Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
Yayınlar
- MakaleAçık Erişim2023Nato Üyesi Ülkelerde Askeri Harcamaya Büyüme ve Nüfusun Etkisi: Panel Ardl Testi
Akyol Özcan, Kübra
Ekonomik büyümenin askeri harcamalar üzerindeki etkisi ve bu iki değişken arasındaki ilişki uzun zamandır üzerinde çok sayıda araştırmanın yapıldığı bir konudur. Özellikle soğuk savaşın sona ermesi ve Sovyetler Birliği’nin dağılması ile birlikte NATO’yu oluşturan ülkelerin askeri harcamalarının durumu daha da ilgi çekici hale gelmiştir. Stockholm Uluslararası Barış Araştırma Enstitüsü’nün (SIPRI) verilerine göre 2021 yılı askeri harcamaları 2.113 milyar ABD doları olarak gerçekleşmiştir. Bu rakam 1994 yılından beri artış göstermektedir. Askeri harcamalar ile ekonomik büyüme ve ülke nüfusu arasındaki ilişki son yıllarda hem politika yapıcılar hem de araştırmacılar tarafından ciddi olarak incelenmektedir. Askeri harcamaların ekonomiye hem olumlu hem de olumsuz katkıları vardır. Kamu harcamaları içinde önemli bir paya sahip olan askeri harcamalar büyümeyi canlandırma potansiyeline sahiptir. Diğer taraftan büyümede ve nüfusta yaşanacak artışların da askeri harcamaları etkilemesi doğaldır. Çalışmada Askeri Harcamalar (ME), Gayri Safi Yurt İçi Hasıla (GDP) ve Nüfus (POP) değişkenlerine ait gözlemler 26 NATO ülkesi için 1997 ile 2021 yılları arasında 25 yıllık olarak toplanarak 650 adet gözlem içeren dengeli bir panel veri seti oluşturulmuştur. Çalışmada sırasıyla yatay kesit bağımlılık, birim kök, ARDL ve hata düzeltme testleri yapılmıştır. Değişkenlerin tamamının düzeyde durağan olmadığı ve farklı derecede tümleşik seriler olduğu görüldüğünden araştırma modelinin tahmininde farklı mertebede durağan değişkenler arasındaki ilişkileri incelemeye olanak sağlayan Panel ARDL modelinden faydalanılmasına karar verilmiştir. ARDL modeli için hesaplanan katsayılar birlikte değerlendirildiğinde Ülke Gayri Safi Yurt İçi Hasıla değerlerinin Ülke Askeri Harcamaları üzerinde kısa ve uzun dönemde pozitif etkilerinin saptandığı, ülke nüfusunun ise kısa dönemde anlamlı bir etkisinin görülmediği fakat uzun dönemde pozitif bir etkisinin olduğu söylenebilir.
AtıfTR Dizin1
İncele - MakaleYalnız künye2023Borsa Endeksi Yönünün Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Tahmini: BIST 100 Örneği
Akyol Özcan, Kübra
Borsa endeksleri ve menkul kıymetler için yön (artış veya azalış) tahmininde bulunmak yatırımcıların ve araştırmacıların uzun zamandır dikkatini çekmektedir. Geçmiş verilerle gelecek veriler arasındaki bağlantının kurulması bu tahmini zorlaştırmaktadır. Söz konusu bağlantı ekonometrik modeller veya yapay zekâ modelleri yardımıyla kurulmaktadır. Yapay zekâ modelleri ekonometrik modeller gibi katı varsayımlar gerektirmez, nitel ve nicel verileri kullanabilir. Bu çalışmada Ocak 2002 - Eylül 2022 tarihleri arasında aylık ortalama BIST 100 endeks değerleri alınarak, bir önceki aya göre artış gerçekleşen durumlar için “1”, azalış gerçekleşen durumlar için “0” şeklinde iki gruplu bir bağımlı değişken oluşturulmuştur. BIST 100, S&P 500, CAC40, FTSE10, NIKKEI225DAX, SHANGAICOMP, ONSUSD, USDTRY, VIX ve REPO değişkenlerinin 1. ve 2. gecikmeli değerleri bağımsız değişken olarak alınmıştır. Uygulamada BIST 100 endeksi için yön tahmininde Lojistik Regresyon Analizi (LR), Lineer Diskriminant Analizi (LDA), Naive Bayes Algoritması (NB), Rastgele orman Algoritması (RF), K-En Yakın Komşu Algoritması (KNN), Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı Algoritması (CART), Yapay Sinir Ağları (NNET), Gauss Çekirdek Fonksiyonu ile Destek Vektör Makineleri (SVM-RBF), Polinomiyal Çekirdek Fonksiyonu ile Destek Vektör Makineleri (SVM-POLY) olmak üzere toplam dokuz farklı makine öğrenme metodu kullanılmıştır. Sonuç olarak lineer yöntemlerin daha başarılı tahmin sonuçları ürettiği görülmektedir.
AtıfTR Dizin6İncele - MakaleAçık Erişim2023Konut fiyat endeksi belirleyicileri üzerine bir araştırma: asimetrik eş bütünleşme analizi
Akyol Özcan, Kübra
Barınma yaşamın temel ihtiyaçlarının başında yer almaktadır. Bu nedenle hane halkı, yatırımcılar, politika yapıcılar ve akademisyenler tarafından konut fiyatları ve bu fiyatları etkileyen değişkenler araştırılmaktadır. Ayrıca konut fiyatlarında yaşanan ani değişimlerde kamuoyunun dikkatini bu yöne çekmiştir. Çalışmanın amacı dolar, konut kredisi faiz oranı ve TÜFE değişkenlerinin konut fiyat endeksi üzerindeki etkisini incelemektir. Çalışmada Konut Fiyat Endeksi (KFE) ile Tüketici Fiyat Endeksi (TÜFE), Konut Kredisi Faiz Oranı (KKFO) ve ABD Doları ilişkisi 2010:01-2019:12 arası aylık verilerle analiz edilmiştir. Değişkenler arasındaki ilişkinin analizi için ARDL ve NARDL yöntemlerinden faydalanılmıştır. Uzun dönem katsayıları incelendiğinde; KKFO pozitif şoklarının KFE üzerinde pozitif ve KKFO negatif şoklarının ise KFE üzerinde negatif yönde bir etkisi olduğu görülmektedir. Ayrıca TÜFE pozitif şoklarının konut fiyat endeksi üzerinde negatif ve TÜFE negatif şoklarının ise konut fiyat endeksi üzerinde pozitif yönde bir etkisi olduğu saptanmıştır. TÜFE negatif şoklarının KFE üzerinde pozitif yönde bir etkisi söz konusudur. ABD dolarının pozitif ve negatif şoklarının KFE üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkisinin olmadığı görülmektedir. Kısa dönemde de KFO ve TÜFE değişkenlerinin KFE üzerinde istatistiksel olarak anlamlı etkisinin olduğu, ABD dolarının istatistiksel olarak anlamlı etkilerinin saptanamadığı görülmektedir. Çalışmada elde edilen analiz sonuçlarına göre ülkemizde konut yatırımı ile ilgilenenlerin TÜFE ve konut kredi faiz oranlarını takip etmeleri yatırım başarısı açısından önemlidir.
AtıfOpenAlex13TR Dizin12İncele - MakaleAçık Erişim2023Varlık Fiyat Balonları ve BIST 100 Volatilitesine Etkisi
Karcıoğlu, Reşat; Akyol Özcan, Kübra
Günümüzde ekonomilerin, işletmelerin başarılı ve sürdürülebilir bir şekilde büyümesi için sermaye piyasaları önem arz etmektedir. USD, Euro, Bitcoin ve mevduat faizi alternatif yatırım araçları olmaları yönüyle hisse senedi piyasaları ile etkileşim içindedir. Dolayısıyla bu değişkenlerde oluşan balonların hisse senedi piyasaları ile ilişki içinde olması beklenmektedir. Bu çalışmada 08:2010 ile 10:2022 arası aylık verilerle USD, Euro, Bitcoin, kredi risk primi ve mevduat faizi değişkenlerinde balon varlığı incelenmiştir. Ele alınan değişkenlerde balon oluşumunun varlığı durumunda bu balonların BIST 100 endeksi oynaklığına etkilerinin incelenmesi amaçlanmıştır. Balonların varlığı Supremum Augmented Dickey-Fuller ve Generalized Supremum Augmented Dickey-Fuller testleri ile analiz edilirken, Threshold Autoregressive Conditionally Heteroscedastic ve Autoregressive Conditionally Heteroscedastic-Generalized Autoregressive Conditionally Heteroscedastic modelleri yardımıyla oynaklık belirlenmeye çalışılmıştır. USD, Euro, Bitcoin değişkeni için ele alınan dönem boyunca istatistiksel olarak önemli balon oluşumları söz konusu iken, CDS ve mevduat değişkeni için söz konusu dönemde istatistiksel olarak önemli bir balon oluşumu gözlemlenmemiştir. USD ve Euro değişkenlerinde meydana gelen balonların BIST 100 endeks getirisinde oynaklığı artırdığı söylenebilir. Ancak Bitcoin de yaşanan balonların istatistiksel olarak anlamlı bir etkisinin olmadığı görülmüştür.
AtıfOpenAlex17TR Dizin3İncele - MakaleAçık Erişim2023Scopus SJRQ1Food Price Bubbles: Food Price Indices of Turkey, the FAO, the OECD, and the IMF
Akyol Özcan, Kübra
Food price bubbles are a phenomenon in which the cost of some food items or food commodities climbs quickly and unreasonably before collapsing due to reasons such as speculation, supply and demand imbalances, meteorological occurrences, and governmental actions. Governments and academics keep an eye on food prices to spot and address these bubbles. The aim of this paper is to analyze the food price bubble phenomenon despite the global slowdown by examining its origins, consequences, and policy solutions. The study’s contribution lies in its investigation of the presence of a potential bubble formation in food prices, which have experienced a surge globally and particularly in Turkey in recent years. The research examines the behavior of bubble formation in food prices in Turkey, the FAO, the OECD, and the IMF between 1992 and 2022 using the ADF, SADF, and GSADF tests. These tests can help identify when asset prices deviate significantly from their fundamental values and may be at risk of a sharp correction. The TUR, FAO, OECD, and IMF variables all show distinct bubble formations, with the TUR variable having 130 periods from 1995 to 2006, the FAO having 8 price bubble occurrences, the OECD having 12 different bubble formations, and the IMF having 4 distinct bubble formations. The results indicate the existence of food price bubbles that demonstrate disparities from their inherent values grounded in market fundamentals.
AtıfScopus2WoS2OpenAlex2
İncele - MakaleAçık Erişim2023Scopus SJRQ1Sustainability Ranking of Turkish Universities with Different Weighting Approaches and the TOPSIS Method
Akyol Özcan, Kübra
The concept of sustainability has become more important, especially as a result of the depletion of energy resources and increasing environmental concerns. UI GreenMetric ranks universities based on sustainability, environmental, and energy concerns, addressing issues of environmental pollution, food and water scarcity, and energy supply. By prioritizing sustainability on their campuses and campuses, universities are working to ensure a more sustainable future for humanity. This study evaluates university sustainability in energy and climate change using the UI GreenMetric ranking, focusing on Turkish universities’ sustainability ranking. It incorporates variables like infrastructure, energy, climate change, waste, water, public transportation, and educational research, using weighting approaches to reveal the most important variables for the country’s universities. The study utilized weighting techniques like CRITIC, entropy, standard deviation-based, and equal weighting approaches to obtain rankings for UI GreenMetric rankings. Entropy and equal weighting methods were found to be closest to the UI GreenMetric rankings. Universities’ rankings were analyzed using the TOPSIS method and four weighting techniques for 83 Turkish universities. For Turkish universities, the CRITIC method yielded the highest weight for energy and climate change variables, while water was identified as the most significant factor for entropy, installation infrastructure, and standard deviation-based weighting techniques.
AtıfScopus13WoS11OpenAlex15İncele - MakaleAçık Erişim2020Ülkelerin İnsani Gelişmişlik Sınıflamalarının UTADIS Yaklaşımı Aracılığıyla Yeniden Hesaplanması ve Değerlendirilmesi
Oktay, Erkan; Akyol Özcan, Kübra
Ülkelerin gelişmişlik düzeyini tek başına milli gelirdeki artışla açıklamanın mümkünolmadığını ileri süren Amartya Sen tarafından geliştirilen İnsani Gelişmişlik İndeksi, hesaplamayasağlık, eğitim ve gelir bileşenlerini de dahil etmektedir. Birleşmiş Milletler Kalkınma Programı(UNDP) tarafından ilk kez 1990 yılında hazırlanan İnsani Gelişmişlik Raporları ile sunulmayabaşlanan ülkelerin İnsani Gelişmişlik İndeksi değerleri; Doğumda Yaşam Beklentisi”, “BeklenenOkullaşma Yılı”, “Ortalama Okullaşma Yılı” ve “Kişi Başına Düşen Gayri Safi Milli Gelir” olmaküzere dört kriter kullanılarak ölçülmektedir.Çalışmada, ülkeleri gelişmişlik düzeylerine göre sınıflandırmak için yukarıda belirtilen dörtkritere dayalı ve 188 alternatiften oluşan bir model sunulmuştur. UTADIS tekniği sıralısınıflandırma problemlerinde başarılı bir şekilde kullanıldığı için ülkelerin doğru gruplamasının buteknikle tespit edilmesi hedeflenmiştir. Çalışma literatürde az bir uygulama alanına sahip UTADIStekniğinin ülkelerin İnsani Gelişmişlik İndeksi değerlerine uygulanması açısından bir ilki temsiletmektedir. Uygulanan UTADIS modeli ile 188 alternatifin 111’i UNDP’nin yaptığı gruplama ileaynı sınıflandırılırken, 77’si farklı bir grupta sınıflandırılmıştır. UTADIS analizi sonuçlarına görebirçok ülkenin sınıflandırmasının güncellenmesi gerektiği gözlemlenmiştir.
AtıfOpenAlex2TR Dizin2İncele - MakaleYalnız künye2018Investigation of effectiveness of deposits bank of turkey with data envelopment analysis
Oktay, Erkan; Akyol Özcan, Kübra
Effective banking industry operations which have an important place in the financial system, is very important for the development of the country's economy. Although the economic crisis in 2000 had affected the Turkish banking sector, , it has a strong structure today, thanks to regulatory measures from the Turkish government. This study deals with the effectiveness of the Turkish banking sector. We compared and analyzed the data for the period 2012-2016. In the study the effectiveness of a total of 23 deposit banks were measured by the input-oriented Data Envelopment Analysis (DEA) method under the fixed return (CCR) and variable return on scale (BCC) assumptions. This study finds two public, two private, and and seven foreign capital banks were effective
AtıfTR Dizin4İncele