Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
Yayınlar
- MakaleAçık Erişim2022Demografya, iletişimde kader midir? ön lisans ve lisans düzeyindeki öğrencilerin sözlü iletişim becerilerinin demografik değerlendirmesi
Pabuçcu, Hakan; Keskin, Savaş; Kömür, Gökhan
Bu araştırma, iletişim araştırmalarında güçlü bir determinist paradigma olan demografi etkisinin çağdaş dünyada geçerliğini yitirmeye başladığı varsayımını, Bayburt Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi ve Sağlık Hizmetleri Meslek Yüksekokulu öğrencilerinin iletişim becerileri özelinde test etmektedir. Özellikle sağlıkla ilgili mesleklerde iletişim becerilerinin yoğun olarak kullanılması bu alandaki meslek sahiplerinin iletişim becerilerinin yüksek olmasını gerektirmektedir. Birçok beceri için temel oluşturan iletişim becerileri bireyler tarafından öğrencilik yıllarında daha aktif bir şekilde geliştirilebilmektedir. Öğrencilerin bu yıllarda almış oldukları dersler ile beraber, olaylar karşısında yaşayarak, duyarak ve görerek edinmiş oldukları tecrübeler, iletişimlerini etkili kılabilecek yeteneklerin kazanılmasına imkân sağlamaktadır. Günümüzde icra edilen mesleklerin birçoğu insan ilişkilerinin yoğun olduğu ve iletişime açık ortamlarda gerçekleşmektedir. İletişim teknolojilerindeki yükselişle birlikte sözel iletişim becerilerinin dijital sistemlerle yöndeşmesi, coğrafi ve demografik bağlayıcılığın da sorgulanması gerektiğini açığa vurur. Uzunca bir dönem ‘kader’ olarak tanımlanan coğrafyanın misyonunu modern zamanda üstlenen “demografya”, hâlâ etkin bir kavrayış odağı olarak iletişim bilim araştırmalarının merkezinde yer alırken artık psikografi ağırlıklı bir anlayışa geçilmesi gerektiği tezi, bu araştırmanın temel dayanağıdır. Yükseköğretimde bir ihtiyaç olan iletişim becerileri tasarımı için gerekli olan altyapı araştırmalarında psikografi temelli düşüncenin daha doğru bir düşünce olacağını tanıtlamak için test gerçekleştirilen anket çalışmasında, demografik bağımsız değişkenler temelinde 7 hipotez sınanmış ve demografyanın genel olarak anlamlı farklılığa neden olmadığı saptanmıştır. Bu sonuç, tarama modelli saha çalışmalarında psikografik tasarıma daha fazla ağırlık verilmesi gerektiğine dair bir ön tespittir.
- MakaleAçık Erişim2022Tersine Göç Eğilimi ve Diaspora Ağları: Almanya'daki Yüksek Nitelikli Türklerin Tersine Göç Eğilimlerini Etkileyen Faktörler
Durmaz, Atakan; Pabuçcu, Hakan; Kömür, Gökhan
Bu çalışmada, uluslararası göç eğilimleri ve bu eğilimlere neden olan faktörler incelenerek, özellikle Almanya'daki nitelikli Türk göçmenlerin Türkiye'ye yönelik tersine göç eğilimleri ortaya çıkartılmaya çalışılmıştır. Bu çalışma kapsamında 15/11/2018 ile 30/04/2019 tarihleri arasında Almanya’da bir saha çalışması gerçekleştirilmiş ve toplamda 1.127 katılımcı, 451 öğrenci (%40) ve 676 mezuna (%60) ulaşılmıştır. Sürekli değişkenler yorumlanırken verilerin regresyon katsayıları üzerinden analiz edilmesi için lojistik regresyon analizi kullanılmıştır. Ayrıca kategorik değişkenler yorumlanırken Odds Ratio (OR) değerleri kullanılmış ve böylece referans kategoriler arasındaki farklar ortaya konmuştur. Araştırma sonuçlarına göre, misafir olunan ülkeye ekonomik olarak entegre olamayan ve iş ararken yabancı düşmanlığı gibi olumsuz durumlarla karşılaşan göçmenler, ülkelerine dönme eğilimindedir. Ülkeleriyle ilişkilerini güçlü tutan ülkelerindeki gelişmeleri takip etmeye çalışan göçmenlerin de geri dönüş eğilimi diğer göçmenlere göre daha yüksektir. Ayrıca kendi ülkelerinde sosyalleşme sürecini tamamlayan göçmenler ile anavatan dışında bu süreci tamamlayan göçmenler arasında uluslararası göç eğilimlerini etkileyen etkenler açısından farklılıklar bulunmaktadır.
- MakaleYalnız künye2020Kamu Sağlık Harcamaları-İşgücü Verimliliği İlişkisi: Sinirsel Bulanık Yaklaşım
Durmaz, Atakan; Pabuçcu, Hakan
İşgücü verimliliği kavramı iktisat literatüründe çok önemli bir yere sahiptir. Bu sebeple işgücüverimliliğinin belirleyicileri ve etkileri üzerine birçok araştırma yapılmıştır. Bu çalışmada ise genelolarak kabul görmüş belirleyici değişkenlerin etkileri araştırılmıştır. Çalışmada G20 ülkeleri için1997-2018 dönemini kapsayan veri seti kullanılmış ve yapay sinir ağı-bulanık mantık hibritmodellerinden olan ANFIS ile ilgili belirleyici değişkenlerin uzun dönemli etkileri tartışılmıştır.ANFIS model öğrenebilme ve güçlü karar verme yeteneğine sahip olan ve değişkenler arasındakidoğrusal olmayan ilişkilerin tespitinde sıklıkla kullanılan güçlü bir yöntem olması nedeniyleseçilmiştir. ANFIS modelin tespit edilen ilişkilere ait eşitlikler sunmaması sebebiyle, modelinürettiği iki ve üç boyutlu grafikler vasıtasıyla belirleyicilerin uzun dönemli etkileri tespit edilmiş veyorumlanmıştır.
AtıfTR Dizin5
İncele - MakaleAçık Erişim2020Forecasting the movements of Bitcoin prices: an application of machine learning algorithms
Pabuçcu, Hakan; Ongan, Serdar; Ongan, Ayse
Cryptocurrencies, such as Bitcoin, are one of the most controversial and complex technological innovations in today's financial system. This study aims to forecast the movements of Bitcoin prices at a high degree of accuracy. To this aim, four different Machine Learning (ML) algorithms are applied, namely, the Support Vector Machines (SVM), the Artificial Neural Network (ANN), the Naive Bayes (NB) and the Random Forest (RF) besides the logistic regression (LR) as a benchmark model. In order to test these algorithms, besides existing continuous dataset, discrete dataset was also created and used. For the evaluations of algorithm performances, the F statistic, accuracy statistic, the Mean Absolute Error (MAE), the Root Mean Square Error (RMSE) and the Root Absolute Error (RAE) metrics were used. The t test was used to compare the performances of the SVM, ANN, NB and RF with the performance of the LR. Empirical findings reveal that, while the RF has the highest forecasting performance in the continuous dataset, the NB has the lowest. On the other hand, while the ANN has the highest and the NB the lowest performance in the discrete dataset. Furthermore, the discrete dataset improves the overall forecasting performance in all algorithms (models) estimated.
AtıfWoS25OpenAlex65
İncele - MakaleYalnız künye2019Borsa Endeksi Hareketlerinin Tahmini: Trend Belirleyici Veri
Pabuçcu, Hakan
Bu çalışma BIST 100 borsa endeksinin negatif ve pozitif yönlü hareketlerinin tahmin edilmesini konu edinmektedir. Yapaysinir ağı, destek vektör makinesi ve naive Bayes algoritmasının tahmin performansları karşılaştırılmaktadır. Analizler ikiaşamalı olarak yapılmaktadır. Birinci aşamada tahmin modellerinde girdi olarak kullanılacak dokuz adet teknik gösterge,borsa endeksi açılış, kapanış, en yüksek ve en düşük fiyatlar, kullanılarak hesaplanmakta ve sürekli olan bu teknikgöstergeler barındırdıkları trende göre kategorize edilerek yeni bir veri seti oluşturulmaktadır. İkinci aşamada ise, trendbelirleyici veri seti girdi olarak kullanılmakta ve seçilen üç makine öğrenme algoritması kullanılarak tahminleryapılmaktadır. BIST 100 veri seti 2009-2018 Aralığını kapsayan günlük kapanış fiyatlarını içermektedir. Analizlerle,destek vektör makineleri algoritmasının en iyi sınıflandırıcı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca, daha önceki benzerçalışmalarla karşılaştırmalar yapılarak gerek kullanılan veri seti gerekse tahmin modellerinin etkileri tartışılmaktadır.
AtıfTR Dizin11İncele - MakaleAçık Erişim2019Strategic Career Planning: Fuzzy Logic Approach
Pabuçcu, Hakan; Esmer, Yusuf
Strategic career planning is a type of career planning by analyzing all factors of the individual. In this context, strategic career planning consists of 5 stages. First; is the determination of the mission and vision. Second; determining the strengths and weaknesses. Third is to anticipate the threats and opportunities. Fourth, it is the determination of the basic career strategies. Finally, ranking the basic career strategies by using fuzzy TOPSIS approach. The aim of this study is to determine the strategies to be followed by the students by making a strategic career planning for university students and to rank these strategies according to their importance. For this purpose, students' opinions were taken with the strategic career planning form, which was formed in accordance with the students who have taken postgraduate education in the Department of Business Administration in the Institute of Social Sciences of Bayburt University. The students were asked about their mission, vision, strengths and weaknesses, and their threats and opportunities. In the analysis phase of the study, firstly, 4 strategies were determined by using the mission and vision findings of students and SWOT analysis findings and these strategies were scored by 3 experts. Scored strategies are listed with Fuzzy TOPSIS Method. As a result of the analysis, the strategy of” being a manager in public or private sector” has been determined as the most appropriate strategy. According to this result, it can be said that the graduate students of the business management program tent to be managers in an institution in public or private sector.
AtıfOpenAlex14TR Dizin9İncele - MakaleYalnız künye2019Borsa endeksi hareketlerinin makine öğrenme algoritmaları ile tahmini
Pabuçcu, Hakan
Finansal zaman serilerinin barındırdığı belirsizlik, kaotik hareketler yanında doğrusal olmayandinamik yapı, tahminleri oldukça güçleştirmektedir. Borsa endekslerinin politik değişimler,ekonominin genel görünümü, yatırımcıların beklenti ve yatırım tercihleri ve diğer endekslerinhareketleri gibi birçok makroekonomik faktörden etkilenmeleri, endeks tahminlerini oldukça zorancak bir o kadar da çekici kılmaktadır. Borsa endeksi hareketleri ve geleceğe dönük tahminlerüretmede makine öğrenme algoritmalarının başarılı oldukları bilinmektedir. Bu çalışmada BIST 100endeksi hareketlerinin yönünün tahmin edilmesi problemi ele alınmıştır. Üç farklı makine öğrenmealgoritması olan yapay sinir ağları, destek vektör makineleri ve naive Bayes sınıflandırıcı algoritmasıkullanılmış ve performansları karşılaştırılmıştır. Borsa endeksi tahminleri için kullanılan on teknikgösterge modeller için girdi olarak kullanılmıştır. Veri seti 2009-2018 periyodunu kapsayan günlükkapanış değerlerini içermektedir. Analiz sonuçları, her üç modelin de borsa endeks hareketleriniyakalamada kullanılabilir olduğunu, yapay sinir ağı algoritmasının ise daha iyi bir sınıflandırıcıolduğunu göstermiştir.
AtıfOpenAlex13TR Dizin10İncele - MakaleYalnız künye2019Ülke Kredi Notlarının Makine Öğrenme Algoritmaları ile Tahmini
Pabuçcu, Hakan
Amaç – Bu çalışmanın temel amacı makine öğrenme algoritmalarından yapay sinir ağları, sinirsel bulanık mantık denetim ve destek vektör makinelerinin ülke kredi notu tahminindeki başarılarını araştırmaktır.Yöntem – Araştırma problemi ülkelerin kredi puanlarının tahminini bir sınıflandırma problemi olarak ele almaktadır. Seçilen değişkenler ilgili algoritmalar için girdi olarak kullanılmış ve bu algoritmaların sınıflandırma başarıları araştırılmıştır. Kullanılan veri seti ülkelere ait 2016-2018 dönemini kapsayan üç yıllık güncel verilerdir.Bulgular – Kullanılan algoritmaların parametre seçimi için çok sayıda deneme yapılmış ve uygun parametre kümeleri belirlenmeye çalışılmıştır. Araştırma sonuçlarına göre, her üç modelin de tahmin başarısı yüksek olmakla birlikte çok güçlü bir sınıflandırma algoritması olan destek vektör makineleri en iyi sonuçları üreten algoritma olmuştur.Tartışma – Tüm modellerin sınıflandırma başarısının kabul edilebilir olduğunu, kredi notu tayini için kullanılabilecek modeller olduklarını söylemek mümkündür. Örneğin Leshno ve Spector, (1996) çalışmasında YSA modelinin doğru tahmin yüzdesi %72 olarak, Mohapatra, De, ve Ratha, (2010) çalışmasında %75 olarak, Blanco ve diğerleri (2013) çalışmasında ise %92,4 olarak gerçekleşmiştir. Literatürdeki çalışmalarla karşılaştırıldığında analiz sonuçlarının başarılı olduğu görülmektedir.
AtıfTR Dizin1İncele - MakaleAçık Erişim2018Modelling volatility and forecasting BIST100 return by using anfis
Pabuçcu, Hakan; Değirmenci, Nurdan
Stock market volatility is considered as an important issue in financial literature and is defined as sudden instability that occurs in the price of any security. Volatility also represents the uncertainty that affects investors’ decision-making processes in financial markets in the face of possible variations. In many countries, especially in emerging financial markets, both investors and policy makers are often confronted with increasing risk and uncertainty problems. Accordingly, considering volatility is crucial for investors to predict the return of financial assets, especially in long-term investment decisions. Volatility, which expresses the variability of any financial asset, has a very important place in the estimation of the return. In this study, the volatility of the Turkish stock market was estimated through the GARCH models using the Stock Exchange Istanbul100 (BIST100) index. Whether the stock market index has an asymmetric effect is investigated using the EGARCH model. It is very difficult to predict the uncertainty and chaotic behavior of the BIST100 index by traditional methods. For this reason, the fuzzy logic and neural network hybrid model, which is widely used in the model of uncertainty, has been applied to estimate the stock return in the study. The dataset used in the study includes daily stock closing prices for the period 2009-2017. As a result of the extensive literature survey, no studies have been found on the use of fuzzy logic based approaches in estimating and continuing volatility. For this reason, it is thought that working has an original value.
AtıfOpenAlex6TR Dizin4İncele - MakaleYalnız künye2018İyi yönetişim ilkeleri bağlamında kamu denetçiliği kurumu: kamu görevlileri algısı
Pabuçcu, Hakan; Kırçoğlu, Tülay
Günümüzde bireyin yönetim karşısında kazandığıhaklardan biri iyi yönetişim hakkıdır. İyi yönetişimilkelerinin tesis edilmesi için Kamu DenetçiliğiKurumu’nun kurulması, yönetimin iyi niyetli biradımıdır. Nitekim Kamu Denetçiliği Kurumu’nuntemel felsefesi devlete karşı vatandaşı koruyarakidarenin iyi işleyişini sağlamak ve yönetişim ilkelerininuygulanmasını gözetmektir. Yönetişim ilkeleriniuygulayacak olan kamu görevlilerinin kurum hakkındaalgısı ve memnuniyeti bu araştırmanın temelsorunsalıdır. Bu araştırma sorusundan yola çıkarakKDK’nın görev alanına giren kurumlarda görevyapan kamu görevlilerinden oluşan bir örneklembelirlenmiştir. Türkiye geneli yapılan araştırmada1120 kamu görevlisine anket uygulanmıştır. Analizlersonucu elde edilen bulgular KDK yönetimiylepaylaşılmış ve tartışılmıştır. Sonuçlara göre kamugörevlileri, kurumu yüksek oranda tanımakta veolumlu algı sergilemektedir. Kurum hakkında algıve memnuniyet arasında yüksek düzeyde pozitifyönlü bir ilişki vardır. Demografik değişkenler açısındanelde edilen sonuçlarda ise kurum algısı yaşgrupları açısından önemli farklılıklar göstermektedir. KDK’ya göre kurumun önündeki en önemliengel, ülkemizde hak arama kültürünün yaygınolmaması ve kurumun tanınmamasıdır.
AtıfTR Dizin5İncele - MakaleAçık Erişim2018Scopus SJRQ2The assessment of knowledge economy efficienccomparing Turkey with the European Union countries; [Procjena učinkovitosti ekonomije znanja: Usporedba turske s državama Europske Unije]
Ayan, Tuba Yakıcı; Pabuçcu, Hakan
Knowledge economy is an economy that produces, distributes and uses information. Nowadays, investment in quality information rather than capital inputs is becoming more and more important for countries to develop and to be able to compete with each other. The increasing speed in the creation and spreading of knowledge has made it a crucial component in economic development. It is a fact that the countries that make large investments in information factors experience a fast and sustainable growth and are the most dynamic and competitive countries in the world. In this paper, we use context dependent DEA to measure the relative efficiency of the European Union (EU) countries’, including Turkey, knowledge economy policy based on 2016 data. In addition, we implement factor-specific DEA in order to identify achievable targets in short term for each output of countries. Four outputs and three inputs were used in the analysis. The results showed that Germany is clearly ahead of other countries such as France, England, Malta and the Netherlands. Turkey, on the other hand, separates from other countries and is the least efficient one. The reason for this separation is that Turkey produces less output than expected relative to its facilities. Another conclusion of the paper is that the countries’ patent applications and high-tech exports are more inefficient than other knowledge economy outputs.
AtıfScopus2WoS2
İncele - MakaleAçık Erişim2018Scopus SJRQ2The effect of government educational expendituron labor productivity in turkish manufacturing sector; [Utjecaj vladinih rashoda za obrazovanje na produktivnost rada: Ne-linearni ardl pristup na turski proizvodni sektor]
Durmaz, Atakan; Pabuçcu, Hakan
Labor productivity is very important phenomena to maintain the sustainable economic growth. Actually, there are many studies in the economic literature about determining the factors affecting labor productivity. At this point, this study aims to investigate the relationship between labor productivity and government educational expenditure by using the data covering the period of 1971-2015 for Turkey. To this aim, it is applied linear and non-linear autoregressive distributed lag model (ARDL). By using the bound testing approach, the long run relationship between variables has been investigated. Both models have been applied to determine whether the relationship between variables is linear or nonlinear. An asymmetric relationship between labor productivity and government educational expenditure was determined. For this reason, nonlinear model is preferred. The empirical findings indicate that positive changes in educational expenditure has negative effect on labor productivity and negative changes in educational expenditure has positive effect on labor productivity. The long run coefficient of openness is significantly positive; the short run coefficient of it is significantly negative for all lags. On the other hand, the effect of GDP growth on the labor productivity is significantly positive in both short and long run. While the effect of average annual labor worked hours is significantly negative for the first two lags, it is significantly positive the last two lags in short run, it is positive but not significant in long run.
AtıfScopus3WoS2OpenAlex3İncele - MakaleYalnız künye2017Determinants Of Innovation: A Cross-Country Data Analysis
Pabuçcu, Hakan; Imamoglu, Ilyas Kays
In this study investigates, whether competitiveness, gross domestic product (GDP), labor market efficiency, patent applications and technology readiness level are the determinants of innovation by using regression analysis and the data belong to the countries examined in the global competitiveness report. In addition to regression analysis, by using the variables, that have a statistically significant relationship between innovation, it is constructed a neural network (NN) model. In both models, the results are consistent each other and NN model determined as the best to explain the ability of relationship between variables for innovation estimates. The relationship between innovation and other explanatory variable is statistically significant except patent application. The patent applications variable doesn't provide an assumptions related with statistical methods. It excluded from the analysis for this reason. The relationship between variables found positive as expected. But the coefficient of GDP is very low near zero, so the effect is very weak as surprisingly.
AtıfTR Dizin2İncele - MakaleYalnız künye2017Neural network data preprocessing: is it necessary for time series forecasting?
Pabuçcu, Hakan
Neural networks (NNs) are a commonly used method to solve the time series-forecasting problem. NNs have some advantages compared with traditional forecasting models, such as auto regressive moving average or auto regressive integrated moving average. NNs do not need to have any statistical assumption like normal distribution. However, data preprocessing, normalization, trend adjusting, seasonal adjusting, or both differencing can introduce better results in some studies. In this study, we have tried to investigate whether data preprocessing methods are useful for time series data, which contains trend, seasonality or unit root. For this purpose, we collected the real time series data belonging to monthly or quarterly observations and used nonlinear autoregressive (NAR) and multilayer perceptron (MLP) models. Although we obtained significant differences between data preprocessing methods, the structure of MLP with differenced variable produced the worst results
AtıfTR Dizin1İncele - MakaleYalnız künye2016Yapay sinir ağları ile CO2 emisyonu tahmini: türkiye örneği
Pabuçcu, Hakan; Bayramoglu, Turgut
Kalkınma ve çevre ilişkisi vurgulanmaya başlandığı günden beri gündemdendüşmemiştir. Bunun en somutlaşmış hali 2015 yılında düzenlenen Paris İklimZirvesi’dir. Sözleşmeye taraf olan diğer ülkeler gibi Türkiye’de sera gazı salımdeğerlerini artıştan azalış yöntemi ile azaltmayı taahhüt etmiştir. Diğer yandan Türkiyegelişmekte olan bir ülke olarak enerji üretimini ve tüketimini artırmak zorundadır.Büyüme ise beraberinde çevre kirliliği getirmektedir. Çevre kalitesi karbondioksit (CO2)gibi zehirli gazların çevreye bırakılması ile oluşmaktadır. Zehirli gaz emisyonunun enönemli kaynakları ise enerji üretimi ve tüketimi, endüstriyel üretim, seyahat için enerjitalebinden oluşmaktadır. Diğer nedenler bunların yanında kirletici olarak zayıfkalmaktadır. Bu sebeple bu çalışmada AB-28 ülkeleri ile Türkiye’nin gelecekte sera gazısalım değerlerini tahmin etmede beşer yıllık olmak üzere 1990-2030 yılları arası nüfus,GSYH, enerji üretimi ve tüketimi, ulaşım için enerji kullanımı ve sera gazı salımmiktarları kullanılmıştır. Tahmin konusunda başarılı sonuçlar veren Yapay Sinir AğlarıModeli (YSA) ile Türkiye’nin 2020-2025-2030 yılları için CO2 eş değeri salım miktarlarısırası ile 740,33 Milyon Ton (Mt), 1039,32 Mt ve 1244,13 Mt bulunmuştur. Bulunan busonuçların Türkiye’nin Paris İklim Zirvesi’nde 2030 yılı için taahhüt ettiği 929 Mt CO2eşdeğeri salım miktarından fazla olduğu anlaşılmaktadır. Türkiye’nin taahhütünü yerinegetirebilmesi için enerji verimliliğini artırması ve yenilenebilir enerjilere geçiş yapmasıgerekmektedir.
AtıfTR Dizin14İncele - MakaleYalnız künye2015Pazarlama Kaynaklarına En Uygun Rekabetçi Pazarlama Stratejisinin Belirlenmesi: Kış Turizmi Otellerine Yönelik Bir Uygulama
Başar, Enes Emre; Pabuçcu, Hakan; Yilmaz, Mustafa Kemal
Şletmelerin rekabet avantajı elde etmelerinde, sahip oldukları pazarlama kaynakları belirleyici olmaktadır. Buradan hareketle bu çalışmada, kış turizmi kapsamında faaliyet gösteren otel işletmelerinin sahip oldukları pazarlama kaynaklarına en uygun rekabet stratejilerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu bağlamda, Doğu Anadolu Bölgesinde kış turizmi faaliyetleri yapılan illerde 3 yıldız ve üstü otel işletmelerinden 20 yönetici veya işletme sahibi ile görüşülmüştür. Elde edilen verilere, çok amaçlı karar verme yöntemlerinden olan analitik hiyerarşi süreci yaklaşımı (AHS) ve alternatiflerin önem sıralamasının yapıldığı bulanık TOPSIS yöntemi uygulanmıştır. Sonuçlar, işletmelerin rekabet avantajı sağlamalarında en çok etkisi olan pazarlama kaynağının müşteri ilişkileri kapasitesi olduğunu göstermiştir. Bununla birlikte, rekabetçi pazarlama stratejisi uygulamanın, farklılaşma stratejisi ile gerçekleşebileceği de araştırmanın diğer önemli sonucudur.
AtıfTR Dizin5İncele - MakaleYalnız künye2015Lıkert in SİSTEM-4 modeli kapsamında liderlik tarzlarının bulanık ahp yaklaşımı kullanılarak değerlendirilmesi
Kahya, Cem; Pabuçcu, Hakan
The leadership and leadership process are very important factors for organizations in the way of achievement. Especially present organizations need for leaders more than ever, because the today s world are facing the amazing challenges among organizations of all areas. Therefore, the purpose of this study is to determine leadership styles within the scope of Rensis Likert s System-4 Model by using Fuzzy AHP Approach in a Turkish university. With this purpose, the survey study was conducted among total 12 academic managers, working at the University of Bayburt in Turkey. The leadership styles (exploitative authoritative, benevolent authoritative, consultative, and participative group) were weighted by using Fuzzy AHP Approach and it was reached that the insight of participative group was the most preferred leadership style by managers among the others.