Lojistik performans endeksini etkileyen faktörlerin makine öğrenmesi yöntemleriyle belirlenmesi
Determination of factors affecting logistics performance index with machine learning methods
- Tez No: 963915
- Danışmanlar: PROF. DR. OYA KORKMAZ, DOÇ. DR. İREM ERSÖZ KAYA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ulaşım, Uluslararası Ticaret, Transportation, International Trade
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tarsus Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uluslararası Ticaret ve Lojistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 131
Özet
Küresel ticaretin artan karmaşıklığı ve uluslararasılaşan tedarik zincirleri, ülkelerin lojistik performansını stratejik bir öncelik haline getirmiştir. Bu doğrultuda, ülkelerin lojistik yeterliliklerini karşılaştırmalı biçimde değerlendiren Lojistik Performans Endeksi (LPI), politika yapıcılar ve araştırmacılar açısından önemli bir gösterge niteliğindedir. Bu çalışmanın amacı, LPI üzerindeki belirleyici faktörleri tespit etmek ve bu değişkenlerin önem derecelerini değerlendirmek üzere makine öğrenmesi algoritmalarını kullanmaktır. Bağımlı değişken olarak LPI, bağımsız değişkenler olarak ise enflasyon oranı, GSYH ve kişi başına GSYH büyümesi, insani gelişim endeksi (HDI), karbon emisyonları, kentleşme, nüfus artışı, mal ve hizmet ticareti ile taşımacılık hizmetleri gibi göstergeler dikkate alınmıştır. Veriler, Dünya Bankası ve Our World in Data gibi uluslararası kaynaklardan elde edilmiştir. Özellik seçimi ve modelleme aşamasında altı farklı denetimli öğrenme algoritması uygulanmış, modellerin tahmin başarımı karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, LPI üzerinde en yüksek etkiye sahip değişkenlerin HDI, karbon emisyonları, nüfus artışı, taşımacılık hizmetleri (ihracat oranı) ve taşımacılığa bağlı karbon salınımları olduğunu göstermektedir. Elde edilen bulgular, ülkelerin lojistik performanslarını geliştirmeye yönelik politika oluşturma süreçlerine katkı sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
The increasing complexity of global trade and the internationalization of supply chains have rendered countries' logistics performance a strategic priority. In this context, the logistics performance index (LPI), which enables a comparative assessment of national logistics capabilities, has become a crucial indicator for policymakers and researchers. The primary aim of this study is to identify the key determinants influencing the LPI and to evaluate their relative importance using machine learning algorithms. The LPI is employed as the dependent variable, while the independent variables include inflation rate, GDP growth, per capita GDP growth, human development index (HDI), carbon emissions, urbanization rate, population growth, trade volume of goods and services and transport services. The dataset was compiled from internationally recognized sources such as the World Bank and Our World in Data. During the feature selection and modeling phases, six different supervised learning algorithms were applied, and their prediction performance was comparatively evaluated. The results reveal that the most influential variables on the LPI are HDI, carbon emissions, population growth, transport services (export ratio) and carbon emissions from transportation. The findings contribute to policy-making processes aimed at improving countries' logistics performance.
Benzer Tezler
- İnovasyonun lojistik performans ve enerji sürdürülebilirliği üzerindeki etkisinin incelenmesi
Investigating the impact of innovation on logistic performance and energy sustainability
AYŞE YILDIZ KIRKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKAN IŞIKLI
- Fuzzy association rules for innovation collaboration factors of smes in developing countries: A comparison of Bolivia and Turkey
Gelişen ülkelerdeki kobilerde inovasyon işbirliği faktörleri için bulanık birliktelik kuralları: Bolivya ve Türkiye karşılaştırılması
AMERICA ROCIO QUINTEROS CONDORETTY
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU
- Küresel inovasyon performansını etkileyen faktörler: OECD ülkeleri üzerine panel veri analizi
Factors affecting global innovation index: Panel data analysis on OECD countries
REYYAN RABİA DENİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
EkonometriOSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜŞRA AĞAN
- Türkiye'nin bazı Avrupa ülkelerine göre tekstil ürünlerinde rekabet gücünün LPI endeksine göre karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of Turkey's competitiveness in textile products according to some European countries according to LPI index
GÖKHAN ÖZEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Uluslararası İlişkilerManisa Celal Bayar ÜniversitesiUluslararası Ticaret ve Finans Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİL ERDEMİR
- Çok terimli lojistik regresyon modelinde dayanıklı wald tipi test istatistiklerinin kullanımı
Use of robust wald type test statistics in multinomial logistic regression model
RAHİME DEMİRALAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
EkonometriSüleyman Demirel ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGE GÜNDOĞDU