Kritik (Kriz) Dönem Enflasyon Hesaplamalarında Bulanık Regresyon Tahminlemesi

Inflation targeting is defined as the determination of an acceptable inflation rate for a specific period of time by considering the general variables and data of inflation and also as the implementation of monetary policies in such a way that they can reach predetermined rates. Accurate inflation estimates are needed to reach the targets. Acquiring the estimations accurately leads to correct decisions. Fuzzy regression method is a method that gives successful results when classical regression estimates cannot be obtained. During the periods when Turkey undergoes economical crisis, it is difficult to make accurate inflation estimates. More reliable estimates can be made with the help of fuzzy regression models. In this study, inflation estimates were obtained through fuzzy regression model estimation and the results were interpreted.Enflasyon hedeflemesi, ekonominin genel değişkenlerinin ve verilerinin dikkate alınarak belirli bir dönem için kabul edilebilir bir enflasyon oranının belirlenmesi ve para politikalarının belirlenen orana ulaşacak şekilde yürütülmesi olarak tanımlanmaktadır. Hedeflere ulaşabilmek için güçlü enflasyon tahminlerine gereksinim duyulmaktadır. Öngörülerin doğru bir şekilde elde edilmesi daha doğru kararlara neden olmaktadır. Bulanık regresyon yöntemi, klasik regresyon varsayımlarının sağlanmadığı durumlarda başarılı sonuçlar veren bir yöntemdir. Türkiye’nin ekonomik kriz yaşadığı dönemlerde güçlü enflasyon tahminleri yapmak oldukça zor olmaktadır. Bulanık regresyon modelleri yardımıyla daha güvenilir tahminler elde edilebilmektedir. Bu çalışmada, bulanık regresyon model tahminlemesi ile kritik dönemler için enflasyon tahminleri elde edilmiş ve sonuçlar yorumlanmıştır

Kritik (Kriz) Dönem Enflasyon Hesaplamalarında Bulanık Regresyon Tahminlemesi

Inflation targeting is defined as the determination of an acceptable inflation rate for a specific period of time by considering the general variables and data of inflation and also as the implementation of monetary policies in such a way that they can reach predetermined rates. Accurate inflation estimates are needed to reach the targets. Acquiring the estimations accurately leads to correct decisions. Fuzzy regression method is a method that gives successful results when classical regression estimates cannot be obtained. During the periods when Turkey undergoes economical crisis, it is difficult to make accurate inflation estimates. More reliable estimates can be made with the help of fuzzy regression models. In this study, inflation estimates were obtained through fuzzy regression model estimation and the results were interpreted.Enflasyon hedeflemesi, ekonominin genel değişkenlerinin ve verilerinin dikkate alınarak belirli bir dönem için kabul edilebilir bir enflasyon oranının belirlenmesi ve para politikalarının belirlenen orana ulaşacak şekilde yürütülmesi olarak tanımlanmaktadır. Hedeflere ulaşabilmek için güçlü enflasyon tahminlerine gereksinim duyulmaktadır. Öngörülerin doğru bir şekilde elde edilmesi daha doğru kararlara neden olmaktadır. Bulanık regresyon yöntemi, klasik regresyon varsayımlarının sağlanmadığı durumlarda başarılı sonuçlar veren bir yöntemdir. Türkiye’nin ekonomik kriz yaşadığı dönemlerde güçlü enflasyon tahminleri yapmak oldukça zor olmaktadır. Bulanık regresyon modelleri yardımıyla daha güvenilir tahminler elde edilebilmektedir. Bu çalışmada, bulanık regresyon model tahminlemesi ile kritik dönemler için enflasyon tahminleri elde edilmiş ve sonuçlar yorumlanmıştır

Some Robust Estimation Methods and Their Applications

This study examines robust regression methods which are used for the solution of problems caused by the situations in which the assumptions of LSM technique, which is commonly used for the prediction of linear regression models, cannot be used. Robust estimators are not influenced by small deviations and discrepancies. For this purpose, some robust regression techniques which are used in situations in which the assumptions cannot be made were introduced and parameter estimation algorithms of these techniques were analyzed. Regression models of the methods of Lad, Weighted -M regression, Theil regression and Least Median Squares, coefficients of determination and average absolute deviations were calculated and the results were discussed as to which of these methods gave better results

YEME TUTUMLARINI YORDAMADA UMUT VE OLUMSUZ DÜŞÜNCELERİN ROLÜ

Araştırmanın amacı, üniversite öğrencilerinin yeme tutumlarını yordamada umut ve olumsuz düşüncelerin rolünü incelemektir. Çalışma 2016-201 eğitim öğretim yılı bahar döneminde Ondokuz Mayıs Üniversitesi Eğitim Fakültesi nin çeşitli bölümlerinde okuyan 250 (% 1. ) si kadın, 100 (%28.6) ü erkek olmak üzere toplam 50 öğrenci ile gerçekleştirilmiştir. Araştırmanın verileri "Yeme Tutumu Testi", "Sürekli Umut Ölçeği" ve "Otomatik Düşünceler Ölçeği" ile toplanmıştır. Araştırmadan elde edilen verilerin öncelikle normal dağılıma uygun olup olmadığı KolmogorovSmirnov uyum iyiliği testi ile incelenmiş (p0.05) bir ilişki ve yine yeme tutumu ile olumsuz düşünceler arasında anlamsız (r 0.056, p>0.05) bir ilişki belirlenmiştir. Yeme tutumu puanını açıklayan değişkenleri belirlemek amacı ile yapılan çoklu doğrusal regresyon analizi sonucunda yeme alışkanlığının yeme tutumuna etkisi 2.66 birim artmaktadır. Orta ekonomik düzey ile yeme alışkanlığının yeme tutumlarının yordanmasına katkısı olduğu görülmektedirThe aim of this study is to examine the role of hope and negative thoughts in predicting eating attitudes. The study was conducted with 350 students attending different departments in Ondokuz Mayıs University, Education Faculty during the 2016-2017 academic year. Among the participants, 250 (71.4%) were female while 100 (28.6%) were male. The study data was collected by means of the “Eating Attitude Test,” the “State Hope Scale” and the “Automatic Thoughts Scale.” The study data was first analyzed using the Kolmogorov-Smirnov goodness of fit test to check if it was suitable for a normal distribution (p0.05) and a negative relation between eating attitude and negative thoughts (r=0.056, p>0.05). To the multi-linear regression analysis which was applied to reveal the variables explaining the eating attitude scores, eating habit s effect to eating attitude was 2.66 units. A medium level of economic status and eating habits were found to contribute to predict the eating attitud

Fuzzy regression forecasting the computation of ctical term (crisis) inflation

Enflasyon hedeflemesi, ekonominin genel değişkenlerinin ve verilerinin dikkate alınarak belirli bir dönem için kabul edilebilir bir enflasyon oranının belirlenmesi ve para politikalarının belirlenen orana ulaşacak şekilde yürütülmesi olarak tanımlanmaktadır. Hedeflere ulaşabilmek için güçlü enflasyon tahminlerine gereksinim duyulmaktadır. Öngörülerin doğru bir şekilde elde edilmesi daha doğru kararlara neden olmaktadır. Bulanık regresyon yöntemi, klasik regresyon varsayımlarının sağlanmadığı durumlarda başarılı sonuçlar veren bir yöntemdir. Türkiye’nin ekonomik kriz yaşadığı dönemlerde güçlü enflasyon tahminleri yapmak oldukça zor olmaktadır. Bulanık regresyon modelleri yardımıyla daha güvenilir tahminler elde edilebilmektedir. Bu çalışmada, bulanık regresyon model tahminlemesi ile kritik dönemler için enflasyon tahminleri elde edilmiş ve sonuçlar yorumlanmıştır.Inflation targeting is defined as the determination of an acceptable inflation rate for a specific period of time by considering the general variables and data of inflation and also as the implementation of monetary policies in such a way that they can reach predetermined rates. Accurate inflation estimates are needed to reach the targets. Acquiring the estimations accurately leads to correct decisions. Fuzzy regression method is a method that gives successful results when classical regression estimates cannot be obtained. During the periods when Turkey undergoes economical crisis, it is difficult to make accurate inflation estimates. More reliable estimates can be made with the help of fuzzy regression models. In this study, inflation estimates were obtained through fuzzy regression model estimation and the results were interpreted