Türkiye binek otomobili satış tahmini araştırması
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 14558
- Danışmanlar: PROF.DR. KEMAL KURTULUŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1991
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
66 Kısmi belirlilik katsayılarına (r ) göre O.BO değeriyle satışlardaki değişmeleri en iyi açıklayanıideğiş- ken K.T.K Yoludur. Bu sırasıyla Nüfus, K.Y.K.Yo ve KBGSMH değişkenleri izlemektedir. 2 Denklemimizin belirlilik katsayısı R = 0.94 olarak bulunmuştur. (Bkz. Tablo 4.15) Yani yıllık satışlardaki değişmelerin %94 ' ü denklemimiz tarafından açıklanmaktadır. Açıklanamayan %6'lık kısım ise denklemimizde yeralan değiş kenler dışındaki etkenlerden kaynaklanmaktadır. Denklemimizin korelasyon katsayısı (R) D. 97 (Bkz. Tablo 4.15) F testiyle teşt edilmiştir. F hesaplama değeri 6B.6B1 olarak bulunmuştur (Bkz. Tablo 4.15). F tablo değeri 0,05 önem derecesi ve (4,19) serbestlik derecesine göre 2.90 olarak bulunmuştur (Bkz. Ek Tablo 4.2). Bu durumda; 6B.6B1> 2.90 olduğundan denklemin korelasyon katsayı sı (0) dan önemli derecede farklıdır. Korelasyon katsayısını daha çok modelin uygunluğunu ölçmede kullandığımıza göre modelin uygunluğu ortaya çıkar. Araştırmamız da denkleme girmeyen değişkenlerin kıs mi korelasyon katsayılarının hesaplanan F değerleri, tablo F değerinden küçük olmaları nedeniyle denkleme girmemeleri yerindedir. Modelimizin uygun çıkmasından sonra modelimiz 1967-1990 yılı verileri kullanılarak geçmiş yıllara ait tahminler yapılmıştır. Tablo 4.16'da hesaplanan satış tahmin değerleriyle, gerçekleşmiş değerler birlikte veril miştir. Yine gerçekleşmiş değerlerle tahmin değerleri arasındaki farklarda tablo da belirtilmiştir. (Bkz. Tablo 4.16)67 Farkların standardize edilmiş değerleri grafik halinde verilmiştir (Bkz. Şekil 4.3.) Tahminin standart standart Hatası 13181.59 olarak hesaplanmıştır. (Bkz. Tablo 4.15) ve tahmin değerlerinde D. 05 önem derecesine göre; +- 1.96*1 31 B2.59= +25838 adetlik bir sapma sözkonusu olacaktır. Modelimize göre tahmin değerlerimizin alt ve üst sınırları dikkate alındığında 1990 yılı dışında tahmin sonuçları isabet kaydetmektedir. Ancak tahminin standart hatası tahmin değerlerine göre yüksektir. 1990 yılı için ise modelimizin uygun sonuçlar vermediği görülmektedir. 0.01 önem derecesine göre 1990 yılı satış tahmininin alt ve üst değerelri şöyle olacaktır; 187035.290+ 2. 58 (131B2.59) 153D23 ;2221.046 Bu durumda da 1990 yılı satışları 222494 adetle alt ve üst sanırlar dışında kalmaktadır. Modelimizde kısmi regresyon katsayılarının işaretleri incelenirse K.T.K.Yo değişkeninin işaretinin (-) Dİduğu görülmektedir. Normal beklenti, karayolları uzunluklarının artması durumunda otomobil satışlarınmda artacağı yolun dadır. Burada bu değişken için katsayının (-) çıkması Mul- ticolline arity ' den kaynaklanan hatayı anımsatmaktadır. Çoklu regresyon analizi varsayılarından birinin ba ğımsız değişkenlerin birbirindpn bağımsız olduğu varsayı mıdır. Bu varsayımın gerçekleşip gerçekleşmediğinin belirlen- meside gerekmektedir. Araştırmamızda bu varsayımı,85 6B o ? c-4 M « * * * * * * * * * o * *.a O -* « t*~.C4r-i-o\ntOv-tPicDr-t\ri*r*-iO>-*oco*OT-i l«Tt1,)coiJ“5o*r^ooOT',l*”^'fiiTC-J(s>o*otoo«-r-4T-''^ico n.oO^ & or :?) r< o.o (S >w^*ı\foONO'>oHfi)0^o>oo3'^^,wrjOrtrj cû'«r'T-«rrx©^c»)»-“o©*rQ©ınınr4covO'»oGOcoifî uıotı”îCNCKp)'or^coT-i',5rraift^r,rooco>o,»TsfJrvn >oof)iıTl'o,o c-4 w o m ut c-4 oOv|>.t^^“Osr^iniNotr>C4CO«0 Is» On CO CO Irt O 0^ UT Is» -«T Is- C-4 *4”os o» in rv pg T-ı r^ ı^ iı*ı *o c-4 ^'4 oo t*J ^r ro in ^ *o os ut © -*r -«r oo © o» © -«r c-4 c-4 *-..*“?-« c-4 t n on pn c-4 t-\ CT If) »O IV 00 S3 -O UT C0 C-4 CT «T *0 «O 00 © n ^~ı C-4 tH ıH ı-l C-4 M ^S^0I^^4£?^”u",^,«N'S0os0'-«c^co'ruT>orvooo«.© «o-^NOı^rN.ı^r^ı^r^^rv^r^oomeomcûMCDmmfEo;69 multicollinearity ve faktör analizleri yardımıyla araştırdık, 4.6.3.1. Faktör Analizi Yöntemiyle Bağımsız Değişken lerin Birbirleriyle Olan İlişkilerinin (Multicollinearity) Araştırılması (58), Faktör analizi, verilerin daha anlamlı ve özet ola rak sunulmasına sağlayan çok değişkenli istitiksel analiz türüdür. Değişkenler arasındaki bağmlılığın kökenini araş tırır. Analizin ilk aşamasında satır ve sütunlar 9 değiş kenden oluşan ve.ı her elemanı ilgili sütundaki bağımsız değişkenle o satırdaki bağımsız değişken arasındaki korelas yonu gösteren (9x9) luk bir korelasyon matrisi oluşturul muştur. Bu matriste mutlak değeri büyük korelasyona sahip değişken çifti, mutlak değeri daha küçük olan değişken çif tine göre daha fazla birbirlerini temsil edeceklerdir. Ancak (9x9) luk bir matrisle kesim değerlendirme yapmak güç olacağından faktör analizi yardımıyla değişkenlerin azaltılması yoluna gidilmiştir. Matrisimiz asal bileşenler yöntemiyle analiz edi lerek 9 değişkenden 2 faktör elde edilmitir. 2 faktörün sütunları 9 değişkeninse satırları oluşturduğu bir matris elde edilmiştir. Elemanları herbir değişkenle her bir fak tör arasındaki korelasyonu gösteren bu matrisin daha kolay yorumlanması için varimax rotasyonuna tabi tutulmuştur. Faktör analizi sonucu bulunan katsayılar tablo da veril miştir (Bkz. Tablo 4.17). 1. Faktör incelenirse T. K. Yolu, K.T.K.Yd., Nüfus KBG5MH, K. Konut,. Konut, Benzin değişkenlerinin yüksek ve birbirine yakın faktör değerlerine sahip olduğu görülmek tedir. Dolayısıyla bu 7 adet değişkenden en yüksek faktör katsayılarına sahip olanlardan birinin analizde kullanılması
Özet (Çeviri)
62 İkinci denemede, birinci kademede dankleme girmeyen değişkenler arasından kısmi belirlilik katsayısı (r ) en yük sek alan Benzin değişkeni analize girmiştir. Analize giren değişkenlerin kısmi korelasyon katsayı ları F testi sonucu anlamlı bulunmuşsa denklemde kalmış ve sonraki aşamalara yeni değişkenlerin ilavesi için geçilmiştir. Analize giren değişken satışlar üzerinde önemli bir etkiye sahip değilse analizden çıkarılarak sonraki kademelere geçil miştir. Bu şekilde yapılan analiz sonucu elde edilen veriler Tabla 4.14'de verilmiştir. Anava tablosu ise Tablo 4.15'de verilmiştir. (Bkz. 4.14 ve 4.15 ). Analiz sonucu Tablo 4.14'e göre denklemimiz şöyle olacaktır; S =-835521,66 + 33“99k + 29.23N - 16. 60K. T.h*. Yo + 16.39 K.y.K.Y Burada; K: Kişi başına Gayrı Safi Milli Hasıla İM: Nüfus (Nüfus değerleri tablo 4.13'de de görülece ği gibi 000 atılarak verildiğinden denkleme de aynı şekilde gireceği hatırlanmalıdır)., KuT.K.Yo : Bir yıl Kaydırılmış Toplam Karayolu K.T.K.Yo : Bir yıl Kaydırılmış yeni Karayolu ' dur.H H K3 :0 ?a.a to 1 H m ».no cm at o T-»bl UI «s o r 4 t-< r-4 r-j sooo>or-ioo) rj oo ^o w ^ cm co is. «r vo «*? ro *-< ct uı uı o o *r o ro so rs uı ro uı o uı es o o uı HnonorjOH'OoNco'Oo'OoMTCOHiiTo'ro cj -» in rs co ts o r-4 co m in ıs. th h r-ı,_ı T-ı r-4 r-J r-4 cm r-4 r-4 r-4 co co co co co co o oo >o r-4 oo *o o» co ^C00ûC0oC0oOt0,l”UlC0C0OC0fSC4'**OO«rlıl c 4 vo r 4 ~o r-4 co th üi >o f o co o o uı o coocoor-4 0»-ı>ocois-oo'Oo,oocO'*rcoTHiiio,*“oo ?^r o r% es o ^ c-4 co uı ^ oo -^ sr uı rs oo on o r-4 co uı ı»o rv o»- h w h h r 4 c-4 r-4 r-4 r-4 cm r-4 co co co co co co t 00 w VO H +> EH t* 3$ es cn r-4 f^ r-4 co tm co o ı^- r-4 o» ^ oo o o^ »o oo fs. o os co o r-4 oooOH(Sooo»ocoo*ûojcor-jPip)r4-'H h^hhh th t-i t-i th cj r-4 r-4 r-4 r-4 « h ^ n r-4 O ül C-4 ^ uı r-4 C-4 ^ 00 Ul 03 o o oo o uico-«rr-4T-.|ı!*-« r-4 r-4 co »-« ->o o* o.0OCDC0TMO'oo cocococococouw^^Ju>OK'r-.oo,o.>o^NOKCOoolı^oOKlılls',Tfs.r.4?^? oo o* ıs. ro o» ok in rs r-4 ^ rv.-. üi *o r-4 r-4 oo co 4.3B Nüfus ”F“ ”54.629>4.38 K.T.K.Yolu» F“ ”74.75B>4.3B K.Y.K.Yolu“ F ”“ 7.527>4.3B olduğundan bu dört değişkende (o) dan önemli derecede fark lı olacaktır. Bütün değişkenlerde bir birimlik bir değişme ger çekleşmesi durumunda tüm satışlarda gerçekleşmesi beklenen değif me; 33.99+29.23 - 1 B, 60+ 1 6. 39 = 61. 01 adet olacaktır. Regresyon katsayıları için kısmi regresyon katsayısı Hataları KBGSMH için (b) 13. 4B Nüfus ”(c) 3.95 K.T.K.Yo“ (d) 2.15 K.Y.K.Yo ”(e) 5.97 olarak bulu.nmuştur (Bkz. Tablo 4.14) 0,05 güven derecesine göre regresyon katsayılarışöyle olacaktır. 33.99 - (1.96)(13.48)
Benzer Tezler
- Türkiye'de otomobil talebi panel data analizi
Automobile demand in Turkey a panel data analysis
ÇAĞRI GÜRTAN
- Türkiye'de petrol bazlı yakıt fiyatlarının motor hacimlerine göre binek araç talebine etkisi: Panel veri yaklaşımı
The effect of oil prices on automobile sales on account of engine volumes in Turkey
SEVGİ İŞBİLİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
EkonometriAkdeniz ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT KARAÖZ
- Otomobil sektöründe basın ilanlarının stratejik kullanımı ve sektörel dergi analizi
The strategic usage of print advertisements and the analysis of sectoral magazines in the car industry
YUSUF ÇAĞLAR GÖZÜAÇIK
- Türk otomotiv sektöründe otomobil modeli etkinliklerinin veri zarflama analizi ile ölçülmesi
Measurement efficiency of automobile models in Turkish automotive industry with data envelopment analysis
ERGÜL TOĞRUL
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İşletmeHacettepe Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KAZIM BARIŞ ATICI
- Otomobil satışı yapan alışveriş sitelerinin bulanık çok kriterli karar verme yöntemleri kullanılarak E-S-QUAL'e dayalı değerlendirilmesi
Evaluation of automobile shopping sites based on E-S-QUAl using fuzzy multi-criteria decision making methods
SEDA KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERMİN ELEVLİ