Search

Oftalmolojide, insan gözündeki anatomik yapıları ve anomalilikleri yakalamak için bir retina görüntüleme yöntemi olan fundus görüntüleme ve erken fundus taraması, oftalmolojik hastalıkların neden olduğu körlüğü önlemenin etkili ve ekonomik bir yoludur. Klinik olarak, tıbbi kaynakların yetersizliği nedeniyle manuel teşhis zaman alıcıdır. Hastalığa ait tanı, teşhis ve tedavi durumunu geciktirebilir. Günümüzde hızlı ve otomatik hastalık tespiti, oftalmologların iş yükünü azaltmak için kritik ve acildir. Oftalmologlar, gözün ve çevresindeki yapıların doğrudan veya dolaylı olarak görselleştirilmesi yoluyla örüntü tanımaya dayalı olarak hastalıkları teşhis eder. Oftalmoloji alanının hastalık tespitinde fundus görüntülerine olan bu bağlılığı, derin öğrenme mimarilerinden yararlanmak için mükemmel bir zemin hazırlamıştır. Bu tez çalışmasının temel amacı, yapay zekâ odaklı oküler hastalıkların sınıflandırma probleminin çözümlenmesini sağlamaktır. Bu kapsamda, hastaların sağ ve sol gözlerinden alınan renkli fundus görüntüleri ve her bir görüntüye ait hastalık teşhis anahtar kelimeleri olan eğitim verisi kullanılarak oküler hastalık sınıflandırması için farklı derin konvolüsyonel sinir ağı modelleri oluşturmak, bu modellerin eğitimini gerçekleştirmek, model eğitimi sonrası, test fundus görüntü kümesi kullanılarak oluşturulan modellerin hastalık sınıflandırma performans ölçütleri olan kappa değeri, F1 skoru, Eğri altında kalan alan (Area Under Curve-AUC) ve bu üç ölçütün ortalaması olan Final skoru değerlerinin hesaplanması, modellerin sınıflandırma performansının bu ölçütlere göre değerlendirilmesi, en iyi skora sahip modelin oküler hastalıkların sınıflandırılmasında kullanılması ve literatüre önerilmesi amaçlanmıştır. Yöntem: Konvolüsyonel sinir ağları (CNN), güçlü özellik öğrenme yeteneği ile fundus görüntüleri üzerinde dikkate değer bir başarı elde etmiştir ve derin öğrenmenin gelişmesiyle birlikte, oftalmoloji alanında hastalıklar üzerine yapılan araştırmalar hız kazanmıştır. Yapılan araştırmaların çoğu sadece tek bir hastalığa odaklanmıştır. Göz dibi taraması sırasında, oftalmologlar genellikle binoküler fundus görüntüsünde çoklu hastalık teşhisi verirler. Gerçek tıbbi senaryoyu karşılayabilmek için 2019 yılında ilk kez 8 farklı hastalık sınıfı içeren binoküler fundus görüntülerinden oluşan halka açık Oküler Hastalık Akıllı Tanıma (ODIR) veri seti yayınlanmıştır. v Bulgular: Bu tez çalışmasında, oftalmolojik hastalıklara ait görüntülerinin sınıflandırılması için literatürde State of the Art Modelleri olarak adlandırılan ve üç başarılı model olan Inceptionv3, VGG16 ve ResNet50 CNN mimarisi oluşturulmuştur. Ön-eğitimli ImageNet ağırlıkları kullanılarak, her bir model için öznitelik çıkarımı elde edildikten sonra modellerin hastalık sınıflandırma performansları değerlendirilmiştir. Uluslararası Oküler Hastalık Akıllı Tanıma Yarışması tarafından sağlanan veri seti üzerinde eğitilen ve test edilen modeller için sırası ile Final skoru değerleri VGG16 modeli için, 0.677, Inceptionv3 modeli için 0.669, ResNet50 modeli için 0.628 bulunmuştur. Sonuç: Elde edilen yüksek doğruluk, AUC, F1 skoru, kappa değeri ve son üç ölçütün ortalaması olan en yüksek Final skor değerine sahip CNN modeli olan VGG16 modelinin fundus görüntülerinin sınıflandırılmasında kullanılabileceğini; Tıp Fakültelerinin Oftalmoloji alanında uzmanlara tanı aşamasında yardımcı bir destek rolü üstlenebileceği ve bu alanda gelecekte kullanılabilir sistemler tasarlanabileceğini göstermektedir Fundus imaging and early fundus scanning, a retinal imaging method to capture anatomical structures and anomalies in the human eye in ophthalmology, is an effective and economical way to prevent blindness caused by ophthalmologic diseases. Clinically, manual diagnosis is time consuming due to the scarcity of medical resources. Diagnosis, diagnosis and treatment of the disease may delay. Fast and automated disease detection today is critical and urgent to reduce the workload of ophthalmologists. Ophthalmologists diagnose diseases based on pattern recognition through direct or indirect visualization of the eye and surrounding structures. This commitment of the field of ophthalmology to fundus images in disease detection has laid the perfect groundwork for taking advantage of deep learning architectures. The main purpose of this thesis is to solve the classification problem of ocular diseases focused on artificial intelligence. In this context, creating different deep convolutional neural network models for ocular disease classification by using color fundus images taken from the right and left eyes of the patients and the education data, which are the disease diagnosis keywords of each image, to train these models, after the model training, the test fundus image set Calculation of the disease classification performance criteria such as kappa value, F1 score, Area Under Curve (AUC) and Final score values which are the average of these three criteria, evaluation of the classification performance of the models according to these criteria, It is aimed to be used in the classification of diseases and suggested to the literature. Method: Convolutional neural networks (CNN) have achieved remarkable success on fundus images with their powerful feature learning ability, and with the development of deep learning, research on diseases in the field of ophthalmology has gained momentum. Most of the research has focused on only one disease. During fundus scanning, ophthalmologists usually diagnose multiple diseases on a binocular fundus image. In order to meet the real medical scenario, a public Ocular Disease Intelligent Recognition (ODIR) data set consisting of binocular fundus images containing eight different disease classes was published for the first time in 2019. vii Results: In this thesis, three successful models Inceptionv3, VGG16 and ResNet50, which are called State of the Art Models in the literature, were created for the classification of images of ophthalmologic diseases. The disease classification performances of the models were evaluated after feature extraction was obtained for each model using pre-trained ImageNet weights. Final score values for the models trained and tested on the data set provided by the International Ocular Disease Intelligent Recognition Competition were 0.677 for the VGG16 model, 0.669 for the Inceptionv3 model, and 0.628 for the ResNet50 model, respectively. Conclusion: The obtained high accuracy, AUC, F1 score, kappa value and the highest Final score value of the CNN model, which is the average of the last three criteria, can be used in classification of fundus images; It shows that Medical Faculties can play an auxiliary role to support specialists in the field of ophthalmology at the diagnosis stage and those systems can be designed in the future

Beaver tarafından başlayan ilk iflas tahmini çalışmalarından itibaren, işletmelerin iflas tahmini çalışmaları dünyadaki pek çok ekonomistin ve bilim adamının dikkatini çeken bir alan olmuştur. İşletmelerin ileride karşılaşacakları muhtemel maddi sıkıntıların ya da iflas tehdidinin erken tespiti, finansal analizin en kritik parçası hali gelmektedir. İflas ya da finansal sıkıntı, yatırımcılardan işletmelere, devlete ve şahıslara kadar pek çok çevreyi olumsuz etkilemektedir. Özellikle bu durum 2018 yılında yaşanan kur yükselişi ile daha iyi görülmüştür. İflasın erken tahmini çalışmalarının önem kazanmasına neden olmuştur. Fakat yapılan çalışmalar incelendiğinde, her modelin farklı değişkenlerden oluştuğu anlaşılmıştır. Bu çalışmaların sektörden sektöre ve ülkeden ülkeye değişmeleri nedeniyle, sadece akademik çalışmalarda sınırlandığı görülmüştür. Bu durumun önüne geçebilmek ve sektör için kullanılabilmesini de kolaylaştırmak maksadıyla 1960-2018 yıllarına ait çalışmalar incelenmiştir. Bu çalışmalarda kullanılan değişkenler yedi faktör altında gruplandırılmıştır. Her faktör için 5 değişken belirlemiştir. Daha sonra yapılan analizler sonucu her faktör için değişken sayısı 1'e düşürülmüştür. Yapılan çalışmada başarısızlık tahmin modeli 7 değişkenle oluşturulmuştur. Çalışmanın temel amacı; sadece akademik çalışmalarda kullanılabilen bir model yerine sektör tarafından da kullanılabilecek, daha az emek ve maliyetle başarısızlığın tahmininin yapılabilmesidir. Bunu sağlayabilmek maksadıyla BİST'te işlem gören üretim şirketlerinin 2014-2018 yıllarına ait verileri kullanılarak, iflasın 5 yıl öncesine kadar tahmini çalışması yapılmıştır. Bu çalışmada bir teorik, bir istatistiksel ve bir de makine öğrenmesi modeli kullanılmıştır. Teorik model olarak Bilançonun Bozulmasının Ölçümü, istatistiksel model olarak Lojistik regresyon ve makine öğrenmesi modeli olarak da yapay sinir ağı ile tahmin yapılmıştır. Bu modellerin sonuçları da karşılaştırmaya tabi tutulmuştur. İflasın erken tahmini çalışması kadar işletmelerin yaşadıkları iflas maliyetlerinin de önemli olduğu anlaşılmıştır. Çalışmada finansal sıkıntı sürecinde oluşan dolaylı maliyetler de hesaplanmaya çalışılmıştır. Bu maliyetlerin ortaya çıkarılabilmesi için 2012-2014 yılları arasında iflasını açıklamış şirketlerin karşılaştığı maliyetler tespit edilmiştir. İflas yaşayan firmaların yaşadığı, pazar, kâr kayıpları ve finansman giderlerindeki artışları araştırılmıştır. Since Beaver's first studies of estimating bankruptcy ,studies on the estimating of bankruptcy of enterprises have been an attention grabbing field for many economists and scientists. Early detection of bankruptcy and financial difficulties has become the most critical part of financial analysis. From investors and enterprises to the government and persons, bankruptcy and financial difficulties have many negative influences. This situation has been seen clearly especially in the rise of exchange rates in 2018. It has been a cause for showing more importance on the estimation studies of bankruptcy. However, when we look at the present studies, we see that every model consists of distinctive variables. As these studies change both from sector to sector and nation to nation, they have been limited only with academic studies. In order to prevent this situation and ease the use of it for the sector, the studies between 1960-2018 have been analysed. The variables used in these studies have been grouped under seven factors. Five variables have been chosen for each factor. For further analysis, the number of variables have been decreased to one. In the study, the failure estimation model has been formed with seven variables. The main purpose of the study is, instead of a model only used in academic studies, to form one that can be used by the sector for making failure estimations with low cost and little effort. To ensure this, we performed a study by using the data of the manufacturing companies operand in the Istanbul stock exchange (BIST) between 2014 and 2018 and made a 5 years early bankruptcy estimation. In this study, we used three different learning models- one theoretical, one statistical and one machine. As theoretical model, we made the estimation of balance adverse; as the statistical model, we made logistic regression and as machine learning we made estimation with artificial neural network. The results of these models have been compared with each other. It has been understood that the bankruptcy expenditures of the enterprises are as important as the early estimation of the bankruptcy. In the study, we also tried to calculate the indirect expenditures that occur during the financial difficulty stage. To reveal these, we determined the expenditures of bankrupt enterprises between 2012 and 2014. We searched the market and profit lost together with the increase in the financial expenses of the bankrupt companies. 274

Bu araştırmada ortaokul altı ve yedinci sınıf öğrencilerinin uzunluk ölçümsel tahmin becerilerinin incelenmesi amaçlanmıştır. Bu çalışma çoklu durum çalışması modelidir. Araştırmanın evrenini, altı ve yedinci sınıfta öğrenim gören öğrenciler oluşturmaktadır. Örneklemini ise 2018–2019 eğitim öğretim yılında amaçlı örneklem yöntemi ile belirlenen 2 (iki) resmi ortaokulun altı ve yedinci sınıfından toplam 85 öğrenci oluşturmaktadır. Örneklemde maksimum çeşitlilik için sınıf düzeyi, cinsiyet ve matematik başarı notları; kolay ulaşılabilir durum içinde gönüllülük esas alınmıştır. Veriler, araştırma süresince hazırlanan ölçekler ve yarı yapılandırılmış görüşme formları kullanılarak elde edilmiş ve betimsel olarak analiz edilmiştir. Araştırma sonuçları öğrencilerin ön bilgi ve becerilerini geliştirecek etkinlikler sonucunda altı ve yedinci sınıf öğrencilerinin uzunluk ölçümsel tahmin becerilerinin geliştirilebileceğini ortaya koymaktadır. Sınıf düzeyinin uzunluk ölçümsel tahmin becerisine bütünsel olarak etki etmediği, ders başarısı yüksek olan öğrencilerin ders başarısı düşük olan öğrencilere göre ve katılımcı erkek öğrencilerin kız öğrencilere göre uzunluk ölçümsel tahmin becerilerinin daha başarılı oldukları görülmüştür. In this study, it is aimed to investigate the length measurement skills of 6 th and 7 th grade students. This study is an interpretive, qualitative multi-case study model. The population of the study consists of the students who are in 6th and 7th grades. The sample of the study consists of 6 and 7 th grade students from 2 (two) formal secondary schools which were determined by purposive sampling method in 2018-2019 academic year. In the sample, grade level, gender and mathematics achievement grades for maximum diversity; it is based on volunteering in an easily accessible situation. The scales and interviews prepared during the research were applied to the students and used as a data collection tool. The analysis of the data obtained as a result of the activities that will improve the students 'preliminary knowledge and skills, reveals that the 6th and 7th grade students' length measurement prediction skills are improved. It was seen that the grade level did not affect the length measurement estimation ability holistically, the students with high course success were more successful than the female students. 115

Besin yetersizliği ve sağlıksız beslenme çağımızın en önemli sorunlarındandır. Dünya'da birçok ülke; nüfusun artması, kıt kaynakların planlı olarak kullanılmaması ve imkânsızlıklardan kaynaklı besin yetersizliği ile karşı karşıya kalmaktadır. Zengin bir protein kaynağı olarak su ürünleri bu probleme çözüm olabilmektedir. Su ürünleri; besin kaynağı olmasının yanı sıra, ekonomiye de çok fazla katkılar sağlamaktadır. Bu sebeple özellikle gelişmekte olan ülkeler bu sektörde istihdam sağlayabilmekte ve ekonomik olarak daha güçlü bir konuma gelebilmektedirler. Türkiye gelişmekte olan bir ülke olarak su ürünleri sektörüne yatırımlar yapmaktadır fakat dünya ortalamasının gerisindedir. Bu açığın Türkiye'nin alacağı stratejik kararlarla kapatılması mümkündür. Su ürünleri sektörünün özellikle son yıllarda çok hızlı gelişmesi, beraberinde bir takım planlama problemlerini de getirmiştir. Bu çalışma su ürünlerinin geçmiş verilerinden yararlanarak planlama sürecinde paydaşlara fayda sağlamayı amaçlamaktadır. Çalışmada Türkiye'nin 1969-2017 yılları arasındaki su ürünleri sektörüne ait; üretim verileri, ithalat verileri, ihracat verileri ve nüfus verileri kullanılarak Matlab 2013a paket programı yardımıyla Yapay Sinir Ağı oluşturulmuş ve ağ eğitilerek performansı ölçülmüştür. Kurulan modelin performansı hata oranları yardımı ile ölçülmüş ve MAPE değeri 6,09 olarak bulunmuştur. %10'un altında olan bu değer modelin, su ürünleri üretimini tahmin etmede başarılı olduğunu göstermektedir. Nutritional deficiency and unhealthy nutrition are important problems in 21st century. Various countries in the world are facing nutritional deficiencies due to unplanned consumption of scarce resources, population increase and some desperations. Fisheries may be a solution to this problem as a rich source of protein. Besides of being a nutritional source, fisheries has a potential to make good contributions to the economy. For this reason, especially the developing countries may provide employment throughout this sector.Turkey, as a developing country, is making investments to the fisheries sector but Turkey is still below of world averages in terms of the created value. It can be said that Turkey has some sectoral advantages and may close this gap with the right strategic decisions. The rapid development of the fisheries sector brought some planning problems with it. This study aims to provide correct and consistent inputs for the planning process. In this study, an Artificial Neural Network model is designed using the production, import, export and population values of Turkey between 1969 and 2017. Matlab 2013a is used to design, train, test and forecast the model. In this study, the ANN model is found successful to forecast the fisheries production since the MAPE value was found 6,09. 89

YÖK Tez No: 547320 Türkiye gibi gelişmekte olan ekonomiler açısından menkul kıymetler piyasasının fiyat tahminlerinin yapılması oldukça önemlidir, ancak piyasalarda her türlü spekülatif hareketin yaşanması bu borsalarda iniş ve çıkışların çok yüksek olmasına neden olmaktadır. Bu durum yatırımcıların hisse senedi fiyat hareketlerini tahmin edebilmelerini güçleştirmekte ve dolayısıyla yatırımlarını doğru değerlendiremedikleri için kayıplar yaşamalarına sebep olmaktadır. Bu nedenle yatırımcılar gelecekteki hisse senedi fiyatlarını doğru tahmin edebilmek için çeşitli yöntem ve metotlar kullanma ihtiyacı hissetmektedirler. Son zamanlarda bu tahminlerin elde edilmesinde makine öğrenmesi yöntemleri ve derin öğrenme algoritmaları diğer alanlarda olduğu gibi finans alanında da sıkça kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada, veri seti olarak Borsa İstanbul Ulusal-100 Endeksi (BIST 100)'de işlem gören firmaların hisse senetlerinin günlük 2. seans açılış ve kapanış fiyatlarına ilişkin Ocak 2010 ile Ocak 2019 tarihleri arasındaki veriler kullanılmıştır. Çalışmada makine öğrenmesi ve derin öğrenme ışığında bu hisse senetlerinin açılış ve kapanış fiyatlarının tahmin edilmesi amaçlanmaktadır. Bu kapsamda tahminleme modeli oluşturabilmek adına Çok Katmanlı Algılayıcılar (ÇKA) ve Destek Vektör Makineleri (DVM) gibi klasik makine öğrenimi yöntemleri ve Uzun Kısa Dönemli Hafıza (UKVH) yöntemi gibi derin öğrenme algoritmaları kullanılmaktadır. Çalışmanın sonucunda ÇKA ve UKVH ağlarının DVM'lerine göre daha tutarlı tahminler yaptığı tespit edilmiştir. Bu sonuç analizlerde gruplar arasında fark olup olmadığını gösteren çift kuyruklu t-testi analizi ile de desteklenmiştir. Forecasting the stock markets' prices in emerging economies such as Turkey is quite important, however, the existence of all kinds of speculative movements in the markets causes ups and downs to be very high in these stock markets. This situation makes it difficult for investors to predict stock price movements and thus cause losses since they cannot evaluate their investments correctly. For his reason, investors feel the need to use various practices and methods to predict future stock prices. In order to gain these forecasts, machine learning methods and deep learning algorithms have been recently used frequently in the field of finance as well as other fields. In this study, data between January 2010 and January 2019 were used as the data set for the second session opening and closing prices of the stocks of the companies traded on the Borsa İstanbul National-100 Index (BIST 100). In the light of machine learning methods and deep learning algorithms, it is aimed to estimate the opening and closing prices of these stocks. In this context, in order to create a prediction model, machine learning methods such as Multilayer Perceptrons (MLP) and Support Vector Machines (SVMs) as well as deep learning algorithm, Long Short Term Memory (LSTM) method have been used. As a result of the study, it has been observed that MLP and LSTM networks make more consistent estimates than SVMs. This result has been supported by two-tailed t test analysis, which shows whether there is a difference between the groups in the analyzes.

Gelişen teknoloji ile beslenme alternatiflerinin artması sonucu koruyucu katkı maddesi içeren gıdalar kişilerin hayatlarında önemli derecede yer teşkil etmeye başlamıştır. Bu tarz beslenme çeşitli sağlık sorunlarını beraberinde getirmekte ve toplumların yaşam kalitesini düşürmektedir. Bu durumda özellikle ilkokul çağlarından itibaren başlayan ve süreklilik arz eden sağlıklı beslenme bilincinin geliştirilmesi ihtiyacını gündeme getirmektedir. İlkokul fen bilimleri öğretim programının içerisindeki somut uygulamalara dayalı deney–gözlemlerle bu bilinç kazandırılabilir. Bu çalışma da sağlık besinler konusuna yönelik 'Tahmin-Gözlem-Açıklama' çalışma yapraklarının geliştirilmesi ve ilkokul 3. sınıf öğrencilerinin 'Sağlıklı Besinler' hakkındaki görüşlerine etkisinin incelenmesi amacıyla yapılmıştır. Çalışmanın örneklemini Bayburt İli Merkez İlçesindeki bir ilkokuldan seçilen 10 üçüncü sınıf öğrencisi oluşturmaktadır. Basit deneysel yöntemin kullanıldığı bu çalışmanın verileri; kelime ilişkilendirme testi (KİT), kavramsal anlama testi (KAT) ve TGA çalışma yapraklarından elde edilmiştir. KİT ve KAT uygulamadan bir hafta önce ön test ve uygulamadan sonra son test olarak uygulanmıştır. Araştırmada, 3.sınıf öğrencilerinin sağlıklı beslenme, sağlıklı gıda ve katkı maddesine yönelik ön bilgilerinde eksikliklerin olduğu ve alternatif kavramlara sahip oldukları tespit edilmiştir. Uygulamadan sonra ise TGA çalışma yapraklarının özellikle 'Koruyucu katkı maddesi' kavramına yönelik önemli derecede kavramsal gelişim sağladığı ortaya çıkmıştır. Araştırmanın sonucunda, TGA çalışma yapraklarının, öğrencilerin kavramsal anlamalarının gelişmesinde ve bilgi eksikliklerinin giderilmesinde etkili olduğu sonucuna varılmıştır. Çalışmadan elde edilen sonuçlardan hareketle TGA çalışma yapraklarının ilkokul fen bilimleri dersinde 'Sağlıklı Beslenme' öğrenme alanının tamamına yönelik kavram gelişiminin sağlanmasında kullanılması önerilmektedir. As a result of an increase in nutrition alternatives with tecnological devolopment, foods containing protective addivites have begun to considerably place in human life. This type of nutrition brings along various health problems and reduces the life quality of communities. This case emerges the need for developing awaranessof healthy nutritions, especially starting from primary school years. This awareness can be gained through experimental observations and/or concrete practises within primary school science curriculum. The aim of this study was to develop the prediction-observation-explanation (POE) worksheets of healthy foods and to investigate its effect on their views of 'healthy foods'. The sample of the studyconsisted of 10 grade 3 students from a school in the city of Bayburt. Within a pre-experimental research design, data were collected throughout a word association test (WAT), a conceptual understanding test (CUT), the POE worksheets. The WAT and CUT were administered one week before the teaching intervention as pre-tests. After the teaching intervention, the same data collection toolds were re-administered as post-tests. The results showed that grade 3 students' pre-existing knowledge not only had deficiencies in healthy nutritions, healthy foods and additives but also included alternative conceptions. After the teaching intervention, it was found that the POE worksheets especially resulted in a significant conceptual growth of the 'preservative additive' concept. In light of the results, it can be concluded that the POE worksheets are effective in improving students' conceptual understanding and overcoming any incomplete knowledge. The current study recommends that the POE worksheets should be used to foster the conceptual growth of the whole 'healthy nutrition' learning field in the primary school science course. 116

Bu çalışmanın amacı, teknik göstergeleri girdi verisi olarak kullanarak borsaendeksi hareket yönünün tahmin edilebilir olduğunu ortaya koymak ve sınıflandırmayöntemlerinin performanslarını karşılaştırmaktır. 1995:3-2018:3 dönemine ait 10adet teknik göstergenin Borsa İstanbul 100 Endeksi (BİST 100) günlük kapanışverileri kullanılarak BİST 100 endeks yönü tahmin edilmiştir. Makine öğrenmesiyöntemlerinden Yapay Sinir Ağları (YSA), Destek Vektör Makineleri (DVM), KararAğaçları (KA), Naive Bayes (NB), k-En Yakın Komşuluk (k-EYK) yöntemleri ileLojistik Regresyon (LogR) ve Doğrusal Diskriminant Analizi (DDA) gibiistatistiksel yöntemler kullanılarak analizler yapılmıştır. Sınıflandırma yöntemlerinindoğru sınıflandırma oranları sırasıyla %83.83, %78.43, %65.04, %61.74, %55.48,%76.70 ve %76.87 olduğu görülmüştür. Sonuçlara göre, BİST 100 endeksi hareketyönünün tahmininde kullanılabilecek en iyi sınıflandırma yöntemi YSA'dır. The aim of this study is to show that the direction of movement of stockmarket index is predictable by using technical indicators as input data and tocompare performances of classification methods. The BIST 100 index direction wasestimated by using the daily closing data of Borsa Istanbul 100 Index (BIST 100) of10 technical indicators belong to the period of 1995:3-2018:3. By using the Machinelearning methods such as Artificial Neural Networks (ANN), Support VectorMachines (SVM), Decision Trees (DT), Naive Bayes (NB), k-Nearest Neighborhood(k-NN) methods and the statistical methods of Logistic Regression (LogR) andLinear Discriminant Analysis (LDA) were analyzed. The correct classification ratesof classification methods were 83.83%, 78.43%, 65.04%, 61.74%, 55.48%, 76.70%and 76.87% respectively. According to the results, ANN is the best classificationmethod that can be used to predict the direction of movement of the BIST 100 index.

Tedarik, hizmet ve üretim sektörlerinde çok önemli bir rol oynayan stoklama işlemi müşteri memnuniyeti ve sürekliliğin sağlanması için önemlidir. Gündelik hayatta ve endüstriyel sektörde gitgide daha da çok kullanılmaya başlanan ve insanların hayatında önemli bir role sahip olup; evlerde, işyerlerinde, arabalarda, toplu taşımada ve fabrikalarda gerek ısıtma ve soğutma, gerekse de üretim sahasına katkıda bulunmak amacıyla kullanılan klimalar ile ilgili çeşitli hesaplamalar ve yorumlamalar yapılmıştır. Sektöründe lider bir japon klima firmasından alınan veriler, fiyat listeleri ve talep miktarıları kullanılmış olup; bilimsel makaleler, tezler, konu anlatımları ve formüller yardımıyla hesaplamalar ve tahminler yapılmıştır. Bu çalışmada ekonomik sipariş miktarı hesaplanmış ve talep tahmin modelleri uygulanarak en uygun talep tahmin yöntemine göre 2019 yılı için bir talep tahmini hesaplanmıştır. Bu veriler ışığında ekonomik sipariş miktarı hesaplandıktan sonra da sektöründe lider klima firmasının yıllık toplam stokta tutma maliyetleri yine aynı yöntemle hesaplanmıştır. Son olarak bu veriler değerlendirilip karşılaştırılmış olup tahminin gerçekçiliği ile bu maliyetlere etki eden etkenlerin etki dereceleri de tartışılmıştır. It is important to have continuity and customer satisfaction of stocking business, which plays an important role in supply, service and manufacture sectors. Some calculations and conclusions are made about the air conditioners, which are used for heating, ventilating, air conditioning and contributing to the production site for factories, cars, public transportations, work places and houses. These air conditioners are also have an important role and gradually used more in the daily life and industrial sector. Demand quantities, price lists and data are used from a sector leading company from Japan and forecasting and calculations are made with the help of some scientific articles, dissertations and formulas. In this study, economic order quantity is calculated and by using applications of demand forecasting models, demand forecasting is calculated also for the year 2019 via most appropriate forecasting method. In light of this data, after the calculations of economic order quantity, carrying costs of this sector leading Japan Company is calculated too. Finally, this data are evaluated and compared in order to argue the reality of these forecasts, which affects to the costs.

Çalışmada panel veri kesikli tercih modelleri ve tahminleme yöntemleri anlatılmaktadır. Çalışmanın amacı 2007-2010 yıllarında çalışma çağında olan bireylerin işgücüne katılım kararları üzerinde etkili olan sosyo-ekonomik ve demografik etmenleri panel veri kesikli tercih modelleriyle incelemektir. Bireylerin işgücüne katılım kararlarında 2008 finans krizinin yarattığı etkinin incelenebilmesi amacıyla Türkiye İstatistik Kurumu'nun 2007-2010 Gelir ve Yaşam Koşulları Araştırması Panel Veri Seti kullanılmaktadır. Türkiye'de kadınların işgücüne katılımının düşük olması nedeniyle kadın ve erkekler için ayrı modeller tahmin edilmekte ve karşılaştırma yapılabilmesi sağlanmaktadır.İşgücüne katılım kararının analizi üç aşamada uygulanmaktadır. Birinci aşamada Tesadüfi Etkiler Panel Logit Modeli ile işgücüne katılım kararının belirleyicileri En Yüksek Olabilirlik yöntemi ve Gauss kareselleştirmesi kullanılarak tahmin edilmektedir. İkinci aşamada, işgücüne katılımın istihdam ve işsiz ayrımı dikkate alınarak Tesadüfi Etkiler Multinomial Logit Modeli ile işgücü durumu değişkeni üzerinde açıklayıcı değişkenlerin etkileri ortaya koyulmaktadır. Tesadüfi Etkiler Multinomial Logit modeli Benzetimli En Yüksek Olabilirlik yöntemi ve Markov Zinciri Monte Carlo simülasyonu ile tahmin edilmektedir. Son aşamada ise her bir işgücü durumundan diğer durumlara geçişler ve geçişlerin belirleyicilerini incelemek amacıyla üç işgücü durumu (işgücüne dahil olmayan, istihdamda ve işsiz) arasındaki hareketlilik, Geçiş Matrisleri ile elde edilmekte ve geçişler üzerinde etkili olan etmenler Multinomial Logit modelleri ile incelenmektedir. Öne çıkan bulgulara göre evlilik ve hanede küçük çocuk olması kadınların işgücüne katılım olasılığını azaltırken, erkeklerinkini arttırmaktadır. Kriz döneminde işgücüne katılım artmıştır. Ayrıca işsizlikten istihdama ve işgücü dışına geçişler düşmüştür. Üniversite mezunları en yüksek istihdamda kalma olasılığına sahiptir. In the study, panel data discrete choice models and estimation methods are explained. This study aims to investigate the socioeconomic and demographic factors influencing the decisions of individuals in working age using panel data discrete choice models over the period 2007-2010. 2007-2010 Income and Living Conditions Survey is used to examine the effects of 2008 financial crisis on individuals' labor force participation decision. Since women's labor force paticipation rate in Turkey is low, seperate models are estimated for men and women enabling us to compare the results.The analysis of labor force participation decision in Turkey is performed in three stages. In the first stage, determinants of labor force participation in Tukey is analyzed by utilizing Random Effects Panel Logit Model. Random Effects Panel Logit Model is estimated via Maximum Likelihood Estimation and Gaussian quadrature. In the second stage, considering distinction between employed and unemployed, effects of explanatory variables on employment status are analyzed using Random Effects Multinomial Logit Model. Random Effects Multinomial Logit Model is estimated through Simulated Maximum Likelihood and Markov Chain Monte Carlo simulation. In the last stage, in order to determine the transitions between labor force statuses and the determinants of transitions, the mobility between three labor force statuses (out of labor force, employment, and unemployment) is obtained utilizing Transition Matrices and then the factors influencing the transitions are examined using Multinomial Logit Models. According to our main findings, while being married and having a child decrease the probability of labor force participation for women, increase the probability of labor force participation for men. During crisis period, labor force participation increases. In addition transitions from unemployed to employed and our of labor force decrease. University graduates have the highest probability remaining in employment. 197

Suç kavramı geçmişten günümüze kadar var olmuş ve varolmaya da devam edecek bir davranış problemidir. O halde suçların kontrol altına alınması ve topluma olan zararının en aza indirilmesi gerekmektedir. Bu tez çalışması kapsamında, kent bazında etkin polis atamalarının yapılmasıyla birlikte kentsel suçların önlenmesi amaçlanmıştır. Kentsel suçları önlemeye yönelik olarak Huzurkent karar destek sistemi geliştirilmiştir. Geliştirilen karar destek sistemi yardımıyla karar vericiye farklı senaryolar deneyebilme imkanı sağlanmıştır. Önerilen suç önleme modeli ile polislerin kent bölgelerine etkin bir şekilde ataması yapılmıştır. Huzurkent karar destek sistemiyle birlikte kent bazında toplam suç maliyetleri ve suç sayıları azaltılmıştır. Crime is a behavioral problem that has existed from past to present and will continue to exist. In this case, crime must be controlled and the damage to the public must be minimized. In the scope of this thesis study, it was aimed to prevent urban crime by making effective police assignments on the basis of the city. Huzurkent decision support system has been developed to prevent urban crime. Thanks to the developed decision support system, the decision maker has the opportunity to try different scenarios. With the proposed crime prevention model, police were effectively assigned to urban areas. With the Huzurkent decision support system, total city-based crime costs and crime numbers have been reduced. 110

Ekonomik aktivitede zaman içerisinde yaşanan inişli çıkışlı hareketler iktisadi dalgalanmalar olarak adlandırılmakta ve bu dalgalanmaların ileriki dönemlerdeki seyri hakkında bilgiler içeren göstergelere ekonomik göstergeler denilmektedir. İktisadi dalgalanmaların kısa dönemli öngörüsü, yaklaşan resesyonların tespiti ve buna yönelik gerekli önlemlerin alınması açısından önemli görülmektedir. Bu çalışmada, 2002Q1-2016Q3 dönemleri arası aylık ve üç aylık toplam 29 göstergeden yararlanılarak GSYH tahmin modeli oluşturma denemesi yapılmıştır. Bu amaçla, biri bağımlı değişken olmak üzere iki değişkenli VAR tahmin modelleri oluşturulmuş ve elde edilen gösterge bazlı bireysel tahminlerden aritmetik ortalama ve medyan alma yöntemleriyle tahmin birleştirme çalışmaları yapılmıştır. Elde edilen tahminler referans bir AR tahmini ile karşılaştırılarak performanslarına bakılmıştır. Sonuç olarak, BIST100 endeksi, döviz kuru ve tüketici fiyat endeksi gibi verilerin, GSYH'nin kısa dönemli konjonktürel hareketlerinin tahmininde yararlı bilgiler içerdiği görülmüştür. Ayrıca, tahmin birleştirme yöntemlerinin pek çok göstergeden elde edilen bireysel tahminlerden daha başarılı sonuçlar verdiği de tespit edilmiştir.Anahtar Kelimeler : Konjonktür, iktisadi dalgalanma, öncü gösterge, tahmin, VAR While economic fluctuations are defined as up and down movements of real economic output in a time period, the indicators that give information about current and future course of real output are called `economic indicators`. Short term forecasting of fluctuations is regarded important in terms of predicting resessions nearby and taking precautions against to them. In this study, by using 29 monthly or quarterly indicators between 2002Q1-2016Q3 period, it was tried to establish a forecasting model of quarterly GDP chain linked volume index. For this purpose, with two variable, one of which was dependent GDP variable and the other was independent economic indicator, VAR models were established. Then, forecast combination techniques were applied by taking arithmetic means and medians of forecasts derived from individual VAR models. Finally, the performances of forecasting models were measured by comparing RMSE's of forecasts with each other and a benchmark AR model. In conclusion, it was found that the indicators such as BIST100 index, real exchange rate and consumer price index had valuable information for short term forecasting of GDP. In addition, it was seen that forecast combination methods were outperformed many individual forecasts.Key Words : Business cycle, leading indicators, forecast, VAR 116

Gelişmiş ülkelerde bile doğum ve ölüm gibi demografik kayıtların oldukça iyi olduğu bilinmesine rağmen HIV enfeksiyonu gibi toplum için büyük önem taşıyan kayıtların eksik olduğu görülmektedir. Toplumlarda hastalıkların, kazaların, madde bağımlılıklarının ve sağlığı ilgilendiren benzer konuların devletlere getirdiği yükler ihmal edilemezler. İlgilenilen popülasyonların geniş olması, sayma imkanının olmaması, kayıtların yetersiz kalması durumlarında gerçek yükün tespit edilmesi mümkün olmamaktadır. Böylece konu ile ilgili yürütülecek politikalar ya yetersiz kalacak ya da kaynak israfına neden olacaktır. Hem rutin bildirimlerin hem de ulusal düzeyi temsil eden örneklem seçilerek yapılan sağlık anket çalışmalarının kısıtlılıklarından dolayı alternatif bir yaklaşım olarak kullanılan yakala-tekrar yakala yöntemleri popülasyon büyüklüklerini tahmin etmekte güvenilir tahminler sunmaktadır. Orjinalinde, doğal yaşamdaki hayvanların popülasyon büyüklüğünü tahmin etmek için geliştirilen bu yöntemler topluluğu, daha sonraki yıllarda ihtiyaçlar doğrultusunda insan popülasyonları için de uygulama alanı bulmuştur. Bu alandaki bir çok epidemiyolojik çalışmanın amacı, hedef popülasyona ait tam olmadığı varsayılan birden fazla listeden yararlanarak gerçek popülasyon büyüklüğünü tahmin etmektir. Çalışmada öncelikle ikili liste sistemi için; Lilcoln-Petersen, Chapman, Horvitz-Thompson, Zelterman, Chao Alt Sınır tahmin edicilerinin teorik alt yapısından bahsedilmiştir. Çoklu liste sistemi için ise logaritmik doğrusal modeller ve sample coverage yaklaşımı anlatılmıştır. Simülasyon çalışması ile türetilen veri setleri üzerinden bağımsızlık ve bağımlılık durumlarında tahmin ediciler incelenmiştir. Yöntemlerin birbirinden farklılıkları, avantajları, dezavantajları değerlendirilmiştir. Literatürle uyumlu sonuçlar elde edilmiştir., Although it is quite well known that demographic records such as births and deaths are well documented in developed countries, records which have great importance for society for example HIV infection seem to be missing. The burden of diseases, accidents, drug addictions and issues related to health can not be neglected in societies. In case of large populations of interest, the lack of counting opportunities and insufficient records, it is not possible to determine the actual burden. Thus, policies on disease control will either be insufficient or waste of sources. Due to limitations of health surveys (both routine notification and nationally representative sample studies) in practice, the capture-recapture methods as third alternative may provide reliable estimates. Originally, capture-recapture methodology was developed for estimating population size of the animals in natural habitat and then accordance with needs, the methodology also has been applied to human populations. The aim of many epidemiological researches in this area is to estimate the real size of a population by merging several existing but incomplete lists of the target population. For Dual-System, Lilcoln-Petersen, Chapman, Horvitz-Thompson, Zelterman, Chao Lower Bound estimators were introduced. And also for Multiple-Record System logarithmic linear models and sample coverage approach was reviewed. The estimators were examined with simulated data sets on independence and depencence conditions. The differences, advantages and disadvantages among the methods are reviewed. Results were consistent with literature.

ÖZETHİSSE SENEDİ GETİRİLERİ TAHMİN ARACI OLARAK YATIRIMCI DUYARLILIĞIBu çalışmada yatırımcı duyarlılığı ile hisse senedi getirilerinin tahmin edilmesi amaçlanmaktadır. Yatırımcı duyarlılığı temsilcileri olarak, tüketici güven endeksi ile piyasa güven endeksinin makro değişkenler üzerine kurulan zaman serisi regresyonlarından elde edilen kalıntılar (hata terimleri) kullanılmıştır. Yatırımcı duyarlılığının yatay kesitsel getiriler üzerindeki etkisi panel veri (sabit etkiler) regresyonları yardımıyla açıklanmaktadır. Getiri tahmin regresyonlarında geçmiş dönem getirileri, piyasa büyüklüğü, piyasa değerinin defter değerine oranı (PD/DD) ve temettü verimi gibi firmalara özgü veriler ile makro göstergeler kontrol değişkenleri olarak kullanılmıştır. Borsa İstanbul (BİST) Pay Piyasasında ve Franfurt Borsası DAX Endeksinde işlem gören hisse senetlerine ait olan veriler 2004-2014 yıllarını kapsamaktadır. Duyarlılık etkileri aylık, yıllık, iki yıllık ve üç yıllık dönemler için incelenmiştir. Yatırımcı duyarlılığı çalışmalarında kullanılan dönemlerden farklı olarak daha kısa ve daha uzun süreli dönemler için duyarlılığın etkileri araştırılmaktadır. OECD tüketici güven endeksi ve piyasa güven endeksi, Almanya ve Türkiye örneğinde bir arada kullanılmaktadır. Çalışma test edilen dönemler ile gelişmiş ve gelişen piyasaların karşılaştırılması bakımından diğer çalışmalardan ayrılmaktadır. Çalışma sonucunda OECD tüketici güven endeksinden elde edilen temsilcilerin BİST örnekleminde gelecek hisse senedi getirilerini bir, iki ve üç yıllık dönemde güçlü bir şekilde tahmin ettiği tespit edilmiştir. Piyasa güven endeksi için anlamlı sonucun elde edilememesi, güven endekslerinin kurumsal duyarlılıktan çok bireysel duyarlılık temsilcisi olarak kullanılabileceğine yönelik kanıt sunması açısından ayrıca önemlidir. Her iki piyasada PD/DD oranı yüksek hisse senetleri ortalamada daha düşük getiri elde etmektedir. PD/DD oranına göre farklı gruplara ayrılan BİST portföyleri arasında düşük orana sahip grup yüksek duyarlılık dönemlerini takip eden dönemlerde daha yüksek getiri elde etmiştir. Bu kanıt yüksek getirilerin daha yüksek risk ile elde edileceğini savunan Sermaye Varlıkları Fiyatlama Modelinin temel prensibi ile örtüşmemektedir. Risksiz faiz oranından daha düşük getiriye sahip hisse senetlerinin elde tutulması ise rasyonellik ile çelişmektedir. BİST ve DAX hisse senetlerinin geçmiş getirileri ile ilgili olarak uzun dönem trend değişimi, DAX hisse senetlerinde ayrıca momentum etkisi tespit edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Yatırımcı Duyarlılığı, Davranışsal Finans,Getiri Tahmini, Hisse Senetlerinin Yatay Kesitsel GetirileriABSTRACTINVESTOR SENTIMENT AS PREDICTION TOOL FOR STOCK RETURNSThe purpose of this study to predict stock returns with investor sentiment. As investor sentiment proxies, residuals derived from time series regressions of consumer and business confidences indexes on macro variables are used. The effects of investor sentiment on cross-section of stock returns are explained with the help of panel regressions (fixed effects). Firm-specific charecteristics, such as past returns, market capitalization, price to book ratios and dividend yield, and macro indicators are used as control variables in the regressions of return predictability. Data for the stocks traded on Equity Market of Istanbul Stock Exchange (BIST) and DAX index of Frankfurt Stock Exchange involve 2004-2014 periods. Sentiment effects are examined for montly, yearly, two-year and three-year periods. Contrary to investor sentiment studies, the effects of sentiment are explored for shorter and longer periods. In Germany and Turkey samples, OECD consumer confidence index and business confidence index are considered together. The study is different from others in terms of developed and emerging markets comparison, and the test periods used. In conclusion, sentiment proxies obtained from OECD consumer confidence index are determined to predict stock returns strongly for one to three-year periods. Not having significant results for business confidence index is also important as evidence of that it can be proxy for individual sentiment rather than corporate sentiment. In both markets, stocks with higher price to book ratios earn lower returns. Among different BIST portfolios sorted by their price to book ratios, the group with lower ratios earn higher returns following high sentiment periods. This evidence does not overlap with basic principle of CAPM which assume higher returns are riched by higher risk. Holding stocks that earn lower returns than risk-free rate contradicts rationality. Furthermore, related to past returns of BIST and DAX stocks, long term return reversal, as well as momentum effect in DAX stocks are documented Keywords : Investor Sentiment, Behavioral Finance, Return Predictability, Cross-Section of Stock Returns

Aritmetiksel işlemlerde zihinden hesap yapma ve işlemin sonucunu tahmin ederken işlem özelliklerinden yararlanılmasının sonuca daha kolay ve çabuk ulaşılmasına yardımcı olduğu bilinmektedir. Üstelik bu durumun öğrencilerin matematiğe karşı tutumlarını da olumlu yönde etkileyebileceği söylenebilir. Bu araştırmayla, gelecek nesilleri yetiştirecek öğretmen adaylarının zihinden hesap yapabilme, tahmin stratejilerini kullanabilme ve tahmin stratejileriyle işlem özelliklerini ilişkilendirebilme durumlarını araştırmak amaçlanmıştırAraştırma, 109 İlköğretim Matematik Eğitimi Anabilim Dalı 3. sınıf öğrencileriyle yürütülmüştür. Araştırmada iki test(İşlem Özelliklerini Kullanımına Yönelik Test, İşlem Özellikleriyle Tahmin Stratejilerini İlişkilendirebilme Becerisine Yönelik Test) uygulanmıştır. Ayrıca yarı yapılandırılmış mülakat yapılmıştır. Testlerin analizinde yüzde ve frekans, mülakatta ise içerik analizi yapılmıştır. Araştırma sonucun da adayların aritmetiksel işlemlerde kesin sonucun istenmesi durumunda işlem özelliklerinin isimlerini bildikleri ve kullanabildikleri, ancak aritmetiksel işlemin sonucu tahmin edilirken tahmin stratejileri ile işlem özelliklerini birlikte kullanmadıkları, bu durumda tahminden kaçınıp işlemin kesin sonucunu bulmaya meylettikleri belirlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Zihinden hesap, tahmini hesap, tahmin stratejileri, işlem özellikleri It is known that using the operation characteristics transmit easier and more quicker to the result while calculating from mind and predicting the result of operations in the arithmetical operations. Moreover; this circumstance will affect positively the student's manner towards mathematic. It is intended to search the calculating skills from mind, using skills prediction strategies and binding skills the prediction skills and operation characteristics of teacher candidates who will educate posterity.The study is carried out 109 primary mathematic department third grade students. Two test have been applied ((Using Operation Characteristics, Bindng Skills The Operation Characteristic and Prediction Strategies Test))in the research. Also, semi-structured interview has been carried out. Percentage and frequency have been done in the test analysis and content analysis has been done in the interview.In the results of the study, candidates can know and use the name of the operation characteristics in the arithmetical operations when the exact result is asked, but they can not use together with prediction strategies and operation characteristics. In the circumstance, ıt is designated that they abstain from prediction and try to find the exact result of the operation. Key Words: Account of the mind, estimation, estimates strategies, operation characteristics 75

Son yıllarda bulanık mantık uygulamaları sağduyulu ve uslamalı bir yaklaşım göstermelerinden ötürü yaygın kullanım alanı bulmaktadır. Bulanık mantığın derecelendirme sağlayarak, esnek karar verme imkanı sunması gerçek yaşam ile oldukça uyuşmaktadır. Bulanık mantık uygulamaları, belirsizlik taşıyan sistemlerde klasik mantık uygulamalarından daha başarılı olmaktadır. Finansal varlık getirilerinin tahmin edilmesinde de temel amaç belirsizlik unsurunun minimize edilmesidir. Finansal varlıkların getirilerini tahmin etmede yaygın olarak klasik regresyon analizleri uygulanmaktadır. Klasik regresyon analizlerinde uç noktaların varlığında analiz geçersiz olmakta, değişken doğrusallaştırma çalışmalarında özgün veri yapısı bozulabilmektedir. Bulanık regresyon yöntemi ile veri yapısı değiştirilmemekte olup risk faktörleri daha rahat gözlemlenebilmektedir. Çalışmamızda bulanık regresyon yöntemlerinin finansal getirileri tahmin etmede başarılı olup olmadığının tespit edilmesi adına, Üç Faktörlü Model Bulanık Doğrusal Regresyon Yöntemi ve Zaman Serisi Regresyon Yöntemi ile analiz edilmiş olup, sonuçlar karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucunda, Üç Faktörlü Model ile finansal varlıklarının getiri tahmininde bulanık doğrusal regresyon yöntemlerinin başarılı olduğu sonucuna varılmıştır. In recent years fuzzy logic applications have been widely used thanks to their prudent and rigorous approach. Fuzzy logic enables a flexible and graded decision making process, which agrees well with real life situations.Fuzzy logic applications are more successful in systems with uncertainties compared to classical systems. A good example is financial profit estimation systems where the main goal is to minimize uncertainties. Financial profit estimates are widely done using classical regression analyses. In classical regression analyses, the results become invalid at the end points, thus distorting the data structure in variable linearization. In fuzzy regression method, the data structure is kept intact while risk factors are observed more easily.In this work the Three-Factor Model Fuzzy Linear Regression Method is applied and compared to the Time Series Regression Method to assess the validity of the Fuzzy Regression Method in estimating financial profits. As a result, the accuracy and the success of the Three-Factor Model is illustrated. 164

Tez (yüksek lisans) - Anadolu Üniversitesi, Anadolu Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Anabilim Dalı, Kayıt no: 384931, Bu çalışmanın amacı, çeşitli bağımsız değişken kullanılarak yüksek performanslı finansal başarısızlık tahmin modellerinin oluşturulmasıdır. Seçilen değişkenler muhasebe verilerine dayalı değişkenler (finansal oranlar), makroekonomik büyüklükler ve piyasa değişkenleri olup finansal başarısızlık tahmin modellerinin oluşturulması için, bu değişkenler arasında çeşitli kombinasyon yapılmıştır. Yalnızca muhasebe verilerine ve piyasa değişkenlerine tabi modeller de oluşturulmuştur. Bu bağlamda, beş tür model oluşturulmuştur ve bunlar finansal başarısızlıktan bir yıl önce (t-1), iki yıl önce (t-2) dönemlerine ve çapraz bir dizayna (t-1 ve t-2) tabi tutulmuştur. Dolayısıyla, toplam olarak on beş model oluşturulmuştur ve bu modeller Genelleştirilmiş Lineer Modellerdir (lojistik regresyona tabidir). Aslında, bu istatistik yöntem finansal durum (başarısız veya başarılı) gibi ikili olan bağımlı değişkenler için uygundur. Makroekonomik büyüklükler standart olup kullanılan diğer veriler Borsa İstanbul'da kayıtlı imalatçı şirketlerden temin edilmiştir. Tüm veriler (makroekonomik büyüklükler dâhil) 2009-2013 dönemine aittir. Elde edilen sonuçlara göre, t-1 döneminde en performanslı model, muhasebe verilerine dayalı değişkenler ile sağlanmıştır. Bunun anlamı, bu değişkenlerin finansal başarısızlığın bir yıl önceden tahmin edilmesinde yeterli olmasıdır. Ancak, t-2 döneminde bu değişkenler finansal başarısızlığın tahmininde yetersiz bulunmuştur ve bu dönemde güvenilir bir model elde edilmesi için başka değişkenler (özellikle piyasa değişkenleri) ile bir kombinasyon yapılmıştır. Makroekonomik büyüklüklerin finansal başarısızlığın saptanmasında önemli bir rol oynadığı bulunmuştur. Fakat veri setindeki çoklu doğrusal bağlantı sorunu (korelasyon ve kısmi korelasyona göre) nedeniyle modellerin çoğunda yer almamıştır. Aslında, yalnızca GSYH t-1 döneminde bir modelde yer almıştır. Bu modeldeki diğer değişkenler piyasaya dayalı olmak üzere, piyasa değişkenlere karşı GSYH'in finansal başarısızlık riski ile pozitif ilişkide olduğu saptanmıştır. Bu durum, makroekonomik şokların ve para politikasının imalat sanayi sektörü üzerindeki muhtemel etkilerine bağlanmıştır. Ayrıca, çapraz dizayn modellerin tahmin gücü zayıf bulunmuştur.

Klasik mantıkta kullanılan kesin hatlarla birbirinden ayrılmış aralıklar yerine, tanımlanan fonksiyonlarla birbirine geçmiş çok sayıda aralıkları kullanan bulanık mantık ve biyolojik sinir sisteminin matematiksel bir modeli olarak da tanımlanabilecek olan yapay sinir ağları, biyolojik insan gibi karar verebilen ve muhakeme yeteneği olan zeki sistemler elde etmeyi amaçlayan yapay zeka teknikleridir. Bu iki tekniğin faydalarını bir araya getirmek için birlikte kullanıldığı hibrid sistemlerle, sinir ağları ile bulanık mantığa öğrenme yeteneği kazandırılabilmekte, sinir ağları ile sunulan bilgideki anlaşılma zorluğu da bulanık mantığın kuralları ile ortadan kaldırılabilmektedir.Gözlemleri belirsizlik içeren veya bir zaman birimi içinde birden fazla değere sahip olan zaman serilerinin çözümlenmesinde bulanık zaman serileri yöntemleri tercih edilebilir. Temelde bulanıklaştırma, bulanık ilişkilerin bulunması ve durulaştırma olmak üzere üç aşamadan oluşan bu yöntemlerde, her bir aşama için sezgisel metotlar, matematiksel hesaplamalar, yapay zeka teknikleri, yapay zeka optimizasyon yöntemleri ve istatistiksel yöntemler kullanılmaktadır.Bu çalışmada, çok değişkenli bulanık zaman serileri analizinde bulanık ilişkilerin belirlenmesinde yapay sinir ağları ve üyelik fonksiyonları kullanılarak, ağın öğrenme yeteneği ile bir tahmin yöntemi oluşturulmuştur. Metot, çok değişkenli bulanık zaman serilerinde klasik zaman serileri ve yapay sinir ağları yöntemlerini bir araya getirerek hibrit bir yöntem sunmaktadır. Önerilen yöntem, Türkiye' de meydana gelen trafik kazaları veri seti ile uygulanarak farklı modeller için sonuçlar karşılaştırmalı olarak hesaplanmış ve değişkenlerle ilgili tahminler yapılmıştır. Yapay sinir ağları ile desteklenmiş bulanık zaman serileri yöntemi ile çok değişkenle az sayıda veride dahi daha iyi sonuçlar elde edildiği görülmüştür.Anahtar Kelimeler: Bulanık zaman serileri, bulanık mantık, yapay sinir ağı, zaman serileri, tahmin. Fuzzy logic which uses many intervals intertwined with defined functions instead of the intervals left each other by exact lines in classical logic and also, artificial neural networks which can be defined as mathematical model of biological neural system, are artificial intelligent methods aimed to obtain the intelligent systems which have the abilities to decide and reason like human. Learning ability is brougth to fuzzy logic for neural networks and by the hybrid systems which are occured by these two methods to gather their advantages. The difficulty to grip the data presented by neural networks can be removed by the rules of fuzzy logic.The methods of fuzzy time series can be preferred to analyse time series whose surveys containing uncertainties or which have values more than one in one time unit. Intuistic methods, mathematical computations, artificial intelligent techniques, artificial intelligent optimization methods and statistical methods are used for each level in these methods which are essentially comprised of fuzzification, establishing fuzzy relations and defuzzification.In this study, artificial neural networks and membership functions are used to determine fuzzy relations in multivariate fuzzy time series analysis, therefore an estimate method is formed by learning ability of the network. The method have been formed by a hybrid one which is formed by classical time series and artificial neural networks in multivariate fuzzy time series. This method has been applied to data set of traffic accidents occured in Turkey, then the results obtained about that subject by the method have been compared with the results get by various models and also some estimates have been made on variables. Finally, it has been seen that the better results have been obtained by limited number of data with multivariate by means of the method of fuzzy time series supported by artificial neural networks.Keywords: Fuzzy time series, fuzzy logic, artificial neural network, time series, forecasting. 293

Bu araştırmada, açık uçlu maddelere ilişkin, aynı sınananlar tarafından verilen yanıtların, birden fazla puanlayıcı tarafından puanlanması durumunda, çok değişkenlik kaynaklı Rasch ölçme modeli (ÇDKRÖM) ve hiyerarşik puanlayıcı modeli (HPM) ile parametrelerin kestirilmesi ve her iki modele ilişkin parametrelerin birlikte değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Temel araştırma modelindeki araştırmanın verileri, 2012-2013 eğitim-öğretim yılı II. döneminde Ankara ili Çankaya ilçesinde yer alan, 10 okulda öğrenim gören, 15 yaş grubu 380 öğrencinin sekiz açık uçlu maddeye verdikleri yanıtlara beş ortaöğretim matematik öğretmeni tarafından atanmış puanlardan oluşmaktadır. Öğrencilerin 30'undan elde edilen yanıtlar, öğretmenlere puan atama sürecinde rehber olması bakımında bütünsel dereceli puanlama anahtarlarının geliştirilmesi aşamasında kullanılmak üzere analiz dışında tutulmuştur. Araştırma kapsamında tamamen çaprazlanmış desen kullanılmış, ÇDKRÖM ve HPM analizlerinin gerçekleştirilebilmesi için OpenBUGS ve FACET programlarından faydalanılmıştır. Araştırma sonucunda, ÇDKRÖM ve HPM öğrenci, puanlayıcı ve madde değişkenlik kaynaklarına ait parametre sonuçlarının genel olarak benzer olduğu saptanmıştır. Değişkenlik kaynakları arasında en yüksek ilişkinin puanlayıcı katılık/cömertlik parametrelerinde görüldüğü ve her iki model için elde edilen, puanlayıcı katılık/cömertlik sıralamalarının aynı olduğu tespit edilmiştir.Madde değişkenlik kaynağı için korelasyon katsayısının yüksek düzeyde ilişkiye işaret ettiği belirlenmiş ve değerleri birbirine yakın olmakla birlikte iki madde dışında sıralamanın benzer olduğu; öğrenci değişkenlik kaynağına göre de yüksek düzeyde ilişkinin görüldüğü sonuçları elde edilmiştir. Her iki modele ait sapma bilgi kriteri değerlerine göre; HPM'nin ÇDKRÖM'e göre araştırma verilerine daha iyi uyum sağladığı, tek bir maddenin tek bir yanıtına ilişkin atanan çoklu puanlara ait bir yapının HPM'yle daha iyi yansıtıldığı sonucuna ulaşılmıştır. This study aims at estimating the parameters with many facet Rasch measurement model (MFRMM) and hierarchical rater model (HRM) and evaluating together the parameters obtained from both models if responses given by the same examinees for open-ended items are scored by multiple raters.The study was designed with basic research. In the scope of collecting study data, the scores assigned by five secondary school mathematics teachers for responses to eight open-ended items by 380 students, aged 15, from 10 schools in Çankaya District of Ankara province were used during the 2nd semester of the 2012-2013 academic year. Responses obtained from 30 points were excluded from the analysis to be used in development of the holistic scoring rubrics in order to guide teachers during the score assignment process. In this research, fully crossed design was used and OpenBUGS and FACET programs were utilized for realization of the MFRMM and HRM analyses.The study revealed that parameters of MFRMM and HRM examinee, rater and item variability sources were similar in general. The highest relationship between sources of variability was found in rater severity/leniency parameters; also the order of rater severity/leniency obtained for both models was found to be thesame. For sources of item variability, it was determined that the correlation coefficient indicated a high level of relationship. Though values are close, the order was found similar except for two items and a high level of relationship was seen by source of student variability. According to the deviation in formation criteria for both models; it was concluded that HRM provides better fit the data than MFRMM and the structure of assigned multiple scores regarding one single response to one single item is reflected beter by the HRM. 124

Araştırmanın amacı, ilköğretim matematik öğretmen adaylarının işlemsel tahmin becerilerinin incelenmesidir. Bu amaç kapsamında ilköğretim matematik öğretmen adaylarının işlemsel tahmin becerilerinin sınıf düzeylerine ve cinsiyetlerine göre nasıl değişmekte olduğu incelenmiştir. Bunların yanı sıra ilköğretim matematik öğretmen adaylarının işlemsel tahmin ile ilgili görüşleri, işlemsel tahmin stratejilerinin kavramsal bilgi düzeyleri ve problem sorularında hangi işlemsel tahmin stratejilerini kullanmakta oldukları incelenmiştir. Çalışmada ilköğretim matematik öğretmen adaylarının işlemsel tahmin becerilerini ölçmek amacıyla araştırmacı tarafından işlemsel tahmin beceri testi geliştirilmiştir. Testin geçerlik ve güvenirlik çalışmaları için pilot çalışma yapılmıştır. Araştırmaya İstanbul'da bulunan bir devlet üniversitesinde ilköğretim matematik öğretmenliği bölümünde öğrenimlerine devam eden öğretmen adayları katılmıştır. 25'i erkek, 146'sı kız olan öğretmen adaylarından oluşan çalışmaya toplamda 171 aday katılmıştır. Katılımcılara işlemsel tahmin testi uygulanmıştır ve test uygulandıktan sonra katılımcılar arasından amaçlı örneklem yoluyla 13 kişilik bir çalışma grubu seçilmiştir. Bu grup ile işlemsel tahmin beceri testi sorularını nasıl çözdüklerine ve çözerken hangi işlemsel tahmin stratejilerini kullandıklarına dair yarı yapılandırılmış görüşmeler yapılmıştır. Görüşmelerde kullanılmak üzere araştırmacı tarafından yarı yapılandırılmış görüşme formu hazırlanmıştır. Yarı yapılandırılmış görüşme formu, öğretmen adaylarının işlemsel tahminle ilgili görüşlerini alma ve kavramsal bilgilerini ölçmek amacıyla sorulan sorulardan ve işlemsel tahmin beceri testinin bazı sorularından oluşmuştur. Görüşmenin ilk kısmını oluşturan sorular araştırmacı tarafından hazırlanmış olup, uzman görüşü alınarak son haline getirilmiştir. Yapılan yarı yapılandırılmış görüşmeler ile öğretmen adaylarının tahmin ve işlemsel tahmin kavramlarına bakış açıları ve işlemsel tahmin problemlerinin çözümlerinde hangi stratejileri kullandıklarının ortaya çıkarılması amaçlanmıştır. Araştırma kapsamında geliştirilen işlemsel tahmin beceri testinin Cronbach Alfa güvenirlik katsayısı 0,72 olarak bulunmuştur. İlköğretim matematik öğretmen adayları, sınıf düzeylerine göre incelendiğinde 1. , 2. ve 3. sınıfların aralarında anlamlı farklılığın olmadığı, 4. sınıfların ise diğer sınıf grupları ile arasında 4. sınıflar lehine anlamlı farklılığı olduğu görülmüştür. Çalışmada ayrıca erkek ve kız grupları arasında erkek gruplarına lehine anlamlı bir farklılık görülmüştür. Öğretmen adaylarının işlemsel tahmin ile ilgili kavramsal bilgi düzeylerinin düşük olduğu gözlemlenmiş ve yuvarlama haricinde işlemsel tahmin stratejilerini teorik olarak bilmedikleri görülmüştür. Fakat öğretmen adaylarının yapılan görüşmelerde her birinin yuvarlama, basamakları kullanma, sayının dengini kullanma, uyuşan sayıları kullanma, gruplandırma, dağılma, işlemlerin sırasını değiştirme, parçadan bütüne ulaşma, işlem sürecinde telafi etme, işlem sonunda telafi etme ve var olan bilgiye dayanma stratejilerinden bazılarını kullandıkları görülmüştür. Anahtar Sözcükler: Tahmin, Tahmin Becerisi, İşlemsel Tahmin, İşlemsel Tahmin Stratejileri The aim of this study is to investigate the computational estimation skills of primary school mathematics teacher candidates. In accordance with this aim, it is investigated that how the computational estimation skills of primary school mathematics teacher candidates changes based on class levels and gender. In addition to this, primary school mathematics teacher candidates' opinions about computational estimation, conceptual knowledge of computational estimation strategies and which computational estimation strategies they use in problems have been also studied.In this study, a computational estimation skill test was prepared by the researcher to measure primary school mathematics teacher candidates' computational estimation skills. A pilot study was made to measure validity and reliability of the test. Primary school mathematics teacher candidates in a state university in İstanbul took part in the research.There were 171 candidates who took part in the study consisting of 25 boys and and 146 girls. After the computational estimation test were applied to the participants, 13 of the participants were chosen for study group through purposeful sampling. Self-structured interviews were made to understand which computational estimation strategies they used while solving questions of computational estimation test. Self-structured interview form was prepared by the researcher to be used for interviews.Self structured interview form consists of questions that aim to take teacher candidates' opinions about computational estimation and to measure their conceptual knowledge, and it consits of some questions of computational estimation skill test.The question form of the first part of the interview was prepared by the researcher and put into final form through expert opinion. Through the semi-structured interviews, it was aimed to search out which strategies were used for computational estimation problem solutions by the teacher candidates and their viewpoints of estimation and computational estimation concepts.Cronbach Alpha reliability coefficient of the computational estimation skill test was found as 0,72. When the primary school mathematics teacher candidates were examined according to their class levels, it was seen that there were no meaningful difference between 1st, 2nd, and 3rd classes, however there was a difference between 4th classes with other classes on behalf of 4th classes.In the research, it was also observed that there was a significiant difference between girl and boy groups on behalf of boy groups. It was observed that teacher candidates have insufficient conceptual knowledge about computational estimation, and they did not know any strategy other than rounding strategy theoretically. However it was observed that during the interviews, each of the candidates used some of the existing estimation strategies.Key Words: Estimation, Estimation Skill, Computational Estimation, Computational Estimation Strategies 206

Veri madenciliği, verideki ilişkilerin keşfedilmesi süreci olup; yığın verinin var olduğu birçok alanda başarılı uygulamaları olan bir tekniktir. Havacılık meteorolojisi de bu alanlardan birisidir. Havacılık meteorolojisi türbulans, yağmur, buzlanma, sis, vb. uçuş faaliyetlerini etkileyen meteorolojik olay ve parametrelerin gözlem ve tahminlerini kapsamına alan, meteorolojinin havacılıkla ilgilenen dalıdır. Meteorolojik olayların anlaşılması, birbirleri ile etkileşim içerisinde olan pek çok parametrenin incelenmesi ile mümkündür. İleri dönük tahminleme açısından geçmişe ait yığın verinin gözden geçirilmesi gerekmektedir. Bu verilerin analizi esnasında uzman görüşüne de ihtiyaç duyulmaktadır. İşte bu noktada, büyük hacimli karma yapıdaki verilerin analizinde, veri madenciliği önemli bir yardımcı yöntem olma niteliği taşımaktadır. Bu çalışmada, veri madenciliği tekniklerini kullanarak, havacılık için önem arz eden meteorolojik parametrelerin birbirleri ile ilişkilerinin ortaya konulması ve kural çıkarımı amaçlanmıştır. İlişkisel analizlerden faydalanılarak tahminleme yapılmaya çalışılmıştır. Sonuç olarak Kayseri Erkilet Havalimanı için sis, yağış ve oraj hadiselerini içeren lokal tahmine yönelik anlamlı kurallar elde edilmiş ve bu kurallar doğrulukları ve güvenilirlikleri bakımından test edilmiştir.Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Havacılık Meteorolojisi, Sınıflandırma, Kural çıkarımı. Data mining is a process used for the discovery of data correlation; the technique includes successful applications in the mass data field. Aeronautic meteorology is one of them. It includes the observation and forecast of meteorological events and parameters such as turbulence, rain, frost, fog, thunderstorm, etc. that affect flight operations. Aeronautic meteorology studies in the field of aviation. Understanding meteorological events is not possible without the observation of many parameters which are related to each other. Previous mass data should be overviewed for the future forecast. Expert opinions are also necessary in the process of analysis. At this point, data mining makes a great contribution to the analysis of mass data. This study aims at revealing the correlation between meteorological parameters that affect aviation and finding rules by classification. Forecasts were improved with relational analysis. As a result, reliable rules were identified that include estimation of fog, rain, snow, hail and thunderstorm events for Kayseri Erkilet Airport and these rules were analyzed in terms of their accuracy and reliability. Keywords: Data mining, aeronautical meteorology, classification, finding rules. 132

Türkiye'de meydana gelen sanayileşme, kentleşme ve hızlı nüfus artışı gibi faktörlerin sonucu olarak ve doğalgaz tüketiminin üstün yönlerinden dolayı doğalgaz talebinde önemli artışlar gerçekleşmektedir. Ancak Türkiye bir doğalgaz ülkesi olmayıp, enerji kaynağını sağlamakta dışa bağımlıdır. Bu nedenle doğalgaz talep miktarının doğru şekilde belirlenmesi oldukça önemlidir. Talep tahmini ne kadar doğru olursa, doğalgaz ithalatı anlaşmaları, ülke içindeki altyapı yatırımları ve tüketim planlaması o kadar sağlıklı yapılabilecektir. Bu tez çalışmasında, `Adaptif Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi` veya `Uyarlamalı Sinirsel Bulanık Denetim Sistemi` denilen `ANFIS` (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) ile Türkiye'nin doğalgaz talep tahmininde bulunulmuştur. Doğalgaz tüketimini etkileyen pek çok faktör olmasına rağmen, bu çalışmada sadece gayri safi yurtiçi hasıla (GSYH), sıcaklık ve doğalgaza kavuşan nüfus oranı üç değişken girdi olarak ele alınmıştır. Çıktı değişkeni olarak ise doğalgaz tüketimi incelenmiştir. Veri seti 2002-2014 yılları arası aylık olarak düzenlenmiştir. ANFIS ile tahmin edilen doğalgaz tüketim verileriyle, gerçekte var olan doğalgaz tüketim verileri kıyaslanıp, model performansının ölçümü için kullanılan `MAPE` (Mean Absolute Percentage Error, ortalama mutlak hata yüzdesi) hesaplanmıştır. Hesaplanan sonuçta ortalama mutlak hata yüzdesi düşük çıkıp, uyarlamalı (adaptif) model ile başarılı bir tahmin sonucuna ulaşılmıştır. Son olarak, 2015 yılı için doğalgaz talebi tahmin edilmiştir. Anahtar Sözcükler: ANFIS, doğalgaz talebi, MAPE. There have been dramatical increases in the demand of natural gas due to its superior consumption benefits and as a result of the industrialzation, urbanization and rapid population increase in Turkey. However, Turkey is not a natural gas country, nor is dependent on abroad in terms of providing its energy. That's why, it is of great significance that Turkey determine the amount of demand of natural gas. The more agreements on import of natural gas, the incrastructure investments across the country and the planning of the consumption. ln this study, the prediction for the natural gas demand of Turkey through ANFlS which is `Adaptive Neuro-FuzzyInference System`. Though there have been many factors affecting the consumption of natural gas, only Gross Natural Product (GNP), temperatue and natural gas gained population ratio has been taken into consideration as three input parameters. As the output paramater, the consumption of natural gas has been examined. The data set has been arranged monthly between the years of 2002-2014. The data of natural gas consumption predicted by ANFlS and the real natural gas consumption data have been compared and MAPE ( Mean Absolute Percentage Error), used for the measurmeent of the performance of the model, has been calculated. ln the result calculated, the MAPE was low and a successful prediction was obtained through adaptive model. Finally, the demand for natural gas for 2015 was predicted. Key Words: ANFIS, demand of natural gas, MAPE. 111

Küçük, orta ve büyük ölçekli işletmeler maliyetlerini minimum yapabilmek için eldeki kaynaklarını uygun şekilde kullanmalıdır. Bunun için yapılan planların, gerçeğe en yakın şekilde hazırlanması önemlidir. Ayrıca işletmeler çalışmalarının sürdürülebilir olması için, bugünü değil geleceği de planlamalı, stok maliyeti, işgücü, zaman, finans gibi kaynaklarını en iyi şekilde yönetebilmek ve fireleri önlemek maksadı ile gerekli tedbirleri almalıdırlar.Talep tahmini sistemleri, şirketlerin değişen pazar şartlarına kolayca ayak uydurabilmelerini sağlamanın yanında, stratejik ve yönetsel düzeyde planlamaları ile operasyonel uygulamalarında kolaylık sağlamaktadır. Talep tahmini performansı düştüğünde, müşteri taleplerinin zamanında karşılanma oranı düşer. Bunun sonucunda şirketler hızlandırılmış, sonucu çabuk alınabilen hizmetlere ve diğer pahalı aksiyonlara yönelirler.Yapılacak kısa ve uzun vadeli planların başlangıç noktası, talep tahminidir. Ayrıca uzun dönemli planlarda sapmaların yüksek olması sebebi ile yapılan planların kontrol sıklıkları ve yöntemlerinin belirlenmesi, başarılı bir talep tahmin sistemi için, çok önemlidir. Bu çalışmada talep tahmini ve planlamasının, üretim planlarının ilk aşaması olduğu gerçeği ile birlikte, müşteri ve tedarik zinciri halkalarını oluşturan tüm süreci nasıl etkilediği anlatılmaya çalışılmıştır.Yürütülen bu çalışmada nicel ve nitel talep tahmini yöntemleri incelenmiş, en uygun yöntemin belirlenmesi üzerine durulmuş ve doğru sonuca en yakın tahminler elde edilmeye çalışılmıştır. Belirlenen yöntem, bir planlama uygulaması ile desteklenerek sürecin takvimi ve çalışma şekli yeniden belirlenmiştir.Anahtar kelimeler: Talep, Tahmin, Planlama, Tedarik Zinciri Yönetimi Small, medium and large-sized businesses must use their resources optimum in order to minimize their costs. Thus, it is important to prepare the plans made as the closest to the truth. Furthermore, in order their works to be sustainable, the companies should plan the future not the present; must take necessary measures to manage the cost of the inventory, labor, time, and financial resources in the best way and to avoid wastage.Demand forecasting systems, besides providing the company keeping up with changing market conditions easily, provides convenience to the company in operational applications with its strategic and managerial level plans. As the demand forecasting performance goes down, the rate of fulfillment the demands of the customer on time goes down. As a result, the companies head for accelerated services with quickly obtainable results, and other costly actions.The starting point of short-and long-term plan is the forecast demand. Also, as the deviations in long-term plans are high, the determination of the control frequency and methods of the plans are very significant for a successful demand forecasting system.No matter how successful strategic planning's are done, the mistakes in the practice can drag all of the plans towards failure. Therefore, in our study, numerical and non-numerical of demand forecast model will be referred, and there will be comments about a demand forecasts method in a business with the case analysis method and suggestions for improvementKey Words: Demand,Forecast, Planning, Supply chain management 142

Likert tipi ölçekler araştırmalarda sıklıkla kullanılan ölçek türlerinden biridir. Madde tepki kuramı ile analizinde kullanılan eşitlikler orijinalde normallik sayıltısının sağlanmasını gerektirmektedir ancak bazı çalışma gruplarında bu sayıltının sağlanması oldukça zordur. Bu araştırmanın amacı, çok kategorili puanlanan maddelerden oluşan bir ölçeğin Samejima'nın derecelendirilmiş tepki modeli (DTM) ile analizinde normallik sayıltısı ihlalinin ölçme kesinliğine etkisini araştırmaktır. Bu araştırma, likert tipi ölçeklerden elde edilen verilerin normal dağılımdan farklılaşmasının ölçme kesinliğini nasıl etkilendiğini ortaya koyacağı için önemlidir. Araştırmanın amacı doğrultusunda çarpıklık katsayıları 0,00; 0,50; 1,00; 1,50 ve 2,00 olan her dağılım için 25 replikasyon yapılarak 3000 kişiden oluşan simülasyon veri setleri, `Beck Depresyon Envanteri` ile elde edilen madde parametreleri kullanılarak, Wingen 3.1 programıyla üretilmiştir. Üretilen veri setleri için madde parametresi kestirimleri MULTILOG 7.03'te marginal maximum likelihood (MML) kestirim yöntemiyle yapılmıştır ve ölçme kesinliği RMSE ve AAD istatistikleri ile incelenmiştir. Araştırmanın bulgularında çarpıklık katsayısı arttığında a ve b parametreleri için RMSE ve AAD değerlerinin arttığı ve normalliğin ihlal edildiği durumlarda bu değerlerin oldukça yüksek olduğu görülmüştür, bu ölçme kesinliğinin azaldığının bir göstergesidir. Bu nedenle normallik sağlanmadığında DTM'ye dayalı olarak MML yöntemi ile madde parametresi kestirimlerinin uygun olmayacağı sonucuna varılmıştır. Likert-type scale is one of the scale types that are used in research commonly. Originally, normality assumption should be taken into consideration in this scale's analysis with item response theory equations but the handling of normality is difficult in some samples. The purpose of this research was to examine the effect of normality violation in the process of parameter estimation based upon Samejima's graded response model (GRM) on measurement precision in the scale consisting of polytomous item. This study is important because it demonstrated how data that were obtained from a Likert-type scale and that differed from the normal distribution affected measurement precision. For the purpose of this research, data sets whose skewness coefficients were 0,00; 0,50; 1,00; 1,50 and 2,00 were simulated by using item parameters obtained from `Beck Depression Inventory` by using Wingen 3.1, and these data sets were consisted of 3000 examinees and were replicated 25 times for each distrubition. Item parameters for simulated data sets were estimated by marginal maximum likelihood estimation method (MML) by using MULTILOG 7.03 and measurement precision was examined by RMSE and AAD. In the findings of the research it was observed that RMSE and AAD values for a and b parameters increased when skewness was increased. In other words, when normality of score distribution was violated, RMSE and AAD were quite high and measurement precision was low. Therefore, it has been concluded that item parameters estimated by MML estimation method based on GRM may not be appropriate when normality violated. 114

Date of Conference: 23-25 April 2014 Conference name: 22nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) 2014 Bu çalışmada, IONOLAB grubunun son 10 yıldır iyonküre uzaktan algılaması ve 2-B görüntüleme çalışmaları özetlenecektir. TÜBİTAK EEEAG 105E171 ve 109E055 projelerinde, çift frekanslı Yerküresel Konumlama Sistemi (YKS) alıcılarının sözde menzil ve faz gecikmesi kayıtlarından özgün Toplam Elektron İçeriği (TEİ) kestirim yöntemi IONOLAB-TEC geliştirilmiştir. Önemli bir Uzay Havası hizmeti olarak www.ionolab.org sitesinden tüm araştırmacılara açılan IONOLAB-TEC, dünyada ilk ve tek gürbüz, güvenilir ve hassas tek istasyon için TEİ kestirimleri yapabilmektedir. Uzayda ve zamanda seyrek YKS-TEİ kestirimlerinin bölgesel ve yerküresel aradeğerlemesi için çalışmalar yapılmış ve Türkiye üzerindeki TUSAGA-Aktif istasyon ağından IONOLAB-TEC yöntemi ile elde edilen Toplam Elektron İçeriği (TEİ) kestirimleri kullanılarak otomatik yüksek çözünürlüklü 2-B TEİ görüntüleri elde edilmiştir. IRI-Plas iyonküre iklimsel modeli altyapısıyla literatürde ilk kez hızlı ve gürbüz elektron yoğunluğu dağılımları elde edilmiş ve iyonküre model parametreleri özgün aradeğerleme ile birleştirilmiştir. www.ionolab.org sitesinde iyonküre kritik frekans ve yükseklik haritaları sunulmaktadır. IONOLAB grubunun bu önemli katkıları TÜBİTAK EEEAG 112E568 projesi kapsamında devam etmektedir. In this study, research activities of IONOLAB group on remote sensing and 2-D imaging of ionosphere in the last 10 years will be summarized. In TUBITAK EEEAG 105E171 and 109E055 projects, a novel Total Electron Content (TEC) estimation method, IONOLAB-TEC, is developed using the dual frequency Global Positioning System (GPS) pseudo range and phase delay recordings. The IONOLAB-TEC computation is provided from www.ionolab.org as an important and unique Space Weather service that can estimate robust, reliable and accurate single station TEC values. The sparse estimates of GPS-TEC in space and time are interpolated regionally and globally and TNPGN-Active IONOLAB-TEC values are mapped using novel space-time interpolation methods. Ionospheric climatic model IRI-Plas is used as a background for fast and robust electron density distributions first time in literature. Critical Ionosperic parameters are interpolated to obtain global and regional distributions. Critical frequency and height maps are provided in www.ionolab.org as another Space Weather Service. The important contributions of IONOLAB group will continue in TUBITAK 112E568 project. © 2014 IEEE.

Bu araştırmada matematik dersi öğretim programında yer alan tahmin becerisinin, ilköğretim altıncı, yedinci ve sekizinci sınıf matematik öğretmenlerinin görüşleri doğrultusunda değerlendirilmesi ve bu görüşler doğrultusunda tahmin becerisinin kazanımına ilişkin öneriler geliştirmek amaçlanmıştır. Tarama modelinde betimsel bir çalışma olan bu araştırmada, verileri toplamak amacıyla nitel ve nicel veri toplama teknikleri birlikte kullanılmıştır. Araştırmanın nicel örneklemini 2012-2013 öğretim yılında Adana il merkezinde görev yapan ve 6. 7. ve 8. Sınıfları okutan küme örnekleme yöntemiyle belirlenen matematik öğretmenlerinden oluşmaktadır. Araştırmanın nitel çalışma örneklemi kolay ulaşılabilir durum örneklemesine göre seçilen toplam 5 orta okulunda, gönüllülük esasına dayalı olarak araştırmaya katılan 10 öğretmen ile oluşturmuştur. Ayrıca görüşmelerden elde edilen bilgileri desteklemek ve tamamlamak amacıyla gözlem yapılmıştır. Gözlemlerde uygun okul ve sınıf belirlenerek, kolay ulaşılabilirlik ilkesine göre seçilen, gönüllülük esasına dayanan her sınıf düzeyinden 1 'er öğretmen ile gerçekleşmiştir. Her öğretmen 4 'er saat olmak üzere toplam 12 saat gözlemlenmiştir.Araştırmada veri toplama aracı olarak Aslan (2011) tarafından geliştirilmiş anket, yarı yapılandırılmış görüşme formu düzenlenerek kullanılmıştır. Araştırmada bir diğer nitel veri toplama aracı olan yapılandırılmamış gözlem formudur.Araştırma sonuçlarına göre, tahmin becerisini kazandırmaya yönelik etkinlikler sırasında öğrenciler kendi fikirlerini savunabilmeyi, fikirlerindeki yanlış noktaları kabul etmeyi, bununla beraber değişik fikirlere saygı duymayı öğrenmektedirler Tahmin becerisine yönelik etkinliklerle öğrencilerin derse ilgileri, kendilerine güvenleri artmakta ve iletişim becerileri gelişmektedir. Öğretmenler, zaman yetmezliği, sosyo ekonomik farklılıklar, öğrenciler arasındaki bireysel farklılıklar ve kalabalık sınıflar nedeniyle etkinlikleri uygulamada güçlük yaşamaktadırlar. Öğretmenler tahmin becerisini kazandırmaya yönelik uyguladıkları etkinliklerde sırasıyla soru-cevap, gösterip yaptırma ve tartışma yöntemlerini kullanmaktadır. Öğretmenlerin çoğu tahmin becerisini kazandırmaya yönelik etkinliklerde ders kitabından ve kaynak kitaplardan mutlaka yararlanmaktadır. Öğretmenler özellikle araç-gereçlerin temini konusunda sıkıntı yaşandığını belirtmişlerdir. Öğretmenler, öğrencilerin etkinlikler sırasında gösterdiği performansa, yapılan tahminlere yönelik soru-cevap çalışmalarına ve kendi gözlemlerine dayanarak ölçme-değerlendirme yapmaktadır. Gözlem bulguları da görüşme bulgularını destekler niteliktedir.Anahtar Kelimeler: Tahmin becerisi, tahmin stratejileri,matematikte tahmin In this research, the aim is to analyze evaluating of estimation skill of the Primary school sixth,seventh and eiğht year mathematic course program in term of teachers' views. The study also aims at developing suggestions in line with teachers' perspectives about acquisition of estimation skill.In this research, a descriptive study was designed as a cross hatching model. There were two techniques used for data collection; which were quantitative and qualitative methods. To begin with, an example of the quantitative research was done inAdana, in the 2013–2014 of academic year. In this research, questionnaire forms which were developed by Aslan (2011) were used as data gathering instrument. İnterviews and observations were also made. The result of the study showed that teachers said that with activity of estimation skills students learnt to defend self-opinions and they accepted mistakes of selfopinions. Teachers, time failure, socio-economic differences and individual differences among students due to crowding activities have difficulties in practice. Most of the teachers in activities to gain the ability estimates from the textbook and reference books are surely benefit from İnterview and observation results support each other.Keywords: Estimation ability, estimation of mathematic estimation strategies. 198

Günümüzde, artan rekabet ortamı, sadece başarılı şirketlerin yaşamasına olanak verir. Rekabet üstünlüğü sağlayamayan işletmelerin karşı karşıya kaldığı finansal sıkıntılar, farklı boyutlardaki olumsuz etkilerinin yanı sıra işletmelerin iflasa kadar sürüklenmelerine neden olur.Finansal başarısızlık, işletmeyle ilişkili dolaylı ve dolaysız gruplar ile ülke ekonomisi üzerinde olumsuz etki göstermektedir. Finansal başarısızlığa uğramış işletme sayısındaki artış, ülke kaynaklarının iyi kullanılmadığının bir göstergesidir. Ülke kaynaklarının doğru şekilde kullanılamaması da enflasyonu arttırıcı yönde etki yaratmaktadır. Finansal başarısızlık, sadece küçük boyutlu işletmelerin karşılaştığı bir sorun olmayıp, büyük ölçekteki işletmeleri de etkileyen bir faktördür. Geçmişte yaşanan büyük çaptaki şirket iflasları, finansal başarısızlığın daha önceden tahmin edilebilmesinin önemini bir kez daha ortaya çıkartmıştır. Bu çalışmanın amacı, Lojistik regresyon yöntemi kullanılarak Borsa İstanbul'da işlem gören gıda firmalarının finansal başarısızlık riskini belirlemek ve başarısızlıkları üç yıl öncesinden tahmin edebilen bir model oluşturmaktır.Anahtar sözcükler: Finansal Başarısızlık, Lojistik Regresyon Modeli, Rasyo Analizi, Finansal Başarısızlık Nedenleri. Nowadays the rising competitive environment allows only successful companies to live.The businesses that cannot gain competitive advantage by any reason face difficulties which eventually cause them to drift bankruptcy.Financial failure has adverse effects on the domain economy as well as the groups involved with enterprises directly or indirectly. The excessive number of failed managements is an indication of misused local resources. Operating the reserves of country unproperly enhances inflation. The reason which increases the importance of this subject is the fact that financial failure, resulting bankruptcy of establishments, captures not only small companies but also international corporations as well. Unexpected insolvencies in the past revealed the significance of the ability to predict bankruptcy. The purpose of this study is to determine the risk of financial failure of the food companies traded on the Istanbul Stock Exchange by using logistic regression method and to create a model which can estimate bankruptcies three years earlier.Key words: Financial Failure, Logistic Regression Models, Ratio Analysis of the Reasons for Financial Failure. 146

Bu çalışmada İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Ulusal 100 Endeksi (İMKB 100) hareket yönü tahmini amacıyla veri madenciliğinde sınıflama metodu olarak kullanılan Destek Vektör Makineleri (DVM) yöntemi kullanılmıştır. İMKB 100 endeksi hareket yönünün tahmini için istatistiksel veri analizleri yapan, açık kaynak kodlu programlama dili ''R'' kullanılmış, DVM'lerin sınıflandırma başarısı çalışmada kullanılan ikinci bir yöntem olan Lojistik Regresyon (LR) yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Çalışmada hisse senedi analizinde teknik analizin yararlandığı araçlardan biri olan teknik göstergelerden (indikatörler) yararlanılmıştır. Modellere dahil edilen teknik göstergeler LR analizi ile incelenmiş ve LR analizinde anlamlı olan göstergeler bağımsız değişken olarak kullanılmıştır. Analiz, 03.04.1995-19.03.2012 arası dönemi kapsamaktadır. Toplam 4226 adet veri günlük, haftalık ve aylık veri setleri şeklinde düzenlenmiştir. Her veri seti için 4 model oluşturulmuş ve her model için farklı değerlendirme kriterleri uygulanarak yöntemlerin endeks hareket yönü tahmin performansları değerlendirilmiştir.Yapılan değerlendirmeler sonucunda DVM'nin oluşturulan 12 model içerisinde İMKB 100 endeksi hareket yönünü en iyi tahminlediği modelin Haftalık Model-1 olduğu (%70.0) gözlenmiştir. Bu model aynı zamanda İMKB 100 endeksi artış (%82.89) ve azalış yönünü (%54.68) birbirine en yakın ve yüksek oranda tahminleyen model olarak bulunmuştur.Bu çalışma ile elde edilen bulgular ışığında İMKB 100 endeksi hareket yönü tahmininde Haftalık Model-1'in gerek yatırımcılar tarafından, gerekse akademik araştırmalarda başarı ile kullanılabilceği sonucuna ulaşılmıştır.Anahtar Kelimeler: Destek Vektör Makineleri, Endeks Hareket Yönü Tahmini, Teknik Analiz Göstergeleri, Lojistik Regresyon, Sınıflandırma, İMKB 100. This study aims to forecast the movement direction of Istanbul Stock Exchange National 100 Index (ISE 100) using Support Vector Machines (SVM), one of the classification methods in data mining. Open source programming language `R` was used to analyse statistical data, and SVMs' classification performance was compared with Logistic Regression (LR), the other method used in this study, in order to forecast the movement direction of ISE 100 Index. Technical indicators that are among the devices useful for technical analysis in stock prediction were used. These indicators included in models were analysed with LR analysis and then, significant ones were used as independent variables. The analysis includes the data from 03.04.1995 to 19.03.2012. 4226 data were established as daily, weekly and monthly data sets. 4 models were organized for each dataset and index movement direction forecasting performance of these methods was evaluated by applying different criteria for each model.The results of this study show that SVMs estimate the movement of ISE 100 Index best with Weekly Model-1 (70.0%) among 12 models. Additionally, it is observed that this model has a high level of estimation and the closest increase (82.89%) and decrease (54.68%) direction of ISE 100 Index.In consideration of the results obtained with this study, it is obvious that in estimating the movement direction of ISE 100 Index, Weekly Model-1 will be useful for investors and academic studies.Key Words: Support Vector Machines, Index Movement Direction Forecast, Technical Indicators, Logistic Regression, Classification, ISE 100. 137

Enerji talebinin tahminlenmesi özellikle, Türkiye gibi rezerv bakımından zayıfve ithalata bağımlı olan ülkelerde büyük önem arz etmektedir. Enerji planlamasıDünya?da olduğu gibi Türkiye?de de son yıllarda önemini arttıran bir çalışma alanıdır.Enerji planlaması üzerine yapılan çalışmalarda çeşitli tahminleme yöntemlerikullanılmıştır. Kullanılan yöntemler arasında, mevsimsel etkileri de modele dahiledebilmesi yönünden Box-Jenkins yöntemi ön plana çıkmaktadır.Bu çalışmada İzmir ilinin 2013 yılı konutsal doğal gaz talebinin tahminlenmesiamaçlanmış ve tahminleme yöntemi olarak Box ve Jenkins(1970) tarafından geliştirilenBox- Jenkins yöntemi kullanılmıştır. Bu amaçla çalışmanın ilk üç bölümünde; kentselbazda doğal gaz arz ve talep kaynaklarına, zaman serilerinin genel özelliklerine,mevsimsel ve mevsimsel olmayan ARIMA modellerine ve Box-Jenkins model kurmasüreci aşamalarına değinilmiştir. Çalışmanın son bölümü olan dördüncü bölümde ise2007 Ocak 2012 Aralık dönemi içerisindeki aylık konutsal doğal gaz talep miktarıverileri kullanılarak, Box-Jenkins model kurma aşamaları takip edilmiş ve en uygunmodele ulaşılmıştır. Uygun bulunan ARIMA modeli ile 2013 yılı için aylık konutsaldoğalgaz talep miktarları tahminlenmiştir. The estimation of energy demand is really important for the countries likeTurkey, has limited of reserve and depend on external resources. Energy planning is astudy field raising its importance in Turkey as well as the world in recent years.Variousestimation methods have been used in studies on energy planning. Among the modelsused, Box Jenkins methods come to the forefront to be able to include the seasonaleffects in it.In this study, the estimation of dwelling natural gas demand of 2013 in IzmirProvince is aimed and the Box- Jenkins method, developed by Box and Jenkins(1970) isused as the estimation method. For this purpose, it is stated about the natural gas supply? demand sources in the basis of province, general specifications of time serials,seasonal and non-seasonal ARIMA samples and stages of Box-Jenkins samplingprocess in the first three sections. In the fourth section, the last section of the study, thestages of Box-Jenkins sampling process are followed and the most appropriate sample isobtained by using monthly demand amount data of dwelling natural gas within theterms of January 2007 and December 2012. The monthly demand amount of dwellingnatural gas is estimated with the appropriate model of ARIMA for the year of 2013. 89

Yüzyıllardan beri değerini ve önemini koruyan altın, tarihte uzun dönemler boyunca parasal sistemde önemli bir yere sahip olmuştur. Uluslararası ticaretin ve finansal piyasaların gelişmesi ile parasal sistem içerisindeki yerini kademeli olarak kaybetse de, günümüzde hala finans ve yatırım aracı olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada, altınının ekonomik sistem içerisindeki yeri, Dünya ve Türkiye ekonomisinde altının önemi ve kullanım alanlarına değinilmiş ve Türkiye altın piyasasındaki altın fiyatlarında meydana gelen değişmeler incelenerek, altın fiyatlarını etkileyebileceği düşünülen değişkenler Londra Külçe Altın Birliği altın fiyatları, Brent Petrol fiyatları, ABD doları, Amerika Dow Jones Sanayi Endeksi, aylık ortalama vadeli mevduat faiz oranları, toptan eşya fiyat endeksi ve İstanbul Menkul Kıymetler Borsası 100 endeksi olarak seçilmiş ve ekonometrik modeller kurulmuştur.Engle- Granger iki aşamalı tahmin yöntemiyle tahmin edilen modellerden en iyi sonucu veren modelde, Londra Külçe Altın Birliği altın fiyatlarının İstanbul Altın Borsası altın fiyatlarını etkileyen tek ve en önemli bir değişken olduğu sonucuna varılmıştır. Çalışmada ayrıca İstanbul Altın Borsası?nın altın fiyatları ARCH modelleri yardımıyla tahmin edilmiştir. Analiz sonuçlarına göre en iyi model EGARCH(1,1) modelidir. Bu modele göre İstanbul Altın Borsası Altın Fiyatlarını, Dow Jones Sanayi Endeksinin negatif yönlü olarak etkilediği, Londra Külçe Altın Birliği altın fiyatlarının pozitif yönlü olarak etkilediği, Toptan Eşya Fiyat Endeksinin pozitif yönlü olarak etkilediği ve ARCH modelleri yardımıyla tahmin edilen İstanbul Altın Borsası Altın Fiyatlarının Oynaklığının negatif yönlü olarak etkilediği sonucuna varılmıştır. For centuries, the value and the importance of protecting the gold, for long periods of time has had an important place in the monetary system. Although it lost its place in the monetary system with the development of international trade and financial markets gradually, today it is still used as a means of finance and investment instrument.In this study, the factors that affect the gold price are tried to determined by investigating the place of gold in the monetary system and demand markets of the world and the Turkey. The gold price of London Bullion Market Association, the Brent Oil price, the U.S. dollar, the America Dow Jones Industrial Index, the average monthly interest rates on time deposits, and the whole sale price index of the Istanbul Stock Exchange 100 index are obtained as factors that affects the Istanbul Gold Exchange gold price and macro-econometric models are established.In the model which is based on Engle-Granger two-step method and predict the best results, the London Bullion Market Association gold prices are obtained as unique and most important variable that affect Istanbul Gold Exchange gold prices.In this study, the Istanbul Gold Exchange gold prices are also estimated with the help of ARCH models. Analysis results show EGARCH (1,1) the best model. According to this model it is seen that, the Dow Jones Industrial Index has a negative influence on the Istanbul Gold Exchange Gold Rates, Association of London Bullion gold prices as a positive influence, Wholesale Price Index as a positive influence and the Istanbul Gold Exchange Gold Prices Volatility which is estimated with the help of ARCH models had influenced negatively. 132

Günümüzde çevresel problemlerin en başında küresel ısınma problemi yer almaktadır. Fosil yakıt tüketiminin artması küresel ısınmaya neden olan sera gazlarının da artışına neden olmaktadır. Bu bağlamda küresel ısınmanın en büyük nedenlerinden olan sera gazı salınımının daha kontrollü yapılması gerekliliği ortaya çıkmış ve geleceğe dair tahminlerin yapılması zorunlu hale gelmiştir.Kısa dönemli tahmin çalışmalarında en uygun yöntemlerden birisi gri tahmindir. Bu çalışmada Türkiye'ye ait 1990-2009 yıllarına ait sera gazı emisyonları çeşidine ve sektörlere göre ayrı ayrı incelenmiştir. GPRM(1,1) ve geliştirilen GPRM(1,1) yöntemleri ile her iki veri seti incelenerek hata oranları karşılaştırılmış ve 2020 yılına kadar oluşabilecek sera gazı emisyonları tahmin edilerek geliştirilen yöntemin etkinliği gösterilmiştir. Currently, at the top of the global environmental problem is global warming problem. Fossil fuel consumption also causes an increase of greenhouse gases that cause global warming. In this context, the biggest causes of global warming, the greenhouse gas emissions need to be more in control has emerged and making predictions about the future has become mandatory.In this study, greenhouse gas emissions between the years of 1990-2009 in Turkey are examined according to the type and sectors. GPRM (1,1) and improved GPRM (1,1) methods are used to analyze dataset, the proposed model provided much better results compared with the GPRM(1,1) and greenhouse gas emissions by the year 2020 has been estimated. 118

Araştırmada 1990-2011 yılları arasında, Türk bankacılık sektörüne ait finansal veriler, kârlılık kalemleri değerlendirilerek gözlemlenmiştir. Literatür araştırmasında saptanan kârlılığın belirleyici unsurlarının karşılaştırılması sonucu, 21 Şubat 2001 Bankacılık Krizi öncesi ve sonrası sektörün kârlılıklarını belirleyen finansal göstergeler,regresyon eğrisi tahmini modellemesi ile gözlemlenerek farklılıkları tespit edilmiştir.Analizde aktif kârlılık oranı, özkaynak kârlılık oranı ve net faiz marjı bağımlı değişken olarak kullanılmış, belirlenen bağımsız değişkenler ile kriz öncesi ve kriz sonrası dönemlerde görülen anlamlılık oranları ayrı ayrı karşılaştırılarak analiz edilmiştir. Belirlenen bağımsız değişkenler ise; net çalışma sermayesinin toplam aktiflere oranı, yabancı para pozisyonunun toplam özkaynaklara oranı, toplam mevduatın toplam aktiflere oranı, finansal varlıkların toplam aktiflere oranı, toplam kredilerin toplam aktiflere oranı, toplam kredilerin toplam mevduata oranı, takipteki kredilerin toplam kredilere oranı ve özkaynakların toplam aktiflere oranıdır.Analiz sonucunda ulaşılan veriler doğrultusunda, Türk bankacılık sektörünün 21 Şubat 2001 Bankacılık Krizi öncesinde kâr kaynaklarının, kârlılık belirleyicileri ile olan ilişkileri incelendiğinde gerçek bankacılık faaliyetlerinden uzaklaşılmış olduğu düşünülmektedir. Kriz sonrası dönemde sektör toplamı verilerinde gözlenen, bankaların kâr kaynaklarında yaşanan değişimlerin; krizin ardından uygulanan politikalarla gerçek bankacılık faaliyetlerini yürütmeye başlamalarının, yeni makroekonomik stratejilerin, alınan yasal önlemlerin sektör kârlılığına yansımalarının ve bankaların kendi risk yönetim politikalarının birer sonucu olduğu kanısına varılmıştır. Anahtar Kelimeler: Banka Kârlılığı, Kârlılık Belirleyicileri, Kâr Kaynakları, Regresyon Eğrisi Tahmin Modelleri. In this research, between years of 1990-2011 the financial data of Turkish banking sector were observed by considering profitability tools. After the comparison of the profitability factors which were determined after literature researches, the financial indicators of profitability; before and after the 21st February 2001 Banking Crisis, were evaluated by the regression models technique, the differences were determined.In the analysis the dependent variables are set as return on assets, return on equity, and net interest margin. The correlation of the significance levels between dependent variables and independent variables are tested in periods of before crisis and after crisis. The independent variables are set as ratios between; net current assets and assets, foreign currency position and equity, total deposits and assets, securities portfolio and assets, total loans and assets, total loans and total deposits, non-accrual loans and total loans, equity and total assets. According to the data received after analyzing profitability factors and sources, in periods of before and after the Banking Crisis at 21st February 2001, it is observed that the operations performed by banks has moved away from the real banking activities since the crisis. After the crisis, the changes on banks profit sources which are observed according to the sector's total data are results of the politics implemented after the crisis on the real banking activities, also new macroeconomic strategies, the reflections of the legal actions that has effected the profitability sources and banks own risk management policies.Key Words: Bank Profitability, Determinants of Profitability, Sources of Profit, Curve Estimation Regression. 157

Doğrusal olmayan istatistiksel bir model olan Yapay Sinir Ağları (YSA), günümüzde karmaşık ve maliyeti oldukça yüksek olan problemlerin çözümünde kullanılmaktadır. Hisse senedi getirilerini tahmin etmek amacıyla yapılan çalışmalar incelendiğinde, YSA modelinin daha başarılı sonuçlar verdiği görülmektedir. Getiri tahminlerinde genellikle makroekonomik göstergeler ya da şirketlerin finansal değerlerini gösteren borsa performans bilgileri kullanılmaktadır. Ancak finansal rasyoların, ekonomik göstergelerin ve borsa performans bilgilerinin birlikte kullanıldığı çalışma sayısı yeterli düzeyde değildir. İMKB'de işlem gören imalat şirketlerinin hisse senedi getirilerini tahmin etmek amacıyla gerçekleştirilen bu çalışmada, 1986 yılından itibaren işlem görmeye başlayan firmaların verileri kullanılmaktadır. Ancak İMKB veri tabanında 1991 yılından önceki verilere ulaşmak mümkün olmadığı için, analiz dönemi 1991-2010 dönemi olarak belirlenmiştir. Çalışma kapsamında 2008, 2009 ve 2010 yıllarına ait hisse senedi getirilerindeki değişim, YSA modeli ile tahmin edilmiş ve aynı yıl gerçekleşen gerçek değerlerle karşılaştırılarak modelin performansı ölçülmüştür. Böylece hisse senetlerinin 2011 yılına ait beklenen getirileri tahmin edilmiştir. Artificial Neural Networks which is a nonlinear statistical model is used to solve the sophisticated and heavy costly problems today. When studies in the literature are examined the ANN model panned out more successful result in order to forecast stock returns. Macro-economic indicators and financial values of firms which indicate stock market performance of firms are used to predicting the earnings. However the numbers of studies in which financial ratios, economic indicators and stock market performance are used together are not adequate. In this study which aims to predict stock returns of manufacturing companies in ISE the data was used belongs to firms are trading since 1986. However, it is not possible to reach the data for ISE before 1991, 1991-2010 periods was selected as the analysis period. In the study, changes in common stock returns for years 2008, 2009 and 2010 classified by ANN model and measured the performance of model by comparing with actual values in the same year. Thus, the expected returns of common stocks have been estimated for the year 2011. 122

Son yıllarda, yapay sinir ağları pek çok alanda uygulanan ve üzerinde en çok araştırma yapılan yöntemlerden birisidir. Yapay Sinir Ağ teknikleri karmaşık ve doğrusal olmayan modellerde etkilidir. YSA araştırmaları; sınıflandırma, optimizasyon, tahmin, şekil tanıma, modelleme ve öğrenme gibi birçok alanda kullanılmaktadır.Bu çalışmada yapay sinir ağlarının genel yapısı ve çalışma mimarisi tanıtılmıştır. Uygulama kısmında yapay sinir ağları ile hastaların bekleme süresinin tahmini yapılmıştır. Çeşitli istatiksel normalizasyon teknikleri öğrenme yöntemleri ile birlikte kullanılmıştır. Sonuçlar gösterdi ki bekleme süresinin tahmin performansı, yapay sinir ağlarında kullanılan normalizasyon yöntemlerine bağımlıdır. Sonuç olarak; yapay sinir ağlarının öğrenme ve normalizasyon teknikleri ile geleceği tahmin etmede başarıyla kullanılabileceği ortaya konulmuştur. In recent years, artificial neural networks have been applied in many areas and it is one of the most commonly researched methods. Artificial Neural Network (ANN) techniques are effective for the complex and non-linear models. ANN research techniques are applied to various fields such as classification, optimization, forecasting, recognition, modeling and learning.This paper introduces basic structure and working architecture of artificial neural networks. Patient?s waiting time has been estimated by the help of artificial neural networks for the application part. The various statistical normalization techniques used with by combination of learning techniques. The results showed that, the estimated performance of waiting time depends on normalization techniques, which is used in the neural networks. As a conclusion, it has been shown that artificial neural networks can be used successfully to forecast future by using normalization and learning techniques. 114

Laplace gürültüsü altında çalışmakta olan bir ikili veri haberleşme sistemi incelenmektedir. Gönderilen verinin alıcı tarafında bilindiği durumda bir işaret genliği için en büyük olabilirlik kestirici incelenmiştir. Gönderilen verinin alıcı tarafında bilinmediği durumda işaret genliği parametresi için bir en büyük olabilirlik kestiricisi elde edilmektedir. Gönderilen verinin alıcı tarafında bilinmediği durumda, işaret genliği parametresi için bir en büyük olabilirlik kestirici, ?ızgara tarama? yöntemi ile sayısal olarak elde edilmektedir. Gönderilen veri ve mevcut gürültü gücü parametresi alıcı tarafında bilinmediği durumda, işaret genliği ve gürültü gücü parametreleri için en büyük olabilirlik kestirici, ?ızgara tarama? yöntemi ile birlikte elde edilmiş, böylece işaret genliğinin kestirimi için parametrelerin ortak kestirimi sağlanmaktadır.Geliştirilen MATLAB? tabanlı betikler ve fonksiyonlar aracılığı ile ?ızgara tarama? yöntemi, tek ve çift parametre kestiriminde kullanılmaktadır.Anahtar Kelimeler: Ultra geniş band, laplace gürültüsü, ikili veri haberleşmesi, darbe genliği modülasyonu, ızgara tarama yöntemi, kestirim A binary data communication system operating in Laplace noise has been considered. Maximum likelihood estimator for a signal amplitude while transmitted data is known at the receiver has been studied. A grid search method has been implemented for esti-mation of a signal amplitude estimation for the case when transmitted data is unknown at the receiver. Grid search method is also used for the case when both data and a pa-rameter of noise are unknown at the receiver. Hence, two distinct parameters are jointly estimated to estimate signal amplitude.MATLAB? based scripts and functions are developed to implement grid search meth-od on the estimation of signal amplitude with one and two unknown parameters. 56

Bu çalışmada, gerçek hayatta karşılaşılan yatırım analizi problemlerine uygun çözümler geliştirmek amaçlanmıştır. Yatırım analizi parametrelerinin tahmini için bulanık zaman serileri ve bulanık regresyon temelli iki model önerilmiştir. Ayrıca bu çalışma kapsamında ilk defa bulanık kurtarma geri dönüş süresi ve bulanık basit getiri oranı analiz yöntemleri geliştirilmiştir. Çalışmada yatırım analizi parametrelerinden bulanık iç verim oranının değeri bulanık Monte Carlo simülasyon yöntemi kullanılarak elde edilmiştir. Yatırım analizinde kullanılan duyarlılık analiz yöntemlerine alternatif olarak iki yeni duyarlılık modeli geliştirilmiş ve gerçek bir yatırım projesine uygulanmıştır. Literatür taramasında tespit edilen diğer bir eksiklik olan bulanık yatırım analizi yöntemlerinde bulanık ortamlarda belirsizliği ifade etmek için sadece sıradan bulanık sayıların kullanılması, belirsizliği daha iyi ifade ettiği bilinen tip 2 bulanık sayılar kullanılarak değerlendirilen parametreler için bulanık yatırım analizi yöntemlerinin geliştirilmesi ile giderilmiştir. Yapılan uygulama çalışması sonucunda önerilen yatırım analizi modellerinin uygulanabilirliği ve geçerliliği test edilmiş ve yöntemler arasındaki ilişkiler ortaya konulmuştur. In this study, it is aimed to develop applicable models related to solutions of real life investment problems. Two forecasting methods are proposed based on fuzzy time series and fuzzy regression analysis to estimate the investment parameters. Fuzzy bailout payback period and fuzzy accrual accounting rate of return analyses are developed in this study for the first time. The value of the fuzzy internal rate of return which is one of the investment analysis parameters is obtained by using fuzzy Monte Carlo simulation method. Two new sensitivity analysis models are developed as alternatives to existing sensitivity analysis methods. In the literature review it is found that the uncertainty in investment analysis is expressed simply using ordinary fuzzy numbers whereas type 2 fuzzy numbers are known to express better. In this study, the type 2 fuzzy investment analysis methods are also generated for the first time. As a result of the application the applicability and validity of the proposed fuzzy investment analysis methods have been tested and the relationships among the models have been presented. 200

Bu tezin amacı Maliye Bakanlığı tarafından yapılan 1924-2010 yılları arasındaki Genel Bütçe gelir ve gider tahminlerinin ne derece doğru olarak yapıldığını tespit etmektir. Bu bağlamda tez giriş ve sonuç bölümleri haricinde üç bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde bütçe hakkında konu ile ilgili bilgilere yer verilmiştir. İkinci bölümde yapılan değerlendirmede kullanılan yöntemler anlatılmış ve bu yöntemleri kullanan çeşitli çalışmalara yer verilmiştir. Son bölümde ise belirtilen dönemde yapılan tahminlerin doğruluğu; tahmin hatası, Theil'in eşitsizlik katsayısı ve rasyonel beklentiler hipotezi kullanılarak değerlendirilmiştir. Sonuç olarak tahmin hatası ile gelir ve başlangıç ödeneklerinin düşük, yılsonu ödeneklerinin ise yüksek tahmin edildiği tespit edilmiştir. Eşitsizlik katsayısı ile de benzer sonuçlar elde edilmiştir. Değerlendirmede kullanılan bir diğer yöntem olan rasyonel beklentiler hipotezine göre de gelir ve gider tahminlerinin rasyonel olarak yapılmadığı tespit edilmiştir. The purpose of this thesis is to determine the degree of the accuracy of the general budget revenue and expenditure estimates made by the Ministry of Finance between 1924-2010. Apart from the introduction and consclusion parts, the study composes of three sections. The first section contains information about the budget with relevant to the topic. In the second part the assessment methods used in this study and various studies using these methods are introduced. In the last chapter, the accuracy of the forecasts for the 1924-2010 periods are analyzed by using the forecast errors, the Theil?s inequality coefficients and the rational expectation hypothesis The results indicate that the estimations of revenues and initial allowances are underforecasted while the final allowances are overforecasted. Additionally, with the Theil?s inequality coefficient obtained similar results. An another method used in the evaluation is the rational expectation hypothesis and according to the results, neither the revenue nor the expenditure estimates were made rationally. 105

Kovada Gölü Milli Parkı (KG) ve Kızıldağ Milli Parkı'nın (KD) yaprak böceği (Coleoptera: Chrysomelidae) tür kompozisyonları ve çeşitlilikleri 2009-2011 yılları arasında karşılaştırmalı olarak çalışılmıştır. Tür çeşitliliğini belirlemek için her iki milli parkta altışar adet örnekleme alanı seçilmiştir. Çalışma alanlarından 10 altfamilya ve 132 türe ait toplam 12.560 yaprak böceği toplanmıştır. Belirlenen türlerden 10 altfamilyaya ait 88 türün KG'de, 10 altfamilyaya ait 96 türün KD'de dağılış gösterdiği belirlenmiştir. Tespit edilen türlerin sıklık ve bolluk değerleri hesaplanmış ve türlerin sıklık ve bolluk değerlerinin birbirinden farklı olduğu görülmüştür. Ayrıca, çalışılan istasyonların benzerlikleri, tahmini tür sayıları ve tespit edilen türlerin bazı çevresel değişkenlerden nasıl etkilendikleri ortaya konulmuştur. KD'deki çalımsı vejetasyonun baskın olduğu ormanlık alanların, Shannon-Wiener ve Simpson indekslerine göre 2.67 ve 0.87'lik değerler ile yaprak böceği türleri açısından en çeşitli alanlar oldukları belirlenmiştir. KG ve KD'deki otsu açık alanların Sørensen ve Jaccard indekslerine göre %50 ve %34'lük oranlar ile yaprak böceği türleri açısından en benzer alanlar oldukları tespit edilmiştir. ICE, Chao2, Jackknife1 ve Jackknife2 indekslerine göre, KG'de tespit edilen yaprak böceği tür sayısında %85-93 arasında, KD'de ise %67-78 arasında başarıya ulaşıldığı belirlenmiştir. CCA sonucunda, yaprak böceği tür çeşitliliği üzerine en etkili olan çevresel değişkenlerin otsu vejetasyonların ve ağaçsı vejetasyonların kapladığı alanlar ve istasyonların floristik yapısı olduğunu göstermiştir. Species composition and diversity of leaf beetles (Coleoptera: Chrysomelidae) at Kovada Lake (KG) and Kızıldağ National Parks (KD) were determined at the six independent sampling area selected from each two national parks between 2009 and 2011. Totally 88 species were recorded from KG and 96 species recorded from KD. Frequency values and dominancy structure of the collected species were calculated. It was determined that frequency and dominancy values of the collected species were different. Spatial distribution of the leaf beetles and estimated species number were compared between study sites and some environmental factors affecting the determined species were analyzed. According to Shannon-Wiener and Simpson indexes, the highest leaf beetle diversity among the habitat types were the forest areas with abundant shrubby understory at the KG with the diversity values 2.67 and 0.87 respectively. According to Sørensen and Jaccard similarity indexes, the most similar habitats in terms of the leaf beetle communities were herbaceous open areas at both national parks with the similarity values 50% and 34% respectively. Non-parametric estimators ICE, Chao2, Jackknife1 and Jackknife2 show that the percentages of the detected leaf beetle species during the field surveys in the KG were between 85% and 93%, and in the KD were between 67% and 78%. CCA indicates that the most effective environmental variables on the leaf beetle species diversity were covers of the herbaceous and tree layers. Also, these results show that the most important environmental variable affecting the leaf beetle species diversity was floristic structure of the sites. 132

ÖZETTüm ülke ekonomilerinin ortak sorunu olan enflasyonunun, modellenmesi ve öngörülebilmesi, enflasyonun yarattığı maliyetlerden önemli ölçüde kurtulmak anlamına geldiğinden büyük önem taşımaktadır. Çünkü beklenen enflasyonun reel değişkenler üzerindeki etkisi çok azdır veya herhangi bir etki yaratmamaktadır. Bu amaçla pek çok iktisadi model geliştirildiği gibi ekonometrik modellerle de enflasyon tahmini yapılmaktadır. Fakat genellikle her iki modellemeyi birden kullanan çalışma pek fazla olmadığı gibi, model karşılaştırması yapan az sayıda çalışmanın da kısıtlı sayıda model ve değişken kullandığı görülmektedir.Bu çalışma ile öncelikle Türkiye için 2003-2011 dönemine dair en iyi enflasyon tahminini veren modelin bulunması amaçlanmış, bu çerçevede ilgili yazında yeralan çok sayıda model denenmeye çalışılmıştır. Çalışmada, teorik modellerin Türkiye için uygunluğuna bakılmış, ayrıca uygun olabilecek zaman serisi modelleri de denenmiştir. Çalışmanın sonucunda model karşılaştırmasının yanı sıra, ilgili yazına model ve değişken anlamında katkı yapmak da amaçlanmıştır.Faiz oranı, döviz kuru, para arzı ve çıktı enflasyon dinamikleri olarak tanımlanan ve enflasyonla karşılıklı ilişki halinde olan değişkenler olarak kullanılmaktadırlar. Bu çalışmada bu değişkenlere ek olarak enflasyon sürecini açıkladığı düşünülen enflasyon beklentileri ve belirsizliği değişkenleri de kullanılmıştır. Merkez Bankası tarafından 2003 yılından beri yayınlanan Beklenti Anketi verileri, iktisadi ajanların enflasyonla ilgili beklentilerini yansıtmak için kullanılmış; enflasyon belirsizliği ise ARCH (Otoregresif Koşullu Değişen Varyans) Modeli ile elde edilmiştir. Enflasyon oranından elde edilen belirsizlik değişkeninin modellerde anlamsız sonuçlar vermesi nedeniyle, enflasyon belirsizliği tanımlanan bir enflasyon süreci kullanılarak elde edilmiştir.Zaman serileri kestirimlerinde VAR (Vektör Otoregresyon Modeli), ARIMA (Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama) ve ARDL (Otoregresif Dağıtılmış Gecikmeler) Sınır Testi yaklaşımları kullanılmıştır. Enflasyon dinamikleri olarak enflasyon beklentileri ve belirsizliği değişkenlerine de yer verilen modeller, hem M1 hem de M2 para arzı tanımı ile kestirilmiş, başarılı tahmin sağlayanlar tercih edilmiştir. Yapılan kestirimler sonucunda, VAR ve ARIMA modelleri, TÜFE (Tüketici Fiyat Endeksi) yıllık değişim oranını, TÜFE aylık değişim oranına nazaran daha iyi tahminledikleri bulunmuştur.ARDL modellerinin ise TÜFE aylık değişim oranı tahminleri, yıllık tahminlerinden daha başarılı olmuştur. Enflasyon beklentileri ve belirsizliği değişkenlerinin eklenmesiyle daha başarılı VAR ve ARDL modelleri elde edildiği görülmüştür. Çalışmanın diğer bir katkısı da daha önce Türkiye'de enflasyon tahmininde kullanılmamış olan ARDL sınır testi yaklaşımıyla elde edilen TÜFE aylık değişim oranlarının, gerçekleşene çok yakın tahminler verdiğinin görülmesi ve bu anlamda ileriki çalışmalara ışık tutmasıdır.Enflasyonu tahminlemede teorik model olarak Phillips Eğrileri'ne yer verilmiştir. Phillips Eğrisi analizlerinde işsizlik oranları ile GSYİH (Gayri Safi Yurtiçi Hasıla) değerleri kullanılmıştır. Analizlerin tümünde bağımlı değişken olarak TÜFE yıllık ve/veya aylık değişim oranları alınmıştır. Geleneksel Phillips Eğrisi, Beklentilerle Genişletilmiş Phillips Eğrisi ve NAIRU'yu (Enflasyonu Hızlandırmayan İşsizlik Oranı) içeren Beklentilerle Genişletilmiş Phillips Eğrisi formlarının hiçbirisi, bu veri aralığında, Türkiye'nin enflasyonunun tahmin sürecinde kullanılmaya uygun bulunmamıştır. Fakat çıktı açığının kullanıldığı Beklentilerle Genişletilmiş Phillips Eğrisi, kullanılan tüm endeksleme yöntemleri için anlamlı sonuçlar vermiştir. TÜFE çeyrek yıllık verilerle kestirilen model, çeyrek yıllık ve yıllık enflasyon öngörülerinde hemen hemen aynı derecede başarılı tahminler vermiştir.Çalışmada, Phillips Eğrileri bir bütün şeklinde sunulmuş; Geleneksel Phillips Eğrisi'nden, Beklentilerle Genişletilmiş Phillips Eğrisi modellerine kadar geniş bir yelpazeye yer verilmeye çalışılmıştır. Fakat aylık verilerin kullanıldığı Phillips Eğrileri'nin uygulandığı daha önceki çalışmalarda olduğu gibi bu çalışmanın döneminde de anlamsız sonuçlar vermesi, aylık verilerle oluşturduğumuz zaman serisi modelleri ile iktisadi modellerin karşılaştırılamamasına neden olmuştur. Çalışma kapsamında anlamlı sonuçlar veren tek Phillips Eğrisi Modeli olan çıktı açığının kullanıldığı Beklentilerle Genişletilmiş Phillips Eğrisi'nde kullanılan GSYİH değişkeninin çeyrek aylık bir veri olması çalışmanın kısıtlılığını oluşturmuştur. Since inflation is a common problem of all economies around the world, modeling and forecasting inflation carry an important weight in escaping from a large scale of inflation costs. Anticipated inflation has very few or no effects on real economic variables. For this reason many economic models have been developed and also econometric models have been used in forecasting inflation. However as a result of literature reviews it has been seen that studies using both of these two methods are very few and the studies comparing models use limited numbers of models and variables.In this study, firstly it is aimed to reveal the model which gives the most successful inflation forecast of Turkey between 2003 and 2011 and many models in literature are tried in this framework. Besides examining the suitability of theoretical models in Turkey, time series models were also tried. As a result of the study, as well as comparing forecasting models, more models and variables are aimed to be contributed to the literature.Interest rate, exchange rate, money stock and output are defined as inflation dynamics and are used as varibles being in a mutual relationship with inflation. In this study in addition to these variables, inflation expectations and uncertainty variables which are thought to explain inflation process are also used. The data of expectation survey which was published by Central Bank of The Turkish Republic since 2003 are used to reflect expectations of economic agencies about inflation and inflation uncertainty was obtained by ARCH (Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) model. Since the uncertainty variable which was obtained by inflation rate gave insignificant results, inflation uncertainty was obtained by using a defined inflation process.In the study, as time series, VAR (Vector Autoregressive Model), ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average ) and ARDL (Autoregressive Distributed Lag) Bound Test approaches were used. The models which also contained inflation expectations and uncertainty variables as inflation dynamics were estimated with both M1 and M2 money stocks definition and the ones that provided successful estimations were preferred. As a result of estimations, VAR and ARIMA models forecasted CPI (Consumer Price Index) annual exchange rate better than CPI monthly exchange rate.Moreover, CPI monthly exchange rate forecasts of ARDL model were more successful than CPI annual exchange rate forecasts. It is understood that after adding inflation expectation and uncertainty variables, more successful VAR and ARDL models are obtained. Another contribution of the study is presenting very close forecast in comparison with the actual rates via obtaining CPI monthly exchange rate by ARDL Bound Test which was not used before in inflation forecasting in Turkey. Thus these findings will light the way for further studies.To forecast inflation, Phillips Curve is used as a theoretical model. In Phillips Curve Analysis unemployment rates and GDP (Gross Domestic Product) values are used. CPI annual and/or monthly exchange rates are taken as the dependent variables in whole analysis. None of the forms which are; Traditional Phillips Curve, The Expectations-Augmented Phillips Curve and The Expectations-Augmented Phillips Curve including the NAIRU (Non-Accelerating Inflation Rate of Unemployment ) are found suitable in forecasting inflation of Turkey between the data interval of the study. However Expectations-Augmented Phillips Curve in which output gap is used, presented significant results for all used index methods. The model which is estimated by CPI quarterly annual data presents as well successful forecast in quarterly and annual inflation forecast.In this study Phillips Cruve Analysis is presented from Traditional Phillips Curve to Expectations-Augmented Phillips Curve in a wide framework. Like the previous studies that monthly data were used for the applied Phillips Curve, the models using monthly data has been insignificant in this study. Therefore the time series models using monthly data and economic models could not be compared. Only Phillips Curve model presented successful result is Expectations-Augmented Phillips Curve that uses output gap. The limitation of the study is that GDP determinant used in this model is a quarterly data. 200

Bu tez çalışmasında İMKB 100 endeksi ile ilişkili bazı piyasa değişkenleri kullanılarak çeşitli modelleme çalışmaları yapılmış ve bu tahmin modelleri geleneksel zaman serileri, nümerik arama modelleri ve yapay sinir ağları yöntemleri ile tahmin edilmeye çalışılmıştır. Modelleme çalışmalarında geleneksel zaman serileri için ARMA(p,q), Nümerik Arama Modelleri için Newton yöntemi ve Yapay Sinir Ağları için ise Geri Yayılım Algoritması kullanılmıştır. Stokastik verilerin kullanıldığı zaman serilerinde modelleme çalışmaları tahmin sonuçlarına göre kıyaslanmıştır. In this thesis different models were developed using some variables that are relevant to ISE 100 indice. These models were tried to predict by using traditional time series, numerical search models and artificial neural networks. For models, 3779 daily data were used corresponding to ISE 100 indice, golden price, interest rate, dual transactions between banks (TL) and USD daily closing price value.In these models for traditional time series ARMA(p,q), for numerical search models Newton method and for artificial neural networks backpropation algorithm were used. Stochastic data were used in time series and modelling works were comperad by using their prediction results. 86

Kas-iskelet sistemi hastalıkları, kronik, özürlülüğe yol açan sorunlardır. Bu hastalıkların, gerek yüksek prevalansları gerekse sağlık hizmetlerindeki yüksek maliyetleri nedeniyle toplumdaki ekonomik yükü de fazladır. Kas-iskelet sistemi sorunlarının tedavi ve rehabilitasyonunda hedef, hastalık aktivitesini kontrol altına almak, fonksiyonları korumak-geliştirmek ve sonuçta özürlülüğü engellemektir. Uygun tedavi yaklaşımlarının planlanma ve monitorizasyon aşamalarında, hastaların özürlülük (işlevsellik kaybı) düzeylerinin belirlenmesi sonuç ölçümü açısından son derece önemlidir. Özürlülük değerlendiriminin etkin bir şekilde yapılabilmesi, ancak geçerli, güvenilir, değişime duyarlı ve kolay uygulanabilir değerlendirme araçları ile mümkün olacaktır.Günümüzde sağlık alanında, sonuç ölçümünde kullanılan değerlendirme araçlarının (ölçek, soru bankası) modern psikometrik yöntemlerden madde yanıt teorisiyle geliştirilmesi gerekliliği belirtilmektedir. Halen dünyada eğitim alanında değerlendirme amaçlı kullanılmakta olan BUT yöntemi, hasta değerlendiriminde daha kesin, kısa ve kolay bir değerlendirme aracı olarak sağlık bilimleri alanına son yıllarda girmiştir, ancak bu alandaki çalışmalar henüz araştırma düzeyindedir.Bu çalışmanın amacı, toplumda sık görülen ve özürlülüğe yol açan kas-iskelet sistemi hastalıklarından biri olan RA'da BUT yöntemiyle hastaların özürlülük düzeylerini belirlemektir. Bu amaca yönelik olarak öncelikle Dünya Sağlık Örgütünün ?Uluslararası İşlevsellik, Özürlülük ve Sağlık? (International Classification of Functioning, Disability and Health-ICF) modeli temel alınarak RA'da özürlülük değerlendirimi için bir soru bankası oluşturulacaktır. Bu soru bankası, madde yanıt teorisini temel alan Rasch analizi ile RA'da kullanılan çeşitli fonksiyonel değerlendirme ölçeklerinde yer alan maddelerden oluşturulacaktır. İkinci aşamada da bu soru bankası kullanılarak çalışma kapsamında geliştirilecek yazılımla sağlık alanında yeni bir uygulama olan BUT yöntemiyle hastaların özürlülük düzeyi belirlenecektir.RA'da özürlülük değerlendiriminde BUT uygulaması daha önce yapılmamış bir çalışma olması nedeniyle, bu çalışma, ulusal ve uluslararası alanda bir ilk olacaktır. Bu yolla, romatoid artritli hastaların özürlülük durumlarının belirlenmesinde yeni, standart, etkin, kolay ve özgün bir değerlendirme aracı geliştirilmiş olacaktır. Böylece toplumda önemli bir özürlülük nedeni olan bu hastalıkta işlevsellik bağlamında sonuç değerlendiriminin ülke genelinde etkin bir şekilde yapılması, hastalığın bireysel ve toplumsal açıdan sonuçlarını ortaya koyacaktır. Dolayısıyla, hastalık sonuçlarının ortaya konması, hastalığa yönelik uygun tedavi yaklaşımlarının belirlenmesini, özürlülüğün önlenmesini ve hastalığın toplumdaki sosyoekonomik yükünün azaltılmasını hedefleyen sağlık politikalarının belirlenmesine yol gösterecektir. Musculoskeletal diseases are chronic and disabling disorders. The economic burden of these disorders on the society is great due to both high prevalence and high cost of the diseases to the health care system. The main goals in the treatment and rehabilitation of musculoskeletal disorders are to control the disease activity, maintain and improve function and consequently prevent disability. Assessment of disability levels of patients during the planning and monitoring stages of the therapeutic approaches is essential for the outcome measurement. Assessment of disability in an effective manner will only be possible with valid, reliable, responsive and easily applicable assessment instruments.It is emphasized at present that the assessment tools used in outcome measurement (e.g scales, item banks) should be developed by item response theory of modern psychometric methods. Computerized adaptive testing (CAT) method, which is already being used for evaluation purposes in the field of education in the world, has recently found access into the field of health sciences as a precise, short and simple assessment tool in patient evaluation. However the studies in this field are yet in research level.The purpose of this study is to determine the disability levels of patients with rheumatoid arthritis, a common and disabling musculoskeletal disease, by using CAT method. To achieve this purpose, firstly, item bank for the assessment of disability in rheumatoid arthritis will be developed based on the ?International Classification of Functioning, Disability and Health-ICF? model of World Health Organization. This item bank will be developed by Rasch analysis from the item response theory, using the items included in various functional assessment scales for rheumatoid arthritis. At the second stage, disability levels of patients will be determined with CAT method from this item bank by using the new CAT software that will be set up in scope of this study.This study will be the first in national and international area as no study has been done regarding CAT application in the assessment of disability in rheumatoid arthritis before. By this way, a new, standard, effective, simple and original assessment instrument will be developed for the determination of disability status in patients with rheumatoid arthritis. Thus, effective outcome measurement in terms of functioning at the national level in rheumatoid arthritis, will elicit the personal and social consequences of this common and disabling disease. Accordingly, these consequences will be a guide for the establishment of health policies to determine relevant treatment approaches, to prevent disability and to reduce the socioeconomic burden of the disease. 110

Türkiye'de finansal tablo düzenleme esasları bakımından, ulusal (yerel) genel kabul görmüş muhasebe ilkelerine dayalı muhasebe ve finansal raporlama sistemi ve uluslararası standartlara dayalı muhasebe ve finansal raporlama sistemi olmak üzere iki ayrı sistem geçerlidir. Esasları açısından farklı olan bu sistemler, çıktıları bakımından da farklı finansal tablolar ortaya koymaktadırlar. Bu da farklı finansal raporlama sitemlerinin, kullanıcılara sunulan finansal bilgileri içerik olarak da nitelik olarak da farklılaştırdığı anlamına gelmektedir. Bu nedenle farklı esaslar altında gerçekleştirilen finansal raporlama sonucunda bilgi kullanıcılarına sunulan finansal bilgiler, kullanıcılar tarafından verilecek ekonomik kararlarda etkili olabilme güçleri (ihtiyaca uygunluğu) yönüyle değerlendirilmiştir.Bilanço ve gelir tabloları aracılığıyla bilgi kullanıcılarına sunulan finansal bilgiler, bu bilgilere dayalı olarak gerçekleştirilen finansal başarısızlık tahminleri üzerinde sebep olduğu etki bağlamında, tahmin sonuçlarının tutarlılığı ile karşılaştırılmıştır. Finansal bilgilerin girdi olarak kullanıldığı finansal başarısızlık tahmin modellerinden yararlanılarak, tahminlerin fiili durumu tahmindeki başarımları (genel tutarlılıkları) üzerinden Türkiye'de uygulanan yerel GKGMİ'ye ve uluslararası standartlara dayalı muhasebe ve finansal raporlama sistemleri kendi içinde DD ve PD esaslı finansal başarısızlık tanımlamalarına gösterdikleri duyarlılık yönüyle incelenmiştir.Ampirik bulgular, gelişmekte olan ülke sınıfında yer alan Türkiye'de ulusal GKGMİ'ye dayalı olarak gerçekleştirilen finansal raporlama sonucunda elde edilen finansal bilgilerin DD esaslı finansal başarısızlık tanımlaması ile daha tutarlı (ihtiyaca uygun) sonuçlar ortaya koyduğunu gösternektedir. Buna karşın uluslararası standartlara dayalı olarak gerçekleştirilen finansal raporlama sonucunda elde edilen finansal bilgilerin ise beklenildiği kadar belirgin olmasa da PD esaslı finansal başarısızlık tanımlaması ile daha tutarlı (ihtiyaca uygun) sonuçlar ortaya koyduğunu ifade edilebilmektedir. From the perspective of principles, there are two reporting regimes in Turkey. One of them is national generally accepted accounting principles based on accounting and financial reporting system. The other one is international standards of accounting and financial reporting system based on accounting and financial reporting system. These systems are different in terms of principles, therefore their outcomes are different. This means that financial statements reported under different systems make the reported financial information different in terms of content and in terms of qualitative characteristics of financial information. In addition, users make their economic decisions based on financial statements; therefore users need relevant information for their economic decisions. Hence reported financial information under different regimes ought to be considered by users from the perspective of financial information relevancy.Financial information in balance sheet and income statements that is arranged based on Turkish GAAP and IFRS impacts financial failure prediction efficiencies. By the context of this impact, it is compared with the accuracy of predictions. The accuracy of the financial failure prediction efficiency also presents the sensitivity of the BV and MV based financial failure definitions within the systems that are applied in Turkey.Overall, the study shows certain findings: Financial information based on Turkish GAAP shows more consistent results with BV based financial failure definition. It proves the expectation; however, IFRS based financial information shows consistent results along with MV based financial failure definition more than Turkish GAAP does, even though it is not as significant as expected initially. 286

Kapulalar, tek değişkenli marjinalleri aralığı üzerinde düzgün dağılıma sahip ve çok değişkenli dağılımları bu tek değişkenli marjinallerine bağlayan fonksiyonlardır. Kapulalar, basit bir ifade ile rastgele değişkenler arasındaki bağımlılık yapısını ortaya koymak amacıyla kullanılmaktadır. Son yıllarda kapulalarla ilgili istatistiksel araştırmalar yapılmakta ve uygulama alanları gün geçtikçe artmaktadır.Bu çalışmanın amacı, bazı kapula tahmin yöntemlerinden olan parametrik, parametrik olmayan, yarı parametrik ile uyum iyiliği testi hakkında bilgi vermek ve Arşimedyen kapulalardan bazılarını kullanarak örnek uygulama yapmaktır. Bu amaçla, Türkiye İstatistik Kurumu'nun (TÜİK) 1982 temel yıllı, 1982:01 tarihinden 2011:02 tarihine kadar olan zaman aralığındaki Üretici Fiyatları Endeksi (ÜFE) ve Tüketici Fiyatları Endeksi (TÜFE) arasındaki bağımlılık yapısı kapula yöntemiyle ortaya konmaya çalışılmıştır.Uygulama bölümünde uygulanabilirliğinin daha elverişli olduğu düşünülen parametrik olmayan tahmin yöntemi incelenmiştir. Ayrıca çözüme daha kolay ulaşılmasına imkan veren Kendall Tau birliktelik ölçüsü kullanılmıştır. İki endeks arasındaki ilişki Ki-kare uyum iyiliği testi kullanılarak analiz edilmiştir. Ki-kare uyum iyiliği testinin sonuçlarına göre iki endeks arasındaki bağımlılık yapısını parametreli Gumbel-Hougaard kapula ailesinin açıkladığı görülmüştür. Copulas are the functions which connect one-dimensional margins possessing uniform distribution on the interval to multivariate distribution functions. To put it simply, copulas are used to demonstrate the dependence structure among the random variables. In the recent years, statistical copulas have been studied and their fields of application have been increasing day by day.The purpose of this study is to provide information about several estimation methods which are parametric, non-parametric, semi-parametric, goodness of fit, and is to make sample applications by using some Archimedean copulas. To this end, it is tired to examine the dependence structure between the producer price index (PPI) and the consumer price index (CPI) in the period 1982:01-2011:02 with the 1982 base year of Turkish Statistical Institute (TUIK) through the copula method.In the application section of the third part, non-parametric estimation method, which is considered to be more convenient in application, is examined. Besides, the Kendall Tau scale of association, which allows us to reach the result easily, is used. The relation between the two indexes is analyzed through chi-square test of goodness of fit. According to the results of the test in question, it is seen that the Gumbel-Hougaard copula family explains the dependence structure with parameter between the two indexes. 78

Finansal başarısızlık tahmini, işletmelerin faaliyetlerine uzun süre devam edebilmeleri ve karşılaşabilecekleri güçlükleri önceden görebilmeleri açısından çok önemlidir. Özellikle 1970'li yıllardan sonra uluslar arası finansal sistemdeki gelişmeler paralelinde risk olgusundaki artışla birlikte firmalar daha fazla finansal sorunlar yaşamaya başlamıştır. Bu ortamda finansal başarısızlığı tahmin etmeye yönelik çalışmalar daha önemli bir hale gelmiştir. Tahmin konusunda yapılan çalışmalarda teorik olarak elde edilen bulguların pratik hayatta da uygulanabilirliği, bu konunun önemini daha da artırmıştır. Bu çalışmanın amacı İMKB'de işlem gören ve imalat sektöründe faaliyet gösteren firmaların finansal başarısızlıklarının tahminine yönelik faktörlerin belirlenmesidir. Tahmin modeli geliştirmek amacıyla son yıllarda sıklıkla kullanılmaya başlanan veri madenciliği yöntemlerinden karar ağaçları C5.0 ve sinir ağları teknikleri kullanılmıştır. Çalışma kapsamında 2005-2010 yılları arası 12 aylık bilanço ve gelir tabloları verileri kullanılmıştır. Elde edilen bulgulara göre finansal başarısızlığı en fazla etkileyen değişkenin ?Faaliyet Kârı / Aktif Toplamı? oranı olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca sinir ağları tekniğinin finansal başarısızlığı tahminlemedeki performansının karar ağaçları C5.0 tekniğine göre daha yüksek olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Financial failure prediction is of great significance in terms of the long lasting operation and forecasting of the difficulties for the companies. Especially after 1970s, companies have started to experience more financial problems together with the increase in the risk concept paralleling the developments in the international financial system. In this context studies aiming to predict financial failure have become increasingly significant. The fact that theoretical findings in prediction studies could be put into practice in real life has increased the significance of the issue. The aim of the current study is to determine the factors concerning the prediction of the financial failure of the companies functioning in the manufacturing sector in ISE. To develop prediction models, recently popular data mining methods of decision trees C5.0 and neural networks techniques were used. The data of the study was composed of the 12-month balance sheets and income statements of the companies between 2005 and 2010. According to the findings, it was found that the most influential variable on financial failure is ?Operating Income / Total Assets? ratio. Moreover, the neural networks technique is better performing in financial failure prediction than the decision trees C5.0 technique. 92

Bu çalışmada, ilköğretim 6., 7. ve 8. sınıf öğrencilerinin, akademik başarı puanlarının ve Seviye Belirleme Sınavından (SBS) elde ettikleri puanların değişiminin izlenmesi ve bu puanların SBS puanlarını ne derecede açıkladığının öğrenilmesi amaçlanmıştır. Araştırma örneklemini, Kayseri ili Melikgazi ilçesinde bulunan 5 ilköğretim okulunda okuyan, 2008 yılı 6. sınıf, 2009 yılı 7. sınıf ve 2010 yılı 8. sınıf SBS'ye giren 610 öğrenci oluşturmuştur. Araştırma, 3 yıllık SBS alt test ve tam puanları ve aynı yıllara ait yılsonu akademik başarı puanları analiz edilerek yapılmıştır. Analizlerde, SPSS programı üzerinden tekrarlı ölçümler için iki yönlü varyans analizi ve Regrasyon analizi kullanılmıştır.Analizler sonunda ulaşılan temel sonuçlar şunlardır;1-SBS alt test ve tam puanlarında sınıf düzeylerine göre oluşan puan değişimlerinde genellikle kızların daha başarılı olduğu gözlenmiştir. Ayrıca 7. sınıf SBS puanlarının 6. ve 8. sınıf SBS puanlarından düşük olduğu görülmüştür.2-Yılsonu akademik başarı puanlarının sınıf düzeylerine göre yükseldiği ve anlamlı görülen farkların kızların lehine olduğu gözlenmiştir.3-Tüm derslerde SBS alt test puanlarının en iyi yordayıcılarının, aynı sınıfın ve aynı dersin yılsonu akademik başarı puanı veya bir önceki sınıfın SBS alt test puanı olduğu bulunmuştur. This study?s aims are to follow primary school 6th, 7th and 8th class student?s academic achievement grades and Level Determination Exam (SBS) scores changes also whether these two scores predict SBS scores. Study group is consist of 610 students who are took 2008 6th SBS, 2009 7th SBS and 2010 8th SBS in 5 primary schools in Melikgazi district of Kayseri province. SBS total and subtest scores as well as same year?s academic achievement grades for 3 years were analyzed, during analysis two way analyze of variance for repeated measures and Regression analysis on SPSS were conducted.At the end of analysis following results were obtained;1-Total and subtest scores of SBS changes according to class level generally females are more successful. Also 7th class scores lower than 6th and 8th class scores.2-Academic achievement grades ascend according to class level. Females are more successful.3-It has been found that the best predictors of SBS subtest scores are same class?s and same lesson?s academic achievement grades or former SBS subtest scores. 81

İnsanların hayatlarını şekillendiren depremlerin üzerine yapılan çalışmalar son yıllarda öncü haberci tespiti ve analizi konuları üzerinde yoğunlaşmaya başlamıştır. Yapılan araştırmalar ile, depremlerin oluşumundan önceki evrelerde bazı anormalliklerin gerçekleştiği örnekler ile ispatlanmıştır. Rus, Japon ve Türk akademisyenler, depremlerin alt iyonküredeki yayılım ile ilişkili olduğunu ispat eden birçok ipucu bulmuşlardır. Bu tez çalışmasına konu olan başlık, Çok Düşük Frekanslı (VLF) işaretlerin iyonküre üzerinden iletimi esnasında yaşanan kayıpları kullanarak depremleri önceden tahmin edecek bir algoritma geliştirmektir. Vericiden üretilip, alıcı tarafında elde edilen VLF işareti, iletim ortamında yaşamış olduğu kayıpları da bir bilgi olarak taşımaktadır. Bu kayıplara sebep olarak birçok parametre sayılabilmektedir. Tez içerisinde depremlerden önceki zaman dilimlerinde gerçekleşen etkenler incelenmiştir.Bu tez kapsamında, depremlerin öncesinde gerçekleşen habercilerin tahmin edilmesine yönelik olan bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın anlaşılabilmesi için yapılan literatür incelemeleri sonucunda ortaya çıkan yöntemlerin analizi ve derlenmesi yapılmıştır. Bu alanda, uygulama geliştirme ve analiz yapma konusunda engel teşkil eden en önemli sorun, yığınla anlamsız veri kümelerinin, kullanılır bilgi yığınlarına dönüştürülmesini sağlayan ve içerisindeki arızalı işaretlerin ayıklanmasını gerçekleştiren algoritmalar geliştirilmiştir. Öncü haberci analizi için literatürde olmayan yeni bir yöntem önerilmiştir. Tez kapsamında geliştirilen uygulamada, önerilen yöntem ve var olan 3 yöntemin çalışmasını sağlayan, veri madenciliği adımları paralelinde bir algoritma geliştirilmiştir. Bu algoritmanın çalışmasını sağlayacak ortak karar mekanizmasına yönelik öneride bulunulmuştur. The studies done about the earthquakes that shape the lives of human beings have started to focus on the issues of determination and analysis of foreshock precursor recently. Russian, Japanese and Turkish academicians found a lot of clues proving that the earthquakes are related to the dispersion in lower ionosphere. With the studies done, it was verified by examples that in various fields, some anomalies occurred in the phases before the earthquake formation. Among these fields, the title being the subject of the thesis covers the losses during the transmission of Very Low Frequency (VLF) signs over ionosphere. VLF sign generated from transmitter also has the information of the losses while being taken by the receiver in transmission environment. While a lot of parameters could be displayed as the reason for these losses, one of them could be the factors occurring before the earthquakes and searched in the thesis.Within the scope of this thesis, a study is carried out to estimate precursors occurring before the earthquakes. In the study, the research and compilation of the methods that came up as a result of the literature research were realized. In this field, as the most important problem about practice, development and analysis, algorithms that turn a lot of meaningless data into useful information and sort out faulty signs in it were developed. For foreshock precursor determination, a recent method that is not available in the literature was suggested. This method suggested with the practice developed in the scope of the thesis and an algorithm in parallel to data mining levels providing the work of existing 3 methods were developed. A suggestion was made about co-decision mechanism that makes this algorithm work. 182

Çoklu lineer regresyon modelinde açıklayıcı değişkenler arasındaki lineer ilişki çoklu iç ilişki olarak adlandırılır. Modelde çoklu iç ilişkinin varolması durumunda, en küçük kareler (EKK) tahmin edicisi yine en iyi yansız tahmin edicidir. Ancak, varyansı çok büyüktür. Bu nedenle, EKK tahmin edicisi parametrenin gerçek değerinden uzaklaşmaktadır. İç ilişkinin etkisini azaltabilmek için önerilen tahmin süreçleri yanlı tahmin edicilerin ortaya çıkmasına neden olmuştur. Modelde çoklu iç ilişki olması durumunda, EKK tahmin edicisine alternatif olarak önerilen yanlı tahmin edicilerden ikisi, Ridge ve Liu tahmin edicileridir. Fakat, Ridge ve Liu tahmin edicileri EKK tahmin edicisine bağlıdır. Bu nedenle, EKK tahmin edicisinin kararsızlığı Ridge ve Liu tahmin edicilerini etkilemektedir. Bu durumun üstesinden gelmek için iki yanlılık parametresi içeren yanlı tahmin ediciler ileri sürülmüştür. Bu tezin amacı, modelde çoklu iç ilişki olması durumunda önerilen bazı yanlı tahmin edicilerin tanıtılması, yanlılık parametrelerinin seçimi ve bu tahmin edicilerin birbirleriyle karşılaştırılmasıdır.?Bazı Yanlı Tahmin Edicilerde Yanlılık Parametresinin Tahmin Edilmesi? adlı bu tez altı bölümden oluşmaktadır.Birinci bölümde, çoklu iç ilişki problemi ayrıntılı olarak tanıtılmıştır. Ayrıca, çoklu iç ilişkinin belirlenmesi, neden olduğu sonuçlar ve çözüm yöntemleri verilmiştir.İkinci bölümde, sonraki bölümlerdeki teoremlerin ispatlarında kullanılacak olan tanım ve teoremlere yer verilmiştir.Üçüncü bölümde, modelde çoklu iç ilişki olması durumunda EKK tahmin edicisine alternatif olarak önerilen Ridge ve Liu tahmin edicileri tanıtılmış ve yanlılık parametrelerinin bulunması için çeşitli yöntemler verilmiştir. Bu tahmin ediciler önce tahmin edicisiyle ve daha sonra ise birbirleriyle skaler hata kareler ortalaması (SHKO) ve matris hata kareler ortalaması (MHKO) ölçütlerine göre karşılaştırılmıştır.Dördüncü bölümde, modeldeki çoklu iç ilişki probleminin etkisini giderebilmek için EKK, Ridge ve Liu tahmin edicilerini içeren iki tane yanlılık parametresine bağlı tahmin ediciler tanıtılmıştır. Bu tahmin edicilerin yanlılık parametrelerinin bulunması için yöntemler verilmiştir. Ayrıca, tanıtılan iki tane yanlılık parametresi içeren tahmin edicilerin EKK, Ridge, Liu tahmin edicileriyle ve birbirleriyle MHKO ölçütüne göre karşılaştırılması yapılmıştır.Beşinci bölümde, Hald veri kümesi yeniden analiz edilmiştir. Teorik olarak verilen karşılaştırmalar grafiksel olarak gösterilmiştir.Son bölümde, elde edilen sonuçlar verilmiştir. In multiple linear regression model, the linear relationship among independent variables is called as multicollinearity. In the present multicolinearity, the ordinary least squares (OLS) estimator is still the best linear unbiased estimator. But, its variance is very large. Therefore, OLS estimator may be far from parameter?s true value. Estimation processes to reduce collinearity effect has led to the emergence of biased estimators. When multicollinearity is present in model, two of biased estimators, which are suggested as alternative to OLS estimator, are Ridge and Liu estimators. But, Ridge and Liu estimators are depended on OLS estimator. Therefore, unstable of OLS estimator effects Ridge and Liu estimators. To overcome this problem, biased estimators which include two biasing parameters are proposed. The aim of this thesis, some biased estimators are suggested are introduction, selection of parameters, and comparison of these estimator with each other in the present of multicollinearity.The thesis entitled as ?Estimation of the Biased Parameter in Some Biased Estimators? consists of six chapter.In the first chapter, multicollinearity problem is examined as comprehensive. In addition, the determination of multicollinearity, results caused by its, and methods of solution are given.In the second chapter, definitions and theorems, which are used proof of theorems in later sections, are given.In the third chapter, in the present multicolinearity in model, Ridge and Liu estimators, which are suggested as alternative to OLS estimator, are introduced and various methods for finding biasing parameters are given. These estimators have comparisoned previously OLS estimator and then each other according to the scalar mean squared error (SMSE) criteria and the matrix mean squared error (MMSE) criteria.In the fourth chapter, estimators which include as special cases OLS estimator, Ridge estimator and Liu estimator are introduced. Methods for finding biasing parameters of these estimators are given. In addition, estimators which include two biasing parameters are made comparisons with OLS estimator, Ridge estimator, Liu estimator and each other according to the MMSE criterion.In the fifth chapter, Hald dataset is analysed again. Comparisons which are given theoretical are showed as graphically.In the last chapter, conclusions are gained are given. 94

Finansal piyasalardaki yatırımcılar, karşı karşıya oldukları risk seviyesini azaltabilmek amacıyla oluşturdukları portföylerine, ilgili sermaye piyasasında işlem gören birden fazla sayıdaki finansal aracı dahil etmek isterler. Böylece portföy yatırımlarında hem risk seviyelerini düşürmüş, hem de elde edebilecekleri getiri düzeyini arttırmış olmaktadırlar. Bu nedenle yatırımcı için portföy çeşitlendirmesi oldukça önemli bir kavramdır. Ancak çeşitlendirme yapılırken, portföye riskli yatırım araçları dahil edilebileceği gibi, risksiz yatırım araçları da dahil edilebilir. Oluşturulan portföylerde yer alan menkul kıymet çeşidi ile ilgili tercih, yatırımcıya bağlıdır. Ancak piyasadaki bütün yatırıcıların portföy tercihlerindeki ortak noktası hedefledikleri getiri düzeyine ulaşabilmek için en düşük riske maruz kalmak istemeleridir. Bu nedenle bu çalışmada da yatırımcısına en düşük riski sunan portföy seçeneklerine odaklanılarak, İMKB'de yer alan minimum varyanslı portföy seçeneklerine yer verilmiştir.Portföy optimizasyonunda temel olarak kullanılan iki tane girdi söz konusudur. Bunlardan birincisi beklenen getiri vektörünün tahmin edilmesi, diğeri ise kovaryans matrisinin tahmin edilmesidir. Beklenen getiri vektörünün tahmin edilmesi CAPM ve APT gibi modeller ile yapılmaktadır. Kovaryans matrisinin tahmininde ise yaygın olarak örnek kovaryans matrisi tahmin edicileri kullanılmaktadır. Bu çalışmada sadece portföy optimizasyonunda kullanılan kovaryans matrisinin tahminine odaklanıldığı için, beklenen getiri vektörünün tahmin edilmesi ile ilgilenilmemiş ve bu nedenle de çalışma döneminde minimum varyanslı portföyler üzerinde araştırma yapılmıştır.Çalışmanın amacı optimizasyon işlemi sonucunda oluşturulan minimum varyanslı portföylerin, farklı tahmin edicilerin kullanılması ile elde edilen kovaryans matrislerinden nasıl etkilendiğini tespit etmektir. Bu doğrultuda çalışmada kullanılan kovaryans matrisi tahmin edicilerini, örnek kovaryans matrisi tahmin edicileri ve küçülme tahmin edicileri olarak gruplandırmak mümkündür. Bu doğrultuda İMKB'de elde edilen minimum varyanslı portföylere ait olan tüm sonuçlar, kullanılan tahmin ediciler için karşılaştırılmıştır. Çalışmada alternatif olarak kullanılan küçülme tahmin edicilerinin temel amacı, hesaplaması kolay olan ve yaygın kullanım alanı bulan örnek kovaryans matrisi tahmin edicilerinin hesaplamalarında oluşan tahmin hatalarının düzeyini düşürmek ya da tamamen ortadan kaldırmaktır.Minimum varyanslı portföylerin farklı tahmin ediciler ile oluşturulmasına yönelik olan bu çalışma beş bölümden oluşmaktadır. Çalışmanın birinci bölümünde genel olarak portföy yönetimi ve yaklaşımları, portföy teorileri, portföy yönetim stratejileri ile portföy yönetim süreci üzerinde durularak, performans değerlendirme kriterleri incelenmiştir. İkinci bölümde ise çalışmaya ait olan literatür çalışmalarına yer verilmiştir. Bu doğrultuda Türkiye ve Dünya'da yapılmış olan bilimsel çalışmalar, portföy seçim modelleri ve kovaryans matrisi tahmini ile ilgili olanlar olmak üzere iki ana grupta ayrı ayrı olarak incelenmiştir. Üçüncü bölümde ise araştırmanın amaç fonksiyonunu oluşturan risk kavramı üzerinde durulmuş ve literatürde riskin tahmin edilmesinde kullanılan kovaryans tahmin edicileri incelenmiştir. Araştırmanın dördüncü bölümünde ise İMKB'de 1986-2009 döneminde, farklı tahmin ediciler için minimum varyanslı portföylerin elde edilmesine yönelik uygulama yapılmıştır. Uygulama kısmında örnek kovaryans tahmin edicisi ve Ledoit ve Wolf (2004) tarafından geliştirilen küçülme tahmin edicileri kullanılmıştır. Bu tahmin edicilerin kullanılması ile elde edilen portföylere ait hisse senedi sayısı, risk ve getiri değerleri incelenerek gerekli karşılaştırmalar yapılmıştır. Ayrıca her iki tahmin ediciye ait olan sonuçlar, eşit ağırlıklı portföy, hazine bonosu getiri oranları ve piyasa portföyü ile karşılaştırılmıştır. Son bölümde ise çalışma ile ilgili olarak elde edilen sonuçlar doğrultusunda değerlendirmeler yapılmış ve önerilere yer verilmiştir.Ayırca portföy optimizasyonuna ilave edilen her yeni kısıtın oluşturulan minimum varyanslı portföyün piyasa portföyü ile olan ilişkisini etkileme düzeyi başta olmak üzere, risk, getiri, hisse senedi sayısı gibi konularda değerlendirmeler yapılmıştır.Bu çalışmada İMKB'de oluşturulan minimum varyanslı portföylere ait olan sonuçlardan hareket ederek, farklı tahmin ediciler için oluşturulan portföyler ile yatırımcıya İMKB'de belli kısıtlar altında en düşük riski sunan seçeneklere ulaşılmıştır. Elde edilen verilerden hareket ederek yaygın kullanım alanı bulan örnek kovaryans tahmin edicilerine alternatif olarak kullanılan küçülme tahmin edicilerinin, İMKB'de daha düşük risk düzeyine sahip olan portföy seçeneklerine ulaşmada daha başarılı sonuçlar verdiğini söylemek mümkün olmuştur. Bu doğrultuda farklı tahmin ediciler aracılığıyla oluşturulan portföy seçeneklerinin ve bu portföylerin yöneticilerinin performansları hakkında, İMKB için genel bir değerlendirme yapmak mümkün olmuştur. Investors in the financial markets would usually like to incorporate into their portfolios more than one financial tool that is traded within the capital market of interest so as to reduce their risks. By doing so, they not only alleviate their risks, but they also increase their potential returns. It is for this reason that portfolio diversification is quite an important concept for investors. Diversification can be performed by the use of both risky and riskless investment tools, and the types of securities to appear in the portfolios depend on the investors. However, the common objective of all investors in the market is to be subject to minimal risk while achieving their target returns. Therefore, focusing on minimum-risk portfolio options, this study is concerned with minimum-variance portfolio options in the ISE.Portfolio optimization basically requires two inputs: an expected return vector estimate and a covariance matrix estimate. The estimation of the expected return vector is performed via models such as CAPM and APT, whereas that of the covariance matrix is commonly done using sample covariance matrix estimators. Because this study focuses only on the estimation of the covariance matrix to be used in the portfolio optimization, the study does not deal with expected return vector estimation, and therefore considers only the minimum-variance portfolios in the time period of concern.The objective of this study is to determine how the minimum-variance portfolios output by optimization are affected by the use of various covariance matrix estimators. More specifically, two types of covariance matrix estimators are used: sample covariance matrix estimators and shrinkage estimators. The estimators were compared on basis of the results associated with the minimum-variance portfolios in the ISE. The main purpose of shrinkage estimation, the alternative way of covariance matrix estimation, is to lessen or completely eliminate the estimation errors caused by the sample covariance matrix estimators which are commonly used and easy to compute.This study, which is concerned with the formation of minimum-variance portfolios by means of various estimators, consists of five sections. In the first section, performance evaluation criteria are analyzed in the framework of portfolio management and approaches in general, portfolio theories, portfolio management strategies and portfolio management processes. In the second section, the studies in the Turkish and other literature are reviewed in two main groups: those dealing with portfolio selection models and those dealing with covariance matrix estimation. The third section dwells upon the concept of risk that constitutes the objective function in this study and analyzes the covariance matrix estimators used in the literature for the estimation of risk. The fourth section of the study provides an application of minimum-variance portfolio formation using two estimators on the ISE data pertaining to years 1986 through 2009: the sample covariance estimator and the shrinkage estimator due to Ledoit and Wolf (2004). The portfolios obtained using these estimators are compared based on the number of stocks, risk and return. These portfolios are also compared with the equal-weight portfolio, the market portfolio and the return rates of the government securities. In the last section, assessments and suggestions are made based on the results. Furthermore, evaluations are performed regarding criteria such as number of stocks, risk, return, and especially the effect of each additional constraint on the relationship between the resulting minimum-variance portfolio and the market portfolio.Based on the results associated with the minimum-variance portfolios formed in the ISE, the study reveals options that provide the investor with minimum risk in the ISE under certain constraints through the use of two different estimators. The results suggest that the use of shrinkage estimators which are used as alternatives to the commonly-used sample covariance estimators is more preferable in achieving portfolios with lower risk levels. The findings also make it possible to draw general conclusions about the ISE in terms of the portfolio options obtained by the use of different estimators and the performance of the managers of these portfolios. 280

Karar verme zorunluluğunda olan tüm işletmeler, gelecekte mevcut durumlarını muhafaza etmek ve geliştirebilmek için gelecekteki olayları kestirmek ve iyi bir plan çerçevesinde uygun çözümler üretmek zorundadırlar. Tahminin amacı işletmelerin gelecekte karşılaşabilecekleri durumları önceden öngörmek, çeşitli veri ve teknikleri kullanarak önceden önlemler alınmasını sağlamaktır. Talep tahmini işleminde de bu amaç öngörülmektedir. Bilgisayarlar üzerinde yapılan uzun süreli çalışmalar sonucunda bilim adamlarının insan beyninin modellenmesi sonucu yapay zekâ kavramı yaşamımıza girmiştir. Bunu izleyen çalışmalar, yapay sinir ağları adı verilen yeni bir alanı ortaya çıkarmıştır. Yapay sinir ağlarının doğrusal olmayan problemlerin çözümünde etkin olarak kullanılması ve oldukça güvenilir sonuçlar sunması, bu tekniğin kullanımını gittikçe yaygınlaştırmıştır. Çalışmada istatistiksel talep tahmin tekniklerinden yapay sinir ağı modeli kullanılarak, Malatya ili kuru kayısı ürününe ait yurtdışı (ihracat) talep tahmini uygulaması yapılmıştır. Uygulama sonrası yapılan hata testleri soncuna göre, modelin yaptığı tahminlerin güvenilir ve tutarlı olduğu gözlenmiştir. Çalışma üç bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde; konuyla ilgili temel kavram ve tanımlar ayrıntılara girilmeden özetlenmiş ve çalışmanın gerekçesi teorik olarak anlatılmaya çalışılmıştır. İkinci bölümde; istatistiksel talep tahmin metotlarının en yaygın kullanılanları kısaca anlatılmış ve çağdaş metotlardan yapay sinir ağları teorisi, kullanım alanları, hata analizleri ayrıntılı olarak anlatılmıştır. Üçüncü bölümde; Malatya iline ait kuru kayısı ürününün ihracat talep tahminini yapmak üzere tasarlanan yapay sinir ağları modeli ayrıntılı olarak anlatılmış ve modelin eğitimi, testi, tahmin süreci hakkında detaylı bilgiler sunulmuştur., Decision-making is the requirement of all businesses in the future to maintain and improve the existing situation to predict future events and are required to produce appropriate solutions within the framework of a good plan. The purpose of the forecast, businesses may face situations in the future to predict before, using different data and techniques to enable measures to be taken before. As a result of long-term studies done on computers scientists, modeling of the human brain, namely the concept of artificial intelligence has put our lives. The following studies have revealed a new method, called artificial neural networks. Effective use of artificial neural networks to solve nonlinear problems and to produce highly reliable results, increasingly widespread use of this technique. In this study, using artificial neural network model from statistical techniques to forecast demand, product of dried apricots belong to Malatya abroad (exports) was applied to forecast demand. According to the results after application of the error test, the model estimates that a reliable and consistent. The study consists of three parts. The first chapter, basic concepts and definitions are summarized on the subject, and study rationale is explained in theory. The second section, the most commonly used statistical methods of demand forecasting methods are shortly explained and the contemporary theory of artificial neural networks, applications, error analysis is described in detail. The third section, the province of Malatya dried apricot product, designed for export demand to forecast the ANN model is described in detail. Then, the model training, testing, or detailed information about the process of forecast is presented.

Bu araştırmanın amacı, metal sektöründe raf imalatı alanında üretim yapan, küçük ölçekli bir firmanın satış verilerinin doğru bir yapıya sahip olup olmadığının araştırılması ve eldeki zaman serisi verileri ile gelecek dönem satış kestirimlerinin doğruluğunun araştırılmasıdır. Çalışma 1 Ocak 2005 ? 31 Aralık 2009 tarihleri arasında elde edilen 60 aylık zaman serisi satış verileri örneklemi ele alınarak yapılmıştır.Kestirim yöntemleri ile ilgili tanımsal bilgilere yer verilmiştir. Uygulamada kullanılan verilerin zaman serisi verileri olmasından dolayı verilerde karşılaşılacak problemler ve bu problemin çözümüne yönelik yöntemler uygulanmıştır. Zaman serisi verileri ile oluşturulan modeller Box ? Jenkins yöntemleri ile açıklanmıştır. Elde edilen zaman serisi satış verileri, EVIEWS paket programı ile analiz edilmiştir. İstatiksel analiz birim kök test teknikleri kullanılarak yapılmıştır.Uygulanan program sonucunda zaman serisi verilerinin durağan olmadığı eldeki verilerle kestirimin doğru sonuçlar vermeyeceği belirledikten sonra birinci dereceden fark alınarak veriler durağanlaştırılmıştır. Hata değerlerini minimum yapan Box ? Jenkins yöntemi ARMA (1,1) modeli, kestirim için doğru sonucu veren model olduğu sonucuna varılmıştır.Anahtar SözcüklerKestirim,Zaman serisi This paper aims to discover whether a previous sales data of a small scale firm that operates in a shelving industry is in line with the data calculated using time series for forecasting future sales data. Sales data gathered for 60 months between 1st Jan 2005 and 31st December 2009 has been used for this study.Firstly, number of forecasting methods is discussed; secondly possible errors that may come up due to the nature of the time series data applied is discussed and solutions to those problems are also looked at. Models acquired using time series data is explained through Box-Jenkins technique. Time series data is then analysed with EVIEWS package programme. Analysis is carried out using Augmented Dickey-Fuller Test Statistic.As a result of the applied programme, time series data first obtained was not stable, therefore could not have resulted accurately. Data is then corrected taking a first degree difference. To conclude, it is found out that Box Jenkins method ARMA (1,1), minimizes the error values therefore it is the precise model for forecasting.Key WordsForecasting,Time Series 62

Birincil amacı fiyat istiktarı olan para otoritesi, ekonomideki enflasyonist baskıyı doğru bir biçimde yansıtan, kontrol edebileceği bir enflasyon ölçümüne ihtiyaç duyar. Öte yandan ölçülen enflasyon, enflasyonun gerçek trendinin yanısıra göreli fiyat şoklarını da yansıttığından; para politikası için enflasyonist baskının iyi bir ölçümü olmayabilir. Ölçülen enflasyon para politikası dışında başka faktörlerden etkilendiği için bir çok merkez bankası uzun dönem fiyat hareketlerini yansıtan ve geçici nitelikteki göreli fiyat şoklarını dışlayan ?çekirdek? enflasyon oranları hesaplamaktadır.Bu çalışmada, literatürde çekirdek enflasyonun hesaplanmasıyla ilgili çeşitli yaklaşımlar gözden geçirildikten sonra Türkiye ekonomisi için Quah ve Vahey (1995) tarafından önerilen Yapısal VAR yaklaşımı kullanılarak çekirdek enflasyon tahmini elde edilmiştir. İktisadi teoriye dayanan bu yaklaşım, para teorisinin uzun dönem yansızlık hipotezi çerçevesinde çekirdek enflasyonu tahmin etmektedir. 2003:01-2009:07 dönemine ait aylık verilerin kullanıldığı çalışmada, SVAR yaklaşımıyla elde edilen çekirdek enflasyon tahmininin çekirdek enflasyonun taşıması gereken belirli kriterleri taşıyıp taşımadığı test edilmiştir. SVAR yaklaşımının performansını değerlendirebilmek için kullanılan kriterler; sapmasızlık, değişkenlik, uzun dönemli ilişki ve nedensellik kriterleridir. Çalışmadan elde edilen bulgular; çekirdek enflasyonun TÜFE enflasyonundan daha az değişkenlik gösterdiği, TÜFE enflasyonuna göre sapmasız olduğu, TÜFE enflasyonuyla eşbütünleşme ilişkisine sahip olduğu ve TÜFE enflasyonunu TÜFE'nin kendisinden daha iyi tahmin ettiğidir. A monetary authority with the primary objective of price stability, needs to have a precise measure of the inflationary pressure in the economy, that it can control. However, measured infation may not be good measure of inflationary pressure for monetary policy, since this measure is reflecting relative price shocks rather than the underlying trend of inflation. As measured inflation is affected by other factors than just monetary policy, many central banks calculate ?core? inflation rate, that reflects long term price movements and excludes transitory relative price shocks.In this paper, after review of various approaches to the measurement of core inflation in the literature, an estimation of core inflation in Turkish Economy is obtained using a structural vector autoregressive (SVAR) approach proposed by Quah and Vahey (1995). This approach which is based on economic theory, tries to derive a measure of core inflation using the long-run neutrality assumption of monetary theory. In this study we have used the monthly data pertaining to 2003:01?2009:07 period; core inflation estimation derived from SVAR approach are tested to see whether it meets certain criteria which are desirable for core inflation rates. The criteria used in order to assess SVAR approach includes unbiasedness, volatility, long-run relationship and causality. The findings are that core inflation is less volatile than CPI (or headline) inflation, unbiased with respect to CPI inflation, cointegrated with the CPI inflation and better predict of CPI inflation than CPI inflation, would itself. 108