Ülkelerin Ekonomik Göstergelerinin Avrupa Birliğine Üye Olmadaki Etkisinin İstatistiksel Tekniklerle Belirlenmesi

DergiPark: 326418trakyasobedAs known the accordance process between Turkey and European Union is continuing for along time. It’s aimed by this study to consider presence of the differences about basic economical criterions between member countries and our country. Shortly the purpose of this study is to determine the economical indicators which are the most important about to be a member of European Union. 21 variables and 208 country data are used in this study. The data are got by World Bank’s The World Development Indicators 2007 program. The multivariate statistical techniques which exploited in this study are factor analysis and logistic regression analysis. In accordance with the result of holded analysis it is determined that the most effective economical variables to be a member that are exports of goods and services, GNI per capita PPP, Gross national expenditure, export, import, ppp conversion factor to official exchange rate ratio and claims on governments, etc. (annual growth as % of M2). According to the findings; it could be suggested that the primary goal is to restore the condition of said 7 economical indicators.Bilindiği gibi Avrupa Birliği (AB) ile Türkiye arasında uyum süreci uzun süredir devam etmektedir. Bu çalışmayla; AB’ye üye ülkelerle Türkiye arasında bazı temel ekonomik ölçütler açısından farklılıkların olup olmadığını irdelenmek amaçlanmıştır. Kısaca araştırmanın amacı; Avrupa Birliği’ne üye olma konusunda en belirleyici ekonomik göstergelerin belirlenmesidir. Çalışmada 21 adet değişken ve 208 ülke verisi kullanılmıştır. Veriler dünya bankasının World Development Indicators 2007 programından elde edilmiştir. Çalışmada çok değişkenli istatistiksel tekniklerden Faktör ve Lojistik Regresyon analizinden yararlanılmıştır. Yapılan analizler sonucunda; Avrupa Birliği’ne üye olmada en etkili ekonomik değişkenlerin; mal ve hizmet ihracatı, satınalma gücü paritesi- Kişi başına milli gelir, gayrisafi harcama, ihracat, ithalat, satınalma gücü paritesini döviz kuruna dönüştürme oranı ve hükümetin para arzındaki yıllık büyüme hedefi olduğu saptanmıştır. Bulgular ışığında; Türkiye’nin öncelikli hedef olarak bu adı geçen 7 ekonomik göstergenin durumunu iyileştirmesi önerilebilir

Investigating the relationship between gender inequality and happiness of OECD countries using classical and robust canonical correlation analysesOECD ülkelerinde cinsiyet eşitsizliği ve mutluluk arasındaki ilişkinin klasik ve dayanıklı kanonik korelasyon analizleri ile incelenmesi

Gender equality corrresponds to equal rights and opportunities of individuals based on their gender. However, gender inequality refers mostly  lack of women’s  economic and political empowerment. Socially constructed different gender roles can be observed mostly in daily life.  Gender inequality  which can be perceived as an important social dynamic affects the happiness of individuals and hence  happiness of society. In this study, the relationship between the sub indicators of Gender Inequality Index and Happines Index for OECD countries have been investigated using canonical correlation analysis based on both pearson correlation matrix and  MM  covariance estimator. As is known, canonical correlation analysis explores the relationships between two multivariate sets of variables. Findings indicate that there is a strong correlation between Gender Inequality Index and Happines Index. ÖzetToplumsal cinsiyet eşitliği kadınların ve erkeklerin, kız ve erkek çocuklarının eşit hak, sorumluluk ve fırsatlardan yararlanma hakkına sahip oldukları anlamına gelmektedir. Daha çok kadına yönelik cinsiyet eşitsizliği olarak yansıyan cinsiyet eşitsizliği ise kaynaklara ve fırsatlara ulaşmada eşitsizlik, iş hayatı ve siyasette kadının sınırlı olarak yer alması şeklinde tanımlanabilir. Cinsiyet eşitsizliğinin gündelik yaşamdaki yansıması en iyi çiftler arasındaki ilişkilerde ve toplumsal kültürel yapıda gözlenebilmektedir. Toplumsal dinamik olarak önemli bir faktör olan cinsiyet eşitsizliği doğrudan bireylerin mutluluğu ve dolayısıyla toplumun mutluluğu üzerinde oldukça etkilidir. Bu çalışmada OECD ülkelerine ait Cinsiyet eşitsizliği indeksi bileşenleri  ve mutluluk indeksi bileşenleri arasındaki ilişki Pearson korelasyon matrisi ve dayanıklı (robust) MM kovaryans tahmincisine dayalı kanonik korelasyon analizleri ile incelenmiştir. Bilindiği gibi kanonik korelasyon analizi, değişken setleri arasındaki ilişki incelenirken kullanılan bir çok değişkenli analiz tekniğidir. Her iki yaklaşıma göre elde edilen bulgular mutluluk indeksi ve cinsiyet eşitsizliği indeksi arasında güçlü bir ilişkiye işaret etmektedir

Doğrusal olmayan kanonik korelasyon analizi ve yaşam memnuniyeti üzerine bir uygulama

ÖZETNicel yapıdaki çok değişkenli veri setlerinin analizinde, sıkça çok değişkenli analiz tekniklerine başvurulmaktadır. Kategorik yapıdaki çok değişkenli veriler ise, bazı varsayımlarının sağlanamaması nedeniyle klasik çok değişkenli analiz teknikleri ile sağlıklı bir şekilde analiz edilememektedirler. Bu gibi durumlarda varsayım gerektirmeyen Optimal Ölçeklemeli Çok Değişkenli Analiz Teknikleri’nden yararlanmak daha uygun olacaktır. Sosyal bilimlerde değişkenler arasında stokastik ilişki sözkonusu olup, ilişkinin yönünün belli olduğu durumlarda (sebep-sonuç ilişkisi varlığında), çoğunlukla Regresyon Analizi’nden yararlanılmaktadır. Ancak bazı konularda ilgilenilen konudaki sonucun farklı yönleriyle ele alınması gerekir. Aksi halde konu bütüncül olarak incelenemez, dolayısıyla yetersiz sonuçlar elde edilebilir ve bu sonuçlar da yanıltıcı yorumlara yol açabilir. Bahsedilen duruma uygun bir örnek olarak, gerçekleştirilmiş mutluluk araştırmaları ele alınabilir. Bireylerin mutluluk dereceleri, yaşam memnuniyetleri konusunda en önemli gösterge olsa da, tek başına yeterli bir gösterge olmamaktadır. Kişi ve kavram bazında mutluluğa etki eden değerler yani bir anlamda mutluluk algısı da analizin işleyişine dahil edilmelidir. Nitekim, çalışmanın uygulama kısmında TÜİK’in Yaşam Memnuniyeti Anketi (2008) verilerinden yararlanılarak sosyodemografik özellikler ile mutluluk algısı arasındaki ilişki yapısı Doğrusal Olmayan Kanonik Korelasyon Analizi ile incelenmiştir. Bu iki değişken seti arasında orta düzeyde bir ilişki olduğu (%48,2) saptanmıştır. İlişkinin yapısı yani değişken kategorileri arasındaki ilişkiler ağırlık merkezleri grafiği yardımıyla araştırılmış, konu hakkında çeşitli yorumlar yapılmıştır. Doğrusal Olmayan Kanonik Korelasyon Analizi tekniğinin işleyişinde anlamlılık testleri yer almadığından, analizin geçerliliği farklı yöntemlerle de (Ki-Kare Bağımsızlık Testi, Multinomial Lojistik Regresyon Analizi, Sıralı Lojistik Regresyon Analizi ve Kategorik Regresyon –CATREG- Analizi) araştırılmış; dünya literatürü ile bağdaşan sonuçlar elde edilmiştir.Analizin uygulama kısmında yararlanılan veriler üzerinden yeniden örnekleme yapılmış, alt örneklemlerde analiz tekrarlanarak kanonik korelasyon katsayısının hesabında kullanılan özdeğerlerin kararlılığı incelenmiş; kararlılık durumu gözlenmiştir. Ayrıca Multinomial Dağılım yardımıyla 4 değişken için 10000 veri türetilerek analiz sonucu elde edilen özet değerlerin örneklem hacmine, optimal ölçek düzeylerine ve değişkenlerin kategori sayılarına olan tepkisi grafikler yardımıyla araştırılmıştır. Anahtar Kelimeler: Kategorik veri, Doğrusal Olmayan Çok Değişkenli Analiz, Optimal ÖlçeklemeABSTRACTAt analysis of quantitative multivariate data often appealed to multivariate analysis techniques. Categorical multivariate data can not be analysed with classical multivariate analysis techniques because of deviations from assumptions dependably. In this case make use of multivariate analysis with optimal scaling techniques, that have no assumption will be more convenient. There are stochastic relations among variables in social sciences. Regression analysis utilized often at the case of appearing direction of relation presence of reason – result relations. However at some matters it is necessary to come up the concerned result with several sides. Otherwise the subject can not be examined totally. Therefore inadequate conclusions could be obtained. This conclusions would cause misleading comments. We can handle happiness researches as a suitable example for said situation. Happiness degree of people is the main important indicator about their life satisfaction but only this is not enough. Values, which have influence upon happiness about individual and concept also happiness sensation should be included analysis process. Thus at application part of study utilizing life satisfaction survey data (Turkey Statistics Corporation: 2008) the structure of relationship between sociodemographic features and happiness sensation is examined. It is determined that there is medium degree relation (%48,2) between this two variable sets. The structure of relation also relations between categories are interpreted with centroids graph. Whereas there is no significance tests at process of nonlinear canonical correlation analysis, validity of analysis is investigated with different approaches (Chi-square independence tests, multinomial logistic regression analysis, ordered kogistic regression analysis and categorical regression –CATREG-) and obtained results are paralleling to world literature results. Over data utilizing in application part resampling has done, analysis repeated at subsamples and so stability of eigenvalues used to calculate canonical correlation coefficient examined. Furthermore 4 variable (10000 data) from multinomial distribution are simulated. Behaviour (attitude) also response of analysis summary values to sampling level, optimal scaling level and category number of variables are investigated with graphs. Keywords: Categorical data, nonlinear multivariate analysis, optimal scaling

Doğrusal olmayan kanonik korelasyon analizi ve yaşam memnuniyeti üzerine bir uygulama

Nicel yapıdaki çok değişkenli veri setlerinin analizinde, sıkça çok değişkenli analiz tekniklerine başvurulmaktadır. Kategorik yapıdaki çok değişkenli veriler ise, bazı varsayımlarının sağlanamaması nedeniyle klasik çok değişkenli analiz teknikleri ile sağlıklı bir şekilde analiz edilememektedirler. Bu gibi durumlarda varsayım gerektirmeyen Optimal Ölçeklemeli Çok Değişkenli Analiz Teknikleri’nden yararlanmak daha uygun olacaktır. Sosyal bilimlerde değişkenler arasında stokastik ilişki sözkonusu olup, ilişkinin yönünün belli olduğu durumlarda (sebep-sonuç ilişkisi varlığında), çoğunlukla Regresyon Analizi’nden yararlanılmaktadır. Ancak bazı konularda ilgilenilen konudaki sonucun farklı yönleriyle ele alınması gerekir. Aksi halde konu bütüncül olarak incelenemez, dolayısıyla yetersiz sonuçlar elde edilebilir ve bu sonuçlar da yanıltıcı yorumlara yol açabilir. Bahsedilen duruma uygun bir örnek olarak, gerçekleştirilmiş mutluluk araştırmaları ele alınabilir. Bireylerin mutluluk dereceleri, yaşam memnuniyetleri konusunda en önemli gösterge olsa da, tek başına yeterli bir gösterge olmamaktadır. Kişi ve kavram bazında mutluluğa etki eden değerler yani bir anlamda mutluluk algısı da analizin işleyişine dahil edilmelidir. Nitekim, çalışmanın uygulama kısmında TÜİK’in Yaşam Memnuniyeti Anketi (2008) verilerinden yararlanılarak sosyodemografik özellikler ile mutluluk algısı arasındaki ilişki yapısı Doğrusal Olmayan Kanonik Korelasyon Analizi ile incelenmiştir. Bu iki değişken seti arasında orta düzeyde bir ilişki olduğu (%48,2) saptanmıştır. İlişkinin yapısı yani değişken kategorileri arasındaki ilişkiler ağırlık merkezleri grafiği yardımıyla araştırılmış, konu hakkında çeşitli yorumlar yapılmıştır. Doğrusal Olmayan Kanonik Korelasyon Analizi tekniğinin işleyişinde anlamlılık testleri yer almadığından, analizin geçerliliği farklı yöntemlerle de (Ki-Kare Bağımsızlık Testi, Multinomial Lojistik Regresyon Analizi, Sıralı Lojistik Regresyon Analizi ve Kategorik Regresyon –CATREG- Analizi) araştırılmış; dünya literatürü ile bağdaşan sonuçlar elde edilmiştir. Analizin uygulama kısmında yararlanılan veriler üzerinden yeniden örnekleme yapılmış, alt örneklemlerde analiz tekrarlanarak kanonik korelasyon katsayısının hesabında kullanılan özdeğerlerin kararlılığı incelenmiş; kararlılık durumu gözlenmiştir. Ayrıca Multinomial Dağılım yardımıyla 4 değişken için 10000 veri türetilerek analiz sonucu elde edilen değerlerin örneklem hacmine, optimal ölçek düzeylerine ve değişkenlerin kategori sayılarına olan tepkisi grafikler yardımıyla araştırılmıştır. Anahtar Kelimeler: Kategorik veri, Doğrusal Olmayan Çok Değişkenli Analiz, Optimal Ölçekleme ABSTRACT At analysis of quantitative multivariate data often appealed to multivariate analysis techniques. Categorical multivariate data can not be analysed with classical multivariate analysis techniques because of deviations from assumptions dependably. In this case make use of multivariate analysis with optimal scaling techniques, that have no assumption will be more convenient. There are stochastic relations among variables in social sciences. Regression analysis utilized often at the case of appearing direction of relation presence of reason – result relations. However at some matters it is necessary to come up the concerned result with several sides. Otherwise the subject can not be examined totally. Therefore inadequate conclusions could be obtained. This conclusions would cause misleading comments. We can handle happiness researches as a suitable example for said situation. Happiness degree of people is the main important indicator about their life satisfaction but only this is not enough. Values, which have influence upon happiness about individual and concept also happiness sensation should be included analysis process. Thus at application part of study utilizing life satisfaction survey data (Turkey Statistics Corporation: 2008) the structure of relationship between sociodemographic features and happiness sensation is examined. It is determined that there is medium degree relation (%48,2) between this two variable sets. The structure of relation also relations between categories are interpreted with centroids graph. Whereas there is no significance tests at process of nonlinear canonical correlation analysis, validity of analysis is investigated with different approaches (Chi-square independence tests, multinomial logistic regression analysis, ordered kogistic regression analysis and categorical regression –CATREG-) and obtained results are paralleling to world literature results. Over data utilizing in application part resampling has done, analysis repeated at subsamples and so stability of eigenvalues used to calculate canonical correlation coefficient examined. Furthermore 4 variable (10000 data) from multinomial distribution are simulated. Behaviour (attitude) also response of analysis summary values to sampling level, optimal scaling level and category number of variables are investigated with graphs. Keywords: Categorical data, nonlinear multivariate analysis, optimal scaling

Mali başarısızlığın lojistik regresyon ile belirlenmesi üzerine tekstil ve otomotiv sektörlerinde bir uygulama

ÖZETMALİ BAŞARISIZLIĞIN LOJİSTİK REGRESYON İLE BELİRLENMESİ ÜZERİNE TEKSTİL VE OTOMOTİV SEKTÖRLERİNDE BİR UYGULAMATürkiye Ekonomisi için önemli olan tekstil ve otomotiv sektörleri, ekonomik krizlere karşı dirençli bir yapı sergileyememektedir. Bu çalışma ile, Türkiye için önemli olan bu iki sektöre ilişkin mali başarısızlık tahmin modelleri oluşturulmuş ve bu modeller karşılaştırılmış, farklılıklar ortaya koyulmuştur. Modeller oluşturulurken öncelikle mali oranlara Faktör Analizi uygulanmış, elde edilen faktör skorlarına Lojistik Regresyon Analizi uygulanmıştır. Modellerin farklılık gösterdiği görülmüştür. Tekstil sektörü için mali başarısızlığı etkileyen en önemli faktör likidite iken, otomotiv sektörü için mali başarısızlığı etkileyen en önemli faktör karlılık faktörü olarak bulunmuştur.Uygulamadan elde edilen bulgular doğrultusunda; tekstil sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin likidite durumlarını sağlam tutmaları gerektiği (özellikle cari oran, asit test oranı ve nakit oranı değerlerine dikkat etmeleri gerektiği) likidite grubundan sonra en çok faaliyet oranları grubuna dikkat etmeleri gerektiği, otomotiv sektöründe faaliyet gösteren firmaların ise karlılık durumlarını sağlam tutmaları gerektiği söylenebilir. ABSTRACTDetermining Financial Failures with Logistic Regression Analysis and An Application on Textile and Automotive SectorsTextile and automotive sectors which are important for the economy of Turkey, can not display resistantly structure against economic crises. With this study financial failure forecasting models were formed about this sectors that are important for Turkey, the models were compared and differences were exposed. While forming this models, first of all factor analysis was applied to financial ratios and than factor scores gained from the analysis applied logistic regression analysis. It is established that the models are different. It is determined that the most important factor affects financial failures in textile sector is liquidty and the most important factor affects financial failures in automotive sector is profitability. According to the findings the firms functioned in textile sector should hold healthy the position of liquidty (especially current rate, acid test ratio, and cash ratio). This firms should pay attention the ratios of activity after the ratios of liquidty. And the firms functioned in automotive sector should hold strong the position of profitability

DO THE FINANCIAL FAILURE FORECAST MODELS CHANGE BY TECHNOLOGY DENSITY? AN APPLICATION OF MANUFACTURING INDUSTRY SECTOR

Verimli bir üretim süreci sanayi, ticaret ve enerjide dışa bağımlılığı azaltarak ülkelerin refah seviyesiniyükseltmektedir. Bir ülkenin üretim gücü imalat sektörünün ülke ekonomisine sağladığı desteğeparalel gelişmektedir. Özellikle gelişmekte olan ülkelerde, ekonomideki payı ağırlıkta olan tarımsektörü, ülkenin gelişmişliğine bağlı olarak ileri dönemlerde yerini üretim ekonomisine bırakmayabaşlamaktadır. Hatta ülkeler üretim bileşenlerini öncelikle daha hafif teknoloji gerektiren ürünlerleoluşturmakta, üretimin ileriki aşamalarında artan teknoloji, bilgi birikimi, yetiştirilen kalifiye işgücüyardımıyla yüksek teknolojik ürünlere kaydırmaktadırlar. Değişen ve sürekli gelişen konjonktür,ülkeleri daha nitelikli ve ‘’iyi’’ ürün üretmeye yönlendirmektedir. Bu yüzdendir ki imalat sektöründefaaliyet gösteren firmaların başarısı bir ülke için imalat sektörünün de gücü ve başarısıdır. İşletmelerinyükümlülüklerini kısa ve uzun vadede yerine getirememesi sonucunda finansal başarısızlık kavramıortaya çıkmaktadır. Finansal başarısızlık yetersiz işletme sermayesi, aşırı borçlanma gibi finansalyapıdan kaynaklanabileceği gibi; ekonomik gelişmeler, döviz kuru dalgalanmaları, sektörde yaşananrekabet durumu benzeri dışsal nedenlerden de yaşanabilmektedir. Finansal başarıyı etkileyen işletmedahilindeki etmenlerin bilinmesi işletmenin kendisi ve ilişkili olduğu çevre için önemlidir. Tüm bukavramlardan yola çıkarak bu çalışmada 2012-2015 yıllarında BİST’e kote olan imalat sanayi işletmelerinfinansal başarılarını etkileyen etmenler sektörün teknoloji yoğunluğu ve finansal oranlar bağlamında,Faktör analizi ve Lojistik Regresyon Analizi yardımıyla araştırılmıştır. Araştırma sonucunda elde edilenbulgular yorumlanmıştır.An efficient production process increases the welfare of countries by reducing dependence on industry,_x000D_ trade and energy. The production success of a country develops simultaneously with the support_x000D_ provided by the manufacturing sector to the national economy. Especially in developing countries,_x000D_ the agricultural sector, which has a significant share in the economy, starts to relocate with to the_x000D_ production economy in the future due to the development process of the country. Even, countries_x000D_ create their production components with products that require lighter technology, shifting them to_x000D_ high technology products with the help of increasing technology, knowledge, and skilled workforce._x000D_ The changing and constantly developing conjuncture leads countries to produce more qualified and_x000D_ ’good’ products. That is why the success of the companies operating in the manufacturing sector is_x000D_ the power and success of the manufacturing sector for a country. The concept of financial failure_x000D_ emerges as a result of the failure of enterprises to fulfill their obligations in the short and long term._x000D_ Financial failure can be caused by both financial structure such as insufficient working capital and_x000D_ external causes such as excessive borrowing and economic developments, exchange rate fluctuations,_x000D_ the competitive situation experienced in the sector. Knowing the factors within the company that_x000D_ affect financial success is important for the company’s itself and its environment.Considering all_x000D_ these concepts above, in this study, the factors affecting the financial success / failure of the companies_x000D_ listed on BIST in 2012-2015 were investigated by factor analysis and logistic regression analysis in the_x000D_ context of technology intensity and financial ratios of the firms. The findings of the research were_x000D_ interpreted

Investigating Socioeconomic Determinants Of Crime Rates In Turkey: A Robust Approach To Path Analysis

Bu çalışmanın amacı Türkiye’de suç oranını etkileyen faktörlerin saptanmasıdır. Yürütülen literatürtaraması sonucunda, ilgili konu irdelenirken aykırı gözlemlerin varlığının çalışmalarda dikkate alınmadığısaptanmıştır. Aykırı gözlemlerin varlığı ise tahmin sonuçlarının güvenilirliğini etkileyebilmektedir.Çalışmada Türkiye’deki şiddet ve mülkiyet suç oranlarını etkileyen sosyoekonomik faktörler Pearsonve MM korelasyon matrislerine dayalı Path Analizleri kullanılarak araştırılmıştır. Şiddet suçları oranıüzerinde her iki yaklaşıma göre işsizlik oranı ve göç oranı etkilidir. Mülkiyet suçları oranı üzerinde iseklasik yaklaşıma göre sadece göç oranı; dayanıklı yaklaşıma göre ise gelir ve işsizlik oranı etkilidir.Although the determinants of crime rates have been widely studied in the literature, previous studies have not taken into account the existence of outliers that may affect the estimation accuracy. In this study, socioeconomic determinants of crime rates against property and people were investigated using Path analysis based on both classical and robust (MM-estimator) approaches. Findings present that unemployment and migration rates are effective on crime rates against people according to both estimation approaches. However, crime rates against property are only affected from migration rates with regards to the classical approach, whereas income and unemployment rates are unique significant determinants according to the robust approach