OECD ülkelerinin kümeleme ve diskriminant analizi ile sınıflandırılması üzerine bir inceleme
An examination on classification of OECD countries by clustering and discriminant analysis
- Tez No: 741193
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET GÜNGÖR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, İstatistik, Econometrics, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İnönü Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 39
Özet
Kümeleme analizi, birbirine benzeyen verileri aynı küme içinde sınıflandırır, yani gruplar içinde benzerlik yüksek olduğunda birbirlerine yakın birimleri, gruplar arasında ise uzak birimleri kümelere atama işlemi yapan çok değişkenli istatistiksel analiz yöntemidir. Diskriminant analizi, temel amacı ayırma olan, gözlemlerin özelliklerinden yararlanarak atanacağı grupları belirleyen veya daha önceden belirlenmiş grupları birbirinden ayıracak fonksiyonu bulurken kullanılan çok değişkenli istatistiksel analiz tekniklerinden biridir. Yapılan bu çalışmada, diskriminant ve kümeleme analizi ile 2020 yılı baz alınarak 37 OECD ülkesi; ekonomik büyüme, askeri harcamalar, eğitim harcamaları, sağlık harcamaları, sübvansiyon ve transfer harcamaları, yatırım harcamaları değişkenleri açısından sınıflandırılmıştır. Kümeleme analizinde Belçika, Hollanda, Avusturya, Finlandiya, Fransa, İngiltere, Kanada, Almanya, İsviçre, Norveç, İsveç, Avustralya, Yeni Zelanda, İspanya, Japonya ve ABD'nin bir küme oluşturduğu; Macaristan, Slovenya, İtalya, Portekiz, Yunanistan, Kolombiya, İsrail, Güney Kore, Şili, Danimarka, İzlanda, Meksika, İrlanda ve Türkiye'nin ise ikinci bir küme oluşturduğu görülmüştür. Diskriminant analizi sonucunda, birinci kümede bulunan 16 ülkenin tamamını doğru sınıfladığı ve ikinci kümede de 21 ülkenin tamamını doğru sınıfladığı görülmüştür. Kamu harcamaları bakımından transfer sübvansiyon harcamaları ve sağlık harcamaları diğer ülkelere kıyasen yüksek olanlar aynı grupta kümelenmiştir. Ekonomik büyümenin normal şartlar altında olması gerektiği oranı ile kamuya yapılan harcamaların ilişkisi bakımından pozitif yönde bir ilişki olduğu gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Cluster analysis is a multivariate statistical analysis method that assigns similar data to clusters, that is, assigns units close to each other when similarity is high within groups, and assigns distant units to clusters between groups. Discriminant analysis is one of the multivariate statistical analysis techniques, the main purpose of which is separation, determining the groups to be assigned by benefiting from the characteristics of the observations, or finding the function that will separate the previously determined groups from each other. In this study, 37 OECD countries, based on 2020 with discriminant and cluster analysis, economic growth, military expenditures, education expenditures, health expenditures, subsidy and transfer expenditures, and investment expenditures are classified in terms of variables. In the cluster analysis, Belgium, Netherlands, Austria, Finland, France, England, Canada, Germany, Switzerland, Norway, Sweden, Australia, New Zealand, Spain, Japan and the USA formed a cluster; Hungary, Slovenia, Italy, Portugal, Greece, Colombia, Israel, South Korea, Chile, Denmark, Iceland, Mexico, Ireland and Turkey formed a second cluster. As a result of the discriminant analysis, it was seen that all 16 countries in the first cluster were classified correctly and all 21 countries in the second cluster were correctly classified. In terms of public expenditures, transfer subsidy expenditures and health expenditures that are higher than in other countries are clustered in the same group. It has been observed that there is a positive relationship between the rate of economic growth that should be under normal conditions and the rate of public expenditure.
Benzer Tezler
- OECD ülkelerinin sigorta pazar paylarının çok değişkenli istatistiksel yöntemlerle incelenmesi
Examining of the insurance market share of OECD countries by multivariate statistical methods
MERVE ESRA GÜLCEMAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
EkonometriKütahya Dumlupınar ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERKAN ARI
- Doğrudan yabancı yatırımların belirleyicilerine yönelik kümeleme analizi ve 1980-2005 dönemi homojen ülke gruplarının belirlenmesi
Cluster analysis on determinants of foreign direct investment and determination of homegeneous country groups for 1980-2005 period
ERCAN YAŞAR
- Bulanık kümeleme analizi ve OECD ülkelerinin gelişmişlik bakımından kümelendirilmesi
Fuzzy cluster analysis and clustering OECD countries based on develeopment
SERRA ATAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İstatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKİ YILDIZ
- Sağlık harcamalarının belirleyicileri: OECD ülkelerine yönelik kümeleme ve panel veri analizi
Determinants of health expenditures: Clustering and panel data analysis for OECD countries
JEBAĞI CANBERK AYDIN
Doktora
Türkçe
2021
Sağlık Kurumları YönetimiAnkara ÜniversitesiSağlık Kurumları Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLBİYE YENİMAHALLELİ YAŞAR
- OECD ülkelerinin ekonomik özgürlük göstergelerinin k-ortalamalar kümeleme yöntemi ve gri ilişkisel yöntem ile analizi
Evaluating economic freedom criterias of OECD countries with grey relational analysis method and cluster analysis
MELİKE TAŞCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Ekonomiİstanbul Aydın ÜniversitesiUluslararası İktisat Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇİĞDEM ÖZARI