In recent years, the importance attached to the concept of volatility has increased and become a phenomenon frequently encountered in every field ranging from financial markets to macroeconomic indicators. In this study, inflation data obtained from CPI index for the period of 1994:01–2013:12 in Turkey was used to determine the best representative of the inflation uncertainty. To realize this, both symmetric and asymmetric GARCH-type models were employed. Since there are many factors that may lead to structural change within the economic course of Turkey, a structural break in the series has first been investigated. By administering Bai-Perron structural break test, two different break points both in mean and variance have been detected to be in February 2002 and in June 2001, respectively. The inclusion of those break points to the related equations, appropriate forecasting models were projected. Moreover it was found that, while in the periods prior to the break in both variance and mean the inflation itself was the reason for inflation uncertainty, following the dates of the break, the relationship changed bidirectionally. In the meantime, when the series was taken as a whole without considering the break, bidirectional causality relationship was also detected in the series.
Bu çalışmanın
amacı, Süleyman Demirel Üniversitesi’nde girişimcilik dersi alan öğrencilerin
kişilik özellikleriyle girişimcilik eğilimleri arasındaki ilişkiyi
incelemektir. Araştırmanın evrenini Isparta’da eğitim gören Süleyman Demirel
Üniversitesi girişimcilik dersi alan öğrenciler oluşturmaktadır. Araştırmanın
örneklemini ise 12 fakülteden seçilen 647 lisans öğrencisi oluşturmaktadır.
Beş Faktör Kişilik Ölçeği ve girişimcilik eğilimi ölçeğinden yararlanılmıştır.
Elde edilen veriler SPSS programı kullanılarak analiz edilmiştir. Araştırma
girişimcilik dersi alan öğrencilerin girişimcilik eğilimlerinin belirlenmesi
ve kişilik özelliklerinin girişimcilik eğilimleri üzerindeki etkilerinin
saptanabilmesi açısından önem taşımaktadır.
Bu araştırma gelecekteki araştırmalarda girişimcilik dersi alan
öğrenciler ile almayan öğrencilerin girişimcilik eğilimlerinin kıyaslaması
açısın-dan fayda sağlayacağı düşünülmektedir. Dolayısıyla bu çalışmada
öğrencilerin kişilik özellikleri ile girişimcilik eğilimleri ilişkisi tespit
edilmeye çalışılmıştır. Dışa-dönüklük, Deneyime Açıklık, Uyumluluk, Özdisiplin
kişilik özellikleri girişimcilik eğilimine pozitif yönde etki ederken
Nevrotiklik kişilik özelliğinin girişimcilik eğilimine negatif etki ettiği
gözlemlenmiştir. Ayrıca öğrencilerin okudukları fakülteye, cinsiyete, medeni
durumlarına ve çocukluk yıllarını geçirdikleri yerlere göre girişimcilik
eğilimlerinin farklılaşıp farklılaşmadığına bakılmış ve herhangi bir
farklılaşma tespit edilmemiştir.
Nowadays, the whole world is facing a pandemic situation in the form of coronavirus diseases (COVID-19). In connection with the spread of COVID-19 confirmed cases and deaths, various researchers have analysed the impact of temperature and humidity on the spread of coronavirus. In this paper, a deep transfer learning-based exhaustive analysis is performed by evaluating the influence of different weather factors, including temperature, sunlight hours, and humidity. To perform all the experiments, two data sets are used: one is taken from Kaggle consists of official COVID-19 case reports and another data set is related to weather. Moreover, COVID-19 data are also tested and validated using deep transfer learning models. From the experimental results, it is shown that the temperature, the wind speed, and the sunlight hours make a significant impact on COVID-19 cases and deaths. However, it is shown that the humidity does not affect coronavirus cases significantly. It is concluded that the convolutional neural network performs better than the competitive model.
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.