Proje Temelli Eğitimin Kümeleme ve Sınıflama Algoritmaları İle Değerlendirilmesi

Günümüzde bilgisayar teknolojileri her alanda etkin rol oynamaktadır. Teknolojinin gelişmesiyle her ortamda veriler daha kolay tutulmakta ve bu verileri bilgisayar programları aracılığıyla analiz edecek uzman kişilere olan talep de bu duruma müteakip dünya genelinde artmaktadır. Veri analizi konusunda yeterli düzeyde teorik bilgi edinen Ekonometri mezunlarının Veri Analisti olarak kariyerlerini devam ettirmelerindeki en büyük engel ise bilgisayar teknolojilerine olan uzaklıklarıdır. Bu nedenle Ekonometri Bölümü öğrencilerinin bilgisayar kullanım düzeylerini arttıracak eğitimsel yaklaşımlar gerekmektedir. Bilgisayarda yetkinliğin uzun süreli ve ders saatleri dışında da yapılacak olan çalışmalarla kazanılabilmesi nedeniyle proje tabanlı ders yaklaşımları bu durumlarda kullanılabilmektedir. Projeler ile öğrenciler ekip çalışması, araştırma yeteneği, uygulayarak öğrenme ve kendi başlarına öğrenme gibi birçok alanda kendilerini geliştirme şansına sahip olmaktadırlar. Çalışmada bilgisayar ortamında paket programlar kullanılarak proje çalışması yapılan derslerin lisans öğrencilerinin eğitimlerine ne ölçüde etki ettiği incelenmiştir. Bu kapsamda, Likert ve Boolean tipi değişkenlerden meydana gelen bir anket hazırlanmış ve Dokuz Eylül Üniversitesi Ekonometri Bölümü öğrencisi olan 184 kişiye uygulanmıştır. Anket verileri veri madenciliği teknikleri olan iki aşamalı kümeleme ve Ki Kare ölçütlü sınıflama yöntemleriyle değerlendirilerek önemli çıkarımlar sağlanmıştır

A NEW PIECEWISE GOAL PROGRAMMING APPROACH FOR PORTFOLIO SELECTION IN ISE-30 INDEX

Finansal portföy seçim problemi her zaman yatırımcılar ve finansal kurumlar için çözülmesi zor ve önemli bir konudur. Portföy seçimi sorununun özü, belirli kriterler çerçevesinde optimum portföy bileşimi elde etmektir. Kriterler ve kriterlere ait önem dereceleri yatırımcıların bakış açısına göre değişebilmekteyken, portföyün temel değerlendirme unsuru, getiri ve risk unsurlarından oluşmaktadır. Modern portföy teorisine göre sırasıyla portföy ortalama ve varyansı bu faktörleri karşılamaktadır. Markowitz, portföy seçiminde, hisse senedi getiri serilerinin normal olarak dağıldığı ve karar vericilerin fayda fonksiyonlarının karesel olduğu varsayımına dayanan bir ortalama varyans modeli önermiştir. İlgili varsayımların geçerli olmadığı ve hisse senetlerinin çarpıklık ve basıklık değerlerinin anlamlı olduğu pazarlarda yapılan araştırmalar literatürde yaygın olarak görülmektedir. Ortalama varyans modeline yüksek momentler ve entropi fonksiyonlarının eklenmesi ile portföy seçim sürecine daha fazla dağılım bilgisi ve çeşitlilik katılabilmektedir. BIST-30 Endeksi portföy seçim probleminde, Polinomsal Hedef Programlama modeli ve önerilen Kısmi Hedef Programlama yaklaşımı, ortalama varyans çarpıklık basıklık entropi fonksiyonlarını barındıran portföy seçim sürecinde test edilmiştir. Önerilen modelin gerçek performansı ölçülmüş ve etkin portföy oluşturma açısından iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.Financial portfolio selection problem is always a difficult and important issue for investors and financial institutions to solve. The essence of the portfolio selection problem is to obtain optimum portfolio composition within the framework of certain criteria. While the importance ratios of criteria and criteria itself can be changed from the view of investors, portfolio consists of basic evaluation element, return and risk elements. According to modern portfolio theory portfolio mean and variance respectively fulfill these factors. Markowitz proposed a mean variance model in portfolio selection, based on the assumption that the stock return series is normally distributed and the utility functions of the decision makers are quadratic. Surveys conducted in markets where relevant assumptions are not valid and where the skewness and kurtosis values of stocks are meaningful are widely seen in the literature. By adding high moments and entropy functions to the mean variance model, more distribution information and diversity can be incorporated into the portfolio selection process. In the BIST-30 Index portfolio selection problem, the Polynomial Goal Programming model and the proposed Piecewise Goal Programming approach have been tested in the portfolio selection process with mean variance skewness kurtosis entropy functions. The actual performance of the propo

Cardinality constrained mean variance skewness kurtosis portfolio model: A fuzzy heuristic approach

Finansal kriterler temelinde hisse senetleri arasından belirli oranlarda seçim yapılarak yatırımcı için en iyi portföyü oluşturma işlemi, portföy optimizasyonu olarak adlandırılmaktadır. Portföy getiri ve risk unsurları ilk defa normallik varsayımına dayanan ortalama varyans modeli bir arada değerlendirilmiştir. Fakat çoğunlukla piyasalarda yer alan hisse senetlerinin tarihsel getiri serileri normal dağılmamaktadır. Çarpıklık ve basıklık gibi yüksek dereceden momentlerin portföy seçim modeline dahil edilmesi normallik varsayımı sağlanmadığında anlamlı hale gelmektedir. Portföyde yer alacak hisse senedi sayısı kısıtlandığı durumda portföy seçim problemi Nicelik Kısıtlı Portföy Optimizasyonu haline gelmektedir. Çalışmada, önerilen Bulanık Adaptif Parçacık Sürü Optimizasyonu algoritması, üç farklı Parçacık Sürü Optimizasyonu algoritmasıyla, Nicelik Kısıtlı Portföy Optimizasyonu probleminde kıyaslanmıştır. Farklı nicelik kısıt değerleri ve yüksek dereceden momentleri içeren çeşitli amaç fonksiyonlarına göre portföyler elde edilmiştir. Sonuçlar, nicelik kısıtlı portföy seçim problemi için ilk defa kullanılan bulanık adaptif yapıya sahip algoritmanın etkinliğini ortaya koymaktadır.The process of creating the best portfolio for the investor by choosing certain ratios from among the stocks based on the financial criteria is called portfolio optimization. Portfolio return and risk factors were evaluated simultaneously for the first time with the mean variance model based on the assumption of normality. But mostly, the historical returns of stocks in the markets are not distributed normally. The inclusion of high moments such as skewness and kurtosis in the portfolio selection model becomes meaningful when the normality assumption is not provided. In case the number of stocks to be included in the portfolio is restricted, portfolio selection problem becomes Cardinality Constrained Portfolio Optimization. In the study, the proposed Fuzzy Adaptive Particle Swarm Optimization algorithm was compared with three different Particle Swarm Optimization algorithms in the Cardinality Constrained Portfolio Optimization problem. Portfolios were obtained according to the different cardinality constraint values and various objective functions including higher moments. The results indicate the effectiveness of the algorithm with the fuzzy adaptive structure used for the first time for cardinality constrained portfolio selection problem

Optimal portfolio diversification under cardinality constraint

Portföy seçimi ekonomi ve finans alanında önem verilen bir seçim sürecidir. Klasik modern portföy teorisi portföy seçim probleminde normal dağıldığı varsayılan tarihsel veriler ışığında portföy getiri ve riskine odaklanan bir modeldir. Öte yandan hisse senetlerinin geçmiş dönem getiri serileri gerçek hayatta çoğunlukla normal dağılmamakta, çarpıklık ve basıklığın modele eklenmesi anlamlı olmaktadır. Yüksek dereceden momentler ile portföy optimizasyonunda karşılaşılan belirli hisse senetlerine yığılmayı önlemek ve gelecek belirsizliği modele dahil etmek için doğal çeşitlilik sağlayan entropi fonksiyonu modele eklenmektedir. Çalışmada, portföyde bulunabilecek hisse senedi sayısını kısıtlayan nicelik kısıtı eklenmesi ile np-zor hale gelen model, parçacık sürü optimizasyonu ile çözülmüştür. Örnek veri setinde bulunan hisse senetlerinden, farklı senaryolar için modeller kurulmuş ve seçim süreci için önerilmiş olan entropi fonksiyonunun çeşitlendirmede etkinliği tartışılmıştır.Portfolio selection is an important selection process in economy and finance. The classic modern portfolio theory is a model that focuses on portfolio return and risk in the light of historical data that is assumed to be normally distributed in portfolio selection problem. However, the past return series of stocks are not normally distributed frequently in real life, and it is meaningful to add skewness and kurtosis to the portfolio model. The entropy function that provides the natural diversity is included in the model in order to add future uncertainty in the model and prevent the accumulation of certain stocks encountered in portfolio selection based on higher order moments. In the study, the model, which has become a np-hard problem with the addition of cardinality constraint limiting the number of stocks that can be found in the portfolio, has been solved by particle swarm optimization. From the assets in the sample dataset, models were set for different scenarios and the effectiveness of the proposed entropy function for selection process, in diversification was discussed

AKADEMİK KARİYER GELİŞİMİNDE DUYGUSAL ZEKÂNIN ROLÜ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA

<br

A particle swarm optimization approach for clustering with a modified dunn index

Kümeleme analizi, gözlem gruplarını ortak özelliklerine göre kümelere bölümlemek olarak tanımlanmaktadır. Sağlık alanında hastalıkların teşhisi, mühendislikte ürün kusur tespiti ve işletmelerde müşteri segmentasyonu kümelemenin gerçek hayatta uygulama alanlarından birkaçıdır. Kümelemede ön bilgi olmadığı takdirde problem sıklıkla sezgisel algoritmalar kullanılarak çözülmektedir. Çalışmada, önerilen yeni bir uygunluk fonksiyonu ile Parçacık Sürü Optimizasyonu kümeleme probleminin çözümünde kullanılmıştır. Önerilen Değiştirilmiş Dunn İndeksi, literatürde yer alan kümeleme uygunluk fonksiyonları ile kümeleme doğruluğu açısından karşılaştırılmıştır. Öte yandan kullanılan Parçacık Sürü Optimizasyonu yöntemi, Genetik Algoritma ve Rassal Arama yöntemleri ile kümeleme analizinde kıyaslanmıştır. Kümeleme analizi alanında kullanılan beş adet veri seti üzerinde analizler gerçekleştirilmiştir. Elde edilen analiz sonuçları ve yapılan istatistiki testler, önerilen DDI uygunluk fonksiyonunun kümeleme doğruluğu açısından başarılı olduğunu göstermektedir.Cluster analysis is defined as the division of observation groups into clusters according to their common characteristics. Diagnosis of diseases in the field of health, product defect detection in engineering and customer segmentation in enterprises are some of the real life applications of clustering. If there is no prior knowledge in clustering, the problem is often solved by using heuristic algorithms. In this study, Particle Swarm Optimization with a proposed new fitness function is used in the solution of clustering problem. The proposed Modified Dunn Index was compared with the clustering fitness functions in the literature for clustering accuracy. On the other hand, the Particle Swarm Optimization method was compared with the Genetic Algorithm and Random Search methods in clustering analysis. Analysis was performed on five data sets used in the field of cluster analysis. The results of the analysis and the conducted statistical tests indicate that the proposed DDI fitnessfunction is successful in terms of clustering accuracy

Job satisfaction and organizational commitment of hotel managers in Turkey

Purpose – The aim of this paper is to identify the effects of job satisfaction on organizational commitment for managers in large-scale hotels in the Aegean region of Turkey and, in addition, to examine whether there is a significant relationship between the characteristics of the sample, organizational commitment, and job satisfaction. Design/methodology/approach – Two structured questionnaires were administered to large-scale hotel managers in the tourism industry. The survey instruments were adopted from the validated Minnesota Job Satisfaction and Organizational Commitment Questionnaire of Meyer-Allen. The data were analyzed using Statistical Package for Social Sciences version 13.0. Findings – The findings indicate that extrinsic, intrinsic, and general job satisfaction have a significant effect on normative commitment and affective commitment. In addition, the findings suggest that the dimensions of job satisfaction do not have a significant effect on continuance commitment among the managers of large-scale hotels. When the characteristics of the sample are regarded, age, income level, and education have a significant relationship with extrinsic job satisfaction whereas income level indirectly affect affective commitment. Research limitations/implications – Participants are limited to the managers of large-scale hotels in Aegean region of Turkey so the results could not be generalized to the whole country; however, the number of respondents is assumed to be sufficient to provide comprehensive results. Practical implications – Although job satisfaction is found to affect organizational commitment, practitioners should not disregard the fact that there is an interactive relationship between the two factors; otherwise, the organizations might be at risk. In addition, the governmental support is very important in minimizing the effects of seasonality problem in tourism. Originality/value – The previous research studies in Turkey generally have focused on the organizational commitment and job satisfaction correlation among the employees in different sectors of Turkey but usually within one organization. Upper level managers' views and the tourism sector have sometimes been neglected. This research was conducted to address this deficit in Turkey in terms of reaching various hotels in a region, trying to measure the viewpoints of the upper level managers, and conducting the research in a labor-intensive sector such as tourism