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

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

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

Transkript

1 ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BULANIK HEDONİK REGRESYON Gökalp Kadr YENTÜR İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 011 Her hakkı saklıdır

2 ÖZET Yüksek Lsans Tez BULANIK HEDONİK REGRESYON Gökalp Kadr YENTÜR Ankara Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü İstatstk Anablm Dalı Danışman: Prof. Dr. Ayşen APAYDIN Bu çalışmada, amaç klask hedonk fyat model ve Damond ın bulanık en küçük kareler tahmn yöntem kullanılarak bulanık hedonk regresyon analznn elde edlmesdr. İnternet üzernde bulunan statstk ver tabanından elde edlen 117 konuta at verler ele alınmaktadır. İlk aşama olarak elde edlen verler klask hedonk regresyon analznde olduğu gb fonsyonel modeln belrleyeblmek çn Box-Cox dönüşümüne tab tutulmuştur. Box-Cox dönüşümü, Excel ve QI Macros paket programları le yapılmıştır. Fonksyonel model belrlendkten sonra Damond ın en küçük kareler tahmn yöntem le araştırmada kullanılan verlere at ˆβ tahmn değerler ve katsayı tahmnlerne at yayılım değerler elde edld. Son olarak bulunan değerlere at bulanıklık aralıkları ve örtük fyat aralıkları bulunarak yorumlaması yapıldı. Ocak 011, 64 sayfa Anahtar Kelmeler: Bulanık hedonk regresyon, bulanık regresyon, hedonk regresyon, hedonk fyat model, Damond ın en küçük kareler tahmn yöntem

3 ABSTRACT Master Thess FUZZY HEDONIC REGRESSION Gökalp Kadr YENTÜR Ankara Unversty Graduate School of Natural and Appled Scences Department of Statstcs Supervsor: Prof. Dr. Ayşen APAYDIN In ths study, purpose s obtanng of fuzzy hedonc regresson analyss by usng of the classcal hedonc regresson model and by Damond s fuzzy least squares estmaton method. The datas whch examned about 117 houses was derved from a statstcal database n the nternet. In the frst step, Box-Cox transformaton has appled as n the classcal fuzzy hedonc regresson analyss of these data for derve the functonal model. Box-Cox transformaton executed by Excel and QI Macros package programs. After determned the functonal model, derved ˆβ parameters and ts wdth of fuzzness wth Damond s fuzzy least squares estmaton method. At last, fuzzness ntervals of mplct prces and fuzzness wdths of obtaned values calculated and were nterpreted. January 011, 64 pages Key Words: Fuzzy hedonc regresson, fuzzy regresson, hedonc regresson, hedonc prce model, Damond s fuzzy least squares method

4 TEŞEKKÜR Bu tez çalışmasının planlanmasında, araştırılmasında, yürütülmesnde ve oluşumunda lg ve desteğn esrgemeyen, engn blg ve tecrübelernden yararlandığım, yönlendrme ve blglendrmeleryle çalışmamı blmsel temeller ışığında şekllendren, sayın hocam ve statstk blmn gerçek anlamda sevmem sağlayan danışmanım Sayın Prof. Dr. Ayşen APAYDIN a (Ankara Ünverstes, İstatstk Bölümü), araştırmam sırasında Taşınmaz Gelştrme Anablm Dalı na at kütüphaneye erşmmz sağlayan Taşınmaz Gelştrme Anablm Dalı Başkanı Sayın Prof. Dr. Harun TANRIVERMİŞ e (Ankara Ünverstes, Taşınmaz Gelştrme Anablm Dalı Başkanı), çalışmalarım süresnce manev desteğn sürekl üstümde hssettğm hocam Sayın Prof Dr. Mehmet BİREY e (Ankara Ünverstes, Fzk Mühendslğ Bölümü), tez araştırmam ve yazımı boyunca bana madd ve manev desteklern esrgemeyen müdürüm Sayın Dr. Salh MOLLAHALİLOĞLU başta olmak üzere, Dr. Mustafa KOSDAK ve Dr. Berrak BAŞARA ya (T.C. Sağlık Bakanlığı Hıfzıssıhha Mekteb Müdürlüğü), eğtmme devam etme konusunda bana cesaret veren, desteğn esrgemeyerek bana olan nancını kaybetmeyen anneme, sürekl olarak gülümseyerek bana arkadaşça nashatlerde bulunan kardeşme, bana manev olarak destek verp anlayış gösteren Ayşn e ve varlığını sürekl yanımda hssettğm rahmetl babam Bahr Hkmet YENTÜR e en dern duygularla sonsuz teşekkür ederm. Gökalp Kadr YENTÜR Ankara, Ocak 011

5 İÇİNDEKİLER ÖZET... ABSTRACT... TEŞEKKÜR... ŞEKİLLER DİZİNİ... v ÇİZELGELER DİZİNİ... v 1.GİRİŞ Grş Öncek Çalışmalar HEDONİK REGRESYON ANALİZİ Hedonk Fyat Model Hedonk fyat model nn yaps Hedonk fyat model nn varsayımları Hedonk Regresyonda Kullanılan Fonksyonel Modeller Doğrusal model Tam logartmk model Doğrusal logartmk model Logartmk doğrusal model Uygun fonksyonel modeln belrlenmes Hedonk Fyat Model Kullanmanın Avantaj ve Dezavantajları BULANIK REGRESYON MODELİ Bulanık Mantık Bulanık mantığın yapısı Bulanık Doğrusal Regresyon Bulanık doğrusal regresyon'un formülasyonu Bulanık regresyon çözümlemes x n kesn sayı ve Y=(y,η,η) nn smetrk üçgensel bulanık sayı olması durumda önerlen Damond ın bulanık regresyon çözümlemes v

6 3.3 Bulanık Mantığın Avantaj ve Dezavantajları UYGULAMA Grş Bulanık Hedonk Regresyon Uygulaması SONUÇ KAYNAKLAR ÖZGEÇMİŞ v

7 ŞEKİLLER DİZİNİ Şekl.1 Tüketc Denges Grafğ Şekl. Üretc Denges Grafğ Şekl 3.1 A bulanık kümesnn grafğ... 3 Şekl 3. Bulanık Parametrelern Geometrk Yapısı Şekl 3.3 Bulanık Doğrusal Regresyonun Grafksel Gösterm Şekl 3.4 Bulanık Çıktı nın Geometrk Yapısı Şekl 3.5 * y değernn verlen y bulanık verye uyum dereces Şekl 3.6 Gözlenmş Y % ve tahmn edlen Y ˆ arasındak lşk v

8 ÇİZELGELER DİZİNİ Çzelge 3.1 Ver Set Çzelge 3. Grdler ve Bulanık Çıktılar Ver Set Çzelge 4.1 Bulanık Hedonk Regresyon Modelnde yer alacak verler Çzelge 4. Bulanık Hedonk Regresyon modelnde kullanılacak değşkenler le lgl tanımlayıcı statstkler... 5 Çzelge 4.3 Konut fyatlarına at tahmn edlmş değerler... 5 Çzelge 4.4 Merkez değere göre üçgensel bulanıklık genşlğ Çzelge 4.5 Konutun dare alanına at örtük fyatındak bulanıklık aralığı Çzelge 4.6 Konutun özellk sayısına at örtük fyatındak bulanıklık aralığı Çzelge 4.7 Konutun yaşına at örtük fyatındak bulanıklık aralığı v

9 1.GİRİŞ 1.1 Grş Hedonk fyatlandırma model dğer br adıyla hedonk regresyon özellkle konut pyasası başta olmak üzere farklı uygulama alanlarında kullanılmaktadır ancak yapılmış ve yapılmakta olan araştırmalarda da görüldüğü gb hedonk fyatlandırma model hep Arsto mantığı sınırları dahlnde kalmıştır. Hedonk fyat model, 1939 da lk olarak Amerkan otomobl endüstr uzmanı Andrew T. Court tarafından oluşturulmuştur (Bartk 1987, Goodman 1998). Konut pyasasında lk olarak Rdker ve Hennng (1967) doğrusal fonksyonel form kullanarak hava krllğnn halen oturulmakta olan konutların fyatları üzerne etksn belrlemek çn St. Lous bölgesnn 1960 yılına at nüfus sayımını baz alarak br çalışma yapmışlardır. Bayless (198) hedonk çerçevede hava kaltes değerlendrmesn düşünmüş ancak değerlendrmeye göre hava kaltesnn konut fyatları yerne bölgenn genel fyatını etklemekte olduğunu görmüştür. Yaklaşım Izrael (198) tarafından uzatılmış ve konfor çn hedonk endeksler hesaplamıştır. Rch ve Mofftt (198) su kaltesnn konut fyatları üzerndek değer arttırıcı etksnn hesaplanması çn br hedonk ndeks spatlamışlardır. Hedonk fyatlandırma metodu yoğun olarak br bölgey konforlu yapan ntelkler üzerne anlam çıkarmak çn kullanılmıştır. Örneğn şehr ormanları (Tyrvanen 1997), ağaçlık alanlar (Powe vd. 1997), nehr kenarı (Garrod ve Wlls 1994) konut emlak pyasalarında konfor çn kesn olan çevresel faktörler olarak ele alınmıştır. Hedonk fyat analzlernn dğer br yoğun uygulama sınıfı se doğal afetlerdr (MacDonald vd. 1987), bunlar sel baskını, depremler ve yanardağlardır. Bu olaylara karşı, pyasada oluşan blg brkm bu seyrek ve beklenmedk olayları değerlendreblr. Bazı çalışmalar nükleer santral yakınına yapılmış konutlar üzerne yapılmıştır (Webb 1980). Nelson (1981), Gamble ve Downng (198) TMI (Three Mle Island) enerj santral bölgesne olan yakınlığın konut fyatlarına olan etksn araştırmıştır. Kask (199) a göre, kullanılan model, tüketcnn pyasa hakkında blg 1

10 sahb olmadığını ve elde edlen blglern yeter derecede pyasa hakkında blg çermedğn göstermştr. Bunun neden elde edlen blglern sadece pyasada bulunan kaltesz blglerden oluşmasıdır. Bazı ncelemelerde kar değerlendrmesn çeren hedonk fyatlandırma model fırtınanın oluşturduğu zararı ndrgeme (Pompe ve Rnehart 1995), ve erozyon dan korunma (Kresel 1994) gb çalışmalarda kullanılmıştır. Hedonk modeller yen ürünlern başarısına at keşf amaçlı veya değerlern ölçme le lgl araştırmalarda yenlkç artımlı değşmelern gösterge fyat hassasyetn hesaplama alanında da kullanılmıştır (Tomkovck ve Dobe 1995). Gösterge fyat hassasyetn hesaplamada hedonk modeller genellkle; süt (Lenz 1994, Buccola ve Izuka 1997, Saba 1998), kahve (Tlley ve Indahsar 1996), buğday (Stegert ve Blanc 1997), prnç (LJuan 1996), taze domates (Berlen ve Grunewald 1995) ve sert kok kömürü (Chang 1995) gb deneysel ürünlerde kullanılmıştır. Tüketc müştereklğ faktörng normalde ortak faktörlern doğrusal olarak brbrne eklendğ kıymet takdrnden temel alınmakta ve araştırmalarda sorgulanmaktadır. Belrleyc faktörlern ver dönüşümü (Elad 1994, Roos 1996, Halstead 1997) ve keşf amaçlı araştırmalar çn hedonk fonksyonlar önerlmektedr (Cooley 1997). Ancak, araştırmalar sonucunda elde edlen değerler kşsel kararlar le lgl satın alma ve satma eylemlerne at belrgn problem açıklayamaz. Kşsel yargının ve pskolojk etknn şn çne grdğ bulanık hedonk regresyon veya dğer br adıyla bulanık hedonk fyatlandırma, verlen belrszlk veya kşye at öznel algı le lgldr (Palwal 1999). Hedonk fyatlandırma üzerne yapılan bütün bu çalışmalar hep belrl br çerçeve çersnde şlenmştr. Br sorunun çnde bulunan kesn kısımlar soruya dahl edlp cevap verleblmekte ancak kesn olmayan belrsz kısımlar soruya dahl edlp cevap verlememektedr. Bundan dolayı sorunun çndek belrsz kısım, Loutf A. Zadeh n 1965 yılında ortaya attığı ve araştırmacılar tarafından gelştrlerek kullanılmakta olan bulanık mantıkla kapatılablr. Bulanık mantık br soruya cevap verrken sadece kesn yanıtlara odaklanmaz sorunun çnde kesn olmayan kısımları da nceleyeblme mkanı vermektedr.

11 Bu çalışmada amaç Damond (1988) ın bulanık en küçük kareler tahmn yöntemn ve hedonk regresyon modeln kullanarak modeldek bulanık hedonk regresyon çn br uygulama gerçekleştrmektr. Çalışmanın knc bölümü nde uygulanacak modeln temeln oluşturan hedonk fyat modelnn konut pyasasında kullanıldığı araştırmalar gösterlmekte, modeln kısa br tanımı yapılmakta ve modeln nasıl uygulanması gerektğ le lgl blgler verlmektedr. Üçüncü bölüm de bulanık mantığın lk ortaya çıkışı ve sonrasında Damond ın bulanık en küçük kareler yöntemnn doğrusal br regresyon modelne nasıl uygulandığı gösterlmektedr. Çalışmanın dördüncü bölümü nde se statstk ver tabanından elde edlen 117 konuta at verler üzerne bulanık hedonk regresyon analz uygulaması gösterlp yorumlanmaktadır. Çalışmanın beşnc ve son bölümünde çalışmanın genelnde neler yapıldığı tartışılmaktadır. 1. Öncek çalışmalar Hedonk fyat teorsnn konut pyasasına uygulanması lk olarak, hava krllğnn konut fyatları üzerndek etklern nceleyen Rdker ve Hennng (1967) e attr. Rdker ın (1967), hava krllğnn konut fyatına etks le lgl yaptığı çalışması hedonk fyat teorsnn konut pyasasına uygulandığı lk çalışmalardandır. Bu çalışmada çevre kaltesnn gelştrlmesnn (hava krllğnn ortadan kaldırılması gb) konut fyatları üzerndek etks araştırılmıştır. 3

12 Kan ve Qugley (1970) tarafından 854 kısıtlanmış gözlem dahl olmak üzere toplam 1184 gözlem toplanmak suretyle yarı logartmk ve doğrusal fonksyonel form kullanılarak yapılan çalışmada konut brmlernn kapsamlı örnekler temelnde konutların pyasa değerler ya da örtük fyatları ve hane haklarının tükettğ konut hzmetler demetnn belrl etkler tahmn edlmştr. Straszhem (1973) tarafından yapılan çalışmada hem kralık hem de mal sahbne at brmler dkkate alınarak modeller ayrı ayrı oluşturulmuş, konutlara at brçok ntelkte öneml mekansal değşmenn söz konusu olduğunu ortaya konulmuştur. Straszhem (1974), 3 farklı coğraf yörede konut özellklerne at gözlemler yapmış ve alternatf coğraf kümelenmeler dkkate alarak hedonk fyat ndekslern oluşturmuştur. Goodman (1978), konut satışına at 1835 gözlem toplayıp büyükşehrler kısımlara ayırmıştır. Her br alt pyasadak konut fyatlarına lşkn fyat farklılıklarını hedonk fyatlandırma metodu le ölçmeye çalışmış, komşuluk kaltesndek görecel değerlemenn şehr merkez ve varoşlar arasında sabt olması durumunda varoşlara at yapısal karakterstklerdek yleşmelern fyat farlılıklarını azaltacağını bulmuştur. Wtte vd. (1979) un 4 şehrn konut satışına at 500 gözlem toplayarak yaptıkları çalışmada Rosen n ortaya çıkardığı hedonk fyat eştlklernde eşanlı denklem sstemler kullanılarak tahmn yapılmaktadır. Konut heterojenlğnn hesaplanması çn konut karakterstklern çnde barındıran fyat teklf fonksyonları eşanlı denklem modelleryle tahmn edlmştr. Palmqust n (1984) konut satışına at 097 tane gözlem elde edlerek ve lk kez brden fazla fonksyonel form (Doğrusal,Yarı Logartmk, Logartmk doğrusal ve Ters yarı logartmk) kullanılarak yaptığı çalışmasında öncelkle doğrusal hedonk regresyon denklemler oluşturulmuş, knc aşamada se konut karakterstkler çn logartmk doğrusal tahmnler yapılmıştır. 4

13 Mendelhson un (1984), mevk fyatlarına at 3753 gözlem toplayıp Box-Cox fonksyonel formu kullanarak yaptığı çalışmada hedonk marjnal fyatların değşmedğ varsayımı terkedlmş, doğrusal olmayan hedonk fonksyonlar tahmn edlmştr. Doğrusal talep tahmnlernn, doğrusal olmayan denklemlerden elde edlen talep tahmnlere göre gerçekler daha y yansıttığı ortaya çıkmıştır. Blackley vd. (1986), 34 yerleşm bölgesyle lgl dönemne at verler üzerne br çalışma yapmıştır. Bu çalışmada öncelkle 34 büyükşehrn yılları arası fyat ndeksler oluşturulmuş, bu ndeksler le büyük şehrlerden yrm ks çn şehr merkez ve varoşlardak fyatlar le konut karakterstkler arasındak lşkler ncelenmştr. Goodman ın (1988), konut satışına at 857 gözlem üzerne yaptığı çalışmada hedonk regresyon denklemler, k şeklde görülmektedr. Söz konusu denklemler ev sahpler ve kracılar çn ayrı ayrı oluşturulmuş ve elde edlen sonuçlar k kısımda ncelenmştr. Konut fyatları ve kralar le bu değşkenler arasında negatf br lşknn varlığı saptanmıştır. Meese ve Wallace (1991), 1970 le 1988 arasında farklı şehre (Dedmont, San Francsco) at üçer aylık zaman sers verler üzerne Trans-Log ve Logartmk doğrusal fonksyonel form kullanarak yaptıkları çalışmada konut fyatları ve temel belrleycler arasındak lşk, tahmn edlmş Fsher deal fyat ndeksler kullanılarak ele alınmıştır. Km (199) tarafından kralık evlere at 734 gözlem üzerne yapılan araştırmada en çok olablrlk sonuçlarına göre şaretler beklenldğ gb, katsayılar statstksel olarak anlamlı ve büyüklükler makul çıkmıştır. Keskl regresyon model kest verlern y br şeklde analz edlmştr. Çalışmada oluşturulan heterojen kralık konut pyasasında rezervasyon fyatı ve en uygun duruş le karakterze edlen konut araştırma model Rosen n hedonk modelnden daha üstün olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Macedo (1996), yaklaşık 16 klometrelk alan çndek mekansal (Spatal) bölgelere at satılık apartman verler üzerne doğrusal, yarı logartmk, tam logartmk, Box-Cox 5

14 fonksyonel formlarını kullanarak yaptığı çalışmada, konut pyasasındak fyat farklılıklarının kaynağını satılık apartman örneklernden hareket ederek bütün standart ve otoregressf hedonk fyat modellern kullanarak ncelemştr. Can ve Megbolugbe (1997), konut satışına at 944 gözlem üzerne yaptıkları çalışmada hedonk fyat modellernn tanımlanması ve tahmnnde mekansal bağımlılığın önemn açıklamaya çalışmışlardır. Modelde seçlen ntelkler çn marjnal fyat tahmnler oldukça başarılıdır. Mekansal bağımlılık, konut fyatlarının belrlenmes üzernde öneml br rol oynamaktadır. Ayrıca araştırmada hedonk modeller, bast hedonk regresyon modellerne göre katsayıların tahmnler ncelendğnde daha güçlü sonuçlar ortaya koyduğu sonucuna ulaşılmıştır. Meese ve Wallace (1997), k yerleşm brmnden elde edlen 18 yıllık peryoda at 7606 konut satışı vers Trans-Log ve Logartmk Doğrusal Fonksyonel Formları kullanılarak yapılan çalışmada beledyeden alınan ver setleryle oluşturulan tekrarlanan satışlara at ndekslern kusurları ortaya konulmuştur. Melez (Hbrd) Yaklaşımın kullanıldığı çalışmada tekrarlanan satışlar yöntem le hedonk regresyon yöntem brlkte kullanılmıştır. Powe vd. (1997), 87 mortgage kabulüne at gözlem toplayıp Doğrusal Box-Cox fonksyonel form kullandıkları çalışmada Doğrusal Box-Cox formunun parametreler model çn en y tanımlamanın ne olduğunu göstermştr. Bu da bağımlı değşken le ağaçlık araz ndeksnn logartmalarının alınması le başarılmıştır. Yang (000), 160 temel yerleşm bölgesnden seçtğ 6 gözlem Doğrusal, logartmk, Doğrusal ve Box-Cox fonksyonel formlarını kullanarak yaptığı çalışmada konut çn m başına stenen fyat değşken çn Box-Cox dönüşümünün hesapladığı maksmum olasılık değer -0.5, 3 farklı fonksyonel forma at katsayıların şaretler ve t statstkler tutarlı çıkmıştır. Araştırma, özellkle tüketclern düşük kaltel konut alma rsknden kaçınmak çn öneml mktarlarda harcama yapmaya razı olduklarını göstermştr. 6

15 Leshman (001), 1155 yen konut satışına at topladığı gözlemler üzerne yaptığı çalışmada konut pyasasında konutların homojen olduğu şeklndek sıfır hpotezn test çn Chow testne başvurulmuştur. Ayrıca lk konut karakterstklern ele alan, kncs de ana bleşenler analznden çıkarılan faktör değerlern çeren k hedonk regresyon denklem oluşturulmuştur. Üçdoğruk (001), konut pyasasındak lşklern araştırılması ve olası bağlantıları nceleme amacıyla 001 yılı mayıs ayında İzmr l kentsel kesmde tüm lçelerde emlak bürolarında emlakçılarla yüzyüze görüşerek yaptığı 178 anket sonucu elde ettğ verler le logartmk doğrusal fonksyonel form kullanarak yapmış olduğu çalışmada; EKK le tahmn edlen hedonk fyat modelnde en y model seçmek çn Wald-F statstğ ve Hendry nn genelden özele yaklaşımından yararlanılmıştır. Çalışmada hem genel hem de sınırlandırılmış model kurulmuş, sınırlandırılmış modelle çalışmanın daha uygun olduğu belrtlmştr. Bover ve Vellla (00), konut fyatlarına at 10 şehre at ver toplayıp yaptıkları logartmk fonksyonel form kullandıkları çalışmada konutlar çn ntelğe göre ayarlanmış fyat ndeksler tahmn edlmştr. Standart hedonk regresyon denklemlerndek sapmaların potansyel kaynağı olan gözlemlenemeyen değşkenler kontrol eden yen br yaklaşım öne sürülmüştür. Bu se konuma özgü etklern modele dâhl edlmes sayesnde başarılmıştır. Bütün şehrler çn standart hedonk ndeks le konuma özgü etklern yer aldığı ndeks arasındak farklılar statstksel olarak anlamlı çıkmış olup, söz konusu farklılıklar standart hedonk ndekslerde, gözlemlenemeyen konut karakterstklerne yer verlmedğn ortaya çıkarmıştır. Ogwang ve Wang (00), konut sayısına at 83 gözlemden elde ettkler verler üzernde uyguladıkları çalışmada hedonk fyat fonksyonu parametrelernn sıradan en küçük kareler tahmnler (OLS) genelde en küçük mutlak sapma (LAD-Least absolute devatons) tahmnler le benzerdr. Fonksyonun her k şekldek tahmnnde R değerler de ( OLS R = 0.59, LAD R = 0.57 olmak üzere) benzerlk gösterdğ sonucuna ulaşılmıştır. 7

16 Wlhemsson (00), yerleşm yerlerndek hane haklarına at 318 gözlem le Box-Cox ve logartmk doğrusal fonksyonel formlarını kullanarak yaptığı çalışmada hedonk fyat eştlğ 4 farklı şeklde tanımlanmıştır. Bu 4 farklı tanımlama 4 farklı hedonk modeln ortaya çıkmasını berabernde getrmştr. Bu dört farklı modelden lknde logartmk tanımlama (örnek peryot dkkate alınmış), kncsnde Box-Cox Dönüşümü (bütün peryot dkkate alınmış), 3 ve 4. de se her br zaman peryodundak hedonk fyatlara at regresyonların dönüşümler yer almıştır. Toda ve Nozdrna (004), Konut satışına at 00 yılında Şubat ve Nsan ayları çn sırasıyla 58 gözlem ve 6551 gözlem le yapılan çalışmasında hem Şubat 00 hem de Nsan 00 verler kullanılmış, her k dönem çnde regresyon denklemler OLS le tahmn edlmş ve benzer sonuçlar elde edlmştr. Maurer vd. (004), konut satışına at kısıtlanmış gözlem dahl toplam gözlem üzerne Box-Cox fonksyonel form kullanarak yaptıkları çalışmada aylık ve 3 aylık dönemler dkkate alınarak farklı regresyon denklem oluşturulmuştur. Wen vd. (004), 5 bölgedek konut satışına at 473 gözlem elde edlen çalışmada 18 değşken çnde sadece 6 değşken konut satış fyatını negatf etklemekte, ger kalan değşkenler se konut satış fyatı üzernde poztf etklere sahptrler. Hedonk fyat model değerleme metodları le karşılaştırıldığında; konutlar arasındak farklılıkların düzeltlmesnde sınırlama getrmemes, faz oranları ve konutların gelecektek değern belrlemeye gerek duymaması ve konut değerndek düşmenn ölçümünde daha güvenlr sonuçlar vermes nedenyle öneml avantajlara sahp çıkmıştır. Flho ve Bn (005), konut satışına at 1000 tesadüf gözlem üzerne doğrusal fonksyonel form (parametrk ve parametrk olmayan modelde) kullanarak elde ettğ çalışmada parametrk modele göre satış fyatı üzernde en fazla etkye sahp değşkenler konut alanı, araz alanı ve konut yaşı değşkenlerdr. Parametrk olmayan model, parametrk modele göre daha cazp sonuçlar ortaya koymaktadır. 8

17 Cohen ve Coughln (005), Havaalanı yakınlarındak yerleşm alanlarına at ndrgenmş modele at 1643 ve toplam 370 gözlem üzerne yaptıkları çalışmada havaalanına uzaklık, gürültü düzey ve konut karakterstklernn etklernn havaalanı yakınlarındak konut fyatlarına etklernn ele alındığı çalışmada brtakım zorluklarla karşılaşılmıştır. Bu zorluklar gürültü düzey ve coğraf dağılımla lgl olup, söz konusu problemler gürültü düzeynn lgl zaman peryodu başı ve sonunda ölçülmesyle çözülmeye çalışılmıştır. Gürültü düzeyler de öneml derecede konut fyatlarını etklemektedr. Gürültü düzeyndek düşüş le konut fyatları arasında negatf br lşknn varlığı k farklı dönem dkkate alınarak gösterlmştr. Yankaya ve Çelk (005), emlak bürolarıyla yüz yüze görüşme suretyle yapılan 360 anket sonucu elde ettkler verler sonucunda yaptıkları hedonk çalışmada çoklu regresyon ve ekonometrk modellern özel br formu olan yatay-kestl br hedonk fyat model kullanılmıştır. Model sonuçları ulaşım altyapısındak yatırımın konut fyatlarını etk alanı çnde arttırdığını göstermştr. Ha-Zhen vd. (005), konut satışlarına at 473 gözlem üzernde yaptıkları çalışmada hedonk fyat model sonuçlarına bakıldığında yapı karakterstklernn, komşuluk karakterstklernn, konum karakterstklernn ve dğer karakterstklern konut fyatlarını sırasıyla %60, % 16.5, %19.8 ve %.7 oranında etklemekte olduğu sonucu ortaya çıkmıştır. L vd. (006), knc el konut satışına at yaptıkları çalışmada Chow Test sonuçları, ardışık yıllar arasındak yapısal değşmn yumuşak olmasına rağmen statstksel olarak öneml olduğunu göstermştr. Baldemr vd. (007), Muğla l kentsel kesmde merkez lçelerde emlak bürolarında emlakçılarla yüz yüze görüşme suretyle tesadüf olarak 178 anket le elde ettkler gözlemler ve doğrusal, logartmk ve logartmk doğrusal fonkyonel form kullanarak yaptıkları çalışmada Ekonometrk model sonuçları, teork ve ktsad beklentler karşılamıştır. Dğer br deyşle katsayı tahmnler gerek konutun özellkler, gerekse 9

18 konumu (konutun yer, ste çnde olup olmaması vb.) açısından Muğla lnn yapısı ve özellkler dkkate alındığında anlamlı çıkmıştır. Arıkan (008), İstanbul lnde 007 yılı Ekm ve Aralık aylarında Avrupa ve Anadolu yakasında bulunan 444 emlakçıya anket uygulanmış ve toplam 818 tane gözlem elde etmştr. Elde edlen bu bulgular lteratürdek dğer çalışmalara benzerdr. Çalışmada özellkle kullanılan yaka (Anadolu, Avrupa) değşken ncelenen şehre at br özellktr. Bu da hedonk fyat modeller le farklı ülkeler çn yapılan çalışmalardak farklı değşkenlere at br özellktr. Her ülke veya şehrn kendne at özellkler de hedonk fyat üzernde etkl olacaktır sonucuna ulaşmıştır. 10

19 . HEDONİK REGRESYON ANALİZİ Dolaylı ölçüm teknklernden br olan Hedonk Fyat Model dğer br adıyla Hedonk Regresyon, farklı özellk demetlerne sahp olan mallar (heterojen mallar) çn gelştrlmştr. Hedonk Fyat Model, 1939 da lk olarak Amerkan otomobl endüstr uzmanı Andrew T. Court tarafından oluşturulmuştur (Bartk 1987, Goodman 1998). Hedonc Prce Indexes Wth Automotve Examples sml çalışmasında Court otomobln fyatını, otomobln çeştl özellklernn br fonksyonu olarak ele almış ve heterojen malların hedonk fyatlarını analz etmştr. Court un bu model oluşturmada k amacı otomobl endüstrsne lşkn fyat endeksn ortaya koymaktır. Daha sonra, bu yöntem traktörler, bulaşık makneler vb. dğer tüketc mallarını kapsayacak şeklde genşletlmeye başlanmıştır. Colwell ve Dlmore (1999) a göre Andrew Court un çok öncesnde Haas ın 15 yıldan daha fazla süren hedonk br çalışma gerçekleştrdğnden bahsetmşlerdr. Bundan dolayı Haas (19) hedonk fyat modelnn lk uygulayıcıları arasında (tarımla lgl lk hedonk model) yer almaktadır ayrıca hedonk termn lk kullanan kşdr. Kökblm, hedonc termnn haz anlamına gelen Yunanca da br kelme olan hedonkos kelmesnden türedğn göstermektedr. Ekonomde, bu term hzmet ve mal tüketmnden kaynaklanan fayda ve memnunyet anlatmaktadır (Haas 19). Haas yaptığı çalışmada değşken olarak şehr merkezne uzaklık le şehr büyüklüğünü kullanarak çftlk alanı çn bast br hedonk fyat model oluşturmuştur (Haas 19). Haas ın ardından Wallace (196), Waugh (198) çalışmalarıyla lteratürde öneml br yer ednmşlerdr. Bu çalışmaları Andrew Court (1939), tüketc teors le hedonk modele katkı sağlayan Lancaster (1966) ve modeln teork çerçevesn oturtan Rosen (1974) takp etmşlerdr (Trplett 1986). Bu bölümde hedonk fyat model le lgl temel kavramlar ve tanımlar verlmektedr..1 Hedonk Fyat Model Hedonk fyat modelnn teork dayanağı genellkle hedonk fyat teors olarak adlandırılmaktadır; İlk olarak Amerkalı araştırmacı Lancaster (1966) yen br tüketc teors ortaya koymuştur. Bu teor, klask ktsadın tüketc teorsnden hareketle gelştrlmştr ve Lancaster Terch Teors olarak blnmektedr. Lancaster (1966), ürün 11

20 heterojenlğnden hareketle ürünü oluşturan temel unsurları analz etmş ve ürün talebnn, ürünün kendsne değl, özellklerne bağlı olduğunu dda etmştr. Heterojen mallar (özellkle konut gb) brleşk brçok özellğe sahp olup ve mallar barındırdıkları özellklern br toplamı olarak satılır. Söz konusu özellkler tüketcnn fayda fonksyonunun brer değşkendrler. Bu bağlamda, elde edlen faydanın düzey farklı özellklern mktarına bağlıdır. Geleneksel ekonomk modelle bu tür malların pyasasını analz etmek zordur; çünkü tek br toplam fyat bunu sağlayamaz. Bu tp brden çok özellğe sahp malların fyatını belrtmek amacıyla malın herbr özellğnn fyatı belrlenr ve bunlara hedonk fyat denr. İlgl ürün özellklern fade etmek çn br fyat dzs (hedonk fyat) benmsemek gerekmektedr. Dolayısıyla ürün fyatı hedonk fyatların toplamından oluşur ve ürünün her özellğ kend zımn (örtük) fyatına sahptr. Amerkalı ktsatçı Rosen (1974) se Lancaster Terch Teors kapsamında, ürün özellklerne dayalı olarak, lk hedonk pyasa denge arz ve talep modeln ortaya koymuştur. Tüketcnn faydasını, üretcnn de karını maksmum kılma amacı çerçevesnde tam rekabet pyasası koşulu altında, Rosen (1974) heterojen ürün pyasasının kısa ve uzun dönem dengesn teork olarak analz etmştr. Modelde, mallar ( Z ) ve bu mallara at n tane karakterstğn ( Z ) toplamı olarak ele alınmaktadır., n tane karakterstğ kapsamaktadır ( = (1,,..., n) ) ve her karakterstğn mktarını göstermektedr. Bu bağlamda, Rosen n Model; Z Z1 Z Z n = (,,..., ) (.1) bçmnde fade edlmektedr (Rosen 1974). Ürünler Z nn alableceğ sayısal değerler le tanımlanır ve alıcılara farklı karakterstk bleşkeler sunarlar. Ayrıca ürün farklılaştırılmasının varlığı, genş br alternatf karakterstk bleşkesnn var olduğunu göstermektedr. Dolayısıyla ürün talep fonksyonu, fyat ve karakterstklerle lşkl olarak; 1

21 Pz pz1 z z n ( ) = (,,..., ) (.) bçmnde gösterlmektedr. Bu fonksyon farklı karakterstklere sahp markaların fyatlarının karşılaştırılması sonucu elde edlen hedonk fyat regresyonunu verr. Dğer br deyşle karakterstklern herhang br bleşmnn en küçük fyatını verr. Eğer k marka aynı karakterstk bleşmn farklı fyatlarla arz edyorsa tüketc daha ucuz olanı seçecektr ve satıcıların kmlğ talebe etk etmeyecektr. Bu bağlamda her br özellğn fyat üzerndek etks (hedonk fyat), (.) numaralı eştlğn kısm türevler alınarak genel anlamda; P Z P = Z (.3) olarak fade edleblr. Lancaster (1966) ve Rosen e (1974) at yaklaşımlar tüketcnn değer verdğ çok sayıda mal ntelğn br araya getrerek oluşturulan ntelksel bleşkeler (objektf olarak ölçüleblen ve faydayı etkleyen ntelkler) tahmn etmeye çalışır; fakat bu modeller bazı temel farklılıklara sahptrler. Lancaster n Model, malların br grubun üyeler olduğunu ve bu grupta yer alan malların bütçe kısıtına bağlı olarak ntelksel bleşmlerden oluştuğunu varsayar. Lancaster n modelne kıyasla Rosen n Model se, mallar arasında br terch sıralaması olduğunu, fakat tüketclern mal kombnasyonlarını satın alırken mal ntelkleryle lgl terchlere sahp olmadığını ortaya koymaktadır. Ayrıca her br mal br marka bleşkesnden seçlmekte ve bell aralıklarla tüketlmektedr. Lancaster Modelnde mal grubunda yer alan malların brlkte kullanımı mümkündür. Ancak Rosende bu durum söz konusu değldr. Bu nedenle Lancaster ın yaklaşımı tüketm mallarının tamamı çn uygundur. Rosen n model se sadece dayanıklı tüketm malları çn geçerldr. Lancaster n modelne karşılık olarak Rosen (1974), malların fyatları ve çsel ntelkler arasında doğrusal olmayan br lşknn varlığını fade etmektedr. Bu modelde doğrusal olmayan 13

22 fyat fonksyonu, örtük fyatların sabt olmadığını ma etmektedr. Rosen n model k farklı aşamaya sahptr (Rosen 1974). İlk aşama mal fyatları ve ntelklern lşklendrerek ntelkler çn marjnal fyat tahmn yapmaktadır. İlk aşama br fyat ölçüsü gelştrmekte fakat doğrudan br ters talep fonksyonu ortaya çıkarmamaktadır. Tahmnn knc aşaması ters talep eğrsn tanımlamak ya da lk aşamada tahmn edlen örtük fyat fonksyonundan çıkarılan marjnal talep fonksyonunu tanımlamaktadır. Rosen e göre tüketc, gelr arttığında bütçe kısıtına gelrn doğrudan dahl ettğ gb, tüketcnn br ntelk çn marjnal taleb de değşeblmektedr. Tüketcnn br mal çn (ya da ntelksel bleşm çn) ödemeye razı olduğu fyat, tüketcnn fayda düzey, gelr, yaşı, eğtm vb. gb tüketc zevk ve terchlern etkleyen dğer değşkenlern br fonksyonu olarak varsayılmaktadır (Rosen 1974). Rosen'n modelnn knc aşamasında ters talep fonksyonunun, eşanlı denklemle çsel br değşken gb marjnal fyatı kullanarak ölçülebleceğn belrtmekte ve ters talep fonksyonunun örtük marjnal malyet fonksyonuna dayalı olduğunu fade etmektedr. Fakat ters talep fonksyonunun bu tanımlaması brtakım problemlere neden olablr. Eğer malın arzı mükemmel esneklğe sahpse ya da ntelk arzı sabtse, ters talep fonksyonunun tahmnnde ntelğn marjnal fyatı dışsal olacaktır. Bu bağlamda, Bartk (1987) Rosen n Hedonk fyat model yaklaşımına katılmamaktadır ve hedonk tahmn problemnn arz ve talep arasındak etkleşmn sonucu olmadığını fade etmektedr. Çünkü breysel tüketc satıcıları etkleyemez (Baldemr vd. 007). Doğrusal olmayan bütçe kısıtı kapsamında bütün marjnal fyatların çsel olması ve ntelk mktarı Hedonk tahmn problemn doğurmaktadır. Bu nedenle pyasanın arz yönünü modele dâhl etmenn zorunluluğu bulunmamaktadır. Kısaca k ana yaklaşım da hedonk fyatlar üzerne teork çalışmalara büyük katkılar sağlamaktatır. Bu k yaklaşım ayırt edlmş ürünler n gözlemlenen fyatları ve bu ürünlern ortak özellk sayıları arasındak lşkden baz alınan özellklern varsayımsal fyatlarını hedeflemektedr Modeln bağımlı değşken seçlrken dkkat edlmes gereken noktalardan br bağımlı değşkenn sadece konut değern m, arsanın değern m yoksa hem arsa hem de konutun değern m gösterdğnn yanıtının bulunmasıdır (Freeman 1993). 14

23 Hedonk fyat modelnde bağımlı değşken fyattır. Konutun fyatını belrleyen bağımsız değşkenler se; 1. Fzksel özellkler (oda büyüklüğü, konutun baktığı cephe vb.). Çevresel özellkler (gürültü, hava krllğ vb.) 3. Kontrat özellkler (talep edlen depozto mktarı vb.) olarak sınıflandırılablr. Burada öneml olan bağımsız değşkenler seçmedek tutumdur. İhmal edlen değşken problem le karşılaşılmaması çn, ncelenen malı hang faktörlern etkledğ veya etkleyebleceğ y blnmeldr. Br dğer öneml nokta se özellkler arasında doğablecek çoklu bağlantı problemdr. İhmal edlen değşkenler arttıkça sapma ve varyans artablr (Arıkan 008)..1.1 Hedonk fyat model nn yapısı Rosen, konut fyatının, yaşına, oda sayısına, sahp olduğu ısıtma sstem gb özellklere göre fyatının farklılaştığını, aynı zamanda hedonk hpotezne dayanan ürün farklılaşması (farklı özellk demetne sahp konutun farklılaşması), malların faydadavranış ntelk veya özellklerne göre değer aldığını savunmaktadır (Rosen 1974). Tahmn edlen model le breylern, ncelenen malın farklı özellkler çn ödemeye gönüllü oldukları mktarı, arz tarafının (gayrmenkul satıcılarının ) se farklı özellk demetne sahp mallar çn satmaya gönüllü oldukları mktar bulunablmektedr. Konut pyasasında üretc ve tüketc tarafı göz önünde bulundurulduğunda k taraf da faydalarını enyüksek düzeye çekmek stemektedr. Arz ve talep yönü olan gayrmenkul pyasası çn pyasa denge model gelştrmştr. Tam rekabet ortamında üretcnn hedef karını maksmze etmek, tüketcnn hedef se faydasını maksmze etmektr. Örneğn x olarak tanımlanan heterojen br mal, ( x 1, x,..., x ) özellklernden meydana gelmektedr. Heterojen br mal olan konut, oda sayısı, ısıtma sstem, konutun yapısı gb özellklerden oluşmaktadır. Bu tp br malın hedonk fyat fonksyonu, n 15

24 Px Px1 x x n ( ) = (,,..., ) ; = 1,,..., n (.4) olarak tanımlanablr. Bu fonksyon her br noktada üretc ve tüketc tarafından alınıp satılan özellk demetnn fyatını vermektedr. Pyasada üretc tarafından sunulan ürün mktarı le tüketc tarafından talep edlen ürün mktarları brbrlerne eşt olmalıdır (Rosen 1974). Hedonk denklemde, her br özellğn hedonk fyatı ( P x ), belrlenen malın. özellğne göre türev alınarak, P x P ( x) = x (.5) bçmnde bulunur. Buradan elde edlen değer, dğer özellkler sabtken, eklenen x özellğ karşısında malın fyatının ne kadar değşeceğn göstermektedr. Pyasa dengede olduğunda özellğn zahr (açık) fyatı, tüketcnn ödemeye gönüllük sevyesne eşttr. Buradak açık fyat kavramı, heterojen br malın özellklernn fyatıdır. Br başka fade le açık fyat, br malın ek br özellğ çn ne kadar ödenmes gerektğn göstermektedr. Tüketcnn ödemeye gönüllülük sevyes açık fyata eşt olduğunda, gelr, zevkler, ürünün sahp olduğu özellklere göre terchn yaparak faydasını maksmze eder. Bu durumda tüketcnn talep fonksyonu, θ ( x, x,..., x ; Y) (.6) 1 n 1 olmaktadır. (.6) eştlğnde θ fonksyonu, x özellklerne sahp br mala, Y le gösterlen gelr, zevk gb ölçütler altında tüketcnn talep fonksyonunu göstermektedr. 16

25 Tüketcnn amacı faydasını maksmze etmektr. Talep fonksyonu, ntelkler ve fyatlar le lgl kayıtsızlık eğrler kümes olarak tanımlanablr. Rosen tüketc talep fonksyonu, θ ( x, x,..., x ; u, y) (.7) 1 n θ olarak tanımlanmaktadır. Bu fadede u faydayı, y = se fayda düzey sabt x tutulduğunda, özellk artırıldığında, tüketcnn mal le lgl talebn ne oranda değştrmeye stekl olduğu gösterr. Rosen n tüketc denges grafğ şekl.1 de verlmektedr. Şekl.1 Tüketc denges grafğ Şekl.1 de Hedonk fyat P(x) pyasadak en küçük fyatı göstermektedr. θ (x ;u, y ) = P(x ) eştlğ gerçekleştğnde fayda maksmum olur. θ 1 ve θ farklı tüketcler göstermektedr. Farklı tüketclern talep eğrler, hedonk fyat fonksyonlarına farklı noktalardan teğettr. Bunun neden, farklı tüketclern farklı terchlernn bulunmasıdır. Burada tüketcye sorulan soru Sze verlen belrl br fayda ( u ) ve gelr ( y ) düzeynde, x özellğ çn ne kadar ödemeye gönüllü olursunuz? 17

26 şeklndedr. Tüketc tarafından verlen farklı yanıtlar, farklı terch durumlarını verr. Örneğn tüketc x 1 özellğnden daha fazla sterse, θ y seçecektr. Talep eğrlernn farklılaşmasının sebeplernden br de tüketclern gelr, beğens gb özellklerle brbrlernden farklılaşmalarıdır. Yüksek ve düşük gelrl k tüketc ele alınırsa bu k tüketcnn talep edeceğ mal sepetler aynı olmayacaktır. Rosen çalışmasında belrtmş olduğu gb şekl.1 de talep eğrlernn farklı olmasının br neden de tüketclern farklı katmanlara at olmaları olablr. Burada en uygun konut seçm; hedonk fyat fonksyonu nun eğm le talep fonksyonunun eğmlernn eşt olduğu yerde gerçekleşmektedr. Dğer br fadeyle; P θ = = P x x (.8) olmalıdır (Sheppard 1999). Pyasa dengesnn dğer ayağı olan arz tarafında se, üretc sattığı üründen, belrlenen br karın altına düşmek stemez. Üretc, grd malyetler ve lgl özellk demetne sahp olan malın satış fyatını, karını maksmze edecek şeklde ayarlar. Arz tarafı, x özellklerne sahp br malı, ( π ) karına ulaşablmes çn hang fyat sevyesnden satmalıdır? sorusunun cevabı arz fonksyonundadır (Rosen 1974). Üretc arz fonksyonu, Φ ( x, x,..., x ; π, β ) (.9) 1 n şeklnde gösterlmektedr. Eştlk.9 da x, X malının özellklern, β se faktör fyatları, teknoloj gb grd kalemlern göstermektdr. Frmaların belrl br kar düzeynde, çeştl özellklere sahp br ürünü pyasaya arz etmeye gönüllü oldukları arzın fonksyonudur. Br başka tanımla arz fonksyonu, özellklern mktarları ve fyatları le bağlantılı eş-kar eğrlern çeren 18

27 br fonksyondur. Arz fonksyonunun ( Φ ), hedonk fyat fonksyonuna ( Px ( )) eşt olduğu varsayımı sağlandığında, P = Φ, arz fyatı en yüksek düzeyde olduğunda, kar da ey yüksek düzeyde olmaktadır. Üretc denges hedonk arz eğrsnn, pyasa arz eğrsn kestğ noktada gerçekleşmektedr ve denge fyatı oluşmaktadır. Rosen(1974) n üretc denges grafğ Şekl. de verlmektedr. Şekl. Üretc denges grafğ Şekl. de k frma mevcuttur ve bu k üretc frmanın arz fonksyonları olarak tanımlanırsa; Φ nn 1 Φ ve Φ 1 Φ den daha yüksek düzeyde x üreteceğ görüleblr. Daha önce ele alınan tüketc denges grafğndek duruma benzer Şekl. de, k frmanın üretm davranışları farklıdır, çünkü β parametreler farklıdır. Bu dağılımı Rosen G( β ) le gösterr. Burada üretcye sorulan soru π kar sevyesne ulaşmak çn, verlen x özellkler göz önünde bulundurulduğunda arz fyatınız ne olmalıdır? şeklndedr. Verlen cevaplar doğrultusunda farklı frmaların, farklı üretm davranışlarının, sundukları fyatın farklılık arz ettğ görülmektedr (Epple 1987). Tüketc ve üretc dengeler le lgl olarak ele alınan şekl.1-., tüketc ve üretclern kend çlerndek dengeler açıklamaktadırlar. İktsat teoremnde olduğu 19

28 gb; pyasa denges, arz ve talep eğrlernn brbrlern kestkler noktada gerçekleşr. Hedonk fyat modeln de denge durumunda hem frmaların arz eğrler hem de tüketclern talep eğrler, hedonk fyat fonksyonuna teğet olmalıdır. Pyasa denges marjnal talep ve marjnal arzın brbrlerne eşt olduğu noktada gerçekleşr. Burada hata termler hmal edlmştr. x çn marjnal talep fonksyonu, P( x) = F( x, x,..., x ; Y) = G( x, x,..., x ; Y ) (.10) 1 n 1 1 n olacaktır. Burada Y 1 tüketcnn gelr, yaş, cnsyet gb özellklern çeren vektördür. GxY (, ) marjnal arz fyatını temsl eder. Y, üretc tarafından üretlen ürünün özellkler le bunların faktör fyat ve özellklern gösterr. Burada, Y 1 ve Y dışsal değşkenler, p ve x çsel değşkenlerdr. Rosen (1974) bu denklem sstem çn k adımlı br çözüm metodu önermştr. Aslında bu sstem eşanlı denklem sstem gb düşünüp, İk Aşamalı En Küçük Kareler yöntem le de çözme önersnde bulunmuştur. Yöntem uygulanırken, lk olarak Y 1 ve Y dkkate alınmadan hedonk fyat fonksyonu tahmn edlmektedr yan heterojen br malın fyatları ( p ) le o malların özellkler ( x ) arasında regresyon model oluşturulur. Herbr gözlem çn marjnal açık fyatlar ( P ( x)) bulunur. Ödemeye gönüllülük düzey blgs burada bulunan açık fyatlardan elde edlmş olur. Daha sonra (.10) no'lu denklem sstemnn çne açık fyatlar, çsel değşken olarak konulur. Ters talep fonksyonu/marjnal ödemeye gönüllülük düzey tahmn edlr. Rosen n yaklaşımında hedonk talep parametre tahmnlernde oluşan sorun, talep-arz etkleşmnden zyade, hane halkının doğrusal olmayan bütçe kısıtında karşılaştıkları marjnal fyat ve mktarların çsellğnden kaynaklanmaktadır. Önerlen çözüm yollarından br uygun araç değşkenlernn seçlmes le problemn çözülebleceğ yönündedr (Bartk 1987). Dğer br sorun se bağımlı değşken çn kullanılan ver kaynaklarından ler gelmektedr. Marjnal ödemeye gönüllülük düzeynn verler, doğrudan ölçüm değl, 0

29 tahmn edlen hedonk fyat fonksyonundan elde edlen marjnal açık fyatlardır Px ( ). (.10) nolu denklem le yapılan tahmn sonucunda lave blg x sağlanamamakta, aslında hedonk fyat fonksyonun da tahmn edlmş katsayıların tekrar tekrar tahmnne dayanmaktadır. Br başka sorun hedonk fyat modelnde hem özellklern mktarları hem de marjnal açık fyatlarının, hedonk fyat modelnde çsel değşken olmalarıdır. Önerlen çözüm se katmanlı pyasa yöntemne başvurmak; yan özellklern marjnal açık fyatlarının taleb kaydıran ( Y 1, Y gb) değşkenlerden bağımsız olarak değştğ yerler bulmaktır. Taleb kaydıran yerler bulablmek çn farklı tüketclern, kendlerne özgü terch ve gelrleryle, farklı marjnal açık fyatlar le karşılaştığı durumlar bulunmalıdır. Dğer br fade le talep denklemnde yer alan breylern farklı özellktek alt pyasalardan farklı marjnal açık fyatlara olan terchler öğrenlmeldr. Bu bağlamda lk adımda her br alt-pyasa çn farklı hedonk fyat fonksyonu oluşturulmalı ve tahmn edlmel, sonra tüketclern pyasada karşılaştıkları marjnal açık fyatlar hesaplanmalıdır. İknc adımda se hesaplanmış marjnal açık fyatları, dışsal talep kaydırıcılar ve özellkler le regresyon modeller tahmn edlmeldr (Murthy vd. 003). İçsellk problemne getrlen br dğer çözüm se kullanılacak araç değşkenlern durumudur. Örneğn, Bartk(1987) çalışmasında konuta yakın br semtn fzksel durumunu gösteren marjnal talep fonksyonunun tahmnn yapmıştır. Farklı şehr ve zamanlarda hedonk fonksyonunun farklılık gösterdğn, ama gözlenmeyen zevklern farklılık göstermedğn varsaymıştır. Buna göre; çsel değşkenler bağıntılı ama gözlemlenmeyen zevkler le bağıntısız araç değşkenler üretmştr (Bartk 1987, Freeman 1993)..1. Hedonk fyat model nn varsayımları Kşler, doğrudan heterojen br malı fyatlandırmasından çok, malın özellklern fyatlandırablmes, hedonk fyat model nn temeln oluşturmaktadır. Bu noktadan hareketle hedonk fyat modelnn varsayımları aşağıdak gbdr (Alkay 00); 1

30 1. Hedonk fyat model, farklı özellklerden oluşmuş, her br özellğn tanımlanablr olduğu heterojen mallar çn uygulanmaktadır.. Hedonk fyat model nn konu aldığı pyasa katmanlı br yapıdadır. Her katmandak talep davranışları aynıdır (Straszhem 1974). 3. Breyler pyasa hakkında tam blgye sahptrler. 4. Konut pyasası dengededr. 5. Fonksyon zayıf ayrılablrdr yan tüketlen bütün malların fayda düzey brbrnden bağımsızdır ve özellklern talepler dğer ürünlern fyatlarından bağımsızdır. 6. Hedonk fyat fonksyonu sürekl ve türev alınablr br fonksyondur. Bu varsayım sağlanamadığında k sorun ortaya çıkar. Bu k sorun, konut sayısı çok ama özellkler arası fark azalıyorsa, doğru hedonk fyat fonksyonunun tahmn edlemeyebleceğ ve farklı özellklerdek konut sayısının az olableceğdr.. Hedonk Regresyonda Kullanılan Fonksyonel Modeller Hedonk fyat modeln de uygun fonksyonel modeln seçmnn belrlenmesnde hang fonksyonel modeln daha uygun olacağı yönünde br yönlendrme olmadığından, araştırmacı konut fyatı ve özellkler arasındak lşky en y açıklayan fonksyonel model bulmak durumundadır. Yanlış fonksyonel model seçldğ takdrde, modelde sapmalar ve yanlış çıkarımlarda bulunmak söz konusudur. Bu sebeple uygun fonksyonel modeln seçlmes önemldr. Uygun fonksyonel model hakkında brçok çalışma yapılmıştır. Bazı çalışmalarda Box-Cox test le doğrusal, logartmk doğrusal ve yarı logartmk modeller karşılaştıran yaklaşımlar ortaya konulmuştur. Uygun fonksyonel model, hedonk fyat model nn ne anlattığını gösterr. Hedonk fyat fonksyonu tüketclern terchler le arz sahplernn malyet/kar fonksyonlarının dengede olduğu fonksyonları nceler. Çevresel özellk uygun fonksyonel modeln bulunmasında öneml kısıtlardan brdr. Hedonk fyat fonksyon unun br özellğe göre

31 brnc türev alındığında eğer ncelenen çevresel özellk y br özellk se, şaretnn poztf olması beklenr. Farklı fonksyonel modellerde P fyatı, özellklern, u artıkları fade etmektedr. x, X malının..1 Doğrusal model Doğrusal modelde bağımsız değşkenn ( x ), bağımlı değşkene ( P ) marjnal etks bağımsız değşkene bağlı değldr (Gürş ve Çağlayan 005). Bağımlı ve bağımsız değşkenn doğrusal kalıpta olduğu modellerdr ve n P = β + β x + u (.11) 0 = 1 olarak fade edlr. P Doğrusal Hedonk Fyat Modeln de hedonk fyat; = β olarak hesaplanır. Model x doğrusal yapıda se; malı oluşturan özellklern açık fyatları, malın tüketm mktarından bağımsız olarak tüm tüketcler çn aynı olduğunu gösterr. Ama bu hatalı br sonuçtur çünkü lave edlen her br özellğn açık fyatı alınan malın mktarına ve dğer özellklerne de bağlıdır (Alkay 00). Bu sebepten doğrusal yapı genellkle terch edlmemektedr... Tam logartmk model Tam logartmk fyat modellernde bağımlı değşken ve bağımsız değşkenler logartmktr. Bu kalıpta bağımsız değşken katsayısının doğrudan esneklğ vermes dğer kalıplara göre daha kullanışlı br seçeneğ oluşturur. Bu model; n ln P = ln β + β ln x + u (.1) 0 = 1 3

32 olarak fade edlr. Bu kalıpta, bağımsız değşkendek yüzdelk değşmenn, bağımlı değşkende P β oluşturduğu yüzdelk değşm blgs elde edlr. Hedonk fyat = P olacaktır. x x Bu modellerde esneklk sabttr (Gürş ve Çağlayan 005)...3 Doğrusal logartmk model Bağımlı değşken doğrusal, bağımsız değşkenlern se logartmk kalıpta olduğu modellerdr ve n P = β + β ln x + u (.13) 0 = 1 olarak fade edlr. Bu modelle, bağımsız değşkende meydana gelen yüzdelk değşmn, bağımlı değşkende oluşturduğu mutlak değşm mktarı elde edlr. Doğrusal logartmk P β hedonk fyat modellernde hedonk fyat = olacaktır. x x..4 Logartmk doğrusal model Bağımlı değşkenn logartmk, bağımsız değşkenlern se doğrusal kalıpta olduğu modellerdr ve n ln P = β + β x + u (.14) 0 = 1 olarak fade edlr. 4

33 Bu modelde bağımsız değşkendek mutlak değşme karşılık gerçekleşen bağımlı değşkendek yüzdelk değşm mktarı elde edlr. Logartmk doğrusal hedonk fyat P modellernde hedonk fyat x = β P olarak hesaplanır. Hedonk fyat model le lgl çalışmalarda en çok kullanılan kalıp yarı-logartmk kalıptır (Laurce ve Bhattacharya 005)..5 Uygun fonksyonel modeln belrlenmes Hedonk fyat modellernde uygun fonksyonel modeln belrlenmesnde, dğer modellerde olduğu gb Box-Cox test kullanılablr (Berndt 1991). İncelenecek model, n P = β + β x + u (.15) 0 = 1 doğrusal model olarak fade edldğnde, bu testte bağımlı ve bağımsız değşkenlere Box- Cox dönüşümü yapılır. Bu dönüşüm; P λ 1 = λ1 P 1 λ 1 x λ λ x 1 = (.16) λ şeklnde olacaktır. λ 1 ve λ nn alacağı değerlere bağlı olarak fonksyonel kalıp belrlenr. Burada tek br bağımsız değşken ele alınmıştır. Bağımsız değşken sayısı artıkça λ larda artış gösterr (Gürş, Çağlayan 005). λ nın aldığı değerlere göre uygun fonksyonel kalıplar; λ = = se tam logartmk model, 1 λ 0 λ = = se doğrusal model, 1 λ 1 λ = 1, λ = 0 se doğrusal logartmk model, 1 5

34 λ = 0, λ = 1 se logartmk doğrusal model, 1 λ = 1, λ = 1 se ters model, 1 λ = 0, λ = 1 se logartmk ters model 1 olarak belrlenecektr. Model seçmnde, model en y açıklayan, test statstkler anlamlı çıkan, R değer yüksek olan fonksyonel kalıplar seçlr. Eğer kurulan modellern bağımlı değşkenler farklıysa o zaman R değerler le karşılaştırma yapılamaz (Gujarat 1995). Bağımlı değşkenler farklı olduğunda farklı testlerden yararlanılır. Bunlar; Oransal Hata, Bera ve McAleer, Box-Cox ve benzer testlerdr (Gürş ve Çağlayan 005)..3 Hedonk Fyat Model Kullanmanın Avantaj ve Dezavantajları Hedonk Fyat Model nn Avantajları; Heterojen malların özellklernn açık fyatları tahmn edleblmektedr. Tüketclern br özellk çn ödemeye gönüllülük düzeyler blndğnde, üretcler o özellğ hem daha çok üretrler hem de o özellğ farklılaştırarak tüketcye cazp hale getrme olanağına sahp olurlar. Tüketclern alacakları mal le lgl olarak terch ettkler özellkler ortaya konulmaktadır. Bu model le heterojen br malı fyatlandırmak, özellklern etks de hesaba katıldığı çn daha objektf sonuçların elde edlmesn sağlar. Hedonk Fyat Model nn Dezavantajları; Modeln tam etkn br mal pyasası üzerne kurulu olmasıdır. Farklı alt pyasalarda fyatlar değşmekte olduğundan tüketcnn yanlış seçeneklere yönelmemes çn her zaman tam blgl olması gerekldr. Yüksek sayıda verye htyaç olduğu çn bunların toplanması ve verlern grlmes hem malyetl hem de zaman alıcıdır. Değşkenlern seçmnde pyasa, malın özellkler y br şeklde analz edlmeldr. Gerekl br değşkenn hmal edlmes durumunda tanımlama hatası ortaya çıkablmektedr. Fonksyonel kalıbın belrlenmes değşkenler arasındak lşky belrlemek açısından önemldr. Doğru kalıbın belrlenmemes durumunda yanlış sonuçlar elde edleblnr. Br çok ülkede model çn gerekl olan verlere özel/devlete at ver bankalarından ulaşılablmektedr. Özellkle ülkelerde 6

35 konutların özelklern çeren yeterl mkro ver bankalarının olmaması nedenyle verlere ulaşamama dezavantajdır (Arıkan 008). 7

36 3. BULANIK REGRESYON MODELİ 3.1 Bulanık Mantık Klask mantığın tanımlayamadığı belrszlkler çoğunlukla blmsel olmayan br olgu olarak kabul görmesne rağmen, 19.yy başlarında belrszlkler üzerne brçok blmadamı düşünmüştür. 190 l yıllarda Hesenberg ortaya lk belrszlk kavramını atarak blmn çok değerl br yapıya sahp olmasına çalışmıştır lu yılların başında Polonya'lı mantıkçı Jan Lukasewcz, önermelern sadece br veya sıfır doğruluk değer alabldğ klask mantıktan farklı olarak önermelern br ve sıfır arasında da kesrl doğruluk değer alabldğ "çok değerl" mantık lkelern oluşturmuştur. 1937'de kuantum felsefecs Max Black yayımlanan br makalesnde lste ya da nesnelerden oluşan kümelere "çok değerl mantığı" uygulayarak lk bulanık küme eğrlern çzmştr (Black 1937). Daha sonra 1965 yılında Lotf A. Zadeh bu alana adını veren "Bulanık Kümeler" adlı çığır açıcı yazısını yayımladı. Zadeh bu makalede, br kümenn tüm elemanlarına Lukasewcz'n mantığını uygulayarak bulanık kümeler çn eksksz br cebr gelştrmştr (Zadeh 1965). Prof. Lotf Askerzade Zadeh n makales, 1960 ların sonlarında klask mantığın kesnlk vurgusundan vazgeçmeyen blmsel çevreler tarafından eleştrlse ve kabul görmese de, 1970 lerde özellkle Japon blm adamlarının bulanık mantık kuramını mühendslk uygulamalarında kullanmaya başlamasıyla kurama olan lg dünya çapında artmıştır. Bulanık mantığa lk başlarda Batı da Japonya kadar lg duyulmaması, kuramın doğulu br düşünme yapısını temsl etmesnden ve Batı nın rasyonel düşüncesn tehdt etmesnden kaynaklanıyor olablr. Bundan dolayı, Ebrahm H Mamdan'nn br buhar maknası çn bulanık mantıkla çalışan br kontrol sstem gerçekleştrdğ 1970'l yılların ortalarına dek bulanık kümeler kullanım alanı bulamadı (Mamdan 1974). Tcar olarak se 1980 de Danmarka dak br çmento fabrkasının fırınını kontrol etmede kullanıldı lerden tbaren Bulanık Mantık kuramının kullanıldığı genş br uygulama sahası oluşmaya başladı. Elektrk süpürgelernde, çamaşır maknelernde, mkro dalga fırınlarda, asansörlerde, klmalarda, otomobllern vtes kutularında, elektronk devrelern ve yapay zekânın karar verme algortmalarında kullanılmaktadır. 8

37 Bulanık mantığın Japonya dak en öneml uygulamalarından br Tokyo Metrosu dur. Hedefe 7 cm kala durablen trende yolcular br yere tutunma htyacı hssetmemektedr. Yne Yamach Securtes n gelştrdğ Bulanık Mantık temell uzman sstem, 1988 yılının Ekm ayında kara Pazar adlı Tokyo Borsası nda yaşanan krzn snyallern 18 gün önceden haber vermştr. Bu kadar başarılı uygulamaların ardından bulanık mantığa olan lg artmış, uluslararası br çalışma ortamı oluşturablmek amacıyla 1989 yılında aralarında SGS, Thomson, Omron, Htach, NCR, IBM, Toshba ve Matsuhta gb dünya devlernnde bulunduğu 51 frma tarafından LIFE (Laboratory for Interchange Fuzzy Engneerng) laboratuvarları kurulmuştur. LIFE ın yanında FLSI (Fuzzy Logc Systems Insttute) adındak dğer araştırma merkez de Bulanık Mantığın Elektronk, Otomotv ve Üretm teknolojs alanında yen yen uygulamalar kazandırmaktadır. Bulanık Mantık kuramının kullanıldığı dğer br alanda havacılık ve uzay araştırmalarıdır (Uçakların uçuş kontrol sstemler, nsansız hava araçları).japonya'da bulanık mantık araştırmaları dev br bütçeyle desteklenmektedr Avrupa'da ve Amerka'da çalışmalar bu muhteşem Japon başarısını yakalama yönünde sürdürülmektedr. Bulanık mantık, uygulandığı alanlarda enerj, şgücü ve zaman tasarrufu sağlamasından dolayı kuram üzerndek araştırmalar dünya çapında gün geçtkçe yaygınlaşmaktadır Bulanık mantığın yapısı Klask mantıkta, önermeler ya doğrudur ya da yanlıştır, üçüncü br alternatfler yoktur. Bu nedenle klask mantığın ortaya çıkardığı klask kümeler, evrensel kümenn elemanlarını, kümeye at olanlar ve at olmayanlar dye kye böler yan klask kümeler, doğadaknn aksne yaşadığımız dünyayı syah/beyaz, doğru/yanlış, y/kötü gb kategorze ederek kye bölen brbrne zıt kl kavramlarla nşa edlr. Halbuk, gerçek dünya hç de öyle syah ve beyazdan baret değldr, orada syah le beyazın arasında sonsuz renk tonu vardır. Konuşma dlnde fade edlen ve üzernde çalışılan çoğu sınıflandırmalarda kullanılan, genel olarak kesn sınırlarla tanımlanamayan ve kşden kşye farklı yorumlanan güzel, uzun, sıcak, acı gb belrsz kavramlara bulanık değşkenler denr. Günlük hayatta kullanırken sözel değşkenlern etk dereces 9

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

NİTEL TERCİH MODELLERİ

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH

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

Detaylı

ANTALYA DA OBEZİTE YAYGINLIĞI VE DÜZEYİNİ ETKİLEYEN SOSYO-EKONOMİK DEĞİŞKENLER

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

Detaylı

TÜRKİYE DE YOKSULLUK PROFİLİ VE GELİR GRUPLARINA GÖRE GIDA TALEBİ

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

Detaylı

HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

KALĐTE ARTIŞLARI VE ENFLASYON: TÜRKĐYE ÖRNEĞĐ

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

Detaylı

Hasar sıklıkları için sıfır yığılmalı kesikli modeller

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

Detaylı

Muhasebe ve Finansman Dergisi

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

Detaylı

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

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

Detaylı

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ

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

Detaylı

Pamukta Girdi Talebi: Menemen Örneği

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

Detaylı

Merkezi Eğilim (Yer) Ölçüleri

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

Detaylı

Tek Yönlü Varyans Analizi

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

AKADEMİK YAKLAŞIMLAR DERGİSİ JOURNAL OF ACADEMIC APPROACHES

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

Detaylı

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ

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

Detaylı

2.7 Bezier eğrileri, B-spline eğrileri

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

Detaylı

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı

Deney No: 2. Sıvı Seviye Kontrol Deneyi. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Dijital Kontrol Laboratuvar Deney Föyü Deneyin Amacı SRY ÜNİVERSİESİ Djtal ontrol Laboratuvar Deney Föyü Deney No: 2 Sıvı Sevye ontrol Deney 2.. Deneyn macı Bu deneyn amacı, doğrusal olmayan sıvı sevye sstemnn belrlenen br çalışma noktası cvarında doğrusallaştırılmış

Detaylı

Sansürlenmiş ve Kesikli Regresyon Modelleri

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

Detaylı

Bitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İsteğinin Belirlenmesi: Tokat İli Örneği

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

Detaylı

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi

Bulanık Mantık ile Hesaplanan Geoid Yüksekliğine Nokta Yüksekliklerinin Etkisi Harta Teknolojler Elektronk Dergs Clt: 5, No: 1, 2013 (61-67) Electronc Journal of Map Technologes Vol: 5, No: 1, 2013 (61-67) TEKNOLOJİK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com e-issn: 1309-3983 Makale

Detaylı

ADIYAMAN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ SOFT KÜMELER VE BAZI SOFT CEBİRSEL YAPILAR.

ADIYAMAN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ SOFT KÜMELER VE BAZI SOFT CEBİRSEL YAPILAR. ADIYAMAN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ SOFT KÜMELER VE BAZI SOFT CEBİRSEL YAPILAR Ebubekr İNAN DANIŞMAN Yrd. Doç. Dr. Mehmet Al ÖZTÜRK ADIYAMAN 2011 Her

Detaylı

FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK REGRESYON YÖNTEMLERİ

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

Detaylı

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ders Kodu Teork Uygulama Lab. Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ön Koşullar : Grafk İletşm I ve II, Tasarım Stüdyosu I, II, III derslern almış ve başarmış

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

04.10.2012 SU İHTİYAÇLARININ BELİRLENMESİ. Suİhtiyacı. Proje Süresi. Birim Su Sarfiyatı. Proje Süresi Sonundaki Nüfus

04.10.2012 SU İHTİYAÇLARININ BELİRLENMESİ. Suİhtiyacı. Proje Süresi. Birim Su Sarfiyatı. Proje Süresi Sonundaki Nüfus SU İHTİYAÇLARII BELİRLEMESİ Suİhtyacı Proje Süres Brm Su Sarfyatı Proje Süres Sonundak üfus Su ayrım çzs İsale Hattı Su Tasfye Tess Terf Merkez, Pompa İstasyonu Baraj Gölü (Hazne) Kaptaj Su Alma Yapısı

Detaylı

Rasgele Değişken Üretme Teknikleri

Rasgele Değişken Üretme Teknikleri Rasgele Değşken Üretme Teknkler Amaç Smülasyon modelnn grdlern oluşturacak örneklern üretlmes Yaygın olarak kullanılan ayrık veya sürekl dağılımların örneklenmes sürecn anlamak Yaygın olarak kullanılan

Detaylı

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

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

Detaylı

OLİGOPOLLER VE OYUN KURAMI 2

OLİGOPOLLER VE OYUN KURAMI 2 OLİGOPOLLER VE OYUN KURAMI. OLİGOPOL OYUN KURALLARI. OLİGOPOL OYUN STRATEJİLERİ 3. OLİGOPOL OYUNUNDA SKORLAR 3 4. MAHKUMLAR ÇIKMAZI 3 5. BİR DUOPOL OYUNU 6 5.. MALİYET VE TALEP KOŞULLARI 6 5.. KAR MAKSİMİZASYONU

Detaylı

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

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

Detaylı

UYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular

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

Detaylı

TÜKETĠCĠLERĠN FĠYAT BĠLĠNCĠ ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLERE ĠLĠġKĠN BĠR ĠNCELEME

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

Detaylı

YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS

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

Detaylı

KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ

KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ T.C. SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İKTİSAT ANABİLİM DALI KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ DOKTORA TEZİ ALİ RIZA AKTAŞ TEZ DANIŞMANI DOÇ. DR. SELİM

Detaylı

= P 1.Q 1 + P 2.Q P n.q n (Ürün Değeri Yaklaşımı)

= P 1.Q 1 + P 2.Q P n.q n (Ürün Değeri Yaklaşımı) A.1. Mll Gelr Hesaplamaları ve Bazı Temel Kavramlar 1 Gayr Saf Yurtç Hâsıla (GSYİH GDP): Br ekonomde belrl br dönemde yerleşklern o ülkede ekonomk faalyetler sonucunda elde ettkler gelrlern toplamıdır.

Detaylı

SESSION 1B: Büyüme ve Gelişme 279

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

Detaylı

Üniversite Öğrencilerinin Kredi Kartı Sahipliğini Belirleyen Faktörler

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

Detaylı

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

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

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ

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

Detaylı

BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ

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

Detaylı

PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI. Müh. Ramadan VATANSEVER

PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI. Müh. Ramadan VATANSEVER İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI YÜKSEK LİSANS TEZİ Müh. Ramadan VATANSEVER Anablm Dalı: İşletme Mühendslğ Programı: İşletme

Detaylı

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

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

Detaylı

Antalya Đlinde Serada Domates Üretiminin Kâr Etkinliği Analizi

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

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

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

Detaylı

PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI

PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI Mehmet ARDIÇLIOĞLU *, Galp Seçkn ** ve Özgür Öztürk * * Ercyes Ünverstes, Mühendslk Fakültes, İnşaat Mühendslğ Bölümü Kayser

Detaylı

Erzurum Đlinde Buğday, Arpa ve Çavdarda Girdi Talebi Araştırması

Erzurum Đlinde Buğday, Arpa ve Çavdarda Girdi Talebi Araştırması Tarım Blmler Dergs Tar. Bl. Der. Derg web sayfası: www.agr.ankara.edu.tr/derg Journal of Agrcultural Scences Journal homepage: www.agr.ankara.edu.tr/ournal TARIM BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF AGRICULTURAL

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

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

Detaylı

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

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

Detaylı

BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ

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

Detaylı

İKİNCİ ÖĞRETİM KAMU TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI

İKİNCİ ÖĞRETİM KAMU TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI İKİNCİ ÖĞRETİM KAMU TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI Anablm Dalı: Kamu PROGRAMIN TANIMI: Kamu Tezsz Yüksek Lsans Programı, kamu ve özel sektör sstem çersndek problemler ve htyaçları analz edeblecek, yorumlayacak,

Detaylı

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

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

Detaylı

FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ

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

Detaylı

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

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

Detaylı

Akıllı Telefon Seçiminin Belirleyicileri: Üniversite Öğrencileri Üzerine Bir Uygulama

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

Detaylı

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

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

Detaylı

A İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır?

A İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır? . Br torbada 6 syah, 4 beyaz top vardır. Bu torbadan yerne koyarak top seçlyor. A İSTATİSTİK KPSS/-AB-PÖ/006. Normal dağılıma sahp br rasgele (random) değşkenn varyansı 00 dür. Seçlen topların ksnn de

Detaylı

YARIPARAMETRİK KISMİ DOĞRUSAL PANEL VERİ MODELLERİYLE ULUSLAR ARASI GÖÇ

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

Detaylı

AĞIR BİR NAKLİYE UÇAĞINA AİT BİR YAPISAL BİLEŞENİN TASARIMI VE ANALİZİ

AĞIR BİR NAKLİYE UÇAĞINA AİT BİR YAPISAL BİLEŞENİN TASARIMI VE ANALİZİ III. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI 16-18 Eylül 2010, ANADOLU ÜNİVERSİTESİ, Eskşehr AĞIR BİR NAKLİYE UÇAĞINA AİT BİR YAPISAL BİLEŞENİN TASARIMI VE ANALİZİ Davut ÇIKRIKCI * Yavuz YAMAN Murat SORGUÇ

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS EN KÜÇÜK KARELER, RİDGE REGRESYON VE ROBUST REGRESYON YÖNTEMLERİNDE ANALİZ SONUÇLARINA AYKIRI DEĞERLERİN ETKİLERİNİN BELİRLENMESİ ZOOTEKNİ ANABİLİM

Detaylı

OLİGOPOLİ. Oligopolic piyasa yapısını incelemek için ortaya atılmış belli başlı modeller şunlardır.

OLİGOPOLİ. Oligopolic piyasa yapısını incelemek için ortaya atılmış belli başlı modeller şunlardır. OLİGOOLİ Olgopolc pyasa yapısını ncelemek çn ortaya atılmış bell başlı modeller şunlardır.. Drsekl Talep Eğrs Model Swezzy Model: Olgopolstc pyasalardak fyat katılığını açıklamak çn gelştrlmştr. Olgopolcü

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ

ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ Emel KOCADAYI EGE ÜNİVERSİTESİ MÜH. FAK., KİMYA MÜH. BÖLÜMÜ, 35100-BORNOVA-İZMİR ÖZET Bu projede, Afyon Alkalot Fabrkasından

Detaylı

Resmi Gazetenin 29.12.2012 tarih ve 28512 sayılı ile yayınlanmıştır. TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi

Resmi Gazetenin 29.12.2012 tarih ve 28512 sayılı ile yayınlanmıştır. TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama Yöntem Bldrm Resm Gazetenn 29.12.2012 tarh ve 28512 sayılı le yayınlanmıştır. TEİAŞ Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket Bu Doküman

Detaylı

Calculating the Index of Refraction of Air

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

Detaylı

REGRESYONDA ETKİLİ GÖZLEMLERİ BELİRLEME YÖNTEMLERİ VE KARŞILAŞTIRMALARI. Can DARICA YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK

REGRESYONDA ETKİLİ GÖZLEMLERİ BELİRLEME YÖNTEMLERİ VE KARŞILAŞTIRMALARI. Can DARICA YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK REGRESYONDA ETKİLİ GÖZLEMLERİ BELİRLEME YÖNTEMLERİ VE KARŞILAŞTIRMALARI Can DARICA YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ŞUBAT 014 ANKARA Can DARICA tarafından hazırlanan

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Detaylı

EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATILI RESMİ GAZETEDE YAYINLANMIŞTIR.

EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATILI RESMİ GAZETEDE YAYINLANMIŞTIR. EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATL RESMİ GAETEDE YAYNLANMŞTR. Bu Doküman Hakkında TEİAŞ Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama

Detaylı

01.01.2015 tarih ve 29223 sayılı Resmi Gazetede yayımlanmıştır. TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi

01.01.2015 tarih ve 29223 sayılı Resmi Gazetede yayımlanmıştır. TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi 01.01.2015 tarh ve 29223 sayılı Resm Gazetede yayımlanmıştır. Bu Doküman Hakkında TEİAŞ Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama Yöntem

Detaylı

YAPILARIN ENERJİ ESASLI TASARIMI İÇİN BİR HESAP YÖNTEMİ

YAPILARIN ENERJİ ESASLI TASARIMI İÇİN BİR HESAP YÖNTEMİ YAPILARI EERJİ ESASLI TASARIMI İÇİ BİR HESAP YÖTEMİ Araş. Gör. Onur MERTER Araş. Gör. Özgür BOZDAĞ Prof. Dr. Mustafa DÜZGÜ Dokuz Eylül Ünverstes Dokuz Eylül Ünverstes Dokuz Eylül Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü

Detaylı

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

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

Detaylı

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -III- Çok değişkenli doğrusal olmayan karar modelinin çözümü

DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -III- Çok değişkenli doğrusal olmayan karar modelinin çözümü DOĞRUSAL OLMAYAN PROGRAMLAMA -III- Çok değşkenl doğrusal olmayan karar modelnn çözümü Hazırlayan Doç. Dr. Nl ARAS Anadolu Ünverstes, Endüstr Mühendslğ Bölümü İST8 Yöneylem Araştırması Ders - Öğretm Yılı

Detaylı

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

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

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler

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

Detaylı

Deprem Tepkisinin Sayısal Metotlar ile Değerlendirilmesi (Newmark-Beta Metodu) Deprem Mühendisliğine Giriş Dersi Doç. Dr.

Deprem Tepkisinin Sayısal Metotlar ile Değerlendirilmesi (Newmark-Beta Metodu) Deprem Mühendisliğine Giriş Dersi Doç. Dr. Deprem Tepksnn Sayısal Metotlar le Değerlendrlmes (Newmark-Beta Metodu) Sunum Anahat Grş Sayısal Metotlar Motvasyon Tahrk Fonksyonunun Parçalı Lneer Interpolasyonu (Pecewse Lnear Interpolaton of Exctaton

Detaylı

K-Ortalamalar Yöntemi ile Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelerin Belirlenmesi *

K-Ortalamalar Yöntemi ile Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelerin Belirlenmesi * İMO Teknk Derg, 2012 6037-6050, Yazı 383 K-Ortalamalar Yöntem le Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelern Belrlenmes * Mahmut FIAT* Fath DİKBAŞ** Abdullah Cem KOÇ*** Mahmud GÜGÖ**** ÖZ

Detaylı

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

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

Detaylı

YÜKSEK LİsANS VE DOKTORA PROGRAMLARI

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

Detaylı

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

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

Detaylı

TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi. İletim Sistemi Sistem Kullanım ve Sistem İşletim Tarifelerini Hesaplama ve Uygulama Yöntem Bildirimi

TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi. İletim Sistemi Sistem Kullanım ve Sistem İşletim Tarifelerini Hesaplama ve Uygulama Yöntem Bildirimi İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama Yöntem Bldrm EK-1 TEİAŞ Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama

Detaylı