Küresel tedarik zincirlerindeki bozulmalara yönelik makro ekonometrik bir yaklaşım: Covid-19 pandemisinden kanıtlar
A macro econometric approach to disruptions in global supply chains: evidence from Covid-19 pandemic
- Tez No: 902640
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET İNCE
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Uluslararası Ticaret, Econometrics, Industrial and Industrial Engineering, International Trade
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tarsus Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uluslararası Ticaret ve Lojistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uluslararası Ticaret ve Lojistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 304
Özet
Uluslararası ticaret sistemlerinin etkin bir şekilde işlemesi için küresel tedarik zincirlerinde bozulmaların olmaması gerekmektedir. Tarih boyunca, salgınlar, doğal afetler, ekonomik krizler gibi şokların, bu tedarik zincirlerinde çeşitli bozulmalara neden olduğu görülmektedir. Yeni Nesil Koronavirüs 2019 (Covid-19) pandemisi de bu şoklardan biri olarak öne çıkmaktadır. Bu çalışma, Covid-19 pandemisinin küresel tedarik zincirlerinde yaratmış olduğu bozulmaların belirlenmesi ve makro ekonometrik yöntemlerle incelenmesi amacıyla yapılmıştır. İlgili amaç doğrultusunda, alan yazınına katkı sağlayacak bir kavramsal çerçeve oluşturulmuştur. Ardından, kapsamlı bir literatür taraması gerçekleştirilerek, Covid-19 pandemisinin küresel tedarik zincirlerinde neden olduğu bozulmalar tespit edilmiştir. Belirtilenlere ek olarak, güncel küresel tedarik zincirleri açısından önemli olan finansal göstergeler (Ishares MSCI Tüm Dünya Ülkeleri Endeksi (ACWI), Baltık Kuru Yük Endeksi (BDI), Alman Birleşik Borsa Endeksi (DAX), Dow Jones Borsası Endüstri Endeksi (DJI), S&P Goldman Sachs Emtia Endeksi (GSCI), Hang Seng Borsa Endeksi (HSI) ve MSCI Dünya Endeksi (MSCI)) belirlenmiştir. Bu bağlamda, 5 Ocak 2020 ile 7 Mayıs 2023 tarihleri arasındaki bir dönem için Covid-19 hastalığı yeni vaka sayıları (COVI), Covid-19 hastalığı kaynaklı yeni ölüm sayıları (COVD) ve seçilmiş finansal göstergelere ilişkin 172 haftalık veri, güvenilir ikincil veri kaynaklarından elde edilmiştir. Araştırmanın veri seti ve oluşturulan ekonometrik modeller, klasik zaman serileri analizleriyle ve Fourier yaklaşımlarıyla genişletilmiş zaman serileri yöntemleriyle incelenmiştir. Belirtilen dönem içerisinde, Covid-19 hastalığı yeni vaka sayılarındaki değişimlerin, HSI'yı olumsuz yönde etkilediği sonucuna ulaşılmıştır. Ancak COVI'nın, diğer tüm değişkenleri olumlu yönde etkilediği keşfedilmiştir. Aynı zaman periyodunda, Covid-19 hastalığı kaynaklı yeni ölüm sayılarındaki değişimlerin, GSCI'yı negatif yönde etkilediği tespit edilmiştir. Bununla beraber COVD'nin diğer tüm değişkenleri pozitif yönde etkilediği bulgusuna erişilmiştir. Erişilen bu bulgular yorumlanarak, araştırmacılar ve uygulayıcılara çeşitli önerilerde bulunulmuştur.
Özet (Çeviri)
In order for international trade systems to function effectively, there must be no disruptions in global supply chains. Throughout history, shocks such as epidemics, natural disasters, and economic crises have caused various disruptions in these supply chains. The New Generation Coronavirus 2019 (Covid-19) pandemic stands out as one of these shocks. This study was conducted to determine the disruptions caused by the Covid-19 pandemic in global supply chains and to examine them with macroeconometric methods. In line with the relevant purpose, a conceptual framework that will contribute to the literature was created. Then, a comprehensive literature review was conducted to identify the disruptions caused by the Covid-19 pandemic in global supply chains. In addition to those mentioned, financial indicators that are important for current global supply chains (iShares MSCI All Country World Index (ACWI), Baltic Dry Index (BDI), Deutscher Aktienindex (DAX), Dow Jones Industrial Average (DJI), S&P Goldman Sachs Commodity Index (GSCI), Hang Seng Index (HSI) and MSCI World Index (MSCI)) have been determined. In this context, 172 weeks of data on the number of new Covid-19 cases (COVI), the number of new Covid-19 deaths (COVD) and selected financial indicators for the period between January 5, 2020 and May 7, 2023 were obtained from reliable secondary data sources. The data set of the research and the created econometric models were examined with classical time series analyzes and extended time series methods with Fourier approaches. It was concluded that the changes in the number of new Covid-19 cases negatively affected the HSI during the specified period. However, it was discovered that COVI positively affected all other variables. In the same time period, it was determined that changes in the number of new deaths due to Covid-19 disease negatively affected the GSCI. On the other hand, it was found that COVD positively affected all other variables. These findings were interpreted and various suggestions were made to researchers and practitioners.
Benzer Tezler
- Denizcilik alanında pandeminin tedarik zincirine etkisi (Marmara Bölgesi örneği)
The effect of pandemic on the supply chain in the maritime area (Marmara Region example)
RÜMEYSA BOYALIKLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDenizcilik Çalışmaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEYLA TAVACIOĞLU
- A Dutch disease approach into the premature deindustrialization
Erken sanayisizleşmeye Hollanda hastalığı yaklaşımı
MUHAMMET SAİT ÇAKIR
- Strategic global supply network planning under disruptions
Başlık çevirisi yok
AYBÜKE EKŞİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÖzyeğin ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA MELİS TEKSAN
- Emtia fiyatlarının enflasyon üzerindeki etkisi
The effect of commodity prices on inflation
ÖMER EKİCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
EkonomiDoğuş ÜniversitesiEkonomi Finans Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT TARGAN ÜNAL
- Tedarik zincirlerindeki kırılma risklerinin yapay zekâ yöntemleriyle tahminlemesine yönelik Kızılay İşletmelerinde bir uygulama
An application in Red Crescent businesses for predicting breakage risks in supply chains using artificial intelligence methods
MURAT KARABULUT