Economics Graduate Program - Master Degree
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Gözat
Son Başvurular
1 - 5 / 25
-
ÖgeSales forecasting in fashion retail industry with classical and machine learning methods(Social Sciences Institute, 2020-07-21)This study includes the usage of classical econometric methods and machine learning models for short-term demand forecast of a fashion retail firm with hundreds of shops. Forecasting performances of different methods are compared. Retail clothing sector has an important place among all sectors both in Turkey as well as all over the world. According to the data of the global textile and clothing sector exports, Turkey has become one of the most important countries in this sector with 12 billion USD dollars in exports by 2018. This sector, which includes different functions from planning to production, logistics to merchandising, is a dynamic sector in which rapid changes occur due to impact of fashion and trend. Rapid adaptation to changes in this dynamic sector can contribute to the profitability of companies. At this point, demand forecasting plays an important role for companies to organize their activities and take necessary measures in advance. Demand forecasting affects many points in this sector, from production planning to shop planning. Long-term demand forecast is an important input for many activities for the company, from labor investment to managing financial resources, opening new stores, and determining the collection mix. The most important activities influenced by the short-term demand forecast in this sector that are logistics and merchandising activities. While the unpredictable demand can cause a bottleneck or idle capacity in logistics warehouses. On the merchandising side, less inventory than demand case can cause loss of sales while inventory more than demand can causes to inventory cost in the store and disruption of merchandising operations due to physical space constraints. In this study, demand estimation is performed for 2 different styles of 30 different stores at the daily level. This daily estimate is a requirement for the decision of how many products should be shipped to which store.
-
ÖgeWTP calculation accuracy using stated preference survey data: Comparison between logistic regression and neural network methods(Social Sciences Institute, 2020-07-14)Valuing environmental recreational sites, which is also referred as non-market valuations, is widely used in environmental economics studies. Survey datasets are used to assess the price value of the site to an individual, which is referred as maximum willingness to pay (WTP), in order to understand demand for the sites. WTP calculations are used to decide on recreational site alterations, therefore an accurate WTP calculation is very important on the decision. The most common type for recreational site surveys is stated preference, where respondents are given two or more alternatives to choose one option out of them. Logistic regression is used in binary choice datasets because linear models don't work with binary outputs. Thus, traditional logit models are used most commonly with random utility models for stated preference discrete choice datasets. Neural networks on the other hand are improved logistic regression models, they are combination of logistic regressions with a learning process. Therefore, in order to calculate more accurate willingness to pay estimates, neural network models which are improved logistic regressions, could be used instead of simple traditional logit models. With this research, we wanted to test the superiority of neural networks on traditional logit in terms of willingness to pay estimation accuracy. In order to compare WTP calculation accuracies, we calculated out-of-sample prediction accuracies of the two methods and compared marginal effects and coefficients of covariates. Marginal effects of covariates would acquire us the effect of covariates on the probability of choosing one alternative, therefore they indicate the variable importance on WTP calculations. Coefficients on the other hand are used in WTP calculations because they represent the strength of particular covariate on the site choice. We examined two different articles that use stated preference survey datasets which are conducted for assessing the demand for recreational sites
-
ÖgeA study on education, health and child labor: Evidence from share(Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2020)Bu çalışmada 7 Avrupa ülkesinin (Avusturya, Danimarka, Fransa, İtalya, Hollanda, İsveç, İspanya) verisini kullanarak eğitim, sağlık ve işe başlama yaşı arasındaki ilişkileri inceledik. Bu ülkelerde yapılan zorunlu eğitim yılı reformlarını eğitim yılı için enstrüman değişken olarak kullandık. Tüm regresyonları erkek ve kadınlar için ayrı olacak şekilde koşturduk. Eğitim ve sağlık arasındaki ilişkiyi, bir bireyin kendi bildirdiği sağlık durumu "orta" veya "kötü" ise 1'e, değil ise 0'a eşit olan ikili bağımlı değişkenle iki farklı yaklaşım benimseyerek çalıştık. Araç Değişken Regresyonunun ikinci aşamasında Lineer Olasılık Modeli ile Probit Modelini kullandık. İlk aşama sonuçlarını incelediğimizde zorunlu eğitim yılının, okul devamlılığı üzerinde hem kadınlar hem erkekler için anlamlı etkisinin olduğunu ve değerlerinin yakın olduğunu gözlemledik. İkinci aşama sonuçlarını incelediğimizde, eğitimin sağlık üzerindeki etkisi kadınlarda anlamlı çıkarken, erkeklerde ise sonuçlarımızın hem değer olarak küçük olduğunu hem de anlamlı olmadığını gözlemledik. Eğitimin, çocuk işçilik üzerindeki etkisini çalışmak için, sağlık çalışması ile aynı ilk aşama sonuçlarını kullanan bir Araç Değişken Regresyonu koşturduk. Sonuçlarımızın cinsiyetler açısından sağlık sonuçları ile tam ters olduğunu gözlemledik. Erkekler için eğitimin işe başlamaya yaşı üzerinde anlamlı etkisini gözlemlerken, kadınlarda anlamlı sonuçlara ulaşamadık. Sonuçlarımızın sağlamlığını kontrol etmek için, sağlık çalışmasında kullandığımız ikili değişkene alternatif bir tanım kullanırken, her iki çalışma için de regresyonlarımızı reformdan ilk etkilenen yaş grubu etrafında farklı büyüklükte pencerelerde koşturduk. Özellikle sağlık üzerine olan sonuçlarımızın sağlam olduğunu gözlemlerken, reformdan ilk etkilenen yaş grubu etrafında etkilerin değerinin ve anlamlılığının arttığını gözlemledik. Son olarak sonuçlarımızın arkasında yatması muhtemel olan mekanizmaları tartıştık ve bu çalışmamızın nasıl genişletilebileceğini ele aldık.
-
ÖgeThe impacts of policy interest rate changes on financial markets in Turkey(Social Sciences Institute, 2020-07-16)Parasal aktarım mekanizması, makroekonomideki önemli konulardan birisidir. Parasal aktarım mekanizması, para politikası kararlarının toplam çıktı, istihdam ve enflasyon gibi ekonomik değişkenleri nasıl etkilediğini açıklamaktadır. Özellikle gelişmiş ülkeler için bu konuda birçok çalışma mevcuttur. Türkiye ekonomisine bakıldığında, küçük ve açık bir ekonomiye sahip olan Türkiye'nin 2001 yılı finansal krizinden beri yapısal dönüşüm sürecinde olduğu görülmektedir. Parasal aktarım mekanizması da bu dönüşüm sürecinden etkilendiğinden, Türkiye ekonomisi için parasal aktarım mekanizmasının mali piyasalar üzerindeki etkisini analiz etmek önem arz etmektedir. Bu tezdeki ampirik çalışma, Sıradan En Küçük Kareler yöntemi kullanılarak STATA programında yapılmıştır. Sıradan En Küçük Kareler yöntemini kullanmamın nedeni politika faizlerinin belirli zaman aralığında açıklanmamasıdır. Başka bir deyişle, politika faizi kararları aylık gibi belirli bir periyotta sınıflandırılamamaktadır. Bu durum, veri setinde kesikli değişkenlerin olmasına ve sürekliliğin gerçekleşmemesine neden olmaktadır. Sonuç olarak bu konu Sıradan En Küçük Kareler yöntemi uygulanarak çalışılmıştır. Faiz kanalı, parasal aktarım mekanizmasında kullanılan en önemli araçlardan birisi olduğu için bu tezdeki bağımsız değişkenler politika faiz oranları olarak belirlenmiştir. Bu kapsamda bağımsız değişken olarak gecelik faiz oranları kullanılmıştır. Diğer taraftan bağımlı değişkenler ise hazine bonoları getirileri ile döviz kurlarıdır. Çünkü politika faizleri sadece ticari bankalara uygulanmaktadır ve ekonomiyi mali piyasalar üzerinden dolaylı olarak etkilemektedir. 6, 12, 24 ay vadeli hazine bonoları getirileri ile Türk Lirası karşısında Amerikan Doları ile Avro değerleri bağımlı değişkenler olarak kullanılmıştır.
-
ÖgeThe Impacts Of Foreign Direct Investments On Economic Growth In Turkey: 1980-2015(Institute of Social Sciences, 2016-01-01)Foreign direct investments in Turkey have expanded rapidly following the liberalization programme initiated in the early 1980s. Turkey has accomplished a record level in terms of its performance to attract foreign direct investments (FDI) in post-2000 era. Inflow of foreign currency, increasing capital stock, generating employment and transfer of technology are among the benefits of FDI to the host country. And the contribution of FDI to the host country’s economy through realizing production is the most significant impact of the FDI to the recipient country. The study aims to explore the impacts of the foreign direct investments on economic growth during the years 1980 to 2015 using time series analysis. The annual data of the gross domestic product (GDP), foreign direct investment (FDI) inflows, direct investments, and foreign trade announced by TURKSTAT, CBRT and Ministry of Development were employed in the study. According to the results of the analysis, there is a positive long-run relationship between economic growth and other variables. The Augmented Dickey Fuller unit root test results suggest that the variables are non-stationary at levels, but become stationary in the first differences. Through the Johansen Co-integration test, the relationship between the variables have been explored and it has been found that there is long-run relationship between GDP and other variables, and the effect is statistically significant. Also, finding of Granger causality states that there is a bidirectional causality between FDI and GDP. The results of this study imply that a positive change in the level of foreign direct investments is likely to increase the production of goods and services in Turkey.
- 1 (current)
- 2
- 3
- 4
- 5