Regresyon
Bu konu başlığı altında 66 tez
Firma büyümesinde finans dışı etkiler analizi: TOBB Türkiye 100 firmaları üzerine bir çalışma
Ekonomik nedenlerden dolayı firmalar için büyüme önem taşımaktadır. Bu çalışma, TOBB Türkiye 100 programına 2020 ve 2021 dönemi başvuru yapan firmaların net satış geliri büyümesi esas alınarak büyümelerine ve firmaların başarılı olmasına etki eden dinamiklerin incelenmesini amaçlamaktadır. Bu amaç doğrultusunda, büyüme ve başarılı olma durumlarını anlamaya yönelik 2020 ve 2021 için bağımsız değişkenler ile regresyon ve lojistik regresyon modelleri kurulmuştur. Daha sonra 2020 dönemine başvuruda bulunan firmaların verileriyle elde ettiğimiz regresyon ve lojistik regresyon modelleriyle 2021 dönemime başvuruda bulunan firmaların büyüme oranı ve başarı durumu tahmin edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre çalışan sayısındaki değişimin her iki dönemde de ciro artışını pozitif yönde etkilediği görülmektedir. Firma yaşı arttığında büyüme oranı azalmaktadır. Tarım, ormancılık ve balıkçılık sektöründe faaliyet gösteren firmaların diğer sektörlerdeki firmalara oranla daha az büyüdüğü ve başarılı olma olasılığının daha az olduğu görülmüştür. Doğu Anadolu Bölgesi'nde yer alan firmaların büyüme oranının ve başarılı olma olasılığını İstanbul, Batı Marmara ve Batı-Doğu Karadeniz Bölgelerine göre daha az olduğu tespit edilmiştir. Başarı durumu tahmini için ise oluşturulan 2020 dönemi başarı durumu lojistik regresyon modelinin 2021 dönemi doğru tahmin etme oranı %77 olarak hesaplanmıştır. 2021 döneminde başvuran firmaların verileri ile 2021 yılı başarı durumu lojistik regresyon modelinin doğruluk oranı %81,6 olarak bulunmuştur. Doğruluk oranları kıyaslandığında 2021 dönemi lojistik regresyon modelinin daha iyi bir tahmin modeli olduğu ortaya çıkmaktadır.
Farklı yem bezelyesi (Pisum arvense L.) çeşitlerinde bazı morfolojik ve kimyasal özelliklerin zaman ve toprak üstü biomasına bağlı olarak değişimi
Bu araştırma, Tekirdağ ili Şarköy ilçesi Eriklice mahallesi üretici arazisinde 2020-2022 yılları arasında iki yıl süreyle, Ateş ve Töre yem bezelyesi çeşitlerinde bazı morfolojik ve kimyasal özelliklerin zaman ve toprak üstü biomasına bağlı olarak değişiminin belirlenmesi amacıyla, susuz koşullarda, tesadüf blokları deneme desenine göre 3 tekrarlamalı olarak yürütülmüştür. Araştırmada yem bezelyesinde, bitki boyu (cm), yan dal sayısı (adet), ana sapta yaprak sayısı (adet), yaprak/sap oranı, toprak üstü bioması (mg), ham protein oranı (%), ham selüloz oranı (%), NDF (%), ADF (%), kalsiyum (%), magnezyum (%), fosfor (%), potasyum (%) ve tetani oranının zaman ve toprak üstü biomasına bağlı olarak değişimleri belirlenmiştir. Elde edilen bulgulara göre, ham protein oranı, ham selüloz oranı, NDF, ADF ile mineral madde içeriği (kalsiyum, magnezyum, fosfor ve potasyum oranları) ve tetani oranı bakımından yem bezelyesinin hayvanlar için dengeli yem verebileceği ve bu sonuçların regresyon denklemleri ile açıklanabileceği sonucuna varılmıştır.
Boylamsal verilerde çok düzeyli doğrusal regresyon ve kantil regresyon yöntemlerinin karşılaştırılması
Klasik basit doğrusal regresyon analizi, gözlemlerin bağımsız ve özdeş olduğu varsayımına dayanmaktadır. Bu varsayım hiyerarşik veriler gibi durumlarda karşılanmayabilir. Hiyerarşik verilerde gözlemlerin birbirinden bağımsız olması ilkesinin ihlal ediliyor olması regresyon analizinde yanlı sonuçların ortaya çıkmasına neden olmaktadır. Bu tür sorunların giderilmesi için çok düzeyli modelleme yöntemlerine başvurulmaktadır. Ancak dağılımın çarpık olduğu durumlarda modellemelerde kullanılan yöntemlerin verimliliğinin düşük olması nedeniyle alternatif yöntem olarak kullanılan kantil regresyon modellemeleri geliştirilmiştir. Klasik regresyon koşullarının sağlanmadığı durumlarda avantajlı olan kantil regresyon modelleriyle dağılımın her noktası hakkında bilgi edinilebilmektedir. Bu araştırmada bireylere ait boylamsal üç gözlem değerini içeren farklı örneklem büyüklüğü (50; 500; 1000) ve (hata dağılımlarının çarpıklıklarına göre) farklı dağılımlara sahip veri yapılarında çok düzeyli regresyon (rasgele kesişim ve rasgele eğim modeli) ve çok düzeyli kantil regresyon analiz yöntemlerinin performanslarının karşılaştırılmıştır. Bu amaçla, boylamsal veri setlerinde çok düzeyli regresyon ve çok düzeyli kantil regresyon yönteminde farklı kantil düzeylerinde (0.10; 0.25; 0.50; 0.75; 0.90) farklı örneklem büyüklüklerinde (50; 500; 1000) model veri uyumu değerleri ile mutlak hata ve yanlılık değerleri incelenmiştir. Analizlerde R programının alt paketlerinden olan qrLMM ve nlme ile çok düzeyli kantil regresyon analizi yapılmıştır.
Türkiye ulaştırma sistemlerindeki emisyon değerlerinin analizi ve tahmini
Günümüzde dünya genelinde ulaşım için harcanan enerjinin %95'ten fazlası fosil yakıt kullanan araçlardan oluşmaktadır. Ulaşım sektörü için kullanılan enerji kaynaklarından ortaya çıkan emisyonlar dünya çapındaki emisyonun yaklaşık olarak %20'sine denk gelmektedir. Bu durum çevre kirliliği açısından büyük bir tehdit oluşturmaktadır. Çevre kirliliğinin büyük bir kısmı hava kirliliğinden meydana gelmektedir. Enerji kaynakları ile yapılan çalışmalar sonucunda ortaya çıkan karbondioksit (CO2), hidrokarbonlar, azot oksitler (NOx) ve kükürtlü bileşenler gibi zararlı emisyonların ozon tabakasının delinmesine ve küresel ısınma gibi ülkemiz ve dünya açısından kötü sonuçlara yol açmaktadır. Bu çalışmada, Türkiye'deki ulaştırma sistemlerinden kaynaklanan emisyon değerlerinin analiz ve tahmini yapılmaktadır. Yapılan bu analizler için yapay sinir ağları (YSA), çok değişkenli lineer regresyon (MLR), bulanık mantık ve logaritmik regresyon yöntemleri kullanılmaktadır. MLR yönteminin lineer, interaction ve purequadratic metotları uygulanmaktadır. Analizler korelasyon katsayısı (R), hataların karelerinin ortalaması (HKO) ve yüzde hata ortalaması (YHO) kriterleri baz alınarak değerlendirilmektedir. Sonuç olarak YSA'dan elde edilen R değeri 0,9809, HKO değeri 8 050 363 681 418,75 ve OYH değeri %4,1555 olarak elde edilmiştir. MLR modelinin lineer metodunun R değeri 0,9855, HKO değeri 4 793 845 004 079,31 ve YHO değeri ise %3,7989 olarak elde edilmiştir. Interaction metodunun R değeri 1,0000, HKO değeri 0,000000004839 ve YHO değeri ise %0,0000000001672 olarak elde edilmiştir. Purequadratic metodunun R değeri 0,9900, HKO değeri 3 314 943 364 316,79 ve YHO değeri ise %2,5781 olarak elde edilmiştir. Logaritmik regresyon yönteminin R değeri 0,9872, HKO değeri 4 236 601 138 306,92 ve YHO değeri ise %3,4057 olarak elde edilmiştir. Bulanık mantık yönteminin R değeri 0,9855, HKO değeri 4 895 753 910 316,73 ve YHO değeri ise %4,9089 olarak elde edilmiştir. Elde edilen tahminler sonucunda en iyi sonucu veren yöntem çok değişkenli lineer regresyon yönteminin interaction metodu olarak gözlemlenmektedir.
Modifiye bitümlü karışımların marshall testi akma değerinin bulanık mantık ve regresyon yöntemleri kullanılarak modellenmesi
Ulaştırma yapıları hayatımızın vazgeçilmez bir parçası haline gelmiştir. Bu yapıların tasarımında çeşitli üstyapı türleri kullanılmaktadır. Ülkemizde ise konforlu, gürültü düzeyinin ve maliyetinin düşük olmasından dolayı çoğunlukla tercih edilen üstyapı türü esnek kaplamalardır. Bu tez çalışmasında, zahmetli ve maliyetli bir çalışma süreci gerektiren Marshall stabilite testi deneyleri uygulanarak akma değerleri viskozite, penetrasyon, yumuşama noktası, numunenin havadaki ağırlığı, sudaki ağırlığı, mineral agregalar arasındaki boşluk, boşluk oranı, pratik özgül ağırlığı gibi parametreler kullanılarak tahmin edilmeye çalışılmıştır. Altı farklı regresyon analizi yöntemi ve yapay zeka tekniklerinden biri olan bulanık mantığın iki farklı yöntemi ile akma verileri modellemeleri gerçekleştirilmiştir. Her teknik için 219 modelleme yapılarak toplam on farklı teknik için 2190 tahmin modeli oluşturulmuştur. Ayrıca henüz yeni bir teknik olan SMRGT yöntemi en iyi modellere uygulanmıştır. Elde edilen sonuçların karşılaştırılması yapılarak en iyi modele ulaşılmıştır. Deney verileriyle modellerin sonuçları karşılaştırıldığında bulanık mantık yöntemlerinden elde edilen akma değerlerinin regresyon yöntemlerine göre çok daha iyi sonuçlar verdiği gözlenmiştir. Sonuç olarak Marshall testi akma değerinin SMRGT yöntemi ile oluşturulan modelinin en başarılı sonuçları verdiği tespit edilmiştir.
Kasnak Meşesi'nde meyve verimi ile bazı büyüme özellikleri etkileşimi
Endemik Kasnak Meşesi (Quercus vulcanica Boiss. and Heldr. Ex Kotschy) üzerine gerçekleştirilen bu çalışmada, üç örnek alanda meyve verimi üzerine ağaç boyu, dip çap, göğüs yüksekliği çapı ve tepe çapı özelliklerinin etkisi araştırılmıştır. Çalışma sonuçlarıyla türün silvikültürel ve diğer ormancılık uygulamalarına katkı sağlaması amaçlanmıştır. Ağaç başına ortalama meyve sayıları, örnek alanlarda 135.9, 435.1 ve 183.3 bulunurken, bu alanların genelinde ise 251.4 belirlenmiştir. Meyve verimi bakımından örnek alanlar anlamlı (p<0.05) farklılık göstermiştir. Uygulanan varyans analizi sonuçlarına göre, örnek alanlar ağaç boyu, dip çap ve taç çapı bakımından anlamlı (p<0.05) fark gösterirken, göğüs yüksekliği çapı bakımından benzerlik (p>0.05) ortaya çıkmıştır. Örnek alanların genelinde büyüme özelliklerinin (ağaç boyu, dip çap, göğüs yüksekliği çapı ve taç çapı) meyve verimine pozitif ve anlamlı (p<0.05) etkide bulunduğu tahmin edilmiştir. Regresyon analizi sonuçlarına göre, meyve sayısının tahmininde ağaç boyu ve tepe çapının, diğer özelliklere göre doğruya daha yakın değer verebileceği belirlenmiştir.
Pre-release forecasting of imdb movie ratings using multi-view data
Internet users are no longer the ones who only follow the content, but at the same time they have become the ones who create the content itself. Especially, the social media has become a crucial part of everyday life. This results in having a huge digital footprint for the people on the internet either willingly or unintentionally. People provide enormous data such as thoughts on the current issues, comments on an owned product, opinions about a recently released movie, experiences about the visited places, the political views, and so much more different topics thanks to sharing almost everything on these social media platforms. The existence of such large-scale data attracts many researchers from different areas in order to produce useful outcomes by analyzing it. If such an analysis system is designed properly, it could produce more accurate and precise results than the traditional methods like analyzing the output of the surveys using statistical techniques. These systems could be used in everyday fields such as predicting the urban traffic, detecting the news popularity, the likability of a new product coming onto the market, as well as in the fields like financial sector and politics. Making inferences using such systems have become quite important also for the ever-growing film industry. The film industry has a very important share in the global market, with billions of dollars revenue per year. Therefore, it is very important to increase the profit by predicting the movie success before its release. However, most of the total revenue is generated by the only a very low percentage of films. This also means that most films make a loss. In such a billion-dollar industry, it becomes very significant to make a profitable film. From the film industry's point of view, achieving the knowledge of which factors make a film high grossing is very crucial. Detecting those factors before the release of the movie could help the film producers and the other decision-making people to make more appropriate decisions such as deciding the theater's count in which the movie plays or increasing the promotions to raise the revenue. For instance, it could be expected that the revenue will increase if more theater rents for a movie that is predicted to become successful since more audience could watch this movie. On the contrary, deciding to rent less theater for a movie predicted to become unsuccessful could help to reduce the loss. For all these reasons, predicting the box office gross, hence the success of a movie is a very important step in the film industry. It could be assumed that there is a correlation between the box office gross and movie success. As the success of the film increases, the box office gross also increases. However, this prediction is very challenging because it is difficult to distinguish the factors making a movie successful, and detecting the people's opinion is a very subjective issue. Such predictions could be made by using traditional methods like the Hollywood Stock Exchange. However, these conventional methods are incapable to carry out such a complicated task. Recent studies showed that data mining and machine learning methods yield more accurate results. Thus, forecasting the success of a pre-release movie has become an intriguing research area also for the computer scientists. Machine learning is a computer science field to improve performance on a specific task using existing data, which is also called training data. The aim is to create mathematical models to make inferences from these past experiences. Machine learning heavily makes use of the methods from statistics in order to build these models. In other words, machine learning involves the optimization processes of the parameters of these mathematical models using the training data. Most of the time machine learning is associated with data mining. Data mining is the application of machine learning methods on large datasets. There is a wide range of application fields of data mining, from detecting the frauds in the finance sector to predicting the house prices for real estate agents; from the medical researches to autonomous vehicles. Predicting movie success for the film industry is one of these various fields too. Predicting the audience ratings of movies before their releases underlies this study. It could be also said that the aim of this study is to build an effective predictive model to solve this regression problem. It is a regression problem because the predicted movie audience rating value is a scalar value rather than a discrete value as in classification problems. Although there are different studies in this field, some of them only utilized from metadata of the movie, whereas recent studies focused on gathering these metadata with social media data to improve prediction results, it is still needed to make extensive analysis and increase performance for predictions. Also, many of the studies explored the box office prediction performance either treated it as a classification or regression problem. However, there were few studies on predicting the taste of movie audiences. Furthermore, many existing studies did not collect enough and recent data. This study aims to take previous studies a step further by finding a proper way to bring together different data sources and increasing the performance results by utilizing different machine learning methods such as Factorization Machines. In this study, it is aimed to explore the use of Factorization Machines in order to predict movie success by predicting IMDb ratings of newly released movies and compare it with different machine learning methods by combining movie metadata with social media data. Also, it is investigated which features have more impact on the movie rating prediction process and how these features coming from different data sources could be used together. Several prediction algorithms were used to solve the movie audience rating prediction problem and to compare the results with the proposed Factorization Machines approach. Linear Regression, Support Vector Regression, K-nearest Neighbors Regression, Multilayer Perceptron Regression, Random Forest Regression, and Gradient Boosting Tree Regression are the predictions algorithms that were used for comparison throughout this study. In this study, a novel approach was developed based on Factorization Machines which combines movie metadata with social media data in order to improve the prediction accuracy of movie ratings before its release. Factorization Machines are an extended version of factorization models. Factorization Machines could combine the advantages of typical machine learning approaches like Support Vector Machines and Linear Regression with factorization models in order to get rid of the drawbacks from these methods. Factorization Machines could be applied both classification and regression problems. There is not an existing dataset which includes the movie metadata and social media data as required. Also, there is not any framework to gather movie data from different sources. Therefore, a framework was developed to gather data from different sources and generate a custom database as the first step of this study. It becomes possible to gather more data by adjusting the input parameters like release date range, language, and region thanks to this framework. Many different data sources such as TMDb, IMDb, Twitter, and Wikipedia were used. These sources provide APIs in order to access their data with specific parameters instead of providing the data with easy-to-use certain text file formats. Therefore, different wrappers were developed for accessing these APIs throughout this study. In this study, it was also explored that how using different feature sets together affects the prediction performance, while exploring the effect of using Factorization Machines approach on this regression problem. Therefore, the features were grouped by their data sources, metadata and social media, and their data types, continuous and discrete values, in order to decide which group of data results in better performance. After all, 6 different feature sets were used to feed the models according to this grouping process. Multivariate Linear Regression is used in many previous studies since it is easy to implement and interpret. Therefore, Multivariate Linear Regression method is selected as the baseline method for performance comparisons with Factorization Machines. In order to calculate performance metrics, 10-fold cross-validation was used by randomly dividing the training data. The performance metrics were calculated as the average of the metrics from these folds. The mean square error (MSE) and coefficient of determination (R2 score), both are the most common performance evaluation metrics, were used as the performance metrics. The best performance metric was achieved an MSE 1.19 and R2 score 0.88 by using the Factorization Machines approach with both continuous and discrete features together for movie metadata and social media. Although there is an improvement by using Factorization Machines approach compared with Linear Regression approach, it is still needed to be enhanced. The experimental results show that Factorization Machines approach increases the performance using continuous and discrete metadata features together. The combination of movie metadata and social media data slightly changes the performance for predicting movie rating outcomes. Factorization Machines approach has also promising results for movie rating prediction as it can characterize latent factors for movie metadata and social media data. Our proposed method improves the prediction accuracy compared to the traditional methods.
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.
Trading strategy based classification on cryptocurrency price prediction
These days, the price prediction of cryptocurrencies, which is one of the main topics discussed in the media, is considered as a difficult problem when the volatility and high risk is taken into account. In this study, classification and regression algorithms have been developed and compared with the time series model on the question of whether it will increase more than different threshold values in the next 24 hours by using different indicators as support and resistance levels, highest low opening and closing prices or not. One of the most important results obtained is that the use of limited data to cover a certain period, rather than the use of all data, gives better metric results.
Türkiye'deki bankacılık sektörüne stress testi uygulaması
Tüm dünyada yaşanılan Covid-2019 salgını neticesinde gerçekleşme ihtimali düşük görülen risklerin piyasaları etkileme potansiyellerinin çok yüksek derecelere ulaşabildiği gözlemlenmiştir. Çalışmada, Türkiye'deki bankacılık sektörünün makroekonomik şoklara ne derece dayanıklı olup olmadığı regresyon analiziyle analiz edilmeye çalışılacaktır. Çalışmada, beklenen ve beklenmeyen kayıpları göz ardı etmeden potansiyel kara odaklanılmıştır. Literatürden farklı olarak gecikme oranları üzerinden analiz yapmak yerine net kar üzerinden analiz yapılmıştır. Net karın bağımlı değişken olduğu ekonomik modelde stres testi uygulanmak suretiyle makroekonomideki değişimlerin Türkiye'deki bankacılık sektörünün net karını nasıl değiştirdiği analiz edilmeye çalışılmıştır. Stres testi Monte Carlo benzetimi kullanılarak 10,000 senaryo ile yapılmıştır. Yapılan çalışma neticesinde bankacılık sektörü net karını; GSYH, döviz kuru ve faizin etkilediği gözlemlenmiştir. Türkiye'deki bankacılık sektörünün net karını yüzde 144.11'e kadar artıran ve yüzde 53.83'e kadar düşüren finansal iklim koşulları belirtilmiştir. İş bu sebeple; bu çalışma, Türkiye'deki bankacılık sektörüne yatırım yapmak isteyenlere önemli katkılar sağlayacaktır.
Kayıp veri ile baş etme yöntemlerinin güvenirlik kestirimleri üzerine etkisi
Bu çalışmada farklı test uzunluklarında, farklı örneklem büyüklüklerine sahip veri setlerinden farklı oranlarda kayıp veri içeren veri setleri oluşturularak, bu veri setlerine uygulanan kayıp veri yöntemlerinin güvenirlik kestirimi üzerine etkisi incelenmiştir. Bunun için 20 ve 40 soruluk 200, 500 ve 1000 kişilik örnekleme sahip yapay veri setleri oluşturulmuştur. Her bir veri setinin Cronbach alfa ve MTK temelli ampirik güvenirlik katsayısı hesaplanıp referans değerler olarak kullanılmıştır. Sonrasında veri setleri, tamamen rassal olarak kayıp mekanizmasına sahip olacak şekilde %5, %10 ve %20 oranlarında eksiltilip yeni veri setleri oluşturulmuştur. Oluşan veri setleri dizin silme (DS), sıfır atama, regresyon atama (RA), çoklu atama (ÇA) ve beklenti maksimizasyonu (BM) yöntemleriyle tamamlanmış ve güvenirlik katsayıları kestirilmiştir. Yapılan analizler sonucunda referans değerler ile farklı kayıp veri yöntemleriyle tamamlanmış veri setlerinin güvenirlikleri arasında anlamlı bir farklılık bulunmadığı, ancak referans değerlere en yakın sonuçları regresyon ve çoklu atama yöntemlerinin verdiği görülmüştür. Sıfır atama yönteminin referans değerlere en uzak kestirimleri verdiği elde edilen sonuçlar arasındadır.
Yarı en küçük kareler regresyonu yönteminin farklı çalışan korelasyon yapılarına ilişkin sonuçların karşılaştırılması ve sağlık alanında uygulaması
Bu çalışmada, Genelleştirilmiş Kestirim Eşitliklerinin (GEE) genişletilmesi ile elde edilen Yarı En Küçük Kareler Regresyonunun (QLS) tanıtılması ve yapılan uygulamalardan elde edilen QLS ve GEE sonuçlarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. QLS, ülkemizde yaygın olarak kullanılmayan bir yöntemdir. Bu yöntem iki aşamalı bir hesaplamaya dayalı ilişkili bir veri analiz yöntemidir. Çalışmanın amaçları çerçevesinde sağlık alanına ilişkin olarak gerçek veri ve benzetim çalışması ile elde edilen veriler ile analizler yapılmış, sonuçlar değerlendirilmiştir. Gerçek veri ile yapılan çalışmada; ortodontik tedavi görmüş 38 hastanın 114 gözlemi kullanılarak, 4 sonuç değişkeni üzerinde zaman ve grup değişkenlerinin etkileri araştırılmıştır. Benzetim çalışmasında, belirlenen 3 korelasyon yapısı ve 3 farklı değeri için 1000 tekrarlı 9 veri seti üretilmiş, bu veri setleri üzerinde 4'er adet çalışan korelasyon yapısı uygulanarak elde edilen 36 durumlu sonuçlar değerlendirilmiştir. Çalışmalar sonucunda, benzetim çalışmasına göre; genel olarak kestirimlerin etkinliği bakımından QLS'nin GEE'ye göre üstünlük gösterdiği, GEE ve QLS sonuçları karşılaştırmalarının daha iyi yapılabilmesi için "Markov" çalışan korelasyon yapısının QLS'de olduğu gibi GEE'de de uygulanabilir olması gerektiği, gerçek veri ile yapılan uygulama kapsamında; QLS'de kullanılan çalışan korelasyon yapıları içinde en yüksek korelasyon değerinin "Markov" çalışan korelasyon yapısı ile elde edildiği, bütün sonuç değişkenleri üzerinde grup değişkeni olarak yer alan tek çene cerrahisi ve çift çene cerrahisinin bir öneminin olmadığı, hem gerçek veri hem de benzetim ile edilen veri setlerinde; "Tri-diagonal" çalışan korelasyon yapısının uygulanmasında GEE için yakınsama sorunu oluşurken, QLS'de bu sorunun oluşmadığı sonuçları elde edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Regresyon, Genelleştirilmiş Kestirim Eşitlikleri, Yarı En Küçük Kareler Regresyonu, Markov Korelasyon Yapısı.
Polinom regresyonuyla olası ekstrem aylık ortalama hava sıcaklığı tahmini
19. yüzyılın sonlarından bu yana küresel ısınmada yaşanan artış, ekstrem sıcaklık olaylarının gözlenme süresini arttırmış, sıcak hava dalgalarının frekans ve yoğunluğunun artmasına neden olmuştur. Sıcaklıkta görülen bu değişimler iklim sistemlerinde ve hidrolojik döngüde değişikliklere sebep olmuştur. Bu değişiklikler afetlere ve ekonomik zararların oluşmasına sebep olmaktadır. Bu nedenle sıcaklığın davranışını tahmin edebilmek önemli bir konu haline gelmiştir. Bu çalışmada, Türkiye'deki meteoroloji istasyonlarındaki gözlenen hava sıcaklığı verilerindeki eksik kısımlar SPSS programı kullanılarak, beklenti maksimizasyonu yardımıyla tamamlanmıştır. Daha sonra polinom regresyonunu kullanan bir yazılım olan PolReg ile gelecekte gerçekleşmesi muhtemel ekstrem aylık ortalama hava sıcaklıkları, %95 güven aralığı sınırları içerisinde yılın her ayı için tahmin edilmiştir. Böylece, Türkiye genelinde hava sıcaklıklarının hangi bölgede hangi değerlere kadar yükselebileceği konusunda öngörü oluşturulması amaçlanmıştır. Türkiye'nin çeşitli yerlerindeki 82 adet meteoroloji gözlem istasyonun ortalama hava sıcaklık değerleri kullanılarak yıldaki 12 ay için beklenen muhtemel maksimum değerler tahmin edildikten sonra bu tahminler, ArcMap programında ters mesafe ağırlıklı yöntem ile her ay için Türkiye ekstrem aylık ortalama hava sıcaklığı haritaları oluşturulmuştur.
Stratejik insan kaynakları yönetiminin firma performansına etkisi: Bir alan araştırması
Günümüzün yoğun rekabet ortamında faaliyet gösteren firmaların taklit edilemez tek kaynağı durumundaki insan kaynaklarının yönetimine stratejik bir boyut kazandıran Stratejik İnsan Kaynakları Yönetimi'nin firma performansını artırmadaki önemi ve rekabet avantajına olan katkısı giderek daha fark edilir hale gelmektedir. Bu araştırmada, Regresyon Analizi Yöntemi ile "Stratejik İnsan Kaynakları Yönetiminin Firma Performansına Etkisi" açıklanmaya çalışılmıştır. Osmaniye Organize Sanayi Bölgesine kayıtlı 49 firmadan elde edilen veriler ile yapılan Basit Regresyon Analizi sonuçlarında Stratejik İnsan Kaynakları Yönetiminin Firma Performansını anlamlı ve pozitif ama düşük düzeyde etkilediği sonucuna ulaşılmıştır. Çoklu Regresyon Analizi sonuçlarında ise Stratejik İnsan Kaynakları Yönetimi Yatay ve Dikey Boyutlarında yapılan çalışmaların Firma Performansı alt boyutlarında Örgütsel Performansı ve Toplumsal Performansı düşük düzeyde etkilediği sonucuna ulaşılmıştır. Stratejik İnsan Kaynakları Yönetimi Yatay ve Dikey Boyutları ile Tüketicilerle İlgili Performans, Finansal Performans ve Çalışanlarla İlgili Performans arasında kurulan regresyon modelleri ise anlamlı bulunamamıştır.
A study on the skill premium and informality
Skill premium as defined by the ratio of the skilled labor wage to the unskilled labor wage is said to be explained by the relative labor ratio and the equipment-skill ratio. In this paper, the relation between the skill premium and the size of the informal sector is observed and a positive relation has been found, based on the regression results. A dynamic stochastic general equilibrium model is also set up in order to observe the relation between these variables. According to the model results, a higher skill premium occurs when the size of the informal sector is lower. Although it seems contradictory to the regression results, it is believed to be associated with the higher level of output produced in the low informal sector case. The effect of the informal sector size on the way skill premium is affected by productivity shocks is observed and it has been found that a greater size of informal sector causes skill premium to be affected more from the neutral productivity shocks. On the other hand, a lower level of informal sector causes skill premium to be affected more from the investment-specific productivity shocks.
Sosyal hizmet ortamının restoran imajına etkisi
Hizmet sektörlerinde hizmet ortamının imaj üzerine etkisi araştırılırken, sosyal hizmet ortamının geri planda kaldığı görülmüştür. Hizmet sektörü insan faktörünü temel alan bir sektör olduğundan, insan faktörünün (çalışanlar, müşteriler, kalabalık ve ilişki) imaj üzerindeki etkisinin incelenmesi gerekliliği ortaya çıkmıştır. Bu çalışmanın temel amacı, sosyal hizmet ortamının restoran imajına etkisini belirlemektir. Amaç doğrultusunda hazırlanan anket formu ile; 01 Haziran 2021 ile 15 Kasım 2021 tarihleri arasında Eskişehir'de faaliyet gösteren birinci sınıf restoranlarda yemek yiyen 392 kişiden veri toplanmıştır. Elde edilen veriler bilgisayar ortamında SPSS 22.0 istatistik paket programı aracılığıyla korelasyon ve regresyon analizleri ile değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar; müşterilerin restoran çalışanlarına, müşterilerine ve restoranda kurulan ilişkilere dair olumlu düşüncelere sahip olduklarını, restoranı sosyal açıdan kalabalık bulmadıklarını ve restoranın imajına yönelik olumlu algılarının olduğunu göstermiştir. Sosyal hizmet ortamı boyutlarından çalışanlar, müşteriler ve ilişki boyutu ile restoran imajı arasındaki korelasyon katsayıları pozitif ve anlamlı bulunduğundan; katılımcıların restoranlardaki sosyal hizmet ortamına ilişkin algılamaları olumlu oldukça, restoran imajı algılarının da olumlu yönden artacağı söylenebilir (p<0,01). Bununla birlikte; sosyal kalabalık boyutu ile restoran imajı arasındaki ilişki anlamlı bulunamamıştır (p>0,01). Araştırmada sosyal hizmet ortamının restoran imajı üzerindeki etkileri regresyon analizi ile incelenmiştir. Analiz sonucunda; çalışanlar, müşteriler ve ilişkinin restoran imajını etkilediği ortaya çıkmıştır. Bununla birlikte, restoran imajını etkileyen en önemli unsurun, ilişki (müşteri çalışan arasındaki etkileşim/ilişki) olduğu belirlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Sosyal hizmet ortamı, imaj, restoran.
Beyaz eşya sektöründe satış tahmini: Bir veri madenciliği uygulaması
Büyüme hedefi olan ve sürekli gelişmeyi hedefleyen firmaların hayatta kalarak varlığını sürdürmeleri için; yeni öngörüler, stratejiler ve en önemlisi onlara yol gösterebilecek veri analizlerine ihtiyaç duymaktadırlar. Bu analizler sayesinde firmalar, yoğun rekabet ortamında hızlı ve en doğru kararı verebilir durumda olabileceklerdir. Varlıklarını devam ettirebilmek isteyen üreticiler, bir yandan artan müşteri beklentilerini karşılamak isterken bir yandan da maliyetlerini en az seviyede tutmayı amaçlamaktadırlar. Firmalar içinde bulundukları mevcut yapı öncesine bir yolculuk yaptıklarında, karar mekanizmalarını daha doğru kullandıklarını düşünerek hareket ederler. Bu sebepledir ki, deneyimler bizlere her zaman doğru yolu gösterir sözü bu noktada kanıtlanabilir nitelikte olmaktadır. Bu çalışmada, firmaların geçmiş yıllara ait ciro ve karlılık durumu analiz edilerek veri madenciliği teknikleri içerisinde yer alan; yapay sinir ağı, destek vektör makineleri ve regresyon ile doğru sonuca ulaşması hedeflenmektedir. Önceki yılların verileri analiz edilerek, yeni bir yılın verileri hakkında ön görü sahibi olmak hedeflenmektedir. Bu doğrultuda, geliştirilebilecek stratejiler sonucunda karlılık seviyesinin artacağını düşünmemek elde değildir. Bu çalışmada amaçlanan, bu doğrusal düşünceyi matematiksel olarak ispatlayarak hedefe sağlam adımlar ile ilerleyebilmektir. Durumun kanıtlanabilmesi amacıyla, beyaz eşya sektöründe faaliyet gösteren firmanın; sevk verileri bağımlı değişken, reel kesim güven endeksi, gayri safi yurtiçi hasıla, sanayi üretim endeksi, evlenme oranı, tüketici güven endeksi ve ekonomi güven endeksi ise bağımsız değişken olarak aylık bazda alınmıştır. Veriler uygulama aşamasında, Weka programında test edilmiştir. Satış tahminleri üç ayrı yöntem ile ayrı ayrı test edilmiş ve sonuçlar birbirleri ile kıyaslanmıştır.
Banka kredi müşterilerinin sınıflandırılması: Panel veri lojistik regresyon analizi yaklaşımı
Girişimler için öncelikli finansman aracı olan krediler ekonomik aktiviteler için oldukça önemlidir. Kredi vermeye yetkili birimler, kredi verme sürecinde kararlarını olumlu ya da olumsuz etkileyecek faktörleri bilmek isterler. Bu çalışmada seçilmiş bir grup değişken, kredi verme sürecine ilişkin kararlara etkileri yönünden değerlendirilmiştir. Çalışmada ayrıca geleneksel yöntemlere alternatif olarak panel veri yaklaşımı kullanılmıştır. Böylece kredi talep eden girişimlerin tarihsel değişimi de göz önüne alınarak kredi kararlarının daha sağlıklı bir zeminde verilmeye çalışılması amaçlanmıştır.
Örgüt kültürü ile örgütsel yapı arasındaki ilişkinin iki farklı ulusa ait işletmeler üzerinde karşılaştırmalı analizi
Bu çalışmanın amacı, Türk ve Japon işletmelerde örgüt kültürü ile örgüt yapısı arasındaki ilişkinin incelenmesidir. İki farklı ulusa aitişletmenin örgüt yapısı boyutlarının örgüt kültürü boyutlarına olan etkisi tespit edilmeye çalışılmıştır. Araştırmanın evreni, Türkiye Odalar ve Borsalar Birliği internet sayfasında ''Yabancı Sermayeli Üretici Firmalar Japonya'' başlığı altındaki 13 firma ve Japon menşeili firmalarla benzer sektörlerde seçilen Çorum İli Organize Sanayi Bölgesi'ndeki 13 firmada görev yapan yöneticilerden oluşmaktadır. Örneklem ise Japon işletmelerde çalışan 33 yönetici ve Türk işletmelerde çalışan 35 yönetici olmak üzere toplamda 68 kişiden oluşmaktadır. Elde edilen bulgular SPSS bilgisayar programında, istatistiksel yöntemler regresyon analizi kullanılarak hesaplanmıştır. Analiz sonucunda, Türk ve Japon işletmelerinde benzerliklerden çok farklılıklar tespit edilmiştir. Sadece formalleşme düzeyi ile uyum yeteneği ve departmanlaşma düzeyi ile vizyon arasında benzerlik görülmüştür. Türk işletmelerinde elde edilen veriler doğrultusunda örgüt kültürü ile örgüt yapısı arasındaki ilişki pozitif yönlü olarak belirlenirken Japon işletmelerinde çoğunlukla ilişkilerin anlamsız olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Anahtar Kelimeler: Örgüt Kültürü, Örgüt Yapısı, Regresyon
Mekansal ekonometri analizi ile Türkiye'de istihdamın belirleyicileri
Bölgesel olarak yapılan çalışmalar son dönemlerde yaygın hale gelmiştir. Coğrafi olarak birbirine yakın yerler arasındaki ilişkinin analizi için klasik ekonometrik yöntemlerin kullanımının yetersiz olmasıyla mekansal ekonometri analizi geliştirilmiştir. Mekansal otokorelasyon ve mekansal heterojenlik özellikleriyle mekansal ekonometri analizi, çevresel etkileri modele dahil etmektedir. Bölgesel analizlerde yaygın olarak kullanılan mekansal ekonometri analizi, bilgisayar programlarının da ilerlemesiyle daha çok kullanılmaya başlanmıştır. Bu bağlamda çalışmada, mekansal ekonometri tekniği anlatılmış, çalışma sonunda Türkiye için önemli bir konu olan istihdam üzerinde etkisi olan faktörler, yakınlık faktörü de modele dahil edilerek analiz edilmiştir. Çalışmada Türkiye'nin 81 iline ait 2020 yılı verileri ile mekansal yatay kesit analizi yapılmıştır. İstihdam değişkeni bağımlı değişken; okuma ve yazma bilmeyenlerin sayısı, lisans mezunu sayısı, nüfus, net göç hızı, doğalgaz tüketim sayısı, işsizlik sayısı ve kişi başına düşen gayrisafi yurt içi hasıla değişkenleri ise bağımsız değişkenler olarak değerlendirilmiştir. Değişkenler arasındaki ilişkinin yönü incelenirken aynı zamanda mekansal etki olup olmadığı analiz edilmiştir. Mekansal etkinin olduğu bölgeler Moran I test istatistiği ve LISA test istatistiği ile analiz edilmiştir. Pozitif yönde mekansal otokorelasyon olduğu tespit edilmiştir. İstihdamı etkileyen faktörlerin analizi için uygun mekansal model mekansal hata modeli olarak belirlenmiş, değişkenler arasındaki korelasyonun yönü analiz edilmiş ve iktisadi olarak değerlendirilmiştir. Anahtar Kelimeler: İstihdam, Mekansal Ekonometri, Mekansal Regresyon Modelleri, Spesifikasyon Testleri, Türkiye'de İstihdam.
Hanehalkı tüketim harcamalarının parametrik olmayan regresyon yöntemi ile tahmini: Türkiye örneği
Değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek için sıklıkla kullanılan geleneksel parametrik regresyon yöntemlerinde, bu ilişkinin fonksiyonel formu önceden belirlenmekte ve bu fonksiyonel formun parametrelerinin tahmin edilmesi amaçlanmaktadır. Parametrik olmayan regresyon yöntemlerinde ise, ilişkinin fonksiyonel formu açık bir şekilde belirlenmeden doğrudan regresyon fonksiyonunun tahmin edilmesi amaçlanmaktadır. Bu nedenle parametrik olmayan regresyon yöntemleri araştırmacılara değişkenler arasındaki ilişkiyi ortaya çıkartmada esneklik sağlamaktadır. Bu çalışmada, hanehalkı zaruri tüketim harcamaları, hanehalkı kullanılabilir geliri ve OECD tanımlı hanehalkı büyüklüğü arasındaki ilişkiyi ortaya çıkartmak için parametrik olmayan bir regresyon yöntemi olan LOESS regresyon yöntemi ve 2012 yılı TÜİK Hanehalkı Bütçe Anketinden alınan veriler kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar göstermektedir ki, düşük gelir grubundaki hanelerin birey sayısı artarken, hanehalkı zaruri harcamaları önce hızlı bir şekilde artmakta ardından bu artış bir miktar azalmaktadır. Yüksek gelir grubunda ise hanehalkı birey sayısı artarken hanehalkı tüketim harcamalarında bir miktar azalma gözlemlenmektedir.
AB ülkeleri ve Türkiye'nin kamu borçlarının Maastrıcht mali disiplin kriterlerine uyumu açısından yakınsama analizi yöntemi ile incelenmesi
II. Dünya Savaşı sonrası Avrupa'da bir barış ortamı yaratmak için başlatılan ekonomik birleşme çabaları sonucu 1951'de, Paris Antlaşmasıyla Avrupa Kömür ve Çelik Topluluğu oluşturulmuştur. 1957'de Roma Antlaşması ve altı ülkenin katılımıyla (Almanya, İtalya, Hollanda, Belçika, Lüksemburg ve Fransa) Avrupa Ekonomik Topluluğu (AET) ve yine aynı yıl içerisinde Avrupa Atom Enerji Topluluğu (EURATOM) kurulmuştur.Topluluk önemli ölçüde dinamizm gösterdikçe katılımlar da artmış ve üye ülke sayısı 27'ye yükselmiştir.1963'te Ankara Antlaşması'nı imzalayan Türkiye ise 1987 yılında üyelik başvurusunda bulunmuş, 3 Ekim 2005'te müzakere çerçeve belgesinin kabulü ile resmen müzakere sürecine başlamaya hak kazanmıştır.Ekonomik Parasal Birliğin gerçekleştirilmesi için 1 Kasım 1993 tarihinde yürürlüğe giren, üye ülke ekonomileri arasındaki farklılıkların giderilebilmesini teminen, bazı makro büyüklükler açısından, ?Maastricht Kriterleri? olarak adlandırılan yakınlaşma kriterleri tespit edilmiş ve bunlara uyulmaması durumunda uygulanacak yaptırımlar belirlenmiştir.Maastricht Kriterleri Avrupa Birliğine üye ülkelerin uyması gereken şartları ifade ederken, Kopenhag Ekonomik Kriterleri ise Avrupa Birliğine üye olmak isteyen aday ülkelerden istenen şartları ifade etmektedir.Bu çalışmada Maastricht Mali Disiplin Kriterlerinden Borç Stoku Kriteri açısından Avrupa Birliği ülkeleri ve Türkiye'nin durumu incelenmiştir.Birinci bölümde, genel olarak bütçe açığı ve borçlanma kavramlarından bahsedilmiştir. Bunların çeşitleri, nedenleri ve yönetimi incelenmiştir.İkinci bölümde Maastricht Antlaşması ve yakınlaşma kriterleri incelenerek, Avrupa Birliği ülkeleri ile Türkiye'deki durum tablolarla değerlendirilmiştir.Üçüncü ve son bölümde Avrupa Birliği ülkeleri ve Türkiye arasında Borç Stoku ve GSYH için yakınsama analizi yapılarak sonuçlar değerlendirilmiştir.Anahtar Kelimeler: Kamu Borçları, Maastricht Kriterleri, Yakınsama
Annan Planı çerçevesinde Kuzey Kıbrıs Türk Cumhuriyeti'nde reel gayri safi yurtiçi hâsıla ile inşaat sektörü ve konut sahipliği sektörü arasındaki ilişki
Bu çalışmada, 1977-2018 yılları arasında Annan Planı kaynaklı ortaya çıkabilecek yapısal değişiklikler göz önünde bulundurularak Kuzey Kıbrıs Türk Cumhuriyeti'nde reel GSYİH, inşaat ve konut sahipliği sektörleri arasındaki uzun dönemli ilişki araştırılmış ve tahmin edilmiştir. Bu amaçla, yıllık verilere Lee ve Strazicich (2003) birim kök sınaması uygulanarak, zaman serisi verilerinde yapısal kırılmalar olarak meydana gelebilecek çoklu yapısal değişiklikler varlığında serilerin durağanlık özellikleri incelenmiştir. Özellikle Annan Planı'nı gösteren yapısal kırılmaları gösteren birim kök sınamalarının yapılmasından sonra, ilk olarak Pesaran vd. (2001)'in uzun dönem ilişkisinde yapısal kırılmalara izin verecek şekilde gecikmesi dağıtılmış otoregresif (ARDL) model yöntemi uygulanmış ve eşbütünleşme ilişkisi bulunmuştur. İkinci olarak Johansen vd. (2000)'nin uzun dönem ilişkisinde yapısal kırılmalara izin veren eşbütünleşme yöntemi uygulanmış ve sistemde bir eşbütünleşik vektör olduğu bulunmuştur. Üçüncü olarak, reel GSYİH, inşaat ve konut sahipliği sektörleri arasındaki doğrusal regresyon ilişkisi, içsel olarak regresyon ilişkisindeki yapısal kırılmaları içeren Bai ve Perron (1998, 2003a) yaklaşımı kullanılarak tahmin edilmiştir. Pesaran vd. (2000) yaklaşımından sonuç alınamamıştır. Diğer her iki yaklaşım için de, Annan Planı'nın reel GSYİH, inşaat ve konut sahipliği sektörleri arasındaki ilişkide anlamlı bir yapısal olarak yer aldığı ve Kuzey Kıbrıs Türk Cumhuriyeti'nde inşaat ve konut sahipliği sektörlerinin reel GSYİH üzerinde pozitif etkilere sahip oldukları bulunmuştur.
Refah iktisadı bağlamında optimal vergi arayışı: Türkiye örneği
Normatif iktisat içerisinde yer alan refah iktisadı, sosyal refahı en üst düzeye çıkaracak politika önerileri geliştiren bir bilim dalıdır. Refah iktisadı, kaynak dağılımında etkinlik ve kaynak dağılımında adalet unsurlarını toplumsal refahın belirleyicisi olarak kabul etmekte olup, etkin kaynak dağılımının ve adil bölüşümün nasıl olması gerektiğini araştırmaktadır. Sosyal refahın belirleyicileri kabul edilen etkinlik ve adalet arasında mutlak bir ikame ilişkisi söz konusudur. Etkinliğin sağlanmasına yönelik geliştirilen politikalar, adaletin arka planda kalmasına neden olurken, adaletin tesisine yönelik geliştirilen politikalar ise etkinliğin arka planda kalmasına neden olmaktadır. Bu nedenle refah iktisadı bu iki kriter arasında toplum tarafından kabul edilebilir bir denge kurmaya çalışmaktadır. Refah iktisadından hareketle, vergilemeye ilişkin etkinlik ve adalet arasındaki bu denge arayışı, optimal vergileme kapsamında sistematize edilmektedir. Optimal vergilemeyle toplumun vergilemeye ilişkin tercihleri belirlenmeye çalışılmaktadır. Yani, optimal vergileme arayışları kapsamında, toplum refahına uygun bir vergilemenin nasıl olması gerektiği araştırılmaktadır. Toplumun vergilemeye ilişkin tercihini en iyi şekilde ortaya koymaya çalışan optimal vergileme, sosyal refahın en üst düzeyde sağlanmasına hizmet etmektedir. Bahsi geçen bu bilgiler doğrultusunda çalışmanın amacını; vergilemeye ilişkin toplum tercihlerinin belirlenmesi ve adalet, etkinlik ve optimal vergilemenin sosyal refah üzerindeki etkisinin tespit edilmesi oluşturmaktadır. Çalışmanın amacından hareketle, Türkiye özelinde bir araştırma yapılmıştır. Bu araştırma kapsamında anket yönteminden faydalanılmış ve 1200 örneklem sayısına ulaşılmıştır. Anket yönteminden elde edilen veriler SPSS paket programı yardımıyla istatistiksel analizlere dahil edilmiştir. Bu kapsamda ilk olarak ölçeğe ilişkin güvenilirlik ve faktör analizi yapılmıştır. Devamında farklılık testleri, korelasyon ve regresyon analizi yapılmıştır. Yapılan analizlerden hareketle toplumun optimal vergilemeye ilişkin tercihinin adalet temelli vergileme yönünde olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca araştırma kapsamında sosyal refahın optimal vergileme aracılığıyla artırılabileceği tespit edilmiştir.