Search

Bu çalışmada büyük bir sinir ağının parametrelerini üretmek için daha küçük bir üst sinir ağı kullanan üst özkodlayıcılar önerilmiştir. Önerilen üst özkodlayıcı, bir özkodlayıcının bütün parametrelerini doğrusal bir sinir ağı ve tek bir gömme vektörü ile üretebilmektedir. Üst ağın etkileri hem tümüyle bağlı hem de evrişimsel sinir ağları üzerinde incelenmiştir. Ayrıca az sayıda etiketli veri ile sınıflandırma yapmaya çalışan yarı-gözetimli öğrenme konusu da ele alınmıştır. Bu kapsamda üst özkodlayıcılardan yararlanılarak bir yarı-gözetimli öğrenme yaklaşımı önerilmiştir. Bu model kullanılarak özellikle az sayıda etiketli veri olduğu durumda üst özkodlayıcılardan yararlanılarak sınıflandırma oranının arttırılması amaçlanmıştır. Görüntü verileri ele alınan bu çalışmada, beş farklı görüntü verisi üzerinde çalışılmıştır. Python programlama dili kullanılarak deneyler gerçekleştirilmiştir. Önerilen model gözetimli, gözetimsiz ve yarı-gözetimli olmak üzere üç farklı öğrenme yöntemi için kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar üst özkodlayıcının her üç tür uygulama alanında da başarıyla çalıştığını göstermektedir. In this study, we introduce the hyper autoencoder architecture where a secondary, hypernetwork is used to generate the weights of the encoder and decoder layers of the primary, actual autoencoder. The hyper autoencoder can predict all weights of an autoencoder by using a linear neural network and only one embedding vector. The effects of hyper autoencoder is observed on both fully-connected and convolutional neural networks. We also present a semi-supervised learning approach using convolutional networks and hyper autoencoders. The aim of this semi-supervised model is to increase the classification accuracy especially when there is few labeled data. Our experiments on five image datasets show that hyper autoencoders are as accurate as vanilla autoencoders on both unsupervised and semi-supervised problems. The software we developed for experiments is based on Python. The proposed model is used for supervised, unsupervised and semi-supervised learning. According to results, hyper autoencoder works successfully for all three types of application area. 89

Bu çalışmanın amacı, iki kişili statik ve ortaksız bir oyunda her i oyuncusu ve her s(i) (i=1,2,…,n) rasyonel stratejisi için s(i)'nin rasyonelliğe ortak inanç altında optimal olduğunu destekleyen bir t(i) türünün var olduğu epistemik modeli kurmaktır. Bu doğrultuda, bir i oyuncusunun, s(i) rasyonel stratejisinin rasyonelliğe ortak inanç altında optimal olduğunu destekleyen ve oyuncunun kazancını maksimize eden türün bulunmasını sağlayan doğrusal programlama modeli geliştirilmiştir. Optimal seçim sadece rasyonel stratejiler arasından yapıldığı için öncelikle oyunda kesin mahkûm stratejilerin sürekli eliminasyonunun yapılması gerekir. Bu amaçla çalışmada, iki kişili, statik ve ortaksız oyunlar için saf ve karma kesin baskın stratejileri belirleyen program da geliştirilmiştir. Her iki kısımda gerçekleşen işlemler için R istatistiksel programlama dili kullanılarak `esdc` ve `type` isimli iki fonksiyon oluşturulmuş ve bu fonksiyonlar `EpistemicGameTheory` adı verilen bir R paketi yaratılarak, paketin içeriğine eklenmiştir. R, açık kaynak bir yazılım olması bakımından tercih edilmiştir. The aim of this study is to construct an epistemic model for two-player static and noncooperative games, for each player i and for each rational choice s(i) (i=1,2,…,n), that there is a type t(i) that supports s(i) is optimal and expresses common belief in rationality. For this purpose, a linear programming model is constructed to find the type that is supporting that player i's rational choice s(i) is optimal under common belief in rationality and maximizing the utility of the game.Since the optimal choice would only be made from rational choices, it is first necessary to eliminate all strictly dominated choices. With this regard, a program has been developed that determines the choices that are strictly dominated by pure and randomized choices in noncooperative, two-players games.Two functions named `esdc` and `type` are created by using the R statistical programming language for the operations performed in both parts, and these functions are added to the content of an R package after its creation with the name `EpistemicGameTheory`. R is preferred because of its open-source software feature. 87

Bu tez çalışmasında, yaşam analizi yöntemlerinden Cox Regresyonun, böbrek yetmezliği sorunu yaşayan hastalardan elde edilen gerçek verilerle analiz edilmesi ve sonuçların değerlendirilmesi amaçlanmıştır.Dört bölümden oluşan çalışmanın giriş bölümünde, yaşam analizinin ortaya çıkış amacı açıklanarak literatür taraması yardımıyla kullanım alanı açısından değerlendirilmesi yapılmıştır. İkinci bölümde analizin daha iyi kavranabilmesi için gereken kavramlar, fonksiyonlar ve dağılımlar açıklanmış, ayrıca analiz için büyük önem taşıyan sansürleme üzerinde durulmuştur. Bu bölümde ayrıca, Yaşam analizi yöntemlerinden `Yaşam Tablosu` ve `Kaplan Meier` yönteminden de bahsedilerek, yöntemler arasındaki farkın önemi vurgulanmıştır. Üçüncü bölümde Cox Regresyon modelinin yapısı, varsayımları ve tahmin yöntemleri detaylı bir şekilde incelenmiştir. Uygulama bölümünde ise böbrek yetmezliği sorunu yaşayan hastalardan elde edilen gerçek veriler üzerine Cox regresyon yöntemi uygulanarak analiz yapılmıştır. Tedavi yöntemi seçiminde etkili olan kriterler belirlenerek bağımsız değişkenlerin hastalığın tedavisi üzerindeki etkileri araştırlmıştır. Ayrıca, karşılaştırma yapmak amacıyla yaşam tabloları ve Kaplan Meier yöntemlerinin özet şeklinde analizleri yapılmıştır. The aim of this thesis, to apply Cox regression, which is one of the methods of survival analysis, on real data from patients who have renal failure and to discuss the results.In the four-part introductory chapter, the reasons underlying the emergence of survival analysis are explained and this analysis is later evaluated with respect to its field of use via a literature survey. In the second chapter, in order to better understand the analysis, the main concepts, functions and distributions are explained. Besides, censoring which is one of the most important concepts of the analysis is also elaborated. In this section, `Life Tables` and `Kaplan-Meier` techniques which are the one of the techniques of Survival Analysis are mentioned and the differences of them are emphasized. In the third chapter, the structure of Cox regression, the assumptions and estimation methods are examined in detail. In the application chapter, Cox regression is applied on the real data from patients who have renal failure. Upon the determination of effective criteria with respect to the selection of treatment method, the effects of independent variables on the treatmant have been specified. In addition, life tables and Kaplan-Meier techniques applications are also carried out for the purpose of comparison. 80

Mekanlara (ülkeler, bölgeler, iller, ilçeler, vb.) bağlı olarak veriler derlendiğinde mekanların konumlarına göre mekanlar arası bir ilişki ortaya çıkabilmektedir. Mekanlar arasındaki bu ilişki mekansal bağımlılık (etkileşim) veya mekansal değişkenlik olarak iki şekilde görülebilir. Mekansal bağımlılıkta bir mekanda gözlenen değişkenin değeri, komşu mekandaki değişken değerine bağlı olurken, mekansal değişkenlik veri kümesi boyunca homojen olmayan parametrelerden kaynaklanır. Mekanlar arasındaki bu ilişki mekansal ağırlık matrisi ile gösterilerek bağımlı değişken ile çarpımı şeklinde modelin sağ tarafına dahil edilir. Ancak bu yeni değişken içsellik problemine neden olacağından ekonometride kullanılan bilinen tahmin yöntemlerini bu model için de kullanılması yanlı ve tutarlı olmayan tahminler verir. Bu nedenle verilerin bu tür modellerin tahmini ve belirlenmesi için yöntemler geliştirilmiştir. Mekansal ekonometri, yatay kesit verisinin mekana göre toplanıldığında karşılaşılabilecek mekanlar arasındaki bu ilişkiyi inceleyen bir disiplindir. Yatay kesit verisinin yanısıra zaman serisi ve yatay kesit verisinin biraraya getirilmesiyle oluşan panel veride de mekansal ekonometrik yöntemlerin kullanılabilir. Mekansal panel veri ekonometrisi hem yatay kesitteki birimler arasındaki değişkenliği hem de mekansal bağımlılığın kontrol edilmesini sağlar. Mekansal ekonometri yöntemlerinin kullanımı yaygınlaştıktan sonra yatay kesit veri için söz konusu olan modeller ve tahmin yöntemleri panel veri kümeleri için de geliştirilmiştir.Bu çalışmada amaç uygulama alanında yeni bir konu olan mekansal panel veri tahmin yöntemlerini tanıtılması ve bu yöntemi kullanarak intihar oranlarına göre Avrupa ülkeleri arasındaki bağımlılık yapısının ortaya çıkarılmasıdır. When the data is collected based on spatial units (such as countries, regions, states, districts, etc.), there may exist a relationship between spatial units according to their locations. The relationship is categorized as spatial dependence (interaction) or spatial heterogeneity. In spatial dependence, a value observed in one location depends on the values observed at neighboring locations. Spatial heterogeneity arises from parameters which are not homogeneous across data sets. The spatial arrangement between observations is formalized in a spatial weight matrix. It is multiplied by the dependent variable then added to the right-hand side of the model. This creates spatially lagged variable. It is a weighted average of random variables at neighboring locations. This new variable causes an endogeneity problem, if standard econometrics methods are used in spatial models, they give biased and inefficient estimations. Therefore, researchers have developed methods for estimating and specifying in spatial models. Spatial econometrics is a discipline which analyzes the relationship between spatial units when the value of the dependent variable corresponding to each cross-sectional unit is assumed to depend on that dependent variable corresponding to neighboring cross-sectional units. In addition to cross-sectional data, the spatial econometrics method is also used in panel data, where observations are available across space as well as over time. Spatial econometrics method is also used in analyzing panel data. Spatial panel data allow the researcher to control both heterogeneity across units and spatial correlation. In recent years, the spatial econometrics literature has grown so the models and estimation techniques for cross-sectional data has also developed for the spatial panel data. The aim of this study is to introduce spatial panel data estimation methods which is a new subject in application field and to determine spatial dependence between European countries by applying these methods on the suicide rates in European countries. 112

Bu çalışmanın amacı, dinamik ve doğrusal olmayan sistemlerin faktörlerini bulanık ve stokastik ortamda en iyi biçimde temsil edecek modellerin kestiriminde kullanılacak özgün algoritmaların geliştirilmesidir. Dinamik sistemlerde, veriler anlık olarak değerlendirildiklerinden verinin hem olasılık dağılımının hem de olabilirlik dağılımının birlikte ele alınması daha hassas sonuçların elde edilmesini sağlayacaktır. Ayrıca, doğrusal olmayan sistemlerde giriş ve çıkış değişkenleri arasındaki fonksiyonel yapı hakkındaki ön bilgi ya yoktur ya da çok azdır. Böyle durumlarda yapay sinir ağları giriş ve çıkış değişkenleri arasındaki fonksiyonel yapıyı belirlemek için oldukça kullanışlı araçlardır.Bu çalışmada, Bayes yapay sinir ağlarının yinelenen hiper-parametreli normal yaklaşımında (Gaussian approach with recursive hyperparameters) ve tam Bayes (full Bayesian approach) yaklaşımında kullanılan Monte Carlo (MC) algoritmaları, bulanık üyelik fonksiyonları ve Genetik Algoritmalar (GA) ile hibritleştirilmiştir. Ayrıca, GA ve MC işlevleri içinde bulanık belirsizliği ölçmek için bulanık üyelik fonksiyonlarından yararlanılmıştır. Böylece, Bayes YSA nın parametre ve hiper-parametrelerini daha etkin bir biçimde kestirmek için hibrit Bayes öğrenim yaklaşımları geliştirilmiştir.Uygulama bölümünde, Bayes yapay sinir ağları için önerilen öğrenme algoritmalarının performansları geleneksel yapay sinir ağlarınınkiyle karşılaştırılarak sonuçlar tartışılmıştır. The aim of this study is to improve the novel algorithms, which estimate the models that represent accurately to factors of dynamic and nonlinear systems in the fuzzy and stochastic environment. In dynamic systems, modeling with possibilistic and probabilistic distribution to uncertainties included in data set allows more robust analysis. In nonlinear systems, the pre-knowledge about the functional structure between inputs and outputs is either unavailable or insufficient. In such situations, the neural networks are useful tools to determine the functional structure between inputs and outputs. However, the traditional neural networks with mean squared errors suffer from the approximation and estimation errors. These errors can be decreased by the Bayesian neural networks simultaneously, since Bayesian learning provides a consistent way to penalize the excessive complex models.In this study, Monte Carlo (MC) algorithms used in Gaussian approach with recursive hyperparameters and full Bayesian approach of Bayes Neural Networks are hybridized with Genetic Algorithms (GA) and the fuzzy membership functions. Besides, to evaluate fuzzy uncertainty in MC and GA processes, the fuzzy membership functions are used. Thus, the novel hybrid Bayes learning approaches, which effectively estimate parameters and hyperparameters of Bayes Neural Networks, are improved. The software of the improved algorithms is written in MATLAB package program.In application parts, the performances of the improved approaches are compared with ones of traditional approaches, and then outcomes are discussed. 95

Bu çalışmanın amacı, dinamik ve doğrusal olmayan sistemlerin faktörlerini bulanık ve stokastik ortamda en iyi biçimde temsil edecek modellerin kestiriminde kullanılacak özgün algoritmaların geliştirilmesidir. Dinamik sistemlerde, veriler anlık olarak değerlendirildiklerinden verinin hem olasılık dağılımının hem de olabilirlik dağılımının birlikte ele alınması daha hassas sonuçların elde edilmesini sağlayacaktır. Ayrıca, doğrusal olmayan sistemlerde giriş ve çıkış değişkenleri arasındaki fonksiyonel yapı hakkındaki ön bilgi ya yoktur ya da çok azdır. Böyle durumlarda yapay sinir ağları giriş ve çıkış değişkenleri arasındaki fonksiyonel yapıyı belirlemek için oldukça kullanışlı araçlardır.Bu çalışmada, Bayes yapay sinir ağlarının yinelenen hiper-parametreli normal yaklaşımında (Gaussian approach with recursive hyperparameters) ve tam Bayes (full Bayesian approach) yaklaşımında kullanılan Monte Carlo (MC) algoritmaları, bulanık üyelik fonksiyonları ve Genetik Algoritmalar (GA) ile hibritleştirilmiştir. Ayrıca, GA ve MC işlevleri içinde bulanık belirsizliği ölçmek için bulanık üyelik fonksiyonlarından yararlanılmıştır. Böylece, Bayes YSA nın parametre ve hiper-parametrelerini daha etkin bir biçimde kestirmek için hibrit Bayes öğrenim yaklaşımları geliştirilmiştir.Uygulama bölümünde, Bayes yapay sinir ağları için önerilen öğrenme algoritmalarının performansları geleneksel yapay sinir ağlarınınkiyle karşılaştırılarak sonuçlar tartışılmıştır. The aim of this study is to improve the novel algorithms, which estimate the models that represent accurately to factors of dynamic and nonlinear systems in the fuzzy and stochastic environment. In dynamic systems, modeling with possibilistic and probabilistic distribution to uncertainties included in data set allows to more robust analysis. In nonlinear systems, the pre-knowledge about the functional structure between inputs and outputs is either unavailable or insufficient. In such situations, the neural networks are useful tools to determine the functional structure between inputs and outputs. However, the traditional neural networks with mean squared errors suffer from the approximation and estimation errors. These errors can be decreased by the Bayesian neural networks simultaneously, since Bayesian learning provides a consistent way to penalize the excessive complex models.In this study, Monte Carlo (MC) algorithms used in Gaussian approach with recursive hyperparameters and full Bayesian approach of Bayes Neural Networks are hybridized with Genetic Algorithms (GA) and the fuzzy membership functions. Besides, to evaluate fuzzy uncertainty in MC and GA processes, the fuzzy membership functions are used. Thus, the novel hybrid Bayes learning approaches, which effectively estimate parameters and hyperparameters of Bayes Neural Networks, are improved. The software of the improved algorithms is written in MATLAB package program.In application parts, the performances of the improved approaches are compared with ones of traditional approaches, and then outcomes are discussed. 92

Oyun Teorisi'nin uygulamaları gün geçtikçe daha fazla alanda kullanılmaktadır. Rekabet ve çatışma durumlarındaki karar verme süreçlerinde optimum karar seçeneklerini sunan Oyun Teorisi'nin kullanıldığı alanlar ve verimliliği arttıkça önemi artmaktadır. Günümüzde, bilgisayar teknolojisinin hızlı gelişmesiyle teorinin uygulanması hızlanmış ve karar mekanizmalarındaki etkisi artmıştır.Bu çalışmada, Oyun Teorisi'nin kavram ve varsayımları üzerinde durulmuş, finansal piyasalardan biri olan İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'nın hisse senetleri sektör endeksleri arasında geçmiş verilerden yararlanılarak optimal portföy dağılım oranları analiz edilmiştir. 2001 ile 2010 yılları arasındaki İMKB Ulusal Sınai, Ulusal Hizmetler, Ulusal Mali ve Ulusal Teknoloji endekslerinin aylık açılış ve kapanış verilerine Oyun Teorisi Doğrusal Programlama modeli uygulanmıştır. Bu çalışmada yapılan uygulamada iki kişili sıfır toplamlı oyun modeli kurgulanmıştır. Modelin analiz sonuçları doğrultusunda bir yatırımcıya, her ay için İMKB'deki dört sektör endeksinden hangisi veya hangilerine ne oranda yatırım yapması gerektiğine dair bir fikir vermek istenmiştir.Yatırımcılar için sektör endeksleri finansal varlıklarının değerlendirmesinde gösterge niteliği taşımaktadır. Endekslerin getiri oranlarının grafiği ve genel pazar ile uyumları bir portföy oranlarında ve çeşitlendirilmelerinde önem teşkil etmektedir. Bu bağlamda çalışmanın bulguları yatırımcılara fayda sağlayacak bir portföy modelinin avantajlarını ortaya koymaktadır. Sonuçlar; tasarruf sahipleri, yatırımcılar ve finansla aracılar için gösterge niteliği taşımaktadır. Applications of Game Theory modeling is being used in a variety of different extents. Game Theory provides tools for optimum decision making in decision making processes which involve competition and conflict. Consequently, the use and application fields for Game Theory have an ascending rise. Today, via improvements in computer technology, applications and effectiveness of Game Theory upon decision making processes are rising.In this thesis, concepts and assumptions of Game Theory have been revealed, optimal investment portfolio distribution proportions are investigated by analyzing the actual data derived from İMKB sector indexes. The data of National Industrial, Services, Fiscal and Technology indexes derived from year?s interval 2001 and 2010. The linear programming application has been set upon a two person and zero sum game using monthly opening and closing index values of trading sessions. The aim of this thesis, is to provide monthly quality and quantity portfolio assessment in-betweens index distribution through model analysis conclusions.Since sector index valuations and volatilities are taken indicators for various investment assets, their profitability and concordance with the stock market constitutes importance in order to make optimal portfolio allocation decisions. In this context, the results of this study provide a useful scope of application for the investors. The results are also indicative for investors, economizers and financial intermediaries. 103

Karınca Kolonisi Optimizasyonu gerçek karınca kolonilerinin davranışlarından hareketle geliştirilmiştir. Haberleşme aracı olarak kullanılan ve problemlerde çözümün kalitesini gösteren feromon kimyasalı, tekniğin en temel unsurudur. Karınca Kolonisi Optimizasyonunda, yapay karıncalar, gerçek mesafeler dikkate alınarak yapılmış olan model üzerinde en kısa yolu araştırmaktadırlar. Bu güne kadar birçok Karınca Kolonisi Optimizasyon Algoritması geliştirilmiştir.Bu tez çalışmasında, giriş bölümünde konu için hazırlayıcı nitelikte olan genel bilgiler verilmiştir. İkinci bölümde, öncelikle temel kavramlar açıklandıktan sonra Karınca Kolonisi Optimizayon Algoritmalarına ilham veren karıncaların doğal davranışlarına, Gezgin Satıcı Problemleri için Karınca Kolonisi Optimizasyonuna, Temel Karınca Kolonisi Optimizasyon Algoritmalarına, Karınca Kolonisi Optimizasyonu uygulama alanları ve önemli konu başlıklarına ayrıca karıncalardan esinlenen diğer algoritmalara değinilmiştir. En son bölümde ise sonuçların değerlendirilmesine yer verilmiştir. Ant Colony Optimisation was developed basing on the foraging behaviour of real ants. A chemical substance called pheromone which is used as a communication tool and shows the quality of the problem solutions, is the basic element of this technique. In Ant Colony Optimisation, artificial ants cooperate in finding the shortest path on the model that was designed by considering the distance on a real scale. Many Ant Colony Optimisation Algorithms have been developed to date.Within this thesis study, preparatory general information is given in the introduction section. In the second chapter, after defining basic terms firstly, natural behaviour of ants, which have inspired Ant Colony Optimisation Algorithms, Ant Colony Optimisation for the Travelling Salesman Problems, Basic Ant Colony Optimisation Algorithms, fields of application for Ant Colony Optimisation and important topics are mentioned, in addition to some other algorithms which are also inspired by real ants. Finally, the last section containing the interpretations of the results take place. 74

1920'li yıllardan günümüze dek uzanan ve çoğu ülke tarafından kullanılan iktisadi kalkınma planları çerçevesinde uygulanan modellerin başlıcaları, literatürde tutarlılık modeli olarak adlandırılan Girdi-Çıktı modelleri ile etkenlik planlaması olarak bilinen doğrusal programlama modelleridir.İktisadi planlama sürecinde sektörel üretim düzeylerini saptamak ve buna göre yatırımların sektörel dağılımını belirlemek gerekmektedir. Bunun için sektörlerin nihai mallarının ve ara mallarının toplam talep hacminin belirlenip, plan dönemi içerisinde sektörlerin taleplerinde gerçekleşebilecek değişimleri karşılayabilecek üretim faktörleri analiz edilmelidir. Her sektörün mevcut kaynakları göz önünde bulundurularak üretim faktörleri kaynaklarının en verimli biçimde dağıtılmasını sağlayacak teknikler araştırılmalıdır. Tüm bu gereksinim duyulan bilgilerin, Girdi-Çıktı modelleri ve doğrusal programlama modellerinin bir arada incelenmesi ile elde edilmesi mümkündür.Sektörler arası ilişkilerin nicel olarak gösterilmesi ile hazırlanan Girdi-Çıktı tablosu, Girdi-Çıktı analizinin temelini oluşturmaktadır. Girdi-Çıktı tablosu ilgili dönemde ekonomideki tüm mal ve hizmetler ile bunların sektörler arasındaki akışını detaylı bir şekilde yansıtan bir araç niteliği taşır.Bu çalışmada etkenlik planlaması sonucunda elde edilen bulgular ile mevcut tutarlılık modeli değerlerinin karşılaştırılması ve ekonomideki kaynakların sektörler bazında optimum kullanım miktarlarının belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu bağlamda, Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından hazırlanmış en güncel tablo olan, ?2002 Türkiye Toplulaştırılmış Girdi-Çıktı tablosu? kullanılarak, doğrusal programlama problemi yaklaşımı ile faktör gelirleri yoluyla elde edilen milli geliri maksimize edecek sektörel üretim düzeyleri incelenmiştir. Since 1920s, the economic development planning is widely used. The major planning models are Input-Output models which are called consistency models in literature and linear programming models which are known as activity models.It is necessary to specify the sectoral production levels and the sectoral distribution of investments in the process of economic development planning. Therefore, after the total demand of sector?s final goods and intermediate goods are determined; the production factors should be analyzed to suffice the alterations of the demand. It is essential to rummage out the techniques to distribute the economic sources to production factors efficiently. These requirements can be obtain from analyzing the Input-Output models and linear programming models together.The Input-Output analysis is based on the Input-Output table which is organized with the presentation of cross-sectoral relations quantitatively. The Input-Output table is a tool that reflects the all goods, services and the sectoral relationships in an economy in detail.The aim of this study is to determine the optimal utilization levels of economic sources on the basis of sectors. In this sense, the national income which was assessed with factor revenues method was maximized by means of linear programming approach, using of the latest Input-Output table which was organized by Turkish Statistical Institute in 2002. The results obtained from activity models and the values received from consistency model were compared. 95

Bilgisayar teknolojisindeki gelişmelerle birlikte üretilen hem sayısal hem de sayısal olmayan bilgi miktarının arttığı, veri tabanlarının daha fazla veriyi saklayabilecek boyutlara ulaştığı, ayrıca veriye ulaşmanın giderek kolaylaştığı görülmektedir. Veri tabanı sistemlerinin artan kullanımı ve hacimlerindeki olağanüstü artış, ister istemez elde edilen bu büyük hacimli verilerden organizasyonların nasıl yararlanacağı konusunu gündeme getirmiştir. Büyük hacimli veri kümelerinden değerli olan bilginin ve gizli örüntülerin ortaya çıkarılması olayına ?Veri Madenciliği? adı verilmektedir.Bilgisayarların gücündeki artış ve fiyatlarının düşmesi, veri madenciliği kapsamındaki tekniklerin de çeşitlenmesini sağlamıştır. Veri madenciliginin amaçları genellikle sınıflandırma, kümeleme, tahmin öngörü ve benzer gruplama olarak sıralanmaktadır. Amaçlardan biri olan kümeleme, istatistiksel veri analizi, örüntü tanıma vb, birçok alanda oldukça sık kullanılmaktadır. Veritabanlarındaki verilerin gruplar veya kümeler altında toplanarak, benzer özelliklere sahip nesnelerin bir araya gelmesini sağlayan sınıflandırma algoritmaları veri madenciliği alanında büyük öneme sahiptir. Bu tekniklerden biri de ağaç tabanlı sınıflandırma yöntemleri arasında yer alan ?Regresyon Ağaçları? dır. Regresyon ağaçları, sayısal değerlerin kullanılabildiği ve sonuç olarak karar vericilere karar vermelerinde kullanabilecekleri karar kurallarının üretilebildiği bir veri madenciliği yöntemidir.Bu çalışma üç bölümden oluşmuştur. Birinci bölümde veri madenciliği süreci, verilerin hazırlanması, nitelik seçimi, sınıflandırma, modelin değerlendirilmesi konuları açıklanmıştır. İkinci bölümde öğrenme kavramı, karar ağaçlarının elde edilme süreci, karar kuralları ve karar ağaçlarında entropiye dayalı bölünme, regresyon ağaçları ile sınıflandırma esasları ele alınmıştır. Üçüncü bölümde IMKB 30 grubuna dahil menkul kıymetlere ilişkin günlük kapanış fiyatları, menkul kıymet teknik analizlerinde yaygın biçimde kullanılan teknik göstergeler, altın fiyatlarındaki değişmeler, dolar kurundaki değişmeler ve bazı yurtdışı borsa göstergeleri göz önüne alınarak karar ağaçlarının oluşturulması ve bu ağaçlara dayalı olarak karar kurallarının elde edilmesi sağlanmıştır.Analize dahil edilen niteliklerin sayısını azaltmak amacıyla ?Çoklu Doğrusal Regresyon Modelleri? düzenlenmiş, çok sayıdaki modele giren değişkenlerden istatistiksel bakımdan anlamlı olanlar dikkate alınarak bu değişkenleri içeren regresyon ağaçları oluşturulmuştur. Karar kuralları da bu regresyon ağaçlarının yorumlanmasıyla oluşturulmuştur. Bu deneysel işlemlerin sonucunda, bazı menkul kıymetlere ait regresyon modellerinden elde edilen niteliklerin seçilmesiyle daha düşük ortalama hataya sahip regresyon ağaçlarının elde edilebileceği anlaşılmıştır. It is seen that the amount of digital information produced has increased, the databases reached heights to store more data and it became easier reach data with advances in computer technology. Increased use of data base systems and an extraordinary increase in volumes raised the issue of how organizations benefit from the data obtained. The revelation of knowledge and hidden patterns in large-volume datasets are called `Data Mining`. The increase in the power of computers and decrease in prices have also diversified the techniques within the scope of data mining. One of these techniques is `Regression Trees` that is among the tree-based classification methods. Regression trees are a data mining method where numerical values can be used and decision rules are produced as a result.This study consisted of three parts. In the first part, the mining process, data preparation, quality selection, classification, assessment of model has been described. The second chapter discussed the concept of learning, the process of acquisition of decision trees, decision rules and the entropy-based division of decision trees, regression trees and classification principles. In the third chapter, the creation of decision trees and provision of decision rules based on these trees have been provided considering ISE, the daily market prices regarding securities included in ISE 30 group, technical indicators widely used in technical analysis of securities, changes in gold prices, changes in dollar and some foreign stock market indicators.In order to reduce the number of attributes included in the analysis, Multiple Linear Regression Analysis models were found, regression trees including these variables considering the variables in the model and decision rules were created as a result. As a result of these experimental procedures, it has been understood that regression trees with less average error in the selection of variables obtained from the Multiple Linear Regression model derived from securities were revealed. 166

Bugün dünyanın hemen her yerinde, işletmelerin karşı karşıya kaldıkları en temel sorun,müşteri sadakatidir. Bunun en önemli nedeninin, şiddetli rekabet ortamında işletmelerinsürekli olarak müşterilere daha ucuz alternatifler sunmak olduğu söylenebilir. Karlılığıartırmanın en temel yolu farklılığı yaratmaktan geçmesine karşın, artık pek çok ürününfonksiyonel olarak birbirine benzemesi dolayısıyla bunu sağlamak neredeyse imkansız halegelmiştir.Bu noktada işletmelerin başarıya ulaşabilmek için müşteri ilişkileri yönetimini (CRM) kullanmagereklilikleri vardır. Müşteri ilişkileri yönetiminin altında yatan fikir ?farklı müşterilere farklımuamele yapın? şeklinde özetlenebilir.Müşteri ilişkilerinin temel mekanizması, müşterilerin nasıl farklılıklar gösterdiğini anlamayı vebu farklılıkların her bir müşteriye göre işletmenin nasıl davranması gerektiği konusunda birstrateji oluşturmasını içermektedir.Daha da özelde, tamamen müşterilerin nasıl bölümlere ve alt bölümlere ayrılabileceği,müşteriye nasıl ulaşılabileceği, onlarla nasıl kalıcı ilişkiler kurulabileceğini içermektedir.Ancak bu yönetimi sadece pazarlama faaliyetleriyle sınırlandırmak mümkün olmamakta,işletmenin tüm faaliyetlerinin müşteri farklılıklarına odaklanması gerekmektedir.Çalışmada müşteri ilişkileri yönetiminin önemi, Türkiye'de ve Dünya'da bu konuyla ilgiliyapılan çalışmalar ve bu konuda başarılı olabilmek için kullanılan istatistiksel yöntemler elealınmıştır. Today, customer loyalty is the most common problem that all organizations face. In today?shighly competitive environment organizations offer many product alternatives with manydifferent price alternatives. Product differentiation was the basic way of increasing the profit,but nowadays many products became similar in functionality, so that it is more though tomake profit of them.At this point organizations need to adapt client relations management (CRM) in order tosucceed. The belief in CRM can be briefed as ?to treat different to different clients. Clientrelations, requires to understand where, at what point clients differentiate and needs astrategy with the answers of these questions, ?How should the organization treat to all thosedifferent clients?, How should the clients be segmented?, How can a long term relationshipsupplied with all those segments??. Not only marketing department think about thesequestions&answers, this needs a holistic approach of all organisation, which has to focus onthe differentiation of clients.In this study, the importance of client relations, succesfull case studies which have beenapplied at Turkey/the world and the statistical methods which can be used for successfullCRM has been explained. Thanks to my proffesor Prof. Dr. Nalan Cinemre, who helped me alot and enlightened my way. I hope this study may be a good tool and guide to people,marketing specialists, students who are interested in CRM. 88

Deney tasarımı, ileri seviye kalite uygulamasına sahip sanayi kuruluşlarında, geleneksel kalite kontrol işleminin yerine kullanılmaktadır. Kalite maliyetlerini düşüren, süreç güvenilirliğini arttıran bir istatistiksel bir yöntem olarak deneysel tasarım yaklaşımı kullanılmaktadır. Deney Tasarım çalışmasının, farklı sektörel gerekliliklerden dolayı farklı uygulamaları vardır. En çok bilinen yöntemleri tam faktöriyel, kesirli faktöriyel ve Taguchi metodudur. Yapılan çalışma ile beyaz eşya imalat sektöründen, imal edilen bir parçada yaşanılan teknik bir sorunun, kesirli faktöriyel yaklaşım ile çözümü örnek olarak verilmiştir. Ürün tasarım sürecinin başında yapılan deney tasarım çalışmaları, üretim maliyetlerini düşürmekte ve firmalara rekabet avantajı kazandırmaktadır. Design of Experiment is used as a quality tool instead of traditional quality control methods in advanced level quality applicator companies. Experimental design has been using as a statistical method to reduce quality costs and to increase process reliability. Various application methods for different sectoral requirements there are many design of experiment methods. Full Factorial, Fractional Factorial and Taguchi approaches are well known design of experiment methods. In this study, a problem is solved in white good industry with using Fractional Factorial Design method. Design of experiment reduces production costs and causes competitive advantage, in the beginning stage of product design. 82

Bu tez çalışmasında, AHP yöntemi ile kredi talebinde bulunan firmaların bankalar tarafından analiz edilmesine yardımcı olacak bir model belirlenip kredinin geri dönmeme riskinin minimuma indirilmesini amaçlanmaktadır. AHP, çok kriterli karar verme yöntemlerinden biri olduğundan öncelikle birinci bölümde karar verme süreci ele alınmaktadır. Karar verme süreci, elemanları ve türleri incelendikten sonra çok nitelikli karar verme süreci hakkında bilgiler verilmektedir. İkinci bölümde ise uygulaması yapılacak olanAHP yönteminin aşamaları, matematiksel teorisi, aksiyomları, avantajları ve dezavantajları üzerinde durulmuştur. Son bölümde ise, AHP yönteminin, kredi talebinde bulunan ticari firmalara uygulanarak her firmaya ait kredi notu hesaplanması yer almaktadır. Yöntemin uygulanabilirliğini göstermek için boya, vernik benzeri kaplayıcı maddeler ile matbaa mürekkebi imalatı sektörüne ait bir kredi notu, aynı zamanda bu sektörde faaliyet gösteren iki firmanın firma puanları hesaplanmaktadır. The objective of this study is to determine a AHP model which helps banks in the analysis of firms that demand the loan, in order to minimize the not to return risk of the loan. Due to AHP is one of the multi criteria decision making methods, the decision making process is discussed in the first chapter. After examining the decision making process, elements and types, multi attribute decision making process are investigated. In the second chapter, stages, mathematical theory, axioms, advantages and disadvantages of the method, which will be applied to the case, are described in detail as well. In the lastchapter, the analytical hierarchy process method is applied to the commercial firms that demand commercial loans and credit note are calculated for every firm. To show the applicability of the method, the credit note of paint, varnishlike covering substance and printing ink manufacturing sector; and at the same time, the firm scores of two companies which work in this sector are calculated. 126

Bu çalışmada amaç, son yıllarda sıklıkla kullanılan Veri Madenciliği (VM) tekniklerini kullanarak bir bankanın kredi değerlendirme sonuçlarını tahmin eden bir scorecard modeli kurmaktır.Bu amaç doğrultusunda çalışmanın birinci bölümünde VM'nin tanımına, ikinci bölümünde VA'na, üçüncü bölümde VM fonksiyonlarına ve dördüncü bölümde VM süreç modellerine değinilmiştir. Beşinci bölümde ise SPSS Clementine programı üzerinden bir bankanın bireysel müşterilerinin kredi değerlendirme sonuçlarını en iyi tahmin eden scorecard modelinin oluşturulması ile ilgili uygulama yapılmıştır. In this study, the aim is using the data mining techniques which is used often nowadays, for setting up a scorecard model to predict credit evaluation process result for a bank.In accordance with the purpose, in the first part of the study data mining definitions have been made, in the second part data warehouse has been told, in the third part data functions have been discussed and in the fourth part data mining process models have been dealt with. In the fifth part there has been a demonstration about setting up a scorecard model which predict the best scorecard model for credit evaluation process results for a bank's individual customer, using SPSS Clementine program. 80

Bu çalışmanın amacı, daha çok telekominikasyon uygulamaları ve biyomedikal sinyallerin analizi gibi mühendislik uygulamalarında kullanılan fakat çok değişkenli bir istatistik tekniği olan Bağımsız Bileşenler Analizi'ni farklı yaklaşımlarla EEG sinyalleri üzerinde uygulayarak karşılaştırmaktır. Bu amaç kapsamında Bağımsız Bileşenler Analizi'nin ülkemizdeki istatistik araştırmalarına kabul göreceği öngörülmektedir The aim of this study is to introduce a multivariate statistical technique, Independent Component Anaysis, which is widely used for engineeering applications such as telecommunication biomedical signal analysis. For this purpose, different approaches to Independent Compoent Analyis were applied made comparision on EEG signals. 125

Bu çalışmada amaç, bulanıklık altında en iyi karar vermeyi sağlayan modellerden biri olan bulanık hedef programlama modelinden bir üretim planlamasında nasıl yararlanılabilineceğini göstermektir. İlk bölümde konuya giriş yapılmıştır. İkinci bölümde bulanık küme kavramları tanımlanmıştır. Üçüncü bölümde bulanık sayılar incelenmiştir. Dördüncü bölümde bulanık hedef programlama incelenmiştir. Beşinci bölümde Şen Piliç Gıda Sanayi A.Ş. Söğütlü Fabrikası'na ait aylık üretim planlaması, gerçek veriler kullanılarak yapılmıştır. Üretim planlama problemi bulanık hedef programlama tekniği yardımı ile çözülmüştür. Altıncı bölümde elde edilen sonuçlar tartışılıp, yorumlanmıştır.Anahtar Kelimeler: Bulanık Kümeler, Bulanık Sayılar, Bulanık Hedef Programlama This study aims to compare the fuzzy goal programming which is formed by applying fuzzy sets theory to goal programming problems. In the first chapter, an introduction of the study has been done. In the second chapter, fuzzy sets approachess has been explained. In the third chapter, fuzzy numbers introduced. In the fourth chapter, fuzzy goal programming introduced. In the fifth chapter, monthly production planning of Şen Piliç Food İndustry A.Ş. Söğütlü Factory has been made by using monthly data. Production planning problem solved by means of fuzzy goal programming techniques. In the sixth chapter, the results has been discussed.Key Words: Fuzzy Sets, Fuzzy Numbers, Fuzzy Goal Programming 102

Geçen yüzyılın sonlarına gelindiginde, geçmise kıyasla, dünyada her konuda büyükdegisimler yasanmıstır. Bu degisimlerden birisi de veri kaynaklarındaki artıstır. Verikaynaklarındaki artısa baglı olarak verilerdeki artıs beraberinde ?dogru ve gerçekçi verilerdenyararlanarak problemlere sistematik bir yaklasım çerçevesinde çözüm getirme? zorunlulugunudogurmustur. Bu baglamda, çok sayıdaki verinin gereksinimlere göre ayrılıp yararlı bilgiyeulasılması hemen herkes için sorun olmustur. Bu sorunun çözümü için önerilen sayısızyöntem vardır. Bu yöntemlerden birisi de karar alıcıların yarı yapılanmıs ve yapılanmamısveri ve modellerden yararlanmalarına yardım ederek, onları görevlerinde destekleyenbilgisayar tabanlı etkilesimli bir sistem olan Karar Destek Sistemi'dir.Anahtar Kelimeler : Karar alma, Karar Destek, Karar Destek Sistemleri In compare with the past there are incredible changes almost in every aspect of the worldespecially in the number of data sources. The increase of data sources caused the increase inthe quantity of data. As a result, ?solving problems in a systematic way by using correct andreal data? became inevitable big problem. In this context, to obtain knowledge from thecategorization of the data with respect to needs became common problem for everybody.Many methods are available to solve this common problem. One of these methods is knownas Decision Support System which is computer based and interactive one. This system helpsdecision makers and support them at their tasks for benefit from semi structured andunstructured data and models.Key Words : Decision making, Decision Support, Decision Support Systems 262

129

ÖZET Bu çalışmanın amacı, çoklu doğrusal regresyonda kuşkulu gözlemleri, bir başka deyişle aykırı, uç değerleri ve etkili gözlemleri incelemek; uygulama verileri üzerinde çeşitli yöntemlerle kuşkulu gözlemleri saptayıp hangi yöntemin daha iyi sonuç verdiğini araştırmaktır. Beş bölümden oluşan çalışmanın birinci bölümünde, çoklu doğrusal regresyonla ilgili ön bilgilerin yanısıra `artık` kavramı üzerinde duruldu. Artıklar çeşitli sınıflara ayrılıp açıklandı. Daha sonra, sırasıyla aykırı değerler, uç değerler ve etkili gözlemler açıklanıp aralarındaki ilişkiler belirtildi. İkinci bölümde, tek kuşkulu gözlemleri saptamada kullanılan çeşitli grafikler ve çeşitli istatistikler tanıtıldı. Üçüncü bölümde, gizleme ve sürükleme etkileri tanımlandı ve bu etkilerin varlığında çoklu kuşkulu gözlemlerin, tek kuşkulu gözlemleri saptamada kullanılan yöntemler ile doğru biçimde belirlenemeyeceği vurgulandı. Bu nedenle, çoklu kuşkulu gözlemleri saptamada kullanılan sağlam yöntemler açıklanıp bu yöntemlerden elde edilen sonuçların çeşitli grafiklerle gösterimi sunuldu. Dördüncü bölümde, iki ayrı gerçek veri kümesi için tek ve çoklu kuşkulu gözlemler, anlatılan yöntemler ile incelendi ve hangi yöntemin daha iyi sonuç verdiğini saptamak üzere geçerlilik çözümlemesi yapıldı. Sonuç olarak, iki ayrı gerçek veri kümesi için farklı sonuçlar elde edildiğinden kuşkulu gözlemlerin saptanmasında hangi yöntemin daha iyi olduğunun çalışılan veri kümesine bağlı olarak değiştiği belirlendi. Anahtar Kelimeler: Regresyon, aykırı değer, uç değer, etkili gözlem, çoklu aykırı değer. SUMMARY The aim of this study is to examine suspicious observations i.e. outlier, leverage, influential observations in multiple linear regression and to investigate which method gives better result on determining suspicious observations. In the first chapter of the study consisting of five chapters, residual as a concept was explained in multiple linear regression. Then, outlier, leverage, influential observations were defined respectively and relationships among them were stated. In the second chapter, various graphs and statistics used for detennining single suspicious observations were introduced. In the third chapter, masking and swamping effects were defined and it was stressed that multiple suspicious observations can't be determined correctly by methods used for determining single suspicious observations in the presence of these effects. Therefore, robust methods used for determining multiple suspicious observations were explained and results obtained from these methods have been displayed by using various graphs. In the fourth chapter, single and multiple suspicious observations were examined on two real data sets and validation analysis has been applied to determine which method gives better result. Finally, because of different results obtained from two different real data sets it has been determined that a good method used for determining suspicious observations changes according to data sets. Keywords: Regression, outlier, leverage, influential observation, multiple outlier. u 114

Bu çalışmada, önce ?Bulanık Mantık? sonra sırasıyla ?Bulanık KümelerTeorisi? ve ?Üyelik Fonksiyonları? açıklanmış ve ?Bulanık MatematikselProgramlama? yaklaşımları üzerinde durulmuştur. Bu yaklaşımlar yardımıyla daportföy optimizasyonu gerçekleştirilmiştir.Birinci bölümde, Aristo ile gelişmeye başlayan mantık biliminin gelişim süreciincelenerek, bulanık mantığın ortaya çıkış nedenleri, bulanık mantık ve olasılıkteorisinin ilgilendikleri belirsizlikler dikkate alınarak açıklanmıştır. kinci bölümde,klasik ve bulanık kümelerin benzerlikleri ve farklılıkları açıklandıktan sonra, Cebirve Soyut Matematik'teki önemli yapıların bulanık kümeler teorisindeki tanım vekullanım biçimlerine yer verilmiştir. Üçüncü bölüm, bulanık kümeler teorisinin enönemli kısmını oluşturan üyelik fonksiyonlarına ayrılmış olup, bu bölümdeliteratürde sıkça karşılaşılan üyelik fonksiyonları ve üyelik fonksiyonu oluşturmadakullanılan tekniklere yer verilmiştir. Dördüncü bölümde, bulanık karar ve bulanıkkarar alma teknikleri ile bulanık matematiksel programlamada kullanılanyaklaşımlar, örnekler yardımıyla açıklanmıştır. Son bölümde, MKB 100 de Aralık2003-Şubat 2006 dönemleri arasında işlem gören 119 hisse senedinin artım oranlarıkullanılarak oluşturulan Konno-Yamazaki portföy seçim modelinin beklenen getirikısıtı ve riski minimize etmek için kullanılan amaç fonksiyonu, üyelik fonksiyonlarıyardımıyla bulanıklaştırılarak bulanık amaç ve kısıtlı portföy seçim modelioluşturulmuş ve son olarak bu model çözümlenerek hisse senetlerinin yatırım paylarıbelirlenmiştir. In this study, ?Fuzzy Logic?, ?Fuzzy Sets Theory? and ?MembershipFunctions? are investigated successively, and ?Fuzzy Mathemetical ProgrammingApproaches? are briefly explained. By using these approaches portfolio optimizationis realized in application.In the first chapter, logic science which began improving with studies done famousphilopsopher Aristo is examined, and reasons of fuzzy logic?s improvements areexplained considering ambiguities/uncertainties related with fuzzy logic andprobability theory. In the second chapter, after explanation of similarities anddifferences between classic and fuzzy sets definition and use of principal structuresin fuzzy sets theory of Algebra and Abstract Mathematics are investigated.Membership functions which are the foremost part of the fuzzy sets theory andtechniques used in constructing membership function are both handled in the thirdchapter. Common membership functions in literature are also mentioned in thischapter. In the fourth chapter, fuzzy decision, fuzzy making decision techniques, andfuzzy mathemetical programming approaches are successively explained with theexamples. In the last chapter, Konno-Yamazaki portfolio selection model isconstructed. In the model increment ratio of share certificates having been operatedfor period of December 2003-February 2006 in ISE 100 is used. This model?sexpected yield constraint and objective function used to minimize risk are fuzzied byusing their membership functions, then fuzzy portfolio selection model is set.By solving this model investment ratio of share certificates are found. 163

ÖZET Bu çalışmada karar verme yöntemleri ele alınmıştır. Karar türlerinden belirlilik durumu, amaç sayısının bir veya birden fazla oluşuna göre sırasıyla doğrusal programlama ve hedef programlama olarak ele alınarak çözüm yöntemleri tanıtılmıştır. Bu yöntemlerden hem doğrusal programlama hem de hedef programlama bir gerçek hayat problemi üzerinde uygulanmıştır. Hedef programlama, aynı anda karşılanması gereken birden fazla amaç için tatmin edici çözümler ortaya koyması nedeniyle gerçek hayat problemlerinin çözümünde sıkça başvurulan bir yöntemdir. Ekonomi, siyaset, eğitim, yatırım planlaması vb. birçok alanda başarı ile uygulanabilmektedir. Çalışmanın birinci bölümünde karar kuramının genel yapısı, karar ortamı hakkındaki bilgi düzeyine göre karar türleri ve karar verme yöntemleri incelenmiştir. ikinci bölümde belirlilik durumunda ve karar vericinin amacının bir tane olduğu durumlar için çok yaygın olarak kullanılan doğrusal programlama ele alınmış ve grafikle çözüm yöntemi ve simpleks yöntem açıklanmıştır. Üçüncü bölümde belirlilik durumunda ve karar vericinin birden fazla amacının olduğu durumda kullanılan etkin yöntemlerden biri olan hedef programlama ele alınmış ve doğrusal hedef programlama üzerinde yoğunlaşılmıştır. Doğrusal hedef programlama için önerilmiş olan ve simpleks yöntemin geliştirilmiş hali olan değiştirilmiş simpleks yöntem yine bu bölümde incelenmiştir. Dördüncü bölümde bir dershanenin öğretmenlerine vereceği ders yükünün belirlenmesi problemi hedef programlama olarak modellenmiş ve WinQSB ile çözülmüştür, beşinci bölümde de elde edilen sonuçlar yorumlanmıştır. Anahtar Kelimeler: Karar Verme, Doğrusal Programlama, Hedef Programlama, Doğrusal Hedef Programlama SUMMARY In this study, decision techniques are considered. Decision under certainty, which is one of the decision types, is inspected as Linear Programming and Goal Programming according to its number of aims being one or more respectively, and solution techniques are defined. Both Linear Programming and Goal Programming are applied on a real world problem. Goal Programming is frequently applied in real world problems because it supplies a satisfactory result for multiple aims to fulfill simultaneously. It is successfully applied in economics, politics, education, investment planning and many other areas. In the first chapter, the general structure of the decision theory, decision types according to their level of information about the condition of decision making, and decision-making techniques are inspected. In the second chapter, Linear Programming is studied, which is widely used for the situations under certainty and when the decision-maker has only one aim, in addition, Graphical Solution Method and Simplex Method are explained. In the third chapter, Goal Programming which is one of the most efficient methods for the situations under certainty and when the decision-maker has more than one aim is dealt with and focused on Linear Goal Programming. Furthermore in this chapter, Modified Simplex Method, which is suggested for Linear Goal Programming and which is the developed form of Simplex Method is studied. In the fourth chapter, the problem of the defining the monthly working hours of the teachers in a private course has been modeled as Goal Programming and solved by using WinQSB. In the conclusion, obtained solutions are interpreted. Key Words: Decision Making, Linear Programming, Goal Programming, Linear Goal Programming 11 103

ÖZET Sistemlerin incelenmesi ve analizinde birbirlerine göre avantaj ve dezavantajları bulunan farklı yöntemler kullanılabilir. Karmaşık sistemlerin incelenmesinde sıkça başvurulan ve kullanıcılarına büyük kolaylıklar sağlayan yöntemlerden biri de simülasyondur. Bu çalışmanın amacı sistemlerin analizinde ve karar vermede etkin bir yöntem olan simülasyonu tüm yönleriyle açıklamak ve nasıl uygulandığım göstermektir. Uygulama konusu olarak ekonominin büyümesinin hızlandırıcı gücü olarak kabul edilen İstanbul Menkul Kıymetler Borsası seçilmiştir. Çalışmanın birinci birinci bölümünde sistem, sistem yapısı, sistem türleri, sistem hayat döngüsü, sistem yaklaşımı, sistem performansı ve model gibi belli başlı kavramlarla ilgili ayrıntılı açıklamalar yapılmıştır. İkinci bölümde simülasyonun tanımı, türleri, avantaj ve dezavantajları, hayat döngüsü ve simülasyon çalışmasının güvenirliğinin test edilmesi için gereken prensipler anlatılmıştır. Simülasyon çalışmalarında, özellikle de Monte Carlo simülasyonunda, değişik istatistiksel kavramlar ve yöntemlerden yararlanılır. Bu amaçla üçüncü bölümde temel istatistiksel kavramlar tanımlanmış, rassal değişkenler, kesikli ve sürekli olasılık dağılımları üzerinde durulmuştur. ^ Dördüncü bölümde simülasyon çalışmaları için önemli olan rassal sayı kavramı, rassal sayıların taşıması gereken özellikler, rassal sayı üretme yöntemleri, üretilen rassal sayıların rassallıklanna ilişkin testler, rassal sayılardan rassal değişken türetme yöntemleri ve dağılımlara uygunluk testleri ayrıntılı olarak incelenmiştir. Beşinci bölüm uygulamaya ayrılmıştır. Uygulama konusu olarak özellikle son yıllarda hızla gelişmekte olan Türkiye hisse senedi piyasası seçilmiştir. Uygulama ile Türkiye'deki hisse senedi piyasasımn zayıf formda etkin olup olmadığının belirlenmesi ve haftanın günlerine göre endeks getirilerinin anomaliye sahip olup olmadığının ortaya çıkarılması amaçlanmıştır. İki aşamadan oluşan uygulamanın birinci aşamasında piyasanın etkin olup olmadığının araştırılması amacıyla piyasada işlem gören hisse senedi fiyatlarının utamamının bir göstergesi olan endeks değerlerinin getirileri hesaplanıp haftanın günleri bakımından getiriler arasında bir ilişki olup olmadığı incelenmiştir. Uygulamanın ikinci aşamasında birinci aşamada elde edilen bulgular doğrultusunda haftanın günlerine göre endeks değerlerinin uyduğu teorik dağılımlar belirlenmiş ve simülasyon gerçekleş tirilmiştir. Simülasyon sonucunda en yüksek ve en düşük getirileri sağlayan günler saptanmıştır. m ABSTRACT The purpose of this study is to explain simulation, especially an effective method in system analysis and in decision making, comparing with the other analytic methods. In the first chapter of the thesis, basic concepts like system, system structure, system types, system life circle, system approach, system performance and system models are explained in detail. Definitions of the simulation, its types, advantages and disadvantages, and the principles to test the reliability of the simulation are given in the second chapter. Simulation, especially Monte Carlo Simulation, uses different statistical methods. Due to this, basic statistical concepts are defined and random variables, discrete and continuous probability distributions are explained in the third part. In the fourth chapter, the random number concept, the properties, and methods of producing them, are explained. In the same part, the tests related with the uniformity such as Kolmogorov-Smirnov, Chi-square etc. and the randomness of these numbers such as Run tests, Poker Test etc. are explained. In the fifth chapter, simulation application is done. For application, Istanbul Stock Exchange Market is chosen. The aim of the application is to determine either the market is effective in the weak form or not. To decide the effective form of the market, simulated stock prices are used. The results of the application showed the market is not effective in the weak form. The results also showed returns are maximum on Wednesdays and minimum on Tuesdays. IV 233

ÖZET Globalleşen dünyada serbest ekonomilerin yarattığı rekabet ortamında işletmelerin var olabilmelerinin tek koşulu toplam kalite yönetimi anlayışını benimsemeleridir Müşteri ile bütünleşerek kaliteli hizmet ve ürün sunumunu baz alan toplam kalite yönetimi anlayışı bütün işletme çalışanlarının yönetime katılımım gerektirmektedir. Buradan yola çıkılarak yönetime katılan çalışanlar tatmin olacak ve müşteriyi tatmin edeceklerdir. Müşterilerin ne istediklerinin bilincinde olmaları işletmelerin gerek hizmet gerekse ürün üretimlerinde kontrolü sürekli kılmalarını gerektirmektedir. Zira müşteri kalite istemektedir. Aksi taktirde beğenmediği ürün ya da hizmeti tekrar talep etmemekte ve taraf değiştirmektedir. İşletmelerin müşterilerini sürekli kılabilmeleri onları çok iyi tanımaları, dolayısıyla ne istediklerini bilerek bu doğrultuda kaliteli ürün ve hizmet sunmaları ile mümkündür. Üretimin her aşamasında yapılacak kontrollerde kullanılan istatistiksel kontrol araçları işletme için vazgeçilmezlerdendir. İşletmelerin müşterilerini tanıyabilmeleri, ne istediklerini belirleyebilmeleri, hizmet ya da üründen tatmin düzeylerini tespit edebilmeleri için sürekli müşteri araştırması yapmaları gerekmektedir. Müşteri değerli çalışan işletmeler için kaçınılmaz olan müşteri araştırması, sunulan hizmet ya da ürünün algılanma düzeyini de belirleyeceğinden ileri de izlenecek yol konusunda sonsuz faydalar sağlayacaktır. Müşterinin kral olarak belirlendiği günümüz piyasasında kaliteyi belirleyen müşteri, beklentileri ile algılamaları arasında fark olmamasını da istemektedir. Bunun için yapılması gereken müşteri araştırmasının sürekli yapılması ve elde edilen sonuçların uygulamaya konulmasıdır. IV 149

ÖZET Bu çalışmada, kısa ve orta dönem için geleceğe yönelik kestirimlere ulaşmak üzere zaman serisi analizlerinde yoğun bir biçimde kullanılan ve bu konuda güncelliğini koruyan ARIMA ve VAR modeller incelenmektedir. Ayrıca, bu modellerin Türkiye ekonomisindeki bazı temel makro değişkenlere uygulaması yapılmaktadır. Çalışmada incelenen analiz yöntemlerinin yapılan, doğal olarak birbirlerinden farklılık göstermektedirler. Öyle ki, Tek Değişkenli Box- Jenkins Analizi veya ARIMA Modellemesi olarak adlandırılan yöntem; zaman serisiyle ifade edilebilen herhangi bir değişkenin geçmişte izlediği davranışları esas almaktadır. Bu davranışların ileride de değişmeyeceği varsayımı üzerine kurulan yöntem uyarınca elde edilen önkestirimler arasından İMKB endeksinin dışında kalan diğer ekonomik büyüklüklerin özellikle kısa dönemde oldukça büyük bir başarı sergilediği görülmektedir. Diğer bir deyişle, ARIMA modeller çerçevesinde enflasyon oranının, dolar kurunun, sanayi üretim endeksinin ve M2'nin gerçekleşen değerlerine yakın ve tutarlı sonuçlara ulaşılabilmektedir. Öte yandan, teorik olmayan Çok Değişkenli Zaman Serisi Analiz yöntemlerinden birisi olan VAR Modelleme yaklaşımı, modele katılacak her bir değişkenin hem kendisinin hem de diğer değişkenlerin geçmiş değerlerinden etkilendiği varsayımına dayanmaktadır. Buna göre. 1986 yılının Ocak ayından başlayan ve 1995 yılı Haziran ayma kadar olan dönem için derlenen aylık verilerden yola çıkılarak kurulan beşli otoregresif bir model aracılığıyla üretilen önkestirimler de çalışmada yer almaktadır. Kullanılan her iki yöntemin ürettiği Önkestirimlerin performansları karşılaştırıldığında; ARIMA modellerin önkestirim hatalarının, kısıtsız VAR modeline ilişkin önkestirim hatalarından daha küçük olduğu saptanmaktadır. Uygulama sonucunda elde edilen bu bulgular doğrultusunda yapılan değerlendirme, önkestirim konusunda ARIMA modellerin VAR modelinden daha başarılı olduğunu ortaya koymaktadır. SUMMARY In this study, for the purpose of reaching the short and middle-terms forecasting ARIMA and VAR Models which ared used very intensively in Time Series Analysis have been examined. In Turkish economy, an application of these models has been done to some macro econometrics variables. The structure of the techniques examined in this study are naturally different. The Univariate Box- Jenkins Analysis, which are also called ARIMA modelling, is based on the behaviours of a variable in the past time. The forecasts, which are obtained by assuming the invariability of these behaviours in the future are very successfull especially in short terms except İMKB index. In another words, by using ARIMA models, one can obtain very unbiased and consistent forecasts of Wholesale Prices Index (WPI) and inflation ratio, average US Dollar exchange rate, Industrial Production Index and M2. On the other hand, VAR Modelling is a atheoritical multivariate time series analysing technique and assumes that every single variable is affected both by its own and the other variables past values. In this study, five variable autoregressive model has been examined for the monthly data, from January 1986 to June 1995 (114 months). The study also presents this model's forecasts. As a result, the study compares the performances of these two techniques- ARIMA and VAR Models- and it has been found that the forecasts errors oî ARIMA models are smaller than those of VAR Models. Net, the preference is to examine every variables seperately by UUMA models. 194