Ülkelerin alternatif risk ölçüm yöntemlerinin karşılaştırmalı analizi
A comparative analysis of the alternative risk measurement methods of countries
- Tez No: 332478
- Danışmanlar: PROF. DR. NİHAT BOZDAĞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, İstatistik, Econometrics, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 231
Özet
Ülke riski, gelişmekte olan ülkelerin dış borçlanmalarının hızlı bir şekilde artması sonucunda, kamu ve özel sektör yöneticilerinin uluslararası finansal işlemlerde kaygılandıkları en temel konu haline gelmiştir. Bu nedenle son yirmi yılda ülke riski analizinin bileşenlerinin belirlenmesi amacıyla birçok çalışma yapılmıştır. Karar vericilerin daha önce olmadığı kadar çok ekonomik ve politik risk tahminleriyle ilgilenmesi, ülke riski derecelendirme kuruluşlarının sayısında büyük oranda artış yaşanmasını sağlamıştır. Bu kuruluşların yaptığı derecelendirmeler, ülkelerin finansal yükümlülüklerini yerine getirip getirememe becerilerinin ve isteklerinin bir ölçüsü olmasına karşın, bu derecelendirmelerin geçerlilik ve doğrulukları tartışmaya açıktır. Ayrıca bu kuruluşların, siyasi görüş içerdiği düşünülen kararları da eleştirilmelerine yol açmaktadır. Bunlara ilaveten, derecelendirme kuruluşları bazı ülkeleri olduğundan daha iyi, bazı ülkeleri ise olduğundan daha kötü derecelendirdikleri için suçlamaktadır. Bütün bu sebeplerden bu çalışma nispeten daha yeni bir teknik olan melez sinir ağlarının ülke riski tahminindeki başarısını incelemeyi amaçlamaktadır. Melez sinir ağlarının daha başarılı sonuçlar verdiğinin ortaya konabilmesi adına geleneksel sinir ağları ve diskriminant analizi ile karşılaştırılmaktadır. Bu karşılaştırma doksan ülke ile ekonomik, finansal ve politik başlık altında toplanan yirmi beş değişkeni temel almıştır. Sonuçlar, melez sinir ağlarının ülke riski analizinde daha hatasız bir araç olarak kullanılabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
As a result of the rapid growth of the international debt of developing countries, country risk has become an important topic for the official institutions and private market operators involved in international financial operations. In the last two decades a great number of studies are presented in specifying the determinants of country risk analysis. Also managers are more concerned than ever about forecasting potential economic and political risks. Accordingly, the number of country risk ratings agencies has increased substantially. Although these agencies produce country risk ratings as measures of the ability and willingness of country to service their financial obligations, the relevance and accuracy of the various agency risk ratings arre open to questions. These agencies have also been criticized for their judgment, which has decided on political views. Furthermore, many people blame the way that credit agencies actually arrive at ratings for countries, for they make many countries appear stronger than they actually were or weaker than they actually were. For these reasons, this study examines the ability of relatively new technique, hybrid ANN?s, to predict country risk rating. Also, hybrid model is compared with conventional ANN and discriminant analysis in order to putforward the merits of hybrid ANN that are responsible for the higher level of performance. The comparison is based on ninety countries and twenty five variables, which are economic, financial and political. Results demonstrate that hybrid neural network may be an accurate tool for country risk analysis.
Benzer Tezler
- Raylı sistem kazalarının analizi için bayes ağı tabanlı bir yaklaşım
A bayesian network-based approach for analyzing railway accidents
DERYA CEPHE
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUT ASAN
- Unveiling the performance of pre-processing approaches in machine learning based flood susceptibility mapping
Makine öğrenmesi tabanlı sel duyarlılık haritalamasında ön işleme yöntemlerinin performansının açıklanması
NİHAL GÜLCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER EKMEKCİOĞLU
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Meme kanserinin erken tespiti için radar tabanlı mikrodalga görüntüleme sistemi tasarlanması ve gerçekleştirilmesi
Design and realizing of a radar based microwave imaging system for early detection of breast cancer
HÜSEYİN ÖZMEN
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED BAHADDİN KURT
- Partnering: Applicability in the Turkish construction sector
'Partnering' kavramının Türk inşaat sektöründe uygulanabilirliği
SEVDA BAYRAMOĞLU