Hisse Senedi Fiyatları ve Fiyat/Kazanç Oranı Đlişkisi: Panel Verilerle Sektörel Bir Analiz *

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Hisse Senedi Fiyatları ve Fiyat/Kazanç Oranı Đlişkisi: Panel Verilerle Sektörel Bir Analiz *"

Transkript

1 Busness and Economcs Research Journal Volume. umber. 0 pp ISS: Hsse Sened Fyatları ve Fyat/Kazanç Oranı Đlşks: Panel Verlerle Sektörel Br Analz * Mehmet argelecekenler a Özet: Bu çalışmada dönem çn fyat/kazanç oranı ve hsse sened fyatları arasında sektörel bazda anlamlı br lşk olup olmadığı k farklı model yardımıyla araştırılmıştır. ek yönlü sab etkler model kullanılarak yapılan çalışmada düşük fyat/kazanç oranı lşks olup olmadığı test edlmştr. Elde edlen sonuçlara göre İMKB dek tüm sektörlerde fyat/kazanç oranı lşks söz konusu değldr. Belrl sektörlerde altışar aylık, dönem çn belrl sektörlerde de üçer aylık dönem çn böyle br lşkden bahsedleblr. Dolayısıyla yatırım yaparken lgl sektör çn geçerl olan modele göre karar verlmeldr. ahmn edlen parametreler üçer aylık dönemde metal eşya sanay dışında anlamlı lşk bulunan tüm sektörlerde düşük fyat/kazanç oranı lşksnn geçerl olduğunu göstermektedr. Anahtar Kelmeler: Hsse sened fyatları, Fyat/kazanç oranı, Panel ver, Sab etkler model, PCSE JEL Sınıflandırması: C3, C33, D33 Stock Prces and Prce/Earnng Rato Relatonshp: A Sectoral Analyss wh Panel Data Abstract: In ths study, we nvestgate wh two dfferent models that whether a meanngful relatonshp between prce/earnngs rato and stock prces or not n the sectoral bass for the perod. We use one-way fxed effects models and test for low prce/earnngs rato effect. Accordng to the results, there s not relatonshp prce/earnngs rato all sectors n ISE. Sx months n certan sectors, certan sectors for the three-month perod may be talkng about such a relatonshp. herefore, when we nvestng for relevance sector should be decded accordng to the model s vald. he estmated parameters show that there s low prce/earnngs rato relatonshp s vald for all sectors, except the metal goods ndustry n a three-month perod. Keywords: Stock prces, Prces/earnngs rato, Panel data, Fxed effect, PCSE JEL Classfcaton: C3, C33, D33. Grş Fnansal oranlar frmaların sermayes, mal yapısı ve karlılığı gb brçok konuda fkr verr ve dğer frmalar ya da sektör ortalaması le karşılaştırma mkanı sağlar. Yatırımcı açısından se frmaya a hsse senednn alınıp alınmayacağı hakkında snyaller vermektedr. Ancak bu blg hçbr zaman kesn br düzeyde değldr. hayetnde br hsse senednn fyatının belrlenmesnde brçok faktör rol oynamaktadır. a Dr., Uludag Unversy, Faculty of Economcs and Admnstratve Scences, Department of Econometrcs, Bursa, urkey, mnargele@uludag.edu.tr * Bu çalışmanın lk versyonu 7-9 Mayıs 009 tarhlernde Atatürk Ünverses tarafından Palandöken/Erzurum da gerçekleştrlen X. Ekonometr ve İstatstk Sempozyumu nda sunulmuştur.

2 Hsse Sened Fyatları ve Fyat/Kazanç Oranı Đlşks: Panel Verlerle Sektörel Br Analz Yatırımcılar ve analstler çn, hsse sened fyatlarının belrl fnansal orana göre hareket etmes, yapılacak yatırım kararlarını vermede önem arz etmektedr. Çünkü yatırımcılar ellerndek tasarrufları en y şeklde değerlendrmek stemekte ve getr performansı yüksek hsse senedne yatırım yapmak stemektedrler. Eğer hsse sened fyatları bu fnansal oranlara bağlı olarak hareket edyorsa, analstler frmanın sahp olduğu değerler analz ederek karar verrler ve büyük br avantaj elde ederler. Yatırımcı ve analster tarafından kullanılablecek brçok fnansal oran vardır. Örneğn fyat/kazanç oranı frmalara lşkn hesaplanablen ve hsse senetlernn fyatlarını öngörmek çn kullanılablen öneml br fnansal orandır. Fyat/kazanç oranı basçe frmanın pyasa değernn net karının kaç katı olduğunu gösterr. Dğer br fadeyle hsse senednn sağladığı br br brmlk kazanç çn yatırımcıların demeye razı oldukları fyatı fade eder. Benzer şeklde fyat/kazanç oranı yerne başka fnansal oranlarda kullanılablr. Bunlar arasında lkde oranı, karlılık ve sermaye yapısı oranı, pyasa değer-defter değer oranı sayılablr. Bu çalışmada sadece fyat/kazanç oranı üzernde durulmaktadır. Çünkü fyat/kazanç oranının hesaplanmasının kolay olması ve kar eden tüm frmalara uygulanablmes en büyük avantajları olarak sayılablr (Damodaran, 00: 453). Ayrıca banka ve aracı kurumlardak pyasa analstler ve yatırımcılar tarafından şrketlern ve endüstr kollarının potansyel karlılıklarını karşılaştırmak çn yaygın olarak kullanılmaktadır. ürkye de de fyat/kazanç oranı aracı kurumlar ve bankalar tarafından en çok kullanılan değerleme yöntemdr (Vatansever, 994: 79). Ortalamaya dönüş (mean-reverson) kavramı brçok farklı amaç çn kullanılmaktadır. Hsse sened pyasaları çn, frmanın hsse sened fyatı, frmanın sahp olduğu varlık değerlerne bağlı olarak değşeceğn tanımlar (Oh vd. 006: 36). Dolayısıyla eğer hsse sened fyatları ortalamaya dönen br hareket gösteryorsa, frmanın varlık değerlernn hareketlernden hsse sened fyatları tahmn edleblr. Bundan ötürü, hsse sened fyatlarının ortalamaya dönen br yapı gösterp göstermedğn bulmak, yatırımcılar ve analstler çn oldukça önemldr. Bu çalışmada IMKB de şlem gören sektörlere a verler kullanılarak hsse sened fyatları le fyat/kazanç oranı arasındak lşk panel verler çerçevesnde ele alınmakta ve sektörel br karşılaştırma yapılmaktadır. Çalışmanın şleyş sürec şu şeklde özetleneblr: knc bölümde leratür ncelenerek hsse sened yyatları le fyat/kazanç oranı lşksn test eden çalışmalar özetlenmektedr. Üçüncü bölümde metodoloj ve modeller üzernde durulmuştur. Dördüncü bölümde ver tanıtımı yapılarak amprk bulgular çersnde panel ver çerçevesnde tahmn edlen sonuçlar yorumlanmaktadır. Beşnc bölümde se sonuca yer verlmştr.. Leratüre Kısa Br Bakış Hsse sened fyatları ve fyat/kazanç oranı lşksn araştıran lk çalışmalar arasında cholson (960), McWllams (966), Breen (968), Breen ve Savage (968) ve Basu (977, 983) yer almaktadır. Bu çalışmalar genel olarak düşük F/K oranına sahp hsse senetlernn yüksek F/K oranına sahp hsse senetlernden daha y br performansa sahp olabldğn destekleyen çalışmalardır (Yalçıner vd. 005: 78). Basu (977, 983) çalışmalarında hsse sened fyatlarını analz ederken düşük fyat/kazanç oranı etks kavramının önem üzernde durmuştur. Eğer hssenn fyat/kazanç oranı, hssenn kend ortalama fyat/kazanç oranından küçükse hsse Busness and Economcs Research Journal ()0 66

3 M. argeleçekenler senednn fyatı genellkle artar. Çünkü hsse senetler kend asıl değerne göre düşük olacaktır. Bu durum bazen fyat/kazanç oranı anomals olarak da blnmektedr (Oh vd. 006: 36). Bazı hsse sened pyasası analstler hsselere yatırım yaparken düşük fyat/kazanç oranına sahp hsseler almalarını tavsye etmektedrler. Hsse sened fyatları üzernde yapılan çalışmalar farklı yaklaşımları kullanmaktadırlar. Campbell ve Shller (988), Fama (990) ve Cecchett vd. (990) gb çalışmalar Amerka dak hsse sened fyatlarının ortalamaya dönen br sürec zledğn ortaya koymuşlardır. Yan hsse senednn fyatı frmanın varlık değeryle brlkte hareket etmektedr. Özellkle Campbell ve Shller (988) çalışması uzun dönemde hsse sened fyat değşmlernn fyat/kazanç oranı le anlamlı br şeklde açıklanabldğn ortaya koymuşlardır. Hsse sened yatırımlarının performanslarının F/K oranına göre değerlendrmesn yapan Karan (996: 34) IMKB de F/K etksnn statstksel olarak anlamlı br düzeyde olduğunu belrtmştr. Aydoğan ve Güney (997: 84) se IMKB de hsse sened getrlernn ne ölçüde tahmn edlebleceğn araştırmıştır. F/K oranları ve temettü vermlernn kullanıldığı çalışma sonuçlarına göre, düşük (yüksek) F/K ve yüksek (düşük) temettü vermnn gözlendğ ayları zleyen dönemlerde gerçekleşen hsse sened getrler hem nomnal hem de reel olarak oldukça yüksek (düşük) sevyelerdedr. Bağımsız değşken set olarak fnansal oranların, bağımlı değşken set olarak da hsse sened getrlernn esas alındığı br dğer çalışmada Demr vd. (997: 84) fnansal oranların hsse sened getrsn açıklamada anlamlı sonuçlar ortaya koyduğu, fakat F/K oranı le hsse sened getrs arasında anlamlı br lşknn bulunamadığını, F/K oranı düşük olan hsse senednn getrsnn daha yüksek olacağı kanısının IMKB. çn doğru olmadığı sonucuna ulaşılmıştır. Öztürk (007) çalışmasında fyat/kazanç oranını etkleyen değşkenler belrlemek amacıyla IMKB de br uygulama yapmıştır. Kar payı dağıtım oranı, hsse başına kazançtak büyüme oranı ve rskllğn artması durumunda fyat/kazanç oranının artığını bulmuştır. Ayrıca frmanın büyüklüğünün fyat/kazanç oranını azalttığı elde edlen bulgular arasındadır. Benzer şeklde brçok çalışma da hsse sened fyatlarının ortamaya dönen br yapı gösterp göstermedğn araştırmıştır. Sng vd. (00), Ln ve Wang (003) sırasıyla Sngapur ve ayvan çn hsse sened fyatları ve frmaların varlık değerler arasındak lşky araştırmışlardır. Sonuçta her k çalışmada lgl ülkeler çn hsse sened fyatlarının ortalamaya dönen br lşkye sahp olduğunu ortaya koymuştur. Oh vd. (006) çalışmasında hsse sened fyatları le fyat/kazanç oranı lşksn panel verler çerçevesnde ele almışlardır. Hsse sened fyatları ve fyat/kazanç oranı panel verler olarak ele alındığında düşük fyat/kazanç oranı lşksnn varolduğu sonucuna ulaşmışlardır. Chang vd. (008) çalışmalarında ayvan çn hsse sened fyatları ve fyat/kazanç lşksn araştırmışlardır. Uzun dönemde k değşken arasında lşk olduğunu koyan çalışmada, ayrıca büyüme oranı yüksek olan şrketlerde fyat/kazanç oranının hsse sened fyatını açıklamada zayıf olduğunu bulmuşlardır. ersne büyüme oranı düşük olan frmalar çn hsse sened fyatını belrlemede fyat/kazanç oranının güçlü br değşken olduğu belrlenmştr. Busness and Economcs Research Journal ()0 67

4 Hsse Sened Fyatları ve Fyat/Kazanç Oranı Đlşks: Panel Verlerle Sektörel Br Analz 3. Metodoloj ve v Model Panel ver aynı yatay kes brmlernn (frma, hanehalkı, şehr, bölge vb.) zaman çersnde tekrarlı gözlemlernden oluşan ver set olarak tanımlanablr [Wooldrdge, 00: 6]. Dolayısıyla panel verlerde yatay kes ve zaman boyutu olmak üzere k boyut söz konusudur. Bu temel özellğnden ötürü br çok ekonomk araştırma panel verler çerçevesnde analzler yapılmaktadır. Panel verler kullanmanın temel neden, panel verlern pür zaman sers veya yatay kes verlerne göre br çok avantajının olmasındandır. Basçe panel verler zaman ve brm boyutunu dkkate aldığından örneklemdek gözlem sayısı artmakta, serbestlk derecesn artırmakta ve bağımsız değşkenler arasındak çoklu doğrusal bağlantıyı azaltmaktadır. Bundan ötürü uygulanacak testlern gücünde oldukça büyük yleşmeler görülmekte ve tahmnlern etknlkler artmaktadır (Hsao, 003:3). üm bu avantajlarının yanında panel ver modeller modele dahl edlen kukla değşkenler yardımıyla, yatay kes brmler arasındak breysel farklılıkları ve zaman boyutundak zamansal farklılıkları belrleyeblmektedr. Çalışmada kullanılan verler dönemn kapsayan 4 alt sektöre a serler çermektedr. Hsse sened fyatları ve fyat/kazanç oranı arasındak lşk araştırılırken daha önce yapılmış olan çalışmalar ncelendğnde zaman perodu yeternce uzun olan çalışmalarda durağanlık ve kontegrasyon analzlernn kullanıldığı görülmektedr. Ancak zaman perodu yeternce uzun olmayan çalışmalarda durağanlık ya da kontegrasyon analzlerne başvurulmadığı gözlenmektedr. Çalışmada zaman perodu durağanlık analz yapmak çn kısa olduğundan burada serler analz edlrken durağanlıkları ve dolayısıyla kontegrasyon analzlerne yer verlmemştr. Panel verlerde kullanılan modeller genellkle verlern brleşmn gösteren havuzlanmış en küçük kareler (POLS), sab etkler model (FE) ve rassal etkler model (RE) kullanılmaktadır. Özellkle belrl br örneklem üzernde duruluyorsa FE modelnn uygun olablmektedr (Baltag 005: ) Çalışmamızda da hsse sened fyatları ve fyat/kazanç oranı lşks araştırılırken dönemnde faalyet gösteren ve verlerne ulaşılablen tüm şrketler alındığından FE model terch edlmştr. POLS modelnde tüm parametrelern ortak olduğu varsayılmaktadır. FE modelnde se tek yönlü (OWFE) veya çft yönlü (WFE) etkler modellenmektedr. ek yönlü etkler dkkate alınırken, modeln parametrelernn ya yatay kes brmler boyunca ya da zaman boyunca değştğ varsayılırken, çft yönlü modelde se model parametrelernn hem brm hem de zaman boyunca değştğ varsayılır. POLS model aşağıdak gb yazılablr: y =α+ X β+ε =,...,,..., Burada, brmler t se zaman dönemn göstermektedr. α ve β se sırasıyla kesme ve eğm parametrelerdr. X modelde kullanılan bağımsız değşken(ler)dr. ek yönlü sab etkler model (OWFE) aşağıdak gb gösterleblr: () y =α+ X β+µ +ε =,..., t =,..., () Busness and Economcs Research Journal ()0 68

5 M. argeleçekenler Burada α ortak kesme parametres, µ se brm etksn gösteren sab etk termdr. Kukla değşken tuzağı ve tam çoklu doğrusal bağlantı problemnden kaçınmak çn µ = 0 = kısıtı söz konusudur (Baltag, 005: 3). OWFE model zaman etksn gösteren şeklde aşağıdak gb yazılablr: y =α+ X β+µ t +ε =,..., t =,..., Burada α ortak kesme parametres, µ t se brm etksn gösteren sab etk termdr. Yne kukla değşken tuzağı ve tam çoklu doğrusal bağlantı problemnden kaçınmak çn µ t = 0 kısıtı söz konusudur. Son olarak hem brm hem de zaman etksn br arada gösteren WFE model aşağıdak gb gösterlmektedr: y =α+ X β+µ +µ t +ε =,...,,..., FE modelnde brm ve/veya zaman etks F-test yardımıyla gerçekleştrlmektedr. F-testnde POLS ye karşılık OWFE veya WFE test edlmekte ve elde edlen F- statstğnn anlamlı olup olmadığı değerlendrlmektedr. Dolayısıyla denklem ()-(4) çn hpotez test sürec şu şeklde verleblr. İlk olarak brm etks çn OWFE modeln test ederken hpotez H H 0 : µ : µ =µ µ =µ µ 3 3 =... =µ... µ = 0 0 şeklnde kurulmaktadır. Boş hpotez tüm brmlerdek kesmelern ortak olduğunu, alternatf hpotez se en az br kesmenn farklı olduğunu göstermektedr. Hesaplanacak F-statstğ aşağıdak şekldedr: ken, (R FE R OLS) /( ) (, K) = (7) ( R ) /( K) F FE Denklem (7) de R FE R OLS, POLS modelnn (denklem ()) determnasyon katsayısı, OWFE modelnn (denklem ()) determnasyon katsayısıdır. Denklem (7) de hesaplanan F-statstğ v =, v = K serbestlk derecesne göre bulunan F-tablo değeryle karşılaştırılır. Eğer hesaplanan değer F-tablo değernden büyükse boş hpotez red edlr ve OWFE modeln geçerl olduğu sonucuna ulaşılır. Yan modelde kullanılan değşkenler çn brm etksnn öneml olduğu anlaşılır. Zaman etksnn test edlmes çn se aşağıdak hpotez kurulmaktadır: H H 0 : µ : µ =µ µ =µ µ 3 3 =... =µ... µ = 0 0 (3) (4) (6) (8) Busness and Economcs Research Journal ()0 69

6 Hsse Sened Fyatları ve Fyat/Kazanç Oranı Đlşks: Panel Verlerle Sektörel Br Analz Boş hpotez tüm zamanlardak kesmelern ortak olduğunu, alternatf hpotez se en az br kesmenn farklı olduğunu göstermektedr. Hesaplanacak F-statstğ aşağıdak şekldedr: ken, (R FE R OLS) /( ) (, K) = (9) ( R ) /( K) F FE Denklem (9) da R FE R OLS, POLS modelnn (denklem ()) determnasyon katsayısı, OWFE modelnn (denklem (3)) determnasyon katsayısıdır. Denklem (9) da hesaplanan F-statstğ v =, v = K serbestlk derecesne göre bulunan F-tablo değeryle karşılaştırılır. Eğer hesaplanan değer F-tablo değernden büyükse boş hpotez red edlr ve OWFE modeln geçerl olduğu sonucuna ulaşılır. Yan modelde kullanılan değşkenler çn zaman etksnn öneml olduğu anlaşılır. Eğer her k F-statstğ de statstksel olarak anlamlı se denklem (4) te verlen WFE tahmn edlerek F-test uygulanır. Eğer hesaplanan değer F-tablo değernden büyükse boş hpotez red edlr ve WFE modeln geçerl olduğu sonucuna ulaşılır. Yan modelde kullanılan değşkenler çn brm ve zaman etklernn öneml olduğu anlaşılır. Panel verlerde kullanılan modeller genellkle verlern brleşmn gösteren havuzlanmış en küçük kareler (POLS), sab etkler model (FE) ve rassal etkler model (RE) kullanılmaktadır. Her üç model yapısı da basçe yatay kessel bağımlılık, sersel korelasyon ve değşen varyans problemlernn olmadığı varsayımlarına dayanmaktadır. Ancak bu varsayımlardan br veya brkaçının sağlanmaması tahmn edlen parametrelerde etknlk kaybına ve standart hataların yanlış tahmn edlmesne neden olmaktadır. Dolayısıyla model tahmn edldkten sonra bu varsayımların geçerl olup olmadığının test edlmes gerekmektedr. 3.. Yatay Kessel Bağımlılık Panel ver regresyon modeller (FE ve RE) brmler arasında yatay kessel bağımsızlık varsayımına dayanmaktadır. Ancak panel ver leratüründe yapılan çalışmalar yatay kessel brmler arasında br bağımlılığın olduğunu ortaya koymuştur. Yatay kessel bağımlılık varsayımının sağlanmaması standart FE ve RE tahmnlernn tutarlı ancak etkn olmamalarına ve tahmn edlen standart hataların sapmalı olmasına neden olmaktadır. Dolayısıyla yatay kessel bağımlılık durumunda farklı br tahmne htyaç duyulmaktadır. Burada örneğn yatay kessel bağımlılık durumunda robust standart hatalar üreten Drscoll ve Kraay (998) yaklaşımı terch edleblr. Dğer taraftan eğer yatay kessel brmler arasındak bağımsızlığı sağlayan gözlenmeyen bleşenler modeldek bağımsız değşkenler le korelasyonlu se, bu yaklaşımlar geçerl olmayacağından standart FE ve RE tahmncler sapmalı ve tutarsız olacaklardır. Bu durumda Pesaran (006) kullanılablr. Alternatf olarak FE IV ve RE IV olarak tanımlanan araç değşkenler yaklaşımı da terch edleblr. Ancak uygulamalarda gözlenmeyen faktörlerle korelasyonsuz ve lgl bağımsız değşkenlerle korelasyonlu enstrümanlar bulmak oldukça güçtür. Ayrıca öncelkle yatay kessel bağımlılığın olup olmadığının test edlmes gerekmektedr. Yukarıda da kısaca açıklandığı üzere yatay kessel bağımlılığın test edlmes panel ver modellernde oldukça öneldr. Bu amaçla k temel yaklaşım kullanılmaktadır. Eğer paneln zaman boyutu () yatay kes boyutu () den büyükse Breucsh-Pagan Busness and Economcs Research Journal ()0 70

7 M. argeleçekenler (980) tarafından gelştrlen LM test kullanılablr. Ancak < se BP LM test kullanılamaz dolayısıyla Pesaran (004), Frees (995) ve Fredman (937) test kullanılablr. İlk olarak denklem () de verlen panel ver modeln ele alalım: y =α + X β+ε =,...,,..., Burada, brmler göstermektedr. α ve β se sırasıyla kesme ve eğm parametrelerdr. X modelde kullanılan bağımsız değşken(ler)dr. Boş hpotez altında ε nn brmler ve zaman boyunca bağımsız ve özdeş dağıldığı (..d.) varsayılmaktadır. Alternatf hpotez altında se ε nn yatay kessel brmler boyunca korelasyonlu olduğu ancak hala otokorelasyonsuz olduğu düşünülmektedr. O halde hpotezler aşağıdak gb gösterleblr: H H : ρ =ρ = cor( ε, ε ) 0 j çn 0 j j jt = : ρ =ρ 0 bazı j çn j j Burada aşağıdak gb hesaplanır: ρ j hata termne lşkn korelasyon katsayısını göstermektedr ve () ρ j =ρ j = ε jt / ε ε ε jt / Breucsh-Pagan (980) tarafından > çn gelştrlen LM test (0) ˆ j = j= + LM = ρ () şeklnde hesaplanmaktadır ve asmptotk olarak ( ) / serbestlk derecesnde k-kare dağılımı göstermektedr. Pesaran (004) ün yatay kessel bağımlılık test se = CD ρˆ j () ( ) = j= + bçmnde hesaplanır ve yaklaşık olarak (0,) dağılım serglemektedr. Pesaran (004) test aynı zamanda dengesz (eksk vers olan) panellerde kullanılablr. Fredman (937) çalışmasında, Spearmanın sıra korelasyonuna dayanan br parametrk olmayan test önermştr. Öncelkle sıra değerlernden spearmanın sıra u, u,..., u olarak tanımlanan kalıntıların korelasyonu hesaplanır. Yan sıralar, {, } { r,r,..., r }, hesaplanır. ler denr. Daha sonra spearmanın sıra korelasyonu aşağıdak gb Busness and Economcs Research Journal ()0 7

8 Hsse Sened Fyatları ve Fyat/Kazanç Oranı Đlşks: Panel Verlerle Sektörel Br Analz ( r,t (+ ) / )( rj,t (+ ) / ) j = rj = r (3) ( r,t (+ ) / ) Buradan Fredman, Speramanın sıra korelasyonlarının ortalama değern bulmaktadır: = R OR rˆj (4) ( ) = j= + Burada Fredman test statstğnn (-) serbestlk derecesnde br k-kare dağılımı sergledğn göstermştr. Hesaplanan R değernn büyük olması yatay kessel bağımlılığın varlığını göstermektedr. OR Frees (995, 004), ortaya koyduğu testte Fredman testnde hesaplanan sıra korleasyonlarının karesn ele almaktadır. = R OR rˆj (5) ( ) = j= + Frees bu test statstğnn (-) ve (-3)/ serbestlk derecelernde özel br kkare dağılımı sergledğn ortaya koymaktadır. Bu özel k-kare dağılımına Q-dağılımı (Quntle) denmektedr. 3.. Sersel Korelasyon Sersel korelasyonun varlığı doğrusal panel ver modellernde standart hataların sapmalı olmasına ve dolayısıyla parametrelerde etknlk kaybına neden olduğundan, panel ver modellernde sersel korelasyon olup olmadığının test edlmes gerekmektedr (Drukker 003). Burada Baltag (005) te yer alan LM ve LM5 testler üzernde durulacaktır. Bu amaçla panel ver regresyon modelnn aşağıdak gb olduğun varsayalım: y = Z δ+ u =,,3,..., ve,,3,... (6) Burada δ, ( K+ )x sab termde çeren boyutlu regresyon katsayıları vektörüdür. Kalıntı, bozuklu term tek yönlü hata bleşen model olarak u = µ + ν (7) tanımlanmaktadır. Burada AR() sürec ε ~ (0, σ ) dr. Modelde ε µ ~ (0, σ ) ve gerye kalan hatalar ρ < le durağan µ ν =ρν + ε veya λ < le MA() sürec ν =ε +λε ve µ lern sab etkler parametres olduğu varsayımı altında boş hpotez H 0 : ρ = 0 olacaktır. Model daha açık olarak y = δ+µ ι + ν (8) Z Busness and Economcs Research Journal ()0 7

9 M. argeleçekenler ν x ve y = y, y,... y, ( 0, ρ Burada ( ) Olablrlk fonksyonu Z ( K+ ) x boyutlu regresyon katsayıları vektörü, ν ~ Ω ) dr. Burada AR() kalıntı bozukluk term çn L( δ, ρ, µ, σε)= sab- logω σ dur. Burada = ( ν, ν,,,, ν ), Olablrlk fonksyonu vekör formunda Ω = ρ σ ε - ( y Zδ µ ι ) V ( y δ µ ι ) ρ Z ε = V dur. ρ (9) ν nn varyans kovaryans matrs = I Ωρ dr. L( δ, µ, Θ)= sab- logω ν Ω ν yazılablr. Burada = ( ρ σ ), ε Ω (0) Θ dur. Buradan H 0 : ρ = 0 hpotezn test etmek çn [ /( )]( ν ν ˆ ˆ / ν ˆ ν ˆ ) LM= () test statstğ hesaplanır. Burada LM statstğnn asmptotk dağılımı k-karedr. LM statstğ farklı br şeklde asptotk olarak (0,) standart normal dağılıma sahp br test statstğ olarak da gösterleblr. LM ( ν ν ˆ ˆ / ν ˆ ν) 5 /( ) ˆ 3.3. Değşen Varyans = () FE panel regresyon modelnn tahmn edlrken kullanılan öneml varsayımlardan brs yatay kessel brmler arasında değşen varyans problemnn olmamasıdır. Bazı durumlarda hata sürec yatay kes çn homoscedastc olablr, ancak brmler boyunca değşen varyans problem meydana geleblr (Baum 00:0). FE modelnde gruplar arası değşen varyans problemnn olup olmadığını test etmenn br yolu modfye edlmş Wald testnn kullanılmasıdır (Greene, 000:598). Bu amaçla kurulacak boş hpotez =,,3,..., e kadar olmak üzere H0 : g σ = σ (3) şeklndedr. Burada hata varyansı tahmncsdr ve bu varyans yardımıyla g yatay kessel brm sayısı, ( e σˆ ) ˆσ nc yatay kessel brmn σˆ = e bçmnde hesaplanmaktadır. Daha sonra V = ( ) (4) ˆσ nn tahmn edlen varyansı hesaplanır. ha olarak Wald statstğ g ( σˆ σˆ ) W = (5) V = bçmnde hesaplanmaktadır. Wald statstğ dağılımına sahptr. g serbestlk derecesnde k-kare Busness and Economcs Research Journal ()0 73

10 Hsse Sened Fyatları ve Fyat/Kazanç Oranı Đlşks: Panel Verlerle Sektörel Br Analz 3.4. utarlı Standart Hataların Elde E Edlmes (PCSE) Yukarıda da üzernde durulduğu üzere yatay kessel bağımlılık, sersel korelasyon ve değşen varyans problemlernn olup olmadığı testler yardımıyla ortaya konulduktan sonra bu problemlern modelden arındırılması gerekmektedr. Bu amaçla Beck ve Katz (995) tarafından gelştrlen ve bu problemlere karşı panele göre standart hataları düzelteblen (Panel-Corrected Standard Errors) PCSE yaklaşımı terch edlmştr. Dğer br fadeyle PCSE model le yatay kessel bağımlılık, sersel korelasyon ve değşen varyans problemlernn br veya brkaçının olması durumunda standart hatalar düzeltleblmektedr. Beck ve Katz (995) çalışmalarında, Park (967) tarafından ortaya konulan genelleştrlmş en küçük kareler (GLS) yaklaşımını revze etmşlerdr. Beck ve Katz (995) çalışmalarında kessel bağımlılık, sersel korelasyon ve değşen varyans problemler olması durumunda GLS yaklaşımı tarafından üretlen standart hataların doğru olmadığını göstermşlerdr. GLS yaklaşımının temel varsayımı hata sürecnn blndğdr. Ancak gereçek hayatta hata sürecnn yapısı blnmemektedr. Bu nedenle analstler GLS kullanmak yerne uygulanablr genelleştrlmş en küçük kareler (feasble generalzed least squares, FGLS) yöntemn terch etmektedrler. Burada uygulanablr denmesnn neden GLS te olduğu gb hata sürecnn blndğn varsaymak yerne tahmn etme yoluna gmesdr. Fakat FGLS formülü standart hataların tahmn çn hata sürecnn blndğn, tahmn edlmedğn varsaymaktadır. Denklem () de verlen POLS regresyon modelnn hataları çn hesaplanacak varyans kovaryans matrs Ω olarak tanımlanırsa, denklem () n GL yaklaşımına göre tahmn edlmesnde Ω blnmektedr. Dolayısıyla β ların GLS tahmncs aşağıdak gb olacaktır. ( XΩ X) X Ω Y (6) Ω nın blndğ varsayımı altında GLS e göre tahmn edlen standart hatalar tamamyle etkn ve tutarlıdır. Ancak gerçek hayatta Ω blnmedğnden denklem (6) da Ω nn tahmncs olan Ωˆ kullanılmaktadır. Bu süreç FGLS olarak blnmektedr ve eğer Ωˆ tutarlı br şeklde tahmn edlmşse β lar tutarlı olacaktır. Park (967) tarafından gelştrlen FGLS büyük örneklemlerde y sonuçlar vermektedr. FGLS yaklaşımı k ardışık düzeltme yapmaktadır. İlk olarak hatalardak sersel korelasyonu daha sonra se yatay kessel bağımlılığı yok etmektedr. Hatalardak yatay kessel bağımlılığın düzeltlmes aşağıdak şeklde gösterleblr. Ω =Σ Ι (7) Burada Σ, x boyutlu yatay kessel kovaryans matrsdr. Sonrasında yatay kessel bağımlılıktan arındırılmış hatalar kullanılarak hataların varyans kovaryans matrs tahmn edlr. Bu tahmnler çeren matrs Σˆ olarak adlandırılmaktadır. Burada x + / sayıda yatay kessel kovaryans yer almaktadır. ( ) Sersel korelasyonun düzeltlmesnde se panelere göre brnc dereceden sersel korelasyon olduğunu fade eden ε =ρε + υ (8) Busness and Economcs Research Journal ()0 74

11 M. argeleçekenler modelde υ ler zaman boyunca sıfır ortalamaya sahp bağımsız ve özdeş dağılmaktadır. Bazen ρ lern brmler boyunca homojen olduğu, yan ρ = ρ olarak da alınablmektedr. ek br ρ çn FGLS düzeltmes parametreer çn hesaplanmayan br ekstra tahmn gerektrmektedr. Panellere göre brmlern hatalarındak sersel korelasyon çn düzeltme tek br ρ nun tahmn edlmesnden daha cdd aşağı sapmalı tahmnler doğurmaktadır. Burada heterojen veya homojen ρ nun hangsnn seçleceğ küçük örneklem özellklerne bağlıdır. Benzer şeklde Beck ve Katz (995) tarafından gelştrlen PCSE yaklaşımı da bu düzeltme şlemlern kullanmaktadır. Öncelkle sersel bağımlılık yapısı yok edldkten sonra hatalardak yatay kessel bağımlılık ve değşen varyans düzeltlmektedr. OLS tahmnlernn örneklem değşeblrlğ çn düzeltme formülü köşegen elemanlarının karekökü le verlmektedr. ( ) { }( X X X X ΩX X ) Cov(ˆ) β = (9) Eğer hatlar yatay kessel bağımlılık göstermyorsa elde edlecek standart hatalar σ ˆ X X nn standart OLS standart hataları olacaktır. Burada OLS standart hataları ( ) köşegen termlernn kareköküdür. Yatay kessel bağımlılık ve panel değşen hatalara sahp panel regresyon model çn Ω, köşegenler boyunca x boyutlu yatay kessel kovaryans matrs Σ le x blok köşegen matrstr. Denklem (9) u tahmn edeblmek çn Σ nn tahmnne htyaç vardır. Burada denklem () den elde edlen OLS kalıntıları kullanılablr. Örneğn e, t nc zaman ve nc brm çn OLS kalıntısı olsun. O halde Σ y aşağıdak gb tahmn etmek mümkün olacaktır. ee jt ˆ Σ j = (30) Beck ve Katz (995) tarafından gelştrlen PCSE yaklaşımının Monte Carlo çalışmaları le y performans gösterdğ bulunmuştur. 4. Ver ve Amprk Bulgular Hsse sened fyatları le fyat/kazanç oranı arasındak lşk araştırılırken kullanılacak ver İstanbul Menkul Kıymetler Borsası (IMKB) Web sesnden alınmıştır. Çalışmada sektörler arası br karşılaştırmalı analz yapılacağı çn hsse sened fyatı ve fyat/kazanç oranları, sektör bazında alınan frmaların yılsonu kapanış fyatları ve fyat/kazanç oranlarından oluşmaktadır. Her nekadar frmalara lşkn hsse kapanış blgler frmanın borsa kotunda şlem görmeye başlamasından baren olsa da, bu frmalara lşknn fyat/kazanç oranlarının hesaplanması 995 yılından başlamaktadır. Ancak çalışmada dengel panel oluşturmak stendğnden dönemnde faalyet gösteren frmalar dkkate alınmıştır. Dolayısıyla 4 sektörde faalyet gösteren 9 frmanın blgler 9 yıllık br dönem çn elde edlmştr. Br bütün olarak bakıldığında toplam (9) x (9)= (97) gözlem söz konusudur. Sektör smler ve frma sayıları ablo de verlmektedr. Busness and Economcs Research Journal ()0 75

12 Hsse Sened Fyatları ve Fyat/Kazanç Oranı Đlşks: Panel Verlerle Sektörel Br Analz ablo. Sektör İsmler Sektör o Sektör Adı Kısaltma Frma Sayısı Bankalar ve Özel Fnans Kurumları Banka Blşm Blşm 6 3 Elektrk, Gaz ve Su Elektrk 4 4 Fnansal Kralama ve Faktorng Şrketler Fnansal Kralama 4 5 Gıda, İçk ve ütün Gıda 9 6 Dokuma, Gym Eşyası ve Der Gym 0 7 Gayrmenkul Yatırım Ortaklıkları Gmyo 6 8 Haberleşme Haberleşme 9 Holdngler ve Yatırım Şrketler Holdng 0 İnşaat ve Bayındırlık İnşaat Kağıt ve Kağıt Ürünler Basım ve Yayın Kağıt Kmya Petrol Kauçuk ve Plastk Ürünler Kmya 9 3 Lokanta ve Oteller Lokanta 5 4 Madenclk Maden 5 Metal Ana Sanay Mana 4 6 Metal Eşya Makne ve Gereç Yapımı Mesy 7 Menkul Kıymet Yatırım Ortaklıkları Mkyo 8 8 Orman Ürünler ve Moblya Orman 9 ıbb ve Dğer Sağlık Hzmetler Sağlık 0 Savunma Savunma Sgorta Şrketler Sgorta 6 aş ve oprağa Dayalı Sanay aş 5 3 optan ve Perakende caret caret 6 4 Ulaştırma Ulaştırma 3 Çalışmada k farklı fyat/kazanç oranı kullanılmaktadır. Fk olarak tanımlanan fyat/kazanç oranı, hsse senednn pyasa değernn son k altışar aylık dönemn net kar-zarar toplamını vermektedr. Fk se hsse senednn pyasa değernn son dört üçer aylık dönemn net kar-zarar toplamını vermektedr. Dolayısıyla altışar aylık ve üçer aylık dönemler bçmnde belrlenen fyat/kazanç oranı kullanılarak her br sektör bazında karşılaştırma yapılablecektr. S = α +β + ε (3) f / k Model : ( ) S = α +β + ε (3) f / k Model : ( ) Burada S, nc sektörün t nc dönemndek hsse senednn fyatı, sektörün t nc dönemndek altışar aylık fyat/kazanç oranı ve t nc dönemndek üçer aylık fyat/kazanç oranıdır. f / k nc f / k, nc sektörün Buna göre her br sektör çn tahmn edlen sab etkl panel ver regresyon modelnn sonuçları ablo de verlmektedr. Busness and Economcs Research Journal ()0 76

13 M. argeleçekenler ablo. Sektörlere İlşkn FE Model ahmn Sonuçları Sektörler Model Model Kesme f/k R Kesme f/k R Banka.967 a a a (0.375) (0.04) (0.336) (0.05) 0.4 Blşm 3.67 a a (.795) (0.037) (.80) (0.04) 0.5 Elektrk.07 a a (.984) (0.060) (.08) (0.088) 0.03 Fnansal Kralama.939 a a (0.35) (0.0) (0.379) (0.0) 0.0 Gıda 6.03 a a (0.396) (0.007) (0.380) (0.00) 0.73 Gym a c a (0.5) (0.003) (0.54) (0.003) 0.9 Gmyo a a (.844) (0.075) (.65) (0.043) Haberleşme a 0.87 b a b 0.54 (.557) (0.065) (.36) (0.03) 0.56 Holdng 6.8 a c 6.3 a b 0.57 (0.8) (0.06) (0.9) (0.09) 0.58 İnşaat.800 c c (.49) (0.030) (.504) (0.57) 0.05 Kağıt.3 a a (.60) (0.06) (.749) (0.045) 0.7 Kmya 4.93 a a (.33) (0.03) (.45) (0.070) 0.53 Lokanta 3.55 a a (0.70) (0.03) (0.646) (0.0) 0.40 Maden a a 0. b (.538) (0.08) (.53) (0.047) 0.45 Mana a a c 0.53 (0.396) (0.008) (0.484) (0.035) 0.54 Mesy a b a 0.5 (6.36) (0.06) (4.8) (0.498) 0.65 Mkyo.0 a a (0.60) (0.004) (0.68) (0.008) 0.4 Orman.460 b b (0.90) (0.5) (0.958) (0.64) 0.4 Sağlık a a (.98) (0.03) (.03) (0.040) 0.7 Savunma 6.5 b a (4.768) (0.53) (4.3) (0.48) Sgorta a a (0.448) (0.00) (0.43) (0.09) 0.38 aş a a b 0.6 (8.06) (0.30) (7.98) (0.6) 0.6 caret 0. b a (3.863) (0.38) (3.493) (0.083) 0.36 Ulaştırma (7.9) (5.5) (69.0) (9.45) 0.3 ot: a % de anlamlıdır, b %5 de anlamlıdır, c %0 da anlamlıdır. Busness and Economcs Research Journal ()0 77

14 Hsse Sened Fyatları ve Fyat/Kazanç Oranı Đlşks: Panel Verlerle Sektörel Br Analz ablo ncelendğnde Bankalar, Gym, Haberleşme ve Holdng sektöründe faalyet gösteren frmalar çn altışar aylık döneme göre fyat/kazanç oranları le hsse sened fyatları arasında pozf ve anlamlı br lşk olduğu söyleneblmektedr. Üçer aylık döneme göre Haberleşme, Holdng, Maden, Metal Ana ve Metal Eşya sektöründe faalyet gösteren frmalar çn fyat/kazanç oranları le hsse sened fyatları arasında pozf ve anlamlı br lşk bulunmuştur. Dğer sektörlerde se tahmn edlen fyat/kazanç oranı parametresnn brm değerden küçük ancak anlamsız olması ve brkaç sektörde de negatf bulunması lgl sektörler çn fyat/kazanç oranı le hsse sened fyatları arasında lşk olmadığını göstermektedr. Ancak tahmn edlen FE regresyon model sonuçları ekonometrk varsayımların sağlanması durumunda geçerl olacaktır. Bu nedenle de her br sektör çn panel ver regresyon model tahmn edldkten sonra başta yatay kes bağımlılık olmak üzere, sersel bağımlılık ve değşen varyans çn testler uygulanmıştır. Bu testlere lşkn sonuçlar ablo 3 te verlmektedr. ablo 3 te verlen test sonuçları ncelendğnde neredeyse tüm sektörler çn tahmn edlen FE modelnn hatalarında yatay kessel bağımlılık, sersel bağımlılık ve değşen varyans problemler olduğu görülmektedr. Dolayısıyla standart FE ve RE tahmnlernn tutarlı ancak etkn olmamalarına ve tahmn edlen standart hataların sapmalı olmasına neden olmaktadır. Dolayısıyla tahmn sonuçlarını bu halyle kullanmak uygun olmayacağından, modeln bu problemlere karşı tutarlı standart hatalar üreteblen yen br yöntemle tahmn edlmes edlmes gerekmektedr. Beck Katz (995) çalışmalarında uygulanablr genelleştrlmş en küçük kareler (feasble generalzed least squares, FGLS) yaklaşımını revze ederek bu problemlere karşı standart hataları panelere göre düzelten (PCSE) yen br yöntem önermşlerdr. Buna göre model PCSE yaklaşımına göre gerekl düzeltmeler yapıldıktan sonra sab etkler model yenden tahmn edlmş ve sonuçlar ablo 4 de verlmektedr. Busness and Economcs Research Journal ()0 78

15 M. argeleçekenler ablo 3. 3 Yatay Kes Bağımlılık, Sersel Bağımlılık ve Değşen Varyans estler Sonuçları Sektörler Yatay Kes Bağımlılık Sersel Bağımlılık Değşen Varyans Baltag Fredman Frees Pesaran LM LM5 Greene Banka a.97 a 9.3 a a a a Banka a a a 7.06 a a a Blşm a.594 a 7.3 a c a Blşm 33.0 a.85 a 7.58 a c a Elektrk a 0.63 a 3.56 a c.838 b.05 a Elektrk a 0.48 c 3.53 a c.7789 b 8.6 a Fn.Kr..67 b a Fn.Kr a a Gıda c.97 a 5.89 a a a a Gıda a 5.3 a a a a Gym a.78 a 7.55 a a.9457 a a Gym a.854 a 8.67 a a.9096 a a Gmyo a a a Gmyo a a 5.08 a e+05 a Haberleş *.059* ** Haberleş *.348* ** Holdng 8. a a a a a a Holdng.000 b c a a 3.76 a a İnşaat *.7746* 0.685** İnşaat * * 0.73** Kağıt a a 6.44 a 3.0e+06 a Kağıt c a a.0e+06 a Kmya a a a 6.7e+06 a Kmya a a a 4.e+06 a Lokanta a a.89 a c.85 b a Lokanta a 0.50 b.430 b c.90 b.7e+05 a Maden * 0.76* ** Maden *.0935*.88** Mana a.70 c b.3486 a.4e+05 a Mana a b.90 b a Mesy b 4.33 a a a 4.4e+08 a Mesy a a 6.74 a.0e+05 a Mkyo a 3.60 a 4.96 a.886 a a a Mkyo a.777 a 3.4 a.597 a a a Orman a.750 a.973 a c 3.00 a Orman a.084 a.899 a c 7.3 a Sağlık * * ** Sağlık * * 0.553** Savunma * * 0.370** Savunma * 0.054* ** Sgorta a b.586 a b.5639 a a Sgorta a 0.43 b.405 b a.609 a 96.3 a aş a.95 a.06 a 5.95 a.8 a.3e+08 a aş b.734 a a 4.46 a a.3e+08 a caret a.707 a.8e+05 a caret a.835 a 6.9e+06 a Ulaştırma a c.630 a e+08 a Ulaştırma a e+06 a ot: a % de anlamlıdır, b %5 de anlamlıdır, c %0 da anlamlıdır. * Breucsh-Godfrey Sersel korelasyon LM test sonucudur. ** Whe heteroskedastcy test sonucudur. Busness and Economcs Research Journal ()0 79

16 Hsse Sened Fyatları ve Fyat/Kazanç Oranı Đlşks: Panel Verlerle Sektörel Br Analz ablo 4 ncelendğnde lk olarak İMKB DE Banka ve Özel Fnans Kurumları (kısaca bankalar) sektöründe şlem gören hsse senetler çn altışar aylık dönemler çn hesaplanan fyat/kazanç oranı katsayısının olduğu görülmektedr. Bu değer her nekadar küçük de olsa beklendğ gb pozf çıkmıştır. Parametrenn statstksel olarak anlamlı olması hssenn fyat kazanç/oranı artığında senedn fyatının da artığını göstermektedr. Benzer şeklde altışar aylık dönemlere göre hesaplanan fyat/kazanç oranı çn, fnansal kralama, gym, Gmyo, haberleşme ve holdng sektörlernde statstksel olarak anlamlı sonuçlar bulunmuştur. ablo 4 ten de görülebleceğ gb anlamlı bulunan sonuçların tamamı brm değerden küçüktür. ablo 4 de pozf ve anlamı bulunan sonuçlar ncelendğnde en yüksek tepk katsayısının 0.87 le haberleşme sektöründe olduğu görülmektedr. Bu parametre fyat/kazanç oranındak puanlık artışın hsse sened fyatını ortalama olarak 0.9 puan artıracağını göstermektedr. Yan anlamlı bulunan tüm sonuçlara göre fyat/kazanç oranı arttığında hsse senednn fyatı da artmaktadır. Ancak bu artış brm değerden küçük olduğundan leratürle uyumlu olarak düşük oranda fyat/kazanç oranı lşksnn İMKB dek 6 sektörde geçerl olduğu bulunmuştur. Dolayısıyla hsse sened fyatları ortalamaya dönen br hareket gösterdğ ve en azından anlamlı olan sektörler çn frmanın varlık değerlernn hareketlernden hsse sened fyatlarının kısmen tahmn edleblr olduğu bulunmuştur. ablo 4 de üçer aylık dönemlere göre hesaplanan fyat/kazanç oranı çn, Gmyo, haberleşme, holdng, maden ve metal eşya sektörlernde faalyet gösteren frmalar çn statstksel olarak anlamlı sonuçlar bulunmuştur. ablo 4 te farklı olarak sadece metal eşya sektörü çn parametrenn brm değerden büyük ve anlamlı (3.840) olduğu görülmektedr. Model ve Model sonuçları genel olarak karşılaştırıldığında altışar aylık dönem çn anlamlı olan bankalar, fnansal kralama ve gym sektörlernn üçer aylık dönemlerde anlamsız bulunmuştur. Gmyo, haberleşme ve holdng sektörlernn her ks çn de anlamlı olduğu belrlenmştr. Ancak bu üç sektörde fyat/kazanç oranı parametrelernn altışar aylık döneme göre daha küçük olduğu görülmektedr. Maden ve metal eşya sektörlernn sadece üçer aylık dönemlere göre anlamlı olduğu bulunmuştur. Busness and Economcs Research Journal ()0 80

17 M. argeleçekenler ablo 4. 4 utarlı Standart S Hatalı Panel FE Model ahmn Sonuçları Sektörler Model Model Kesme f/k R Kesme f/k R Banka 3.86 a b a (0.847) (0.0) (0.95) (0.00) 0.50 Blşm 3.67 a a (.80) (0.037) (.74) (0.0) 0.5 Elektrk a b (3.056) (0.040) (3.58) (0.060) 0.6 Fnansal Kralama.939 a 0.0 c a (0.30) (0.006) (0.30) (0.0) 0.0 Gıda a a (0.73) (0.004) (0.70) (0.00) 0.84 Gym 3.7 a b 3.59 a (0.557) (0.003) (0.564) (0.004) 0.39 Gmyo a b a b 0.63 (.070) (0.033) (.046) (0.03) 0.6 Haberleşme a 0.87 b a b 0.54 (.557) (0.065) (.36) (0.03) 0.56 Holdng a 0.04 a a a 0.64 (.663) (0.03) (.76) (0.055) 0.6 İnşaat.800 c c (.49) (0.030) (.504) (0.57) 0.05 Kağıt.4 a a (3.033) (0.005) (3.04) (0.007) 0.86 Kmya 9.84 a b 9.76 a c 0.7 (5.837) (0.007) (5.447) (0.030) 0.7 Lokanta 3.54 a a (0.676) (0.05) (0.633) (0.00) 0.40 Maden a a 0. b (.538) (0.08) (.53) (0.047) 0.45 Mana 5.43 a a (0.58) (0.58) (0.590) (0.040) 0.57 Mesy a a 0.60 (4.34) (0.476) (33.7) (0.849) 0.78 Mkyo.047 a a (0.458) (0.009) (0.49) (0.00) 0.30 Orman.460 b a (.099) (0.83) (0.99) (0.39) 0.4 Sağlık a a (.99) (0.03) (.03) (0.040) 0.7 Savunma 6.5 a a (4.768) (0.5) (4.3) (0.48) Sgorta a a (.40) (0.03) (.07) (0.05) 0.5 aş 5.5 c c (6.68) (0.3) (6.68) (0.3) 0.88 caret 9.08 c b (4.697) (0.68) (4.045) (0.048) 0.48 Ulaştırma (9.4) (.360) (.3) (.79) 0.3 ot: a % de anlamlıdır, b %5 de anlamlıdır, c %0 da anlamlıdır. Busness and Economcs Research Journal ()0 8

18 Hsse Sened Fyatları ve Fyat/Kazanç Oranı Đlşks: Panel Verlerle Sektörel Br Analz 5. Sonuç Bu çalışmada dönem çn İMKB DE fyat/kazanç oranı ve hsse sened fyatları arasında sektörel bazda anlamlı lşk olup olmadığı k farklı model yardımla araştırılmıştır. ek yönlü sab etkler model (FE) kullanılarak yapılan çalışmada ayrıca düşük oranda fyat/kazanç oranı lşk olup olmadığı da test edlmştr. Elde edlen sonuçlara göre İMKB dek tüm sektörlerde fyat/kazanç oranı lşks söz konusu değldr. Altışar aylık dönem çn 4 sektörün sadece 6 sı, üçer aylık döneme göre de 5 sektörde hsse sened fyatı le fyat kazanç oranı lşks olduğu bulunmuştur. Altışar aylık dönemler çn hesaplanan fyat/kazanç oranı parametres anlamlı olan sektörlern tamamında üçer aylık dönem çn se metal eşya dışındaklerde brm değerden düşüktür. Yan lgl sektörlerde leratürle uyumlu olarak düşük oranda fyat/kazanç oranı lşksnn geçerl olduğu bulunmuştur. Bankalar, fnansal kralama ve gym sektörler çn sadece altışar aylık döneme göre fyat/kazanç oranı anlamlı ken, Gmyo, haberleşme ve holdng sektörlernn hem altışar aylık hem de üçer aylık dönemlerde de anlamlı olduğu ve maden ve metal eşya sektörlernn sadece üçer aylık dönemlere göre anlamlı olduğu bulunmuştur. Dolayısıyla hesaplanan fyat/kazanç oranlarının altışar aylık veya üçer aylık olması sektör davranışına göre farklılık gösterdğnden, yatırım yaparken lgl sektör çn hangsnn anlamlı olduğuna bakılması gerekmektedr. Kaynakça Aydoğan, K. & Güney A., (997). Hsse Sened Fyatlarının ahmnnde F/K Oranı ve emettü Verm. İMKB Dergs,,. Baltag, B. H., (005). Econometrc Analyss of Panel Data. Chchester: John Wley & Sons Ltd. Basu, S., (977). Investment Performance of Common Stock n Relaton to her Prce- Earnng ratos: A est of Effcent Market Hypothess. Journal of Fnance, 3, 3, Basu, S., (983). he Relatonshp Between Earnngs Yeld Market Value and Return for YSE Common Stocks: Further Evdence. Journal of Fnancal Economcs,,, Baum, C. F., (00). Resdual Dagnostcs for Cross Secton me Seres Regresson Models. he Stata Journal,,, Beck,. & Katz J.., (995). What to do (and not to do) wh me Seres Cross Secton Data. he Amercan Polcal Scence Revew, 89, 3, Breen, W., (968). Low Prce-Earnngs Ratos and Industry Relatves. Fnancal Analysts Journal, 4, 4, 5-7. Breen, W. & Savage, J., (968). Portfolo Dstrbuton and est of Secury Selecton Models. Journal of Fnance, 3, Breusch,. S. & Pagan A. R. (980). he Lagrange Multpler est and s Applcaton to Model Specfcatons n Econometrcs. Revew of Economc Studes, 47, Campbell, J. Y. & Shller, R., (988). Stock Prces, Earnngs and Expected Dvdends. Journal of Fnance, 43, Busness and Economcs Research Journal ()0 8

19 M. argeleçekenler Cecchett, S. G, Lam, P. S. & Mark,. C., (990). Mean Reverson n Equlbrum Asset Prces. Amercan Economc Revew, 80, Chang, H-L. vd., (008). he Relatonshp between Stock Prce and EPS: Evdence Based on awan Panel Data. Economcs Bulletn, 3, 30, -. Damodaran, A. (00). Investment Valuaton: ools and echnques for Determnng the Value of Any Asset. ew York: John-Wley & Sons Inc. Demr, A, vd., (997). İMKB dek Sanay Şrketlernn Hsse Sened Getrler le Fnansal Oranları Arasındak İlşklern Belrlenmes ve Bu İlşklere Göre Şrketlern Sıralandırılması (99, 993, 994 Yılları İçn Br Uygulama). SPK Yayın o: 56. Drscoll, J. C. & Kraay A.C., (998). Consstent Covarance Matrx Estmaton wh Spatally Dependent Panel Data. he Revew of Economcs and Statstcs, 80, 4, Drukker, D. M., (003). estng for Seral Correlaton n Lnear Panel Data Models. he Stata Journal, 3,, Fama, E. (990). Stock Returns, Expected Returns And Real Actvy. Journal of Fnance, 45, 4, Frees, E. W. (995). Assessng Cross-Sectonal Correlaton n Panel Data. Journal of Econometrcs 69, Frees, E. W. (004). Longudnal and Panel Data: Analyss and Applcatons n the Socal Scences. Cambrdge Unversy Press. Fredman, M. (937). he Use of Ranks to Avod the Assumpton of ormaly Implc n the Analyss of Varance. Journal of the Amercan Statstcal Assocaton, 3, Greene, W., (000). Econometrc Analyss. Upper Saddle Rver, J: Prentce Hall. Hsao, C. (003). Analyss of Panel Data. Cambrdge: Cambrdge: Cambrdge Unversy Press. Karan, M. B.,(996). Hsse Senetlerne Yapılan Yatırımların Performanslarının Fyat/Kazanç Oranına Göre Değerlendrlmes: İMKB Üzerne Amprk Br Çalışma. İktsat, İşletme ve Fnans Dergs,, Ln, B.-H. & Wang, J. (003). Systematc Skewness n Asset Prcng: an Emprcal Examnaton of he awan Stock Market. Appled Economcs, 35, McWllams, J. D., (966). Prce, Earnngs and P/E Ratos. Fnancal Analysts Journal,, 3, cholson, S. F., (960). Prce-Earnngs Ratos. Fnancal Analysts Journal, 6, 4, Oh vd. (006). An Emprcal Study of he Relaton Between Stock Prce and EPS n Panel Data: Korea Case. Appled Economcs, 38, Öztürk, M. B. (007). Fyat/Kazanç Oranını Etkleyen Değşkenler Üzerne IMKB de Amprk Br Uygulama. Ercyes Ünverses Sosyal Blmler Enstüsü Dergs, 3,, Park, R., (967). Effcent Estmaton of a System of Regresson Equatons When Dsturbances Are Both Serally and Contemporaneously Correlated. Journal of the Amercan Statstcal Assocaton, 6, Busness and Economcs Research Journal ()0 83

20 Hsse Sened Fyatları ve Fyat/Kazanç Oranı Đlşks: Panel Verlerle Sektörel Br Analz Pesaran, M. H., (004). General Dagnostc ests for Cross Secton Dependence n Panels. Cambrdge Workng Papers n Economcs o. 0435, Faculty of Economcs, Unversy of Cambrdge. Pesaran, M. H., (006). Estmaton and Inference n Large Heterogeneous Panels wh a Multfactor Error Structure. Econometrca, 74, 4, Sng,. F., Low, K. H. & Chan, W.-J. (00). Mean Reverson of Sngapore Property Stock Prces owards her Fundamental Values. Journal of Property Investment and Fnance, 0, Vatansever, M. (994). Hsse Sened Değerlemes ve ürkye den Br Örnek. Yayınlanmamış Yüksek Lsans ez. İstanbul Ünverses Sosyal Blmler Enstüsü. Wooldrdge, J. M., (00). Econometrc Analyss of Cross Secton and Panel Data. Cambrdge: he MI Press. Yalçıner vd. (005). Fnansal Oranlarla Hsse Sened Getrler Arasındak İlşk. Muhasebe ve Fnansman Dergs, 7, Busness and Economcs Research Journal ()0 84

Korelasyon ve Regresyon

Korelasyon ve Regresyon Korelasyon ve Regresyon 1 Korelasyon Analz İk değşken arasında lşk olup olmadığını belrlemek çn yapılan analze korelasyon analz denr. Korelasyon; doğrusal yada doğrusal olmayan dye kye ayrılır. Korelasyon

Detaylı

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

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

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon Doğrusal Korelasyon ve Regresyon En az k değşken arasındak lşknn ncelenmesne korelasyon denr. Kşlern boyları le ağırlıkları, gelr le gder, öğrenclern çalıştıkları süre le aldıkları not, tarlaya atılan

Detaylı

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON HAFTA 4 PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYO Gölge değşkenn br başka kullanımını açıklamak çn varsayımsal br şrketn satış temslclerne nasıl ödeme yaptığı ele alınsın. Satış prmleryle satış hacm Arasındak varsayımsal

Detaylı

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

Kar Payı Politikası ve Yaşam Döngüsü Teorisi: İMKB İmalat Sektöründe Ampirik Bir Uygulama

Kar Payı Politikası ve Yaşam Döngüsü Teorisi: İMKB İmalat Sektöründe Ampirik Bir Uygulama Anadolu Ünverses Sosyal Blmler Dergs Anadolu Unversy Journal of Socal Scences Kar Payı Polkası ve Yaşam Döngüsü Teors: İMKB İmalat Sektöründe Amprk Br Uygulama Dvdend Payout Polcy and Lfe Cycle Theory:

Detaylı

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

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t : HAFTA 13 GÖLGE EĞİŞKENLERLE REGRESYON (UMMY VARIABLES) Gölge veya kukla (dummy) değşkenler denen ntel değşkenler, cnsyet, dn, ten reng gb hemen sayısallaştırılamayan ama açıklanan değşkenn davranışını

Detaylı

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

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

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

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

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

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

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

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

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır. KONU : DUAL MODELİN EKONOMİK YORUMU Br prmal-dual model lşks P : max Z cx D: mn Z bv AX b AV c X 0 V 0 bçmnde tanımlı olsun. Prmal modeln en y temel B ve buna lşkn fyat vektörü c B olsun. Z B B BB c X

Detaylı

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

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

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

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

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

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür.

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür. Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk

Detaylı

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

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

Sorunun varlığı durumunda hata terimi varyans-kovaryans matrisi Var, Cov(u) = E(uu') = σ 2 I n şeklinde yazılamıyor fakat

Sorunun varlığı durumunda hata terimi varyans-kovaryans matrisi Var, Cov(u) = E(uu') = σ 2 I n şeklinde yazılamıyor fakat 8. DEĞİŞEN VARYANS SORUNU (HETEROSCEDASTICITY) 8.. Değşen Varyans Sorunu Nedr? Matrslerle yan Y = β u Y = β β β 3 3 β k k u, = n genel doğrusal modeln ele alalım. Hata term çn yapılan varsayımlardan brs

Detaylı

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Kİ-KAR TSTLRİ A) Kİ-KAR DAĞILIMI V ÖZLLİKLRİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk gösterp

Detaylı

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

Black Litterman ve Markowitz Ortalama Varyans Modelinin Beta Faktörü, Artık Dalgalanma Dereceleri ve Toplam Riskleri Yönünden Karşılaştırılması

Black Litterman ve Markowitz Ortalama Varyans Modelinin Beta Faktörü, Artık Dalgalanma Dereceleri ve Toplam Riskleri Yönünden Karşılaştırılması Volume 3 Number 4 01 pp. 43-55 ISSN: 1309-448 www.berjournal.com Black Ltterman ve Markowtz Ortalama Varyans Modelnn Beta Faktörü, Artık Dalgalanma Dereceler ve Toplam Rskler Yönünden Karşılaştırılması

Detaylı

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

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

Detaylı

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

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

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 Eşit Varyans Farklı Varyans Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Eşt Varyans Y X 1 Farklı Varyans Hata Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Farklı Varyans Zaman EKKY nn varsayımlarından br anakütle regresyon fonksyonu u lern

Detaylı

EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM

EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM (Örgün e İknc Öğretm çn) 1. 754 hanehalkına at DOMerset sml Excel dosyasında yer alan erler kullanarak tahmnlenen DOM sonuçları: Dependent Varable: CALISANKADIN Sample:

Detaylı

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) VARYANS ANALİZİ İ örne ortalaması arasında farın önem ontrolü, örne büyülüğüne göre z veya testlernden bryle yapılır. Bu testlerle, den fazla örne ortalamasını brlte test etme ve aralarında farın önem

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

NAKĐT TEMETTÜ BĐLGĐSĐNĐN HĐSSE SENEDĐ GETĐRĐSĐ ÜZERĐNDE ÖNEMLĐ BĐR ETKĐSĐ OLUP OLMADIĞININ ĐMKB DE TEST EDĐLMESĐ *

NAKĐT TEMETTÜ BĐLGĐSĐNĐN HĐSSE SENEDĐ GETĐRĐSĐ ÜZERĐNDE ÖNEMLĐ BĐR ETKĐSĐ OLUP OLMADIĞININ ĐMKB DE TEST EDĐLMESĐ * H.Ü. Đktsad ve Đdar Blmler Fakültes Dergs, Clt 28, Sayı 2, 2010, s. 47-69 NAKĐT TEMETTÜ BĐLGĐSĐNĐN HĐSSE SENEDĐ GETĐRĐSĐ ÜZERĐNDE ÖNEMLĐ BĐR ETKĐSĐ OLUP OLMADIĞININ ĐMKB DE TEST EDĐLMESĐ * Öz Burak GÜNALP

Detaylı

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

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

Detaylı

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

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ 1 Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı, F Dağılışı, gb br dağılışa uygun olduğu durumlarda

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ QUANTILE REGRESYON ve BİR UYGULAMA İlkay ALTINDAĞ YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI Ağustos-1 KONYA Her Hakkı Saklıdır ÖZET YÜKSEK LİSANS TEZİ

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

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

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

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

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

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

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

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri

Asimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri Asmetr ve Basıklık Ölçüler Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartllere dayanan (Bowley) omentlere dayanan asmetr ve basıklık ölçüler Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr III. Asmetr ve Basıklık

Detaylı

Türkiye de Bölgeler Arası Gelir Yakınsaması: Rassal Katsayılı Panel Veri Analizi Uygulaması

Türkiye de Bölgeler Arası Gelir Yakınsaması: Rassal Katsayılı Panel Veri Analizi Uygulaması Busness and Economcs Research Journal Volume 2. Number 1. 2011 pp. 143-151 ISSN: 1309-2448 www.berjournal.com Türkye de Bölgeler Arası Gelr Yakınsaması: Rassal Katsayılı Panel Ver Analz Uygulaması Fatma

Detaylı

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

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

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler Sıklık Tabloları ve Tek Değşkenl Grafkler Sıklık Tablosu Ver dzsnde yer alan değerlern tekrarlama sayılarını çeren tabloya sıklık tablosu denr. Sıklık Tabloları tek değşken çn marjnal tablo olarak adlandırılır.

Detaylı

T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİMDALI

T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİMDALI T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİMDALI İMKB DE YÜKSELEN PİYASA VE DÜŞEN PİYASA DÖNEMLERİNDE DURUMSAL İLİŞKİ ANALİZİ YÜKSEK LİSANS TEZİ KAHRAMANMARAŞ TEMMUZ

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

Dip - Zirve Relatif Performans Piyasa Çarpanları Değerlemeler TTKOM IPEKE SAHOL BIMAS TTRAK DOHOL. Düşüşü Sürenler ASELS

Dip - Zirve Relatif Performans Piyasa Çarpanları Değerlemeler TTKOM IPEKE SAHOL BIMAS TTRAK DOHOL. Düşüşü Sürenler ASELS BİST 30 Son Fyat Bu Hafta Geçen Hafta AKBNK 8,92-10,35% -2,93% ARCLK 13,55-4,24% 4,04% ASELS 10,30-7,52% -4,24% ASYAB 2,01-5,19% -0,93% BIMAS 87,75-3,31% -1,39% DOHOL 1,07-4,46% -2,61% EKGYO 3,09-4,92%

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

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

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

GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELERDE ULUSLARARASI DOĞRUDAN YATIRIMLAR VE EKONOMİK BÜYÜME ETKİLEŞİMİ: PANEL EŞBÜTÜNLEŞME VE NEDENSELLİK ANALİZİ

GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELERDE ULUSLARARASI DOĞRUDAN YATIRIMLAR VE EKONOMİK BÜYÜME ETKİLEŞİMİ: PANEL EŞBÜTÜNLEŞME VE NEDENSELLİK ANALİZİ GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELERDE ULUSLARARASI DOĞRUDAN YATIRIMLAR VE EKONOMİK BÜYÜME ETKİLEŞİMİ: PANEL EŞBÜTÜNLEŞME VE NEDENSELLİK ANALİZİ Doç. Dr. M. Başaran ÖZTÜRK * Yrd. Doç. Dr. Kartal DEMİRGÜNEŞ ** Yrd.

Detaylı

TÜRKİYE DEKİ ÖZEL BANKALARIN FİNANSAL PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI: 2008-2011 DÖNEMİ. Fatih ECER *

TÜRKİYE DEKİ ÖZEL BANKALARIN FİNANSAL PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI: 2008-2011 DÖNEMİ. Fatih ECER * AİBÜ Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs, Güz 2013, Clt:13, Yıl:13, Sayı:2, 13:171-189 TÜKİYE DEKİ ÖZEL BANKALAIN FİNANSAL PEFOMANSLAININ KAŞILAŞTIILMASI: 2008-2011 DÖNEMİ Fath ECE COMPAISON OF PIVATE BANKS FINANCIAL

Detaylı

2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46

2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46 2005 Gaz Ünverstes Endüstryel Sanatlar Eğtm Fakültes Dergs Sayı:16, s31-46 ÖZET BANKALARDA MALİ BAŞARISIZLIĞIN ÖNGÖRÜLMESİ LOJİSTİK REGRESYON VE YAPAY SİNİR AĞI KARŞILAŞTIRMASI 31 Yasemn KESKİN BENLİ 1

Detaylı

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

Araştırma-Geliştirme Harcamaları ve Ekonomik Büyüme İlişkisi: Panel Veri Analizi

Araştırma-Geliştirme Harcamaları ve Ekonomik Büyüme İlişkisi: Panel Veri Analizi B. ÖZCAN, A. ARI Araştırma-Gelştrme Harcamaları ve Ekonomk Büyüme İlşks: Panel Ver Analz Burcu ÖZCAN Ayşe ARI Özet Ekonomk büyümenn c gücü olarak değerlendrlen araştırma-gelştrme (Ar-Ge) faalyetler ülke

Detaylı

5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili

5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili 5.3. Tekne Yüzeylernn atematksel Temsl atematksel yüzey temslnde lk öneml çalışmalar Coons (53) tarafından gerçekleştrlmştr. Ferguson yüzeylernn gelştrlmş hal olan Coons yüzeylernde tüm sınır eğrler çn

Detaylı

BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER

BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER Blmn amaçlarından br yaşanılan doğa olaylarını tanımlamak ve olayları önceden tahmnlemektr. Bu amacı başarmanın yollarından br olaylar üzernde etkl olduğu

Detaylı

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH

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

Detaylı

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır. BÖLÜM 3 OLASILIK HESABI 3.. Br Olayın Olasılığı Tanım 3... Br olayın brbrnden ayrık ve ortaya çıkma şansı eşt n mümkün sonucundan m tanes br A olayına uygun se, A olayının P(A) le gösterlen olasılığı P(A)

Detaylı

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

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

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

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

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

Endüstri-içi dış ticaret, patentler ve uluslararası teknolojik yayılma

Endüstri-içi dış ticaret, patentler ve uluslararası teknolojik yayılma Endüstr-ç dış tcaret, patentler ve uluslararası teknolojk yayılma Recep Kök Dokuz Eylül Ünverstes, İktsad ve İdar Blmler Fakültes, İktsat Bölümü, 35160, İzmr, Türkye Nevzat Şmşek Dokuz Eylül Ünverstes,

Detaylı

TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI

TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI FİRMA ÇEŞİTLENDİRMESİNİN FİRMA DEĞERİ, RİSKİ VE PERFORMANSINA ETKİLERİ: TÜRKİYE UYGULAMASI Emel YÜCEL DOKTORA TEZİ

Detaylı

Mut Orman İşletmesinde Karaçam, Sedir ve Kızılçam Ağaç Türleri İçin Dip Çap Göğüs Çapı İlişkileri

Mut Orman İşletmesinde Karaçam, Sedir ve Kızılçam Ağaç Türleri İçin Dip Çap Göğüs Çapı İlişkileri Süleyman Demrel Ünverstes, Fen Blmler Ensttüsü, 9-3,(5)- Mut Orman İşletmesnde Karaçam, Sedr ve Kızılçam Ağaç Türler İçn Dp Çap Göğüs Çapı İlşkler R.ÖZÇELİK 1 Süleyman Demrel Ünverstes Orman Fakültes Orman

Detaylı

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK Sürekl Olasılık Dağılım Brkml- KümülatFonksyonu Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr Sürekl olasılık onksyonları X değşken - ;+ aralığında tanımlanmış br sürekl rassal değşken olsun. Aşağıdak

Detaylı

Prof. Dr. Kemal Yıldırım - Yrd. Doç. Dr. S. Fatih Kostakoğlu

Prof. Dr. Kemal Yıldırım - Yrd. Doç. Dr. S. Fatih Kostakoğlu Anadolu Ünverstes Sosyal Blmler Dergs Anadolu Unversty Journal of Socal Scences Ülkelern Ekonomk Performansı Üzernde Regülasyonun Etkler: Br Dnamk Panel Ver Analz The Impact of Regulaton on Economc Performance

Detaylı

DOĞRUDAN YABANCI SERMAYE YATIRIMLARI VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİ: GEÇİŞ EKONOMİLERİ ÖRNEĞİNDE PANEL EŞTÜMLEŞME VE PANEL NEDENSELLİK ANALİZLERİ

DOĞRUDAN YABANCI SERMAYE YATIRIMLARI VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİ: GEÇİŞ EKONOMİLERİ ÖRNEĞİNDE PANEL EŞTÜMLEŞME VE PANEL NEDENSELLİK ANALİZLERİ Gaz Ünverses İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs 12/1 (2010). 159-184 DOĞRUDAN YABANCI SERMAYE YATIRIMLARI VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİ: GEÇİŞ EKONOMİLERİ ÖRNEĞİNDE PANEL EŞTÜMLEŞME VE PANEL NEDENSELLİK

Detaylı

Finansal Riskten Korunma Muhasebesinde Etkinliğin Ölçülmesi

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

Detaylı

LĐTERATÜR. Ar-Ge Harcamaları ve Đhracat Đlişkisi: OECD Ülkeleri Panel Veri Analizi

LĐTERATÜR. Ar-Ge Harcamaları ve Đhracat Đlişkisi: OECD Ülkeleri Panel Veri Analizi Ar-Ge Harcamaları ve Đhracat Đlşks: OECD Ülkeler Panel Ver Analz Mustafa ÖZER * Necat ÇĐFTÇĐ ** Özet: Yen büyüme teorlernn merkeznde Ar-Ge yatırımları vardır. Romer (1990), Grossman-Helpman (1991) ve Aghon-Howtt

Detaylı

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

REGRESYON ANALİZİ BÖLÜM 5-6

REGRESYON ANALİZİ BÖLÜM 5-6 REGRESYON ANALİZİ BÖLÜM 5-6 Yayın Tarh: 03-11-2007 Revzyon No:0 1 5. E.K.K. REGRESYONUNDA KARŞILAŞILAN PROBLEMLER VE BAZI KONU BAŞLIKLARI 2 1 EN KÜÇÜK KARELERDE KARŞILAŞILAN PROBLEMLER EKK da karşılaşılan

Detaylı

ĐLK HALKA ARZLARDA UZUN DÖNEM GETĐRĐLERĐNĐN TAHMĐNĐ: YAPAY SĐNĐR AĞLARI ĐLE ĐMKB ĐÇĐN AMPĐRĐK BĐR ÇALIŞMA

ĐLK HALKA ARZLARDA UZUN DÖNEM GETĐRĐLERĐNĐN TAHMĐNĐ: YAPAY SĐNĐR AĞLARI ĐLE ĐMKB ĐÇĐN AMPĐRĐK BĐR ÇALIŞMA Ekonometr ve Đstatstk Sayı:10 2009 29-47 ĐSTANBUL ÜNĐVERSĐTESĐ ĐKTĐSAT FAKÜLTESĐ EKONOMETRĐ VE ĐSTATĐSTĐK DERGĐSĐ ĐLK HALKA ARZLARDA UZUN DÖNEM GETĐRĐLERĐNĐN TAHMĐNĐ: YAPAY SĐNĐR AĞLARI ĐLE ĐMKB ĐÇĐN AMPĐRĐK

Detaylı

YATIRIM PROJELERi ANALiziNDE BLACK-SCHOLES OPSiYON FiYATLAMA MODELiNiN KULLANIMI

YATIRIM PROJELERi ANALiziNDE BLACK-SCHOLES OPSiYON FiYATLAMA MODELiNiN KULLANIMI YATIRIM PROJELER ANALzNDE BLACK-SCHOLES OPSYON FYATLAMA MODELNN KULLANIMI Yrd. Doç. Dr. Erkan Uysal Ankara Ünverstes Syasal Blgler Fakültes Özet Bu çalışmada, fnansal opsyon fyatlama modellernn yatınm

Detaylı

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

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

Detaylı

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

AVRUPA BİRLİĞİ ÜLKELERİ VE AVRUPA BİRLİĞİNE ADAY ÜLKELERİN YAKINSAMA ANALİZİ

AVRUPA BİRLİĞİ ÜLKELERİ VE AVRUPA BİRLİĞİNE ADAY ÜLKELERİN YAKINSAMA ANALİZİ AVRUPA BİRLİĞİ ÜLKELERİ VE AVRUPA BİRLİĞİNE ADAY ÜLKELERİN YAKINSAMA ANALİZİ Prof. Dr. Bedrye SARAÇOĞLU Gaz Ünverstes İ.İ.B.F. Ekonometr Bölümü Tel:+90 32 226853 e-posta: bedrye@gaz.edu.tr Arş. Gör. Nükhet

Detaylı

ÇOK BOYUTLU EŞLEŞMİŞ ÇİFTLER ARASINDAKİ FARKIN SINAMASINDA PERMÜTASYON YÖNTEMİNİN BİR DEĞERLENDİRMESİ. Burak ŞİMŞEK YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK

ÇOK BOYUTLU EŞLEŞMİŞ ÇİFTLER ARASINDAKİ FARKIN SINAMASINDA PERMÜTASYON YÖNTEMİNİN BİR DEĞERLENDİRMESİ. Burak ŞİMŞEK YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK ÇOK BOYUTLU EŞLEŞMİŞ ÇİFTLER ARASINDAKİ FARKIN SINAMASINDA PERMÜTASYON YÖNTEMİNİN BİR DEĞERLENDİRMESİ Burak ŞİMŞEK YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ TEMMUZ 2007 ANKARA

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

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir. YER ÖLÇÜLERİ Yer ölçüler, verler merkez veya yığılma oktasıı belrleye statstklerdr. Grafkler bze verler yığılma oktaları hakkıda ö blg vermede yardımcı olurlar. Acak bu değerler gerçek değerler değldr,

Detaylı

Kısa Vadeli Sermaye Girişi Modellemesi: Türkiye Örneği

Kısa Vadeli Sermaye Girişi Modellemesi: Türkiye Örneği Dokuz Eylül Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:24, Sayı:1, Yıl:2009, ss.105-122. Kısa Vadel Sermaye Grş Modellemes: Türkye Örneğ Mehmet AKSARAYLI 1 Özhan TUNCAY 2 Alınma Tarh: 04-2008,

Detaylı

Mal Piyasasının dengesi Toplam Talep tüketim, yatırım ve kamu harcamalarının toplamına eşitti.

Mal Piyasasının dengesi Toplam Talep tüketim, yatırım ve kamu harcamalarının toplamına eşitti. B.E.A. Mal Hzmet Pyasaları le Fnans Pyasalarının Ortak Denges Mal Pyasası Denges: (IS-LM) Model Mal Pyasasının denges Toplam Talep tüketm, yatırım ve kamu harcamalarının toplamına eştt. = C(-V)+I+G atırımlar

Detaylı

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

DETERMINING THE RELATION BETWEEN FINANCIAL PERFORMANCE AND STOCK RETURNS OF ENERGY COMPANIES ON BORSA ISTANBUL WITH PANEL DATA ANALYSIS

DETERMINING THE RELATION BETWEEN FINANCIAL PERFORMANCE AND STOCK RETURNS OF ENERGY COMPANIES ON BORSA ISTANBUL WITH PANEL DATA ANALYSIS Journal of Economcs, Fnance and Accountng (JEFA), ISSN: 2148-6697 Journal of Economcs, Fnance and Accountng JEFA (2016), Vol.3(1) Sakarya, Yldrm Year: 2016 Volume: 3 Issue: 1 DETERMINING THE RELATION BETWEEN

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

Yolsuzluğun Belirleyicileri ve Büyüme ile İlişkileri

Yolsuzluğun Belirleyicileri ve Büyüme ile İlişkileri SESSION 1B: Büyüme ve Gelşme I 131 Yolsuzluğun Belrleycler ve Büyüme le İlşkler Assoc. Prof. Dr. Mne Gern (Marmara Unversty, Turkey) Prof. Dr. Ömer Selçuk Emsen (Atatürk Unversty, Turkey) Ph.D. Canddate

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

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

AHP AND GRA INTEGRATED APPROACH IN INNOVATION PERFORMANCE REVIEW PROCESS: AN APPLICATION IN DAIRY INDUSTRY

AHP AND GRA INTEGRATED APPROACH IN INNOVATION PERFORMANCE REVIEW PROCESS: AN APPLICATION IN DAIRY INDUSTRY Dumlupınar Ünverstes Sosyal Blmler Dergs / Dumlupınar Unversty Journal of Socal Scences İNOVASYON PERFORMANSI DEĞERLENDİRME SÜRECİNDE AHS VE GİA BÜTÜNLEŞİK YAKLAŞIMI: SÜT ÜRÜNLERİ SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA

Detaylı