Geri Dön

Türkiye'deki illerin havayolu taşımacılığına yönelik performanslarının veri zarflama ve temel bileşenler analizi ile değerlendirilmesi

Evaluation the performances of provinces of Turkey according to air transportation with data envelopment and principal component analysis

  1. Tez No: 692659
  2. Yazar: BARIŞ ARIBAL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. DERYA ERSEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 80

Özet

Bu çalışmada, Türkiye'deki illerin istatistiksel göstergeleri ile havayolu taşımacılığı istatistikleri arasında nasıl bir ilişki olduğu incelenmiştir. Öncelikle TÜİK İl Göstergelerinde yer alan illere ait istatistiklerden yararlanılarak, hangi göstergelerin havayolu taşımacılığı istatistikleri ile doğrudan ilişkili olduğu belirlenmiştir. Burada havalimanı bulunan illere ait göstergeler kullanılacaktır. Havayolu taşımacılığı istatistikleri ile doğrudan ilişkili olan göstergeler belirlendikten sonra havalimanı olan veya olmayan bütün illere ait göstergeler kullanılarak, Veri Zarflama Analizi ve Temel Bileşenler Analizi yöntemlerinden yararlanılarak iller havayolu taşımacılığı potansiyeline göre sıralanabilmiştir. Bu sayede havalimanı bulunmayan iller arasında havayolu taşımacılığı için potansiyeli en yüksek olan iller ve havalimanı bulunan ancak havayolu taşımacılığı açısından potansiyelinin altında kalmış olan iller belirlenebilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, the relationship between statistical indicators of provinces in Turkey and air transportation statistics will be examined. First of all, the statistics related to the provinces included in the TUIK Provincial Indicators will be used to determine which indicators are directly related to airline transportation statistics. Indicators of the provinces where the airport is located will be used here. After determining the indicators directly related to air transportation statistics, provinces can be ranked according to air transport potential with the help of Data Envelopment Analysis and Principal Component Analysis methods by using indicators belonging to all provinces with or without airport. In this way, the provinces with the highest potential for air transportation among the provinces that do not have an airport and the provinces which have an airport but which are below the potential in terms of air transport can be identified.

Benzer Tezler

  1. Havayolu kargo taşımacılığı modellemesi ve havayolu kargo ağının planlanması: Türkiye uygulaması

    Airline cargo transportation modeling and air cargo network planning: Turkey case

    UMUT AYDIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Sivil Havacılıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KEMAL BURÇ ÜLENGİN

  2. Erzurum ilinin ekonomik yapısı ve gelişme potansiyeli

    Başlık çevirisi yok

    EBÜL MUHSİN DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    EkonomiAtatürk Üniversitesi

    DOÇ.DR. CEVAT GERNİ

  3. Leasing, uçak finansmanı ve hava taşımacılığında leasing uygulamaları

    Leasing, aircraft financing and leasing applications in airline industry

    ALİ OKYAY ÖZTUGRAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Ekonomiİstanbul Üniversitesi

    DOÇ. DR. PEYAMİ ÇARIKÇIOĞLU

  4. Searching for the impact of network connectivity on borrowing performance: The case of Turkey

    Ağ bağlantısının ikincil şehirlerin performansına etkisinin araştırılması: Türkiye örneği

    EĞİNÇ SİMAY ERTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİNE FERHAN GEZİCİ KORTEN

  5. Türkiye'deki illerin göç göstergelerinin python kullanılarak K-ortalamalar kümeleme yöntemi ile araştırılması

    Investigation of migration indicators of provinces in Turkey with K-means clustering method using python

    SEDAT KARAKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    EkonometriBursa Uludağ Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURAN BAYRAM ARLI