Geri Dön

Öz düzenlemeli haritalar (Kohonen ağları) ve kümeleme analizi yöntemleri ile kişi başına düşen merkezi yönetim bütçe harcamalarının araştırılması

Investigation of central management budget expendituresper capita by self-organizing maps (Kohonen networks) andcluster analysis methods

  1. Tez No: 736986
  2. Yazar: AHMET DÜNDAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERKAN OKTAY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Öz Düzenlemeli Haritalar (Kohonen Haritaları), Kümeleme Analizi, Merkezi Yönetim Bütçe Harcamaları, Self-Organizing Maps (Kohonen Maps), Cluster Analysis, Central Government Budget Expenditures
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Atatürk Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 244

Özet

Bu tez çalışmasında Türkiye'de illere göre, kişi başına düşen merkezi yönetim bütçe harcamalarının Öz Düzenlemeli Haritalar, Öğrenmeli Vektör Niceleme ve K- ortalamalar kümeleme yöntemlerine göre analiz edilmesi amaçlanmıştır. Bu bağlamda kişi başına merkezi yönetim bütçe harcamaları açısından benzerlik ve farklılık gösteren iller belirlenmiştir. Bununla birlikte, kümeleme karşılaştırma yöntemleri ile Öz Düzenlemeli Haritalar, K-ortalamalar ve Öğrenmeli Vektör Nicemleme kümeleme yöntemlerinin karşılaştırılması hedeflenmiştir. Analiz bulgularına göre 2018-2019-2020 yılları il bazında kişi başına düşen merkezi yönetim bütçe harcamaları, kullanılan metotlara göre farklı dağılımlar sergilemiştir. Araştırmada kullanılan fonksiyonel ve ekonomik sınıflandırma parametrelerine bağlı olarak genellikle Ankara, Tunceli ve Hakkâri illerinin farklı davranışlar sergilediği tespit edilmiştir. Öz Düzenlemeli Haritalar yöntemi analizinde kullanılan parametrelerden personel giderleri, sosyal güvenlik kurumu ödemeleri ve kamu düzeni ve güvenlik hizmetleri harcamalarının birbiriyle ilişkili olduğu saptanmıştır. Kullanılan üç kümeleme yöntemi arasında karşılaştırma sonuçlarına ulaşılmıştır. Öz Düzenlemeli Haritalar metodu; daha fazla bilgi sunma, büyük veriler için rahatlıkla kullanılma, kullanılan parametreler hakkında bilgi sunma, kümeler arası benzerliği ve komşuluğu belirtme ve sonuçları görsel olarak sunma özellikleriyle diğer iki yönteme üstünlük sağlamaktadır. Ayrıca Öz Düzenlemeli Haritalar yöntemi, bugüne değin nadiren ekonomik veriler için kullanılsa da; bu yöntem ekonomik verilerin kümelenmesinde daha etkin bir şekilde kullanılabilir.

Özet (Çeviri)

In this study it was analyzed central administrative budget expenditures per capita by provinces in Turkey by clustering methods of Self Organizing Map, Learning Vector Quantization, and K-means. In this context, the provinces showing similarities and differences in terms of central government budget expenditures per capita were identified. Moreover, it was aimed at comparing the clustering methods of Self Organizing Map, Learning Vector Quantization, and K-means by clustering comparison methods. The results showed that central administrative budget expenditures per capita by provinces were different in 2018, 2019, and 2020 depending on the employed clustering methods in this study. In this regard, Ankara, Tunceli, and Hakkâri provinces generally displayed different tendencies according to functional and economic clustering parameters used in the study. Of the parameters of Self Organizing Map, it was found that personnel expenditures, payments of Social Security Payments, expenditures of Public Order and Security Services were associated with one another. Among three clustering methods in present study, Self Organizing Map excelled to two other methods in terms of its features of providing more information, being easy to use for big data, presenting information about parameters used, indicating the similarity and neighborhood among clusters, and presenting results visually. Nonetheless, the Self-Organizing Map, though rarely used for clustering economic data to date, can be used more effectively for economic data.

Benzer Tezler

  1. Yapay sinir ağları ve gezgin satıcı problemine uygulanmaları

    Artificial neural networks for solving the travelling salesman problem

    MURAT YILDIRIMHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FÜSUN ÜLENGİN

  2. Classification of fingerprints

    Parmakizi sınıflandırması

    BORA SUSMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR HALICI

  3. Statistical self-organizing map

    Başlık çevirisi yok

    EMİN GERMEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. SEMİH BİLGEN

  4. Fractal image compression techniques

    Fraktal görüntü sıkıştırma teknikleri

    EREN GÜRSES

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR HALICI

    PROF. DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU

  5. Öz düzenlemeli haritalar yöntemi ile elde edilen yapı geçerliği kanıtlarının faktör analizi ve kümeleme analizi ile karşılaştırılması

    Comparison of construct validity proofs obtained from self-organizing maps method with the factor analysis and clustering analysis

    HAYRİYE MERVE ERİŞ HASIRCI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Eğitim ve ÖğretimAnkara Üniversitesi

    Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMAY ÇOKLUK BÖKEOĞLU