TİCARİ MARKA BAŞVURU TAHMİNİ İÇİN TÉRKİYE UYGULAMASI FORECASTING OF TRADEMARK APPLICATION IN TURKEY



Benzer belgeler
White ın Heteroskedisite Tutarlı Kovaryans Matrisi Tahmini Yoluyla Heteroskedasite Altında Model Tahmini

Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök Testleri, Eşbütünleşme, Hata Düzeltme Modelleri

ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTI

KONYA İLİ SICAKLIK VERİLERİNİN ÇİFTDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELİ İLE MODELLENMESİ

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

Birim Kök Testleri. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök Testleri, Eşbütünleşme, Hata Düzeltme Modelleri

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

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DOĞALGAZ TÜKETİM TAHMİNİ

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

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

Birim Kök Testleri 3/24/2016. Bir stokastik sürecin birim kök içerip içermediğini nasıl anlarız? Hatırlarsak aşağıdaki AR(1) sürecinde

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

Birim Kök Testleri. Random Walk. Bir stokastiksürecin birim kök içerip içermediğini nasıl anlarız? Hatırlarsak aşağıdaki AR(1) sürecinde

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

Dolar Kurundaki Günlük Hareketler Üzerine Bazı Gözlemler

Bölüm 3 HAREKETLİ ORTALAMALAR VE DÜZLEŞTİRME YÖNTEMLERİ

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

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

Mevsimsel Kointegrasyon Analizi: Güney Afrika Örneği. Seasonal Cointegration Analysis: Example of South Africa

İŞSİZLİK VE İNTİHAR İLİŞKİSİ: VAR ANALİZİ Ferhat TOPBAŞ *

İMKB 100 endeksindeki kaldıraç etkisinin ARCH modelleriyle iki alt dönemde incelenmesi

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

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

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

OTOKORELASYON OTOKORELASYON

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE NİĞDE BÖLGESİNİN ELEKTRİK YÜK TAHMİNİ

Ayhan Topçu Accepted: January ISSN : ayhan_topcu@hotmail.com Ankara-Turkey

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

DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıtılmış Gecikme ve Otoregresiv Modeller

ELEKTRİK DAĞITIM BÖLGELERİNDE UYGULANACAK FİYAT EŞİTLEME MEKANİZMASI HAKKINDA TEBLİĞ

Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Ekonomisi Bölümü, Ankara e-posta: Geliş Tarihi/Received:

Şenol ÇELİK. Modelling of Production Amount of Nuts Fruit by Using Box-Jenkins Technique

The Nonlinear Models with Measurement Error and Least Squares Estimation

Yaz Saati Uygulaması Anomalisinin İMKB 100 Endeks Getirisine Etkisinin Test Edilmesi

YAPISAL KIRILMALI BİRİM KÖK TESTLERİNİN KÜÇÜK ÖRNEKLEM ÖZELLİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

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

TÜRKİYE NÜFUSU İÇİN STOKASTİK ÖLÜMLÜLÜK MODELLERİ

AYÇİÇEK VE SOYA YAĞI İTHALAT TALEBİNİN ANALİZİ

Crude Oil Import and Economic Growth: Turkey

TÜRKİYE DE EKONOMİK BÜYÜME VE DÖVİZ KURU CARİ AÇIK ÜZERİNDE ETKİLİ MİDİR? BİR NEDENSELLİK ANALİZİ

İMKB NİN LATİN AMERİKA BORSALARIYLA İLİŞKİSİ ÜZERİNE ÇOK DEĞİŞKENLİ GARCH MODELLEMESİ

-ENFLASYON ROBUST ESTIMATION OF THE VECTOR AUTOREGRESSIVE MODEL: AN INVESTIGATION OF THE RELATIONSHIP BETWEEN ECONOMIC GROWTH AND INFLATION

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: / 1 Nisan 2010 EKONOMİ NOTLARI FİNANSAL STRES VE İKTİSADİ FAALİYET

SANAYĐ ÜRETĐMĐNDE TATĐL ETKĐLERĐ

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

Hemşirelerin Kendini Gerçekleştirme Düzeyleri ve Etkileyen Etmenler

TÜRKİYE ELEKTRİK PİYASASİNDA RÜZGAR ENERJİSİ

TCMB FAĐZ KARARLARININ HĐSSE SENEDĐ PĐYASALARI ÜZERĐNE ETKĐSĐ

SORU SETİ 02 (REVİZE EDİLDİ) FİNAL KONULARI

Anahtat Kelimeler: Volatilite, Basel II, Geriye Dönük Test, Riske Maruz Değer

TÜRKİYE PETROL FİYATLARI OYNAKLIĞININ MODELLENMESİ

Su Yapıları II Aktif Hacim

Borsa Getiri Oranı ve Faiz Oranı Arasındaki İlişkinin Doğrusal Olmayan Yöntemlerle Analizi: Türkiye Örneği

EŞANLI DENKLEMLİ MODELLER

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

FİNANSAL KIRILGANLIKLAR: TÜRK BANKACILIK SEKTÖRÜ ÜZERİNE UYGULAMA

YABANCI ZİYARETÇİ SAYISININ TAHMİNİNDE BOX- JENKINS MODELİ, WINTERS YÖNTEMİ VE YAPAY SİNİR AĞLARIYLA ZAMAN SERİSİ ANALİZİ

Normal Dağılımlılık. EKK tahmincilerinin ihtimal dağılımları u i nin ihtimal dağılımı hakkında yapılan varsayıma bağlıdır.

SIVILAŞTIRILMIŞ DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI

EKONOMÝK GÖSTERGELERÝN VE DIÞ ORTAM SICAKLIÐININ ETKÝLERÝ

Long memory and structural breaks on volatility: evidence from Borsa Istanbul

RASYONEL BEKLENTLER DOAL ORAN HPOTEZ Türkiye çin Zaman Serisi Bulguları

DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıtılmış Gecikme ve Otoregresiv Modeller

ORTA ANADOLU KAPALI HAVZASININ YILLIK ORTALAMA AKIMLARININ STOKASTİK MODELLEMESİ

Dağıtılmış Gecikme ve Otoregresiv Modeller. Mehmet Vedat PAZARLIOĞLU

Murat MAZIBAŞ Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu (BDDK) ÖZET

MARKA GENEL BİLGİLER

Rasyonel Beklentiler Hipotezinin Testi: Enflasyon, Faiz ve Kur 1

ÜRETİCİ FİYATLARINA GEÇİŞ ETKİSİNDE ARA MALLARI İTHALATININ ROLÜ

Çift Üstel Düzeltme (Holt Metodu ile)

DÖVİZ KURU POLİTİKALARI VE TÜRKİYE DE DÖVİZ KURU OYNAKLIĞININ ETKİLEŞİMLERİ

TARIMSAL EKONOMİ VE POLİTİKA GELİŞTİRME ENSTİTÜSÜ TEPGE

C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 11, Sayı 1,

TURİZM GELİŞMESİNİN TÜRKİYE EKONOMİSİ ÜZERİNDEKİ ETKİLERİNİN EKONOMETRİK ANALİZİ

ZAMAN SERİLERİ TAHMİNİNDE ARIMA-MLP MELEZ MODELİ

BİR YATIRIM ARACI OLARAK ALTIN İLE HİSSE SENEDİ ENDEKSİ ARASINDAKİ İLİŞKİNİN ANALİZİ: TÜRKİYE ÜZERİNE AMPİRİK UYGULAMA 1

ULUSAL HİSSE SENETLERİ PİYASASI NDA ETKİNLİK

Eş Zamanlı Yazılımlarda Güvenilirlik Analizi : Literatür Taraması

Prof. Dr. A. Ayşen Kaya - Berna Canlı

NET YABANCI İŞLEM HACMİ İLE HİSSE SENEDİ GETİRİLERİ ARASINDA UZUN DÖNEMLİ İLİŞKİ VAR MIDIR? Cüneyt AKAR (*)

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

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

Yenilenebilir Enerji Kaynaklarına Geçiş Sürecinin Planlanmasında Doğrusal En İyileme Tekniğinin Kullanılması

FİNANSAL PİYASA VOLATİLİTESİ VE EKONOMİ

İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASINDA DEĞİŞKENLİĞİN (VOLATİLİTENİN) ARCH-GARCH YÖNTEMLERİ İLE MODELLENMESİ

MEH535 Örüntü Tanıma

Zonguldak-Ulus Orman İşletme Müdürlüğü Göknar, Kayın ve Karaçam Ağaç Türleri için Kütük Çapı ve Boyu ile Göğüs Çapı

Satın Alma Gücü Paritesinin Azerbaycan, Kazakistan ve Kırgızistan İçin Geçerliliği: Birim Kök ve Eşbütünleşme Analizi

İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASI ÜZERİNE SAKLI MARKOV MODELİ İLE BİR TAHMİNLEME 1

YABANCI HİSSE SENEDİ YATIRIMCILARI TÜRKİYE DE DÖVİZ KURU VOLATİLİTESİNİ ŞİDDETLENDİRİYOR MU?

sbd.anadolu.edu.tr 73 Anadolu University Journal of Social Sciences Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi

EKONOMİK BİR UYGULAMA İLE KENDİNDEN UYARIMLI EŞİKSEL DEĞİŞEN VARYANSLI OTOREGRESİF MODEL

eyd Ekonomik Yaklaşım Derneği / Association

SAPAN GÖZLEM İLE YAPISAL KIRILMA NOKTASI İLİŞKİSİ VE BUNUN BAYESYEN OTOREGRESİF SÜREÇLE TESPİTİ *

ÜSTEL DÜZLEŞTİRME YÖNTEMİ

REEL DÖVİZ KURU VE DIŞ TİCARET DENGESİ İLİŞKİSİ:

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

T.C. SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI

Transkript:

TİCARİ MARKA BAŞVURU TAHMİNİ İÇİN TÉRKİYE UYGULAMASI FORECASTING OF TRADEMARK APPLICATION IN TURKEY Nursel Selver RÄZGAR 1 ÄZET Yeni yäneim meolarına gäre Çalışan marka ofisleri, kapasie planlama ve servis dñzeylerindeki gelecek iş yoğunluğu için ahmin verilerine gereksinim duyarlar. Bu Çalışmada, TÑrkiye deki marka başvuruları ahmini için rend, mevsim ve rassal bileşenler ile birlike durum uzayı modeli (sae space model) oluşurulmuş ve isaisiksel model açıklayıcı değişkenler ile birlike ve ayrı Çalışırılarak kabul edilebilir gñvenirlilike 1 aylık ahmin yapılmışır. Anahar kelimeler: Tahmin, Ticari marka, Zaman serileri analizi ABSTRACT Trademark offices which operaes according o new managemen mehods have an inheren ineres in dependable forecasing daa for heir fuure workload in planning capaciy and service levels. In his work, a forecasing model, sae space model adaped from oher fields, was used o forecas rademark fillings in Turkey. The forecas was based on sae space models wih or wihou explanaory variables. A srucural model wih rend, season and random componens was used and, hen, he saisical model produced forecasing over an 1-monh period wih accepable reliabiliy. Keywords: Forecasing, Trademarks, Time series analysis GİRİŞ KÑreselleşen dñnyada markalaşma işlemenin geleceğini ve presijini garani alına almak, marka ise firmaların kimlikleri, eikeleri, yıllarca Çalışarak edinilen icari iibarları anlamına gelmekedir. TÑm dñnyada olduğu gibi TÑrkiye de de markanın Änemi giikçe armakadır. 556 sayılı markaların korunması hakkında kanun hñkmñnde kararname anlamında marka bir işlemenin mal veya hizmelerini bir başka işlemenin mal veya hizmelerinden ayır emeyi sağlaması koşuluyla kişi adları dahil, Äzellikle säzcñkler, şekiller, harfler, sayılar, malların biçimi veya ambalajları gibi Çizimle gärñnñlenebilen veya benzer biçimde ifade edilebilen, baskı yoluyla yayınlanabilen, Çoğalılabilen her ÑrlÑ işareleri içerir şeklinde verilmekedir. Markalar; orak marka, garani markası, icare markası ve hizme markaları olarak där grupa oplanmışır (TPE, ). TÑrkiye de sınai hakların korunmasına 1871 arihli Alame-i Farika Nizamnamesi ve 1879 arihli İhira Beraı Yasası ile başlanmışır. Sınai mñlkiye haklarına ilişkin işlerin yñrññlmesi gärevi 199 yılına kadar Sanayi ve Ticare Bakanlığı "Sınaä MÑlkiye Dairesi Başkanlığı" arafından yñrññlmñşñr. 19.6.199 gñnlñ, 5 sayılı TÑrk Paen EnsiÑsÑnÑn Kuruluş ve GÄrevleri Hakkındaki Kanun HÑkmÑnde Kararname ile Ñzel kişiliğe sahip Sanayi ve Ticare Bakanlığına bağlı, Äzel bñçeli bir kamu kuruluşu olarak TÑrk Paen EnsiÑsÑ (TPE) kurulmuşur. 5 sayılı Kanun HÑkmÑnde Kararname, 6.11.3 gñnlñ, 5 sayılı TÑrk Paen EnsiÑsÑ Kuruluş ve GÄrevleri Hakkında Yasa ile değişirilerek kabul edilmişir (TPE, ). AB sandarlarındaki Çalışmalarda 199 e kurulan TÑrk Paen EnsiÑsÑ (TPE) ile başlamışır. Kuruluş amacı TÑrkiye nin eknolojik ilerlemesine kakıda bulunmak, Ñlke içinde serbes rekabe oramını oluşurmak ve araşırma gelişirme faaliyelerinin gelişmesini sağlamak Ñzere Çeşili Kanunlarla dñzenlenmiş olan paen ve markalar ile diğer Kanunlarla dñzenlenen Sınai MÑlkiye Haklarının esisi, bu konudaki korumanın sağlanması ve Sınai MÑlkiye Haklarına ilişkin yuriçi ve dışında var olan bilgi ve dokñmanasyonun kamunun isifadesine sunulabilmesidir. 1885 en bu yana paen ve marka ofisleri aracılığı ile oplanan uluslararası 1 Marmara ãniversiesi, Teknik Eğiim FakÑlesi Bilgisayar Eğiimi BÄlÑmÑ, nruzgar@marmara.edu.r

verilerin yıllık bazda isaisiklerini basmak ise PTO nun gärevidir. TÑrkiye marka kayılarının aksine 1 ve yıllarında PTO kayılarında oldukça ani dñşme kaydedilmişir. Bunun nedeni Çeşili fakärlere bağlanmışır. Bu fakärlerden bir anesi marka başvuru ve escili arasında geçen uzun sñre ve bñrokraik engeller, diğer bir fakär ise marka kayı Ñcrelerindeki arış olarak belirlenmişir. 1996 da %9,5 arırılan kayı Ñcrei daha sonra yılında %1,5 e dñşñrñlmñşñr. Yakın geçmişe orak poliika yaklaşımı dñşñncesi ile Paen opluluğu kurulmuşur (EPO, ). Bunun en Änemli gärevlerinden birisi EPO dan araşırma Çalışmalarını Ñzerine alabilecek ulusal ofislere sahip olmasıdır. Bu amaçla oplanan verilerin Çoğu paen ile ilgilidir. Kalie ÄzgÑveni ve bağımsız kalie konrol gibi aşılamamış problemler olmasına karşın, paen alanında orak bir veri kñmesi ve meodolojisinin kullanılmasıdır. Marka için aynı şeyleri säylemek mñmkñn değildir. Marka için ek orak payda Nis (Nice) ve Viyana Anlaşmalarıdır. Markaların escilinde eşyaların ve hizmelerin uluslararası sınıflandırılmasına ilişkin Nis Anlaşması 1957'de kabul edilmişir. Anlaşma marka escilinde kolaylık ve uyum sağlamakadır. Bu anlaşma hñkñmlerine gäre marka esciline esas eşyalar ve hizmeler sınıflara ayrılmışır. ProsedÑrsel kolaylıklar geiren bu anlaşmaya TÑrkiye 1.7.1995 arih ve 95/79 sayılı Bakanlar Kurulu Kararı ile kaılmışır. Anlaşma 1 Ocak 1996 iibariyle TÑrkiye için yñrñrlñğe girmişir. Sınıflandırmada eşyalar için 3 sınıf, hizmeler için 11 sınıf mevcuur. Ayrıca eşyalar ve hizmeler alfabeik olarak sıralanmakadır. Sınıflandırma 11. madde için dñzenlenmişir. Uzmanlar Komiesi'nin periyodik Çalışmaları ile her 3 yılda bir yenilenmekedir. Markaların figñraif elemanlarının sınıflandırılmasına ilişkin Paris Birliğine Ñye Ñlkelerin Sınaä MÑlkiye Ofislerince yapılan Äneri Ñzerine, 1 Haziran 1973'de Viyana Anlaşması hazırlanmış ve 9 Ağusos 1985'de yñrñrlñğe girmişir. ãlkemiz bu Anlaşmaya 1.1.1996 arihinde kaılmışır (T.C. Cumhurbaşkanlığı Devle Deneleme Kurulu). DÑnyada olduğu gibi, TÑrkiye genelinde paen ile ilgili akademik Çalışmalar yapılmış ancak marka başvuru ve escillerinin analizini içeren yeerli sayıda lierañre raslanamamışır. TPE başkanı Yusuf Balcı, 199 e yılda sadece 15 bin başvuru yapılırken şimdi rakam 5 bine ulaşmışır. TÑrkiye yılındaki performansı ile Almanya, İspanya, İalya, Fransa gibi Ñlkelerin ardından en Çok başvuru sayısına sahip Ñlke olmuşur. Bu ise bñyñk başarıdır demekedir (KobiEfor). Ancak, Ñlkemizde marka bilincinin yeerli dñzeyde gelişmediğine inandığını da ilave emekedir. Bu Çalışmada, 1 aylık sñrede TÑrkiye de marka başvurularının ÄngÄrÑsÑ için, Bock ve arkadaşlarının () İsviÇre marka başvurularının ÄngÄrÑsÑnÑ yapmak için gelişirdiği meodoloji kullanılmışır. Bu nedenle, TÑrkiye deki marka başvuru ve escil sayıları zaman serisi olarak ele alınıp, durum uzayında yapısal model oluşurulmuş ve Eviews pake programı ile analizi yapılmışır. 1. ve. FakÑr ile oplam başvuru grafiği Toplam Facor1 Facor 1 1 1 8 6 Oca.95 Tem.95 Oca.96 Tem.96 Oca.97 Tem.97 Oca.98 Tem.98 Oca.99 Tem.99 Oca. Tem. Oca.1 Tem.1 Oca. Tem. Oca.3 Tem.3 Şekil 1. Ocak -Aralık 3 dñneminde 1. ve. fakñr ile oplam başvuru sayısı

çalışmada ilk olarak, Nis Anlaşması ile belirlenen 5 eşya ve hizme sınıfı için Ankara Paen BÑrosu Limied Şirkei'ne ai olan MARAS Veriabanından sağlanan Ocak -Aralık aylık verilerinin Äncelikle sınıflar arası iç davranışlarının oraya konması amacıyla Facor analizi (varimax dändñrmesi kullanılarak) uygulanmışır. İki grupa oplanan sınıfların birincisi 31 sınıfı içererek % 69,39 varyans ile 1. fakär ve ayırımdan sonra 11 sınıfı içererek sadece % 7,587 varyans ile. fakär bulunmuşur. Şekil 1. 1.ve. fakärler ile Nis Anlaşmasında belirilen Ñm marka sınıfların başvuru oplamlarının grafiğini gäsermekedir. Şekilden de gärñldñğñ Ñzere, iki grup arasında oldukça bñyñk fark vardır. çalışmada ikinci olarak, Durbin ve Kopman (1) ve Harvey (1989) e gäre durum uzayında (sae space) yapısal model kurularak, kurulan modelin marka başvuruları için uygun olup olmadığı es edilmekedir. Daha sonra elde edilen sonuçlara bağlı olarak ahminlerde bulunarak, ahminlerin uygunluğu es edilmekedir. Zaman serileri, zaman ve zamana bağlı olarak değişen fakärlerin rend, Çevrimsel dalgalanmalar, mevsimsel dalgalanmalar ve rassal dalgalanmalar şeklinde ekilerini aşıyabilirler. èngärñ ve Çalışmanın sağlıklı yñrññlmesi için bu ekilerin araşırılıp serinin bu ekilerden arındırılması gerekmekedir. Bu nedenle aşağıda meodolojisi anlaılacak olan rend, mevsim ve rassal bileşenler ile bir yapısal model oluşurulmuşur. METODOLOJİ DURUM UZAYI MODELLERİ Dinamik sisemler durum uzayı formu denilen genel bir durumda gäserilebilirler. Klasik lineer regresyon modelleri ve ARIMA modellerini içeren bir Çok zaman serisi modelleri bir durum uzayı olarak yazılabilir ve model ile ahminlerde bulunulabilir. Bir dinamik sisemi durum uzayı formunda gäsermenin iki emel faydası vardır. Birincisi, gäzlenmemiş değişkenleri (ki bunlar durum değişkenleri olarak bilinirler) gäzlenebilir modele dahil edilebilir ve ahmin edilebilirler. İkinci fayda ise, durum uzayı modelleri Kalman filreleri olarak bilinen gñçlñ indirgeme algoriması kullanarak ahmin edilebilmeleridir (Harvey, 1989). Durum uzayı modelleri kesirimler, ÄlÇÑm haaları, kayıp gäzlemler, rend v.b. gibi değişkenleri modellemek için ekonomeri lierañrñnde başvurulabilirler. Kalman filreleri algoriması, Gauss ARMA modelleri, Çoklu ARMA modelleri, değişken kasayılı modeller için sonlu Ärneklem ahminlerini hesaplamaka kullanılır. Kalman (196) ve Kalman ve Bucy (1961) el ile hesaplamaları yapabilmek amacıyla gñnñmñzde Kalman filreleri olarak bilinen indirgeme bağınılarını gelişirdiler (Makridakis, 1998: 9-33). Durum uzayı modellerinde Kalman filreleri ile denklemler bir adım ileri ahmin haalarını ve benzerlikleri hesaplamada Çok kolaylık sağlar. GÑnÑmÑzde bu hesaplamalar, ahmin ile ilgili pake programların gelişirilmesiyle Çok kolaylaşmışır. Durum uzayı modelleri kolaylıkla genelleşirilebilirler. èrneğin, basi Ñsel dñzgñnleşirme paramerelerini zamana gäre değişken olması için genelleşirilebilir. Bu ise durum uzayı Çaısında ARIMA haa paramerelerinin zamana gäre değişiği dinamik regresyon kullanarak gerçekleşirilir. ZAMAN SERİSİ ANALİZİ TÄrkiye de gçzlenen marka başvuruları (Y ), rend bileşeni ( ),mevsimsel bileşen ( s ) ve arık erim ( ) olmak Ñzere durum uzayı modeli: Y s (1)

Burada, rend bileşeni 1 1 () 1 şeklinde modellenirken, mevsimsel bileşen p 1 s s i i1 (3) şeklinde modellenmişir. 1, ve 3 denklemlerinde yer alan,, ile dér erim beyaz gñrñlñ (whie noise) (bir beyaz gñrñlñ sıfır oralama ve varyans ile ilişkisiz rassal değişkenler dizisidir (Mongomery, 199)) olup ilişkili değildir. Gauss durum uzayı modellerinin el ile hesaplaması bir hayli zaman alan yorucu bir işir. Bu amaüla, hesaplamaların kolayca gerüeklenebilmesi iüin STAMP, SAS, Eviews gibi pake programlar gelişirilmişir. Bu Üalışmada, Eviews pake programı kullanılmış, hesaplamalarda bileşenler maksimum benzerlik yénemi, Kalman filreleri ve dñzgñnleşiricilerle değerlendirilmişir. Mevcu marka verilerinin grafiği ve dağılımı Şekil de verilmişir. 6 5 1 1 Series: Y Sample :1:1 Observaions 6 8 3 6 1 marka 1 3 5 6 Mean 81.5 Median 688.5 Maximum 58. Minimum 859. Sd. Dev. 83.659 Skewness.856866 Kurosis.773597 Jarque-Bera 15.631 Probabiliy.99 Şekil. Marka verileri ve dağılımı Marka (Y) serisi için ookorelasyon ve kısmi ookorelasyon grafikleri incelenmiş (Akdi,3) ve (1) durum uzayı modeli Eviews a Çalışırıldığında rend bileşenindeki eğimin anlamsız olduğu espi edilmişir. () nolu denklem ile anımlanan rend bileşeni 1 () biüiminde rassal yñrñyñş haline dénñşñrñlmñşñr. Yeni model Üalışırıldığında elde edilen rend ahmininin grafiği Şekil 3 e, arık erimlerin grafikleri ile arıkların normallik grafiği Şekil e ve arık erimlere uygulanan beyaz gñrñlñ esine ai OLS ile ahminleri ve buna ai birikimli oplam (cusum) grafikleri ise Şekil 5 géserilmişir.

8 6 5 6 3 1 Y HPTREND1 5 3 6 8 3 3 3 36 3 5 7 1 Series: HPTREND1 Sample :1 :1 Observaions 6 Mean 81.5 Median 851.699 Maximum 351.99 Minimum 18.67 Sd. Dev..3918 Skewness -.5898 Kurosis 1.6668 Jarque-Bera.79897 Probabiliy.166 Şekil 3. Marka verilerinin rend eğrisi ve dağılımı. Y Residuals YDMA Residuals 1 1-1 -1 - - -3-3 - YHWADDSM Residuals YNOSEASM Residuals 8.E-9 6.E-9.E-9 - - -6.E-9.E+ -.E-9 -.E-9-6.E-9-8.E-9.3 HPTREND1 Residuals..1. -.1 -. Şekil. (5) Modelinin arık erimlerinin grafikleri 1 3 8 1-1 - - -8 1 3-3 1 3 Recursive Residuals Ä S.E. CUSUM 5% Significance Şekil 5. (5) Modelinde arık erimlerin OLS ve CUSUM grafikleri

ETKİ FAKTàRLERİ TÄrkiye de marka başvurularını olumlu ya da olumsuz yçnde ekileyebilecek biröok fakçr vardır. Bu fakçrlerin ekilerini gçrebilmek iöin (1) durum uzayı modeline i kasayılarıyla X p eki fakérleri (regressors) eklendiğinde Y k s X i i1 i, (5) modeli bulunur. (5) modelinde X p eki fakérleri olarak DİE kayılarından alınan TUFE (TÑkeici Fiya Endeksleri), TEFE (Topan Eşya Fiya Endeksi) ve her ikisi birlike olmak Ñzere ilave edilerek ayrı ayrı ele alınıp (5) modeli Üalışırılmışır. TUFE ile (5) modeli sonuüları Şekil 6 da, TEFE ile (5) modeli sonuüları Şekil 7 de ve TUFE, TEFE ile (5) modeli sonuüları da Şekil 8 de géserilmişir. 6.888 5 3 1.886.88.88.88.878.876.87.9.9.88 1. 1. 1. 1.18 1.16 Y COFTUFE1.86 1.1 1.19.15 1.1 1.18 1.17.15.18.16.8 1 3 COFTUFE1 Forecas Esimaes Ä SE 1.1 1 3 COFTUFE Forecas Esimaes Ä SE 1.16.1.5 -.6 1.15 COFTUFE.1 COFTUFE3. -.8 -.9-1..15-1. -1. -1.1.1-1. -1. -1.3 COFTUFE.5 1 3 COFTUFE3 Forecas Esimaes Ä SE -1.6 1 3 COFTUFE Forecas Esimaes Ä SE Şekil 6. TUFE ile (5) modelindeki durum değişken kasayıları ve bir adım ileri ahminlerinin grafikleri 3 Y Residuals.9.89.88 Forecas: TEFEFORECAST Acual: SV1F Sample: :7 :1 Include observaions: 5 1-1.87.86.85.8 Roo Mean Squared Error.717 Mean Absolue Error.18 Mean Abs. Percen Error.531 Theil Inequaliy Coefficien.157 Bias Proporion. Variance Proporion.11617 Covariance Proporion.988383 - -3.83 :7 1:1 1:7 :1 :7 3:1 3:7 :1 :7 TEFEFORECAST Ä S.E. Şekil 7. TEFE ile (5) modelindeki arık erim ve sisemin ahminin grafikleri

.855.885.8 1...88.875.87.865.86.6... 1. 1.18 1.16 1.1...38.36.3.3.18 1.1.3 SV1F SV1F_SE SVF SVF_SE -19 6..1.76 - -1 5.6.118.116.7.68-5. -3 -.8.11.11.6.6-5..11.56 SV3F SV3F_SE SVF SVF_SE -.8.15 -.9.1-1..115-1.1.11-1..15-1.3.1 SV5F SV5F_SE TEFE Residuals YDMA Residuals 6 1 - - -1 - -3 - YHWADDSM Residuals TUFE Residuals 6 3 1 - - -6-1 - -3 YNOSEASM Residuals 1 8 6 - - -6 HPTREND1 Residuals... -. -. Şekil 8. TUFE ve TEFE ile (5) modelinin durum değişkenleri kasayılarının bir adım ahminleri ve ahminlerinin ve arık erimlerin grafikleri (5) durum uzayı modeline kukla değişkenler ilave edilerek Çalışırıldığında modelin ÇÄzÑmÑ değişmediği için sonuçları bu Çalışmaya konulmamışır. Son ÑÇ model, (5) modeline ekileri açısından karşılaşırıldıklarında her modele ilişkin R, dñzelilmiş R ve Regresyon sandar haaları Tablo 1 de verilmişir. Tablo 1 de R ler incelendiğinde, TUFE ve TEFE nin ayrı ayrı ve beraberce (5) modeline anlamlı ekileri olduğu gärñlmekedir. TUFE nin %6 lık birolumlu ekisi var iken TEFE nin %,6 lık bir ekisi vardır. Regresyon sandar haaları da incelendiğinde TUFE nin diğer yapılara gäre daha ekin olduğu daha açıklıkla gärñlmekedir.

Tablo 1. (5) durum uzayı modeli, TUFE, TEFE ve hepsi beraber âalışırılan modellerin R, Däzelilmiş R ve Regresyon sandar haaları R DÑzelilmiş R Regresyon Sandar haası (5) Modeli,937587,9338 15,513 TUFE,9985,9985 31,986 TEFE,9869,9869 13,7 Hepsi,99933,9979 71,5853 SONUÇLAR VE TARTIŞMA Bu Çalışmada, durum uzayı formundaki yapısal model kurulmuş, dış emenler TUFE ve TEFE siseme kaılarak her durum ayrı ayrı incelenmişir. Aralık ayından sonra 1 aylık ahmin yapılmışır. SonuÇlar ise Şekil 9 da gäserilmekedir. Tahmin grafiğine gäre, rend değişmeden ilerlemekedir. Ekonomik rend, icari marka kayılarındaki rendi akip emekedir. Bu ise, TÑrkiye de kişilerin ya da kuruluşların kendi markalarını oluşurmak için Çabalarını sñrdñreceklerini gäsermekedir. Şekil 9. Marka verilerinin rend ve durum uzayı modelinin 1 aylık ahmin grafikleri

Bu Çalışmadan şu sonuçlar Çıkarılabilir: Ankara Paen BÑrosu Limied Şirkei'ne ai olan MARAS Veriabanından sağlanan Ocak -Aralık aylık marka verileri kullanılabilir nielikedir. Durum uzayı formunda yapısal model verilere uygulanabilir. Gelecek iüin ahmin yapılabilir. Bu Üalışmanın zorluğu, aylık marka kayılarına kolaylıkla erişilememesiydi. TÑrk Paen EnsiÑsÑnden, paenlere ve markalara ai yıllık bazdaki 1981 yılından bu yana olan kayılara kolaylıkla erişilebilmekedir. Ancak, verilerin aylık olarak uulmaya başlanması yılından başlamış ve erişime aüık değildir. Burada kullanılan Ocak Aralık verileri Ankara Paen BÑrosu Limied Şirkei nin Ézel deseği ile şirkee ai olan MARAS Veriabanından elde edilmiş ve değerlendirilmişir. LieraÑrde paen verilerinin değerlendirilmesi ile sınırlı sayıda Üalışma olmasına karşın, TÑrkiye de marka verileri ile ilgili bir Üalışmaya raslanmamışır. LieraÑrde yer alan paen verileri ile olan Üalışmalarda, durum uzayı modeli yer almamakadır. ãalışmanın sonucu olarak verilerin kullanılabilirliği ve durum uzayı modelinde uygulanabilirliği, farklı veri gruplarının ahmininde durum uzayı modelinin kullanılması gelecek Üalışmalara ışık uacakır. KAYNAKÇA Akdi, Y. (3) Zaman serileri analizi (Birim KÄkler ve Koinegrasyon), BıÇakÇılar Kiabevi İsaisik Dizisi, Ankara. Ankara Paen BÑrosu Limied Şirkei ne ai olan MARAS Veriabanından sağlanan Ocak -Aralık aylık marka verileri. hp://maras.apb.com.r, Erişim arihi: 5 1-5. Bock, C. Ve arkadaşları () Forecas of rademark applicaionsn in Swizerland, World Paen Informaion 6, 75-8. DİE web siesi www.die.gov.r, Erişim arihi:-1-. Hamilon, J. D. (199) Sae Space Models in Chaper 5 of Handbook of Economerics, Volume, Norh- Holland. Harvey, A. C. (1989) Forecasing, Srucural Time Series Models and he Kalman Filer, Cambridge Universiy Press. Durbin J., Koopman, S. J. (1) Time Series Analysis by sae space mehods, Oxford Universiy Press, Oxford. Kalman, R. E. (196) A new aproach o linear filering, Journal of Basic Engineering, Trans. ASM, Series D 8, 35-5. Kalman, R. E. And Bucy, R. S. (1961) New resuls in filering and predicion heory, Journal of Basic Engineering, Trans. ASM, Series D 83, 95-18. KobiEfor, hp://www.kobi-efor.com.r erişim arihi: -1-. Makridakis, S., Wheelwrigh, S. C. And Hyndman, R. J. (1998) Forecasing Mehods and Applicaions, John Wiley & Sons, Inc., New York. Mongomery, D.ve d. (199) Forecasing and Time Series Analysis, nd ediion, McGraw Hill Inernaional Ediions, New York. T.C. Cumhurbaşkanlığı Devle Deneleme Kurulu, TÑrk Paen EnsiÑsÑnÑn 1, ve 3 yılları eylem ve işlemlerinin araşırılıp denelemesine ilişkin rapor Äzei, hp://www.cankaya.gov.r/r_hml/ddk/pe.hm#i_i Erişim arihi: 1-1-5. TPE, www.urkpaen.gov.r, TÑrk Paen EnsiÑsÑ, Marka ve Coğrafi İşare Başvurularının Hazırlanması Marka ve Coğrafi İşare İşlemleri İle İlgili Bilgiler ve gerekli Belgeler, Temmuz, Erişim arihi: 3-1-.