Geri Dön

Coğrafi bilgi sistemi tabanlı ekonomik ve finansal risk analizi: Avrupa ve Orta Asya örneği

Geographical information system based economic and financial risk analysis: The Case of Europe and Central Asia

PDF İndir

  1. Tez No: 683668
  2. Yazar: YUSUF KALKAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ALPER VELİ ÇAM
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Maliye, Business Administration, Finance
  6. Anahtar Kelimeler: Avrupa ülkeleri, Coğrafi bilgi sistemleri, Ekonomik risk, Finansal risk, Orta Asya ülkeleri, Regresyon, Risk, Risk analizi, European countries, Geographical information systems, Economic risk, Financial risk, Central Asia countries, Regression, Risk, Risk analysis
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gümüşhane Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Çalışmanın amacı; ICRG rating kuruluşunun belirlediği ekonomik ve finansal riski oluşturan her bir faktörü farklı bir sınıflandırma tekniği kullanarak risk sınıflandırması yapmak ve bu sınıflandırmaya göre ülkerin tematik haritalarını oluşturarak karşılaştırmaktır. Diğer amaç ise ICRG rating kuruluşunun belirlediği ekonomik ve finansal risk faktörlerine göre ülkelerin, Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) analiz tekniklerinden biri olan coğrafi ağırlıklı regresyon yöntemini kullanarak dinamik ve görsel sonuçlar ortaya koyacak şekilde ekonomik ve finansal risk haritalarını oluşturmaktır. Bu amaç doğrultusunda International Country Risk Guide (ICRG) derecelendirme kuruluşunun ülke riski modeline göre ülke riski kategorilerinden ekonomik ve finansal riskin içinde yer alan 10 faktör kullanılmıştır. Ekonomik riski belirleyen faktörler; kişi başına düşen GSYİH, reel GSYİH artışı, enflasyon oranı, GSYİH'nın % olarak bütçe dengesi, GSYİH'nın % olarak cari hesap değişkenleri kullanılmıştır. Finansal riski belirleyen faktörlerde ise GSYİH'nın % olarak dış borç, mal ve hizmet ihracatının % olarak dış borç, mal ve hizmet ihracatının % olarak cari hesap, ithalat yapıldığı aylarda net uluslararası likidite, döviz kuru istikrarı değişkenleri kullanılmıştır. Çalışmada 2018 ve 2019 yıllarını kapsayacak şekilde Avrupa ve Orta Asya'daki 48 ülke belirlenmiştir. Çalışmada bu parametreler kullanılarak Avrupa ve Orta Asya'daki 48 ülkenin 2018 ve 2019 yılları için ekonomik ve finansal risk haritaları, coğrafi ağırlıklı regresyon (CAR) analizi ile oluşturulmuştur. CAR analizi için ArcGIS 10.8 programından yararlanılmıştır. Araştırma kapsamında yer alan değişkenler CAR analizi yapılmadan önce mekansal otokorelasyonun temel ölçümü olarak Moran's Indeks analizi yapılmış ve ekonomik ve finansal risk bağımlı değişkenlerinin p-değerleri 0,05 anlamlılık düzeyinden küçük olması nedeniyle istatiksel açıdan anlamlı ve pozitif otokorelasyona yani mekansal bağımlılığa sahip olduğu görülmüştür. Ayrıca kurulan modellerin performansını gösteren düzeltilmiş R2 değerlerinin hem 2018 hem de 2019 yıllarında 0,999 olduğu ve bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkenleri %99,9 gibi yüksek bir oranda açıkladığı tespit edilmiştir. CAR analizi sonuçlarına göre incelenen ülkelerin risk düzeyi beş sınıfa (çok yüksek risk, yüksek risk, orta düzey risk, düşük risk ve çok düşük risk) ayrılmış ve CAR analizi sonucunda elde edilen ekonomik ve finansal risk puanalarının tahmini (predicted) değerlerine göre risk haritaları oluşturularak daha dinamik, anlamlı ve görsel sonuçlar ortaya konmuştur. Çalışmada elde edilen CAR analizi sonuçlarının ekonomi ve finans alanında CBS tabanlı uygulamaların kullanılabileceği görülmüş ve bu doğrultuda ülkelerin ekonomik ve finansal riskini belirlemede literatüre disiplinler arası yeni bir bakış açısı kazandırılmıştır.

Özet (Çeviri)

The aim of the study; It is to classify each factor that constitutes the economic and financial risk determined by the ICRG rating agency by using a different classification technique and to compare them by creating thematic maps of the countries according to this classification. The other purpose is to create economic and financial risk maps of countries according to the economic and financial risk factors determined by the ICRG rating agency, using the geographically weighted regression method, which is one of the Geographical Information System (GIS) analysis techniques, in a way that will reveal dynamic and visual results. For this purpose, 10 factors included in economic and financial risk, which are among the country risk categories, were used according to the country risk model of the International Country Risk Guide (ICRG). GDP per capita, real GDP growth, inflation rate, budget balance as % of GDP, current account as % of GDP variables are used as factors determining economic risk. In the factors that determine the financial risk, foreign debt as % of GDP, foreign debt as % of exports of goods and services, current account as % of exports of goods and services, net international liquidity in months of import, exchange rate stability variables are used. In the study, 48 countries in Europe and Central Asia were determined to cover the years 2018 and 2019. In the study, using these parameters, economic and financial risk maps of 48 countries in Europe and Central Asia for the years 2018 and 2019 were created by geographically weighted regression (CAR) analysis. ArcGIS 10.8 program was used for CAR analysis. Before the CAR analysis of the variables included in the research, Moran's Index analysis was performed as the basic measurement of spatial autocorrelation and it was observed that the economic and financial risk dependent variables had statistically significant and positive autocorrelation, that is, spatial dependence, since the p-values of the dependent variables were less than 0,05 significance level. In addition, it was determined that the adjusted R2 values showing the performance of the established models were 0,999 in both 2018 and 2019, and the independent variables explained the dependent variables at a high rate of % 99,9. According to the results of the CAR analysis, the risk level of the countries examined was divided into five classes (very high risk, high risk, medium risk, low risk and very low risk), and risk maps were created according to the predicted values of the economic and financial risk scores obtained as a result of the CAR analysis, and more dynamic, meaningful and visual results were revealed. It has been seen that the CAR analysis results obtained in the study can be used in GIS-based applications in the field of economy and finance, and in this direction, a new interdisciplinary perspective has been brought to the literature in determining the economic and financial risk of countries.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    979721

    Chak-logar akarsu havzasında uygun su hasat yerlerinin belirlenmesine yönelik karar destek sisteminin geliştirilmesi

    Development of decision support system for the identification of suitable water harvesting sites in chak-logar river basin

    M ABOBAKAR HIMAT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Çevre MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELİM DOĞAN

  2. Tez No

    1001104

    Belediyelerde gayrimenkul yönetiminin, coğrafi bilgi sistemi destekli açık kaynak kodlu bir yazılım programı ile yürütülmesi: Konya Büyükşehir Belediyesi örneği

    Implementation of real estate management in municipalities with an open-source GIS-supported software program: The case of Konya Metropolitan Municipality

    İBRAHİM VAROL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Bilgi ve Belge Yönetimiİstanbul Okan Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA KURT

  3. Tez No

    848300

    Coğrafi bilgi sistem destekli bütünleşik bir kentsel dönüşüm modelinin geliştirilmesi ve uygulanması

    Development and implementation of an integrated urban regeneration model supported by geographical information systems

    ALİ TUNÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU

  4. Tez No

    795407

    Kanalizasyon sistemi projelerinin değerlendirilmesinde karar destek sistemlerinin incelenmesi: İBB örneği

    Investigation of decision support systems in evaluation of sewer system projects: Case study of İMM

    FIRAT EKİNCİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mühendislik BilimleriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ARZU SOYCAN

  5. Tez No

    711994

    Beyond digitalisation: Designing a roadmap for Block-chain embedded performance management systems

    Dijitalleşmenin ötesinde: Block-chain gömülü performans yönetim sistemleri için yol haritası tasarımı

    FURKAN AYRANCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜR BERSAM BOLAT

Geri Dön