The assessment of knowledge economy efficiency:comparing Turkey with the European Union countries

Knowledge economy is an economy that produces, distributes and uses information. Nowadays, investment in quality information rather than capital inputs is becoming more and more important for countries to develop and to be able to compete with each other. The increasing speed in the creation and spreading of knowledge has made it a crucial component in economic development. It is a fact that the countries that make large investments in information factors experience a fast and sustainable growth and are the most dynamic and competitive countries in the world. In this paper, we use context dependent DEA to measure the relative efficiency of the European Union (EU) countries’, including Turkey, knowledge economy policy based on 2016 data. In addition, we implement factorspecific DEA in order to identify achievable targets in short term for each output of countries. Four outputs and three inputs were used in the analysis. The results showed that Germany is clearly ahead of other countries such as France, England, Malta and the Netherlands. Turkey, on the other hand, separates from other countries and is the least efficient one. The reason for this separation is that Turkey produces less output than expected relative to its facilities. Another conclusion of the paper is that the countries’ patent applications and high-tech exports are more inefficient than other knowledge economy outputs

Examination the interaction among world stock markets through the social network analysis

Amaç – Çalışmanın amacı 2018 yılı itibariyle başlıca dünya borsaları arasındaki karşılıklı etkileşimleri inceleyerek ilgili araştırmacılar için faydalı çıkarımlar yapmak ve yatırımcılara portföylerini oluşturmada yol göstermektir. Yöntem – Çalışmada borsalara ait endeks kapanış değerleri kullanılmış ve bunlar arasındaki ilişkiler sosyal ağ analizi yöntemi ile incelenmiştir. Sosyal ağ analizi, herhangi bir alanda birimler arası ilişkilerin incelenmesi, bağlantıların tanımlanması ve yorumlanması için kullanılan vebünyesinde görsel bir aracıda barındıran güçlü bir yöntemdir.Bulgular – Yapılan analizler doğrultusunda, ABD (NYSE), Avusturya, Almanya, Belçika, Fransa, Euronext100, Avustralya borsaları analiz edilenler arasındaki en önemli borsaları yani diğerleri ile pozitif yönde en fazla etkileşim halinde olan borsalarıoluşturmaktadır. Birbirleri ile negatif ilişki olanlar arasında ise en önemli olanlar Brezilya, Rusya, Arjantin, Hindistan ve Endonezyaborsalarıdır. Ayrıca, Borsası en bağımsız hareket eden ülke Türkiye’dir. Bulgulara göre Türkiye özellikle Hollanda, Belçika, İngiltere (FTSE100 ve FTSE250), Kanada, Japonya, Finlandiya ve ABD (DJI ve SP500)borsalarından tamamen bağımsız hareket etmektedir.Tartışma – Bulgulara göre, 2018 yılı için ele alınan borsaların büyük bir çoğunluğu birbirleri ile aynı yönde yani sürü kuralına göre hareket etmektedirler. Dolayısıyla yatırımcıların hisse senedi portföyü oluşturmada seçeneklerinin oldukça sınırlı olduğu söylenebilir.Purpose – This study aims to make useful inferences for related researchers and to guide for investors by examining the interactions between the stock markets of various countries by the year 2018.Design/methodology/approach -In the study, the closing index values of the stock markets were used, and the relationships among them were analysed through the social network analysis method. Social network analysis which includes a visual tool is a powerful method that is used to examine relationships between units, to define and interpret connections.Findings – As a result of the analysis, it was found that the US (NYSE), Austria, Germany, Belgium, France, Euronext100, and Australia stock exchanges were the most important exchanges, because they have the most positive interaction with the others. The most important ones among thosewho have negative relationship with each other are Brazil, Russia, Argentina, India and Indonesia stock exchanges. Besides, the country whose stock exchange moves the most independently is Turkey. According to the findings, Turkey moves fully independent of especially the Netherlands, Belgium, the UK (FTSE100 and FTSE250), Canada, Japan, Finland and the United States (DJ and SP500).Discussion – According to the findings, it is seen that most of the stock markets move in the same direction each other, so they move with herd rule. Therefore, investors have limited options for creating stock portfolios

Dünya Borsaları Arası Etkileşimin Sosyal Ağ Analizi İle İncelenmesi

Amaç – Çalışmanın amacı 2018 yılı itibariyle başlıca dünya borsaları arasındaki karşılıklı etkileşimleri inceleyerek ilgili araştırmacılar için faydalı çıkarımlar yapmak ve yatırımcılara portföylerini oluşturmada yol göstermektir. Yöntem – Çalışmada borsalara ait endeks kapanış değerleri kullanılmış ve bunlar arasındaki ilişkiler sosyal ağ analizi yöntemi ile incelenmiştir. Sosyal ağ analizi, herhangi bir alanda birimler arası ilişkilerin incelenmesi, bağlantıların tanımlanması ve yorumlanması için kullanılan ve bünyesinde görsel bir aracı da barındıran güçlü bir yöntemdir. Bulgular – Yapılan analizler doğrultusunda, ABD (NYSE), Avusturya, Almanya, Belçika, Fransa, Euronext100, Avustralya borsaları analiz edilenler arasındaki en önemli borsaları yani diğerleri ile pozitif yönde en fazla etkileşim halinde olan borsaları oluşturmaktadır. Birbirleri ile negatif ilişki olanlar arasında ise en önemli olanlar Brezilya, Rusya, Arjantin, Hindistan ve Endonezya borsalarıdır. Ayrıca, Borsası en bağımsız hareket eden ülke Türkiye’dir. Bulgulara göre Türkiye özellikle Hollanda, Belçika, İngiltere (FTSE100 ve FTSE250), Kanada, Japonya, Finlandiya ve ABD (DJI ve SP500) borsalarından tamamen bağımsız hareket etmektedir. Tartışma – Bulgulara göre, 2018 yılı için ele alınan borsaların büyük bir çoğunluğu birbirleri ile aynı yönde yani sürü kuralına göre hareket etmektedirler. Dolayısıyla yatırımcıların hisse senedi portföyü oluşturmada seçeneklerinin oldukça sınırlı olduğu söylenebilir

Dünya Borsaları Arası Etkileşimin Sosyal Ağ Analizi İle İncelenmesi

Amaç – Çalışmanın amacı 2018 yılı itibariyle başlıca dünya borsaları arasındaki karşılıklı etkileşimleri inceleyerek ilgili araştırmacılar için faydalı çıkarımlar yapmak ve yatırımcılara portföylerini oluşturmada yol göstermektir. Yöntem – Çalışmada borsalara ait endeks kapanış değerleri kullanılmış ve bunlar arasındaki ilişkiler sosyal ağ analizi yöntemi ile incelenmiştir. Sosyal ağ analizi, herhangi bir alanda birimler arası ilişkilerin incelenmesi, bağlantıların tanımlanması ve yorumlanması için kullanılan ve bünyesinde görsel bir aracı da barındıran güçlü bir yöntemdir. Bulgular – Yapılan analizler doğrultusunda, ABD (NYSE), Avusturya, Almanya, Belçika, Fransa, Euronext100, Avustralya borsaları analiz edilenler arasındaki en önemli borsaları yani diğerleri ile pozitif yönde en fazla etkileşim halinde olan borsaları oluşturmaktadır. Birbirleri ile negatif ilişki olanlar arasında ise en önemli olanlar Brezilya, Rusya, Arjantin, Hindistan ve Endonezya borsalarıdır. Ayrıca, Borsası en bağımsız hareket eden ülke Türkiye’dir. Bulgulara göre Türkiye özellikle Hollanda, Belçika, İngiltere (FTSE100 ve FTSE250), Kanada, Japonya, Finlandiya ve ABD (DJI ve SP500) borsalarından tamamen bağımsız hareket etmektedir. Tartışma – Bulgulara göre, 2018 yılı için ele alınan borsaların büyük bir çoğunluğu birbirleri ile aynı yönde yani sürü kuralına göre hareket etmektedirler. Dolayısıyla yatırımcıların hisse senedi portföyü oluşturmada seçeneklerinin oldukça sınırlı olduğu söylenebilir

OECD ÜLKELERİNİN SAĞLIK GÖSTERGELERİ AÇISINDAN BULANIK KÜMELEME ANALİZİ VE TOPSIS YÖNTEMİNE GÖRE DEĞERLENDİRİLMESİ

Bu çalışmanın amacı Bulanık Kümeleme Analizi ve TOPSIS yöntemi ile sağlık göstergelerine göre Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü ülkelerini sınıflandırmak, sıralamak ve Türkiye’nin bu sınıflandırma içerisindeki konumunu değerlendirmektir. Çalışmada kullanılan sağlık göstergeleri her biri kişi başına olmak üzere sağlık harcamaları, ilaç harcamaları, doktor sayısı, hemşire sayısı ve hastane yatak sayısıdır. 2015 yılı verileri Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü’nün web sitesinden elde edilmiştir. Uygulanan Bulanık Kümeleme Analizi sonucunda Türkiye’nin Kore, Meksika ve Polonya ile aynı kümede yer aldığı görülmüştür. TOPSIS analizine göre ise Amerika Birleşik Devletleri, Japonya, Kanada ilk üç sırayı alırken Türkiye ise Meksika’nın ardından son sırada yer almıştır. Diğer Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü ülkeleri ile kıyaslandığında Türkiye’nin kişi başına hastane yatak sayısı dışındaki sağlık kaynaklarının yetersiz olduğu ve bu açıdan düzeltme ve iyileştirmeler yapması gerektiği anlaşılmıştır.This study aims to evaluate and classify the countries of Organization for Economic Cooperation and Development by means of Fuzzy Clustering Analysis and TOPSIS method in terms of the health indicators. It is also aimed to evaluate the position of Turkey in this classification. In this study, the health indicators used are health expenditures, medicine expenditures, number of doctors, number of nurses, and number of hospital beds, per capita. 2015 data are obtained from the Organization for Economic Co-operation and Development’s website. As a result of the Fuzzy Clustering Analysis, it is seen that Turkey took place in the same cluster with Korea, Mexico, and Poland. According to the TOPSIS analysis, the United States of America, Japan, Canada took the first three places, while Turkey ranked the last after Mexico. Compared to other Organization for Economic Cooperation and Development countries, it is found that Turkey had insufficient health resources except for the number of beds per capita, and it is necessary to make corrections and improvements in this respect

A Logistic Regression Model To Forecast Financial Failures Of Firms

Firmaların finansal başarısızlık risklerinin mümkün olduğunca erkenden öngörülebilmesi, bu riskin azaltılması veya tamamen ortadan kaldırılabilmesi için hayati öneme sahiptir. Böylece hem firmanın kendisinin hem de paydaşlarının karar ve davranışları çok daha rasyonel olabilecektir. Finansal başarısızlık öngörüsü için yapılan çalışmalarda birçok göstergenin yanı sıra finansal oranlar da önemli yer tutmaktadır. Bu çalışmanın amacı, Borsa İstanbul Sınai Endeksinde faaliyet gösteren firmaların finansal başarısızlıklarının göstergesi olabilecek oranları belirlemek ve bu oranlar yardımıyla başarısızlığı öngörebilmek için çeşitli lojistik regresyon modelleri geliştirmektir. Bu amaçla çalışmada Borsa İstanbul Sınai Endeksinde faaliyet gösteren toplam 143 firmanın 2013-2016 yılları arası finansal oranlarına dair veriler kullanılmıştır. Analizler sonucunda, finansal başarısızlığın 2 veya 3 yıl önceden tahmin edilmesi için sadece finansal oranların yeterli olamayacağı ortaya çıkmıştır. Bunun aksine finansal başarısızlık 1 yıl önceden yüksek isabetle öngörülebilmektedir. Bu amaçla geliştirilen lojistik regresyon modelinde cari oran, dönen varlık devir hızı, esas faaliyet kar marjı ve öz sermaye karlılığı anlamlı bulunan açıklayıcı değişkenlerdir.The ability of firms to forecast the risks of financial failure as early as possible has vital important to reduce or eliminate this risk. Thus, both the company itself and its stakeholders' decisions and behaviors may be much more rational. In addition to other indicators in financial failure forecasting studies, financial ratios are also widely used. The aim of this study is to develop various logistic regression models in order to determine the rates that can be indicative of the financial failures of firms operating in the Stock Exchange Istanbul Industrial Index and to predict failure with the help of these ratios. For this purpose, data on the financial ratios of 143 firms operating in the Stock Exchange Istanbul Industrial Index for 2013-2016 were used As a result of the analyzes, only financial ratios could not be enough to predict the financial failure 2 or 3 years before. On the contrary, financial failure can be predicted with high accuracy one year in advance. In the logistic regression model developed for this purpose, the current ratio, current asset turnover rate, operating profit margin and return on equity ratios were significant explanatory variables

Evaluation Of Oecd Countries According To Fuzzy Clustering Analysis And Topsis Method In Terms Of Health Indicators

Bu çalışmanın amacı Bulanık Kümeleme Analizi ve TOPSIS yöntemi ile sağlık göstergelerine göre Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü ülkelerini sınıflandırmak, sıralamak ve Türkiye’nin bu sınıflandırma içerisindeki konumunu değerlendirmektir. Çalışmada kullanılan sağlık göstergeleri her biri kişi başına olmak üzere sağlık harcamaları, ilaç harcamaları, doktor sayısı, hemşire sayısı ve hastane yatak sayısıdır. 2015 yılı verileri Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü’nün web sitesinden elde edilmiştir. Uygulanan Bulanık Kümeleme Analizi sonucunda Türkiye’nin Kore, Meksika ve Polonya ile aynı kümede yer aldığı görülmüştür. TOPSIS analizine göre ise Amerika Birleşik Devletleri, Japonya, Kanada ilk üç sırayı alırken Türkiye ise Meksika’nın ardından son sırada yer almıştır. Diğer Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü ülkeleri ile kıyaslandığında Türkiye’nin kişi başına hastane yatak sayısı dışındaki sağlık kaynaklarının yetersiz olduğu ve bu açıdan düzeltme ve iyileştirmeler yapması gerektiği anlaşılmıştır.This study aims to evaluate and classify the countries of Organization for Economic Cooperation and Development by means of Fuzzy Clustering Analysis and TOPSIS method in terms of the health indicators. It is also aimed to evaluate the position of Turkey in this classification. In this study, the health indicators used are health expenditures, medicine expenditures, number of doctors, number of nurses, and number of hospital beds, per capita. 2015 data are obtained from the Organization for Economic Co-operation and Development’s website. As a result of the Fuzzy Clustering Analysis, it is seen that Turkey took place in the same cluster with Korea, Mexico, and Poland. According to the TOPSIS analysis, the United States of America, Japan, Canada took the first three places, while Turkey ranked the last after Mexico. Compared to other Organization for Economic Cooperation and Development countries, it is found that Turkey had insufficient health resources except for the number of beds per capita, and it is necessary to make corrections and improvements in this respect

Portfolio optimisation based on forecasting: An alternative approach to concepts of expected return and risk in modern portfolio theory

Bu çalışmanın amacı, Modern Portföy Teorisinin beklenen getiri ve risk tanımlarını yeniden ele alarak alternatif bir yaklaşım geliştirmektir. Geliştirilen yaklaşımda, oluşturulacak portföyde kullanılması düşünülen her bir finansal varlık için ARIMA modeli kurularak ilgili finansal varlığın belirlenen yatırım süresinin sonundaki değeri tahmin edilmiş ve bu değerin bugünkü değerden yüzdesel farkı beklenen getiri olarak kabul edilmiştir. Risk değeri ise finansal varlığın bugünkü değerinin, hesaplanan gelecek değerin güven aralığında düşmüş olduğu nokta hesaplanarak elde edilmiştir. Ardından Kuadratik Programlama kullanılarak optimizasyon gerçekleştirilmiş ve elde edilen portföylerin performansları Modern Portföy Teorisinden elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Alternatif yaklaşım geleneksel olandan daha etkin görünmektedir.In this study, the purpose is to develop an alternative approach reconsidering on the definitions of the expected return and the risk in Modern Portfolio Theory. In this alternative approach, the value at the end of investment period of each asset is forecasted by using ARIMA models. Percentage differences between forecasted values and present values are accepted as the expected returns. Risk value is obtained by calculating where the present value of the asset is located in the confidence interval of forecasted value. Then, optimization is carried out by employing Quadratic Programming. Finally, performances of created portfolios are compared to the results of Modern Portfolio Theory. The alternative approach seems more effective than traditional one