FRAMEWORK

Detaylı

Çift Üstel Düzeltme (Holt Metodu ile)

Çift Üstel Düzeltme (Holt Metodu ile) Tahmin Yönemleri Çif Üsel Düzelme (Hol Meodu ile) Hol meodu, zaman serilerinin, doğrusal rend ile izlenmesi için asarlanmış bir yönemdir. Yönem (seri için) ve (rend için) olmak üzere iki düzelme kasayısının

Detaylı

T.C. ATATÜRK ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İKTİSAT ANABİLİM DALI. Gürkan ÇALMAŞUR

T.C. ATATÜRK ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İKTİSAT ANABİLİM DALI. Gürkan ÇALMAŞUR T.C. ATATÜRK ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İKTİSAT ANABİLİM DALI Gürkan ÇALMAŞUR İMALAT SANAYİNDE TOPLAM FAKTÖR VERİMLİLİĞİ ERZURUM ALT BÖLGESİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA YÜKSEK LİSANS TEZİ TEZ YÖNETİCİSİ

Detaylı

TÜRK OTOMOTİV ENDÜSTRİSİNDE MALİYET VE TOPLAM FAKTÖR VERİMLİLİĞİ. Gürkan ÇALMAŞUR

TÜRK OTOMOTİV ENDÜSTRİSİNDE MALİYET VE TOPLAM FAKTÖR VERİMLİLİĞİ. Gürkan ÇALMAŞUR TÜRK OTOMOTİV ENDÜSTRİSİNDE MALİYET VE TOPLAM FAKTÖR VERİMLİLİĞİ Gürkan ÇALMAŞUR Dokora Tezi İkisa Anabilim Dalı Prof. Dr. Muammer YAYLALI 2013 Her Hakkı Saklıdır T.C. ATATÜRK ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER

Detaylı

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-8 / 24 Mayıs 2010 EKONOMİ NOTLARI

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-8 / 24 Mayıs 2010 EKONOMİ NOTLARI Türkiye Cumhuriye Merkez Bankası Sayı: 2010-8 / 24 Mayıs 2010 EKONOMİ NOTLARI TCMB Faiz Kararlarının Piyasa Faizleri Ve Hisse Senedi Piyasaları Üzerine Ekisi Mura Duran Refe Gürkaynak Pınar Özlü Deren

Detaylı

Bölüm 3 HAREKETLİ ORTALAMALAR VE DÜZLEŞTİRME YÖNTEMLERİ

Bölüm 3 HAREKETLİ ORTALAMALAR VE DÜZLEŞTİRME YÖNTEMLERİ Bölüm HAREKETLİ ORTALAMALAR VE DÜZLEŞTİRME ÖNTEMLERİ Bu bölümde üç basi öngörü yönemi incelenecekir. 1) Naive, 2)Oralama )Düzleşirme Geçmiş Dönemler Şu An Gelecek Dönemler * - -2-1 +1 +2 + Öngörü yönemi

Detaylı

İnönü Bulvarı No:27, 06490, Bahçelievler / Ankara-Türkiye hasan.tiryaki@euas.gov.tr, mehmet.bulut@euas.gov.tr. ikocaarslan@kku.edu.

İnönü Bulvarı No:27, 06490, Bahçelievler / Ankara-Türkiye hasan.tiryaki@euas.gov.tr, mehmet.bulut@euas.gov.tr. ikocaarslan@kku.edu. Termik Sanralların Konrol Sisemlerinde Teknolojik Gelişmeler ve Verimlilik Technologic Developmens on Conrol Sysems of Thermal Power Plans and Efficiency Hasan TİRYAKİ 1, Mehme BULUT 2, İlhan KOCAARSLAN

Detaylı

ELEKTRİK DAĞITIM BÖLGELERİNDE UYGULANACAK FİYAT EŞİTLEME MEKANİZMASI HAKKINDA TEBLİĞ

ELEKTRİK DAĞITIM BÖLGELERİNDE UYGULANACAK FİYAT EŞİTLEME MEKANİZMASI HAKKINDA TEBLİĞ ELEKTRİK DAĞITIM BÖLGELERİNDE UYGULANACAK FİYAT EŞİTLEME MEKANİZMASI HAKKINDA TEBLİĞ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Hukuki Dayanak, Tanımlar ve Kısalmalar Amaç ve kapsam MADDE 1- (1Bu Tebliğ, 4628 sayılı

Detaylı

KONYA İLİ SICAKLIK VERİLERİNİN ÇİFTDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELİ İLE MODELLENMESİ

KONYA İLİ SICAKLIK VERİLERİNİN ÇİFTDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELİ İLE MODELLENMESİ KONYA İLİ SICAKLIK VERİLERİNİN ÇİFTDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELİ İLE MODELLENMESİ İsmail KINACI 1, Aşır GENÇ 1, Galip OTURANÇ, Aydın KURNAZ, Şefik BİLİR 3 1 Selçuk Üniversiesi, Fen-Edebiya Fakülesi İsaisik

Detaylı

TCMB FAĐZ KARARLARININ HĐSSE SENEDĐ PĐYASALARI ÜZERĐNE ETKĐSĐ

TCMB FAĐZ KARARLARININ HĐSSE SENEDĐ PĐYASALARI ÜZERĐNE ETKĐSĐ Cenral Bank Review Vol. 10 (July 2010), pp.23-32 ISSN 1303-0701 prin / 1305-8800 online 2010 Cenral Bank of he Republic of Turkey hp://www.cmb.gov.r/research/review/ TCMB FAĐZ KARARLARININ HĐSSE SENEDĐ

Detaylı

AYÇİÇEK VE SOYA YAĞI İTHALAT TALEBİNİN ANALİZİ

AYÇİÇEK VE SOYA YAĞI İTHALAT TALEBİNİN ANALİZİ AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ ZİRAAT FAKÜLTESİ DERGİSİ,, 15(),71-79 AYÇİÇEK VE SOYA YAĞI İTHALAT TALEBİNİN ANALİZİ Selim Adem HATIRLI Vecdi DEMİRCAN Ali Rıza AKTAŞ Süleyman Demirel Üniversiesi Ziraa Fakülesi Tarım

Detaylı

YER ALTI DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI. BİRİNCİ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve İstenecek Veriler

YER ALTI DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI. BİRİNCİ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve İstenecek Veriler YER ALTI DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI BİRİNCİ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve İsenecek Veriler BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç Madde

Detaylı

Box-Jenkıns Modelleri ile Aylık Döviz Kuru Tahmini Üzerine Bir Uygulama

Box-Jenkıns Modelleri ile Aylık Döviz Kuru Tahmini Üzerine Bir Uygulama Kocaeli Üniversiesi Sosyal Bilimler Ensiüsü Dergisi (6) 2003 / 2 : 49-62 Box-Jenkıns Modelleri ile Aylık Döviz Kuru Tahmini Üzerine Bir Uygulama Hüdaverdi Bircan * Yalçın Karagöz ** Öze: Bu çalışmada geleceği

Detaylı

DOĞAL GAZ DEPOLAMA ġġrketlerġ ĠÇĠN TARĠFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI. BĠRĠNCĠ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve Ġstenecek Veriler

DOĞAL GAZ DEPOLAMA ġġrketlerġ ĠÇĠN TARĠFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI. BĠRĠNCĠ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve Ġstenecek Veriler DOĞAL GAZ DEPOLAMA ġġrketlerġ ĠÇĠN TARĠFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI BĠRĠNCĠ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve Ġsenecek Veriler BĠRĠNCĠ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç ve kapsam Madde

Detaylı

SIVILAŞTIRILMIŞ DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI

SIVILAŞTIRILMIŞ DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI SIVILAŞTIRILMIŞ DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI BİRİNCİ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve İsenecek Veriler BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç

Detaylı

TÜRKİYE'DE ŞEKER FİYATLARINDAKİ DEĞİŞİMİN OLASI ETKİLERİNİN TAHMİNİ: BİR SİMÜLASYON DENEMESİ

TÜRKİYE'DE ŞEKER FİYATLARINDAKİ DEĞİŞİMİN OLASI ETKİLERİNİN TAHMİNİ: BİR SİMÜLASYON DENEMESİ TÜRKİYE'DE ŞEKER FİYATLARINDAKİ DEĞİŞİMİN OLASI ETKİLERİNİN TAHMİNİ: BİR SİMÜLASYON DENEMESİ Yrd.DoçDr. Halil FİDAN Doç.Dr. Erdemir GÜNDOĞMUŞ rof.dr. Ahme ÖZÇELİK 1.GİRİŞ Şekerpancarı önemli arım ürünlerimizden

Detaylı

KAMU SERMAYESİ VE ÜRETKENLİK İLİŞKİSİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ

KAMU SERMAYESİ VE ÜRETKENLİK İLİŞKİSİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ T.C. ANKARA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İKTİSAT ANABİLİM DALI KAMU SERMAYESİ VE ÜRETKENLİK İLİŞKİSİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ Yüksek Lisans Tezi Nilay ÜNSAL Ankara-2012 T.C. ANKARA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL

Detaylı

Öğr. Gör. Selçuk ŞİMŞEK İlköğretim Bölümü Sınıf Öğretmenliği Ana Bilim Dalı Eğitim Fakültesi.Pamukkale Üniversitesi

Öğr. Gör. Selçuk ŞİMŞEK İlköğretim Bölümü Sınıf Öğretmenliği Ana Bilim Dalı Eğitim Fakültesi.Pamukkale Üniversitesi PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM FAKÜLTESİ SINIF ÖĞRETMENLİĞİ BÖLÜMÜ 2. SINIF ÖĞRENCİLERİNİN BEDEN EĞİTİMİ ve OYUN DERSİNİ SAĞLIK ve SAĞLANAN OLANAKLAR AÇISINDAN DEĞERLENDİRMELERİ Öğr. Gör. Selçuk ŞİMŞEK

Detaylı

Türkiye de Kırmızı Et Üretiminin Box-Jenkins Yöntemiyle Modellenmesi ve Üretim Projeksiyonu

Türkiye de Kırmızı Et Üretiminin Box-Jenkins Yöntemiyle Modellenmesi ve Üretim Projeksiyonu Hayvansal Üreim 53(): 3-39, 01 Araşırma Türkiye de Kırmızı E Üreiminin Box-Jenkins Yönemiyle Modellenmesi ve Üreim Projeksiyonu Şenol Çelik Ankara Üniversiesi Fen Bilimleri Ensiüsü Zooekni Anabilim Dalı

Detaylı

TRANSİSTÖRLÜ YÜKSELTEÇLER

TRANSİSTÖRLÜ YÜKSELTEÇLER Karadeniz Teknik Üniversiesi Mühendislik Fakülesi * Elekrik-Elekronik Mühendisliği Bölümü Elekronik Anabilim Dalı * Elekronik Laborauarı I 1. Deneyin Amacı TRANSİSTÖRLÜ YÜKSELTEÇLER Transisörlerin yükseleç

Detaylı

DEMĐRYOLLARINDA TOPLAM FAKTÖR ÜRETĐM ANALĐZĐ

DEMĐRYOLLARINDA TOPLAM FAKTÖR ÜRETĐM ANALĐZĐ DEMĐRYOLLARINDA TOPLAM FAKTÖR ÜRETĐM ANALĐZĐ Yasemin MENEKŞE Eylül 2006 DENĐZLĐ DEMĐRYOLLARINDA TOPLAM FAKTÖR ÜRETĐM ANALĐZĐ Pamukkale Üniversiesi Fen Bilimleri Ensiüsü Yüksek Lisans Tezi Đnşaa Mühendisliği

Detaylı

SORU SETİ 02 (REVİZE EDİLDİ) FİNAL KONULARI

SORU SETİ 02 (REVİZE EDİLDİ) FİNAL KONULARI Ekonomeri 8 Ocak, 0 Gazi Üniversiesi İkisa Bölümü SORU SETİ 0 (REVİZE EDİLDİ) FİNAL KONULARI PROBLEM Aşağıda verilen avuk ei alebi fonksiyonunu düşününüz (960-98): lny = β + β ln X + β ln X + β ln X +

Detaylı

VERİMLİLİK, TEKNOLOJİ VE ETKİNLİK (AVRUPA BİRLİĞİ NE ÜYE VE ADAY ÜLKELERİN PERFORMANS ÖLÇÜMÜ)

VERİMLİLİK, TEKNOLOJİ VE ETKİNLİK (AVRUPA BİRLİĞİ NE ÜYE VE ADAY ÜLKELERİN PERFORMANS ÖLÇÜMÜ) Akademik Araşırmalar ve Çalışmalar ergisi / Journal of Academic Researches and Sudies Yıl 6 - Saı Kasım 24 / Volume 6 - Number November 24 Alınış Tarihi: 26.9.24 Kabul Ediliş Tarihi: 3..24 VERİMLİLİK TEKNOLOJİ

Detaylı

BELİRSİZ FİYAT VE TALEP KOŞULLARI ALTINDA SATINALMA POLİTİKALARI. Ercan ŞENYİĞİT*

BELİRSİZ FİYAT VE TALEP KOŞULLARI ALTINDA SATINALMA POLİTİKALARI. Ercan ŞENYİĞİT* Erciyes Üniversiesi Fen Bilimleri Ensiüsü Dergisi 24 (1-2) 165-176 (2008) hp://fbe.erciyes.edu.r/ ISSN 1012-2354 BELİRSİZ FİYAT VE TALEP KOŞULLARI ALTINDA SATINALMA POLİTİKALARI ÖZET Ercan ŞENYİĞİT* Erciyes

Detaylı

BİRİM KÖK TESTLERİNDE YAPISAL KIRILMA ZAMANININ İÇSEL OLARAK BELİRLENMESİ PROBLEMİ: ALTERNATİF YAKLAŞIMLARIN PERFORMANSLARI

BİRİM KÖK TESTLERİNDE YAPISAL KIRILMA ZAMANININ İÇSEL OLARAK BELİRLENMESİ PROBLEMİ: ALTERNATİF YAKLAŞIMLARIN PERFORMANSLARI BİRİM KÖK TESTLERİNDE YAPISAL KIRILMA ZAMANININ İÇSEL OLARAK BELİRLENMESİ PROBLEMİ: ALTERNATİF YAKLAŞIMLARIN PERFORMANSLARI Arş. Gör. Furkan EMİRMAHMUTOĞLU Yrd. Doç. Dr. Nezir KÖSE Arş. Gör. Yeliz YALÇIN

Detaylı

GEFRAN PID KONTROL CİHAZLARI

GEFRAN PID KONTROL CİHAZLARI GEFRAN PID KONTROL CİHAZLARI GENEL KONTROL YÖNTEMLERİ: ON - OFF (AÇIK-KAPALI) KONTROL SİSTEMLERİ: Bu eknik en basi konrol ekniğidir. Ölçülen değer (), se değerinin () üzerinde olduğunda çıkış sinyali açılır,

Detaylı

EŞANLI DENKLEMLİ MODELLER

EŞANLI DENKLEMLİ MODELLER EŞANLI DENKLEMLİ MODELLER EŞANLI DENKLEMLİ MODELLER Eşanlı denklem siseminde, Y den X e ve X den Y ye karşılıklı iki yönlü eki vardır. Y ile X arasındaki karşılıklı ilişki nedeniyle ek denklemli bir model

Detaylı

DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY)

DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY) DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA DUALİTE (DUALITY) 1 DOĞRUSAL PROGRAMLAMADA İKİLİK (DUALİTE-DUALITY) Doğrusal programlama modelleri olarak adlandırılır. Aynı modelin değişik bir düzende oluşturulmasıyla Dual (İkilik)

Detaylı

Effects of Agricultural Support and Technology Policies on Corn Farming in Çukurova Region

Effects of Agricultural Support and Technology Policies on Corn Farming in Çukurova Region MPRA Munich Personal RePEc Archive Effecs of Agriculural Suppor and Technology Policies on Corn Farming in Çukurova Region Erkan Akas and Oğuz Yurdakul Universiy of Cukurova Dep. Agriculural Economics,

Detaylı

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DOĞALGAZ TÜKETİM TAHMİNİ

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DOĞALGAZ TÜKETİM TAHMİNİ Aaürk Ü. İİBF Dergisi, 0. Ekonomeri ve İsaisik Sempozyumu Özel Sayısı, 20 463 YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DOĞALGAZ TÜKETİM TAHMİNİ Oğuz KAYNAR Serkan TAŞTAN 2 Ferhan DEMİRKOPARAN 3 Öze: Doğalgaz emini nokasında

Detaylı

YATIRIM KARARLARININ DEĞERLENDİRİLMESİNDE REEL OPSİYONLAR YAKLAŞIMI VE HAZIR GİYİM SEKTÖRÜNE BİR UYGULAMASI

YATIRIM KARARLARININ DEĞERLENDİRİLMESİNDE REEL OPSİYONLAR YAKLAŞIMI VE HAZIR GİYİM SEKTÖRÜNE BİR UYGULAMASI YATIRIM KARARLARININ DEĞERLENDİRİLMESİNDE REEL OPSİYONLAR YAKLAŞIMI VE HAZIR GİYİM SEKTÖRÜNE BİR UYGULAMASI REEL OPTIONS AND APPROACH FOR EVALUATION OF INVESTMENT DECISIONS AND AN APPLICATION SAMPLE FOR

Detaylı

KAMU BANKALARININ FİNANSAL ETKİNLİĞİ 1. Financial Efficiency of Public Banks

KAMU BANKALARININ FİNANSAL ETKİNLİĞİ 1. Financial Efficiency of Public Banks KAMU BANKALARININ FİNANSAL ETKİNLİĞİ 1 Financial Efficiency of Public Banks Ersan ÖZGÜR 2 ÖZET Globalleşme sürecinde liberal ekonominin giderek ağırlık kazanması ile birlikte özelleştirme çalışmaları üzerinde

Detaylı

Teknolojik bir değişiklik veya üretim arttırıcı bir yatırımın sonucunda ihracatta, üretim miktarında vs. önemli artışlar olabilir.

Teknolojik bir değişiklik veya üretim arttırıcı bir yatırımın sonucunda ihracatta, üretim miktarında vs. önemli artışlar olabilir. YAPISAL DEĞİŞİKLİK Zaman serileri bazı nedenler veya bazı fakörler arafından ekilenerek zaman içinde değişikliklere uğrayabilirler. Bu değişim ikisadi kriz, ikisa poliikalarında yapılan değişiklik, eknolojik

Detaylı

ALLIANZ YAŞAM VE EMEKLİLİK A.Ş. KOÇ İŞTİRAK ENDEKSİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU İÇTÜZÜĞÜ

ALLIANZ YAŞAM VE EMEKLİLİK A.Ş. KOÇ İŞTİRAK ENDEKSİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU İÇTÜZÜĞÜ FONUN KURULUŞ AMACI ALLIANZ YAŞAM VE EMEKLİLİK A.Ş. KOÇ İŞTİRAK ENDEKSİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU İÇTÜZÜĞÜ MADDE 1 - Yapı Kredi Emeklilik A.Ş. arafından 4632 sayılı Bireysel Emeklilik Tasarruf ve Yaırım Sisemi

Detaylı

EM302 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI 2. YARIYILİÇİ SINAVI Y.Doç.Dr. Özgür Kabak SORULAR VE CEVAPLAR

EM302 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI 2. YARIYILİÇİ SINAVI Y.Doç.Dr. Özgür Kabak SORULAR VE CEVAPLAR EM302 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI 2. YARIYILİÇİ SINAVI Y.Doç.Dr. Özgür Kabak 28.12.2012 SORULAR VE LAR 1. Ayşe kırmızı başlığı ile şirin ve yardımsever bir kızdır. Her gün annesinin pişirdiği yemekleri babaannesine

Detaylı

FİZİK-II DERSİ LABORATUVARI ( FL 2 4 )

FİZİK-II DERSİ LABORATUVARI ( FL 2 4 ) FİZİK-II DERSİ LABORATUVARI ( FL 2 4 ) KURAM: Kondansaörün Dolma ve Boşalması Klasik olarak bildiğiniz gibi, iki ileken paralel plaka arasına dielekrik (yalıkan) bir madde konulursa kondansaör oluşur.

Detaylı

İŞSİZLİK VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİNDE ASİMETRİ ASYMMETRY IN THE RELATIONSHIP BETWEEN UNEMPLOYMENT AND ECONOMIC GROWTH

İŞSİZLİK VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİNDE ASİMETRİ ASYMMETRY IN THE RELATIONSHIP BETWEEN UNEMPLOYMENT AND ECONOMIC GROWTH Doğuş Üniversiesi Dergisi, (), 57-65 İŞSİZLİK VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİNDE ASİMETRİ ASYMMETRY IN THE RELATIONSHIP BETWEEN UNEMPLOYMENT AND ECONOMIC GROWTH Serve CEYLAN Giresun Üniversiesi İİBF, İkisa

Detaylı

DATA ENVELOPMENT ANALYSIS AND AN APPLICATION IN BANKING SECTOR

DATA ENVELOPMENT ANALYSIS AND AN APPLICATION IN BANKING SECTOR C.4, S.3 Veri Zarflama Analizi ve Bankacılık Sektöründe Bir Uygulama Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Y.2009, C.4, S.3 s.30 326. Suleyman Demirel University The

Detaylı

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-6 / 1 Nisan 2010 EKONOMİ NOTLARI FİNANSAL STRES VE İKTİSADİ FAALİYET -10 -15 -20.

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-6 / 1 Nisan 2010 EKONOMİ NOTLARI FİNANSAL STRES VE İKTİSADİ FAALİYET -10 -15 -20. Cumhuriye Merkez Bankası Sayı: 2010-6 / 1 Nisan 2010 EKONOMİ NOTLARI FİNANSAL STRES VE İKTİSADİ FAALİYET Selim Elekdağ İbrahim Burak Kanlı Absrac: This noe examines he ineracion beween financial sress

Detaylı

A Study on the Estimation of Supply Response of Cotton in Cukurova Region

A Study on the Estimation of Supply Response of Cotton in Cukurova Region MPRA Munich Personal RePEc Archive A Sudy on he Esimaion of Suly Resonse of Coon in Cukurova Region Erkan Akas Faculy of Economics & Admin.Sciences a BIGA 2006 Online a h://mra.ub.uni-muenchen.de/8648/

Detaylı

Yeniden Yapılandırma Döneminde Türk Bankacılık Sektöründe Verimlilik Değişimi

Yeniden Yapılandırma Döneminde Türk Bankacılık Sektöründe Verimlilik Değişimi YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2007 Cil:4 Saı: Celal Baar Üniversiesi İ.İ.B.F. MANİSA Yeniden Yapılandırma Döneminde Türk Bankacılık Seköründe Verimlilik Değişimi Prof. Dr. Semra ÖNCÜ Celal Baar Üniversiesi İ.İ.B.F.

Detaylı

DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıtılmış Gecikme ve Otoregresiv Modeller

DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıtılmış Gecikme ve Otoregresiv Modeller DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıılmış Gecikme ve Ooregresiv Modeller 1 Zaman serisi modellerinde, bağımlı değişken Y nin zamanındaki değerleri, bağımsız X değişkenlerinin zamanındaki cari

Detaylı

TARIMSAL EKONOMİ VE POLİTİKA GELİŞTİRME ENSTİTÜSÜ TEPGE

TARIMSAL EKONOMİ VE POLİTİKA GELİŞTİRME ENSTİTÜSÜ TEPGE TARIMSAL EKONOMİ VE POLİTİKA GELİŞTİRME ENSTİTÜSÜ TEPGE TÜRKİYE DE TARIMSAL ARAŞTIRMA GELİŞTİRME YAYIM POLİTİKALARI VE TARIMSAL BÜYÜME İLİŞKİLERİ Dr. O. Seda SUBAŞI Prof. Dr. M. Neca ÖREN Çukurova Üniversiesi

Detaylı

TÜSİAD - KOÇ ÜNİVERSİTESİ EKONOMİK ARAŞTIRMA FORUMU KONFERANSI. Zafer A. YAVAN - TÜSİAD Yasemin TÜRKER KAYA - BDDK

TÜSİAD - KOÇ ÜNİVERSİTESİ EKONOMİK ARAŞTIRMA FORUMU KONFERANSI. Zafer A. YAVAN - TÜSİAD Yasemin TÜRKER KAYA - BDDK Üreim Fonksiyonu Yaklaşımına Vurguyla Poansiyel Çıkı Açığı Tahmin Eme Yönemleri ve Yapısal İşsizlik Öğesi: Lieraür Değerlendirmesi ve Türkiye Örneği TÜSİAD - KOÇ ÜNİVERSİTESİ EKONOMİK ARAŞTIRMA FORUMU

Detaylı

T C İSTANBUL KÜLTÜR ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ ÇELİK KAPI SEKTÖRÜNDE AHŞAP BÖLÜMÜ İÇİN ÜRETİM - DAĞITIM PLANLAMA MODELİ

T C İSTANBUL KÜLTÜR ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ ÇELİK KAPI SEKTÖRÜNDE AHŞAP BÖLÜMÜ İÇİN ÜRETİM - DAĞITIM PLANLAMA MODELİ T C İSTANBUL KÜLTÜR ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ ÇELİK KAPI SEKTÖRÜNDE AHŞAP BÖLÜMÜ İÇİN ÜRETİM - DAĞITIM PLANLAMA MODELİ YÜKSEK LİSANS TEZİ Ümi KAVİ Anabilim Dalı : Sosyal Bilimler Ensiüsü Programı

Detaylı

ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTI

ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTI ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTI ÇOKLU DOĞRUSALLIĞIN ANLAMI Çoklu doğrusal bağlanı; Bağımsız değişkenler arasında doğrusal (yada doğrusala yakın) ilişki olmasıdır... r xx i j paramereler belirlenemez hale gelir.

Detaylı

Cengiz ÖZYÜREK 1 Yunus PINARKAYA 2 Erol TAŞ 3. Geliş Tarihi: / Düzenleme Tarihi: / Kabul Tarihi:

Cengiz ÖZYÜREK 1 Yunus PINARKAYA 2 Erol TAŞ 3. Geliş Tarihi: / Düzenleme Tarihi: / Kabul Tarihi: ODÜ SOBIAD Ordu Üniversiesi Sosyal Bilimler Araşırmaları Dergisi, 6(3), 657-664, Aralık 2016 ODU Journal of Social Science Research, 6(3), 657-664 December, 2016 Işık Üniesinde Öğrencilerin Başarıları

Detaylı

İŞSİZLİK VE İNTİHAR İLİŞKİSİ: 1975 2005 VAR ANALİZİ Ferhat TOPBAŞ *

İŞSİZLİK VE İNTİHAR İLİŞKİSİ: 1975 2005 VAR ANALİZİ Ferhat TOPBAŞ * İşsizlik ve İnihar İlişkisi: 1975 2005 Var Analizi 161 İŞSİZLİK VE İNTİHAR İLİŞKİSİ: 1975 2005 VAR ANALİZİ Ferha TOPBAŞ * ÖZET İşsizlik, birey üzerinde olumsuz birçok soruna neden olan karmaşık bir olgudur.

Detaylı

ZAMAN SERİLERİ TAHMİNİNDE ARIMA-MLP MELEZ MODELİ

ZAMAN SERİLERİ TAHMİNİNDE ARIMA-MLP MELEZ MODELİ Aaürk Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cil: 23, Sayı: 3, 2009 4 ZAMAN SERİLERİ TAHMİNİNDE ARIMA-MLP MELEZ MODELİ Oğuz KAYNAR (*) Serkan TAŞTAN (**) Öze: Bu çalışmada zaman serilerinin ahmini

Detaylı

FORECASTING TOURISM DEMAND BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND TIME SERIES METHODS: A COMPARATIVE ANALYSIS IN INBOUND TOURISM DEMAND TO ANTALYA

FORECASTING TOURISM DEMAND BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND TIME SERIES METHODS: A COMPARATIVE ANALYSIS IN INBOUND TOURISM DEMAND TO ANTALYA Süleyman Demirel Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi Dergisi Y.2009, C.14, S.1 s.99-114. Suleyman Demirel Universiy The Journal of Faculy of Economics and Adminisraive Sciences Y.2009, Vol.14,

Detaylı

TİGEM İŞLETMELERİNDE TEKNİK ETKİNLİK, ÖLÇEK ETKİNLİĞİ, TEKNİK İLERLEME, ETKİNLİKTEKİ DEĞİŞME VE VERİMLİLİK ANALİZİ:

TİGEM İŞLETMELERİNDE TEKNİK ETKİNLİK, ÖLÇEK ETKİNLİĞİ, TEKNİK İLERLEME, ETKİNLİKTEKİ DEĞİŞME VE VERİMLİLİK ANALİZİ: TİGEM İŞLETMELERİNDE TEKNİK ETKİNLİK, ÖLÇEK ETKİNLİĞİ, TEKNİK İLERLEME, ETKİNLİKTEKİ DEĞİŞME VE VERİMLİLİK ANALİZİ:9992003 Doç. Dr. Mehme CANDEMİR Doç. Dr. Eruğrul DELİKTAŞ Ocak 2006 ANKARA YAYIN NO: 4

Detaylı

BÖLÜM-9 TAŞKIN ÖTELENMESİ (FLOOD ROUTING)

BÖLÜM-9 TAŞKIN ÖTELENMESİ (FLOOD ROUTING) BÖLÜM-9 TAŞKIN ÖTELENMEİ (FLD RUTING) 9. GİRİŞ Tarih göseriyor ki pek çok medeniye kurulurken, insanlar için suyun vazgeçilmez öneminden dolayı akarsu kenarları ercih edilmişir. Bunun içme ve sulama suyunu

Detaylı

FEN BİLGİSİ ÖĞRETMEN ADAYLARININ ÇÖZELTİLER KİMYASINI ÖĞRENMELERİNE İŞBİRLİKLİ ÖĞRENME YÖNTEMİNİN ETKİLERİNİN ARAŞTIRILMASI

FEN BİLGİSİ ÖĞRETMEN ADAYLARININ ÇÖZELTİLER KİMYASINI ÖĞRENMELERİNE İŞBİRLİKLİ ÖĞRENME YÖNTEMİNİN ETKİLERİNİN ARAŞTIRILMASI GAZİ ÜNİVERSİTESİ KIRŞEHİR EĞİTİM FAKÜLTESİ, Cil 6, Sayı 2,(2005), 197-207 197 FEN BİLGİSİ ÖĞRETMEN ADAYLARININ ÇÖZELTİLER KİMYASINI ÖĞRENMELERİNE İŞBİRLİKLİ ÖĞRENME YÖNTEMİNİN ETKİLERİNİN ARAŞTIRILMASI

Detaylı

Türkiye nin Kabuklu Fındık Üretiminde Üretim-Fiyat İlişkisinin Koyck Yaklaşımı İle Analizi

Türkiye nin Kabuklu Fındık Üretiminde Üretim-Fiyat İlişkisinin Koyck Yaklaşımı İle Analizi TÜRK TARIM ve DOĞA BİLİMLERİ DERGİSİ TURKISH JOURNAL of AGRICULTURAL and NATURAL SCIENCES www.urkjans.com Türkiye nin Kabuklu Fındık Üreiminde Üreim-Fiya İlişkisinin Koyck Yaklaşımı İle Analizi Şenol ÇELİK*

Detaylı

PNÖMATİK TAŞIMA SİSTEMLERİ VE OPTİMUM TAŞIMA HIZININ BELİRLENMESİNDE KULLANILAN EŞİTLİKLER

PNÖMATİK TAŞIMA SİSTEMLERİ VE OPTİMUM TAŞIMA HIZININ BELİRLENMESİNDE KULLANILAN EŞİTLİKLER 105 PNÖMATİK TAŞIMA SİSTEMLERİ VE OPTİMM TAŞIMA HIZININ BELİRLENMESİNDE KLLANILAN EŞİTLİKLER Faih YILMAZ ÖZET Kaı akışkanların (oz,küçük aneli) aşınmasında kullanılan sisemlerden biriside Pnömaik Tasıma

Detaylı

STRUCTURAL CHANGE AND PRODUCTIVITY IN THE SERVICE SECTOR OF TURKEY TÜRKİYE HİZMET SEKTÖRÜNDE YAPISAL DEĞİŞİM VE ÜRETKENLİK

STRUCTURAL CHANGE AND PRODUCTIVITY IN THE SERVICE SECTOR OF TURKEY TÜRKİYE HİZMET SEKTÖRÜNDE YAPISAL DEĞİŞİM VE ÜRETKENLİK STRUCTURAL CHANGE AND PRODUCTIVITY IN THE SERVICE SECTOR OF TURKEY Zühal Yursızoğlu 1 Cumhuriye Universiy, Turkey. yursiz@gmail.com Yılmaz Kılıçaslan, Anadolu Universiy, Turkey. ykilicaslan@anadolu.edu.r

Detaylı

BOBĐNLER. Bobinler. Sayfa 1 / 18 MANYETĐK ALANIN TEMEL POSTULATLARI. Birim yüke elektrik alan içerisinde uygulanan kuvveti daha önce;

BOBĐNLER. Bobinler. Sayfa 1 / 18 MANYETĐK ALANIN TEMEL POSTULATLARI. Birim yüke elektrik alan içerisinde uygulanan kuvveti daha önce; BOBĐER MAYETĐK AAI TEME POSTUATARI Birim yüke elekrik alan içerisinde uygulanan kuvvei daha önce; F e = qe formülüyle vermişik. Manyeik alan içerisinde ise bununla bağlanılı olarak hareke halindeki bir

Detaylı

YAPAY SİNİR AĞLARI VE ARIMA MODELLERİNİN MELEZ YAKLAŞIMI İLE ZAMAN SERİLERİNDE ÖNGÖRÜ

YAPAY SİNİR AĞLARI VE ARIMA MODELLERİNİN MELEZ YAKLAŞIMI İLE ZAMAN SERİLERİNDE ÖNGÖRÜ YAPAY SİNİR AĞLARI VE ARIMA MODELLERİNİN MELEZ YAKLAŞIMI İLE ZAMAN SERİLERİNDE ÖNGÖRÜ Erol EĞRİOĞLU Haceepe Üniversiesi, Fen Fakülesi, İsaisik Bölümü, 06532, Beyepe, Ankara, TÜRKİYE, erole@haceepe.edu.r

Detaylı

NL lmk : NU t k : Y t lmk : TEF t : E ijmlk : Q t mlk :

NL lmk : NU t k : Y t lmk : TEF t : E ijmlk : Q t mlk : TİMAK-Tasarım İmala Analiz Kongresi 26-28 Nisan 2006 - BALIKESİR OTOMATİK YÖNLENDİRİCİLİ ARAÇ SİSTEMLERİNİN YENİDEN TASARIMI İÇİN BİR MATEMATİKSEL MODELLEME YAKLAŞIMI KALENDER, Yeşim, TÜRKBEY, Orhan Gazi

Detaylı

Temelleri. Doç.Dr.Ali Argun Karacabey

Temelleri. Doç.Dr.Ali Argun Karacabey Doğrusal Programlamanın Temelleri Doç.Dr.Ali Argun Karacabey Doğrusal Programlama Nedir? Bir Doğrusal Programlama Modeli doğrusal kısıtlar altında bir doğrusal ğ fonksiyonun değerini ğ maksimize yada minimize

Detaylı

Yenilenebilir Enerji Kaynaklarına Geçiş Sürecinin Planlanmasında Doğrusal En İyileme Tekniğinin Kullanılması

Yenilenebilir Enerji Kaynaklarına Geçiş Sürecinin Planlanmasında Doğrusal En İyileme Tekniğinin Kullanılması Yenilenebilir Enerji Kaynaklarına Geçiş Sürecinin Planlanmasında Doğrusal En İyileme Tekniğinin Kullanılması Ahu Soylu, Mein Türkay* Koç Üniversiesi Endüsri Mühendisliği Bölümü Sarıyer, İsanbul ahusoylu@ku.edu.r,

Detaylı

Bölüm 9 FET li Yükselteçler

Bölüm 9 FET li Yükselteçler Bölüm 9 FET li Yükseleçler DENEY 9-1 Orak-Kaynaklı (CS) JFET Yükseleç DENEYİN AMACI 1. Orak kaynaklı JFET yükselecin öngerilim düzenlemesini anlamak. 2. Orak kaynaklı JFET yükselecin saik ve dinamik karakerisiklerini

Detaylı

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE NİĞDE BÖLGESİNİN ELEKTRİK YÜK TAHMİNİ

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE NİĞDE BÖLGESİNİN ELEKTRİK YÜK TAHMİNİ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE NİĞDE BÖLGESİNİN ELEKRİK YÜK AHMİNİ anku YALÇINÖZ Saadedin HERDEM Ulaş EMİNOĞLU Niğde Üniversiesi, Mühendislik-Mimarlık Fakülesi Elekrik-Elekronik Mühendisliği Bölümü, Niğde 5 /

Detaylı

SON YILLARDA ÎÇ TİCARET HADLERİ YÖNÜNDE TARIM SEKTÖRÜNÜN DURUMU

SON YILLARDA ÎÇ TİCARET HADLERİ YÖNÜNDE TARIM SEKTÖRÜNÜN DURUMU SON YILLARDA ÎÇ TİCARET HADLERİ YÖNÜNDE TARIM SEKTÖRÜNÜN DURUMU Uzman Ergün ŞİMŞEK* Prof. Dr. Halil ÇİVİ* Yrd. Doç. Dr. A. Zafer GÜRLER* Genel olarak ekonomik gelişme, uzun vadede göreceli olarak, sanayi

Detaylı

PERAKENDE SEKTÖRÜNDE KATEGORĐ BAZLI TALEP TAHMĐN VE SĐPARĐŞ SĐSTEMĐ UYGULAMASI

PERAKENDE SEKTÖRÜNDE KATEGORĐ BAZLI TALEP TAHMĐN VE SĐPARĐŞ SĐSTEMĐ UYGULAMASI YILDIZ TEKNĐK ÜNĐVERSĐTESĐ FEN BĐLĐMLERĐ ENSTĐTÜSÜ PERAKENDE SEKTÖRÜNDE KATEGORĐ BAZLI TALEP TAHMĐN VE SĐPARĐŞ SĐSTEMĐ UYGULAMASI Endüsri Mühendisi Didem GÖKCEL FBE Endüsri Mühendisliği Anabilim Dalı Endüsri

Detaylı

BÖLÜM 5 İKTİSAT POLİTİKALARININ UZUN DÖNEMLİ BÜYÜMEYE ETKİLERİ: İÇSEL BÜYÜME TEORİLERİ ÇERÇEVESİNDE DEĞERLENDİRME

BÖLÜM 5 İKTİSAT POLİTİKALARININ UZUN DÖNEMLİ BÜYÜMEYE ETKİLERİ: İÇSEL BÜYÜME TEORİLERİ ÇERÇEVESİNDE DEĞERLENDİRME BÖLÜM 5 İKTİSAT POLİTİKALARININ UZUN DÖNEMLİ BÜYÜMEYE ETKİLERİ: İÇSEL BÜYÜME TEORİLERİ ÇERÇEVESİNDE DEĞERLENDİRME 42 Bu bölümde, büyüme sürecini uzun dönemde ekileyebilecek ikisa poliikalarınıı (vergileme,

Detaylı

2000-2006 Döneminde Türkiye de Faaliyet Gösteren Sigorta Şirketlerinin Etkinlik Değerlendirmesi

2000-2006 Döneminde Türkiye de Faaliyet Gösteren Sigorta Şirketlerinin Etkinlik Değerlendirmesi YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2007 Cil:14 Sayı:2 Celal Bayar Üniveriei İ.İ.B.F. MANİSA 2000-2006 Döneminde Türkiye de Faaliye Göeren Sigora Şirkelerinin Ekinlik Değerlendirmei Yrd. Doç. Dr. Cevde Alpekin KAYALI

Detaylı

İSTATİSTİK ANABİLİM DALI

İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Adnan KARAİBRAHİMOĞLU İNDEKS SAYILARIN KULLANIMI İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 27 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ İNDEKS

Detaylı

REEL KURLAR VE BALASSA- SAMUELSON HİPOTEZİ. Arş. Gör. Almıla BURGAÇ ÇİL

REEL KURLAR VE BALASSA- SAMUELSON HİPOTEZİ. Arş. Gör. Almıla BURGAÇ ÇİL REEL KURLAR VE BALASSA- SAMUELSON HİPOTEZİ Arş. Gör. Almıla BURGAÇ ÇİL Çalışmanın Amacı Finansal serbesinin başladığı 1990 sonrası dönemini kapsayan süreçe Türk Lirası nın değerlenmesinin Balassa- Samuelson

Detaylı

KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I

KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I KONU 4: DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODELİ İÇİN ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ I 4.1. Dışbükeylik ve Uç Nokta Bir d.p.p. de model kısıtlarını aynı anda sağlayan X X X karar değişkenleri... n vektörüne çözüm denir. Eğer bu

Detaylı

Su Yapıları II Aktif Hacim

Su Yapıları II Aktif Hacim 215-216 Bahar Su Yapıları II Akif Hacim Yrd. Doç. Dr. Burhan ÜNAL Bozok Üniversiesi Mühendislik Mimarlık Fakülesi İnşaa Mühendisliği Bölümü Yozga Yrd. Doç. Dr. Burhan ÜNAL Bozok Üniversiesi n aa Mühendisli

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 5 Sayı: 1 sh. 147 158 Ocak 2003

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 5 Sayı: 1 sh. 147 158 Ocak 2003 DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN ve MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cil: 5 Sayı: 1 sh. 147 158 Oak 003 MAKSİMUM GÜÇ NOKTAS İZLEYİCİLİ FOTOVOLTAİK SİSTEMLERİN OPTİMUM DİZAYN VE ÇALŞMA KOŞULLARNN ARAŞTRLMAS (NVESTGATON

Detaylı

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ 1 BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel

Detaylı

Hidrograf Analizi. Hiyetograf. Havza Çıkışı. Havza. Debi (m³/s) Hidrograf. Zaman (saat)

Hidrograf Analizi. Hiyetograf. Havza Çıkışı. Havza. Debi (m³/s) Hidrograf. Zaman (saat) Hidrograf Analizi Hiyeograf Havza Debi (m³/s) Havza Çıkışı Hidrograf Zaman (saa) 1 Hidrograf Q Hiyeograf Hidrograf Hidrograf Q Gecikme zamanı Pik Debi B Alçalma Eğrisi (Çekilme Yükselme Eğrisi (kabarma)

Detaylı

FEN ÖĞRETMENLERİ İÇİN YAPILANDIRMACI YAKLAŞIM TUTUM ÖLÇEĞİ ÜZERİNE BİR AÇIMLAYICI VE DOĞRULAYICI FAKTÖR ANALİZİ ÇALIŞMASI*

FEN ÖĞRETMENLERİ İÇİN YAPILANDIRMACI YAKLAŞIM TUTUM ÖLÇEĞİ ÜZERİNE BİR AÇIMLAYICI VE DOĞRULAYICI FAKTÖR ANALİZİ ÇALIŞMASI* FEN ÖĞRETMENLERİ İÇİN YAPILANDIRMACI YAKLAŞIM TUTUM ÖLÇEĞİ ÜZERİNE BİR AÇIMLAYICI VE DOĞRULAYICI FAKTÖR ANALİZİ ÇALIŞMASI* Ali Günay BALIM*** Teoman Kesercioğlu**** Didem İNEL** Erug EVREKLİ** ÖZET *Bu

Detaylı

Eurasian Journal of Researches in Social and Economics Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi ISSN:

Eurasian Journal of Researches in Social and Economics Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi ISSN: Eurasian Journal of Researches in Social and Economics Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araşırmaları Dergisi ISSN:2148-9963 www.asead.com Dr. Merer MERT Gazi Üniversiesi, İİBF, İkisa Bölümü merermer@gazi.edu.r

Detaylı

Ayhan Topçu Accepted: January 2012. ISSN : 1308-7304 ayhan_topcu@hotmail.com 2010 www.newwsa.com Ankara-Turkey

Ayhan Topçu Accepted: January 2012. ISSN : 1308-7304 ayhan_topcu@hotmail.com 2010 www.newwsa.com Ankara-Turkey ISSN:136-3111 e-journal of New World Sciences Academy 212, Volume: 7, Number: 1, Aricle Number: 3A47 NWSA-PHYSICAL SCIENCES Received: December 211 Ayhan Toçu Acceed: January 212 Fahrein Arslan Series :

Detaylı

13 Hareket. Test 1 in Çözümleri. 4. Konum-zaman grafiklerinde eğim hızı verir. v1 t

13 Hareket. Test 1 in Çözümleri. 4. Konum-zaman grafiklerinde eğim hızı verir. v1 t 3 Hareke Tes in Çözümleri X Y. cisminin siseme er- diği döndürme ekisi 3mgr olup yönü saa ibresinin ersinedir. cisminin siseme erdiği döndürme ekisi mgr olup yönü saa ibresi yönündedir. 3mgr daha büyük

Detaylı

: HOŞNUDĐYE MH.ŞAHĐN CD.NO:84 ESKĐŞEHĐR b ) Telefon ve Faks Numarası :222 2114000-222 3204920 c ) Elektronik Posta Adresi

: HOŞNUDĐYE MH.ŞAHĐN CD.NO:84 ESKĐŞEHĐR b ) Telefon ve Faks Numarası :222 2114000-222 3204920 c ) Elektronik Posta Adresi ESKĐŞEHĐR TEPEBAŞI BELEDĐYE BAŞKANLIĞI Tepebaşı Bölgesindeki Park ve Rekreasyon Alanları Bakım, Onarım ve Temizliği ile Zincirlikuyu Şaniyesindeki Sera, Fidanlık ve Aölyelerde Üreim Đçin Hizme Alımı işihizme

Detaylı

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ 1 İstatistik İstatistik, belirsizliğin veya eksik bilginin söz konusu olduğu durumlarda çıkarımlar yapmak ve karar vermek için sayısal verilerin

Detaylı

Bireysel emeklilik planlarında hedef fon büyüklüğüne ulaşmak için değişken katkı ve optimal yatırım stratejisi

Bireysel emeklilik planlarında hedef fon büyüklüğüne ulaşmak için değişken katkı ve optimal yatırım stratejisi İsaisikçiler Dergisi: İsaisik & Aküerya Journal of Saisicians: Saisics and Acuarial Sciences IDIA 9, 016,, 54-65 Geliş/Received:0.05.016, Kabul/Acceped: 16.11.016 www.isaisikciler.org Araşırma Makalesi

Detaylı

HİSSE SENEDİ PİYASALARINDA SÜRÜ DAVRANIŞI: BİST TE BİR ARAŞTIRMA HERDING IN STOCK MARKETS: A RESEARCH IN BIST Bahadır ERGÜN Hatice DOĞUKANLI

HİSSE SENEDİ PİYASALARINDA SÜRÜ DAVRANIŞI: BİST TE BİR ARAŞTIRMA HERDING IN STOCK MARKETS: A RESEARCH IN BIST Bahadır ERGÜN Hatice DOĞUKANLI Uluslararası Sosyal Araşırmalar Dergisi The Journal of Inernaional Social Research Cil: 8 Sayı: 40 Volume: 8 Issue: 40 Ekim 2015 Ocober 2015 www.sosyalarasirmalar.com Issn: 1307-9581 HİSSE SENEDİ PİYASALARINDA

Detaylı

MEH535 Örüntü Tanıma

MEH535 Örüntü Tanıma MEH535 Örünü Tanıma 4. Paramerik Sınıflandırma Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ Elekronik ve Haberleşme Mühendisliği Bölümü web: hp://akademikpersonel.kocaeli.edu.r/kemalg/ E-posa: kemalg@kocaeli.edu.r Paramerik

Detaylı

Modern endüstri tesislerinde yer alan en önemli

Modern endüstri tesislerinde yer alan en önemli Plasik Zincirli İleiciler, Tasarımları ve Plasik Zincir Baklasının Analizi Muharrem E. BOĞOÇLU, C. Okay AZELOĞLU Yıldız Teknik Üniversiesi Makina Fakülesi ÖZET Günümüzün modern endüsri esislerinde yer

Detaylı

= ae ), Nelder (1966) in geliştirdiği

= ae ), Nelder (1966) in geliştirdiği S.Ü. Ziraa Fakülesi Dergisi 18(34): (004) 11-19 SÜT SIĞIRLARINDA LAKTASYON EĞRİLERİNİN FARKLI MATEMATİK MODELLERLE BELİRLENMESİ VE KONTROL ARALIĞININ TESPİTİ 1 İsmail KESKİN Abdurrahman TOZLUCA Selçuk

Detaylı

SÜREKLİ, KARIŞTIRMALI POLİMERİZASYON REAKTÖRÜNÜN BENZETİMİ VE KONTROLÜ

SÜREKLİ, KARIŞTIRMALI POLİMERİZASYON REAKTÖRÜNÜN BENZETİMİ VE KONTROLÜ SÜREKLİ, KARIŞTIRMALI POLİMERİZASYON REAKTÖRÜNÜN BENZETİMİ VE KONTROLÜ Gülay ÖZKAN 1 İlkay ÇALIŞKAN 2 1,2 Kimya Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakülesi Ankara Üniversiesi, 06100, Beşevler, Ankara 1 e-posa:

Detaylı

Yeryüzünde Hareket. Test 1 in Çözümleri. 3. I. yol. K noktasından 30 m/s. hızla düşen cismin L 50 noktasındaki hızı m/s, M noktasındaki 30

Yeryüzünde Hareket. Test 1 in Çözümleri. 3. I. yol. K noktasından 30 m/s. hızla düşen cismin L 50 noktasındaki hızı m/s, M noktasındaki 30 4 eryüzünde Hareke es in Çözümleri. nokasından serbes bırakılan cisim, 4 lik yolu e 3 olmak üzere iki eşi zamanda alır. Cismin 4 yolu sonundaki ızının büyüklüğü ise yolu sonundaki ızının büyüklüğü olur..

Detaylı

Tarım Ekonomisi Dergisi

Tarım Ekonomisi Dergisi Tarım Ekonomisi Dergisi Turkish Journal of Agriculural Economics ISSN 1303-0183 hp://journal.arekoder.org ve AB Ülkelerinde Kırmızı E Üreiminde İşgücü Verimliliğinin Karşılaşırılması Ergün ŞİMŞEK1 1 Amasya

Detaylı

Dr. Yücel ÖZKARA, BSTB Verimlilik Genel Müdürlüğü Doç. Dr. Mehmet ATAK, Gazi Ün. Endüstri Müh. Bölümü

Dr. Yücel ÖZKARA, BSTB Verimlilik Genel Müdürlüğü Doç. Dr. Mehmet ATAK, Gazi Ün. Endüstri Müh. Bölümü Dr. Yücel ÖZKARA, BSTB Verimlilik Genel Müdürlüğü Doç. Dr. Mehmet ATAK, Gazi Ün. Endüstri Müh. Bölümü 6 Ekim 2015 İmalat Sanayinin Önemi Literatür Çalışmanın Amacı ve Kapsamı Metodoloji Temel Bulgular

Detaylı

EKONOMETRİ BÖLÜMLERİNİN GÖRECELİ PERFORMANSLARININ VERİ ZARFLAMA ANALİZİ YÖNTEMİYLE ÖLÇÜLMESİ: KPSS 2007 VERİLERİNE DAYALI BİR UYGULAMA

EKONOMETRİ BÖLÜMLERİNİN GÖRECELİ PERFORMANSLARININ VERİ ZARFLAMA ANALİZİ YÖNTEMİYLE ÖLÇÜLMESİ: KPSS 2007 VERİLERİNE DAYALI BİR UYGULAMA Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Journal of the Institute of Social Sciences Sayı Number 2, Sonbahar Autumn 2008, 221-232 EKONOMETRİ BÖLÜMLERİNİN GÖRECELİ PERFORMANSLARININ VERİ ZARFLAMA ANALİZİ YÖNTEMİYLE

Detaylı

BANKA KREDİ PORTFÖYLERİNİN YÖNETİMİNDE ÖDEMEME RİSKİ ANALİZİ: KALMAN FİLTRESİNE DAYANAN ALTERNATİF BİR YÖNTEM ÖNERİSİ

BANKA KREDİ PORTFÖYLERİNİN YÖNETİMİNDE ÖDEMEME RİSKİ ANALİZİ: KALMAN FİLTRESİNE DAYANAN ALTERNATİF BİR YÖNTEM ÖNERİSİ BANKA KREDİ PORTFÖLERİNİN ÖNETİMİNDE ÖDEMEME RİSKİ ANALİZİ: KALMAN FİLTRESİNE DAANAN ALTERNATİF BİR ÖNTEM ÖNERİSİ K. Bau TUNA * ÖZ Ödememe riski banka kredilerini ve bankaların kredi porföylerini ekiler.

Detaylı