Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 4, Sayı: 27, Haziran 2016, s

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 4, Sayı: 27, Haziran 2016, s"

Transkript

1 Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 4, Sayı: 27, Hazira 2016, s İsmail KAVAZ 1 Fatih Cemil ÖZBUĞDAY 2 ENERJİDE DIŞA BAĞIMLILIK VE ENERJİ VERİMLİLİĞİ ARASINDAKİ NEDENSELLİK İLİŞKİSİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ Özet Bu çalışmada Türkiye içi 1971 ile 2009 arasıdaki yıllık veriler kullaılarak eerjide dışa bağımlılık ile eerji verimliliği arasıdaki edesellik ilişkisi araştırılmıştır. Bu ilişkiyi test ederke Düzeltilmiş Dickey-Fuller Birim Kök Testi, Johase Eşbütüleşme Testi ve Hata Düzeltme Modelie Dayalı Grager Nedesellik Testi gibi bir takım ekoometrik yötemler kullaılmıştır. Bu testlerde elde edile ampirik souçlara göre eerji üretimide kedi kedie yeterli olma ile eerji verimliliği arasıda; kedi kedie yeterli olmada eerji verimliliğie doğru tek yölü bir edesellik ilişkisii olduğu söyleebilmektedir. Souç olarak Türkiye içi 1971 ile 2009 yılları arasıda eerji üretimide dışa bağımlılık azaldıkça eerji kullaımıdaki verimlilik azalmaktadır. Aahtar Kelimeler: Eerji Verimliliği, Dışa Bağımlılık, Eşbütüleşme, Nedesellik, Hata Düzeltme Modeli CAUSALITY RELATIONSHIP BETWEEN SELF-SUFFICIENCY AND ENERGY EFFICIENCY: THE CASE OF TURKEY Abstract I this study, the causal relatioships betwee self-sufficiecy ad eergy efficiecy i Turkey are aalysed, usig yearly data from 1971 to I order to examie these relatioships a umber of ecoometric methods are applied, such as the Augmeted Dickey-Fuller Uit Root Test, Johase Coitegratio Test ad Grager Causality test based o the Error Correctio Model. The empirical fidigs from these tests show that there is uidirectioal causality from self-sufficiecy to eergy efficiecy. As a result eergy efficiecy decreases as log as foreig depedecy i eergy geeratio reduces for Turkey betwee 1971 ad Arş. Gör., Yıldırım Beyazıt Üiversitesi, SBF., İktisat ABD., i_kavaz@hotmail.com 2 Yrd. Doç. Dr., Yıldırım Beyazıt Üiversitesi, SBF, İktisat Bölümü, fcbugday@gmail.com

2 İsmail Kavaz - Fatih Cemil Özbuğday 332 Key words: Eergy Efficiecy, Self-Sufficiecy, Coitegratio, Causality, Error Correctio Model 1. GİRİŞ Arta eerji ihtiyacı ve kayakları kıt olması düya ülkelerii sürdürülebilir eerji alaıda araştırma yapmaya kaalize etmiştir. Bu edele eerji verimliliği hususu da giderek kişileri ve ülkeleri güdemleride öemli bir yer işgal etmeye başlamıştır. Bir politika hedefi olarak eerji verimliliğii öemi; ticari, edüstriyel rekabet ve eerji güveliği gibi koularla alakalı olmakla beraber karbo salıımıı azaltmak gibi çevresel faydaları arttırma hususu ile de bire bir ilişki içerisidedir. Diğer bir ifade ile eerji verimliliğii arttırılması kayakları daha az ve etki bir şekilde kullaılmasıa, eerjide arz güveliğii oluşturulmasıa, malları ve hizmetleri daha tasarruflu ve az maliyetli bir şekilde üretilmesie ve daha az eerji kullaımı sebebiyle çevreye verile zararı azalmasıa sebep olmaktadır. Geel olarak eerji verimliliği daha az eerji kullaarak ayı miktarda eerji hizmeti veya faydalı bir çıktı üretme alamıda kullaılmaktadır. Burada hareketle eerji verimliliği e basit haliyle üretim soucu elde edile çıktı miktarıı üretim sürecide kullaıla eerji miktarıa bölümesi ile buluabilir. Yai bir to ürü elde edebilmek içi kullaılacak ola eerji miktarıı hesaplaması yolu ile eerjii verimli olarak kullaılıp kullaılmadığı söyleebilmektedir (Patterso, 1996:377). Burada dikkat edilmesi gereke husus elde edile çıktı ile eerji girdisii tam alamı ile taımlama gerekliliğidir. Ülkeleri eerji verimliliği hesaplamaları ise geelde eerji yoğuluğu veya eerji üretkeliği ile tahmi edilmektedir. Burada kullaıla formül ise geel olarak eerji kullaımı ile gayri safi yurtiçi hâsıla (GSYİH) arasıdaki oralamadır. Buula birlikte eerji yoğuluğu ve eerji üretkeliği gibi göstergeler de eerji verimliliğii tahmi etmede yeterice iyi değillerdir. Çükü bu iki göstergedeki değişimleri ekoomii geel yapısı, üretim seviyesi, iklim ve tekolojide meydaa gele değişimler gibi çeşitli faktörlerde bağımsız olduğu söyleemez. Bu edele bir ülkei eerji yoğuluğudaki bir azalış veya eerji üretkeliğideki bir artış kesi olarak o ülkedeki eerji kullaımıda verimliliği artacağı alamıa gelmemektedir. Eerji verimliliğii ölçme oktasıda karşılaşıla sorular ekoomistleri farklı yaklaşımlar bulmaya itmiştir. Bossayi (1979) ve Myers & Nakamura (1978) tarafıda öerile ve İdeks Ayrıştırma Aalizi (Idex Decompositio Aalysis) olarak bilie yaklaşım bularda biridir. Bu aalizde çeşitli edekslerde faydalaılarak eerji yoğuluğu değişimi, ekoomii yapısıdaki değişimler ve bu değişimleri eerji verimliliğideki değişimi asıl etkilediği gözlemlemeye çalışılmaktadır. Bua ilave olarak ayrıştırma yötemii kullaa bazı çalışmalar zamala oluşa değişimleri belirleyicilerii ve bölgeler çapıda eerji yoğuluğuu taımlayarak ekoometrik yötem kullaa yaklaşımlara katkıda bulumuşlardır. Öreği, Metcalf (2008) ABD deki toplam eerji yoğuluğuu 1970 ve 2001 yılları içi ayrıştırmış ve yoğuluk, verimlilik ve aktivite edeksleride meydaa gele değişimleri belirleyicilerii ekoometrik olarak taımlamaya çalışmıştır. Farrell (1957) tarafıda taımlaa bir diğer yaklaşım üretim etkiliği kavramıa bağlı olarak kullaıla üretim, maliyet ve girdi talebi foksiyolarıı hesaplamada kullaılmaktadır. Ekoomik yaklaşıma göre etki ve verimli bir şekilde eerji hizmeti üretmek; yai uygu girdi kombiasyolarıı seçerek üretim maliyetlerii miimize etmek oldukça öemlidir. Eerji

3 333 Eerjide Dışa Bağımlılık ve Eerji Verimliliği Arasıdaki Nedesellik İlişkisi: Türkiye Öreği hizmeti üretmek adıa eerji tüketimideki bir azalma, girdi kullaımıdaki verimlilik seviyeside, eerji tasarrufu tekolojisii sağlamasıda veya her iki süreçte birde kayaklaabilir. Bu yaklaşımı teorik açıklaması Hutigto (1994) tarafıda yapılmış olup Evas vd. (2013) ise bu teoriyi geliştirmişlerdir. Bu çalışmalar sıır aalizi metodu kullamışlardır. Bu yaklaşımı kullaa araştırmacılar eerji verimliliği seviyesii aaliz etmek içi eerjiyi üretim foksiyouda bir girdi olarak kullaıp aalizi teorik altyapıya dayadırmaı öemli olduğuu vurgulamışlardır. Bu yaklaşımı teorik dayaağa sahip olmasıda ötürü eerji verimliliğii ekoomik aalizide daha uygu bir yötem olabileceği belirtilmiştir. Diğer tarafta eerji verimliliği üzerie ampirik olmaya bir çok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmalar daha çok eerji verimliliği kousudaki düzelemeler, hukuki boyutlar, kullaıla politikalar ve alıabilecek tedbirler gibi koulara yoğulaşmıştır. Öreği Herrig (2006) eerji kullaımıdaki verimliliği arttırma soucu ulusal eerji tüketimii azalacağı ve böylece karbo emisyouu azaltma oktasıda etkili bir politika oluşturulabileceği görüşüe karşı çıkmaktadır. Yazara göre eerji verimliliğii arttırma eerjii örtülü (zımi) fiyatıı düşürerek daha ekoomik bir kullaıma olaak sağlayacaktır ve böylece geri sıçrama etkisi (reboud effect) deile etki; yai etkiliği artması soucu maliyetleri düşmesi ile ortaya çıka tüketim artışı sayeside daha fazla eerji kullaımı ortaya çıkacaktır. Souç olarak yazar, eerji tüketimii kısıtlamak içi gerekli ola şeyi eerji verimliliğide çok eerji tasarrufu olduğu görüşüü savumaktadır. Greeig vd. (2009) de eerji verimliliği oktasıdaki gelişmeleri eerji tüketimii azaltmayacağıı hatta arttırabileceğii söylemişlerdir. Yazarlar tekoloji politikalarıı karbo emisyouu ve eerji kullaımıı azaltıcı bir etkisii olmasıa rağme eerjiyi verimli bir şekilde tüketmedeki kazaımları eerji hizmetlerii birim fiyatlarıda etki bir düşüşe yol açacağıı ve buu soucu olarak da eerji tüketimii artacağıı belirtmişlerdir. Patterso (1996) yaptığı çalışmada özellikle politika düzeyide kullaıla çeşitli eerji verimliliği göstergelerii ele almış ve bu göstergeleri termodiamik, fiziksel-termodiamik, ekoomik termodiamik ve ekoomik olarak dört aa gurupta toplamıştır. Yazar bir çıkarım olarak süreç içerisideki girdi ve çıktıları karşılaştırmaya çalışmaı oldukça zor olmasıda dolayı eerji kalitesi problemii eerji verimliliği göstergeleri arasıda e başlıca sorularda birisi olarak tespit etmiştir. Gilligham vd. (2009) ise tüketicileri eerji verimliliği ve doğal kayakları koruma oktasıdaki karar verme reflekslerii ekoomik kavramlar bakımıda iceleyerek eerji verimliliği bağlamıda pazar kısıtları, pazar başarısızlıkları ve davraışsal başarısızlıkları araştırmışlardır. Literatürde eerji verimliliği göstergeleri parasal ve fiziksel tabalı olmak üzere iki kısma ayrılmaktadır. Parasal tabalı göstergeler içi bir dolarlık çıktı başıa kullaıla eerji miktarı, fiziksel tabalı göstergeler içi ise bir birimlik çıktı başıa kullaıla eerji miktarı kullaılmaktadır. Acak yukarıda da değiildiği üzere eerji verimliliğii ölçme oktasıda bu parametreleri kullamak çeşitli sorulara ede olmuştur. Bu problemlerde kaçımak adıa araştırmacılar eerji verimliliği serileri oluşturarak verimliliği bu edeksler yardımı ile ölçme yolua gitmişlerdir. Özellikle 1990 lı yıllarda itibare edeks ayrıştırma aalizi kullaılmaya başlamış ve bu sayede ekoomii bütüü içi eerji verimliliği edeksi oluştura çalışmalar artmıştır.

4 İsmail Kavaz - Fatih Cemil Özbuğday 334 Bu sebeple çalışmada yukarıda değiile problemlerde kaçımak adıa Eerji Tüketimi/GSYİH serisii kullamak yerie eerji verimliliği göstergesi olarak Metcalf (2008), Nillese vd. (2013) ve Özbuğday & Çelikkol Erbaş (2015) tarafıda kullaıla edeks ayrıştırma aalizie başvurularak bir eerji verimliliği serisi oluşturulmuş ve Türkiye de 1971 ile 2009 yılları arasıda eerji üretimide kedi kedie yetebilme ile eerji verimliliği arasıdaki ilişki icelemiştir. Literatürde ve özellikle Türkiye öreği içi eerji verimliliği ile eerji üretimide kedi kedie yetebilme arasıdaki ilişkii icelemesi adıa çalışma olmadığı içi bu çalışma ile literatüre öemli bir katkı sağlaması hedeflemektedir. Çalışmaı bir soraki bölümüde, kullaılacak ola veri setide ve ekoometrik yötemde bahsedilecektir. Ardıda 3. bölümde yapıla aalizler eticeside elde edile souçlar açıklaacak ve so olarak ise souç ve öeriler kısmı ile çalışma bitirilecektir. 2. Veri Seti ve Ekoometrik Yötem 2.1. Veri Seti Bu çalışmada Türkiye içi 1971 ile 2009 yılları arasıı kapsaya yıllık bazda veri seti kullaılmıştır. Kullaıla veri seti verimlilik edeksi ve eerji üretimide kedi kedie yeterli olma edeksidir (Tablo 1). Verimlilik edeksi hesaplaması Metcalf (2008), Nillese vd. (2013) ve Özbuğday & Çelikkol Erbaş (2015) tarafıda kullaıla edeks ayrıştırma aaliz kullaılarak oluşturulmuştur. Burada eerji yoğuluğu edeksi ekoomik verimlilik ve faaliyet edeksi içerisie hiç artık kalmayacak şekilde ayrıştırılmıştır. Verimlilik bileşei ekoomik faaliyet soucuda birim başıa azala eerji tüketimii, faaliyet bileşei ise verimlilik sabit kalırke yoğu eerji kullaıla ekoomik faaliyetlerde yoğu olmaya eerji kullaıla ekoomik faaliyetlere doğru ola değişimleri kotrol etmek üzere kullaılmaktadır. Ekoomik faaliyetlerdeki değişimler edüstri, hizmet, ulaşım ve işaat sektörü olarak dört farklı sektör altıda ele alımıştır. Diğer tarafta kedi kedie yeterli olma edeksi ise 1971 ile 2009 yılları içi eerjide ithalatı ihracatı karşılama oralarıda oluşmaktadır. Metcalf (2008) eerji yoğuluğuu (e t ) eerji verimliliği ve ekoomik faaliyet bileşelerii bir foksiyou olarak aşağıdaki gibi yazılabileceğii belirtmiştir: e t E t = ( E it Y i t Y it ) ( Y it Y t ) = e it s it (1) burada E t t yılıdaki toplam eerji tüketimii, Y t t yılıdaki reel Gayri Safi Yurtiçi Hasıla (GSYİH) miktarıı, E it i sektörüü t yılıdaki eerji tüketimii ve Y it ise i sektörüü t yılıdaki ekoomik faaliyetleri ölçümü olarak ifade edilmektedir. Burada sektörlerdeki eerji tüketimi toplam eerji tüketimie eklemek zorudayke ekoomik faaliyet ölçümüü GSYİH miktarıa eklemesie gerek yoktur. Ayrıca bular farklı birimde de olabilirler. (1) umaralı eşitlik toplam eerji yoğuluğuu, sektöre yöelik eerji verimliliği (e it ) ve sektörel faaliyeti (s it ) bir foksiyou olarak ele almaktadır. Baz yılıa ait toplam eerji yoğuluğu e 0 olarak ifade edilmek suretiyle bir eerji yoğuluğu edeksi I t = e t e 0 oluşturulmuştur. Metcalf (2008) Fisher İdeal Edeks yötemii kullaarak hiç artık kalmada eerji yoğuluğu edeksii (I t ) ekoomik verimlilik (F eff t ) ve faaliyet (F act t ) edeksleriyle ayrıştırmaı mümkü olduğuu ifade etmektedir. e t e 0 I t = F t eff Ft act (2)

5 335 Eerjide Dışa Bağımlılık ve Eerji Verimliliği Arasıdaki Nedesellik İlişkisi: Türkiye Öreği Fisher İdeal İdeksi oluşturulurke Laspeyres ve Paasche edeksleri kullaılmaktadır. Aşağıda (3) ve (4) umaralı eşitlikler Laspeyres edeksii gösterirke, (5) ve (6) umaralı deklemler Paasche edeksii ifade etmektedir. L act t = i e i0s it (3) i e i0 s i0 eff e L t = i it s i0 (4) i e i0 s i0 P act t = i e its it (5) i e it s i0 eff e P t = i it s it (6) i e i0 s it Laspeyres edeksi baz döem ağırlıklı ike Paasche edeksi cari döem ağırlıklıdır. Aşağıda verile ve Laspeyres ile Paasche edekslerii bir araya gelmesi ile oluşturula Fisher İdeal Edeksi ise görülebileceği üzere çapraz ağırlıklı bir edekstir. F t act = L t act P t act (7) F t eff = L t eff Pt eff (8) Verimlilik edeksi hesaplaması şu şekilde yapılmaktadır; eğer belirli bir ülke içi 2000 yılıdaki verimlilik edeksi 80 ise bu ülke içi eerji yoğuluğu, ekoomik faaliyetleri oluşumuu 1971 ile 2009 yılları arasıda sabit olduğu varsayılırsa, 2000 yılıda 1971 yılıdaki değerii %80 i olacaktır. Başka bir ifade ile bu yıllar arasıda eerji verimliliğide %20 lik bir artış yaşamıştır deilebilmektedir. Bu edele düşük verimlilik edeksi değeri yüksek verimlilik ifade eder. Diğer yada eğer verimlilik edeksi artar ise yai 85 veya 90 olursa ilerleye yıllar içi eerji verimliliğii düştüğü alamı çıkartılabilir. Yai eerji verimliliği edekside bir artış aslıda eerji verimliliğide bir azalış maasıa gelmektedir. Tablo 1. Veri Seti Yıl Eerji Verimliliği Edeksi Kedi Kedie Yeterli Olma Edeksi , ,193 0, ,038 0, ,644 0, ,875 0, ,754 0, ,674 0, ,039 0, ,975 0, ,916 0, ,789 0, ,176 0, ,704 0, ,0123 0, ,3681 0, ,0181 0, ,097 0, ,862 0, ,892 0, ,4724 0,4893

6 İsmail Kavaz - Fatih Cemil Özbuğday Ekoometrik Yötem ,0592 0, ,0384 0, ,83 0, ,3404 0, ,0057 0, ,8481 0, ,9553 0, ,2419 0, ,4454 0, ,9412 0, ,082 0, ,0204 0, ,2587 0, ,0832 0, ,9311 0, ,1533 0, ,2086 0, ,6828 0, ,844 0,3101 Ekoometrik aalizde e öemli veri setleride birisi zama serileridir. Bu veri setleri tred (eğilim) içerdiğide herhagi bir döüşüm olmada regresyo aalizie tabi tutulurlarsa yaıltıcı souçlar verebilmektedirler. Diğer bir ifadeyle, bu tarz veri setleri ile oluşturula bir ekoometrik model geellikle gerçeği tam alamı ile yasıtamayabilir. Bu durumla karşılaşmamak adıa modelde kullaıla değişkeleri durağa (statioary) olmalarıa öze gösterilmelidir. Zama serisi verileride durağalık aalizi geellikle birim kök testi kullaılarak yapılır. Serii durağa olup olmadığıı belirledikte ve seriyi durağa hale getirdikte sora eşbütüleşme testi ve ardıda da seriler arasıdaki ilişkii varlığıı ve yöüü belirlemek üzere Grager edesellik testi kullaılabilir Zama Serileride Durağalık Zama serilerii durağa olup olmadığıı aaliz etmek içi birim kök testi dediğimiz bir aaliz yötemi kullaılmaktadır. Birim kök testii taımlaya aa model aşağıdaki gibidir: Y t = ρy t-1 + u t -1 ρ 1 (9) Burada u t hata terimidir. (9) umaralı eşitlikte Y değişkeii t zamaı ile t-1 zamaı arasıdaki ilişkisii göstere bir regresyo modeli oluşturulmuştur. Bu eşitlikte eğer Y t-1 değişkeii katsayısı (ρ) bir olarak buluursa birim kök problemi veya durağa olmama süreci ile karşılaşılır. Bu edele Y t i bir döem öceki değeri ola Y t-1 e gidilir ve ρ katsayısıı istatistiksel olarak bire eşit olup olmadığı araştırılır. Eğer bire eşit olarak buluursa Y t i durağa olmadığı söyleebilir. Bu durum durağalık içi birim kök testii arkasıdaki aa fikir olarak kabul edilebilir (Gujarati, 2003:814). Model aşağıdaki gibi ifade edilebilir: Y t - Y t-1 = ρy t-1 - Y t-1 + u t (10) = (ρ 1) Y t-1 + u t Burada;

7 337 Eerjide Dışa Bağımlılık ve Eerji Verimliliği Arasıdaki Nedesellik İlişkisi: Türkiye Öreği ΔY t = δy t-1 + u t (11) eşitliği elde edilir. (11) umaralı deklemde δ=(ρ-1), Δ birici kademede ileri fark operatörü ve t ise tred olarak ifade edilmektedir. (9) umaralı modeli tahmi etmek yerie (11) umaralı model tahmi edilir ve boş hipotez ola δ=0 test edilir. Eğer δ sıfır olarak ve ρ bir olarak buluursa modelde birim kök olduğuda söz edilebilir. Yai icelee zama serisi durağa değildir deilebilir. Diğer tarafta, eğer δ<0 ise Y t serisi durağadır deilebilir (Verbeek, 2004; Gujarati, 2003). Verbeek (2004) bir zama serisi birici sıra farkı alıdıkta sora durağa hale geliyorsa birici derecede bütüleşik [I(1)] olarak taımlaabileceğii belirtmiştir. Ayı şekilde eğer bir zama serisi ikici sıra farkı (birici sıra farkı birici farkı) alıarak durağa hale getiriliyorsa bu seriye de ikici derecede bütüleşik [I(2)] deir. Kural olarak, eğer bir seri d kez fark alıarak durağa hale getiriliyorsa bu seri d ici derecede bütüleşiktir [I(d)] deilebilir. Bir zama serisideki durağalığı ortaya çıkarmak içi ilk olarak (9) olu deklemdeki ρ katsayısıı bire eşit olup olmadığı veya (11) olu deklemdeki δ katsayısı aşağıdaki hipotezlere göre test edilir; H 0 : δ = 0 Y t durağa değildir H 1 : δ < 0 Y t durağadır Dickey & Fuller (11) umaralı deklemde Y t-1 i katsayısı olarak tahmi edile t değerii boş hipotez ola δ=0 içi τ (tau) istatistiği olarak taımlamış ve tau istatistiğii kritik değerlerii Mote Carlo simülasyo metoduu kullaarak hesaplamışlardır. Tau testi ekoomi literatürüde Dickey-Fuller testi olarak bilimektedir (Gujarati, 2003). Dickey & Fuller (1979) Mote Carlo simülasyo metoduu kullaarak aşağıdaki gibi üç eşitlik elde edilebileceğii belirtmişlerdir. ΔY t = ρy t-1 + u t (12) ΔY t = β 1 + ρy t-1 + u t (13) ΔY t = β 1 + β 2 t + ρy t-1 + u t (14) Burada t zama değişkei olarak taımlamıştır. (12) umaralı deklemde Y t değişkei rassal yürüyüş (radom walk) özelliğie sahiptir. Yai bir soraki yılı değeri şimdiki yılı değeri ile stokastik hata terimii toplamıa eşittir. Y t değişkei (13) umaralı deklemde sürüklee rassal yürüyüş (radom walk with drift) ve (14) umaralı deklemde ise stokastik hata etrafıda sürüklee rassal yürüyüş özelliklerie sahiptir. Bu deklemleri her biri içi boş hipotez ola δ=0, yai seriler durağa değildir ve alteratif hipotez ola δ<0, yai seriler durağadır hipotezleri geçerlidir (Gujarati, 2003:815). Dickey-Fuller testii zayıflıklarıda bir taesi hata terimleri arasıda otokorelasyo olup olmadığıı hesaba katmamasıdır. Fakat gerçekte hata terimleri birbirleri ile ilişki halidedir ve bu durum Dickey-Fuller testii geçersiz kılmaktadır. Bu durumda kurtulmak adıa Dickey- Fuller Geişletilmiş Dickey-Fuller (ADF) testi adı altıda yei bir metot kullamışlardır. Bağımlı değişkei gecikmeli değeri modele tahmii otokorelasyo olarak eklemiş ve bu sayede ADF bütüleşme sırasıı tahmi etmede e etki testlerde biri halii almıştır. Aşağıda

8 İsmail Kavaz - Fatih Cemil Özbuğday 338 deklem hali verile ADF testi birim kök testleride e çok kullaıla testlerde biri olarak literatüre kazadırılmıştır. p ΔY t = β 1 + β 2 t + δy t-1 + i=1 α i ΔY t-i + ε t (15) Burada ε t beyaz gürültü hata terimi, ΔY t-1 = (Y t-1 - Y t-2 ), ΔY t-2 = (Y t-2 - Y t-3 ), ve bezerleri. (12) umaralı deklemdeki hata terimleri arasıdaki korelasyou gidermek içi modele uygu değişkeler eklemelidir. ADF testide de Dickey-Fuller testide olduğu gibi δ=0 boş hipotezi test edilir. Eğer bu hipotez reddedilirse ΔY t değişkeii durağa olduğu söyleebilir (Gujarati, 2003:817) Eşbütüleşme Testi Daha öce de değiildiği üzere ekoometrik aalizlerde durağa olmaya zama serileri kullaıldığı zama sahte regresyo soruu gibi bir takım problemlerle karşılaşılabilir ve böylece test istatistikleri yaıltıcı olabilir. Egle & Grager (1987) bu problem içi eşbütüleşme (coitegratio) testi adı altıda bir çözüm öermişlerdir. Eşbütüleşme aalizi sayeside regresyo souçları sahte korelasyolara sebep olmamakta ve böylece durağa olmaya değişkeler regresyo aalizie ekleebilecek duruma gelmektedirler. Egle-Grager metoduu uygulaması basit olmasıa rağme, Sephto & Larse (1991) bu metot içi aşağıdaki eleştirileri yapmışlardır. 1)Egle-Grager testi asimptotik dağılım ile ilgili yeteri kadar bilgi sahibi değildir. 2)Egle-Grager mümkü ola bütü eşbütüleşe vektörleri icelemek yerie sadece aa eşbütüleşe vektörü aaliz etmektedir. Bu eleştiriler üzerie Johase (1988) değişkeler arasıdaki eşbütüleşmeyi araştırmak üzere maksimum olabilirlik metoduu öermiştir. Bu yaklaşım çerçeveside ekoomistler tarafıda değişkeler arasıdaki eşbütüleşme ilişkilerii aaliz etmede Johase testii Egle-Grager testie göre daha tercih edilebilir olduğu kabul edilmiştir. Bu edele bu çalışmada Johase eşbütüleşme aalizi kullaılmıştır. Johase (1988) ve Johase & Juselius (1990) eşbütüleşe vektörleri ortaya çıkarmak adıa her bir değişke içi eşbütüleşe parametreler üzerideki doğrusal kısıtlamaları aaliz tekiklerii içere maksimum olabilirlik testi metoduu geliştirmişlerdir. Johase metodu tüm değişkeleri içsel olarak kabul ettiğide dolayı tek bir değişke üzerideki eşbütüleşe vektörleri ormalleştirme soruuu öüe geçebilmektedir. Johase metodu durağa olmaya zama serilerii vektör otoregresyo (VAR) modeli olarak aşağıdaki gibi almıştır: ΔY t = μ + Π 0 + Π 1 ΔY t Π p-1 ΔY t-p+1 + u t (16) burada Δ birici fark terimi, Y t birici derecede bütüleşik [I(1)] px1 rassal vektörü, μ sabit terimleri px1 rassal vektörü, Π pxp katsayı matrisi ve u t ise bağımsız ve özdeşçe dağıtılmış (iid) ortalaması sıfır ve sabit varyasa sahip hata terimi katsayılarıı px1 vektörüdür. Π matrisi Y t değişkeleri hakkıda uzu döeme ait ilişkiler hakkıda bilgiler içerir ve aşağıdaki gibi ifade edilir: = x ` (17)

9 339 Eerjide Dışa Bağımlılık ve Eerji Verimliliği Arasıdaki Nedesellik İlişkisi: Türkiye Öreği burada ve Xr matrislerdir. eşbütüleşme matrisi olarak adladırılırke, ise düzeltme matrisi olarak taımlamaktadır. Bu sistem içeriside eşbütüleşe vektörleri doğruda hesaplamaları Johase testi yardımı ile yapılmaktadır. Ayrıca bu yötem eşbütüleşmei rakıı da (r) aaliz etmeye imka sağlamaktadır. Johase testi eşbütüleşme rakıı hesaplama metoduda iki test istatistiğide faydalamaktadır. İlki iz (trace) istatistiği olarak bilimektedir: λ trace = T i=r+1 l(1 λ i ) r = 0,1,2,3,,-1 (18) burada T toplam gözlem sayısıı, değişke sayısıı, i ise Y t-k (Y t-1, Y t-2,...,y t-p+1 ) ve ΔY t arasıdaki -r e küçük kareler korelasyolarıı göstermektedir. İz testi maksimum r adet eşbütüleşme vektörü bulmak adıa değişkeler arasıdaki eşbütüleşmeyi boş hipotez altıda aaliz eder. Her durum içi boş hipotez alteratif hipoteze karşı test edilir. Kritik değerler Johase & Juselius (1990) tarafıda simülasyo yötemi kullaılarak hesaplamıştır. Bu souçlara göre eğer test istatistiği kritik değerde büyük olarak hesaplaırsa boş hipotez reddedilmelidir. İkici istatistik ise e büyük öz değer (maximal eigevalue) testi olarak adladırılmaktadır. λ max = T l(1 λ r+1 ) (19) Bu testte boş hipotez ola r adet eşbütüleşe vektör hipotezi, alteratif hipotez ola r+1 adet eşbütüleşe vektör hipotezie karşı aaliz edilir. Boş ve alteratif hipotezler aşağıda gösterildiği gibidir. H 0 : r adet eşbütüleşe vektör H 1 : r + 1 adet eşbütüleşe vektör r=0 boş hipotezi alteratif hipotez ola r=1 hipotezie karşı test edilir. Eğer burada boş hipotez reddedilirse yei boş hipotez olacak ola r=1 hipotezi r=2 hipotezie karşı test edilir. Johase & Juselius (1990) maksimum öz değer testii iz testie göre daha iyi souç verebildiğii belirtmişlerdir. Bu edele maksimum öz değer testi iz testie orala daha tercih edilebilir bir aaliz olarak görülmektedir. Ayrıca e uygu gecikme uzuluğuu belirlemek de eşbütüleşme testii performası açısıda so derece öemlidir (Gujarati, 2003). Gecikme uzuluğuu belirlemede birçok metot kullaılabilmektedir. Bu çalışmada eşbütüleşme testi içi gerekli gecikme uzuluğuu belirlemek adıa Akaike Bilgi Kriteri (AIC) kullaılmıştır Hata Düzeltme Modeli Johase eşbütüleşme testi ile seriler arasıdaki uzu döemli ilişki taımladıkta soraki adım seriler arasıdaki edesellik ilişkisii ve bu edeselliği yöüü belirlemesidir. Grager (1988) değişkeler arasıda eşbütüleşme olmadığıda Grager edesellik testii geçersiz olduğuu belirtmiştir. Bu durumda değişkeler arsıdaki edesellik ilişkisii tespiti içi yazar tarafıda hata düzeltme modeli (ECM) tavsiye edilmiştir. Diğer tarafta eğer değişkeler eşbütüleşik olarak buluurlarsa hata düzeltme modeli kısa ve uzu döem etkilerii bir arada gösterebilmektedir. Joes & Joulfaia (1991) a göre hata düzeltme terimi uzu döem etkilerii gösterirke, açıklayıcı değişkei gecikmeli değerlerideki değişimler ise kısa döem ilişkisi hakkıda bilgi vermektedir. (20) ve (21) umaralı eşitliklerde hata düzeltme modeli şu şekilde taımlamıştır:

10 İsmail Kavaz - Fatih Cemil Özbuğday 340 m Y t = α 1 + i=1 β1i Y t-i + i=1 γ1i X t-i + i=1 δ1i ECT t-1 + e 1t (20) m X t = α 2 + i=1 β2i X t-i + i=1 γ2i Y t-i + i=1 δ2i ECT t-1 + e 2t (21) burada değişkeleri birici farklarıı göstermektedir. ECT hata düzeltme terimi, δ 1i ve δ 2i Y t değişkeideki uzu döemli ilişkiyi göstere hata terimlerii katsayıları, X t. Y t-i ve X t-i ise katsayıları 1i, 2i, γ 1i ve γ 2i ola ve sistemi kısa döem diamiklerii göstere değişkelerdir. Burada da alaşılacağı üzere hata düzeltme modeli eşitliği kısa döemli diamiklerii kullamaktadır. Eşbütüleşe regresyolar sadece modeldeki uzu döem ilişkilerii dikkate alır ve kısa döem ilişkileri ile ilgilemezler. Oysaki sağlam bir zama serisi modeli değişkeleri kısa ve uzu döem diamiklerii bir arada içermelidir (Eders, 2010:366). Bu edele, bu çalışmada değişkeler arasıdaki uzu döemli ilişkii bulumasıa ek olarak kısa döem ilişkilerii de belirlemesi adıa hata düzeltme modeli kullaılmıştır Nedesellik Nedesellik kavramı ilk olarak Grager (1969) tarafıda taımlamıştır. İki değişkeli bir sistemde, eğer eşitlikteki X 1t değişkei içi gecikmeli değerler alııyorke X 2t içi gerçekleşe tahmiler gitgide güçleiyorsa X 1t değişkei X 2t değişkeii Grager edeidir deilebilir. Grager edesellik testi geellikle iki değişkeli yapı içeriside ele alımaktadır acak diğer ilgili değişkeler modelde çıkartılırlarsa regresyo souçları sahte bir edesellik ilişkisie işaret edebilir (Grager, 1969:429). Grager edesellik testi ilgili değişkeler ola X ve Y i tahmileri ile ilgili bilgileri sadece bu değişkeleri zama serisi verileri tarafıda içerildiğii varsaymaktadır (Gujarati, 2003:817). Stadart Grager edesellik testi aşağıda gösterile iki regresyou tahmi etmeye çalışır. Y t = i=1 αix t-i + i=1 βjy t-j + u 1t (22) X t = i=1 λix t-i + i=1 δjy t-j + u 2t (23) burada α,, ve δ gecikmeli değişkeleri katsayılarıı, ise bütü değişkeler içi gecikme seviyesii göstermektedir. Grager edesellik teoriside hata terimlerii (u 1t ve u 2t ) birbirleriyle ilişkisiz olduğu varsayılmıştır (Grager, 1969:431). Yukarıdaki eşitliklere göre (22) umaralı deklemde Y değişkeii şimdiki değeri X değişkeii ve kedisii geçmiş değerleriyle ve (23) umaralı deklemde X değişkeii şimdiki değeri Y değişkeii ve kedisii geçmiş değerleriyle bir ilişki içerisidedir. Grager edesellik testii hipotezleri aşağıdaki gibidir: H 0 : α i = 0: X Y i Grager edei değildir H 1: α i 0: X Y i Grager edeidir burada boş hipotezi test etmek içi F testi kullaılır. (RSS R RSS UR ) / m F= (24) (RSS UR / ( k) r r

11 341 Eerjide Dışa Bağımlılık ve Eerji Verimliliği Arasıdaki Nedesellik İlişkisi: Türkiye Öreği burada RSS R regresyoa bütü Y değişkeleri dahil edilip X değişkeleri ise dahil edilmede çalıştırdığıda elde edile kısıtlamış modeli artık kareleri toplamı (restricted residual sum of squares), RSS UR ise X değişkeii de içere kısıtlamamış modeli artık kareleri toplamı (urestricted residual sum of squares) olarak ifade edilmektedir. Kısıt sayısı m, gözlem sayısı ve kısıtlamamış regresyodaki parametre sayısı da k ile gösterilmektedir. F değeri, hesaplaa F değeri ve kritik F değeri arasıda bir karşılaştırma yapmak suretiyle bize edesellik hakkıda karar vermede yardımcı olmak içi kullaılmaktadır. Eğer burada bulua F değeri alamlılık düzeyleride (%1, %5, %10) F tablo değeride büyük olarak hesaplaır ise boş hipotez ola H 0 reddedilir. Diğer bir ifadeyle değişkeler arasıda edesellik ilişkisi vardır deilebilir. Bua ek olarak X ve Y arasıdaki edesellik ilişkisii test etmede dört muhtemel searyo bulumaktadır. Bular; I. X Y: X de Y ye tek yölü edesellik. Bu durum (22) umaralı eşitlikte X değişkeii hesaplaa gecikmeli katsayılarıı istatistiksel olarak sıfırda farklı olması ve (23) umaralı eşitlikteki Y değişkeii hesaplaa gecikmeli katsayılarıı istatistiksel olarak sıfırda farklı olmaması halide görülebilir. II. Y X: Y de X e tek yölü edesellik. Bu durum (22) umaralı eşitlikte X değişkeii hesaplaa gecikmeli katsayılarıı istatistiksel olarak sıfırda farklı olmaması ve (23) umaralı eşitlikteki Y değişkeii hesaplaa gecikmeli katsayılarıı istatistiksel olarak sıfırda farklı olması halide görülebilir. III. X Y: Çift yölü edesellik. Her iki eşitlikteki X ve Y değişkelerii katsayılarıı istatistiksel olarak sıfırda farklı olması halide yai her iki değişkei de bir diğerii etkilediği durumlarda çift yölü edesellikte söz edebiliriz. IV. X Y: X ve Y arasıda edesellik ilişkisi yok. Değişkeler arasıda herhagi bir edesellik ilişkisii olmaması veya eşitliklerdeki X ve Y değişkelerii katsayılarıı istatistiksel olarak alamlı olmaması halide bu durumda bahsedilebilir. Stadart Grager testi hata düzeltme modelii geliştirilmesie kadar ola süre zarfıda sadece iki değişke arasıdaki edesellik ilişkisii icelemede kullaılmıştır (Bilgi & Sahbaz, 2009). Eğer modelde bir eşbütüleşme ilişkisi buluursa stadart Grager testie hata düzeltme terimleri yerleştirilerek daha sağlıklı souçlar elde edilebilir. Diğer şekilde, yai modele hata düzeltme terimii dahil etmede oluşturula stadart Grager aalizi hatalı souçlar bulumasıa ede olabilecektir. Grager hata düzeltme modeli aşağıdaki gibi yazılabilmektedir: Y t = α 1 + i=1 β1i Y t-i + j=1 1i X t-j + δ 1 ECT t-1 + ε 1t (25) X t = α 2 + i=1 β2i X t-i + j=1 2i Y t-j + δ 2 ECT t-1 + ε 2t (26) burada EC t-1 durağa hata terimi yai hata düzeltme terimi ve ise değişkeleri birici sıra farkıı göstere terim olarak adladırılmaktadır. Grager edesellik testide güveilir souçlar elde etmek içi uygu gecikme uzuluğuu seçimi oldukça öemlidir. Bu doğrultuda Gujarati (2003:537) Akaike ve Schwartz bilgi kriterlerii uygu gecikme uzuluğuu seçmede faydalı olduklarıı belirtmiştir. Bu edele çalışmada modeldeki gecikme uzuluğuu seçme süreci içi Akaike Bilgi Kriteri kullaılmıştır.

12 İsmail Kavaz - Fatih Cemil Özbuğday Ampirik Souçlar Araştırmada kullaıla değişkelere ilişki betimleyici istatistikler Tablo 2 de suulmuştur. Tablo 2. Değişkelere Ait Betimleyici İstatistikler Değişkeler N Ortalama Stadart Sapma Miimum Maksimum Eerji Verimliliği Kedi Kedie Yeterli Olma Burada dikkat çeke bir gözlem olarak kedi kedie yeterli olma ve eerji verimliliği edekslerii her ikisi içi de maksimum değerler serii başlagıç yıllarıda görüürke miimum değerler ise bitiş yıllarıda gözlemlemektedir. Serileri geel grafiklerie baktığımızda (Grafik 1 ve Grafik 2) yukarıda aşağıya doğru bir eğilim görülmesi maksimum değerde miimum değere doğru ola bu hareketliliği devamlılığıı göstermektedir. Yai yıllar itibariyle verimlilik edeksi ve eerji üretimide kedi kedie yeterli olma edeksi düşüş göstermektedir. Souç olarak bu durum, eerji verimliliği edeksi ile eerji verimliliği arasıda ters bir ilişki olduğuda, eerjiyi verimli kullama oktasıda yıllar itibariyle bazı dalgalamalar olsa bile Türkiye i giderek daha iyi bir oktaya geldiğii göstermektedir. Diğer yada eerji üretimide kedi kedie yeterli olma oktasıda so yıllarda bir artış olmasıa rağme serii başlagıcıda itibare bakıldığıda Türkiye i giderek eerjide dışa bağımlı bir ülke olduğu gözlemlemektedir Birim Kök Testi Souçları Bir regresyodaki değişkeler durağa olup olmadıklarıı test edilebilmesi içi birim kök testi ile aaliz edilirler. Bu çalışmada her bir değişkei bütüleşme derecelerii test etmek adıa Geişletilmiş Dickey-Fuller (ADF) testi kullaılmıştır. Veriler, ilk olarak logaritmik forma döüştürülmüş, daha sora seviye değerleri ve birici sıra farkları alıarak birim kök testie tabi tutulmuşlardır. Aşağıdaki grafiklerde de görüleceği üzere seriler seviye değerleride doğrusal bir trede sahiptirler. Başka bir ifadeyle seriler seviye değerleride durağa değildirler. Diğer tarafta birici sıra farklar alıarak elde edile grafiklere bakacak olursak, burada serileri sabit ortalama ve varyas özelliklerii gösterdikleri söyleebilir. Bu edele, bu serileri I(1) gibi bir bütüleşik yapıya sahip oldukları veya birici farklarıda durağa oldukları söyleebilir. Buula birlikte sadece grafiklere bakılarak durağalık ile ilgili kesi bir yargıya varmak güveli değildir. Durağalığı olup olmadığıı aaliz etmek içi birim kök testi yapmak gerekmektedir.

13 343 Eerjide Dışa Bağımlılık ve Eerji Verimliliği Arasıdaki Nedesellik İlişkisi: Türkiye Öreği Grafik 1. Eerji Verimliliği Edeksi ve 1. Farkı Grafik 2. Kedi Kedie Yeterli Olma Edeksi ve 1. Farkı Durağalığı birim kök testi ile test etmede öce gecikme uzuluğuu belirlemek gerekmektedir. Maksimum gecikme uzuluğuu belirlemek içi geel bir kural bulumamakta, bu edele araştırmacılar geellikle bu uzuluğu kedileri belirlemektedirler. Literatürde, aylık seriler içi maksimum gecikme uzuluğu 12 veya 24 olarak belirleirke, sezoluk seriler içi bu sayı 4, 8 veya 12 olarak belirleebilmektedir (Kadılar, 2000:54). Bu çalışmada icelediğimiz veri seti yıllık olduğuda dolayı maksimim gecikme uzuluğu 8 olarak alımış ve Akaike, Schwartz-Bayesia ve Haah-Qui bilgi kriterlerie göre birim kök testi içi uygu gecikme uzuluğu 1 (bir) olarak saptamıştır (Tablo 3). Tablo 3. VAR Gecikme Uzuluğu Seçme Kriteri Gecikme Log-Olasılık p (LR) AIC BIC HQC * * * Notlar: 1. (*) kriter tarafıda seçile gecikme uzuluğuu belirtir

14 İsmail Kavaz - Fatih Cemil Özbuğday AIC: Akaike bilgi kriteri 3. BIC: Schwartz Bayesia kriteri 4. HQC: Haa-Qui bilgi kriteri Uygu gecikme uzuluğuu belirlemesii ardıda birim kök testi Geişletilmiş Dickey-Fuller testi kullaılarak gerçekleştirilmiştir. Yapıla test souçlarıa göre serileri seviye durumlarıda birim kök olduğu tespit edilmiştir (Tablo 4). Bu edele değişkeleri seviye değerleri içi boş hipotez ola durağa olmama (o-statioarity) reddedilememiştir. Diğer tarafta serileri birici sıra farkları alıdığıda boş hipotez % 1 alamlılık düzeyide reddedilmiştir. Bu da serileri birici sıra farkları alıdığıda durağa oldukları veya birici derecede bütüleşik, I(1) oldukları alamıa gelmektedir. Bu edele, değişkeler arasıdaki uzu döemli ilişkii varlığı Johase eş-bütüleşme testi kullaılarak yapılabilir. Tablo 4. Birim Kök Testi logenerji_ VERİLİLİĞİ logkendi_ KENDİNE YETERLİ_ OLMA Değişkeler Test İstatistiği Kritik Değer (1%) Test İstatistiği Kritik Değer (1%) Sabit Sabit ve Tredli Hiçbiri Seviye 1. Fark Seviye 1. Fark Seviye 1. Fark * * * * * * Notlar: 1. (*)MacKio (1991) kritik değerlerie göre %1 öem düzeyide alamlılığı göstermektedir. 2. logenerji_verimliliği ve logkendi_kendine_yeterli_olma sırasıyla eerji verimliliği edeksi ve eerji üretimide kedi kedie yeterli olma değişkelerii doğal logaritmalarıdır Johase Eş-Bütüleşme Testi Johase eşbütüleşme testii uygularke uygu gecikme uzuluğuu seçmek korelasyosuz artıkları buluduğu e iyi modeli üretmek açısıda oldukça öemlidir. Bu edele eş-bütüleşme testi içi uygu gecikme uzuluğu Akaike Bilgi Kriterie göre 1 olarak belirlemiştir. Bir modeldeki eşbütüleşe vektörleri aaliz ederke ilk öce uygu gecikme uzuluğu belirleir ve ardıda iz (trace) ve maksimum öz-değer (eigevalue, λmax) testleri, durağa olmaya zama serilerideki eşbütüleşe vektör sayılarıı belirlemek üzere kullaılır. Bu çalışmada, değişkeler (eerji verimliliği edeksi ve eerji üretmede kedi kedie yeterli olma edeksi) eşbütüleşme ilişkisii varlığıı ortaya koymak üzere test edilmiş ve Tablo 5 daki souçlara ulaşılmıştır. Bu souçlara göre iz testide elde edile değer kritik değerde büyük olduğuda dolayı, r=0 ola boş hipotez %5 alamlılık düzeyide reddedilmiştir. Ayı şekilde maksimum öz-değer (eigevalue) testi soucu elde edile değer de kritik değerde büyük olarak bulumuştur. Diğer tarafta boş hipotez ola r=1 ise test

15 345 Eerjide Dışa Bağımlılık ve Eerji Verimliliği Arasıdaki Nedesellik İlişkisi: Türkiye Öreği istatistiklerii kritik değerlerde küçük olması edeiyle iz ve maksimum öz-değer testleri açısıda reddedilememiştir. Bu edele, değişkeler arasıda e fazla bir adet eşbütüleşe vektör bulumaktadır deilebilir. Buu soucu olarak Türkiye içi eerji verimliliği ile eerji üretimide kedi kedie yeterli olma arasıda uzu döemli bir ilişkii varlığıda bahsedilebilir. Tablo 5.Johase Eşbütüleşme Testi λ1 λ2 trace λmax r=0 r=1 r=0 r=1 Kritik Değerler (5%) * * Notlar: 1. Eğer test istatistiği kritik değerde büyükse, boş hipotez reddedilir. 2. (*) %95 güve seviyeside boş hipotezi reddedildiğii gösterir. 3. r maksimum sayıdaki eşbütüleşe vektörleri belirtir. 4. λ1 ve λ2 öz-değerleri (eigevalue) gösterir. 5. E uygu gecikme uzuluğu Akaike Bilgi Kriteri kullaılarak 1 olarak seçilmiştir. 6. Kritik değerler Osterwald-Leum (1992) da da elde edilmiştir. Seriler arasıdaki eşbütüleşme ilişkisi, değişkeler arasıda bir edesellik ilişkisi olduğuu göstermektedir. Bu edele bir soraki bölümde hata düzeltme modelie dayalı Grager edesellik testi uygulaacaktır Grager Nedesellik Testi Bu çalışmada edeselliği belirlemek adıa vektör hata düzeltme modeli (VECM) kullaılmıştır. Yavuz (2005), vektör otoregresyo (VAR) modelii durağa ve eşbütüleşik olmaya zama serileri arasıdaki edeselliği bulmada, diğer tarafta VEC modelii ise yie durağa olmaya fakat eşbütüleşik ola zama serileri arasıdaki edesellik ilişkisii bulmada kullaılabileceğii belirtmiştir. Ayrıca VAR modeli yalızca kısa döemli ilişkileri gösterirke, VEC modelide, stadart Grager edesellik testide ayrı olarak, kısa ve uzu döemli ilişkiler birlikte ele alıabilmektedir. Bu edelerde ötürü bu çalışmada, VEC modeli kullaılmış, ayı zamada kısa ve uzu döemdeki souçları karşılaştırılması adıa VAR modelii souçları da aşağıdaki tabloda gösterilmiştir. Tablo 6 de bulua kısa döem souçlarıa göre F testii kritik değerleri bulua test istatistik değeride (0,088565) büyük olduğuda dolayı boş hipotez ola verimlilik ile kedi kedie yeterli olma arasıda edesel bir ilişki yoktur ifadesi reddedilemeyecektir. Diğer bir ifadeyle, Türkiye açısıda verimlilikte kedi kedie yeterli olmaya doğru bir edesellik ilişkisi geçerli değildir deilebilmektedir. Diğer tarafta, boş hipotezi reddedilmesi soucuda ( > kritik değerler) kedi kedie yeterli olmada verimliliğe kısa döemde bir edesellik ilişkiside bahsedilebilir. Souç olarak, Türkiye içi kısa döemde eerji üretimide kedi kedie yeterli olma ile eerji verimliliği arasıda, kedi kedie yeterli olmada verimliliğe doğru tek yölü bir edesellik ilişkisii olduğu söyleebilir.

16 İsmail Kavaz - Fatih Cemil Özbuğday 346 Uzu döemdeki edesellik ilişkisi ise geellikle t istatistiği yardımıyla bulumaktadır. Hata düzeltme terimii katsayılarıı t istatistiği edesellik hakkıda bilgi vermektedirler. Tablo 6 de kolaylıkla görülebilir ki % 1 alamlılık düzeyide kedi kedie yeterli olmada eerji verimliliğie doğru uzu döemli bir edesellik ilişkisi vardır. Bağımlı Değişke Tablo 6. Grager Nedesellik Testi Gecikme Dereceleri LEerji Verimliliği F istatistiği LKedi Kedie Yeterli Olma t istatistiği ECT t-1 LEerji Verimliliği m=1, = *** 5.221*** LKedi Kedie Yeterli Olma m=1, = Notlar: 1.Gecikme dereceleri Akaike Bilgi Kriterie göre belirlemiştir, m = bağımlı değişkei gecikme uzuluğu, = edesel değişkei gecikme uzuluğu 2. Δ değişkeleri birici farklarıı gösterir. 3. ECT hata düzeltme terimii gösterir. 4. %10, %5 ve %1 öem düzeylerideki F istatistiğii kritik değerleri sırasıyla; 2.84, 4.10 ve 7.40 olarak belirlemiştir. 5. %10, %5 ve %1 öem düzeylerideki t istatistiğii kritik değerleri sırasıyla; 1.30, 1.68 ve 2.42 olarak belirlemiştir. 6. (*), (**) ve (***) sırasıyla %10, %5 ve %1 öem düzeylerideki alamlılık seviyelerii gösterir. Ayrıca serilere ait diagostik testler yapılmış ve modeli otokorelasyo, değişe varyas ve ormal dağılım gibi testlerde geçerek kabul edilebilirliği sıamıştır. Bu testlere ait souçlar Tablo 7 de verilmiştir. Tablo 7. Diagostik Test Souçları Test Souç Jarque-Bera Normallik Testi (olasılık: ) Breusch-Godfrey LM Testi (olasılık: ) White Testi (olasılık: ) Bua ilave olarak modeldeki parametreleri kararlılığı CUSUM ve CUSUMQ testleri yardımı ile araştırılmış ve böylece modeli istikrarlı olduğu alaşılmıştır (Bakıız: Grafik 3).

17 347 Eerjide Dışa Bağımlılık ve Eerji Verimliliği Arasıdaki Nedesellik İlişkisi: Türkiye Öreği Grafik 3. CUSUM ve CUSUMQ Testleri Bu souçlar ışığıda geel bir çıkarım yapacak olursak, Türkiye içi 1971 ile 2009 yılları arasıdaki uzu döemli edesellik aalizi soucuda, edeselliği yöü eerji üretimide kedi kedie yeterli olmada eerji verimliliğie doğru bulumuştur. Diğer bir ifade ile kedi kedie yeterli olma verimliliği Grager edeidir deilebilir. Aslıda burada çıkarılacak souç kedi kedie yeterli olma arttıkça eerji verimliliği de artmaktadır olmalıdır. Acak Türkiye içi 1971 ile 2009 yılları arasıda kedi kedie yeterliliği artması eerji verimliliğii olumsuz etkilemektedir. Bu durum ile karşılaşılmasıı edei eerji verimliliği edeksi ile eerji verimliliği arasıdaki ters ilişkidir. Yai biri arttığı zama diğeride bir azalma meydaa gelmektedir. Bu edele Türkiye de dışa bağımlılık azaldığı veya kedi kedie yeterli olma arttığı zama eerjiyi verimli bir şekilde kullama azalmaktadır. 4.Souç ve Öeriler Geçtiğimiz 30 yıl boyuca eerji verimliliği ile ilgili gelişmeler uluslararası eerji degesi açısıda öemli bir yer tutmuştur. Eerji verimliliği kousudaki ilerlemeler olmasaydı başta OECD ülkeleri olmak üzere heme heme tüm düya ülkeleri so 20 yılda şu a kulladıkları eerjide yaklaşık %50 daha fazla eerji kullaacaklardı (Geller vd., 2006). Buda dolayı eerji verimliliği güümüzde birçok gelişmiş ve gelişmekte ola devletleri kamu politikası güdemlerii üst sıralarıda yer almaktadır. Türkiye de ise 3 Mart 2001 de yayımlaa Elektrik Piyasası Kauu ile birlikte eerji piyasasıı yeide yapıladırma süreci başlatılmış ve başta elektrik ve doğalgaz olmak üzere eerji sektörü rekabeti hâkim olduğu bir yapıya kavuşturulmak istemiştir. Böylece Türkiye de eerji üretimi ve tüketimi kousuda etki ve verimli politikalar hayata geçirilmeye başlamıştır. Acak Türkiye i eerjide dışa bağımlı bir ülke oluşu ve bu bağımlılığı giderek artması her zama bir egel olarak karşısıa çıkmaktadır.

18 İsmail Kavaz - Fatih Cemil Özbuğday 348 Bu çalışmada eerji kousuda kedi kedie yeterli bir ülke olmaı eerji verimliliği üzerideki etkisi icelemiştir Çalışmada elde edile ampirik souçlara göre eerji verimliliği ile eerji üretimide kedi kedie yeterli olma arasıda kısa ve uzu döemli bir ilişkide bahsetmek mümküdür. Bu ilişkii yöü, kısa ve uzu döemde kedi kedie yeterli olmada eerji verimliliğie doğrudur. Bua göre Türkiye i eerji üretimide kedi kedisie yeterliliğii artması eerji verimliliğii olumsuz bir şekilde etkilemektedir. Diğer bir ifade ile ülkei dışa bağımlılığı azaldıkça eerjiyi daha verimsiz bir şekilde kullamaktadır deilebilir. Bu oktada e yapılmalıdır? Türkiye eerji verimliliğii arttırma yolua mı gitmeli yoksa eerji kousuda kedi kedie yeterliliği mi artırmalıdır? Bu çıkarımı kısa ve uzu döem içi ayrı ayrı yapmakta fayda vardır. Türkiye de kısa döemde yei eerji kayakları çıkarılamayacağı veya bu tekoloji üretilemeyeceği içi buu yerie eerji verimliliğii arttırma yolua gidilebilir. Uzu döem içi ise yei kayak arayışları ve alteratif eerji yatırımlar yapılarak ülkei eerjide dışa bağımlılığıı azaltma yolu izleebilir. Souç olarak Türkiye i mevcut eerji kayaklarıı etki ve verimli bir şekilde kullaması ve eerji kayaklarıı bir a öce harekete geçirmesi gerekmektedir. KAYNAKLAR Bilgi, C. & Sahbaz, A. (2009). Türkiye de büyüme ve ihracat arasıdaki edesellik ilişkileri. Gaziatep Üiversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8 (1), Bossayi, E. (1979). UK primary eergy cosumptio ad the chagig structure of fial demad. Eergy Policy, 7, Dickey, D. A., & Fuller W. A. (1979). Distributios of the estimators for autoregressive time series with a uit root. Joural of the America Statistical Associatio, 74, Eders, W. (2010). Applied ecoometrics time series, 3rd ed. Hoboke: Wiley. Egle, R. & Grager C. (1987). Coitegratio ad error correctio represetatio: Estimatio ad testig. Ecoometrica, 55, Evas, J., Filippii, M. & Hut, L. C. (2013). The cotributio of eergy efficiecy towards meetig CO2 targets. Chapter 8 i Fouquet, R. (ed) Hadbook of Eergy ad Climate Chage, Chelteham, UK ad Northampto, MA, USA: Edward Elgar, Farrell, M. (1957). The measuremet of productive efficiecy. Joural of the Royal Statistical Society, Series A, Geeral, 120, Geller, H., Harrigto, P., Rosefeld, A. H., Taishima, S., & Uader, F. (2006). Polices for icreasig eergy efficiecy: Thirty years of experiece i OECD coutries. Eergy policy, 34(5), Gilligham, K., Newell, R. G., & Palmer, K. (2009). Eergy efficiecy ecoomics ad policy (No. w15031). Natioal Bureau of Ecoomic Research. Grager, C. W. J. (1969). Ivestigatig causal relatios by ecoometric models ad crossspectral methods. Ecoometrica, 37,

19 349 Eerjide Dışa Bağımlılık ve Eerji Verimliliği Arasıdaki Nedesellik İlişkisi: Türkiye Öreği Grager, C. W. J. (1988). Some recet developmets i a cocept of causality. Joural of Ecoometrics, 39, Gujarati, D. N. (2003). Basic ecoometrics, 4 th ed., New York: McGraw-Hill. Herrig, H. (2006). Eergy efficiecy-a critical view. Eergy, 31(1), Hutigto, H. G. (1994). Bee top dow so log it looks like bottom up to me. Eergy Policy, 22, Johase, S. (1988). Statistical aalysis of coitegratio vectors. Joural of Ecoomic Dyamics ad Cotrol, 12, Johase, S & Juselius, K. (1990). Maximum likelihood estimatio ad iferece o coitegratio with applicatios to the demad for moey. Oxford Bulleti of Ecoomics ad Statistics, 52, Joes, J. & Joulfaia, D. (1991). Federal govermet expeditures ad reveues i the early years of the America republic: Evidece from 1792 ad Joural of Macroecoomics, 13, Kadilar, C. (2000). Uygulamalı çok değişkeli zama serileri aalizi. Akara: Büro Basımevi. Metcalf, G. E. (2008). A empirical aalysis of eergy itesity ad its determiats at the state level. The Eergy Joural, 29(3), Myers, J. G. & Nakamura, L. (1978). Savig eergy i maufacturig. Cambridge, MA: Balliger. Nillese, P. H., Haffer, R. C., & Ozbugday, F. C. (2013). A global perspective o the log-term impact of icreased eergy efficiecy. Eergy Efficiecy: Towards the Ed of Demad Growth, 87. Özbuğday, F. C., & Erbas, B. C. (2015). How effective are eergy efficiecy ad reewable eergy i curbig CO 2 emissios i the log ru? A heterogeeous pael data aalysis. Eergy, 82, Patterso, M. G. (1996). What is eergy efficiecy?: Cocepts, idicators ad methodological issues. Eergy Policy, 24(5), Sephto, P. S. & Larse, H. K. (1991). Tests of exchage market efficiecy: Fragile evidece from coitegratio tests. Joural of Iteratioal Moey ad Fiace, 10, Yavuz, N. Ç. (2005). Türkiye de kamu harcamalarıı özel sektör yatırım harcamalarıı dışmala etkisii testi. Marmara Üiversitesi İİBF Dergisi, 20 (1), Verbeek, M. (2004). A guide to moder ecoometrics. 2d ed., New York: Joh Wiley ad Sos.

BÜYÜME VE İHRACAT ARASINDAKİ NEDENSELLİK İLİŞKİSİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ

BÜYÜME VE İHRACAT ARASINDAKİ NEDENSELLİK İLİŞKİSİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ BÜYÜME VE İHRACAT ARASINDAKİ NEDENSELLİK İLİŞKİSİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ Yrd. Doç. Dr. Erdal Demirha Afyo Kocatepe Üiversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Özet Bu çalışma Türkiye de 1990 yılıı ilk çeyreğide

Detaylı

Ki- kare Bağımsızlık Testi

Ki- kare Bağımsızlık Testi PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN Ki- kare Bağımsızlık Testi Daha öceki bölümlerde ölçümler arasıdaki ilişkileri asıl iceleeceğii gördük. Acak sıklıkla ilgileile veriler ölçüm

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testlerine Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahmileme ve Hipotez Testlerie Giriş Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üiversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr

Detaylı

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları Alteratif üretim

Detaylı

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

ALTERNATİF SİSTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI µ µ içi Güve Aralığı ALTERNATİF İTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMAI Bezetimi e öemli faydalarıda birisi, uygulamaya koymada öce alteratifleri karşılaştırmaı mümkü olmasıdır. Alteratifler; Fabrika yerleşim tasarımları

Detaylı

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ 8. HAFTA ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ PORTFÖY YÖNETİMİ II Doç.Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr Geleeksel Portföy Yaklaşımı, Bu yaklaşıma göre portföy bir bilim değil,

Detaylı

SESSION 6E: Kalkınma I 871

SESSION 6E: Kalkınma I 871 SESSION 6E: Kalkıma I 871 Kuzet Eğrisi Bağlamıda Türkiye de Fiasal Gelişme ve Gelir Eşitsizliği İlişkisii Aalizi Aalysig the Relatioships betwee Fiacial Developmet ad Icome Iequality i Turkey as a Parallel

Detaylı

NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ

NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ NOT: BU DERS NOTLARI TEMEL EKONOMETRİ-GUJARATİ KİTABINDAN DERLENMİŞTİR. KULLANILAN ŞEKİLLERİN VE NOTLARIN TELİF HAKKI KİTABIN YAZARI VE BASIM EVİNE AİTTİR. HAFTA 1 İST 418 EKONOMETRİ Ekoometri: Sözcük

Detaylı

Ekonomik Büyüme ve Finansal Gelişme İlişkisi: Türkiye Örneği The Relationship between Financial Development and Economic Growth: The Case of Turkey

Ekonomik Büyüme ve Finansal Gelişme İlişkisi: Türkiye Örneği The Relationship between Financial Development and Economic Growth: The Case of Turkey 814 INTERNATIONAL CONFERENCE ON EURASIAN ECONOMIES 2016 Ekoomik Büyüme ve Fiasal Gelişme İlişkisi: Türkiye Öreği The Relatioship betwee Fiacial Developmet ad Ecoomic Growth: The Case of Turkey Ph.D. Cadidate

Detaylı

4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin

4/16/2013. Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyansı için Tahmin 4/16/013 Ders 9: Kitle Ortalaması ve Varyası içi Tahmi Kitle ve Öreklem Öreklem Dağılımı Nokta Tahmii Tahmi Edicileri Özellikleri Kitle ortalaması içi Aralık Tahmii Kitle Stadart Sapması içi Aralık Tahmii

Detaylı

TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordinatlarının Gri Sistem ile Tahmin Edilmesi

TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordinatlarının Gri Sistem ile Tahmin Edilmesi TMMOB Harita ve Kadastro Mühedisleri Odası, 5. Türkiye Harita Bilimsel ve Tekik Kurultayı, 5 8 Mart 5, Akara. TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordiatlarıı Gri istem ile Tahmi Edilmesi Kürşat Kaya *, Levet Taşcı,

Detaylı

KIRILGAN BEŞLİ ÜLKELERİNİN HİSSE SENEDİ PİYASALARI ARASINDAKİ EŞBÜTÜNLEŞME ANALİZİ 1

KIRILGAN BEŞLİ ÜLKELERİNİN HİSSE SENEDİ PİYASALARI ARASINDAKİ EŞBÜTÜNLEŞME ANALİZİ 1 Uluslararası Yöetim İktisat ve İşletme Dergisi, Cilt 11, Sayı 24, 2015 It. Joural of Maagemet Ecoomics ad Busiess, Vol. 11, No. 24, 2015 KIRILGAN BEŞLİ ÜLKELERİNİN HİSSE SENEDİ PİYASALARI ARASINDAKİ EŞBÜTÜNLEŞME

Detaylı

HİPOTEZ TESTLERİ. İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adlandırılır. Ortaya atılan doğru veya yanlış iddialara hipotez denir.

HİPOTEZ TESTLERİ. İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adlandırılır. Ortaya atılan doğru veya yanlış iddialara hipotez denir. HİPOTEZ TETLERİ İstatistikte hipotez testleri, karar teorisi olarak adladırılır. Ortaya atıla doğru veya yalış iddialara hipotez deir. Öreği para hilesizdir deildiğide bu bir hipotezdir. Ortaya atıla iddiaya

Detaylı

BİST ile yükselen piyasalara ait endeksler arasındaki eş bütünleşme ve nedenselliğin test edilmesi; yatırımcılar açısından çeşitlendirme fırsatları

BİST ile yükselen piyasalara ait endeksler arasındaki eş bütünleşme ve nedenselliğin test edilmesi; yatırımcılar açısından çeşitlendirme fırsatları Iteratioal Joural of Huma Scieces ISSN:2458-9489 Volume 14 Issue 4 Year: 2017 Test for coitegratio ad causality betwee ISE ad emergig market ıdices; diversificatio opportuities for ıvestors 1 BİST ile

Detaylı

TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı)

TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ Sapmasızlık 3.2. Tutarlılık 3.3. Etkinlik minimum varyans 3.4. Aralık tahmini (güven aralığı) 3 TAHMİNLEYİCİLERİN ÖZELLİKLERİ 3.1. Sapmasızlık 3.. Tutarlılık 3.3. Etkilik miimum varyas 3.4. Aralık tahmii (güve aralığı) İyi bir tahmi edici dağılımı tahmi edilecek populasyo parametresie yakı civarda

Detaylı

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER BÖLÜM 3 YER ÖLÇÜLERİ İkici bölümde verileri frekas tablolarıı hazırlaması ve grafikleri çizilmesideki esas amaç; gözlemleri doğal olarak ait oldukları populasyo dağılışıı belirlemek ve dağılışı geel özelliklerii

Detaylı

Tek Bir Sistem için Çıktı Analizi

Tek Bir Sistem için Çıktı Analizi Tek Bir Sistem içi Çıktı Aalizi Bezetim ile üretile verile icelemesie Çıktı Aalizi deir. Çıktı Aalizi, bir sistemi performasıı tahmi etmek veya iki veya daha fazla alteratif sistem tasarımıı karşılaştırmaktır.

Detaylı

TÜRKİYE DE KAYITDIŞI EKONOMİ VE BÜYÜME İLİŞKİSİ

TÜRKİYE DE KAYITDIŞI EKONOMİ VE BÜYÜME İLİŞKİSİ ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt 3, Sayı 5, 2007, ss. 7-87. TÜRKİYE DE KAYITDIŞI EKONOMİ VE BÜYÜME İLİŞKİSİ Doç.Dr. Gülsüm AKALIN Marmara Üiversitesi İİBF İktisat Bölümü gulsum@marmara.edu.tr Öğr.Gör.

Detaylı

İşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler.

İşlenmemiş veri: Sayılabilen yada ölçülebilen niceliklerin gözlemler sonucu elde edildiği hali ile derlendiği bilgiler. OLASILIK VE İSTATİSTİK DERSLERİ ÖZET NOTLARI İstatistik: verileri toplaması, aalizi, suulması ve yorumlaması ile ilgili ilkeleri ve yötemleri içere ve bu işlemleri souçlarıı probabilite ilkelerie göre

Detaylı

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI Projesii Kousu: Bir çekirgei metre, metre veya 3 metre zıplayarak uzuluğu verile bir yolu kaç farklı şekilde gidebileceği ya da bir kişii veya (veya 3) basamak atlayarak basamak sayısı verile bir merdivei

Detaylı

İSTATİSTİK DERS NOTLARI

İSTATİSTİK DERS NOTLARI Balıkesir Üiversitesi İşaat Mühedisliği Bölümü umutokka@balikesir.edu.tr İSTATİSTİK DERS NOTLARI Yrd. Doç. Dr. Umut OKKAN idrolik Aabilim Dalı Balıkesir Üiversitesi İşaat Mühedisliği Bölümü Bölüm 5 Örekleme

Detaylı

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ

İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE HİPOTEZ TESTİ Bu bölümdeki yötemler, bilimeye POPULASYON PARAMETRE değeri hakkıda; TAHMİN yapmaya yöelik ve, KARAR vermekle ilgili, olmak üzere iki grupta icelemektedir. Parametre

Detaylı

NİĞDE İLİ RÜZGAR ENERJİSİ POTANSİYELİ WIND ENERGY POTENTIAL OF NIGDE PROVINCE

NİĞDE İLİ RÜZGAR ENERJİSİ POTANSİYELİ WIND ENERGY POTENTIAL OF NIGDE PROVINCE Niğde Üiersitesi Mühedislik Bilimleri Dergisi, Cilt 1, Sayı, (1), 37-47 NİĞDE İLİ RÜZGAR ENERJİSİ POTANSİYELİ Uğur YILDIRIM 1,* Yauz GAZİBEY, Afşi GÜNGÖR 1 1 Makie Mühedisliği Bölümü, Mühedislik Fakültesi,

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri

Detaylı

EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9

EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9 ..7 EME 37 Girdi Aalizi Prosedürü SİSTEM SIMÜLASYONU Modelleecek sistemi (prosesi) dokümate et Veri toplamak içi bir pla geliştir Veri topla Verileri grafiksel ve istatistiksel aalizii yap Girdi Aalizi-II

Detaylı

Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi

Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteın Yöntemi 3 Cebirsel Olarak Çözüme Gitmede Wegsteı Yötemi Bu yötem bir izdüşüm tekiğie dayaır ve yalış pozisyo olarak isimledirile matematiksel tekiğe yakıdır. Buradaki düşüce f() çizgisi üzerideki bilie iki oktada

Detaylı

Yatırım Projelerinde Kaynak Dağıtımı Analizi. Analysis of Resource Distribution in Investment Projects

Yatırım Projelerinde Kaynak Dağıtımı Analizi. Analysis of Resource Distribution in Investment Projects Uşak Üiversitesi Sosyal Bilimler Dergisi (2012) 5/2, 89-101 Yatırım Projeleride Kayak Dağıtımı Aalizi Bahma Alp RENÇBER * Özet Bu çalışmaı amacı, yatırım projeleride kayak dağıtımıı icelemesidir. Yatırım

Detaylı

İstanbul Göztepe Bölgesinin Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Rüzgâr Hızının Tahmin Edilmesi

İstanbul Göztepe Bölgesinin Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Rüzgâr Hızının Tahmin Edilmesi Makie Tekolojileri Elektroik Dergisi Cilt: 8, No: 4, 011 (75-80) Electroic Joural of Machie Techologies Vol: 8, No: 4, 011 (75-80) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.tekolojikarastirmalar.com e-issn:1304-4141

Detaylı

LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2

LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ-2 LİNEER OLMAYAN DENKLEMLERİN SAYISAL ÇÖZÜM YÖNTEMLERİ SABİT NOKTA İTERASYONU YÖNTEMİ Bu yötemde çözüme gitmek içi f( olarak verile deklem =g( şeklie getirilir. Bir başlagıç değeri seçilir ve g ( ardışık

Detaylı

ˆp x p p(1 p)/n. Ancak anakütle oranı p bilinmediğinden bu ilişki doğrudan kullanılamaz.

ˆp x p p(1 p)/n. Ancak anakütle oranı p bilinmediğinden bu ilişki doğrudan kullanılamaz. YTÜ-İktisat İstatistik II Aralık Tahmii II 1 ANAKÜTLE ORANININ (p GÜVEN ARALIKLARI (BÜYÜK ÖRNEKLEMLERDE Her birii başarı olasılığı p ola birbiride bağımsız Beroulli deemeside öreklemdeki başarı oraıı ˆp

Detaylı

İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME

İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME V. Ulusal Üretim Araştırmaları Sempozyumu, İstabul Ticaret Üversitesi, 25-27 Kasım 2005 İKİ ÖLÇÜTLÜ PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ: MAKSİMUM TAMAMLANMA ZAMANI VE MAKSİMUM ERKEN BİTİRME Tamer EREN

Detaylı

OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA

OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA Joural of Research i Educatio ad Teachig OKUL ÖNCESİ DÖNEM İŞİTME ENGELLİLERDE MÜZİK EĞİTİMİ İLE ÇOCUKLARIN GELİŞİM ÖZELLİKLERİ ÜZERİNE TERAPÖTİK BİR ÇALIŞMA Yard.Doç.Dr. Tüli Malkoç Marmara Üiversitesi

Detaylı

KİMYASAL DENGE (GİBBS SERBEST ENERJİSİ MİNİMİZASYONU) MODELLEMESİ

KİMYASAL DENGE (GİBBS SERBEST ENERJİSİ MİNİMİZASYONU) MODELLEMESİ KİMYASAL DENGE (GİBBS SERBEST ENERJİSİ MİNİMİZASYONU) MODELLEMESİ M. Turha ÇOBAN Ege Üiversitesi, Mühedislik Fakultesi, Makie Mühedisliği Bölümü, Borova, İZMİR Turha.coba@ege.edu.tr Özet: Kimyasal degei

Detaylı

Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 2, 2011 225

Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 2, 2011 225 Atatürk Üiversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 2, 2011 225 İKTİSADİ BÜYÜMEDE FİNANSAL GELİŞMENİN ETKİSİ: D-8 ÜLKELERİNDE NEDENSELLİK İLİŞKİSİ Murat NİŞANCI (*) İlyas KARABIYIK

Detaylı

Enflasyon nedir? Eşdeğer hesaplamalarında enflasyon etkisini nasıl hesaba katarız? Mühendislik Ekonomisi. (Chapter 11) Enflasyon Nedir?

Enflasyon nedir? Eşdeğer hesaplamalarında enflasyon etkisini nasıl hesaba katarız? Mühendislik Ekonomisi. (Chapter 11) Enflasyon Nedir? Elasyo ve Nakit Akışlarıa Etkisi (Chapter 11) TOBB ETÜ Örek 2015 Yılıda Çocuğuuzu Üiversiteye Gödermei Maliyeti Ne Kadar Olacak? 2005 yılıda 1 yıllık üiversite masraı $17,800. Elasyo edeiyle üiversite

Detaylı

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr

İSTATİSTİK 2. Tahmin Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr İSTATİSTİK 2 Tahmi Teorisi 07/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI aysecagli@beyket.edu.tr İstatistik yötemler İstatistik yötemler Betimsel istatistik Çıkarımsal istatistik Tahmi Hipotez testleri Nokta tahmii Aralık

Detaylı

HARDY-CROSS METODU VE UYGULANMASI

HARDY-CROSS METODU VE UYGULANMASI HRY-ROSS MTOU V UYGUNMSI ğ şebekelerde debi bir oktaya çeşitli yollarda gelebildiği içi, şebekei er agi bir borusua suyu agi yolda geldiğii ilk bakışta söyleyebilmek geellikle mümkü değildir. Çözümleme

Detaylı

Hipotez Testleri. Parametrik Testler

Hipotez Testleri. Parametrik Testler Hipotez Testleri Parametrik Testler Hipotez Testide Adımlar Bir araştırma sorusuu belirlemesi Araştırma sorusua dayaa istatistiki hipotezleri oluşturulması (H 0 ve H A ) Hedef populasyoda öreklemi elde

Detaylı

İHRACATA DAYALI-BÜYÜME HİPOTEZİNİN TÜRKİYE EKONOMİSİ VERİLERİ İLE ANALİZİ, Muammer ŞİMŞEK (*)

İHRACATA DAYALI-BÜYÜME HİPOTEZİNİN TÜRKİYE EKONOMİSİ VERİLERİ İLE ANALİZİ, Muammer ŞİMŞEK (*) D.E.Ü.İ.İ.B.F.Dergisi Cilt:8 Sayı:2, Yıl:2003, ss:43-63 İHRACATA DAYALI-BÜYÜME HİPOTEZİNİN TÜRKİYE EKONOMİSİ VERİLERİ İLE ANALİZİ, 960 2002 Muammer ŞİMŞEK (*) ÖZET İhracata Dayalı-Büyüme Hipotezi, uygulamalı

Detaylı

İleri Diferansiyel Denklemler

İleri Diferansiyel Denklemler MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferasiyel Deklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulumak veya kullaım koşulları hakkıda bilgi içi http://ocw.mit.edu/terms web sitesii ziyaret ediiz.

Detaylı

Veri nedir? p Veri nedir? p Veri kalitesi p Veri önişleme. n Geometrik bir bakış açısı. n Olasılıksal bir bakış açısı

Veri nedir? p Veri nedir? p Veri kalitesi p Veri önişleme. n Geometrik bir bakış açısı. n Olasılıksal bir bakış açısı Veri edir? p Veri edir? Geometrik bir bakış açısı p Bezerlik Olasılıksal bir bakış açısı p Yoğuluk p Veri kalitesi p Veri öişleme Birleştirme Öreklem Veri küçültme p Temel bileşe aalizi (Pricipal Compoet

Detaylı

SOCIAL MENTALITY AND RESEARCHER THINKERS JOURNAL

SOCIAL MENTALITY AND RESEARCHER THINKERS JOURNAL SOCIAL MENTALITY AND RESEARCHER THINKERS JOURNAL Ope Access Refereed E-Joural & Refereed & Idexed ISSN: 2630-63 Social Scieces Idexed www.smartofjoural.com / editorsmartjoural@gmail.com August 208 Article

Detaylı

İÇİNDEKİLER. Ön Söz Polinomlar II. ve III. Dereceden Denklemler Parabol II. Dereceden Eşitsizlikler...

İÇİNDEKİLER. Ön Söz Polinomlar II. ve III. Dereceden Denklemler Parabol II. Dereceden Eşitsizlikler... İÇİNDEKİLER Ö Söz... Poliomlar... II. ve III. Derecede Deklemler... Parabol... 9 II. Derecede Eşitsizlikler... 8 Trigoometri... 8 Logaritma... 59 Toplam ve Çarpım Sembolü... 7 Diziler... 79 Özel Taımlı

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri

Detaylı

Öğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı

Öğrenci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı Öğreci Numarası İmzası: Not Adı ve Soyadı SORU 1. a) Ekoomii taımıı yapıız, amaçlarıı yazıız. Tam istihdam ile ekoomik büyüme arasıdaki ilişkiyi açıklayıız. b) Arz-talep kauu edir? Arz ve talep asıl artar

Detaylı

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ

ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ İSTATİSTİKSEL TAHMİNLEME VE İSTATİSTİKSEL YORUMLAMA TAHMİNLEME SÜRECİ VE YORUMLAMA SÜRECİ ÖRNEKLEME TEORİSİ VE TAHMİN TEORİSİ ÖRNEKLEME VE ÖRNEKLEME ÖRNEKLEME DAĞILIMLARI VE ÖRNEKLEME DAĞILIMLARI Yorumlama

Detaylı

5 İKİNCİ MERTEBEDEN LİNEER DİF. DENKLEMLERİN SERİ ÇÖZÜMLERİ

5 İKİNCİ MERTEBEDEN LİNEER DİF. DENKLEMLERİN SERİ ÇÖZÜMLERİ 5 İKİNCİ MERTEBEDEN LİNEER DİF. DENKLEMLERİN SERİ ÇÖZÜMLERİ Bir lieer deklemi geel çözümüü bulmak homoje kısmı temel çözümlerii belirlemesie bağlıdır. Sabit katsayılı diferasiyel deklemleri temel çözümlerii

Detaylı

ÜSTEL VE Kİ-KARE DAĞILIMLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN SİMULASYON İLE ÜRETİLEN RANDOM SAYILARLA GÖSTERİLMESİ

ÜSTEL VE Kİ-KARE DAĞILIMLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN SİMULASYON İLE ÜRETİLEN RANDOM SAYILARLA GÖSTERİLMESİ C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 4, Sayı, 3 97 ÜSTEL VE Kİ-KARE DAĞILIMLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN SİMULASYON İLE ÜRETİLEN RANDOM SAYILARLA GÖSTERİLMESİ Yalçı KARAGÖZ Cumhuriyet Üiversitesi

Detaylı

AKIŞKAN BORUSU ve VANTİLATÖR DENEYİ

AKIŞKAN BORUSU ve VANTİLATÖR DENEYİ AKIŞKA BORUSU ve ATİLATÖR DEEYİ. DEEYİ AMACI a) Lüle ile debi ölçmek, b) Dairesel kesitli bir borudaki türbülaslı akış şartlarıda hız profili ve eerji kayıplarıı deeysel olarak belirlemek ve literatürde

Detaylı

2.2. Fonksiyon Serileri

2.2. Fonksiyon Serileri 2.2. Foksiyo Serileri Taım.. Herhagi bir ( u (x reel (gerçel değerli foksiyo dizisi verilsi. Bu m foksiyo dizisii tüm terimlerii toplamıa, yai u m (x + u m+ (x + u m+2 (x + u m+3 (x + + u m+ (x + = k=m

Detaylı

TÜRKİYE İÇİN SERMAYE STOK VERİLERİ GÜNCELLENMESİ VE BÜYÜME ORANIYLA İLİŞKİSİ: 1972-2008 DÖNEMİ

TÜRKİYE İÇİN SERMAYE STOK VERİLERİ GÜNCELLENMESİ VE BÜYÜME ORANIYLA İLİŞKİSİ: 1972-2008 DÖNEMİ TÜRKİYE İÇİN SERMAYE STOK VERİLERİ GÜNCELLENMESİ VE BÜYÜME ORANIYLA İLİŞKİSİ: 1972-2008 DÖNEMİ Updatig Capital Stock Data for Turkey ad Its Relatioship with Growth Rate: The Period of 1972-2008 Dr. Ahmet

Detaylı

TÜRKİYE DE BİREYSEL BANKA KREDİLERİ VE ENFLASYON İLİŞKİSİ THE RELATIONSHIP BETWEEN INDIVIDUAL BANK CREDITS AND INFLATION IN TURKEY

TÜRKİYE DE BİREYSEL BANKA KREDİLERİ VE ENFLASYON İLİŞKİSİ THE RELATIONSHIP BETWEEN INDIVIDUAL BANK CREDITS AND INFLATION IN TURKEY TÜRKİYE DE BİREYSEL BANKA KREDİLERİ VE ENFLASYON İLİŞKİSİ Prof. Dr. Özca KARAHAN 1 Badırma Oyedi Eylül Üiversitesi, (okaraha@badirma.edu.tr) Araş. Gör. Yuus Emre GÜRBÜZ Badırma Oyedi Eylül Üiversitesi,

Detaylı

AÇIK ĐŞLETME BASAMAKLARI TENÖR KONTROLÜNDE JEOĐSTATĐSTĐKSEL TAHMĐN MODELĐ SEÇĐMĐ

AÇIK ĐŞLETME BASAMAKLARI TENÖR KONTROLÜNDE JEOĐSTATĐSTĐKSEL TAHMĐN MODELĐ SEÇĐMĐ Eskişehir Osmagazi Üiversitesi Müh.Mim.Fak.Dergisi C.XXI, S., 2008 Eg&Arch.Fac. Eskişehir Osmagazi Uiversity, Vol..XXI, No:, 2008 Makalei Geliş Tarihi : 2.02.2007 Makalei Kabul Tarihi : 23.03.2007 AÇIK

Detaylı

MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ

MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ MEKANİK TESİSATTA EKONOMİK ANALİZ Mustafa ÖZDEMİR İ. Cem PARMAKSIZOĞLU ÖZET Düya çapıda rekabeti ö plaa çıktığı bu gükü şartlarda, e gelişmiş ürüü, e kısa sürede, e ucuza üretmek veya ilk yatırım ve işletme

Detaylı

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri

Tahmin Edici Elde Etme Yöntemleri 6. Ders Tahmi Edici Elde Etme Yötemleri Öceki derslerde ve ödevlerde U(0; ) ; = (0; ) da¼g l m da, da¼g l m üst s r ola parametresi içi tahmi edici olarak : s ra istatisti¼gi ve öreklem ortalamas heme

Detaylı

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme SAYISAL ÇÖZÜMLEME Saısal Çözümleme SAYISAL ÇÖZÜMLEME 8. Hafta İNTERPOLASYON Saısal Çözümleme 2 İÇİNDEKİLER Ara Değer Hesabı İterpolaso Doğrusal Ara Değer Hesabı MATLAB ta İterpolaso Komutuu Kullaımı Lagrace

Detaylı

2016 YILI I.DÖNEM AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME. aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? n exp 1.

2016 YILI I.DÖNEM AKTÜERLİK SINAVLARI RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME. aşağıdaki seçeneklerden hangisinde verilmiştir? n exp 1. 06 YILI I.DÖNEM AKTÜERLİK SINAVLARI Soru Toplam hasar miktarı S i olasılık ürete foksiyou X x i PS ( t) = E( t ) = exp λi( t ) ise P S(0) aşağıdaki seçeeklerde hagiside verilmiştir? A) 0 B) C) exp λ i

Detaylı

Standart Formun Yapısı. Kanonik Form. DP nin Formları SİMPLEX YÖNTEMİ DP nin Düzenleniş Şekilleri. 1) Optimizasyonun anlamını değiştirme

Standart Formun Yapısı. Kanonik Form. DP nin Formları SİMPLEX YÖNTEMİ DP nin Düzenleniş Şekilleri. 1) Optimizasyonun anlamını değiştirme 5.0.06 DP i Düzeleiş Şekilleri DP i Formları SİMPLEX YÖNTEMİ ) Primal (özgü) form ) Kaoik form 3) Stadart form 4) Dual (ikiz) form Ayrı bir kou olarak işleecek Stadart formlar Simplex Yötemi içi daha elverişli

Detaylı

AFYONKARAHİSAR İLİ YENİLENEBİLİR ENERJİ POTANSİYELİ. Ziya DEMİRKOL 1 Mehmet ÇUNKAŞ 2

AFYONKARAHİSAR İLİ YENİLENEBİLİR ENERJİ POTANSİYELİ. Ziya DEMİRKOL 1 Mehmet ÇUNKAŞ 2 S.Ü. Müh. Bilim ve Tek. Derg., c.2, s.1, 2014 Selcuk Uiv. J. Eg. Sci. Tech., v.2,.1, 2014 ISSN: 2147-9364 (Elektroik) AFYONKARAHİSAR İLİ YENİLENEBİLİR ENERJİ POTANSİYELİ Ziya DEMİRKOL 1 Mehmet ÇUNKAŞ 2

Detaylı

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR www.tekolojikarastirmalar.com e-issn:134-4141 Makie Tekolojileri Elektroik Dergisi 28 (3) 41-48 TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Makale Düşük Sıcak Kayaklı Isı Pompaları Eerji Maliyet Aalizi Özet Murat KAYA Hitit

Detaylı

DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkanı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ

DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkanı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ DÖNEM I BİYOİSTATİSTİK, HALK SAĞLIĞI VE RUH SAĞLIĞI DERS KURULU Ders Kurulu Başkaı : Yrd.Doç.Dr. İsmail YILDIZ ARAŞTIRMADA PLANLAMA VE ÇÖZÜMLEME (03-09 Ocak 014 Y.ÇELİK) Araştırma Süreci (The research

Detaylı

Yatırım Analizi ve Portföy Yönetimi 4. Hafta. Dr. Mevlüt CAMGÖZ

Yatırım Analizi ve Portföy Yönetimi 4. Hafta. Dr. Mevlüt CAMGÖZ Yatırım Aalizi ve Portföy Yöetimi 4. Hafta Dr. Mevlüt CAMGÖZ İçerik Çeşitledirme Riski Kayakları ve Risk Türleri Portföyü Risk ve Getirisi Riskli Varlık Portföyüü Belirlemesi Markowitz Portföy Teorisi

Detaylı

(3) Eğer f karmaşık değerli bir fonksiyon ise gerçel kısmı Ref Lebesgue. Ref f. (4) Genel karmaşık değerli bir fonksiyon için. (6.

(3) Eğer f karmaşık değerli bir fonksiyon ise gerçel kısmı Ref Lebesgue. Ref f. (4) Genel karmaşık değerli bir fonksiyon için. (6. Problemler 3 i Çözümleri Problemler 3 i Çözümleri Aşağıdaki özellikleri kaıtlamaızı ve buu yaıda daha fazla soyut kaıt vermeizi isteyeceğiz. h.h. eşitliğii ölçümü sıfır ola bir kümei tümleyei üzeride eşit

Detaylı

ÖĞRENME ETKİLİ HAZIRLIK VE TAŞIMA ZAMANLI PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ

ÖĞRENME ETKİLİ HAZIRLIK VE TAŞIMA ZAMANLI PARALEL MAKİNELİ ÇİZELGELEME PROBLEMİ Öğreme Etkili Hazırlık ve Taşıma Zamalı Paralel Makieli Çizelgeleme Problemi HAVACILIK VE UZAY TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ TEMMUZ 2006 CİLT 2 SAYI 4 (67-72) ÖĞRENME ETKİLİ HAZIRLIK VE TAŞIMA ZAMANLI PARALEL

Detaylı

Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =1+ 2 + 3+...

Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri. n c = nc i= 1 n ca i. k 1. i= r n. Σ sembolü ile bilinmesi gerekli bazı formüller : 1) k =1+ 2 + 3+... MC formülüü doğruluğuu tümevarım ilkesi ile gösterelim. www.matematikclub.com, 00 Cebir Notları Gökha DEMĐR, gdemir@yahoo.com.tr Tümevarım_toplam_Çarpım_Dizi_Seri Tümevarım Metodu : Matematikte kulladığımız

Detaylı

ULUSLARARASI REKABET GÜCÜNÜ ETKİLEYEN MAKROEKONOMİK FAKTÖRLER: TÜRK İMALAT SANAYİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

ULUSLARARASI REKABET GÜCÜNÜ ETKİLEYEN MAKROEKONOMİK FAKTÖRLER: TÜRK İMALAT SANAYİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA ULUSLARARASI REKABET GÜCÜNÜ ETKİLEYEN MAKROEKONOMİK FAKTÖRLER: TÜRK İMALAT SANAYİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA Sevda YAPRAKLI ÖZET Bu çalışmaı amacı, Türkiye de imalat saayi sektörüü uluslararası rekabet gücü

Detaylı

DÖVĠZ KURU DALGALANMALARININ TARIMSAL DIġ TĠCARETE ETKĠSĠ: TÜRKĠYE ÖRNEĞĠ. Doç. Dr. ErĢan SEVER Aksaray Üniviversitesi ĠĠBF Ġktisat Bölümü

DÖVĠZ KURU DALGALANMALARININ TARIMSAL DIġ TĠCARETE ETKĠSĠ: TÜRKĠYE ÖRNEĞĠ. Doç. Dr. ErĢan SEVER Aksaray Üniviversitesi ĠĠBF Ġktisat Bölümü DÖVĠZ KURU DALGALANMALARININ TARIMSAL DIġ TĠCARETE ETKĠSĠ: TÜRKĠYE ÖRNEĞĠ THE EFFECT OF EXCHANGE RATE VOLATILITY ON AGRICULTURAL FOREIGN TRADE: THE CASE OF TURKEY Doç. Dr. ErĢa SEVER Aksaray Üiviversitesi

Detaylı

TOPLAM KOLESTEROL, LDL, HDL VE TRİGLİSERİT SEVİYELERİNİN YAŞA GÖRE DEĞİŞİMİNİN DEĞİŞİK REGRESYON MODELLERİYLE İNCELENMESİ

TOPLAM KOLESTEROL, LDL, HDL VE TRİGLİSERİT SEVİYELERİNİN YAŞA GÖRE DEĞİŞİMİNİN DEĞİŞİK REGRESYON MODELLERİYLE İNCELENMESİ T.C. İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ SAĞLIK BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ TOPLAM KOLESTEROL, LDL, HDL VE TRİGLİSERİT SEVİYELERİNİN YAŞA GÖRE DEĞİŞİMİNİN DEĞİŞİK REGRESYON MODELLERİYLE İNCELENMESİ YÜKSEK LİSANS TEZİ EMRE DİRİCAN

Detaylı

KALİTE VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME İÇİN MÜŞTERİ GERİ BİLDİRİMLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

KALİTE VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME İÇİN MÜŞTERİ GERİ BİLDİRİMLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ Altı Sigma Yalı Koferasları (9- Mayıs 8) KALİTE VE SÜREÇ İYİLEŞTİRME İÇİN MÜŞTERİ GERİ BİLDİRİMLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ Serka ATAK Evre DİREN Çiğdem CİHANGİR Murat Caer TESTİK ÖZET Ürü ve hizmet kalitesii

Detaylı

BOX-LJUNG ve NONPARAMETRĐK REGRESYON YÖNTEMLERĐNĐN ETKĐNLĐKLERĐNĐN KARŞILAŞTIRILMASI: ĐMKB-100 ENDEKSĐNE YÖNELĐK BĐR UYGULAMA

BOX-LJUNG ve NONPARAMETRĐK REGRESYON YÖNTEMLERĐNĐN ETKĐNLĐKLERĐNĐN KARŞILAŞTIRILMASI: ĐMKB-100 ENDEKSĐNE YÖNELĐK BĐR UYGULAMA Ekoometri ve Đstatistik Sayı:0 00 - ĐSTANBUL ÜNĐVERSĐTESĐ ĐKTĐSAT FAKÜLTESĐ EKONOMETRĐ VE ĐSTATĐSTĐK DERGĐSĐ BOX-LJUNG ve NONPARAMETRĐK REGRESYON YÖNTEMLERĐNĐN ETKĐNLĐKLERĐNĐN KARŞILAŞTIRILMASI: ĐMKB-00

Detaylı

İstatistik Ders Notları 2018 Cenap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI. 5.1 Giriş

İstatistik Ders Notları 2018 Cenap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI. 5.1 Giriş İstatistik Ders Notları 08 Ceap Erdemir BÖLÜM 5 ÖRNEKLME DAĞILIMLARI 5. Giriş Öreklem istatistikleri kullaılarak kitle parametreleri hakkıda çıkarsamalar yapmak istatistik yötemleri öemli bir bölümüü oluşturur.gülük

Detaylı

SİSTEMLERİN ZAMAN CEVABI

SİSTEMLERİN ZAMAN CEVABI DÜZCE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MM306 SİSTEM DİNAMİĞİ SİSTEMLERİN ZAMAN CEVABI Kutuplar, Sıfırlar ve Zama Cevabı Kavramı Birici Mertebede Sistemleri Zama Cevabı İkici

Detaylı

Yukarıdaki sonucu onaylarım. Prof. Dr. Ülkü MEHMETOĞLU. Enstitü Müdürü

Yukarıdaki sonucu onaylarım. Prof. Dr. Ülkü MEHMETOĞLU. Enstitü Müdürü ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ DURAĞAN OLMAYAN ZAMAN SERİLERİNDE KOİNTEGRASYON VEKTÖRÜNÜN TAHMİNİ ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA Yudum BALKAYA İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 006 Her

Detaylı

DOĞRUSAL PROGRAMLAMA İLE PORTFÖY OPTİMİZASYONU VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA

DOĞRUSAL PROGRAMLAMA İLE PORTFÖY OPTİMİZASYONU VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA DOĞRUSAL PROGRAMLAMA İLE PORTFÖY OPTİMİZASYONU VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA Filiz KARDİYEN (*) Özet: Portföy seçim problemi içi klasik bir yaklaşım ola karesel programlama yötemi,

Detaylı

İŞLETİM KARAKTERİSTİĞİ EĞRİSİ VE BİR ÇALIŞMA THE OPERATING CHARACTERISTIC CURVE AND A CASE STUDY

İŞLETİM KARAKTERİSTİĞİ EĞRİSİ VE BİR ÇALIŞMA THE OPERATING CHARACTERISTIC CURVE AND A CASE STUDY Süleyma Demirel Üiversitesi Vizyoer Dergisi Suleyma Demirel Uiversity The Joural of Visioary İŞLETİM KARAKTERİSTİĞİ EĞRİSİ VE BİR ÇALIŞMA ÖZET Yrd. Doç. Dr. Halil ÖZDAMAR 1 İstatistiksel kalite kotrol

Detaylı

ÜNİTE. İSTATİSTİĞE GİRİŞ Prof.Dr.Erkan OKTAY İÇİNDEKİLER HEDEFLER İNDEKSLER

ÜNİTE. İSTATİSTİĞE GİRİŞ Prof.Dr.Erkan OKTAY İÇİNDEKİLER HEDEFLER İNDEKSLER HEDEFLER İÇİNDEKİLER İNDEKSLER Basit İdeksler Bileşik İdeksler Tartısız İdeksler Tartılı İdeksler Mekâ İdeksleri İSTATİSTİĞE GİRİŞ Prof.Dr.Erka OKTAY İktisadi göstergeleri daha iyi yorumlayıp karşılaştırılabilecek

Detaylı

TEMEL KAVRAMLAR GİRİŞ

TEMEL KAVRAMLAR GİRİŞ TEMEL KAVRAMLAR GİRİŞ İstatistik kelimesii kökei Almaca olup devlet alamıa gelmektedir. İstatistik kelimesi gülük hayatta farklı alamlarda kullaılmaktadır. Televizyoda bir futbol müsabakasıı izleye bir

Detaylı

Veteriner İlaçları Satış Yetkisinin Veteriner Hekimliği Açısından Değerlendirilmesi: II. İlaç Satış Yetkisinin Vizyon ve Bilanço Üzerine Etkileri [1]

Veteriner İlaçları Satış Yetkisinin Veteriner Hekimliği Açısından Değerlendirilmesi: II. İlaç Satış Yetkisinin Vizyon ve Bilanço Üzerine Etkileri [1] Kafkas Uiv Vet Fak Derg 6 ():, 00 DOI:0./kvfd.00.6 RESEARCH ARTICLE Veterier İlaçları Satış Yetkisii Veterier Hekimliği Açısıda Değerledirilmesi: II. İlaç Satış Yetkisii Vizyo ve Bilaço Üzerie Etkileri

Detaylı

HARMONİK DİSTORSİYONUNUN ÖLÇÜM NOKTASI VE GÜÇ KOMPANZASYONU BAKIMINDAN İNCELENMESİ

HARMONİK DİSTORSİYONUNUN ÖLÇÜM NOKTASI VE GÜÇ KOMPANZASYONU BAKIMINDAN İNCELENMESİ HARMONİK DİSORSİYONUNUN ÖLÇÜM NOKASI VE GÜÇ KOMPANZASYONU BAKIMINDAN İNCELENMESİ Celal KOCAEPE Oktay ARIKAN Ömer Çağlar ONAR Mehmet UZUNOĞLU Yıldız ekik Üiversitesi Elektrik-Elektroik Fakültesi Elektrik

Detaylı

BİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ. A.Saide Sarıgül

BİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ. A.Saide Sarıgül BİR ÇUBUĞUN MODAL ANALİZİ A.Saide Sarıgül DENEYİN AMACI: Akastre bir çubuğu modal parametrelerii (doğal frekas, titreşim biçimi, iç söümü) elde edilmesi. TANIMLAMALAR: Modal aaliz: Titreşe bir sistemi

Detaylı

Türkiye de Turizm ve İhracat Gelirlerinin Ekonomik Büyüme Üzerindeki Etkisinin Testi: Eşbütünleşme ve Nedensellik Analizi

Türkiye de Turizm ve İhracat Gelirlerinin Ekonomik Büyüme Üzerindeki Etkisinin Testi: Eşbütünleşme ve Nedensellik Analizi Süleyma Demirel Üiversiesi, Fe Bilimleri Esiüsü Dergisi, 6-2 ( 202), 20-2 Türkiye de Turizm ve İhraca Gelirlerii Ekoomik Büyüme Üzerideki Ekisii Tesi: Eşbüüleşme ve Nedesellik Aalizi Esra POLAT, Süleyma

Detaylı

İSTATİSTİKSEL TAHMİN. Prof. Dr. Levent ŞENYAY VIII - 1 İSTATİSTİK II

İSTATİSTİKSEL TAHMİN. Prof. Dr. Levent ŞENYAY VIII - 1 İSTATİSTİK II 8 İSTATİSTİKSEL TAHMİN 8.. İstatistiksel tahmileyiciler 8.. Tahmileyicileri Öellikleri 8... Sapmasılık 8... Miimum Varyaslılık 8..3. Etkilik 8.3. Aralık Tahmii 8.4. Tchebysheff teoremi Prof. Dr. Levet

Detaylı

YAPIM YÖNETİMİ - EKONOMİSİ 04

YAPIM YÖNETİMİ - EKONOMİSİ 04 İşaat projelerii içi fiasal ve ekoomik aaliz yötemleri İşaat projeleri içi temel maliyet kavramları Yaşam boyu maliyet: Projei kafamızda şekillemeye başladığı ada itibare başlayıp kullaım ömrüü tamamlayaa

Detaylı

ÖZET Doktora Tezi KISITLI DURUM KALMAN FİLTRESİ VE BAZI UYGULAMALARI Esi KÖKSAL BABACAN Akara Üiversitesi Fe Bilimleri Estitüsü İstatistik Aabilim Dal

ÖZET Doktora Tezi KISITLI DURUM KALMAN FİLTRESİ VE BAZI UYGULAMALARI Esi KÖKSAL BABACAN Akara Üiversitesi Fe Bilimleri Estitüsü İstatistik Aabilim Dal ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ KISITLI DURUM KALMAN FİLTRESİ VE BAZI UYGULAMALARI Esi KÖKSAL BABACAN İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2009 Her hakkı saklıdır ÖZET Doktora Tezi

Detaylı

ANA NİRENGİ AĞLARINDA NİRENGİ SAYISINA GÖRE GPS ÖLÇÜ SÜRELERİNİN KURAMSAL OLARAK BULUNMASI

ANA NİRENGİ AĞLARINDA NİRENGİ SAYISINA GÖRE GPS ÖLÇÜ SÜRELERİNİN KURAMSAL OLARAK BULUNMASI TMMOB Harita ve Kadastro Mühedisleri Odası 13. Türkiye Harita Bilimsel ve Tekik Kurultayı 18 22 Nisa 2011, Akara ANA NİRENGİ AĞLARINDA NİRENGİ SAYISINA GÖRE GPS ÖLÇÜ SÜRELERİNİN KURAMSAL OLARAK BULUNMASI

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale Üiversitesi Mühedislik Bilimleri Dergisi, Cilt 19, Sayı 2, 2013, Sayfalar 76-80 Pamukkale Üiversitesi Mühedislik Bilimleri Dergisi Pamukkale Uiversity Joural of Egieerig Scieces TEK MAKİNELİ

Detaylı

Diziler ve Seriler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV

Diziler ve Seriler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV Diziler ve Seriler Yazar Prof.Dr. Vakıf CAFEROV ÜNİTE 7 Amaçlar Bu üiteyi çalıştıkta sora; dizi kavramıı taıyacak, dizileri yakısaklığıı araştırabilecek, sosuz toplamı alamıı bilecek, serileri yakısaklığıı

Detaylı

6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYLARI

6. BÖLÜM VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYI VEKTÖR UZAYLARI 6. BÖLÜM VEKTÖR LARI -BOYUTLU (ÖKLİT) I Taım: Eğer pozitif bir tam sayı ise sıralı -sayı, gerçel sayılar kümesideki adet sayıı (a 1, a 2,, a ) bir dizisidir. Tüm sıralı -sayılarıı kümesi -boyutlu uzay

Detaylı

Burçin Gonca OKATAN YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ AĞUSTOS 2007 ANKARA

Burçin Gonca OKATAN YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ AĞUSTOS 2007 ANKARA UYUM İYİLİĞİ İÇİN AMICO TEK-ÖRNEK TESTİ VE İĞER UYUM İYİLİĞİ TESTLERİ İLE KARŞILAŞTIRILMASI Burçi Goca OKATAN YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ AĞUSTOS 7 ANKARA TEZ

Detaylı

İki Serbestlik Dereceli Mekanizmalarla İşlev Sentezinde Tasarım Noktalarının Eşit ve Çebişev Aralıklandırması ile Seçiminin Karşılaştırılması

İki Serbestlik Dereceli Mekanizmalarla İşlev Sentezinde Tasarım Noktalarının Eşit ve Çebişev Aralıklandırması ile Seçiminin Karşılaştırılması Uluslararası Katılımlı 7. Makia Teorisi Sempozyumu, İzmir, -7 Hazira 05 İki Serbestlik Dereceli Mekaizmalarla İşlev Setezide Tasarım oktalarıı Eşit ve Çebişev Aralıkladırması ile Seçimii Karşılaştırılması

Detaylı

SPEARMAN SIRA KORELASYONU KATSAYISINDA TEKRARLANAN DEGERLER VE BİR UYGULAMA

SPEARMAN SIRA KORELASYONU KATSAYISINDA TEKRARLANAN DEGERLER VE BİR UYGULAMA SPEARMAN SIRA KORELASYONU KATSAYISINDA TEKRARLANAN DEGERLER VE BİR UYGULAMA Doç. Dr. SelAhattl GÜRİŞ ( ) Değişkeler arasıdaki ilişkii derecesii ölçülmeside farklı istatiksel yötemlerde yararlaılabilir.

Detaylı

FİBER BRAGG IZGARA TABANLI OPTİK SENSÖRÜN ANALİZİ

FİBER BRAGG IZGARA TABANLI OPTİK SENSÖRÜN ANALİZİ FİER RAGG IZGARA TAANLI OPTİK SENSÖRÜN ANALİZİ Lale KARAMAN 1 N. Özlem ÜNVERDİ Elektroik ve Haberleşme Mühedisliği ölümü Elektrik-Elektroik Fakültesi Yıldız Tekik Üiversitesi, 34349, eşiktaş, İstabul 1

Detaylı

Bağımsızlık özelliğinden hareketle Ortak olasılık fonksiyonu (sürekli ise

Bağımsızlık özelliğinden hareketle Ortak olasılık fonksiyonu (sürekli ise YTÜ-İktisat İstatistik II Örekleme ve Öreklem Dağılımları BASİT RASSAL ÖRNEKLEME N tae ese arasıda taelik bir öreklem seçilmesii istediğii düşüelim. eseli olaaklı her öreklemi seçilme şasıı eşit kıla seçim

Detaylı

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

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

Detaylı

POLİNOMLAR. reel sayılar ve n doğal sayı olmak üzere. n n. + polinomu kısaca ( ) 2 3 n. ifadeleri polinomun terimleri,

POLİNOMLAR. reel sayılar ve n doğal sayı olmak üzere. n n. + polinomu kısaca ( ) 2 3 n. ifadeleri polinomun terimleri, POLİNOMLAR Taım : a0, a, a,..., a, a reel sayılar ve doğal sayı olmak üzere P x = a x + a x +... + a x + a x + a biçimideki ifadelere x e bağlı reel katsayılı poliom (çok terimli) deir. 0 a 0 ax + a x

Detaylı

YAPISAL ELEMANLARIN TİTREŞİM FREKANSLARININ ANALİZİ İÇİN ÜÇ BOYUTLU TIMOSHENKO KİRİŞ ELEMANI

YAPISAL ELEMANLARIN TİTREŞİM FREKANSLARININ ANALİZİ İÇİN ÜÇ BOYUTLU TIMOSHENKO KİRİŞ ELEMANI 2. Türkiye Deprem Mühedisliği ve Sismoloji Koferası YAPISAL ELEMANLARIN TİTREŞİM FREKANSLARININ ANALİZİ İÇİN ÜÇ BOYUTLU TIMOSHENKO KİRİŞ ELEMANI ÖZET: O. Soydaş 1 ve A. Sarıtaş 2 1 Doktora Öğrecisi, İşaat

Detaylı

Obje Tabanlı Sınıflandırma Yöntemi ile Tokat İli Uydu Görüntüleri Üzerinde Yapısal Gelişimin İzlenmesi

Obje Tabanlı Sınıflandırma Yöntemi ile Tokat İli Uydu Görüntüleri Üzerinde Yapısal Gelişimin İzlenmesi Obje Tabalı Sııfladırma Yötemi ile Tokat İli Uydu Görütüleri Üzeride Yapısal Gelişimi İzlemesi İlker GÜNAY 1 Ahmet DELEN 2 Mahmut HEKİM 3 1 Gaziosmapaşa Üiversitesi, Mühedislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi,

Detaylı

REGRESYON DENKLEMİNİN HESAPLANMASI Basit Doğrusal Regresyon Basit doğrusal regresyon modeli: .. + n gözlem için matris gösterimi,. olarak verilir.

REGRESYON DENKLEMİNİN HESAPLANMASI Basit Doğrusal Regresyon Basit doğrusal regresyon modeli: .. + n gözlem için matris gösterimi,. olarak verilir. 203-204 Bahar REGRESYON DENKLEMİNİN HESAPLANMASI Basit Doğrusal Regresyo Basit doğrusal regresyo modeli: y i = β 0 + β x i + ε i Modeli matris gösterimi, y i = [ x i ] β 0 β + ε i şeklidedir. x y 2 gözlem

Detaylı

sorusu akla gelebilir. Örneğin, O noktasından A noktasına hareket, OA sembolü ile gösterilir

sorusu akla gelebilir. Örneğin, O noktasından A noktasına hareket, OA sembolü ile gösterilir BÖLÜM 1: VEKTÖRLER Vektörleri taımlamak içi iki yol vardır: uzayda oktalara karşılık gele bir koordiat sistemideki oktalar veya büyüklük ve yöü ola eseler. Bu kısımda, ede iki vektör taımıı buluduğu açıklaacak

Detaylı

MACH SAYISININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE HESAPLANMASI

MACH SAYISININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE HESAPLANMASI V. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI UHUK-014-065 8-10 Eylül 014, Erciyes Üiversitesi, Kayseri MACH SAYISININ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE HESAPLANMASI İlke TÜRKMEN 1 Erciyes Üiversitesi, Kayseri Seda ARIK

Detaylı