FORECASTING THE SECTOR PORTIONS OF BANKS BY LOGISTIC REGRESSION ANALYSIS

Son yıllarda artan rekabetçi ortamda ve küresel ekonominin yarattıgıetkiler sonucunda, isletmeler için yasamlarını devam ettirmek ve farkyaratabilmek adına en önemli araçlardan birisi de gelecege yöneliktahminlerde bulunmak ve stratejilerini buna göre belirlemek olmustur. Bubaglamda isletmeler riskleri en aza indirgemek için, birçok uygulamaalanında yer bulan tahminleme yöntemlerinin ve istatistiksel analizlerinkullanılmasına yönelmektedirler. Lojistik Regresyon Analizi, sonuçdegiskeninin iki veya çok düzeyli kategorik degisken olması, 0 ve 1 gibikesikli degerler alması durumunda kullanılmakta ve bagımlı degisken"basarılı-basarısız", "az-orta-çok", "olumlu-olumsuz" gibi kategorikdegerlerden olustugunda lojistik regresyon yöntemi tercih edilmektedir.Son yıllarda lojistik regresyon analizi kullanım kolaylıgının yanında rahatyorumlanabilmesiyle ön plana çıkmıs ve sosyal bilimler alanında birçokuygulamada yaygın olarak kullanılmaya baslanmıstır. Lojistik RegresyonAnalizinde, bagımlı degisken üzerinde açıklayıcı degiskenlerin etkileriolasılık olarak elde edilerek, bu faktörlerin olasılık olarak belirlenmesisaglanmaktadır. Bu çalısmada, Lojistik Regresyon Analizi bir tahminyöntemi olarak incelenmis ve bu kapsamda bankaların sektör paylarınıntahminlenmesine yönelik bir model olusturularak, bankaların sektörpaylarına göre ilk on banka arasına girip girememeleri açısındanincelenmek suretiyle bir uygulama yapılmıs olup, elde edilen sonuçlaryorumlanmıstır. Sonuçlar ile gerçeklesen veriler kıyaslanarak, bunlarınbirbirlerine çok yakın oldugu ve böylece önerilen modelin etkinligi ortayakoyulmustur. In recent years, in increasingly competitive environment and asresults of global economy, one of the most important tools for enterprises has become forecasting the future and determining theirstrategies in this way in order that enterprises maintain their life andcreate a difference. In this sense, for minimizing the risks, enterprisestend towards using of forecasting methods and statistical analysis thattake part in many applications. Logistic Regression Analysis is used forthe situation that the outcome variable is binomial or multinomialcategorical variable, and take discrete values like 0 and 1 and it ispreferred when dependent variable consists of categorical values like"successful-unsuccessful", "small-medium-large", "positive-negative" etc.In Logistic Regression Analysis, the effects of explanatory variables ondependent variable are obtained as a probability in order to determinethese factors as a probability. In this study, Logistic Regression Analysisis examined as a forecasting method and within this scope an applicationis carried out for forecasting the sector portions of the banks by settingmodels and evaluated about whether the banks enter the top ten,Consequently the obtained results interpreted by comparing with actualdata and achieved that they are very close to each other, therefore thestudy proved the proposed model's effectiveness

Application of fuzzy linear regression analysis and logistic regression analysis in forecasting process of enterprises

Son yıllarda artan rekabetçi ortamda ve küresel ekonominin yarattığı etkiler sonucunda, işletmeler için yaşamlarını devam ettirmek ve fark yaratabilmek adına en önemli araçlardan birisi de geleceğe yönelik tahminlerde bulunmak ve stratejilerini buna göre belirlemek olmuştur. Bu bağlamda işletmeler riskleri en aza indirgemek için, birçok uygulama alanında yer bulan tahminleme yöntemlerinin ve istatistiksel analizlerin kullanılmasına yönelmektedirler. Sebep sonuç ilişkisine dayanan, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişki biçimi regresyon olarak ifade edilmektedir ve istatistiksel analizlerde sıklıkla kullanılmaktadır. Bulanık Doğrusal Regresyon Analizi ise karar verme sürecinde, sistem yapısından kaynaklanan belirsizlikleri de dikkate alarak hem nitel hem de nicel değişkenlerin modele alınmasını sağlayan bir problem çözme tekniği kullanarak klasik regresyon analizine alternatif bir yöntem olmaktadır. Diğer bir regresyon tekniği olan Lojistik Regresyon Analizi ise sonuç değişkeninin iki veya çok düzeyli kategorik değişken olması, 0 ve 1 gibi kesikli değerler alması durumunda kullanılmaktadır. Bağımlı değişken üzerinde açıklayıcı değişkenlerin etkileri olasılık olarak elde edilerek, bu faktörlerin olasılık olarak belirlenmesi sağlanmaktadır. Bu tez çalışmasında Bulanık Regresyon Analizi ve Lojistik Regresyon Analizi bir tahmin yöntemi olarak teorik olarak incelenmiş ve bu kapsamda bankaların sektör paylarının tahminlenmesine yönelik, her iki analiz yöntemi ile modeller oluşturularak bir uygulama yapılmıştır ve elde edilen sonuçlar yorumlanmıştır. In recent years, in increasingly competitive environment and as results of global economy, one of the most important tool for enterprises has become forecasting the future and determining their strategies in this way in order that enterprises maintain their life and create a difference. In this sense, for minimizing the risks, enterprises tend towards using of forecasting methods and statistical analysis that take part in many applications. The relationship between dependent and independent variables that based on cause and effect relation, is expressed as a regression and oftenly used in statistical analysis. As for Fuzzy Linear Regression Analysis is being an alternative method to the classical regression analysis by using a problem solving tecnique which takes into account the fuzziness of system structure and include both qualitative and quantitative variables to the model in decision process. Another regression tecnique Logistic Regresson Analysis is used for the situation that the outcome variable is binomial or multinomial categorical variable, and take discrete values like 0 and 1. By the effects of explanatory variables on dependent variable are obtained as a probability, it provides to determine these factors as a probability. In this thesis study, Fuzzy Regression Analysis and Logistic Regression Analysis is examined theoretically as a forecasting method and within this scope an application carried out for forecasting the sector portions of the banks with both analyses methods by setting models and consequently the obtained results are interpreted