Search

COVID-19 Pandemisi; yerel, bölgesel, ülkesel ve küresel düzeyde sosyal, beşerî ve ekonomik etkilerini her alanda yıkıcı bir şekilde göstermiş, üretim, ulaştırma, otomotiv, elektronik, inşaat, makine, gıda, eğitim, gibi birçok sektörü olumsuz etkilemiştir. Pandemiden en çok etkilenen sektörlerden birisi de sağlık sektörüdür. Sağlık hizmetlerinin planlanması, organize edilmesi ve koordinasyonu ile pandemi süreci yönetilmiş olup süreç halen devam etmektedir. Türkiye’de kamusal sağlık hizmetleri; Sağlık Bakanlığınca 1., 2. ve 3. basamak sağlık hizmetleri olarak sınıflandırılmış olup COVID-19 Pandemisi sürecinde hastalık semptomları görülmesi durumunda, teşhis ve tedavi için vatandaşlara üç tür sağlık kuruluşuna da gidebilme imkanı tanınmıştır. Bu çalışmada COVID-19 pandemisi sürecinde, sağlık kuruluşu tercihleri Analitik Hiyerarşi Prosesi yöntemi ile sıralanmıştır. Bu kapsamda, literatür incelenerek sağlık kuruluşu seçim kriterleri arasından COVID-19 pandemisi sürecine uygun olanlar belirlenmiştir. Bunlar, sağlık kuruluşunun yaşanan yere olan uzaklığı, COVID-19 olan diğer bireylerin sağlık kuruluşları hakkında verdikleri tavsiyeler, acil durumlardaki zorunluluk ve sağlık kuruluşunun tanınırlık ölçütleridir. Karar vericilerin görüşleri, geometrik ortalama operatörü ile birleştirilmiştir. Araştırmadan elde edilen bulgulara göre pandemi döneminde sağlık kuruluşu seçimindeki en önemli kriterin “acil durumlardaki zorunluk”, en iyi alternatifin ise 3. basamaktaki sağlık kuruluşu olarak “Tıp Fakültesi Hastanesi” olduğu tespit edilmiştir., COVID-19 Pandemia has shown its social, economic and human effects destructively in all areas locally, regionally, nationwide and globally. It has affected many sectors like procduction, transportation, automotive, electronics, constructions, machines, food and education in a very negative way. One of the most affected sectors in this pandemia is health. This pandemia process has been managed with planning, organising and coordinating the health services and it is still ongoing. Public health services have been categorized as 1st,2nd, and 3rd level health services by the Ministry of Health and services have been provided in these levels. In case individuals show the symptoms of the epidemic illness, they are enabled with going to all three kinds of healthcare facility for diagnosis and treatment. In this study, healthcare facility preferences in COVID-19 pandemic process are organised with Analytical Hierarchy Process method. In this context, within health facility choice criteria, the suitable ones for COVID-19 process, which are the distance of the facility to the house, advices about health facilities of other people who caught COVID-19, the exigence in emergency situations and recognition of the facility, are determined. The decisions of Decision Makers have been combined with the Geometric Mean Operator. According to the findings of the research, it is found out that the most important criteria of healthcare facility choice is “exigence in emergency situations” and the best alternative is “Medical Faculty Hospital” which is in the 3rd step as a healthcare facility.

Finansal performans değerlendirmesi firmaların sektör içindeki durumunu ortaya koyarak finans alanındaki karar vericiler için yol gösterici olmaktadır. Birden çok kriter altında çok sayıdaki alternatifi bir rasyonaliteye dayanarak sıralamak 20. yüzyılın ikinci yarısından itibaren geliştirilerek kullanılan Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) teknikleri ile yapılmaktadır. Bu doğrultuda bu çalışmanın amacı; gıda sektöründe faaliyet gösteren ve hisseleri Borsa İstanbul’da işlem gören firmaların finansal performanslarının çeşitli ÇKKV yöntemleri ile değerlendirilmesidir. Çalışmada literatür dikkate alınarak seçilen kriterler Entropi yöntemiyle ağırlıklandırılmıştır. Firmaların performanslarına göre sıralanması ise MAUT (Multiple Attribute Utility Theory), SAW (Simple Additive Weighting) ve çok yeni bir teknik olan EDAS (Evaluation Based on Distance from Average Solution) yöntemleriyle gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre söz konusu firmaların finansal performansının üç yönteme göre de sıralamaları birbirinden farklı olmuştur.

The aim of this research is to apply the Artificial Neural Networks in finance problems as well as to model the relationships between variables that effect the Stock Market of Turkey. The relationship between BIST-100 index, Overnight Interest Rates and Exchange Rate of Dollar modelled by using feed-forward back propogation Multilayer Perceptron(MLP) of Artificial Neural Networks and BIST-100 index value is estimated. The data is taken from Turkish Republic Central Bank Electronic Data Distribution system. 2511 data between 4 January 2010 and 7 January 2020 of working days has been used. The % 90 of data set is used for training, % 10 is used for testing. MATLAB 2020a is used for analysis. Many training, activation and transfer functions under many architectures are used to establish the most robust model. The performance is measured by the regression relationship between the exact values and estimated values. The forecasting performance of simulation of networks on test data is measured by Mean Absolute Percentage Error-MAPE which shows the deviation of estimated values from real values as percentage. According to the results the best performed neural network that models the relationship between variables has 2 hidden layers, with 10 neurons in each hidden layer and has the architecture 2-10-10-1., Bu çalışmanın amacı Yapay Sinir Ağları’nın finans alanındaki tahmin problemlerine uygulanabilirliğinin gösterilmesi aynı zamanda da Borsa İstanbul (BIST)-100 Endeksini etkileyen değişkenler arasındaki ilişkilerin modellenmesidir. Çalışmada BIST-100 Endeksi, Gecelik Faiz Oranları ve Dolar Kuru arasındaki ilişkiler Yapay Sinir Ağlarından ileri beslemeli, geriye yayılımlı Çok Katmanlı Algılayıcı (Multi-Layered Perceptron-MLP) kullanılarak modellenmiş ve BIST-100 Endeks değeri tahmin edilmiştir. Çalışmada 4 Ocak 2010 ile 7 Ocak 2020 arasındaki 2511 iş gününe ait veriler Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Elektronik Veri Dağıtım Sisteminden alınmıştır. Veri setinin % 90’ı eğitim , % 10’u test verileri olarak ayrılmış ve MATLAB 2020a ile veriler analiz edilmiştir. Çeşitli eğitim, aktivasyon ve transfer fonksiyonları arasından en uygun olanları veri seti üzerinde yapılan denemeler ile belirlenmiş, sonrasında çeşitli mimarideki modeller kurulmuş; modellerin tahmin başarıları, tahmin değerler ile gerçek veriler arasındaki regresyon ilişkisi ile belirlenmiştir. Kurulan modeller ile eğitilen ağların test verileri üzerindeki simülasyonu sonrasında modellerin performansları tahmin değerlerin gerçek değerlerden sapmasını yüzde olarak veren Ortalama Mutlak Yüzde Hata (Mean Absolute Percentage Error-MAPE) değeri kullanılarak yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre değişkenler arasındaki ilişkileri modelleyen ve en iyi performansı gösteren ağ, mimarisi 2-10-10-1 olan iki gizli katmanlı, her gizli katmanında 10’ar nöronu olan ağdır.

Bu çalışmada Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi yöntemi kullanılarak Türkiye’deki yenilenebilir enerji kaynakları arasında, belirli kriterlere göre öncelik sıralaması yapılmıştır. Araştırmanın kriterleri yenilenebilir enerji alanında etkin olan teknik, ekonomik, çevresel ve sosyal başlıkları altındaki 12 alt kriter, alternatifleri ise biyokütle, güneş, hidrolik, jeotermal ve rüzgâr enerjileridir. Enerji alanındaki çok kriterli karar verme problemlerinde karar vericilerin seçimlerinin sayısallaştırılması bulanık mantık ilkeleri ile daha iyi sağlanabilmektedir. Çalışmada enerji kaynaklarının değerlendirilmesinde Üçgensel Bulanık Sayılara dayalı, Bulanık AHP yöntemi kullanılmış, kriterler de maliyet odaklılıktan ziyade, sürdürülebilir kalkınmanın bir parçası olarak yeşil-çevre odaklı anlayışla oluşturulmuştur. Alternatiflerin bulanık ağırlıklarının sıralanması hem Kwong-Bai, hem de Kareli Ortalama yöntemleri ile gerçekleştirilmiştir. Araştırma sonucunda ele alınan kriterlere göre öncelik sıralaması güneş enerjisi, hidrolik enerji, rüzgâr enerjisi, biokütle enerjisi ve jeotermal enerji olarak belirlenmiştir., In this study renewable energy sources in Turkey are prioritized by using fuzzy Analytical Hierarchy Process according to defined criteria. The 12 sub criteria that can be grouped under the titles of technical, economic, environmental and social has been considered among the effective ones in the renewable energy field. The alternatives of research are biomass, solar, wind, hydraulic and geothermal energy sources. The quantification of linguistic terms perform better with fuzzy logic in decision making problems for energy field. The fuzzy Analytical Hierarchy Process based on the Triangular Fuzzy Numbers is used in the research. The criteria are determined by the green environmental perspective as a part of sustainable development. Both Kwong-Bai and Quadratic Mean Methods was used to de-fuzzification of weights of alternatives. As the result of both methods, the order of priority of alternatives was obtained as solar, hydraulic, wind, biomass and geothermal respectively.

Decision-making process, is theselection of the best or compromise of the alternatives. Decision Making canbe conducted objectively andscientifically if and only if it has beencarried out with the quantitative applications and algorithms, especially undermultiple criteria. Multicriteria Decision Making process that has emerged inthe last quarter of 20th century, enlightens the choice, ranking andgrouping problems to reach the optimum solution including many issues as wellas economic and financial ones, and helps to decision makers. Morover themathematical applications of decision making in economic and financial issuesis very important, since they include indefinity. The purpose of this researchis to rank the firms that are registered toStock Market İstanbul in Turkey andoperate in the electricity sector, which is the most important energy source inthe 21st century, according to their financial performances. The multicriteria decision methodsTOPSIS and VIKOR has been employed and 8 firms has been ranked according to 7financial ratios., Karar verme süreci alternatiflerin,belirli koşullar altında amaca en uygun ya da uzlaşık olanının seçilmesidir.Karar verme, özellikle birden çok kritere göre yapılıyorsa ancaksayısallaştırılmış uygulamaları da içeren algoritmalar eşliğinde gerçekleştirildiğindenesnel ve bilimsel bir temele dayandırılmış olur. Özellikle 20. Yüzyılın sonçeyreğinden itibaren geliştirilmiş olan Çok Kriterli Karar Verme Teknikleriekonomik ve finansal sorunları da içeren çeşitli konularda seçim, sıralama yada gruplama amaçlarına ulaşmak için, optimum çözümün nasıl bulunacağına ışıktutan ve karar vericilere yardımcı olanyöntemlerdir. Özellikle belirsizlik içeren ekonomik ve finansal konulardaverilen kararların matematiksel olarak uygulamasının yapılması oldukçaönemlidir. Bu çalışmanın amacı; 21. Yüzyılın en önemli enerji kaynaklarındanbirisi olan elektrik sektöründe faaliyet gösteren ve hisseleri Borsaİstanbul’da işlem gören firmaların finansal performanslarına göre sıralamasınınyapılmasıdır. Araştırmada Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinden TOPSIS veVIKOR yöntemleri kullanılmış olup, 8 firma, 7 finansal oran kullanarak ikiyönteme göre de sıralanmıştır.

Eğitim, günümüzde çeşitli uluslararası sözleşmeler, anayasalar ve yasalar tarafından devletleri yapmaları gereken çeşitli yükümlülüklerle bağlanmış olan bir sosyal hak olarak değerlendirilmektedir. Uluslararası sözleşmelerden birisi olan İnsan Hakları Evrensel Beyannamesi’nin 26. maddesine göre, herkes eğitim hakkına sahiptir. Çocuk Hakları Sözleşmesi’ne göre de taraf devletler çocuğun eğitim hakkını kabul etmişlerdir. Uluslararası sözleşmelerin yanı sıra devletlerin anayasalarında ve çeşitli yasalarında eğitim hakları güvence altına alınmıştır. Yasal olarak güvence altına alınmış olmasına rağmen, yurttaşların eğitim haklarını kullanabilmeleri ülke içinde uygulanmakta olan eğitim politikaları ile özellikle de eğitim finansmanı ile ilişkili politikalarla ilişkilidir. Eğitim finansmanı, eğitime ayrılan kaynakların eğitimsel amaçlara ulaşmak üzere dağıtımını, bu dağıtım sürecinde yer alacak olan ve dağıtımdan etkilenecek olan öznelerin durumlarını inceleyen disiplindir. Bu kaynakların dağıtımının etkin ve eşitlikçi şekilde yapılması, gerek kamu kaynaklarının doğru kullanımını gerekse yurttaşlarının eğitim hakkını kullanabilmesini sağlamaktadır. Eğitime ayrılan kaynakların dağılımı uluslararası düzlemde ülkelerin insani kalkınma düzeylerinin belirlenmesinde etkili olmaktadır. Bu araştırmada Türkiye ile benzer coğrafyada olan, nüfus, kültür vb. birçok değişkene göre benzerlikleri bulunan ve ikisi de İnsan Hakları Evrensel Beyannamesini ve Çocuk Hakları Sözleşmesini kabul eden İran İslam Cumhuriyeti ile Türkiye’de eğitim finansmanı konusu karşılaştırmalı yöntemle incelenmiştir., Education is assessed as a social right that imposes an obligation to states with some international agreements, constitutions, and acts. Although it is guaranteed as legally, using the education rights of citizens are associated with the education policies, especially education finance policies, implementing in the country. The education finance is a discipline which researches the distribution of sources to education, the positions of the subjects of this distribution process, and the using the education rights of the subjects that are affected by this distribution process. Effective and equalized distribution of educational sources makes the proper using of public sources and accessing of citizens to education as a right. Also, the distribution of sources affects the human development levels of countries in the international platform. In this study, it is aimed to examine the education finance in Turkey and Islamic Republic of Iran that are in the similar geography and has similarities such as population and culture based on human development index parameters. According to results of study, the parameters of quality in education is related with the amount of allocations to education between other expenditures made by states and effective distribution of them.