Logistic regression analysis
108 theses under this subject heading
BEEPS 2012 - 2014 dönemi araştırmasına ait veriler çerçevesinde şirketlerin inovasyon yapmalarını etkileyen faktörler
Bu çalışmada, günümüzde şirket ve devletler nezdinde her geçen gün daha fazla önem kazanan inovasyon kavramı çerçevesinde, özel şirketleri yenilik yapmaya sevkeden faktörler incelenmektedir. Bu bağlamda, Dünya Bankası ile Avrupa İmar ve Kalkınma Bankası tarafından ortaklaşa yürütülen ve 2012-2014 yılları arasında Türkiye de dâhil olmak üzere Doğu Avrupa ve Orta Asya'da yer alan 30 ülkede faaliyette bulunan 15.883 kuruluşta uygulanan BEEPS Araştırması uyarınca elde edilen veriler baz alınmaktadır. Bu çerçevede ilk olarak yenilik literatüründe söz sahibi olan teorisyenler ile ampirik araştırma sonuçları incelenmektedir. İkinci olarak, güncel BEEPS Araştırması verileri ışığında yeniliğin belirleyicileri lojistik regresyon analizleri aracılığıyla irdelenmektedir. Araştırma sahası olarak Arnavutluk, Ermenistan, Azerbaycan, Beyaz Rusya, Bosna Hersek, Bulgaristan, Hırvatistan, Çek Cumhuriyeti, Estonya, Makedonya, Gürcistan, Macaristan, Kazakistan, Kosova, Kırgız Cumhuriyeti, Letonya, Litvanya, Moldova, Moğolistan, Karadağ, Polonya, Romanya, Rusya, Sırbistan, Slovakya, Slovenya, Tacikistan, Türkiye, Ukrayna ve Özbekistan seçilmiştir. Sonuçlar inovasyonun belirleyicilerinin, yeniliğin çeşitleri bazında ufak değişikliklere uğramalarının yanı sıra bu alanda şirketin büyüklüğü, tepe yöneticisinin tecrübesi, uluslararası sertifikasyonlar, sübvansiyonlar, danışman tayini, eğitim programları, kredi kullanımı, yabancı firmadan edinilen lisanslı teknolojiler, Ar-Ge harcamaları gibi unsurların öne çıktığı gözlemlenmektedir.
Mali başarı ve başarısızlık tahmini: Lojistik regresyon ve destek vektör makineleri karşılaştırması
Mali başarısızlık; firmaları, kredi verenleri ve yatırımcıları olumsuz etkileyen ve sosyo ekonomik sonuçları olan bir olgudur. Ekonomik düzende bu kadar geniş bir kesimi olumsuz etkileyen mali başarısızlığın önceden tahmini; mali başarısızlığa neden olan faktörlerin bilinmesi, önlemlerin önceden alınması ve kayıpların azaltılması için önem arz etmektedir. Bu çalışmada, bu noktadan hareketle firmaların mali başarısızlıklarını öngörmede Lojistik Regresyon (LR) modeli ile Destek Vektör Makineleri (SVM) modelinin başarıları karşılaştırılmıştır. Bu amaçla Borsa İstanbul'da (BİST) işlem gören 26 mali başarısız, 49 mali başarılı; toplam 75 şirketin 2006-2017 yılları arasındaki finansal tablolarından yararlanarak mali oranları hesaplanmış ve bu veriler yardımıyla mali başarı ve başarısızlık 1, 2 ve 3 yıl önceden tahmin edilmeye çalışılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre; SVM modelinin tahmin başarısı, her 3 yıl için de geçerli olmak üzere, geleneksel model olan LR modeline göre daha yüksek çıkmıştır. Ayrıca bu çalışmada; aktif karlılığı, FAVÖK kar marjı, özkaynak kazançları oranı ve nakit oranı mali oranlarının, tahminde kullanılan toplam 22 mali oran arasında mali başarısızlığı tahmin etmede daha önemli olduğu tespit edilmiştir.
Türkiye'de ev dışı gıda tüketimini etkileyen faktörler
Günümüzde beslenme alışkanlıklarındaki değişimler, işgücüne katılımın artması, gelir ve satın alma gücündeki artışlar, kentli nüfusun büyümesi, hanehalkı boş zaman kısıtının azalması, kültürel ve sosyal yapıdaki değişmeler ev-dışı gıda tüketim harcamalarının toplam tüketim harcamaları içerisindeki payının artmasına neden olmaktadır. Ev-dışı gıda tüketim harcamaları özellikle gıda tüketim analizlerinde ve yoksulluk çalışmalarında sıklıkla göz ardı edilmektedir. Ayrıca literatürde ev dışı gıda harcamalarının mutlak veya oransal büyüklükler üzerinden araştırıldığı, alışkanlık veya davranış biçimi olarak analiz edilmesinin göz ardı edildiği gözlemlenmiştir. Bu bağlamda çalışmanın amacı, hanehalklarının ev dışı yemek tüketim alışkanlıklarını etkileyen faktörleri araştırmaktır. Çalışmada gıda dışı tüketimi belirleyen sosyoekonomik faktörler 2018 yılı Türkiye İstatistik Kurumu Hanehalkı Bütçe Anketi verileri yardımıyla lojistik regresyon yöntemi kullanılarak analiz edilmiştir. Model tahmin sonuçlarından elde edilen önemli bulgulara göre; evli olanlar ile kadın bireylerde ev-dışı gıda tüketim harcaması yapma olasılığı yüksek, çalışan bireylerde az iken; yaş arttıkça ve eğitim seviyesi düştükçe bireylerin ev-dışı gıda tüketimi yapma olasılığı azalmaktadır. Demografik değişkenlerin yanı sıra hane büyüklüğünün artışı ve ev sahipliği durumlarına göre de ev-dışı gıda tüketimi yapma olasılığı azalmaktadır. Ek olarak, alışveriş hizmetlerine ulaşabilme durumu, kredi kartı sahipliği, internet alışveriş sıklığı ve pazar alışkanlığı gibi değişkenlerin de ev-dışı gıda tüketim yapma olasılığı üzerinde etkili olduğu tespit edilmiştir. Analiz sonucunda elde edilmiş bulgular istenilen anlam düzeyinde olup etki yönlerine göre beklentileri karşılar niteliktedir.
Karayolu hipnozunun yapay zeka teknikleri ve regresyon analizleri ile incelenmesi
Ülkemizde en çok tercih edilen ulaştırma türü karayolu ulaştırmasıdır. Bu tez çalışmasında da karayolu ulaştırmasında yaşanan yol hipnozu diğer bir isimle otoban hipnozu incelenmiştir. Yol hipnozu, sürücülerin farkında olmadan taşıtını kullanabilme durumudur. Farkında olmadan araç kullanan sürücü çevresindeki uyarılara daha kayıtsız olduğundan dolayı kaza yapma ihtimali de artmaktadır. Bu çalışmanın amacı yol hipnozunu önceden tespit edilebilirliğini ve bunun sonucunda da yol hipnozuna yakalanan sürücülerin kaza yapmasının engellenebilme ihtimalinin olup olmadığını incelemektir. Hazırlamış olduğum tez çalışmasında anket yöntemiyle veri edinilmeye çalışılmış olup 50 Mardin Artuklu Üniversitesi çalışanına bu amaçla yönlendirilmiştir. Alınan verilerden binek araç statüsündeki ve tutarlı değerlere sahip 22 adet gerçek kişi verisi kullanılmıştır. 22 gerçek kişinin sürüş deneyimi baz alınarak hazırlanmış olan tez çalışmamda yapay sinir ağları ve regresyon modelleri ele alınarak incelenmiştir. Yapay zekâya işlenen bu veriler sonucunda farkında olmadan araç kullanma durumu ile sürücünün yaşı, uyku süresi ve hızı arasındaki regresyon değeri 0.98 çıkmış olup bu regresyon ifadesinin bu denli yüksek çıkması bize farkında olmadan araç kullanma durumunun sürücünün yaşı, hızı ve uyku süresi ile bağlantılı olduğunu ve tespit edilebildiğini göstermektedir. Bu bulgular neticesinde sürücünün yol hipnozuna yakalandığı rastgele bir zaman diliminde uyarılarak değil de kişinin yaşı, uyku süresi ve hızı ile bağlantılı olarak uyarılma anının hesaplanması, uyarılması ve bu uyarımın sonucunda yol hipnozundan kaynaklanabilecek olası her türlü kazanın önüne geçilmesine öncülük edecek bir çalışma niteliğindedir.
The role of financial literacy in promoting financial inclusion
Financial literacy plays an enormous role in enhancing inclusive finance by providing consumers with the skills and knowledge needed to access and utilize formal financial products and services efficiently. As one of the most critical challenges for financial inclusion, this research investigates the effect of financial literacy on financial inclusion in Sub-Saharan East African countries reported by the global Findex data base (2021). In developing African countries majority of the population, especially in rural areas remains out of service from formal financial institution system. Utilizing Data from the World Bank's Global Findex database (2021), the study employs logistic regression to analyze how financial literacy and other related variables impacts financial inclusion (access to formal bank account). The study also includes essential inclusion barriers such as structural obstacles, socio-cultural factors and economic levels to assess their moderating impacts on financial inclusio. The study finds that financial literacy proxied as educational level significantly improves financial inclusion, yet its influence is constrained by contingent barriers for each circumstance of the country. The study revealed that most barriers such as poverty, lack of necessary documentation and distance from formal financial institution are significantly impact financial inclusion. The research also highlights the need for integrated policy interventions that combine financial education with tackling inclusion barriers to provide appropriate financial products and services to the unprivileged population in the country.
Lojistik regresyon analizi ve makine öğrenmesi uygulamaları
"Lojistik Regresyon Analizi ve Makine Öğrenmesi Uygulamaları" adı altında hazırlanan bu çalışma beş bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde; tezin amacı ve literatür araştırması yer almaktadır. İkinci bölümde; ikili ve çoklu lojistik regresyon modellerinin elde edilmesi için gerekli olan rassal değişken, olasılık dağılımı, dağılım fonksiyonu, olasılık yoğunluk fonksiyonu, binom dağılımı, maksimum olabilirlik tahmini, Newton Raphson yöntemi, üstünlük oranı, model oluşturma ve model değerlendirme ifadeleri yer almaktadır. Üçüncü bölümde; regresyon analizi ifadesine yer verilmiş olup ikili ve çoklu lojistik regresyon modelleri matematiksel ispatlar kullanılarak elde edilmiştir. Dördüncü bölümde; ilk veri kümesi için ikili, ikinci veri kümesi için çoklu lojistik regresyon modeli oluşturulmuştur. Oluşturulan modellerin β katsayıları hem cebirsel işlemler hem de oluşturulan matlab kodu ile iki farklı şekilde hesaplanmıştır. Sonrasında ise model değerlendirmeleri yapılarak modellerin başarıları ölçülmüştür. Beşinci bölümde, sonuç olarak dördüncü bölümdeki veri kümeleri için oluşturulan lojistik regresyon modellerindeki β katsayılarının hem cebirsel işlemler hem de oluşturulan matlab kodunun çalıştırılması sonucunda aynı değerleri verdiği gösterilmiştir. Ayrıca k-katlı çapraz geçerlemeler sonucunda iki model içinde ortalama başarılar gösterilip model başarıları hakkında yorumlar yapılmıştır. Anahtar Kelimeler: Makine Öğrenmesi, Gözetimli Öğrenme, Sınıflandırma Algoritmaları, Maksimum Olabilirlik Tahmini, Lojistik regresyon
Küresel rekabet ile ekonomik özgürlük arasındaki ilişkinin lojistik regresyon yöntemiyle analizi
Küresellik, ülkelerin bilgi ve teknolojileri kullanarak karşılıklı iletişim halinde ticari faaliyetlerini gerçekleştirebilmesini, ham madde ve ara mal değişimleri yapabilmesini, dünya ülkelerinde verilen yasal kararların tüm ülkelerde birbiriyle uyumlu hâle getirilmesini, sınırların yabancı kişilere açık olması sonucu yabancı kişilerin yeni pazarlara girmesinin sağlanmasını, ülkelerin mal ve hizmet üretimini ucuz işçi maliyetlerinin olduğu ülkelerde yaparak tasarruf etme isteği, ihracat-ithalat kısıtlamalarının ve gümrük tarifelerinin kaldırılmasını ifade etmektedir. Ülkelerin küreselleşmesi beraberinde küresel rekabete yol açmış ve ülkelerde faaliyet gösteren işletmeler ucuz ve kaliteli mal ve hizmet üretmek konusunda adeta birbirleriyle yarış içerisine girmiştir. Ülkelerde faaliyet gösteren firmaların rekabet edebilme gücü ancak özgürlüklerin getirdiği faydalar doğrultusunda olacağı aşikârdır. Özgürlük, bireylerin ekonomik aktivitelerini yasal çerçeveler doğrultusunda özgürce gerçekleştirebilmesini ifade etmektedir. Ekonomik özgürlüklerin varlığı ülke ekonomisinin gelişmesini, ticaret hacminin artmasını dolayısıyla ekonomik büyümeyi beraberinde getirmektedir.Çalışmanın amacı, ülkelerin ekonomik özgürlük düzeylerinin küresel rekabet gücü üzerindeki etkisinin belirlenmesi, ülkelerin rekabet edebilmek amacıyla hangi ekonomik özgürlük bileşenlerine ağırlık vermesi gerektiği ve makroekonomik faktörlerin küresel rekabet gücü üzerindeki etkisini belirlemek oluşturmaktadır. Bu amaç doğrultusunda bağımlı değişken olan küresel rekabet edebilirlik gücü kategorik hale getirilerek ikili lojistik regresyon analizi yöntemine uygun hâle getirilmiştir.2016, 2017 ve 2018 yıllarını kapsayan çalışmada, Heritage Vakfı ve Wall Street Journal tarafından ortaklaşa hazırlanan ekonomik özgürlük endeksinin, ülkelerin uluslararası rekabet gücünü gösteren bir gösterge olmasının yanında rekabet gücünün ölçümünde önemli sayılabilecek değişkenleri de içermesi bu çalışmanın altyapısını oluşturmuştur. Ülkelerin makroekonomik göstergelerinin uluslararası rekabet düzeyi üzerinde bir etkisi olabileceği düşüncesi makroekonomik göstergelerin (gayri safi yurtiçi hasıla, reel efektif döviz kuru, tüfe ve faiz) küresel rekabet gücü düzeyi üzerindeki etkisinin incelenmesini gerekli kılmıştır. Analizler sonucunda bir ülke küresel rekabet gücü düzeyini artırmak istiyorsa mülkiyet hakkı, kamu bütünlüğü, ticaret özgürlüğü, yatırım özgürlüğü, parasal özgürlük, yargı etkinliği, iş ve emek özgürlüğü gibi özgürlük bileşenlerine pozitif yönde ağırlık vermesi gerekirken, kamu harcamalarını düşürmesi ve vergi yükünü hafifletmesi gerekmektedir. GSYH'deki artış, TÜFE'deki azalış ülke küresel rekabet gücü düzeyini pozitif yönde etkileyen değişkenlerken, REDK değişkeni sadece 2017 yılı için küresel rekabet edebilirlik gücü üzerinde pozitif bir etkisinin olduğu, FAİZ değişkeninin ise küresel rekabet edebilirlik gücü üzerinde anlamlı bir etkisinin bulunmadığı belirlenmiştir.
PIAAC 2015 Türkiye performansının yapay sinir ağı ve regresyon analizi yöntemleri ile incelenmesi
Bu çalışmada, OECD tarafından yetişkin becerilerinin değerlendirilmesi amacıyla yürütülen "Yetişkin Yeterliklerinin Uluslararası Değerlendirilmesi Programı - (PIAAC)" uygulamasının verileri lojistik regresyon analizi (LR) ve yapay sinir ağı modeli (YSA) ile incelenmiştir. Türkiye örnekleminde PIAAC çalışmasına dahil olan yetişkinlerin beceri puanları her iki analiz yöntemi ile yordanmıştır. PIAAC kapsamında bulunan yetişkin özellikleri anketinden elde edilen demografik, sosyoekonomik ve işgücü durumu gibi özellikler çalışmamızda yordayıcı özellikler (bağımsız değişken) olarak belirlenmiştir. Yetişkinlerin sözel beceri testi, sayısal beceri testi ve teknoloji yoğun ortamlarda problem çözme beceri (TYOPÇ) testi performansları ise yordamak istediğimiz beceri puanları (bağımlı değişken) olarak kabul edilmiştir. Regresyon analizi için ikili lojistik regresyon, yapay sinir ağı modeli için ise çok katmanlı algılayıcılar kullanılmıştır. Her iki yöntem için bağımsız değişkenlerin yetişkin beceri performanslarına etki düzeyleri belirlenmiştir. Verilerin analizinde "IBM SPSS v.23" paket programı ve "The IEA International Database Analyzer (IDB Analyzer)" kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde her iki analiz modeli sözel becerileri puanlarını %69,8 oranında doğru tahmin etmiştir. Sayısal beceri puanlarının tahmin oranları LR analizi ile %73,6 bulunurken YSA analizi ile %73,5 olarak bulunmuştur. TYOPÇ beceri puanlarını doğru sınıflandırma oranları LR analizi ile %67,1 olarak bulurken YSA analizi ile %67,3 olarak bulunmuştur. Sözel beceri puanlarını sınıflandırmada her iki analiz yöntemi aynı performansı göstermiştir. Sayısal beceri puanlarını sınıflandırmada LR analizi YSA'ya göre %0,01 daha başarılıdır. TYOPÇ beceri puanlarını sınıflandırmada YSA, LR analizine göre %0,02 daha başarılıdır.
Bir sanayi kentinde 2016-2020 yılları hava kirliliği düzeylerinin solunum yolları hastalıkları nedenli hastane başvurularına etkisinin çapraz vaka kontrol çalışma dizaynı ile incelenmesi
Bu çalışmada bir sanayi kentinde solunum sistemi hastalıkları nedenli 2016-2020 yılları arasında hastane başvuruları, hava kirliliği ve meteorolojik verilerinin bazı özellikleri ile hastane başvurularına hava kirletici (PM₁₀) düzeylerinin etkisi incelenmiştir. Araştırma gözlemsel ekolojik bir çalışmadır ve çalışmada case crossover tasarımı kullanılmıştır. Araştırmada kullanılan veriler ilgili birimlerden izin alınarak alınmıştır. İlde ölçüm yapan 3 istasyona ait PM₁₀ ve SO₂ düzeylerinin yıllık ortalamaları büyük çoğunlukta limit değerlerin üzerinde bulunmuştur. İle ait meteorolojik ve hava kirliliği parametreleri arasında yapılan korelasyon analizinde parametreler arasında çeşitli düzeylerde istatistiksel anlamlı ilişki bulunmuştur. Araştırmanın ilk bölümünde 8224 hastane başvurusu, ikinci bölüm case crossover yöntem analizinde koşullu lojistik regresyon modeline 7065 başvuru dahil edilmiştir. 5 yıllık toplam 8224 başvurunun %73,8'i Astım, %26,2'si KOAH nedenlidir. Astım nedeniyle toplam başvuranların %68,8'i kadın, KOAH nedeniyle başvuranların %74,8'i erkektir. Hastalıklara göre başvurular ile yaş ve cinsiyet arasında istatistiksel anlamlı bir ilişki bulunmaktadır. Koşullu lojistik regresyon analizi sonuçlarına göre; 2 günlük lag periyodunda PM₁₀'da 10 µg/m³ artışa maruz kalma ile 5 yıllık toplam Astım ve KOAH başvuruları arasında istatistiksel anlamlı bir ilişki saptanmamıştır. Sıcak sezonda 2 günlük lag periyodunda PM₁₀ seviyelerinde 10µg/m³'lük artış KOAH nedenli başvuruları 0,66 kat azalttığı bulunmuştur. 2020 pandemi yılı modelden çıkarıldığında, tüm yıllarda başvuru ve kontrol günleri öncesi 2 günlük dönemde PM₁₀ düzeyinde 10 µg/m³'lük artış ile KOAH tanılı başvurular arasında istatistiksel anlamlı bir ilişki saptanmıştır. PM₁₀ düzeyinde 10 µg/m³'lük artışa maruz kalmanın KOAH başvurularını 1,22 kat arttırdığı bulunmuştur. 4 yıllık analizde Astım başvuruları ile 2 günlük dönemde PM₁₀ düzeyinde 10 µg/m³'lük artışa maruz kalım arasında ilişki bulunmamıştır. Anahtar Kelimeler: Hava kirliliği, Astım, KOAH, Case-crossover, Hastane başvuruları
Kentsel planlama amaçlı çoklu doğal tehlike duyarlılık haritası üretimi: Ankara Mamak örneği
Multiple hazards may affect urban areas and integration of susceptibility maps about natural hazards are required for proper site selection and urban planning. Likewise, geological and geotechnical parameters, development expenditures and the spatial pattern of existent social and technical infrastructure should be considered for this aim. Up-to-date land use land cover (LULC) maps and the natural hazard susceptibility maps based on this data can be acquired from high-resolution satellite sensors. In this thesis, landslide and flood hazard potential are considered for combined hazard susceptibility assessment to be used for an urban settlement, Mamak, which is currently developing for disaster management purposes. The flood susceptibility map of Ankara City was generated in a prior research with the Modified Analytical Hierarchical Process (M-AHP) method. The landslide susceptibility map was generated with the logistic regression method in this thesis. LULC map was obtained from Sentinel-2 images with the Random Forest method as an image classification technique. The first and second topographic derivatives acquired by a digital terrain model (DTM) and lithology information produced by the General Directorate of Mineral Research and Explorations were employed for the generation of landslide susceptibility maps. A combined hazard susceptibility assessment was performed using the Mamdani Fuzzy algorithm and the outcomes were examined in the context of urban planning. According to the results, multi-hazard susceptibility assessment maps, which can be a base for city planning, can be created by combining a number of machine learning and expert-based learning methods.
Ortaöğretime geçiş sınavlarında ölçme değişmezliği ve DMF'nin incelenmesi
Bu araştırmanın amacı Liseye Giriş Sınavı sözel bölüm Türkçe alt testinin sırasıyla cinsiyet ve okul türü değişkenleri bakımından ölçme değişmezliğinin ve değişen madde fonksiyonunun incelenmesidir. Araştırmanın evrenini 2017-2018 eğitim öğretim yılında LGS'ye girmeyi tercih eden öğrenciler oluştururken örneklemini ise MEB Ölçme Değerlendirme ve Sınav Hizmetleri Genel Müdürlüğünce rastgele seçilen 3000 kişilik örneklem grubu oluşturmaktadır. Türkçe alt testinin ölçme değişmezliğinin test edilmesi için Çoklu Grup Doğrulayıcı Faktör Analizi; DMF analizleri için ise Mantel-Haenszel (MH), Lojistik Regresyon (LR) ve SIBTEST yöntemleri kullanmıştır. Analizler esnasında Factor10, TAP, SPSS, R Studio ve Mplus7 programlarından yararlanılmıştır. ÇGDFA ve DMF analizlerinden önce açımlayıcı faktör analizi kullanılarak Türkçe dersi için oluşturulan modelin tek boyutluluğu test edilmiş ve doğrulayıcı faktör analizi ile model doğrulanmıştır. Çalışmanın ölçme değişmezliği analizleri sonucunda test edilen Türkçe modeli öğrencilerin cinsiyetleri ve okul türlerine göre oluşturulan öğrenci grupları için ölçme değişmezliğinin tüm aşamalarını sağlamıştır. Değişen madde fonksiyonu analizleri sonucunda ise cinsiyete göre MH yöntemine göre 1, 7, 12, 15 numaralı maddelerde ve SIBTEST yöntemine göre ise 15 numaralı maddede; okul türüne göre ise yalnızca SIBTEST yöntemine göre 6, 8, 10, 16 numaralı maddelerde B düzeyi DMF gözlemlenmiştir. MH, LR, SIBTEST yöntemlerinin bulguları cinsiyete göre yürütülen analizlerde birbirleri ile uyumlu bulunmuştur. Okul türüne göre gerçekleştirilen analizlerde ise MH ve SIBTEST yöntemlerinin birbirleri ile uyumlarının yüksek, LR yöntemi ile uyumlarının düşük olduğu sonucu elde edilmiştir.
Örgüt düzeyinde uygulanan izlenim yönetimi stratejileri: BİST 100 firmaları üzerine nitel ve nicel bir çalışma
Günümüzde iletişim ve bilgi teknolojilerinde yaşanan gelişmeler, örgütlerin faaliyetlerini gerçekleştirme biçimlerini önemli ölçüde değiştirmektedir. Bilginin her an ulaşılabilir olması ve iletişim araçlarıyla hızla yayılması, örgütlerin rekabet ortamında varlıklarını devam ettirebilme motivasyonlarını arttırmaktadır. Ayrıca ekonomik krizler, afetler ve skandallar gibi olağanüstü durumlar da, örgütleri kurumsal itibarlarını koruma konusunda motive etmektedir. Bu nedenle örgütler de, tıpkı bireyler gibi, çevrelerinde olumlu bir izlenim yaratmak ve sürdürmek adına çeşitli izlenim yönetimi stratejilerine başvurmaktalardır. Örgütlerin bu amaçla kullanmaları en muhtemel araçların ise, kurumsal açıklamalar olduğu görülmektedir. Söz konusu kurumsal açıklamalar içerisinde, firmaların faaliyet raporlarında yazdıkları yönetici mektupları, uzun yıllardır çalışmalara izlenim yönetimi aracı olarak konu edilmektedir. Literatürdeki çalışmalardan hareketle, bu çalışmada, örgüt düzeyinde gerçekleştirilen izlenim yönetimi stratejilerinin yönetici mektupları kapsamında değerlendirilmesi ve örgüt düzeyinde uygulanan izlenim yönetimi stratejileri üzerinde belirleyici olan değişkenlerin ortaya konulması amaçlanmıştır. Bu amaçla, hisse senetleri Borsa İstanbul'da (BİST) düzenli işlem gören, piyasa ve işlem hacmi açısından ilk yüzde yer alan firmaların yönetici mektupları temin edilmiştir. Çalışmanın nitel analiz bölümünde, ilgili firmaların 2009-2019 yılları arasında paylaştıkları yönetici mektupları, içerik analizi yöntemi ile incelenmiş ve mektupların olumlu sözcük oranları hesaplatılmıştır. Daha sonra, çalışmanın nicel analiz kısmında, literatürde örgüt düzeyinde uygulanan izlenim yönetimi stratejileri ile sıklıkla ilişkili bulunan değişkenlere ait veriler de toplanarak bir model geliştirilmiştir. Bu kapsamda, lojistik regresyon analizi yöntemi ile dört farklı bağımlı değişkenle dört ayrı model oluşturulmuş ve örgüt düzeyinde uygulanan izlenim yönetimi stratejilerini en iyi açıklayan model belirlenmiştir. Çalışmanın sonucunda; firmaya, yönetim kurulu yapısına ve metne ilişkin özellikler ile yönetici mektuplarının olumlu sözcük oranları arasında anlamlı bir ilişki olduğu görülmüştür. Bu durum, Türkiye'de faaliyet gösteren firmaların, paydaşlarına sunmak üzere hazırladıkları kurumsal açıklamalarında izlenim yönetimi stratejilerine başvurduklarını ortaya koymaktadır. Çalışmanın; örgüt düzeyinde uygulanan izlenim yönetimi stratejilerini ele alması, geniş bir örnekleme sahip olması, hem nitel hem de nicel yöntemlerden faydalanması bakımından önem taşıdığı ve literatüre katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Ayrıca Türkiye'de, örgüt düzeyinde uygulanan izlenim yönetimi stratejileri kapsamında yönetici mektuplarını inceleyerek model önerisinde bulunan herhangi bir çalışmaya rastlanmadığından, bu çalışmanın bir Türkiye örneği teşkil etmesi beklenmektedir.
Differential item functioning analysis of Chile, Costa Rica, and Mexico's PISA 2015 science items
The purpose of this research study is to identify items with culture-related and/or gender-related differential item functioning (DIF), and examine the level of DIF manifested among a set of binary-scored science items from PISA 2015. The data pertaining to 16 dichotomous PISA 2015 science items from 2828 students from three Latin American countries was used to run the DIF analysis through Mantel- Haenszel (MH) and Logistic Regression (LR) procedures across culture and gender groups. Subsequently, the uniform DIF results provided by both techniques were analyzed and DIF effect size was calculated based on the corresponding classification indexes for MH and LR. When the variable of culture was examined, the findings from this investigation revealed 11 items with large DIF (C level): 4 for Chile and Costa Rica, 3 for Chile and Mexico, and 4 for Costa Rica and Mexico. It was found that Costa Rica was more favored than Chile; Chile was more favored than Mexico; yet Costa Rica and Mexico were equally favored. This study detected 3 items with C level DIF due to gender differences. It was found that for Chile the only item detected favored male students, whereas for Costa Rica 1 item favored males and 1 item favored females. After completing this investigation it was concluded that the analyzed set of 16 binary-scored PISA 2015 science items functioned more equally across genders than across cultures.
Differential item functioning analysis of PISA 2015 reading items: Singapore, Australia and USA
The purpose of this study is to determine whether there is DIF in the PISA 2015 reading section items from Singapore, Australia and the United States by employing the Mantel-Haenszel and the Logistic Regression methods. In order to calculate uniform DIF two research questions are asked: 1) Is there gender-related DIF and or (2) culture-related DIF in the 16 selected binary items of the PISA 2015 reading section from Singapore, Australia and the United States? The data was obtained from the PISA 2015 reading items section and the sample was divided according to the variables gender and culture for a total of 2293 students. The DIF values were determined and classified into categories A, B or C. MH findings showed that considering the variable gender, males and females were equally advantaged whereas the LR results demonstrated that females were favoured over males. Regarding the variable culture, MH showed that Australia was advantaged over Singapore, Singapore over USA and Australia over USA. However, LR analysis showed exactly the opposite results in all the cases. A total of 7 items were classified with C level and the overall levels were higher. In general, when the variable gender was studied most of the items were classified with A levels. Nevertheless, once the countries were paired to evaluate the variable culture, the DIF level increased into major occurrence of B and C levels. The overall results demonstrated that the items from the reading section of PISA 2015 functioned equally among the group members.
Knowledge extraction from experimental and computational data for selective CO oxidation and water gas shift reaction using data mining techniques
The objective of this dissertation is to apply various data mining techniques for knowledge extraction from experimental and computational data to improve catalyst design and testing conditions for selective CO oxidation and water gas shift reactions. First, the experimental data produced in our laboratory were analyzed in three parts: selective CO oxidation over Pt catalysts by neural networks, selective CO oxidation over Au catalysts by decision trees and neural networks, and water gas shift reaction over Pt catalysts by neural networks. In all these works, the models successfully established the effects and relative significances of the catalyst variables in a reasonable agreement with the literature. Then, the data generated by density functional theory for selective CO oxidation over Au nanoparticles were modeled using neural networks and logistic regression, both of which demonstrated that the relations between structural properties of the Au nanoparticles and adsorption energies of CO and O2 on these particles can be successfully established. Finally, the published data by the other investigators were modeled to assess the possibility of predicting the outcome of an experiment, which was not done yet, from the knowledge accumulated in the literature. First, the publications on selective CO oxidation over Cu based catalysts were modeled by neural networks. Then, the publications on the same reaction for noble metal-gold based catalysts were modeled by genetic algorithm supported clustering together with neural networks. In both works, the experimental CO conversions reported in each publication were successfully predicted by the neural networks trained using the data from the remaining publications. The relative significances of the input variables and the major trends associated with these variables were also successfully estimated. It was then concluded that the knowledge accumulated in the published data through years can be extracted using some suitable data mining tools to help the researchers in planning their future experimental works more effectively.
Prediction of financial distress: A modelling approach for construction companies in Turkey
This thesis aimed to develop a logistic regression model for predicting financial distress in Turkish construction companies using their financial information. Based on financial information from the last 12 months, the model can predict with high accuracy whether the companies in the sample would be in financial difficulties. The model employed independent variables related to liquidity, leverage, efficiency, and profitability. It demonstrated satisfactory performance, with an overall accuracy of 86.54% and a sensitivity rate of 96.15%. The model's practical applications can be in credit risk assessment, risk-based pricing, and government tender processes. Future research recommendations include expanding the dataset, comparing different machine learning algorithms, and incorporating non-financial factors to improve predictive capabilities.
Lojistik regresyon analizi ile elde edilen beta katsayısına, odds oranına ve makine öğrenme algoritmaları ile elde edilen ağırlıklandırılmış skorlara dayalı klinik tahmin modellerinin başarılarının karşılaştırılması
Klinik tahmin modelleri, yaş, cinsiyet ve biyobelirteçler gibi tahmin edici sayısının birden fazla olduğu durumlarda prognostik veya risk faktörlerini kullanarak bir birey için gelecekteki bir olayın veya hastalığın riskini tahmin etmek amacıyla yaygın olarak kullanılmaktadır Literatürde klinik tahmin modellerinin oluşturulmasında yaygın olarak β katsayıları, odds oranları ve bunların tamsayıya yuvarlanmış skorları kullanılmaktadır Bazı çalışmalarda makine öğrenme algoritmaları ile ağırlıklandırılmış skorlar da kullanılmaktadır. Ancak klinik tahmin modellerinde hangi skorlama sisteminin kullanılmasının daha iyi sonuç vereceği hakkında bir fikir birliği bulunmamaktadır. Bu tez çalışmasında lojistik regresyondan elde edilen β katsayıları, odds oranları, bu değerlerin tamsayıya dönüştürülmesi ile elde edilen skorlar ve makine öğrenme algoritmaları (rastgele orman, destek vektör makineleri vb.) ile ağırlıklandırılarak elde edilen skorlar aracılığıyla farklı senaryolar kullanılarak oluşturulan tahmin modellerinin performanslarının değerlendirilmesi ve en iyi tahmin modelinin oluşturulması amaçlanmıştır. Çalışmamızda iki düzeyli sonuç değişkene sahip klinik tahmin modellerinde risk faktörlerinin skor değerlerini belirlemek için benzetim ile üretilen veri seti ve gerçek veri seti kullanılarak lojistik regresyon analizi gerçekleştirilmiştir. Çalışmada farklı senaryolar için benzetim yöntemi kullanılmıştır. Hangi senaryoda hangi klinik tahmin modelinin daha başarılı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Gerçek veri setinde pediatri alanında 522 çocuktan toplanan kapsamlı bir veri seti ile benzetim çalışmasında kullanılan tüm yöntemler ile malnütrisyon durumunu tahmin eden klinik tahmin modeli geliştirildi. Model performanslarını karşılaştırmak için duyarlılık, seçicilik, PTD, NTD, doğruluk, F1 skorları, AUC ve MCC değerleri hesaplandı. Araştırma bulgularımız birlikte değerlendirildiğinde çalışmamızda öncelikle doğrudan makine öğrenme algoritmaları ile sınıflama yaparak model kurmak yerine iki düzeyli bir yanıta sahip tanı konulacak klinik tahmin modellerinde lojistik regresyon modeli ile kurulabilecek tüm modelleri farklı senaryolar ile karşılaştırıldı. Ayrıca lojistik regresyona alternatif olarak klinik skorlama için risk faktörlerine modelde verilecek ağırlıkları veya skorları farklı makine öğrenme algoritmaları ile elde edildi ve tüm model sonuçları karşılaştırıldı. Benzetim veri seti ile oluşturulan klinik tahmin modellerinde tüm senaryolar AUC, duyarlılık F1 skorları ve MCC değerleri ile değerlendirildiğinde ağırlıklı olarak en başarılı modellerin lojistik regresyon ile elde edilen beta, odds oranları, diğer algoritmalardan bayesci GDM ve L1(lasso) olduğu aynı zamanda bunları tamsayıya çevrildiğide çok büyük farklılıklar yaratmadığı için kullanım kolaylığından dolayı tam sayılı beta ve tam sayılı odds son model olarak belirlendi ve makine öğrenme algoritmalarından rastgele orman algoritmalarınn sınıflama başarısının en küçük olduğu belirlendi. Malnütrisyon durumunu tahmin eden klinik tahmin modelinde En iyi başarı lojistik regresyon analizi ile beta katsayıları kullanılarak elde edildi. Ancak klinik tahmin modellerinin kullanılabilirlik özelliği düşünülerek ikincil olarak en başarılı model tam sayılı odds oranlarına dayalı olarak geliştirilen klinik tahmin modeli oldu. Bu çalışmada yeni bir yöntem olarak klinik tahmin modellerinde makine öğrenme algoritmaları ile modeli oluşturmak yerine risk faktörleri için verilecek skorların makine öğrenme algoritmaları ile verilebileceğini öneriyoruz. Sonuç olarak, klinik tahmin modellerinin etkili olması, yalnızca iyi bir performans sergilemekle değil, aynı zamanda gerçek dünya koşullarında uygulanabilir, anlaşılabilir, doğru ve genellemeye açık olma özellikleriyle de ilişkilendirilir.
YAŞAM BOYU DUYGU ANALİZİ İLE MÜŞTERİ ÜRÜN YORUMLARININ SINIFLANDIRILMASI
Bu çalışmada, farklı alanlardan toplanan müşteri yorumlarının yaşam boyu öğrenme yaklaşımı kapsamında duygu sınıflandırması yapılmıştır. Bu sınıflandırma için bir online alışveriş sitesinden rastgele seçilmiş farklı ürünlerden toplanan müşteri yorumları kullanılmıştır. Her bir ürün, yaşam boyu öğrenme yaklaşımı için farklı bir alan olarak ele alınmıştır. Müşteri yorumları, ön işleme sürecinden geçirilmiş ve kelime vektörlerinin oluşturulmasında Countvectorizer ve TF-IDF yöntemleri kullanılmıştır. Yaşam boyu duygu sınıflandırması kapsamında yaşam boyu naive Bayes ve yaşam boyu lojistik regresyon sınıflandırma yöntemleri kullanılmış ve Python programlama dili ile kodlanmıştır. Bu iki yönteme ek olarak literatürden esinlenilerek toplama dayalı duygu sınıflandırması modeli oluşturulmuştur. Toplama dayalı duygu sınıflandırması, kelime sıklıklarının toplamına dayalı bir yaşam boyu öğrenme sürecini esas almaktadır. Kullanılan tüm yöntemlerin performansları karşılaştırılmış ve en iyi sonucu veren yöntemin, toplama dayalı duygu sınıflandırması modeli olduğu görülmüştür. Elde edilen tüm sonuçlar değerlendirildiğinde ele alınan problem, hem yaşam boyu duygu sınıflandırması algoritmalarının performanslarının test edilmesi ve karşılaştırılması açısından hem de e-ticaret işlemleri için önemli ve günceldir. Ayrıca yaşam boyu öğrenme kapsamında ilk kez Türkçe veri kümesi kullanılarak yapılan bu çalışmanın, sonraki çalışmalar için bir rehber niteliğinde olduğu söylenebilir.
İşletme özellikli unsurların gerçeğe uygun değer kullanım düzeyine etkilerinin tespiti: BİST işletmelerinde bir uygulama
Günümüzde finansal raporlamada kullanılan maliyet yöntemi, yerini hızla piyasa bazlı bir ölçüm olan gerçeğe uygun değer yöntemine bırakmaya başlamıştır. Bu nedenle son yıllarda finansal bilgi kullanıcıları, işletme yöneticileri, yatırımcılar vb. birçok kişi ve kurumlar için finansal raporlamada varlık ya da borçların gerçeğe uygun değerle gösterilmesi büyük önem taşımaktadır. TFRS 13 Gerçeğe Uygun Değer standardının da ortaya çıkmasıyla bu konuyla ilgili çalışmalar artmaya başlamıştır. Bu çalışmada gerçeğe uygun değer yöntemi ile ilgili iki farklı analize yer verilmiştir. İlk olarak, içerik analizi yöntemi kullanılarak Borsa İstanbul'da işlem gören imalat sektöründeki 164 işletmenin 2013-2017 yılları arasında finansal durum tablolarında yer alan birtakım varlıklarında gerçeğe uygun değer yöntemini kullanma düzeyleri ortaya konulmuştur. Yapılan içerik analizi sonucunda, gerçeğe uygun değerin en fazla kullanıldığı ilk dört varlık sırasıyla türev araçlar, yatırım amaçlı gayrimenkuller, canlı varlıklar ve finansal yatırımlar olarak tespit edilmiştir. Çalışmanın diğer bölümünde ise lojistik regresyon analizi uygulanarak 164 imalat işletmesinin 2013-2017 yılları arasında finansal durum tablolarında yer alan 9 farklı varlık türündeki gerçeğe uygun değer kullanımında işletme özellikli unsurların (denetçi türü, işletme büyüklüğü ve işletme karlılığı) etkili olup olmadıklarına ilişkin analizler yapılmıştır. Bu analiz sonuçlarına göre; işletme özellikli unsurlar olan işletme büyüklüğü değişkeninin maddi duran varlıklarda, işletme karlılığının ise finansal yatırımlarda etkili olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Anahtar Kelimeler: Borsa İstanbul, gerçeğe uygun değer, lojistik regresyon, içerik analizi, kullanım düzeyi.
Binary logit model analiziyle kredi kartı seçimini etkileyen faktörlerin değerlendirilmesi: Osmaniye uygulaması
Kullanıcılarına ve kredi kartını piyasaya süren kuruluşlara birçok faydası olan kredi kartlarının günümüzde hızla yayıldığı ve geniş bir kullanım alanına sahip olduğu bilinmektedir. Çalışmanın amacı; Osmaniye'deki bireylerin kredi kartı seçiminde etkili olan faktörleri belirlemek ve bu faktörlerin etki büyüklüklerini hesaplamaktır. Bu araştırma kapsamında, bireylerin sosyo-demografik ve ekonomik faktörlerinin yanı sıra bankaların hizmete sundukları kredi kartları özellikleri ile kredi kartı seçimi arasında anlamlı bir ilişkinin olup olmadığını ortaya konulmaktadır. Çalışmada kullanılacak gerekli veri seti kolayda örnekleme yöntemi yardımıyla anket uygulanan Osmaniye'de kredi kartı seçiminde yer alan 507 bireyin anket verileridir. Araştırmanın veri setine Ki-kare testi ve faktör analizi uygulanarak istatistiksel açıdan anlamlı olan değişkenler belirlenip bu değişkenlerin çoklu doğrusal bağlantı problemi kontrol edilerek logit model tahmini gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın bağımlı değişkeni kamu ve özel bankaların dağıttıkları kredi kartlarının seçimi olup iki kategoriden oluşurken, bağımsız değişkenleri ise bireylerin sosyo-demografik ve ekonomik faktörleri ile bankaların kredi kartı özellikleridir. Araştırma sonucunda bireylerin %54,6'sının tek kredi kartı ve %45,4'ünün ise iki ya da daha fazla kredi kartı kullandıkları belirlenirken, bireylerin gelir seviyesi arttıkça daha fazla harcama yaptıkları ve borçlarını zamanında ödemedikleri ortaya çıkmıştır. Bununla birlikte kredi kartı seçimine yönelik logit model tahmini üzerinden anlamlı olan değişkenlerin marjinal etki değerleri hesaplanarak yorumlanmıştır.
Lojistik regresyon analizi ve loglineer analizin teorik olarak irdelenmesi ve ailenin her türlü durumunun lise son sınıf öğrencilerinin (Kozan/Adana) üniversite giriş sınavı başarısı üzerine bir araştırma
Bu araştırmada lojistik regresyon analizi (LRA) ve log lineer analiz (LLA) irdelenmiş ve öğrencinin YKS başarısını etkileyen faktörler LRA ve LLA ile incelenmiştir. Araştırmadaki veri seti, anket yapılarak toplanan bilgilerden oluşturulmuştur. Bu kapsamda 2020-2021 öğretim yılında, Kozan ilçe merkezindeki 304 ortaöğretim 12. Sınıf öğrencisine anket formu uygulanmıştır. Yapılan (ki kare) ꭓ2 analizleri sonucunda elde edilen bulgulara göre, YKS sınavında başarıyı; okul türünün, lisedeki eğitim türünün, okul dışında derslerine yönelik destek alma durumunun, evde kaygı verici ve huzursuz bir ortam varlığının, aile bireylerinin hayatta olup olmamasının ve ailesi ile iyi iletişim kurabilmenin eğitim başarısı ile ilişkili olduğu tespit edilmiştir. Başarı ile ilişkili verilere uygulanan LLA sonucunda elde edilen modele göre, aile bireylerinden en az birinin hayatta olmama durumu ile evde kaygı verici ve huzursuz bir ortam varlığının sınavda başarıyı düşürdüğü belirlenmiştir. LRA sonucunda elde edilen modele göre ise, ara sıra ailesi ile iyi iletişim kuranların hiçbir zaman iyi iletişim kuramadığını düşünenlere göre daha çok başarı oranını etkilediği, evde kaygı verici ve huzursuz bir ortamın varlığı ara sıra olanların hiçbir zaman olmayanlara göre başarı oranını daha çok etkilediği, aile bireylerinin en az birinin olmaması ikisi de olanlara göre başarı oranını daha çok etkilediği belirlenmiştir. Yapılan analizler birbirini doğrular niteliktedir. Anahtar kelimeler: Eğitim, başarı, log lineer analiz, lojistik regresyon analizi, odds
Finansal başarısızlığın yapay sinir ağları ve çok değişkenli istatistiksel analiz teknikleri ile tahmin edilmesi: Borsa İstanbul'da bir uygulama
Finansal başarısızlık, işletmelerin faaliyetlerini sürdürebilmesi açısından oldukça önemli bir konudur. İşletmeyi ve işletmenin alacaklıları, çalışanları, tedarikçileri, tüketicileri başta olmak üzere tüm paydaşlarını olumsuz etkilemektedir. Bu noktada işletme ve paydaşlarının finansal başarısızlığın olumsuz etkilerine maruz kalmaması için, finansal başarısızlığı öngören tahmin modelleri geliştirilmektedir. Finansal başarısızlık tahmin modelleri, başarısızlığın iflas ile sonuçlanmasını engelleyici niteliktedir. Bu araştırmanın amacı, lojistik regresyon analizi ve yapay sinir ağları yöntemi ile Borsa İstanbul'da imalat sektöründe işlem gören işletmelerin finansal başarısızlıklarını bir yıl önceden öngörebilecek tahmin modelleri geliştirmek ve geliştirilen modellerin tahmin güçlerinin karşılaştırılması ile uygun modeli belirlemektir. Araştırma kapsamında, Borsa İstanbul'da işlem gören 140 imalat sektörü işletmesinin 2015 – 2020 yıllarına ait gelir tablosu ve bilançolarından yararlanarak hesaplanan finansal oranlar modellerde bağımsız değişken olarak kullanılmıştır. Lojistik regresyon analizi IBM SPSS Statistics 21, yapay sinir ağları yöntemi ise MATLAB (R2021b) programı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Araştırma sonucunda yapay sinir ağları modelinin(%95,7), lojistik regresyon modeline(%92,1) kıyasla finansal başarısızlığı bir yıl önceden tahmin etme gücünün daha yüksek olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
Edirne turizminin lojistik regresyon ile analizi
Tüm dünyada olduğu gibi ülke refahında ve ekonomisinde, sosyal, kültürel ve çevresel gelişiminde büyük önem taşıyan turizm sektörü, Türkiye'de de her geçen gün değişmekte ve gelişmektedir. Değişen turist talebine uygun birçok destinasyon potansiyeline sahip olan Türkiye, dünyadaki önemli turizm noktalarından biridir. Türkiye'de kültür turizminde önde gelen Edirne ili; zengin tarihi değerleri, sınır kenti olması ve doğal değerleri ile turizminin gelişimi açısından önemli bir ayrıcalığa sahiptir. Kültür turizmi için şehre gelen yerli ve yabancı ziyaretçiler dışında her yıl geleneksel olarak yapılan etkinlikler için de özellikle şehre gelen ziyaretçi sayısı oldukça fazladır. Bu çalışmada, Edirne ilini en az bir defa ziyaret eden yerli turistlerin seyahat deneyimlerini, uygulanan anket ile değerlendirmesi istenmiştir. Yapılan değerlendirme sonrası elde edilen veriler ile SPSS 26 programında, İkili (Binary) Lojistik Regresyon Analizi yapılmıştır. Edirne ilini tekrar ziyaret etme ve bir başkasına tavsiye etme niyetini etkileyen faktörler, ikili lojistik regresyon analizi üzerinde incelenmiştir. Yapılan analiz sonucunda yerli turistlerin Edirne'ye tekrar gelmesini etkileyen faktörler; yaş, eğitim durumu, Edirne ilini turizm amaçlı seyahat etme sayısı, en sonki Edirne seyahati memnuniyet düzeyi, doğal alanları ve temiz bir çevreye sahip olmasıdır. Yerli turislerin Edirne ilini bir başkasına tavsiye etmesini etkileyen faktörler ise, eğitim durumu ve en sonki Edirne seyahati memnuniyet düzeyi olarak belirlenmiştir. Analiz sonuçlarının, turist memnuniyetini arttırmak için ilgili turizm paydaşlarına yol göstereceği düşünülmektedir.
Kripto paralara yönelik öğrenci eğilimleri: Gaziantep özelinde bir araştırma
Her geçen gün önemi artan finansal okuryazarlık kavramının bireye, topluma ve ekonomiye doğrudan veya dolaylı etkileri bulunmaktadır. Bunun yanı sıra günümüz dünyasında kripto para birimleri oldukça popüler hale gelmiştir. Kripto paraların risk unsuru taşımasının yanında oldukça yüksek kazanç sunması yatırımcıların ilgisini çekmekte ve her geçen gün kripto para yatırımcı sayısının arttığı görülmektedir. Bu çalışmanın amacı; Gaziantep Üniversitesi'nde öğrenim gören öğrencilerin finansal okuryazarlık ve kripto para okuryazarlık düzeylerini belirlemek ve kripto para piyasalarına katılım sağlayan öğrencilerin katılım durumları üzerinde hangi faktörlerin etkili olduğunu ortaya koymaktır. Bu amaçla toplamda 510 öğrenciye anket uygulanmış olup anket soruları Kümeleme Analizi, Lojistik Regresyon Analizi ve Ki-Kare Testi ile analiz edilmiştir. Bu doğrultuda yapılan analizler neticesinde araştırma kapsamındaki davranışsal eğilimler, sosyo-ekonomik faktörler, finansal okuryazarlık ve kripto para okuryazarlığı olmak üzere toplam 6 faktör ile kripto para piyasalarına katılım durumu arasında ilişki olduğu sonucuna varılmıştır.