Search

ÖZET Bu çalışmada amaç, hiyerarşik veri yapısı sözkonusu olduğunda yaygın olarak kullanılan Çok Aşamalı Lojistik Regresyon Analizinden yararlanarak, finans sektörünün önemli unsurlarından sigorta sektöründe, ülkemiz için yeni bir sigorta çeşidi olan Bireysel Emeklilik Sigortası satın almasında satın alma kararlarını etkileyen değişkenleri, müşteri temsilcilerinin oluşturduğu hiyerarşik yapıyı ve temsilcilerin etkilerini de göz önüne alarak ortaya koymaktadır.Bu çalışma Giriş ve Sonuç dışında üç ana bölümden oluşmaktadır. Çalışmanın ilk bölümünde; çok aşamalı veri yapısı, çok aşamalı analizler ve avantajları, çok aşamalı regresyon modelleri, çok aşamalı regresyon modellerinde tahmin metodları ve hipotez testleri açıklanmıştır. İkinci bölümde; lojistik regresyon ile çok aşamalı lojistik regresyon, çok aşamalı lojistik regresyonda modelin kuruluşu ve tahmin metodları incelenmiştir. Çalışmanın son bölümünde ise sigorta sektöründe Bireysel Emeklilik Sigortasına dair önemli bir portföyü olan bir sigorta şirketi müşterileri ile yapılan anket çalışmaları ışığında bireysel emeklilik sigortası satın almada etkili değişkenlerin neler olduğu ve bu satışta müşteri temsilcilerinin etkisinin olup olmadığı sorularına Çok Aşamalı Lojistik Regresyon Analizi ile cevap aranmıştırUygulama sonucunda elde edilen edilen bilgiler doğrultusunda uygulama konusu ile ilgili önerilere ise sonuç bölümünde yer verimiştir.ABSTRACT The aim of this study is to create the variables that affecting purchase decision during the buying process of individual pension which is the new type of insuarence for our country. This study is performed by considering not only the hierarchical structure of the customer representatives but also the impact of the representatives as well. To conclude the analyzing process, we use the multilevel logistic regeression which is widely used when hierarchical data structure concerned.This study consists of three main chapters except introduction and conclusion parts. In the first part; multilevel data structure, multilevel analysis and their benefits, multilevel regression models and hypothesis tests are explanied. In the second chapter; logistic regression, multilevel logistic regression, the establishment of multilevel model and its estimation models were examined. In the third part of this study, we investigate which variables are effective and we seek the answer of the question whether the customer representatives are effective or not during the buying process of the individual pension insuarence by using the multilevel logistic regression analysis. All results are obtained in the light of survey performed by the clients of the insuarence company. This insuarence company has an important portfolio in the individual pension insuarence.In the conclusion part; suggestions are given according to the results obtained from applications.

Bu çalışmanın amacı kredi skorlama teknikleri hakkında genel bir özet sunmak ve taşıt kredileri ile nakit ödemeli bireysel krediler için başvuru skorkart modelleri oluşturmaktır. Kredi skorlarının modellemesinde lojistik regresyon yöntemi kullanılmış olup, her bir kredi türü için ayrı veri kümeleri kullanılmıştır. Modellerin geliştirilmesinden sonra, üzerinde kalan kredi başvurularının olumlu; altında yer alan kredi başvurularının ise olumsuz olarak değerlendirildiği kesim puanları belirlenmiştir. Kesim puanlarının belirlenmesinde, risk ve hacim karşılaştırmasını yapabilmek için her bir kredi türü için beklenen temerrüt oranı ile beklenen kredi kabul oranlarının yer aldığı strateji doğruları oluşturulmuştur.Sonuç olarak ise, model sonuçları ve model performansı ROC doğruları ile test edilip GINI katsayıları hesaplanmıştır. The purpose of this paper is to make a summary of the credit scoring techniques and to present two different credit application scoring models for vehicle and general purpose loans. We used logistic regression technique in developing our models and we used two different data sets for the two kinds of loans. After developing the models, we tried to define the cutoff score where applicants with scores greater than or equal to this score are accepted and others below this are rejected. In order to define the cutoff score, we constructed strategy curves for each credit type where the expected bad rate is plotted against the acceptance rate in order to show the tradeoffs between risk and volume.Finally we have tested the results by using Receiver Operating Characteristic (ROC) curve and calculated the Gini coefficients. 35

Günümüzde yapılan araştırmalar incelendiğinde artık tek değişkene bağlı olarak olayların analizi yerine birçok farklı değişkenin dikkate alındığı görülmektedir. Bu tez çalışmasında çok değişkenli istatistik yöntemleri ve yapay sinir ağları kullanılarak sınıflandırma analiz yöntemlerinin sınıflandırma gücü test edilmiştir. Analizde Birleşmiş Milletler Kalkınma Programı tarafından Beşeri Kalkınma Endeksinin hesaplanmasında kullanılan değişkenlerden yararlanılmıştır. Yapılan üç analizin sonucunda Çok Katmanlı Perseptron Modeli ve Lojistik Regresyon Modelinden Diskriminant Analizine göre daha iyi sınıflandırma başarısı elde edilmiş, Diskriminant Analizinden ise tatminkâr bir sonuç elde edilmiştir. Diskriminant Analizinde normallik varsayımları için logaritmik dönüşümler kullanılmış ve bu sayede yaklaşık 1 puanlık sınıflandırma başarısı artırılmıştır. Çok Katmanlı Perseptron Modelinde ise ham veriler kullanıldığında elde edilen sınıflandırma oranının geliştirilmesi için değişkenlere ait değerler normalize edilmek suretiyle %100'lük sınıflandırma başarısı elde edilmiştir. When the studies investigated nowadays, on behalf of analyzing cases up to the one variable, it can be seen that more than one and different variables taken into consideration. Classification power of classification analysis methods has been tested in this thesis study by using multivariate statistical techniques and neural network models. Human Development Index data, used by United Nations Developing Programme (UNDP) for classifying countries, have been used in the analysis. After making the analysis, better classification has been made by Multi Layer Perceptron Model and Logistic Regression Model. Also Discriminant Analysis produces a satisfactory result too. Classification success of Discriminant Analysis method has increased 1 point by providing uni-variate normality with logarithmic transformations of some variables. For improving classification success of Multi Layer Perceptron Model, variables are normalized. Because of normalization of variables, 100 percent classification success has been reached. Finally, results are discussed and which factors have affected the methods is scrutinized. 125

Globalleşen dünya düzeninde kurumsallaşmanın gereklerinden olan insan kaynaklarının optimum şekilde değerlendirilmesi işletmeler açısından önemli bir girdiyi oluşturmaktadır. Bu çalışmanın amacı; kurumsallaşma aşamasındaki Tekstil-Konfeksiyon işletmelerinde insan kaynaklarına katkılar sağlamak, elde edilen somut bulgular doğrultusunda Tekstil-Konfeksiyon Eğitimi veren Yükseköğretim Kurumlarında yapılabilecek düzenlemeler konusunda kurumları yönlendirmektir.Tez çalışmasında Tekstil-Konfeksiyon Eğitimi veren Yükseköğretim Kurumlarından mezun olan ve ilgili sektörün her alanında, her konumda çalışanlara yönelik anket çalışmaları tasarlanıp; Marmara Üniversitesi anket sitesi aracılığı ile elektronik ortamda hedef kitleye ulaşılmıştır. Tez çalışmasının giriş bölümünde çalışmanın amaçları açıklanarak; Eğitim, Mesleki Eğitim ve Performans Değerlendirme arasındaki ilişkilere değinilmiştir. İkinci bölüm iki ayrı alt başlıktan oluşmuştur. Birinci alt başlıkta, Türk Yükseköğretiminde Mesleki ve Teknik Eğitim, Eğitim-Verimlilik-İstihdam, Üniversite-Sanayi İşbirliği, Tekstil-Konfeksiyon Eğitimi Veren Yükseköğretim Kurumları ile Tekstil-Konfeksiyon Sektörü incelenmiştir. İkinci alt başlıkta ise, Performans Yönetim Sistemi ve Performans Değerlendirme ile ilgili literatür bilgileri yer almaktadır. Tezin üçüncü bölümünde, tez çalışmaları yer almaktadır. Burada araştırma yöntemi, yapılan çalışmalar ve araştırma modeline yer verilmiştir. Dördüncü bölümde, bulgular ve yorum, son bölümde de uygulama sonuçları ve Türkiye'de Yükseköğretim Kurumlarında verilen Tekstil-Konfeksiyon Eğitiminin Tekstil-Konfeksiyon Sanayiinin gereksinimleri doğrultusunda geliştirilmesi amacıyla önerilere yer verilmiştir. Making most of the human resources optimally is an important input from the management point of view as one of the necessities of institutionalization in the globalizing world order. The objective of this study is to make contributions to human resources of the institutionalizing businesses operating in the textile-apparel industry and orientate the institutions of textile-apparel education on possible improvements in line with the concrete findings of this research.In this study, questionnaires are prepared for those who graduated from the higher education institutions? textile-apparel departments and work in each and every area and position of the related sector. The target audience is reached on the electronic environment through the questionnaire website of Marmara University. In the introduction part of this thesis, the objectives of the study are explained, dwelling upon the relationships among Education, Vocational Education and Performance Evaluation. The second part includes two separate subtitles. Under the first subtitle, Vocational and Technical Education in Turkish Higher Education, Education-Efficiency-Employment, University-Industry Cooperation, Higher Education Institutions teaching Textile-Apparel and Textile- Apparel Sector are studied. Under the second subtitle, the related literature of Performance Administration System and Performance Evaluation is included. In the third chapter, thesis study is included. This part consists of research method, the literature covered and research model. In the fourth chapter, the findings are interpreted and in the last chapter, recommendations are done under the guidance of implementation results with the aim of improving the textile-apparel education given in Turkish Higher Education Institutions to meet the demands of Textile-Apparel Industry. 238

Bu araştırma 2006 yılında uygulanmış olan Ortaöğretim Kurumları Sınavının (OKS) alt test maddelerinde cinsiyete ve bölge alt gruplarına göre genelleştirilmiş aşamalı doğrusal modelleme (GADM), lojistik regresyon (LR) ve madde tepki kuramı-olabilirlik oranı (MTK-OO) teknikleri ile maddenin farklı fonksiyonlaşmasını belirleme çalışmasıdır.Araştırmanın örneklemini, 2006-OKS sınavına giren ve basit tesadüfî örnekleme tekniği ile örneklenen 10727 öğrenci oluşturmaktadır. Veri toplama aracı, 4 seçenekli çoktan seçmeli test sorusu tipinde hazırlanmış 25 soruluk alt testlerdir.Cinsiyete ve bölge alt gruplarına göre GADM, LR ve MTK-OO teknikleri ile 2006-OKS'nin Türkçe, sosyal bilgiler ve fen bilimleri alt test maddelerinde MFF olup olmadığı incelendiğinde tüm alt testlerde en fazla cinsiyete göre MFF gözlenmiştir. Tüm alt testlerde cinsiyete ve bölge alt gruplarına göre LR tekniği ile belirlenen MFF'lerin göz ardı edilebilir düzeyde olduğu; MTK-OO tekniğinde belirlenen MFF'li maddelerin bazılarında da orta ve önemli düzeylerde MFF'ler olduğu bulunmuştur. Tekniklerin MFF'li maddeyi belirleme bakımından aralarındaki ilişkiye bakıldığında her üç alt testte cinsiyete göre MTK-OO ile LR arasında anlamlı bir ilişki olduğu görülmüştür. Bölge alt gruplarına göre GADM ile LR, MTK-OO ile LR ve GADM ile MTK-OO arasında anlamlı ilişkilerin farklı alt testlerde olduğu görülmüştür. This research is the study of identifying Differential Item Functioning (DIF) with Hierarchical Generalized Linear Model (HGLM), Logistic Regression (LR) and Item Response Theory ? Likelihood Ratio (IRT-LR) techniques according to gender and residential area subgroups in test sub-articles of Secondary Education Test (SET) applied in the year 2006.Sample of this research consists of 10.727 students taking 2006 SET test and sampled by simple random sampling technique. Data gathering means are the tests of 25 questions with a four-option multiple choice question.When it is analyzed whether there is DIF in test sub-articles in Turkish Language, social sciences and science of 2006 SET with HGLM, LR and IRT-LR according to gender and residential area subgroups, DIF mostly observed according to gender in all sub tests. It is found that DIF identified by LR technique according to gender and residential area subgroups of all sub tests are in a level that can not be taken into consideration; there are DIFs in mid and important levels in some of the articles which are identified in IRT-LR technique. When the relationship between techniques for identifying the article with DIF is analyzed, it is seen that there is a significant relationship between IRT-LR and LR according to gender in each three sub tests. It is seen that there are significant relation between HGLM and LR, IRT- LR and LR and between HGLM and IRT-LR in different sub-tests. 167

Mali başarısızlık hem ülke ekonomisi hem de şirketlerin şahsi durumlarının değerlendirilmesi açısından önemli bir konudur. Mali başarısızlığa uğramış şirketlerin sayısındaki artış ülke kaynaklarının iyi kullanılmadığını göstermektedir. Ülkemizde, yakın zamanda mali başarısızlık hem küçük hem de büyük şirketleri tehdit etmektedir. Mali başarısızlığı etkileyen faktörleri modeler kullanarak belirlemek ve bu modelleri finansal durumları denetlemek için kullanmak önemlidir. Günümüz Türkiye'sinde bu amaçla kullanılan istatistiksel yöntemler kesitsel veriler üzerine kurulan tek seviyeli modelleri içermektedir. Oysa ki, panel verilere çok seviyeli istatistiksel modellerin uygulanması daha çok bilgi vermesi ve hesaplanan mali başarı olasılıklarının çok daha güvenilir olması açısından daha uygun olacaktır. Bu tezde, İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'ndan elde edilen halka açık panel veriler incelenmiştir. Çalışmada, Sanayi ve Hizmet sektörlerinden bazı firmaların finansal başarıları araştırılmıştır. Panel verinin incelenmesinde, veri görüntüleme yöntemleri, kayıp veri tahminlerine, çoklu bağlantı probleminin olası çözümleri, tek düzeyli lojistik regresyon modelleri ve çok düzeyli istatistiksel modeller kullanılmıştır. Bu yöntem ve modellerle ilgilenilen firmaların finansal başarı olasılıkları hesaplanmıştır. Firmanın finansal başarısızlığı ile alakalı faktörler belirlenmiş ve bunların zaman içerisindeki değişimleri gözlemlenmiştir. Modeller ve erken uyarı sistemlerinde, 100%'e varan doğru sınıflandırma başarıları elde edilmiştir. Hizmet sektöründe az sayıda şirketin halka açık veri bulundurması bu sektöre ilişkin modellerin başarısını düşürmüştür. Daha fazla birimden, daha uzun zamanda ve aynı formatta toplanmış verilerin akademik camiayla paylaşılması durumunda hem akademisyenler hem de yöneticiler için yararlı çıktılar alınacağı düşünülmektedir. Financial failure is an important subject for both the economical development of the country and for the self - evaluation of individual companies. Increase in the number of financially failed companies points out the misuse of the country resources. Recently, financial failure threatens both small and large companies in Turkey. It is important to determine factors that affect the financial failure by analyzing models and to use these models for auditing the financial situation. In today?s Turkey, the statistical methods that are used for this purpose involve single level models applied to cross-sectional data. However, multilevel models applied to panel data are more preferable as they gather more information, and also, enable the calculated financial success probabilities to be more trustworthy. In this thesis, publicly available panel data that are collected from The Istanbul Stock Exchange are investigated. Mainly, financial success of companies from two sectors, namely industry and services, are investigated. For the analysis of this panel data, data exploration methods, missing data imputation, possible solutions to multicollinearity problem, single level logistic regression models and multilevel models are used. By these models, financial success probabilities for each company are calculated; the factors related to the financial failure are determined, and changes in time are observed. Models and early warning systems resulted in correct classification rates of up to 100%. In the services sector, a small number of companies having publicly available data result in a decline in the success of models. It is concluded that sharing data with more subjects observed in a longer time period collected in the same format with academicians, will result in better justified outputs, which are useful for both academicians and managers. 121

Dissertação de Mestrado em Ensino das Ciências apresentada à Universidade Aberta Resumo Nas últimas décadas houve uma massificação do ensino, que incrementou a heterogeneidade e a diversidade cultural dos alunos com interesses e motivações diversas, provocando a formação de turmas com características bastante díspares entre elas e entre os seus elementos constituintes, onde as motivações, os interesses, os níveis sócio-culturais, as aptidões e os recursos são diferentes e multi-diversificados. Será que a escola tem respondido e/ou contribuído, e poderá responder, às carências de qualificações decorrentes das mutações sociais e tecnológicas entretanto operadas? Qual é, por conseguinte, a influência da Escola Pública nas escolhas profissionais e qual a importância que daí advém na posterior inserção social e profissional dos alunos? O objectivo deste estudo é contribuir para a compreensão de qual o apoio e importância que a Escola tem (poderia e deveria ter) no processo de opinião e decisão dos alunos quanto às suas perspectivas profissionais, com aplicação de modelos lineares hierárquicos. Em Educação, as populações investigadas têm uma estrutura hierárquica, por níveis, isto é: alunos, turmas, escolas, etc., constituem uma sequência natural de agrupamentos aninhados, de tal forma que as variáveis de um nível podem interagir com outras variáveis, dentro do mesmo nível hierárquico ou de outro nível. Os modelos estatísticos mais adequados à análise de dados desta natureza são os modelos lineares hierárquicos (MLH). Eles incorporam bem a variabilidade existente entre escolas e intra escola, assim como outros factores contextuais – de natureza social, cultural ou familiar – que exercem influência no percurso escolar do aluno Résumé Au long de ces dernières décennies, c’est dessiné un nouveau panorama au niveau de l’éducation : la massification de l’éduction, celle-ci a développé l’hétérogénéité et la diversité culturelle des élèves qui ont des intérêts et des motivations diverses. Ce phénomène a provoqué la formation de classes bien différentes les unes des autres et surtout aussi au niveau de la constitution de ses éléments, où les motivations, les intérêts, les niveaux socioculturels, les aptitudes et les ressources sont différents et multi-diversifiés. Est-ce que l'école a répondu et/ou a contribué, et pourra répondre, au manque de qualifications dû aux mutations sociales et technologiques? Quelle est, donc, l'influence de l'école publique dans les choix professionnels et quel est son importance dans une postérieure insertion sociale et professionnelle de l’élève? L'objectif de cette étude a pour but de contribuer à la compréhension dont l'appui et l'importance que l'école a (devrait avoir ou pourrait avoir), dans le processus de l’opinion et de la décision des élèves au niveau de ses perspectives professionnelles, avec l'application des modèles linéaires hiérarchiques. Au niveau de l'éducation, les populations étudiées ont une structure hiérarchique, par niveaux, c’est à dire: élèves, classes, écoles, etc., constituent une séquence normale de groupements nichés, de telle manière que les variables d'un niveau peuvent interagir avec d’autres variables de l'intérieur d'un même niveau hiérarchique ou d'un niveau différent. Les modèles statistiques plus adéquats à l'analyse des données de cette nature sont les modèles linéaires hiérarchiques (MLH). Ils incorporent la variabilité existante entre les écoles et intra écoles, bien comme d'autres facteurs contextuels – de nature sociale, culturelle ou familière – qui exercent une influence dans le parcours scolaire de l’élève Abstract In the last few decades the schools have been crowded and that developed the heterogeneity and the cultural diversity of the students with interests and various motivations, turning the formation of classes into very different characteristics between them and their own elements, where the motivations, the interests, social and economical levels, the aptitudes and the resources are different and multi-diversified. Has the school answered and/or contributed (and will be able to) to the lack of qualifications derived from the social and technological changings? Which is, therefore, the influence of the Public School in the professional choices and which is the importance taken from there in the future social and professional insertion of the students? The aim of this study is to contribute for the understanding the school has, could and should have in the students’ opinion and decision process about their professional perspectives, with the application of hierarchical linear models. In Education, the studied populations have a structure defined by levels, that is: pupils, classes, schools, etc. They constitute a natural sequence of groups gathered in such a way that a level variables can interact with other variables, in the same hierarchic level or others. The statistic models more adequate to this type of data analysis are the hierarchical linear models (HLM). They incorporate the existing variability inside and among each school, as well as other contextual factors - of social, cultural or familiar kind - which have great influence in the student school way

Hisse Senedi Piyasasının Bulanık Kurala Dayalı Sistemler ile Modellenmesi Hakan Aksoy İstanbul Menkul Kıymetler Borsası 100 (İMKB100) Endeksi'nin aylık getirilerinin tahmin edilebilmesi için kurallara dayalı bulanık mantık modelinin genel hisse senedi data analizi teknikleri kullanılarak uygulaması yapıldı. Hisse senedi data analizi teknikleri olarak teknik analiz, mali analiz ve makroekonomik analiz kullanıldı. Endeks seviyesi üzerine sınıflandırma sistemlerinin kullanılması ile hazırlanan bir gözlem uzun vadeli teknik analiz değişkeni olarak bulanık mantıkta kurala dayalı öğrenme modeli için düşünüldü. İMKBİOO Endeks seviyesi ile günlük getirilerin arasındaki bir negatif korelasyon bir gözlem olarak ortaya çıktı. Bootstrap metodu ile gözlemin sonuçlan istatistiki olarak test edildi ve anlamlı bulundu. Modelin kısa vadeli değişkeni için hareketli ortalama kullanılarak basit bir teknik analiz kuralı eklendi. Temel analiz tarafında ise Altman' ın iflas tahmini analizindeki metoda benzer şekilde bir sonraki dönem hisse senedi getirişini tahmin için lojistik regresyon analizi yapıldı. Bunun için faktör analizi öncesinde 81 mali rasyo kullanıldı. ANOVA analizi kullanılarak `iyi` şirketlerin `kötü` şirketlerden daha iyi performans sağladığı istatistiki ixolarak anlamlı bulundu. Sonuç olarak hisse senetlerinin logit skorlarının ağırlıklı ortalaması bir sonraki dönem endeks tahmini yapan bulanık mantık modeli için temel analiz değişkeni olarak kullanıldı. Model için hesaplanan teknik ve mali analiz değişkenleri sonrasında, makroekonomik data üç ana grup altında toplandı: reel ekonomi, FX piyasası ve TL piyasası. 1996 ve 2002 yıllan arasındaki datanın kuralları çıkarıldı ve model için `steepest descent` öğrenme algoritması ile optimize edilerek kullanıldı. Modelin açıklanabilirlik performansı literatürdeki diğer hisse senedi getiri tahmin modellerine göre başarılı bulundu. Neden olarak: a) İMKB'nin gelişmiş ve etkin bir piyasaya sahip olmaması öne sürüldü, ki bu yüzden gelecekteki fiyatları tahmin etmek diğer gelişmiş piyasalara oranla daha kolay olabileceği düşünüldü; b) kurala dayalı bulanık mantık ile yapılan modellemeler yeteri derecede büyük bir data seti ile yapılması durumunda gelecekteki hareketlerin açıklanabilirliğini ilerletebileceği sonucuna varıldı. Bunun yanında, model 2003 yılında optimal yatırım karan için test edildi. Algoritma gereği, bir sonraki ayın endeks tahmini getirişinin pozitif olması durumunda yatırımcı bütün portföyü ile hisse senedi piyasasına yatırım yapmaya karar verdi. Getirinin negatif olması durumunda ise yatırımcı sadece repo'yu tercih etti. Yatırımcının performansı ile aynı dönemdeki İMKB100 Endeksi'nin, ABD Doları'nın, repo'nun ve TL'nin getirişi karşılaştırıldı. Sonuçların bootstrap methodu ile istatistiki olarak karşılaştırılması umut verici bulundu ve modelin tavsiyesinin 2003 yılı içinde İMKB100 Endeksi ve repo getirişinden daha iyi performans gösterdiği gözlendi. Anahtar Kelimeler: Hisse Senedi Piyasası, İflas Tahmini, Lojistik Regresyon, Öğrenme ve Bulanık Mantık. Modelling Stock Market via Fuzzy Rule Based Systems by Hakan Aksoy A rule based fuzzy logic model is implemented to forecast the monthly return of the Istanbul Securities Exchange 100 (ISE100) Index by combining common stock market data analysis techniques. These are technical analysis, financial analysis and macroeconomic analysis. Starting with the technical analysis, an index level observation by using classifier systems is used as a long term input for the rule based modelling of the fuzzy logic. The negative correlation of the level of the ISE100 Index and the daily returns is obtained. The observation is statistically tested and found to be significant by using bootstrap method. A basic technical analysis rule using moving average is also modified as a short period input for the model. In the financial analysis that borrows from the methodology of the Altman's bankruptcy prediction analysis, a model for predicting next period's stock return is developed with the logistic regression by using 81 financial ratios before the factor analysis. It is shown in the ANOVA analysis that the output of the analysis is statistically significant as `good` companies perform better than `bad` companies. viiThus, the weighted average of the logit score of the stocks is used to forecast the next period return of the index in the fuzzy logic model. After the calculation of the technical and financial inputs for the model, macroeconomic data is gathered in three main groups: real economy, FX market and TL market. The data is ruled and modeled within the period from 1996 to 2002 and optimized with steepest descent learning algorithm. The R-Square of the model is obtained to be better than those of other stock market return estimation models in the literature. The reasons are: a) the ISE is not a developed and an efficient market, thus, predicting future prizes are easier than the other developed markets; b) rule based fuzzy logic modelling with large enough data set improves the explanation of the future movements. Furthermore, the model is also tested for optimal investment decision in 2003. The algorithm is as follows: If the next month's predicted return of the index is positive, the model suppests to invest all of the existing money in the stock market. Otherwise, it is optimal to invest in repo only. The performance of the investor is compared according to the returns of the ISE100 Index, USD, repo and TL in the same period. Consequently the statistical comparison of the results by using the bootstrap method is promising and the model's suggestion performs better than the return of the repo and the ISE100 Index in 2003. Keywords: Stock Market, Banktruptcy Prediction, Logistic Regression, Learning and Fuzzy Logic. Vlll 207

Mediante una encuesta efectuada a una muestra de empresas de la Región de Murcia se han obtenido datos reales y fiables que nos indican cuáles son las variables que pueden tener más relevancia para el desarrollo del comercio electrónico en esta región. A su vez, estos datos indagan acerca de qué entienden los empresarios consultados por realizar comercio electrónico en su empresa, y a partir de estos se desarrolla un modelo mediante la utilización del análisis de regresión logística, que nos permite caracterizar a las empresas que deciden hacer comercio electrónico en base a determinadas variables que se consideran pueden ser relevantes bien como objetivos a alcanzar o bien como barreras básicas a solucionar, detectando a su vez si las características intrínsecas de las empresas murcianas también resultan influyentes. Este modelo se ha implementado en una herramienta de hoja de cálculo para facilitar su utilización posterior tanto por la Administración Pública como por las propias empresas murcianas.

ÖZET LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİNİN İNCELENMESİ VE DİŞHEKİMLİĞİNDE BİR UYGULAMASI Bu çalışmanın amacı, ikili sonuç değişkeni ile hem sürekli hem de kesikli değişkenlerden oluşan bağımsız değişkenler kümesi arasındaki ilişkiyi tanımlayabilen lojistik regresyon analizinin incelenmesidir. Lojistik regresyon analizine bir uygulama göstermek amacıyla, protez kullanımını etkileyen önemli risk faktörlerini belirlemek için Diş Hekimliği verileri üzerinde çalışılmıştır. Lojistik modele dahil edilecek bağımsız değişkenler, tek değişkenli lojistik regresyon analiziyle belirlendikten sonra, çok değişkenli modele dahil edilen her bir değişkenin önemliliği gösterilmelidir. Tek değişkenli modelde önemli bulunduğu halde çok değişkenli modelde önemsiz olan değişkenler model dışı bırakılmıştır. Böylece final model elde edilmiştir. Kestirilen katsayılar üzerinde etkili olan aykırı gözlemler yalnızca istatistiksel sonuçlara değil aynı zamanda biyolojik nedenlere dayandırılarak model dışı bırakılmıştır. Final modelin hem biyolojik olarak kabul edilebilir, hem de doğru sınıflama oranının yeteri kadar iyi olmasından dolayı, bu modelin risk faktörlerini belirleme de kullanılabileceği sonucuna varılmıştır. Anahtar Kelimeler: Lojistik Regresyon Analizi, Odds oranı, uı SUMMARY STUDIES OF THE LOGISTIC REGRESSION ANALYSIS AND ITS APPLICATION ON THE DENTISTRY The purpose of this study is to evaluate logistic regression model which is able to define the relation between dichotomous outcome variable and the set of independent variables that contains both continuous and discrete variables. To describe the application of logistic regression analysis, it was studied on dentistry data to determine important risk factors of take prosthesis. After variables wich will be included in logistic model were described by univariate logistic regression, the importance of each variable included in the multivariate model should be verified. The variables which are not statistically significant in multivariate model were removed from the model despite it's significant in univariate model. Extreme observations which effect estimated coefficients were delete from the data set due to no only statistical results but also biological reasons. Since the final model is both biologically acceptable and its rate of correct classification is good enough, final model can be used for both determinig risk factors. Key Word: Logistic Regression analysis, Odds ratio, 101

73

KADININ EKONOMİDEKİ YERİ: KENDİ KAZANCINI HARCAMA KARARI Nilgün DORSAN Master Tezi Danışman: Yrd. Doç. Dr. Ferhan ÇEVİK ÖZET Tarihsel gelişim içinde kadın-erkek eşitsizliği üzerine kuramlar günümüze kadar varlıklarını sürdürmüştür. Genel olarak kadın sorunu; kadının statüsü, kadın-erkek eşitliği, kadının haklarını kullanabilmesi ve kadının bireysel gelişimi başlıkları altında incelenmektedir. Kadın araştırmaları kapsamında ele alınabilecek konular arasında kadının kendi kazancını harcama kararı bulunmaktadır. Ülkemizin nüfusunun yarısını oluşturan kadın, kendi kazancını harcarken ne gibi sorunlarla karşılaşmaktadır? Kadının aile ekonomisindeki, dolayısıyla ülke ekonomisindeki yeri nedir? Bu çalışmanın amacı ülkemizde çalışan kadının harcamalarına kendisinin karar verip veremediğini tespit etmek ve ne tür etmenleri göze alarak harcama yaptığını belirlemektir. Çalışmada, kadının harcama kararını etkileyebilecek değişkenler ele alınmış ve bağımlı değişkenin kategorik olmasından dolayı (Kazançlarının harcanmasına kendileri karar veren ve vermeyen kadınlar) model tahmininde lojistik regresyon yöntemi kullanılmıştır. Çalışmada Hacettepe Üniversitesi Nüfus Araştırmaları Enstitüsü ve Sağlık Bakanlığı Anne ve Çocuk Sağlığı Aile Planlaması Kurumu tarafından ortaklaşa olarak düzenlenmiş olan 1998 Türkiye Demografik ve Sağlık Araştırması Sonuçlan kullanılmıştır. THE SITUATION OF WOMEN IN THE ECONOMY: THE DECISION ON USE OF THEIR EARNINGS Nilgiin Dorsan Master of Science Thesis Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Ferhan ÇEVİK ABSTRACT In the historical progress the theories about gender inequality have kept their presence until today. The questions on women in general can be examined under the topics of the status of women, gender equality, women's rights and the personal development of women. Among the subjects that could be handled within the gender studies, `women's making decisions on spending their own earnings` can be considered. What kind of contributions do women, who constitute half of the population of our country, face while spending their own earnings? What is the place of women in the economy of the family, therefore the economy of the country? In purpose of this study is to set how much these conditions affect the decision of women in spending her own earning, and to determine whether the women in our country decides on her own money's spending and what factors are considered while she spends her own money. In this study, the variables that can affect the decision making on the spending have been considered and because of the dependent variable being categorical (the women who decide on the spending of their own money and the ones who do not), the logistic regression method was used in the model estimate. In this study, 1998 Demographic and Health Survey which was prepared jointly by the Demographic Research Institute of Hacettepe University and the Maternal and Children Health Family Planning Organization of the Ministry of Health has been used. *C¥ÜKS1KÖÖ11TIM KURÜI* fJöKCMANTASYON MERKKt 70

ÖZET YÜKSEK LİSANS TEZİ Sadrettin ÜSTÜN Danışman: Yrd. Doç. Dr. Erkan OKTAY 2000 - Sayfa: 84 Jüri: Yrd. Doç. Dr. Erkan OKTAY Prof. Dr. Alaaddin BAŞAR Prof. Dr. ÖmerAKBULUT Tez çalışmasının amacı Türkiye'de sosyal bilimler alanında bu güne kadar pek kullanılmamış olan lojistik regresyon konusunu araştırmak ve Yurt-Kur verileriyle bir uygulama yapmaktır. Çalışma üç bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde lojistik regresyon modelinin uygulama alanları ve basit lojistik regresyon modeli tanıtılmıştır. İkinci bölümde çoklu lojistik regresyon modeli örneklerle izah edilmiştir. Son bölümde ise üniversite öğrencilerinin Kredi ve Yurtlar Kurumu yurtlarım tercihlerinde etkili olan faktörler incelenmiştir. Veriler SPSS paket programının kullanılarak analiz edilmiştir. Yapılan uygulama ile, daha çok sağlık bilimlerinde kullanılan lojistik regresyon analizinin sosyal konulardaki araştırmaların analizinde kullanılabileceği sonucuna varılmıştır. ABSTRACT MASTER THESIS Sadrettin USTUN Supervisor: Assist. Prof. Dr. Erkan OKTAY 2000 - Page: 84 Jury: Assist. Prof. Dr. Erkan OKTAY Prof. Dr. Alaaddin BAŞAR Prof. Dr. Ömer AKBULUT The objective of this study is to examine logistic regression, which is rarely used in social sciences in Turkey till now, and to explain it using Yurt-Kur data. In the first chapter of the study consisting of mainly three chapter basic logistic regression and its application areas are generally described. In the second chapter multiple logistic regression is introduced and many examples are given. In the application of the study it is examined why undergraduate students prefer Yurt-Kur which offers shelter and scholarship to students.The data were analyzed by using SPSS for windows. The application has shown that logistic regression analysis used commonly in health sciences can be used in social studies as well. 84

100

Using data from student use of educational technologies to evaluate and improve cognitive models of learners is now a common approach in EDM. Such naturally occurring data poses modeling challenges when non-random factors drive what data is collected. Prior work began to explore the potential parameter estimate biases that may result from data from tutoring systems that employ a mastery learning mechanism whereby poorer students get assigned tasks that better students do not. We extend that work both by exploring a wider set of modeling techniques and by using a data set with additional observations of longer-term retention that provide a check on whether judged mastery is maintained. The data set at hand contains math learning data from children with and without developmental dyscalculia. We test variations on logistic regression, including the Additive Factors Model and others explicitly designed to adjust for mastery-based data, as well as Bayesian Knowledge Tracing (BKT). We find these models produce similar prediction accuracy (though BKT is worse), but have different parameter estimation patterns. We discuss implications for use and interpretation of these different models.

Logistic regression models were developed to identify significant factors that influence the location of existing wood-using bioenergy/biofuels plants and traditional wood-using facilities. Logistic models provided quantitative insight for variables influencing the location of woody biomass-using facilities. Availability of “thinnings to a basal area of 31.7m2/ha,” “availability of unused mill residues,” and “high density of railroad availability” had positive significant influences on the location of all wood-using faciities. “Median family income,” “population,” “low density of railroad availability,” and “harvesting costs for logging residues” had negative significant influences on the location of all wood-using faciities. For larger woody biomass-using mills (e.g., biopower) availability of “thinnings to a basal area of 79.2m2/ha,” “number of primary and secondary wood-using mills within an 128.8km haul distance,” and “amount of total mill residues,” had positive significant influences on the location of larger wood-using faciities. “Population” and “harvesting costs for logging residues” have negative significant influences on the location of larger wood-using faciities. Based on the logistic models, 25 locations were predicted for bioenergy or biofuels plants for a 13-state study region in the Southern United States.

The presence/absence data of twenty-seven forest insect taxa (e.g. Retinia resinella, Formica spp., Pissodes spp., several scolytids) and recorded environmental variation were used to investigate the applicability of modelling insect occurrence based on satellite imagery. The sampling was based on 1800 sample plots (25 m by 25 m) placed along the sides of 30 equilateral triangles (side 1 km) in a fragmented forest area (approximately 100 km2) in Evo, S Finland. The triangles were overlaid on land use maps interpreted from satellite images (Landsat TM 30 m multispectral scanner imagery 1991) and digitized geological maps. Insect occurrence was explained using either environmental variables measured in the field or those interpreted from the land use and geological maps. The fit of logistic regression models varied between species, possibly because some species may be associated with the characteristics of single trees while other species with stand characteristics. The occurrence of certain insect species at least, especially those associated with Scots pine, could be relatively accurately assessed indirectly on the basis of satellite imagery and geological maps. Models based on both remotely sensed and geological data better predicted the distribution of forest insects except in the case of Xylechinus pilosus, Dryocoetes sp. and Trypodendron lineatum, where the differences were relatively small in favour of the models based on field measurements. The number of species was related to habitat compartment size and distance from the habitat edge calculated from the land use maps, but logistic regressions suggested that other environmental variables in general masked the effect of these variables in species occurrence at the present scale.

Background To understand the influence of the number of years spent at an Australian rural clinical school (RCS) on graduate current, preferred current and intended location for rural workforce practice. Methods Retrospective online survey of medical graduates who spent 1–3 years of their undergraduate training in the University of New South Wales (UNSW) Rural Clinical School. Associations with factors (gender, rural versus non-rural entry, conscription versus non-conscript and number of years of RCS attendance) influencing current, preferred current and intended locations were assessed using χ2 test. Factors that were considered significant at P Results 214 graduates responded to the online survey. Graduates with three years of previous RCS training were more likely to indicate rural areas as their preferred current work location, than their colleagues who spent one year at an RCS campus (OR = 3.0, 95% CI = 1.2-7.4, P = 0.015). Also RCS graduates that spent three years at an RCS were more likely to intend to take up rural medical practice after completion of training compared to the graduates with one year of rural placement (OR = 5.1, 95% CI = 1.8-14.2, P = 0.002). Non-rural medicine entry graduates who spent three years at rural campuses were more likely to take up rural practice compared to those who spent just one year at a rural campus (OR = 8.4, 95% CI = 2.1-33.5, P = 0.002). Conclusions Increasing the length of time beyond a year at an Australian RCS campus for undergraduate medical students is associated with current work location, preferred current work location and intended work location in a rural area. Spending three years in a RCS significantly increases the likelihood of rural career intentions of non-rural students.

Advanced driver assistance systems such as adaptive cruise control (ACC) and lane keeping system (LKS) potentially contribute to reducing crash rates and traffic congestion. On-road studies based on early ACC systems operational at medium–high speeds only have shown that the system reduces the proportion of short time gaps when activated. Despite the effects on driver behaviour, most mathematical models assessing the impact of ACC and LKS systems on crash rates and traffic congestion are not based on empirical findings. This study examines the factors that influence changes in the longitudinal vehicle control when driving with ACC and LKS. The data were collected in a naturalistic driving experiment with full-range ACC and LKS and two different vehicle brands (BMW and Tesla) in the Netherlands. To capture changes that are relevant for traffic safety, speeding and a time gap shorter than one second were investigated. The factors influencing speeding and short time gaps were analysed using statistical tests and logistic regression models with random effects, that allow to control for the impact of different explanatory variables and correlations between repeated 10-s intervals over time. The findings revealed that, overall, drivers were less likely to speed and they were also less likely to have a time gap shorter than one second in the experimental condition with the ACC and the LKS than in the baseline condition in manual driving. Drivers were likely to speed in the following 10-s interval when the current speed was close to the speed limit, and/or when the next speed limit was lower than the current speed limit, and/or when the acceleration was high. Drivers were likely to have a short time gap in the following 10-s interval when approaching a slower leader, and/or when the current time gap was short and/or when the acceleration was high. Controlled for these main factors, drivers were less likely to speed and to have a short time gap when the ACC and the LKS were active. However, drivers were more likely to speed when overruling the ACC by pressing the gas pedal. When the systems were active, one vehicle brand showed a smaller probability of a short time gap than the other brand, suggesting differences in ACC system settings between brands. In addition, the speeding probability increased while the probability of a short time gap decreased over time during the trip after the activation of the systems. Although further studies including a larger sample of participants and a wider range of traffic situations are needed, the results are useful to the design of automated vehicles that prevent speeding and short time gaps, and to the implementation of traffic simulations that evaluate the impact of ACC and LKS on crash rates and traffic congestion according to realistic on-road data.