Geri Dön

Türkiye'de otomobil sahipliğinin modellenmesi

Modelling of car ownership in Turkey

  1. Tez No: 100789
  2. Yazar: KEMAL SELÇUK ÖĞÜT
  3. Danışmanlar: PROF.DR. HALUK GERÇEK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2000
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 258

Özet

TÜRKİYE'DE OTOMOBİL SAHİPLİĞİNİN MODELLENMESI ÖZET Otomobil insanların asam tarzında çeşitli değişikliklere yol açmaktadır. Bunlar; aile düzeni, ev-iş yaşamı, aile modeli, külterel ve sosyal faaliyetler olarak sıralanabilir. Gelişmiş ülkelerin ekonomilerinde otomobil, çeşitli alanlarda önemli roller oynamaktadır. Bu alanlar : - Otomobil üretimi, otomotiv yan sanayi, üretim için gerekil hammadde sanayi. - Akaryakıt satışları, bakım onarım hizmetleri, sigorta, kullanılan maddelerin geri dönüşümü. - Yolların bakım ve onarımı. - İlkyardım ve sağlık hizmetleri. Otomobil sahipliği, kişi başına, yetişkin başına ya da aile başına düşen otomobil sayısı olarak tanımlanabilir. Bu duruma ulasal ve uluslararası karşılaştırmalarda dikkat edilmelidir. Basit ve alışılmış olan yaklaşım, otomobil sahipliğinin 1000 kişi başına düşen otomobil sayısını göstermesidir. Otomobil sahipliği ve kullanımı olgusunu anlayabilmek için zaman içindeki gelişimin incelenmesi gereklidir. Kesit analiz çalışması da otomobil sahipliğini etkileyen sosyo ekonomik ve diğer unsurların değerlendirilmesinde yararlıdır. Otomobil sahipliği öngörüleri geleneksel ve yeni planlama çalışmalaında önemli bir rol oynar. Bir kentte ya da bir ülkede otomobil sahipliği düzeyi, yollara, park yerlerine olan ulaşım istemini gösterir. Otomobil yolculuklanndaki artış trafik tıkanıklıklarına neden olmakta, bu durum ise yeni yolların yapımı ve toplu taşıma sistemlerinde gelişmeleri zorunlu kılmaktadır. Tarihsel süreç içinde geliştirilen ilk öngörü modelleri, geçmişteki ekonomik büyümenin gelecekte aynı şekilde süreceği yaklaşımı ile araç filosunun öngörülmesi esasına dayanmaktadır. Bu modellerde geçmişteki eğilimlere dayanarak basit çıkarımlar yapılmaktadır. 1960'lardan sonra otomobil sahipliğini etkileyen değişkenleri bünyesinde bulunduran ve uzun dönemde otomobil sahipliği doygunluk düzeyini içeren modeller geliştirilmeye başlanmıştır. XVUBu açıklayıcı ya da öngörü modelleri, değişkenlerin (kesit analizi ve çoğunlukla zaman serileri) otomobil sahipliğine etkilerini belirleyebilmek için çeşitli istatistik yöntemlere dayanmaktadır. Otomobil sahipliği eğiliminin S eğrisi şeklinde olduğu bilenen bir gerçektir. Bugün için kullanılan bazı modeller bu yapıdadır. Otomobil sahipliğini etkileyen değişkenler bellidir. Ancak bu değişkenler arasındaki içsel bağımlılıktan dolayı bu değişkenlerin otomobil sahipliğine etkilerini tam olarak belirlemek zordur. Otomobil pahalı bir mal olduğu için otomobil sahipliğim etkileyen en önemli değişken gelir düzeyidir. Bu değişken dışında otomobil sahipliğine etki eden değişkenler de bulunmaktadır. Örneğin mesleki konum, aile reisinin yaşı, aile büyüklüğü oturulan bölge, toplu taşıma olanakları gibi değişkenler otomobil sahipliğini etkilemektedir. Ancak bu değişkenler arasında güçlü içsel bağımlılıklar vardır. Bu çalışmada ilk olarak otomobil sahipliği modellerinin tarihsel gelişimi incelenmiştir. Otomobil sahipliğine yönelik ilk model çalışmaları 1960'ların sonlarında İngiltere'de başlamıştır. Tez kapsamında çeşitli ülkelerde farklı zamanlarda kullanılan S eğrisi ve regresyon modelleri incelenmiştir. Kaynaklarda otomobil sahipliği ile yakın ilişkisi olan otomobil kullanımı da araştırılmıştır. Ulaştırma bağlamında otomobil kullanımı otomobil sahipliğinden daha önemli olsa da modellenmesi çok daha zordur. Otomobil kullanımı modellerinden kullanılabilecek ayrık veriler ancak gelişmiş ülkelerde mevcuttur. Üçüncü bölümde, otomobil sahipliği modellemesinden önce Türkiye'deki otomotiv sektörünün dünü ve bugünü incelenmiştir. Türkiye'de otomobil sahipliği modellemesinde kullanılabilecek ayrık veriler bulunmamaktadır. Bu nedenle modellerde toplulaştırılmış veriler kullanılmıştır. Toplulaştırma üç açıdan yapılmıştır: 1. Kullanıcı geliri açısından. 2. Coğrafik (bölgesel) açıdan. 3. Otomobil fiyatı açısından. Çalışmada tüm kullanıcıların geliri kişi başına gayri safi milli hasıla (KBGSMH) değeri ile verilmiştir. Kullanıcı geliri kişiden kişiye değiştiği için KBGSMH tam olarak kullanıcı gelirini yansıtmamaktadır. Öte yandan kullanıcı geliri için ayrıntılı verilerin olmaması ve KBGSHM'nın belli bir düzeyi yansıtması yüzünden bu değişken kullana geliri olarak kullanılmıştır. Çalışma alanları (Türkiye ve İstanbul) bir bütün olarak ele alınmıştır. Bunun nedeni bölgesel bazda verilerin olmayışı ve bölge sınırlarım belirlemedeki zorluktur. Türkiye için bir bölgeleme çalışması yapıldıysa da başarılı olamamıştır. Otomobil sahipliğinde önemli bir değişken olan otomobil fiyatı, veri eksikliğinden dolayı yalnızca yerli üretilen otomobiller için yıllık ortalama fiyat ile verilmiştir. xvuıTürkiye'de otomobil sahipliğinim modellenmesi için 3 tip S eğrisi (lojistik, üssel büyüme ve Gompertz eğrileri), kesit analizi ve çok değişkenli regresyon modelleri geliştirilmiştir. S eğrisi modellerinde“zaman”,“KBGSMH”ve“KBGSMH/ortalama otomobil fiyatı”değişkenleri kullanılmıştır. Kesit analizi modelleri“KBGSYİH”“nüfus yoğunluğu”ve“kentleşme oram”değişkenleri ile oluşturulmuştur. Çok değişkenli regresyon modellerinde otomobil sahipliğine etki eden tüm değişkenlerin model bünyesinde yer alması düşünülmüştür. Türkiye'deki otomobil sahipliği modelleri için, 1970-1998, İstanbul'daki otomobil sahipliği modelleri için 1980-1998 yıllan arasındaki veriler kullanılmıştır. Otomobil sahipliği öngörüleri yapabilmek için GSMH için üç farklı gelişim“Durum”u geliştirilmiştir. Geliştirilen tüm modellerde öngörüler 2000-2025 yıllan arasında yapılmıştır. Türkiye için kullanılan model yaklaşımı İstanbul için de yapılmıştır. Son bölümde, geliştirlen modeller karşılaştınlmış, 2025 yılı öngörüleri değerlendirilmiş ve daha isabetli öngörüler yapabilmek için aynk verilerin önemi belirtilmiştir. xıx

Özet (Çeviri)

fes MODELLING OF CAR OWNERSHIP IN TURKEY SUMMARY Automobile has played a part in changing lifestyles : family organisation, commuting patterns, linking home and working life, patterns of family, cultural and recreational activities. The car plays a very important role in the economies of the industrialised countries impinging on a whole range of activities : - Automobile construction, sub-contracting, upstream activities connected with the supply of raw materials and machine tools in countries with a highly developed automobile industry. - Sale of fuels; car distribution, maintenance and repair; insurance, scrapping and recycling of useable materials. - Construction, maintenance and management of road networks. - Hospitals and medical services. Car ownership can be expressed per person, per adult or per household and this must be taken into account when making intra- or inter-country comparisons. One simple and traditional way of assessing the general trend and level of car ownership is to take the number of cars per thousand of population. In order to understand car ownership and use and associated phenomena, it is useful to look at the past development on the basis of time series data. Analysis of cross- sectional data also reveals the major relevant socio-economic and other factors. Car ownership forecasting plays an important role in both traditional and innovates planning. It is often recognised that the level of car ownership in a city or in a country is one of the key factors influencing the level of demand for transport facilities including roads, junctions and parking spaces. An increase in car travel contributes more to congestion, and hence to demand for additional roadspace, than the same increase in demand for public transport. The early forecasting models were designed merely to give a reasonable idea of future fleet trends on an assumption of continuing economic growth. They were often simple extrapolations of past trends. However, from 1960 on, model-builders attempted to elucidate the role of the different variables involved with a view to explaining anticipated long-term trends in car ownership (saturation levels) and the form of the corresponding development curve in the light of rising incomes. XXThe explanatory or forecasting models are based on both types of statistics (detailed cross-sectional data and more general time series data) in order to facilitate a better understanding of the respective roles of the various explanatory variables. It is well known that car ownership trends have the appearance of S curve function and some forecasting models are still based on this form. The factors affecting car ownership would seem quite clear and evident but the true relationships do not always emerge because of the correlations between the variables. Since the passenger car is a relatively expensive commodity the major factor affecting car ownership is income level. There are also other factors but it is often difficult to measure them directly because of the correlation between the variables or their trends. If car ownership is classified according to eg. household income, occupational status, age of head of household, household size, place of residence, and standard of public transport, these characteristics are clearly correlated. In this study first, historical development of car ownership models are listed. First studies about car ownership were started in England in late 1960s'. Different S curve and multi regression models for developed and developing countries are examined. In the literature study, car use which is very related with car ownership is searched. Car use is more important for transport studies but its procedure is more complex than car ownership models. As car use requires disaggregate data, all studies examined are from developed countries. In the third section, before calibrating car ownership models, historical development and current situation of automotive sector in Turkey are examined. In Turkey, there are no disaggregate data which can be used for car ownership modelling. Therefore aggregated data are used for all models. Aggregation can be made from three point of view : 1. User income point of view. 2. Geometrical (zonal) point of view. 3. Automobile cost point of view. Incomes of all users in the study area are expressed as the average GNP per capita. As the income is different for each user, average of GNP per capita does not represent the real income of each user. On the other hand, there is no data available for each user's income and average GNP per capita is assumed to give an idea of the level of income. The study areas (Turkey and Istanbul) are assumed as a whole. The reason of this assumption is the lack of zonal data and the difficulty of defining the boundary of zones. A zoning study in Turkey for car ownership modelling is tried, but results are not satisfactory. Because of the absence of data, car cost which is an important variable for car ownership, is expressed with a single average value calculated from domestic product car price. XXITo calibrate a model for car ownership in Turkey, 3 types of S curve (logistic, power growth and Gompertz), cross-section and multi regression models are developed. In the S curve models,“time”,“GNP per capita”and“GNP per capita/average cost of car”are used as variables. In cross section models,“GDP per capita”,“population density”and“urbanisation rate”are used as explanatory variables. In multi regression models and all variables that can effect car ownership are used. The data between 1970 and 1998 are used to calibrate car ownership models in Turkey. For Istanbul, the period of database for modelling is 1980-1998. In order to make forecasts, three scenarios which involve different growth rates of GNP are developed. For all calibrated models forecasts are made for a period of 2000-2025. The same car ownership modelling procedure is used for Istanbul. In the last section, calibrated models are compared and forecasts for 202S are discussed. The need for disaggregated data is noted to make more powerful forecasts. xxu

Benzer Tezler

  1. Tez No

    765594

    Novel data partitioning and scheduling schemes for dynamic federated vehicular cloud

    Dinamik federe araç bulutu için yeni bir görev yükü paylaşımı ve iş planlaması şemaları

    WISEBORN MANFE DANQUAH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DENİZ TURGAY ALTILAR

  2. Tez No

    363845

    Kocaeli'de otomobil sahipliğinin lojit model ile incelenmesi

    Analysis of logit model of car ownership in Kocaeli

    ESRA ÖZATMACA ERDEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN ONUR TEZCAN

  3. Tez No

    864151

    Kentsel doku ile otomobil bağımlılığı ilişkisinin sürdürülebilir ulaşım açısından değerlendirilmesi

    Evaluation of the relationship between urban pattern and car dependency in terms of sustainable urban mobility

    KÜBRA KALOŞ ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN SERDAR KAYA

  4. Tez No

    738380

    Analysis of e-bike charging station locations: Case of Kadıköy, Istanbul

    E-bisiklet şarj istasyonu konumlarının analizi: Kadıköy, İstanbul örneği

    SERRA GARİPAĞAOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİLMİ BERK ÇELİKOĞLU

  5. Tez No

    310696

    İstanbul'da ?Çocuk dostu kent? için açık alanların planlama, tasarım ve yönetim ilkelerinin oluşturulması

    Establishing principles of planning, design and management of open spaces for a ?Child friendly city? in Istanbul

    OKŞAN TANDOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Peyzaj Mimarlığıİstanbul Teknik Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİLGÜN ERGUN

Geri Dön