Time series
146 theses under this subject heading
Vadeli işlemler piyasası araçlarına yatırım kararı oluşturmada çapraz kesit ve zaman serisi momentum stratejilerinin kullanılması: Borsa İstanbul uygulaması
Finans alanında momentum oldukça önem gösterilen bir konu haline gelmiştir. Klasik olarak momentum çapraz kesit üzerinden oluşturulan bir stratejiyi belirtmektedir. Çapraz kesit stratejilerinin yanında son dönemde zaman serisi stratejileri ortaya çıkmıştır. Vadeli işlemler piyasası sözleşmeleri momentum stratejilerinde uygun araçlar olabilmektedir. Türkiye açısından momentum stratejileri hisse senedi piyasası bağlamında az sayıda çalışma tarafından incelenmiş ve anlamlı bulgular elde edilememiştir. Bu farklılığın vadeli işlemler piyasasında yeni geliştirilen stratejiler ışığında ele alınması literatüre önemli katkılarda bulunabilecektir. Çalışmada stratejilerin karlı bir şekilde uygulanabilirliğinin sınanması amacıyla pozitif anormal getirilerin varlığının testi gerçekleştirilmiştir. Olağan en küçük kareler, Bootstrap ve MM tahmini yöntemleri kullanılarak regresyon denklemleri üzerinden varlık fiyatlamada Dört Faktörlü Model'de yer alan alfa katsayılarının anlamlılığı analiz edilmiştir. Analiz bulgularında sadece bazı gözlem ve yatırım dönemleri için momentum stratejileri pozitif ve anlamlı bulunmuştur. Pasif stratejinin ise tüm tahmin yöntemlerinde bütün bazda strateji üzerinden ve BİST 30 sözleşmesi için anlamlı getiri sağladığı bulgusuna ulaşılmıştır. Araştırma sonuçları momentumun etkin piyasalara karşı bir anomali olarak adlandırılması bulgularını güçlü bir şekilde destekler nitelikte değildir. Araştırma, pasif stratejilerin anlamlı olarak geçerliliğini öne sürmüştür. Türkiye açısından literatürle uyumlu bulgular elde edilmiştir. Yatırımcıların, momentum stratejilerinde Türkiye vadeli işlemler piyasası varlıklarını dahil ederken temkinli olmaları gerektiği anlaşılmıştır. Anahtar Kelimeler: Momentum Stratejileri, Vadeli İşlemler Piyasası, Anormal Getiriler, Dört Faktörlü Model
Enerji ithalatının ödemeler bilançosu dengesine etkisi: Türkiye örneği
Ekonomik gelişmişliğin en önemli göstergesi üretimdir. Ülkeler için büyük önem taşıyan üretimin en önemli girdisi ise, enerjidir. Özellikle gelişmekte olan ülkelerde büyüme oranlarındaki artışlar enerji ihtiyacının artmasına neden olmaktadır. Dünya enerji ihtiyacının büyük bir kısmını petrol ve doğalgaz gibi fosil kaynaklardan karşılanmaktadır. Bu enerji kaynakları yeryüzünde düzensiz bir dağılıma sahiptir. Türkiye gibi enerji kaynakları bakımından yetersiz olan ülkeler, enerji ihtiyaçlarının büyük bir kısmını ithal ederek karşılamaktadırlar. Enerjide dışa bağımlı olan bu ülkelerin yüksek enerji ithalatı, cari açık vermesine neden olmaktadır. Çalışmada, Türkiye'nin enerji ithalatı ile ödemeler bilançosu dengesi arasındaki ilişki, zaman serisi analiz yöntemleriyle incelenmiştir. Analizlerde, cari işlemler dengesi bağımlı değişkeni, petrol ve doğalgaz ithalat miktarı, sanayi üretim endeksi, GSYH ve reel efektif döviz kuru bağımsız değişkenlerine ait 2007Q1-2021Q3 dönemi çeyreklik veriler kullanılmıştır. Araştırma sonucunda, doğalgaz ve petrol ithalat miktarı ile sanayi üretim endeksi değişkenlerinin cari işlemler dengesini olumsuz etkilediği saptanmıştır. Türkiye'nin enerji ithalatının azaltılması, yenilenebilir enerji kaynakları ve mevcut enerji üretim tesisleri ile dağıtım kanallarının iyileştirilmesi ve geliştirilmesi cari açığı azaltacağı düşünülmektedir. Anahtar Kelimeler: Enerji İthalatı, Ödemeler Bilançosu Dengesi, Zaman Serisi Analizi
Türkiye ekonomisinde cari işlemler dengesi ve büyümenin karşılıklı etkileşimi (Zaman serisi analizi)
Türkiye ve Türkiye gibi birçok gelişmekte olan ülkelerde, son yıllarda, iktisat literatüründe cari denge ve ekonomik büyüme konuları arasındaki ilişki birçok araştırmacı tarafından çalışma konusu olmuştur. Bu konunun bu kadar önemsenmesinin en büyük sebebi, Türkiye ve Türkiye gibi gelişmekte olan ülkelerin ekonomik büyümeye önem vererek ihracat oranlarını artırmak istemesi fakat ihracat yapılırken hammadde temini ve üretim yapılması için gereken ürünlerin ithalat yoluyla sağlanmasının cari dengede olumsuz etki yapıp yapmadığının araştırılmasıdır. Yapılan analiz ve araştırmaların bir bölümünde, cari denge ve büyüme değişkenlerinin birbirleriyle etkileşimleri ve etkileşimlerin hangi yönde oldukları cevaplanmaya çalışılmıştır. Benzer şekilde, cari açıklar için yapılan diğer çalışmalarda, cari açığın sürdürülebilirliği konusu araştırmacılar tarafından yoğun şekilde analiz yapılsa da bu konuda kesin bir sonuca ulaşılamamıştır. Bazı yüksek cari açık veren ülkelerde "sürdürülebilir cari açık" bulunurken, bazı düşük cari açık veren ülkelerde "sürdürülemez cari açık" sonuçları ortaya çıkmaktadır. Bu çalışmada ise, Türkiye için cari açık ve milli gelir arasındaki ilişkiyi açıklamak amacıyla zaman serisi analizi kullanılarak 1998Q1-2021Q2 dönemleri için VAR analizi ve Gramer nedensellik testi uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, cari işlemler açığından milli gelire doğru tek yönlü bir nedensellik ilişkisi bulunmaktadır. Sonuç olarak bizim analiz sonuçlarımıza göre, Türkiye ekonomisi cari açık vererek büyümeyi sağlayabilmektedir.
Yapısal değişiklik altında birim kök testleri ve bazı makro iktisadi değişkenler üzerine uygulamalar
Bir zaman serisi değişkeni, analiz dönemi içerisinde savaş, barış, politika değişimleri, ekonomik krizler gibi pek çok nedenden dolayı yapısal kırılmalar içerebilir. Serilerde meydana gelen yapısal kırılmalar serilerin durağanlığının belirlenmesinde bir takım güçlüklere yol açar. Bu değişiklikler dikkate alınmadan birim kök testi uygulamak yanlış sonuçlar verebilir ve testin gücünü azaltır. Böyle bir durumda aslında birim köke sahip olmayan bir serinin yanlış olarak birim kök içerdiği şeklinde bir sonuç elde edilebilecektir. Güvenilir regresyon sonuçları elde etmek için serilerdeki yapısal değişikliğin dikkate alınması gerekmektedir.Çalışmada Türkiye'ye ait bazı makro iktisadi zaman serilerinin yapısal değişiklik altında durağanlığın sınanması amaçlanmıştır. Bu bağlamda, serilerin birim kök süreci içerip içermedikleri ve serilerin trend fonksiyonunda meydana gelen yapısal kırılmaların birim kök süreci üzerindeki etkileri incelenmiştir. Serilerin 1987 ve 2009 dönemine ait 3 aylık frekansları kullanılmıştır. Ele alınan makro iktisadi değişkenler öncelikle yapısal kırılmanın dikkate alınmadığı ve uygulamalarda çok yaygın olarak kullanılan ADF, PP ve KPSS birim kök testleri ile analiz edilmişlerdir. Daha sonra, serilerin trend fonksiyonunda meydana gelen tek zamanlı bir kırılmanın birim kök testleri üzerindeki etkisini araştırmaya yönelik, Zivot ve Andrews (1992), BLS ve Perron (1997) tarafından geliştirilen test yöntemleri; serilerin trend fonksiyonunda meydana gelen birden çok kırılmanın test edilmesinde kullanılan Lee ve Strazicich (2003) testi incelenmiştir. Çalışmada GSMH, tüketim, üç ay vadeli mevduat faiz oranları, İMKB 100 endeksi, reel döviz kuru, cumhuriyet altın fiyatları, tefe, tüfe, M1 ve M2 serilerine ait gözlemler kullanılmıştır.Anahtar Kelimeler: Zaman serileri, Durağanlık, Birim Kök, Yapısal Kırılmalar
The econometric analysis of seasonal time series: Applications on some macroeconomic variables
In this paper, it has been mainly aimed to treat the scope of the seasonality - which is an important component of time series - in all its bearings by making analyses on some macroeconomic time series (such as inflation, growth, unemployment, consumption, gdp, exports etc.) to evaluate the structural properties of these series under seasonality. The conducted analyses include Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) modelling, seasonal integration tests based on the study of Ilmakunnas (1990), seasonal unit root tests for quarterly and monthly data under the various auxiliary regression models, deterministic and stochastic seasonality tests and seasonal cointegration. The analyses of seasonal unit roots have been conducted fundamentally with the most popular approach developed by Hylleberg, Engle, Granger and Yoo called HEGY apart from the OCSB, DHF tests. There are some important implications of the results obtained for these applications: firstly, if a series has unit roots at which frequencies, filters corresponding to those frequencies should be applied to the series in interest in order to make it stationary. On the other hand, monthly HEGY seasonal unit root applications have revealed that even though the data are available on monthly basis, they may not include any seasonal unit roots at seasonal frequencies. In addition, it is not certain to say that all Turkish macroeconomic series display only one type of seasonal behaviour. Thus, they can have both a deterministic and stochastic structure. Keywords: HEGY procedure, seasonal unit roots, deterministic-stochastic seasonality, seasonal integration, seasonal cointegration
Bootstrapping methods and applications on Turkish macroeconomic variables
This paper mainly has two aims. In the first place, an extensive discussion on bootstrap methods used in statistical estimation and inference with cross section and time series data sets is presented. In particularly, dynamics through which bootstrap refines the statistics of interest and outperforms classical statistical approach are discussed in detail. In addition, a special attention is paid to the application of bootstrap with different data sets such as cross section and time series and how the procedure must be conducted are explained comprehensively. As the second aim of this study, three bootstrap applications with Turkish macroeconomic time series are performed. Because stationarity tests are quite common among empirical practitioners and because they have explicit implications in terms of long term cointegration relationships between time series, the first two applications of this study focus on bootstrapped unit root tests under the presence of small samples where bootstrap approach is known to be superior to conventional unit root tests suggested in literature. Besides, bootstrap unit root tests results and unit root tests allowing for single and multiple endogenous structural breaks are compared. The third application of the study is devoted to obtain bootstrap estimation of the Keynesian consumption function for the Turkish economy, by employing an auxiliary method used in determining the number of structural breaks occurring in the relationship between the series involved in the model. Results show that conventional and bootstrapped unit root test results show substantial differences on the presence of unit root. Furthermore, bootstrapped unit root test results are highly in line with the results suggested by the unit root tests allowing for single and multiple structural breaks. Furthermore, the Keynesian consumption function estimated by Ordinary Least Square and bootstrap method differ significantly in terms of the magnitude of the model coefficients estimated across three regimes determined endogenously.
Doğrudan yabancı yatırımlar ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin incelenmesi: Türkiye örneği
Küreselleşmenin etkisi ile zaman içerisinde ülkeler ekonomik büyümelerini sürdürülebilmek için doğrudan yabancı yatırımlara duyulan ihtiyaç giderek artmaktadır. Doğrudan yabancı yatırımlar (DYY) sermaye oluşumu, teknoloji, yönetim bilgisi, ticaret ve rekabetçilik gibi kanallar aracılığıyla ülkelerin ekonomik büyüme ve kalkınma süreçleri üzerinde etkili olmaktadır. Dolayısıyla DYY'ler Türkiye gibi gelişmekte olan ülkelerde yaşanan temel ekonomik sorunların eksiklikleri gidermede önemli bir araç konumunda yer almaktadır. Bu doğrultuda, Türkiye'ye gelen doğrudan yabancı yatırımların Türkiye'nin ekonomik büyümesine ne yönde etkileyeceğini tespit etmek önem kazanmıştır. Çalışma, Türkiye'de 1990-2020 yıllarını kapsayan doğrudan yabancı yatırımlar ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi ARDL zaman serisi yöntemiyle analiz etmektedir. Analizde kişi başı GSYH, doğrudan yabancı yatırım, brüt sabit sermaye oluşumu ve enflasyon değişkenleri arasında gerçekleşen kısa ve uzun dönem ilişkiler ele alınmaktadır. Bu açıklamalar doğrultusunda, Genişletilmiş Dickey Fuller ve Philips Perron birim kök testilerinden elde edilen ampirik bulgular sonucunda, değişkenlerin düzey değerlerinde durağan olmadığı ancak birinci farklarında durağan hale geldiklerini görülmektedir. ARDL sınır testi sonuçlarına göre Türkiye'de söz konusu değişkenlerin eş bütünleşik olduğu, daha açık bir ifade ile değişkenlerin uzun vadede birlikte hareket ettiği tespit edilmiştir. Buna ek olarak uzun dönemde DYY, BSSO ve ENF değişkenleri kısa dönemde ise DYY ve BSSO değişkenleri GSYH rakamları üzerinde pozitif yönde bir ilişki olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
Birim kök testlerinin makroekonomik değişkenler üzerine uygulamaları
Serilerin durağan olması gerekliliği varsayımı altında ekonometrik teoride bu amaçla, birçok görüş ortaya atılmış ve durağanlığın test edilmesi için pek çok test yöntemi geliştirilmiştir. Son dönemlerde geliştirilen test yöntemlerinin büyük bir kısmında, ortaya çıkan yapısal kırılma durumunda geçerli olan birim kök testleri üzerinde durulmuştur. Serilerde meydana gelen yapısal değişmeler dikkate alınmadan birim kök testlerinin uygulanması yanıltıcı sonuçlara neden olabilmektedir. Durağan-dışı makro verileri dikkate alan panel veri ekonometrisi 1990'larda başlamasına rağmen oldukça hızlı bir gelişim göstermiştir. Bu gelişmeler panel verilerin öncelikle makroekonomik seriler olmak üzere birçok alanda etkin bir şekilde kullanılmasına olanak sağlamıştır. Bunun başlıca nedenlerinden birisi hem birim hem de zaman boyutunu bir arada ele alabilmesidir. Bu bağlamda, Türkiye'ye ait bazı makroekonomik zaman serilerinin yapısal değişiklik altında durağanlığının sınanması amaçlanmıştır. Ayrıca panel veri analiz teknikleriyle durağanlık sınamaları yapılmıştır. Bu amaçla serilerin birim kök içerip içermedikleri, serilerde meydana gelen yapısal kırılmaların birim kök sürecini etkileyip etkilemedikleri incelenmiş ve ayrıca serilerin panel verilerle durağanlığı ele alınmıştır. Bu bağlamda Türkiye'ye ait on makroekonomik değişkenin yıllık frekansları kullanılmıştır. Çalışmada GSMH, tüketim, kamu harcamaları, reel döviz kuru, tefe, M3, enflasyon, faiz, ithalat, ihracat serilerine ait gözlemler kullanılmıştır. Anahtar kelimeler: Zaman Serileri, Birim Kök testleri, Yapısal Kırılmalar, Panel Birim Kök Testleri
Eğitim harcamalarının ekonomik büyüme üzerindeki etkisi (Türkiye örneği)
Ülkeler arasında ekonomik büyüme ilgili karşılaştırmalar yapılırken birçok farklı kriter kullanılmaktadır. Bu kriterler parasal ölçeğe dayalı unsurlar olabileceği gibi sosyal alanda özellikle beşeri sermayeye ilişkin kriterler de olabilmektedir. Sosyal sermaye içinde ise en önemli etken eğitim harcamalarının aldığı paydır. Bu nedenle eğitim harcamaları emek verimliliği üzerinde oluşacak etkinin temel yapısını oluşturmaktadır. Eğitim harcamalarının ekonomik büyüme içindeki payının nasıl şekillendiği ve etkisinin nasıl olacağının belirlenmesi bu çalışmanın amacını oluşturmaktadır. Bu çalışmada, eğitim harcamaları ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin açıklanması için Zaman Serileri Analizi kapsamında Vektör Otoregresif (VAR) Model oluşturulmuş, Türkiye'nin 1997-2017 yılları arasına ait 21 yıllık verileri kullanılmıştır. Gayri Safi Yurtiçi Hasıla, Eğitim Harcamaları, Okullaşma Oranı, Eğitim Endeksi, Araştırma ve Geliştirme Harcamalarının Gayri Safi Yurtiçi Hasıla İçindeki Payı, Kamu Harcamalarının Gayri Safi Yurtiçi Hasıla İçindeki Payı, Eğitim Harcamalarının Gayri Safi Yurtiçi Hasıla İçindeki Payı değişkenlerinden yararlanılmıştır. Analiz sonucunda GSYH değişkeni ile eğitim harcamları değişkeni arasındaki ilişkinin anlamlı olduğu yani eğitim harcamalarındaki değişimlerin ekonomik büyümenin nedeni olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
Türkiye'de intihar üzerinde etkili olan sosyoekonomik faktörler: Bir zaman serisi analizi
Dünya Sağlık Örgütü verilerine göre intihar, gelişmiş ülkelerde ilk on ölüm nedeni arasında yer almaktadır. Uluslararası istatistikler incelendiğinde, ülkeden ülkeye değişmekle birlikte intihar oranının dünya genelinde bir artış eğiliminde olduğu görülmektedir. İstatistiklere bakıldığında, Türkiye'de intihar edenlerin sayısının zaman içinde arttığı görülmektedir. Bununla birlikte, kaba intihar hızı açısından diğer ülkelerle karşılaştırıldığında, Türkiye'nin intihar hızı düşük ülkeler arasında yer aldığı söylenebilir. Ülkelerin kültürleri, dini inançları, gelenekleri, refah düzeyleri ve toplumsal yapılarının intihar eğilimleri üzerinde etkili olabildiği genel kabul görmekle birlikte intihar vakalarının dünya genelinde artış göstermesi ve intiharın epidemiyolojik yapısı intihar konusuna bir halk sağlığı sorunu olarak yaklaşılmasının ve bireyleri intihara götüren faktörlerin belirlenmesinin acil ve etkili çözümler üretilmesi açısından önemini ortaya koymaktadır. Bu çalışmanın amacı, çeşitli sosyo-ekonomik faktörler ile intihar olgusu arasında bir ilişki olup olmadığını Türkiye örneğinde araştırmaktır. Böylece hem yöntemsel açıdan hem de Türkiye'de intihar olgusunun ampirik olarak değerlendirilmesi açısından varolan boşluk bir ölçüde doldurulmaya çalışılmaktır. Bu doğrultuda, veri derleme imkânları ve ilgili ampirik literatür çerçevesinde kişi başına gelir, işsizlik, boşanma, alkol tüketimi, iş gücüne katılım, enflasyon ve kentleşmenin intihar üzerindeki etkileri zaman serisi analiz yöntemleri kullanılarak belirlenmeye çalışılmıştır.
Doğrudan yabancı yatırımlar ile ekonomik büyüme arasındaki ilişki: Türkiye örneği
Türkiye'de 24 Ocak 1980 kararları ile liberal ekonomi modeli benimsenmiştir. Bu ekonomi modeli ile doğrudan yabancı yatırımlar ekonomik büyüme üzerinde bir etki yaratmıştır. Çalışmada, Türkiye'de 1980-2018 dönemi için doğrudan yabancı yatırımlar ile ekonomik büyüme arasındaki ilişki hem kısa dönem hem de uzun dönem için ARDL sınır testi yöntemi ve Toda-Yamamoto nedensellik testi incelenmektedir. Modelde doğrudan yabancı yatırımların belirleyicisi olan GSYİH, enflasyon, doğrudan yabancı yatırım girişi ve cari işlemler hesabı değişkenleri kullanılmıştır. Kısa dönem katsayı sonuçlarında enflasyon katsayısı istatiksel olarak anlamlı olmadığı tespit edilmiştir. Doğrudan yabancı sermaye girişi ile ekonomik büyüme arasında istatiksel olarak anlamlı ve negatif yönde ilişki gözlemlenmiştir. Uzun dönemde doğrudan yabancı sermaye girişindeki %1'lik artış ekonomik büyümeyi % -3.79 azaltmaktadır. Kısa dönemde cari işlem bir birim arttıkça ekonomik büyüme % -1.91 oranında azaldığı tespit edilmiştir. Uzun dönemde ise enflasyon ile cari işlemler dengesi katsayısı istatiksel olarak anlamsız olduğu görülmüştür.
Yapay zeka tabanlı talep tahmin yöntemlerinin performans üstünlükleri açısından değerlendirilmesi: Gıda sektöründe bir uygulama
İşletmeler, sert rekabet koşulları altında varlığını korumak ve devam ettirmek amacıyla belirsizlik barındıran geleceğe yönelik çeşitli önlemler ve kararlar almaktadır. Bu önlem ve kararlar işletme içi ve işletme dışı çevrelerde yapılan tahminlerle şekillenmektedir. Bu amaca yönelik yapılan önemli tahmin türlerinden biri de talep tahminidir. İşletmecilik alanında kullanılan talep tahmin yöntemlerine ait gelişim seyri incelendiğinde geleneksel yöntemlerin yanı sıra yapay zekaya dayalı yöntemlerin başarılı sonuçlar verdiği görülmektedir. Bu çalışmada, Türk gıda sektöründe faaliyet gösteren bir firmanın dondurulmuş paket künefeye ait haftalık satış miktarı verilerinden yararlanılarak talep tahmin modelleri oluşturulmuştur. Bu kapsamda Yapay Sinir Ağları (YSA), Bulanık Zaman Serisi ve Uyarlanabilir Ağ Yapısına Dayalı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) gibi yapay zekaya dayalı tahmin yöntemlerinden faydalanılmıştır. Deneme-yanılmaya dayalı olarak kurulan tahmin modellerinin performans karşılaştırması, Ortalama Karesel Hatanın Karekökü (OKHK) ve Ortalama Mutlak Yüzde Hata (OMYH) ölçütlerine göre yapılmıştır. Yapılan karşılaştırma sonucu üstün performansa sahip tahmin modelinden hareketle gelecek dönem talep tahmin değerleri elde edilmiştir.
Design of a soil texture analysis device based on ultrasound sensors and machine learning methods
In this thesis, a digital soil texture analysis system is designed and introduced, which can be an alternative to the traditional hydrometer method used to find the proportional distributions of sand, silt and clay minerals in the soil. Traditional methods have many disadvantages such as being completely mechanical, needing expert control and laboratory. Considering today's advanced technologies and innovations, it has become inevitable to design a computerized forecasting system. The system has been redesigned using a 3D-printed container with ultrasound sensors. The system makes predictions by interpreting the changes in the intensity of the sound signals passed through the soil-water mixture placed in a closed container with machine learning methods. The changes in these signals, which are obtained by utilizing the sedimentation properties of sand, silt and clay particles in the soil-water mixture at different rates, were recorded on the computer, and computerized estimation steps were applied to the data. By using Support Vector Regression and Multi-Layer Perceptron architectures, the success of machine learning methods have been compared against traditional hydrometer results of the sample soils. Considering the 10% margin of error accepted in the standard hydrometer method, it has been seen that the proposed machine learning supported automated texture analyzer produced acceptable results. Thus, a computerized soil texture analyzer, which can predict the percentages of sand, silt and clay in the soil-water mixture in a closed container, using machine learning methods, is independent of expert supervision and laboratory environment, has a high portability, and can work with less material, has been presented in detail.
Kanatlı canlı üretim optimizasyonu ve ürün bazlı sipariş tahminleme sisteminin geliştirilmesi
Kanatlı canlılardan mamul üretimi alanında faaliyet gösteren tesisler siparişe dayalı üretim gerçekleştirmektedir. Her kanatlı canlıda belirli sayıda parça ürün bulunması talep edilen siparişlerin karşılanmasını zorlaştırmaktadır. Bu durumla birlikte depolama maliyetinin yüksek olması ve oluşan ürün ömrünün kısa olması bu tür üretim yapan tesislerin elde en az ürün bırakıp siparişleri karşılamasını önemli kılmaktadır. Müşterilerden gelen siparişlerin kanatlı canlıda ürün payının düşük olduğu ürünlerden yoğunlukta gelmesi ve bu siparişin karşılanması tesisin geri kalan anatomik ürünlerin depoda kalmasına neden olacaktır. Kanatlı canlı ürünlerinin raf ömrünün kısa olması ve depolama işleminin maliyetli olması tesislerin zarar etmesine sebep olabilmektedir. Bu durumlardan kaynaklı olarak tesisler müşteri güvenilirliği, sipariş edilen miktar gibi bazı verilere bakarak siparişler üzerinden kesintiler yaparak siparişlerin anatomik oranda daha dengeli olmasını sağlama çalışmaktadır. Yapılan bu çalışmada da ilgili tesislerin gelecek sipariş miktarlarının hangi müşteri ve ürün tipinden geleceğinin tahminlenmesi yapılacaktır. Yapılan bu çalışma doğrultusunda tahminlenen sipariş rakamları yardımı ile firmanın siparişlerinin en doğru şekilde dağıtılması hedeflenmiştir. Sipariş tarihinden daha önce tahminlenen sipariş rakamları sayesinde ihtiyaç duyulabilecek kanatlı canlı hesaplanıp karşılanacak ürünlerin belirlenmesi, firma tarafından erken aksiyon alınmasına yardımcı olacaktır. Tahminleme işlemleri bir yapay sinir ağı olan LSTM (Long Short-Term Memory) ve Facebook tarafından geliştirilmiş Prophet modelleri ile sağlanmıştır.
Türkiye'de inşaat sektörü iş kazası istatistiklerinin panel zaman serisi analizi ile incelenmesi
Türkiye'de iş kazalarının çokça yaşanmasıyla bilinen inşaat sektörü gerek lokomotif bir sektör olması gerekse istihdam olanaklarıyla Türkiye'de önemli bir yere sahiptir. Dinamik yapısı, çalışan sirkülasyonu, zayıf güvenlik kültürü gibi nedenlerden dolayı inşaat sektörü, iş sağlığı ve güvenliği konusunda zorlukların yaygın şekilde yaşandığı bir sektördür. Sektördeki bu kazaların işyeri büyüklüğüne göre farklılık gösterdiği bir gerçektir. Özellikle küçük ve orta ölçekli işletmeler diğer daha büyük işletmelere göre riskli kabul edilmiştir. Doktora çalışması kapsamında; 2012-2021 dönemine ait Sosyal Güvenlik Kurumu'ndan elde edilen inşaat sektörü verileri işyeri büyüklüğüne göre sınıflandırılarak analiz edilmiştir. Bu verilerde; iş kazası sonucu ölüm, yaralanma sayıları ve iş göremezlik süreleri bağımlı değişken, işyeri sayısı ve çalışan sayısı bağımsız değişken olarak belirlenmiştir. Çalışmada yöntem olarak panel zaman serisi kullanılmıştır. Bu bağlamda nedensellik testleri, panel VAR, etki-tepki analizi, varyans ayrıştırma uygulanmıştır. Sonuç olarak mikro, küçük ve orta ölçekli işletmelerin iş kazası sonucu yaralanma, ölüm ve iş göremezlik süresi sayılarının işyeri ve çalışan sayısı artışından daha fazla etkilendiği belirlenmiştir. Etki-tepki analizine göre, bağımsız değişkenlerde gerçekleşen bir şokun 3-4 ay civarında sönümlendiği tespit edilmiştir. Ayrıca varyans ayrıştırma sonuçları 4 dönem olarak incelenmiş, iş kazaları sonuçlarının son dönemlerde bile büyük bir kısmının kendinden açıklandığı belirlenmiştir.
Vadeli işlem sözleşmelerinin fiyatlarının yapay sinir ağlarıyla tahmin edilmesi: VOB üzerine bir uygulama
Finansal zaman serilerinin tahmin edilmesi finans dünyasında önemli bir kavramdır. Bu tez çalışmasının amacı, Yapay Sinir Ağları'nın (YSA) finans alanında bir uygulamasını gerçekleştirmektir. Gerçekleştirilen uygulamada, yapay sinir ağları kullanılarak finansal zaman serilerinin modellenmesi ve tahmin edilmesi yapılmıştır. YSA modellerinin performansı, hata kareleri ortalaması ve regresyon sonuçlarıyla ölçülmüştür.Bu çalışmada kullanılan veriler, Vadeli İşlemler ve Opsiyon Borsası'nın web sitesinden elde edilmiştir. Bunun için VOB'da mevcut olan endeks ve döviz sözleşmeleri ele alınmıştır. Uygulamada kullanılan sözleşmeler içerisinde VOB-İMKB 30 Endeks Sözleşmesi, VOB-İMKB 100 Endeks Sözleşmesi, VOB-TL Dolar Döviz Sözleşmesi ve VOB-TL Euro Döviz Sözleşmesi yer almaktadır. Uygulama için, 4 Şubat 2005 ile 31 Aralık 2010 tarihleri arasında toplam 1486 günlük veri kullanılmıştır.Mevcut çalışmada, tüm sözleşmeler için temel sinir ağı modeli olarak ileri beslemeli mimari olan geri yayılımlı yapay sinir ağı algoritması kullanılmıştır. Geri yayılım algoritmasıyla oluşan hatanın en az olması sağlanmıştır. Sözleşmelerin öngörüsü için kurulan modelin analizleri sonucunda, doğrusal olmayan bir modelleme tekniği olan yapay sinir ağları yönteminin etkin bir performans sergilediği görülmektedir.
Gambia'da ekonomik büyüme belirlemeleri: Bir zaman seri analizi
The main objective of this study is to investigate the determinants of economic growth in the Gambia during the period 1970- 2018. The Autoregressive Distributed Lag (ARDL) approach to Co-integration and Error Correction Model are applied in order to investigate the long- run and short- run relationship between the dependent variable (real GDP) and its determinants. The findings of the study shows that there is a stable long run relationship between the variables of real GDP, physical capital, human capital, export, aid, external debt and inflation. The empirical findings reveal that both physical capital and human capital are found to have a positive impact on economic growth while debt affects the growth of the economy negatively and statistically significant at 1 percent. However, the study found out that physical capital, foreign aid and inflation have statistically insignificant effect on economic growth in the long run. This study also has an important policy implication. The findings of this study indicated that economic growth can be significantly improved when the physical capital and human capital increases. Hence the government and/ or policy makers should strive to increase capital formation (investment) which is a back bone of growth and allocate adequate finance for human capital, which can help to improve on the quality of education and providing basic health services to the community. Additionally, to avoid misallocation and mismanagement of external debt problem, there should be a close monitoring and consistent debt management strategies. Key words: Economic growth, Physical capital, Human capital, Export of goods and services, Foreign aid, External debt and Inflation.
Elektrik enerjisi dağıtım sistemlerinde profil katsayılarının belirlenmesi için zaman serilerine dayalı tüketim tahmin modellerinin geliştirilmesi
Yük profili katsayıları, elektrik enerjisi tüketicileri için günlük ve yıllık elektrik kullanım modelini temsil etmektedir. Elektrik Enerjisi Piyasasında dengesizlik maliyetlerini asgari düzeye indirmek için yük profil katsayılarının doğru ve güvenilir bir şekilde belirlenmesi önemli hale gelmiştir. Doğru tahminler yapmak için güvenilir yöntemler ve yeterli ölçüm verileri gereklidir. Yük profil katsayıları günlük, aylık, mevsimlik veya yıllık olarak belirlenmektedir. Ülkemizde dağıtım şirketleri tüketim miktarını tahmin etmeye çalışırken sanayi, mesken, ticarethane, tarımsal sulama gibi abone gruplarının tüketimlerini saatlik olarak ayrı ayrı değerlendirmeye çalışır. Mesken abonelerinin faturalandırılması aylık olarak yapıldığından dolayı tüketim değerleri de ay sonunda belli olur. Bu nedenle profil katsayılarının saatlik değerlendirmesinde de güçlükler yaşanır. Ayrıca tüketim tahmininde kullanılacak olan bu profil katsayılarının hesaplanmasında sıcaklık nem gibi meteorolojik veriler dikkate alınmamaktadır. Meteorolojik veriler tüketimi etkilediği bilinen önemli değişkenlerden biridir. Profil katsayılarının hesaplanmasında meteorolojik verilerin dikkate alınmaması durumunun yapılacak tahmin işleminin güvenilirliğini azaltacağı düşünülmektedir. Bu tezde, Türkiye'nin Düzce ili için yük profil katsayılarını belirlemek için çoklu polinomik regresyon analizi yöntemi kullanılarak matematiksel tahmin modelleri geliştirilmiştir. İlk olarak, önceden örneklem olarak belirlenmiş 50 farklı mesken abonesinde saatlik elektrik enerjisi tüketimi ve meteorolojik sıcaklıklar ölçülmüştür. Ölçülen veriler kullanılarak matematiksel tahmin modelleri üretilmiş ve ardından bu matematiksel tahmin modelleri kullanılarak, yük profil katsayıları belirlenmiştir. Belirlenen yük profil katsayıları kullanılarak elektrik enerjisi tüketimleri tahmin edilmiş ve tahmin sonuçları ölçüm verileri ile karşılaştırılmıştır. Matematiksel tahmin modelleri literatürde kabul gören tahmin hata testlerine tabi tutulmuş ve modellerin performansları doğrulanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre matematiksel tahmin modellerinin gelecekte değişen meteorolojik koşullara bağlı olarak %96'ya varan doğrulukla yükleri tahmin edebildiği görülmüş ve yük profil katsayılarının hesaplanması için hızlı ve pratik bir yöntem olarak önerilmiştir. Çalışma, üretilen matematiksel tahmin modellerinin Türkiye'nin Düzce ilinde yük profil katsayılarının belirlenmesi için tatmin edici sonuçlar elde ettiğini göstermektedir.
Etiyopya'daki doğrudan yabancı yatırımının belirliyicileri: Bir zaman serisi analizi
Bu araştırmanın amacı, 1988-2018 arası dönemde Etiyopya'da Doğrudan Yabancı Yatırım (DYY) ile ilgili uzun vadeli (UV) ve kısa vadeli (KV) belirleyici etkenleri incelemektir. Bu amaç doğrultusunda, doğrudan yabancı yatırıma ait belirleyici etkenlere dair teorik açıklamaları eleştirmekte ve gelişmekte olan ülkeler bağlamında doğrudan yabancı yatırımların belirleyici etkenlerine odaklanan ilgili ampirik literatürü gözden geçirilmektedir. Etiyopya'da 1992 sonrası dönemde ticareti serbestleştirecek bazı tedbirler alınmış, Etiyopya'nın piyasa güdümlü ekonomiye geçişi, DYY'nin gelişmesini sağlamıştır. Bu çalışmanın yapılması noktasında Reel GSYH, enflasyon ticaret serbestliği, hükümet harcamaları, altyapı geliştirme ve beşeri sermaye değişken olarak dâhil edilmiştir. Bu çalışmada, ARDL (Autoregressive Distributed Lag) Modeli kullanılmıştır ve model üzerinden ekonometrik analiz tekniği benimsemiştir. Hem uzun hem de kısa vadeli tahminlerde altyapı geliştirme ve beşeri sermaye, Etiyopya'da DYY üzerinde pozitif bir etkiye yol açmış ve istatistiksel açıdan anlamlı bir değere sahiptir. Enflasyon oranı ise, Etiyopya'da DYY üzerinde negatif bir etkide bulunmuş ve istatistiksel açıdan anlamlı bir değere sahip olmuştur. Uzun vadeli tahminlerde Reel GSYH ve DYY arasında ters yönlü bir ilişki tespit edilmiştir. Politikal önerisinde de dile getirildiği biçimiyle hükümetin altyapıyı ve beşeri sermayeyi geliştirmesi, böylelikle yabancı yatırımcıları ülkeye çekmesi gerekmektedir. Enflasyonun yol açtığı etkiye dair sorunları çözmek için hükümet ülkenin makroekonomik düzeyde istikrara kavuşabilmesi için bazı tedbirler almak zorundadır. Ayrıca yabancı yatırımcıların yatırımları ile ilgili olarak kendilerini rahat hissedebilecekleri bir ortamın oluşturulabilmesi için ülkenin politik istikrarına öncelik verilmelidir. Anahtar Kelimeler: Belirleyici, Etiyopya, DYY, Reel GSYH, ARDL modeli
Yapay sinir ağları ile Türkiye net enerji talep tahmini
Enerji, ülkelerin kalkınma politikaları içinde hayati önem taşıyan stratejik bir alandır. Enerji ihtiyacının, artan nüfus, artan sanayileşme ve gelişen teknolojilere bağlı olarak hızlı bir şekilde artış göstermesi enerji politikalarının önemini daha da artırmaktadır. Enerji politikalarını belirleyebilmek içinse geleceğe yönelik güvenilir ve doğru tahminlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu kapsamda, tez çalışmasında YSA ile sebep-sonuç ilişkisine dayalı enerji talep tahmini gerçekleştirilmiştir. YSA üzerinde araştırmalar yapılarak enerji alanında yaygın olarak kullanılan YSA ve tahmin modelleri incelenmiştir. Türkiye net enerji talebini tahmin etmek için 1970-2010 yılları arasındaki GSYH, nüfus, ithalat, ihracat, bina yüz ölçümü ve taşıt sayısı değişken verileri kullanılarak YSA modeli kurulmuştur. Kurulan YSA modelinin başarısını ve tahmin performansını değerlendirebilmek için regresyon ve zaman seri modelleri geliştirilmiş ve karşılaştırmalar yapılmıştır. Yapılan analizler ve karşılaştırmalar neticesinde YSA daha başarılı tahminler gerçekleştirdiği görülmüş ve 2011-2025 yılları arası Türkiye net enerji talebi tahmin edilmiştir.
Bazı illere ilişkin yağış miktarı verisinin doğrusal ve doğrusal olmayan zaman serileri analizi
Bu çalışma, doğrusal olmayan zaman serileri için yapay sinir ağları ve doğrusal zaman serileri olan Box-Jenkins metodu kullanılarak iklim zaman serilerine ilişkin kestirimlerin elde edilmesini ve karşılaştırılmasını içermektedir. Bu karşılaştırma, Ankara, İstanbul, Antalya, Erzurum ve Samsun illerine ait 1960-2012 yılları arasında aylık yağış miktarı zaman serileri için yapılmıştır. Box-Jenkins modellerine ve yapay sinir ağı metoduna göre elde edilen sonuçlar 12 dönemlik kestirimlerine dayalı olarak karşılaştırılmıştır. Her ile ait yapay sinir ağı modelinde giriş katmanı için aynı sayıda nöron ve aynı zamanda çıkış katmanı için de aynı sayıda nöron kullanılmıştır. Gizli katman için farklı nöron sayıları ve farklı aktivasyon fonksiyonlarının denendiği ağ yapıları değerlendirilmiştir. Analiz sonuçlarına göre, ele alınan yağış miktarı serilerinin doğrusal olmayan yapı sergilediği ve bunun sonucu olarak nispeten yapay sinir ağlarının Box-Jenkins?e göre daha iyi kestirim değerlerine sahip olduğu söylenebilir.
Politik konjonktür teorisi ışığında Türkiye'de seçim ve ekonomi ilişkisi
Bu çalışmada politik konjonktür teorisi ışığında Türkiye'de seçim dönemlerinde mali gösterge olarak ele alınan genel devlet toplam harcamaları üzerinde herhangi bir dalgalanmanın olup olmadığı araştırılmıştır. Bu amaçla 1999-2018 dönemine ait veri seti kullanılmış ve tahminler zaman serisi metodolojisinden yararlanılarak elde edilmiştir. Genişletilmiş Dickey-Fuller yöntemi ile serilerin durağanlığı araştırılırken gecikmesi dağıtılmış otoregresif eş bütünleşme yöntemi ile uzun dönem ilişkiye bakılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, seçim dönemlerinde kamu harcamalarının kısa dönemde artmadığı ancak uzun vadede değişkenler arasında anlamlı bir ilişkinin varlığı gösterilmiştir.
The possibility of earthquake forecasting with ionospheric total electron content and radon-222 concentrations using Monte Carlo simulations
This study was handled and discussed in two different dimensions in order to make future earthquake forecasting. First, the role of Radon-222 inert gas as an earthquake prediction precursor is discussed, and the factors affecting soil Rn concentration are examined in a multidisciplinary context in physics, artificial intelligence, geology, and geophysical frameworks. Determining the seismo-ionospheric changes of soil Rn-222 gas requires complex physical and mathematical calculations and forecasting. Secondly, the Total Electron Content (TEC), one of the ionospheric precursors of earthquakes, was discussed. Our aim here was to obtain solid physical evidence for earthquake-based gas and ion exchanges between the earth and the atmosphere; therefore, radon, atmospheric pressure, atmospheric temperature, soil temperature and their interactions were examined at various soil depths to see the physical changes in the journey of the above-mentioned variables from the underground to the Earth's atmosphere (Ionosphere). For all variables, three Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) models were proposed. Then, the main statistical characteristics of the data were determined and future values of the variables were predicted using Monte-Carlo Simulations (MCSs). In addition to all these, Multiple Linear Regression and Multiple Artificial Neural Network models were obtained for Radon-222 using certain meteorological parameters. While obtaining all these models, as many variables as possible were used to increase the reliability of the calculations and the results were widely discussed within the framework of the relevant field.
Monte-Carlo forecasting and optimization of time series data using data mining and regression models
Many different models for time series modeling and forecasting tasks are proposed in the literature. However, research on modeling and forecasting seasonal time series data with trends remains an interesting and challenging task despite these contributions. Lately, in the 21st century, with the outbreak of the COVID-19 pandemic, time-series data experience uncertainty in most possible event outcomes. Organizations are keen on models that would provide them with an insight into the inherent dynamics of their time-series data, especially in predicting the future values of the series, as it is a tool that assists in decision-making. The best approach would be to have a model that can account for uncertainties in estimation. In this study, we proposed three hybrid time-series regression models: Polynomial-Fourier series, ANN-Polynomial-Fourier series, and ANN-Fourier series models to capture and describe different time-series data. The models combine the polynomial fitting, the Fourier fitting, and the artificial neural network. We ran 100 Monte Carlo simulations within 95% bounds of the models' regression curve to account for prediction uncertainties. The models were applied to many time-series data, which includes the tourism data of Turkey, Japan, Malaysia, and Singapore. The models have proven to be considered worthy candidates for time-series modeling and forecasting in each case. The Monte-Carlo simulation method was successful in predicting uncertain forecast outcomes. A Multi-step ahead forecast suggests a 10.22% increase in foreign visitors arrivals for Turkey in 2021, while Japan, Malaysia, and Singapore will expect a 92.42, 54.81%, and 70.55% decrease in the number of arrivals.