In this study, financial performances together with market value / book value ratios of 32 enterprises in the manufacturing sector traded in BIST were compared for the period 2010-2012
Öz: Kent merkezlerinde sürdürülebilir ulaşım sağlayabilmek için toplu taşıma sistemini doğru planlanlamak gerekmektedir. Toplu taşıma sistemleri gelişen teknolojiye bağlı olarak çeşitliliğini arttırmış ve artan yolculuk talebine bağlı olarak optimum toplu taşıma sisteminin tercihi zorlaşmıştır. Son yıllarda monoray sisteminin raylı sistemlere alternatif olup olamayacağı da tartışma konusu olmuştur. Toplu taşımayla ilgili bir diğer tartışma konusu hangi sistemin optimum olduğunun hangi yöntemle karar verileceğidir. Toplu taşıma sistemlerine ekonomik değerlendirmeye göre karar verilmesi durumunda nitel kriterleri göz önünde bulundurmadığı için toplu taşımanın tüm etkilerini gösteremez ve bu durum toplu taşımadan istenilen düzeyde kullanımını engelleyebilir. Bu yüzden çok kriterli karar verme yöntemleri (ÇKKV), ekonomik değerlendirmede dikkate alınmayan nitel kriterleri de dikkate aldığı için toplu taşıma planlamasında yaygın olarak kullanılmaktadır. Fakat sadece ÇKKV'ye göre sistem seçilmesi ulusal ekonomi ve işletmeci kurumu açısından finansal problemlere yol açabilir. Bu çalışmada monoray sisteminin raylı sistemlere alternatif olma durumu ÇKKV'den PROMETHEE yöntemi ve monoray fizibilite çalışmaları birlikte ele alınarak incelenmiştir. Alternatifler monoray ve raylı sistemlerden tramvay, hafif raylı sistem ve metro olarak belirlenmiştir. Kriterler dört ana kriter ve 11 alt kriterden oluşturulmuştur. Eskişehir için yapılan monoray fizibilite etüdü çalışmasının sonuçları da ele alınarak ÇKKV-ekonomik değerlendirme ilişkisi incelenmiştir. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre birinci sırada monoray sistemi yer almaktadır. Çalışmanın bulguları monoray sisteminin sahip olduğu üstün özellikleri sayesinde raylı sisteme alternatif bir sistem olabileceğini göstermektedir. Monoray PROMETHEE yönteminde en iyi sistem görünmesine rağmen yapılan monoray sistemi ekonomik değerlendirmesinde uygulanabilir sonuçlar alınmamıştır. Ekonomik değerlendirmelerde uygulanabilir sonuçlar veren ve birçok belediye/karar verici kurum tarafından tercih edilen tramvay sistemi ise PROMETHEE yönteminde en son sırada yer almaktadır. Bu bulgular ÇKKV veya ekonomik değerlendirmenin tek başına toplu taşıma sistemi seçimi ve planlanmasında yeterli olmayacağını, ikisinin beraber değerlendirilerek optimum sistemin seçilmesi gerektiğini gösterebilir.
Classification problems are frequently encountered in the fields of statistics, econometrics and data mining. Techniques used to solve the problem are changing and developing day by day depending on the technology of the age. For this purpose, besides multivariate statistical techniques, methods based on fuzzy and artificial intelligence are also used today. This study aims to make a comparison between the classification performances of artificial neural network (ANN) from machine learning techniques and Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFIS), which is a combination of ANN and fuzzy logic technique and is based on hybrid learning technique. For this purpose, the countries were classified according to the Human Development Index (HDI) and ANN and ANFIS methods and the results were compared with the HDI. In this context, the HDI of 2015 was measured for 185 countries by using 27 development indicators under eight main topics of health, entrepreneurship, macroeconomics and microeconomics, logistics, trade, social life and natural factors and classification of these countries was estimated. When the analysis results are considered, in economic terms, development is composed of seven factors and eight main subjects according to the estimated index calculated in the study, which is different from the HDI. In terms of statistics, countries have been classified correctly at a rate of 87.5% according to ANN and 91.36% according to ANFIS. In this case, it was observed that the ANFIS method gave better results than ANN.
Küreselleşen dünyamızda yaşanan finansal krizler ile birlikte bankacılık alanında denetim ve gözetimin zorunlu bir hal aldığı görülmektedir. Bu amaç doğrultusunda 1974 yılında yaşanan Dünya Petrol Krizi sonrası 1988 yılında Basel Komitesi tarafından Sermaye Yeterlilik Uzlaşısı geliştirilmiştir. Türkiye'de 1989 yılından itibaren Basel I, 2006 yılından itibaren Basel II standartlarının kapsamlı versiyonu uygulanmaktadır. Çalışmanın amacı, BIST'te işlem gören bankaların sermaye yeterliliklerine göre karşılaştırılmasıdır. Çalışma, 2012-2017 yılları arasında BIST'te işlem gören 13 bankayı kapsamaktadır. Bu doğrultuda bankaların sermaye yeterlilik oranları kullanılarak WASPAS yöntemine göre değerlendirilmiştir. Sonuç olarak sermaye yeterliliği açısından Albaraka, Kalkınma ve TSKB bankaları en iyi; QNB Finansbank ve Denizbank'ın ise genelde düşük düzeyde oldukları görülmüştür. Yine, 2013 yılında sermaye yeterlilik düzeyleri ile hisse senedi getirileri arasında anlamlı bir ilişki tespit edilmiştir.
The function of banks in financial markets is developing day by day. The risk potential increases in proportion to the importance of the sector in the economy. In particular, the impact of the 2008 financial crisis on the global economy prompted the supervision and surveillance mechanisms to be more careful. Performance measurements of banks are among the topics that are frequently examined in the literature. In this study, it is aimed to examine the performance of banks in terms of CAMELS variables. Accordingly, to determine the weights of the variables, the IDOCRIW method, one of the Entropy-based objective criterion weighting methods; CoCoSo method was used for financial performance ranking. Within the scope of the research, 8 banks, called systemic banks, were preferred. In this direction, annual bank data for the period 2010-2020 were evaluated using 20 variables. It has been observed that Ziraat Bank, İşbank and Garanti Bank are in an increasing trend in terms of performance scores, while Halkbank is in a decreasing trend in terms of calculated performance scores.
Günümüz dünyasında veri madenciliği, yaĢanan olayların anlaĢılabilmesi, yorumlanabilmesi ve geleceğe dair tahminlerin yapılabilmesi için büyük önem arz etmektedir. Bu nedenle, istatistik teknikleri her geçen gün değiĢmekte ve yenilenmektedir. Özellikle, günümüzde büyük verilerin anlaĢılabilmesi amacıyla makine öğrenme teknikleri sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalıĢmada, literatürde yoğun olarak kullanılan k-ortalama kümeleme algoritması çeĢitlerinden klasik, bulanık ve torbalı k-ortalamalar yöntemlerinin kümeleme performanslarının karĢılaĢtırılması amaçlanmaktadır. Bu doğrultuda veri setine ulaĢılabilen 132 ülke beĢeri sermaye özellikleri doğrultusunda kümelenmiĢtir. ÇalıĢmanın sonucunda, torbalı küme algoritmasının zaman açısından diğerlerinden daha yavaĢ olduğu ancak daha baĢarılı kümeleme yaptığı bulgusuna ulaĢılmıĢtır. Benzer Ģekilde, bulanık k-ortalama algoritmasının klasik k-ortalamalara göre daha baĢarılı olduğu görülmüĢtür.
Classification problems are frequently encountered in the fields of statistics, econometrics and data mining. Techniques used to solve the problem are changing and developing day by day depending on the technology of the age. For this purpose, besides multivariate statistical techniques, methods based on fuzzy and artificial intelligence are also used today. This study aims to make a comparison between the classification performances of artificial neural network (ANN) from machine learning techniques and Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFIS), which is a combination of ANN and fuzzy logic technique and is based on hybrid learning technique. For this purpose, the countries were classified according to the Human Development Index (HDI) and ANN and ANFIS methods and the results were compared with the HDI. In this context, the HDI of 2015 was measured for 185 countries by using 27 development indicators under eight main topics of health, entrepreneurship, macroeconomics and microeconomics, logistics, trade, social life and natural factors and classification of these countries was estimated. When the analysis results are considered, in economic terms, development is composed of seven factors and eight main subjects according to the estimated index calculated in the study, which is different from the HDI. In terms of statistics, countries have been classified correctly at a rate of 87.5% according to ANN and 91.36% according to ANFIS. In this case, it was observed that the ANFIS method gave better results than ANN.
Bilgi ve iletişim teknolojileri (BİT), günlük hayatı her yönüyle etkilemektedir. İletişimde, ticarette ve kültürel etkileşimde sınırların kalkması ile birlikte küreselleşen dünyamızda bilginin işlenmesi, saklanması ve yeniden kullanılmasına imkân sağlayan BİT gelişmişliği büyük önem arz etmektedir. Literatürde ülkelerin BİT gelişmişliği küresel çapta incelenmiş ve değerlendirilmiştir. Buna rağmen yerel düzeyde benzer bir çalışmaya rastlanmamıştır. Bu çalışmada, Türkiye'de illerin BİT gelişmişlik düzeyleri 2012 ve 2016 yılları kapsamında PROMETHEE yöntemi ile incelenmiştir. Çalışmada BİT; erişim ve kullanım olmak üzere iki temel faktör altında değerlendirilmiştir. Bunlardan erişim; kişi başı düşen fiber optik kablo uzunluğu, sabit geniş bant internet abone doluluk oranı, sabit hat doluluk oranı, internet erişimli hane sayısı, kullanım; düzenli internet kullanıcısı, geniş bant internet abone oranı, mobil geniş bant internet abone oranı, kişi başı düşen mobil telefon abone sayısı ile ölçülmüştür. Çalışmanın sonucunda Marmara ve Karadeniz bölgelerindeki illerin BİT gelişmişlik düzeylerinin Doğu ve Güneydoğu Anadolu bölgelerinden daha yüksek olduğu, gelişmişlik düzeylerinin belirlenmesinde kullanım göstergelerinin erişim göstergelerinden daha etkili olduğu bulgularına ulaşılmıştır.
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.