Ülkelerin gelişmişlik düzeyini tek başına milli gelirdeki artışla açıklamanın mümkün olmadığını ileri süren Amartya Sen tarafından geliştirilen İnsani Gelişmişlik İndeksi, hesaplamaya sağlık, eğitim ve gelir bileşenlerini de dahil etmektedir. Birleşmiş Milletler Kalkınma Programı (UNDP) tarafından ilk kez 1990 yılında hazırlanan İnsani Gelişmişlik Raporları ile sunulmaya başlanan ülkelerin İnsani Gelişmişlik İndeksi değerleri; Doğumda Yaşam Beklentisi", "Beklenen Okullaşma Yılı", "Ortalama Okullaşma Yılı" ve "Kişi Başına Düşen Gayri Safi Milli Gelir" olmak üzere dört kriter kullanılarak ölçülmektedir. Çalışmada, ülkeleri gelişmişlik düzeylerine göre sınıflandırmak için yukarıda belirtilen dört kritere dayalı ve 188 alternatiften oluşan bir model sunulmuştur. UTADIS tekniği sıralı sınıflandırma problemlerinde başarılı bir şekilde kullanıldığı için ülkelerin doğru gruplamasının bu teknikle tespit edilmesi hedeflenmiştir. Çalışma literatürde az bir uygulama alanına sahip UTADIS tekniğinin ülkelerin İnsani Gelişmişlik İndeksi değerlerine uygulanması açısından bir ilki temsil etmektedir. Uygulanan UTADIS modeli ile 188 alternatifin 111'i UNDP'nin yaptığı gruplama ile aynı sınıflandırılırken, 77'si farklı bir grupta sınıflandırılmıştır. UTADIS analizi sonuçlarına göre birçok ülkenin sınıflandırmasının güncellenmesi gerektiği gözlemlenmiştir.
Ekonomik büyümenin askeri harcamalar üzerindeki etkisi ve bu iki değişken arasındaki ilişki uzun zamandır üzerinde çok sayıda araştırmanın yapıldığı bir konudur. Özellikle soğuk savaşın sona ermesi ve Sovyetler Birliği’nin dağılması ile birlikte NATO’yu oluşturan ülkelerin askeri harcamalarının durumu daha da ilgi çekici hale gelmiştir. Stockholm Uluslararası Barış Araştırma Enstitüsü’nün (SIPRI) verilerine göre 2021 yılı askeri harcamaları 2.113 milyar ABD doları olarak gerçekleşmiştir. Bu rakam 1994 yılından beri artış göstermektedir. Askeri harcamalar ile ekonomik büyüme ve ülke nüfusu arasındaki ilişki son yıllarda hem politika yapıcılar hem de araştırmacılar tarafından ciddi olarak incelenmektedir. Askeri harcamaların ekonomiye hem olumlu hem de olumsuz katkıları vardır. Kamu harcamaları içinde önemli bir paya sahip olan askeri harcamalar büyümeyi canlandırma potansiyeline sahiptir. Diğer taraftan büyümede ve nüfusta yaşanacak artışların da askeri harcamaları etkilemesi doğaldır. Çalışmada Askeri Harcamalar (ME), Gayri Safi Yurt İçi Hasıla (GDP) ve Nüfus (POP) değişkenlerine ait gözlemler 26 NATO ülkesi için 1997 ile 2021 yılları arasında 25 yıllık olarak toplanarak 650 adet gözlem içeren dengeli bir panel veri seti oluşturulmuştur. Çalışmada sırasıyla yatay kesit bağımlılık, birim kök, ARDL ve hata düzeltme testleri yapılmıştır. Değişkenlerin tamamının düzeyde durağan olmadığı ve farklı derecede tümleşik seriler olduğu görüldüğünden araştırma modelinin tahmininde farklı mertebede durağan değişkenler arasındaki ilişkileri incelemeye olanak sağlayan Panel ARDL modelinden faydalanılmasına karar verilmiştir. ARDL modeli için hesaplanan katsayılar birlikte değerlendirildiğinde Ülke Gayri Safi Yurt İçi Hasıla değerlerinin Ülke Askeri Harcamaları üzerinde kısa ve uzun dönemde pozitif etkilerinin saptandığı, ülke nüfusunun ise kısa dönemde anlamlı bir etkisinin görülmediği fakat uzun dönemde pozitif bir etkisinin olduğu söylenebilir.
Günümüzde ekonomilerin, işletmelerin başarılı ve sürdürülebilir bir şekilde büyümesi için sermaye piyasaları önem arz etmektedir. Varlık fiyatları alternatif yatırım araçları olmaları yönüyle hisse senedi piyasaları ile etkileşim içindedir. Dolayısıyla varlık fiyatlarında oluşan balonların hisse senedi piyasaları ile ilişki içinde olması beklenmektedir. Bu çalışmada 08:2010 ile 10:2022 arası aylık verilerle Dolar, Euro, Bitcoin, CDS ve mevduat faizi değişkenlerinde balon varlığı incelenmiştir. Ele alınan değişkenlerde balon oluşumunun varlığı durumunda bu balonların BIST 100 endeksi oynaklığına etkilerinin incelenmesi amaçlanmıştır. Balonların varlığı SADF ve GSADF testleri ile analiz edilirken, TARCH ve ARCH-GARCH modelleri yardımıyla oynaklık belirlenmeye çalışılmıştır. USD, Euro, Bitcoin değişkeni için ele alınan dönem boyunca istatistiksel olarak önemli balon oluşumları söz konusu iken, CDS ve mevduat değişkeni için söz konusu dönemde istatistiksel olarak önemli bir balon oluşumu gözlemlenmemiştir. USD ve Euro değişkenlerinde meydana gelen balonların BIST 100 endeks getirisinde oynaklığı artırdığı söylenebilir. Ancak BITCOIN de yaşanan balonların istatistiksel olarak anlamlı bir etkisinin olmadığı görülmüştür.
Barınma yaşamın temel ihtiyaçlarının başında yer almaktadır. Bu nedenle hane halkı, yatırımcılar, politika yapıcılar ve akademisyenler tarafından konut fiyatları ve bu fiyatları etkileyen değişkenler araştırılmaktadır. Ayrıca konut fiyatlarında yaşanan ani değişimlerde kamuoyunun dikkatini bu yöne çekmiştir. Çalışmanın amacı dolar, konut kredisi faiz oranı ve TÜFE değişkenlerinin konut fiyat endeksi üzerindeki etkisini incelemektir. Çalışmada Konut Fiyat Endeksi (KFE) ile Tüketici Fiyat Endeksi (TÜFE), Konut Kredisi Faiz Oranı (KKFO) ve ABD Doları ilişkisi 2010:01-2019:12 arası aylık verilerle analiz edilmiştir. Değişkenler arasındaki ilişkinin analizi için ARDL ve NARDL yöntemlerinden faydalanılmıştır. Uzun dönem katsayıları incelendiğinde; KKFO pozitif şoklarının KFE üzerinde pozitif ve KKFO negatif şoklarının ise KFE üzerinde negatif yönde bir etkisi olduğu görülmektedir. Ayrıca TÜFE pozitif şoklarının konut fiyat endeksi üzerinde negatif ve TÜFE negatif şoklarının ise konut fiyat endeksi üzerinde pozitif yönde bir etkisi olduğu saptanmıştır. TÜFE negatif şoklarının KFE üzerinde pozitif yönde bir etkisi söz konusudur. ABD dolarının pozitif ve negatif şoklarının KFE üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkisinin olmadığı görülmektedir. Kısa dönemde de KFO ve TÜFE değişkenlerinin KFE üzerinde istatistiksel olarak anlamlı etkisinin olduğu, ABD dolarının istatistiksel olarak anlamlı etkilerinin saptanamadığı görülmektedir. Çalışmada elde edilen analiz sonuçlarına göre ülkemizde konut yatırımı ile ilgilenenlerin TÜFE ve konut kredi faiz oranlarını takip etmeleri yatırım başarısı açısından önemlidir.
Fotovoltaik (FV) sistemlerin modellenmesinde panel parametrelerin doğruluğu büyük önem teşkil etmektedir. Bu çalışmada, FV panellerin parametrelerinin deneysel yolla belirlenmesini hedefleyen bir sistem geliştirilmiştir. FV panellerin karakteristik eğrileri önerilen sistem ile örneklenmiş ve geliştirilen MATLAB yazılımına aktarılmıştır. MATLAB yazılımda, parametre tespiti için Newton Raphson, Secant, Bisection ve Regula Falsi yöntemleri uygulanmıştır. Kullanılan tüm kök bulma yöntemlerinin yüksek başarıyla parametre tespiti yapmasının yanında Secant yönteminin en hızlı yöntem olduğu gözlemlenmiştir.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.