OECD ülkelerinin lojistik göstergeleri ile veri madenciliği uygulamaları
Data mining applications with logistics indicators of OECD countries
- Tez No: 994685
- Danışmanlar: PROF. DR. YAKUP AKGÜL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonomi, Ulaşım, Economics, Transportation
- Anahtar Kelimeler: Karar ağacı, Kümeleme analizi, Panel regrasyon analizi, Veri madenciliği, Yapay sinir ağları, Decision tree, Cluster analysis, Panel regression analysis, Data mining, Artificial neural networks
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Alanya Alaaddin Keykubat Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uluslararası Ticaret Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uluslararası Ticaret Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde yaşanan teknolojik gelişmeler özellikle ekonomi ve lojistik alanlarında her geçen gün milyarlarca büyük verinin birikmesine sebebiyet vermektedir. Biriken büyük verinin veri madenciliğine özel yazılımlar kullanılarak analiz edilmesi ve böylelikle araştırmacılar ile politika yapıcılar için önemli bilgilerin açığa çıkarılması ise oldukça önemlidir. Bu çalışmanın amacı; OECD ülkelerine ait ekonomi ve lojistik alanlarında biriken büyük verinin analiz edilmesi ve politika çıkarımlarının gerçekleştirilmesidir. Çalışmanın amacı doğrultusunda WEKA 3.8.6 yazılımında ve STATA 16 paket programında uygulanan analizler dört adımda gerçekleştirilmiştir. İlk olarak, 29 OECD üyesi ülkeye ait GSYH, ihracat, ithalat, enflasyon ve işsizlik oranı değişkenleri ile 2013-2022 dönemleri için k-ortalamalar algoritması kullanılarak ayrı ayrı kümeleme analizi gerçekleştirilmiştir. Analiz sonucunda ülkeler dört kümeye ayrılmıştır. En gelişmiş ülkelerin yer aldığı kümede Almanya ve ABD'nin yer aldığı, Belçika, Fransa, Japonya, Kanada, Kore ve Birleşik Krallık'ın ise gelişmiş ülkeler oldukları belirlenmiştir. Yunanistan ve İspanya'nın gelişmekte olan ülkeleri temsil ettiği; Türkiye'nin ise özellikle son yıllarda gelişmekte olan ülkelerden biri konumuna geldiği görülmüştür. Estonya, Letonya ve Litvanya ise az gelişmiş ülkeleri temsil eden kümede yer almışlardır. Analizin ikinci aşamasında, OECD ülkelerine ait 20 adet taşımacılık değişkeninin 2019 yılına ait verileri ile sınıflandırıcı yöntemlerden birisi olan karar ağaçlarının J48 algoritması kullanılarak ülkeler arasında farklılaşmaya neden olan lojistik göstergeler belirlenmiştir. Ülkelerin ekonomik gelişme düzeylerinin farklılaşmasına neden olan taşımacılık değişkenlerinin demiryolu altyapı yatırımı, GSYH başına düşen toplam iç ulaşım altyapı yatırımı, kişi başına düşen demiryolu altyapı yatırımı ve uluslararası havacılık sığınaklarından kaynaklanan CO2 emisyonlarının toplam CO2 emisyonları içerisindeki payı olduğu saptanmıştır. Üçüncü olarak, OECD ülkelerinin ekonomik gelişme düzeylerini farklılaştırdığı tespit edilen bu dört adet taşımacılık değişkeninin 2025 yılına yönelik öngörüleri yapay sinir ağları kullanılarak her bir ülke için ayrı ayrı gerçekleştirilmiştir. Analizin son adımında ise, demiryolu altyapı yatırımlarının, kişi başına düşen demiryolu altyapı yatırımlarının, GSYH başına düşen toplam iç ulaşım altyapı yatırımlarının ve uluslararası havacılık sığınaklarından kaynaklanan CO2 emisyonlarının toplam CO2 emisyonları içerisindeki payının ekonomik büyümeye etkisi Driscoll-Kraay tahmincisi kullanılarak incelenmiştir. Analiz, OECD ülkelerinin 2010-2019 dönemini kapsayan yıllık verileri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Analizin sonucunda, demiryolu altyapı yatırımı ve kişi başına düşen demiryolu altyapı yatırımının GSYH üzerindeki etkisinin istatistiki olarak anlamsız olduğu tespit edilir iken; GSYH başına düşen toplam iç ulaşım altyapı yatırımı ve uluslararası havacılık sığınaklarından kaynaklanan CO2 emisyonlarının toplam CO2 emisyonları içerisindeki payının GSYH üzerindeki etkisinin istatistiki olarak anlamlı olduğu saptanmıştır.
Özet (Çeviri)
Today's technological developments cause the accumulation of billions of big data, especially in the fields of economy and logistics. It is very important to analyse the accumulated big data using special software for data mining so that it reveals important information for researchers and policymakers. The aim of this study is to analyse the big data accumulated in the economic and logistics fields of OECD countries and to make comprehensive policy inferences. In line with the purpose of the study, the analyses applied in WEKA 3.8.6 software and STATA 16 package program were carried out in four steps. First of all, cluster analysis was carried out separately using the k-means algorithm for the GDP, export, import, inflation, and unemployment rate variables of 29 OECD member countries for the period 2013-2022. As a result of the analysis, countries were divided into four clusters. Germany and the USA were included in the cluster of the most developed countries, while Belgium, France, Japan, Canada, Korea and the United Kingdom were determined to be developed countries. Greece and Spain represent developing countries, while Turkey has become a developing country, particularly in recent years. Estonia, Latvia, and Lithuania are included in the cluster representing less developed countries. In the second stage of the analysis, logistic indicators that cause differences between countries were determined using the 2019 data of 20 transportation variables of OECD countries and the J48 algorithm of decision trees, one of the classifier methods. It has been determined that the transportation variables that cause the differences in the economic development levels of countries are railway infrastructure investment, total domestic transport infrastructure investment per GDP, railway infrastructure investment per capita and the share of CO2 emissions from international aviation bunkers in total CO2 emissions. Thirdly, the 2025 forecasts of these four transportation variables, which were found to differentiate the economic development levels of OECD countries, were made separately for each country using artificial neural networks. In the last step of the analysis, the effects of railway infrastructure investments, railway infrastructure investments per capita, total domestic transport infrastructure investments per GDP, and the share of CO2 emissions from international aviation bunkers in total CO2 emissions on economic growth were examined using the Driscoll-Kraay estimator. The analysis was carried out by using annual data of OECD countries covering the period 2010-2019. According to result of the analysis, it was determined that the effect of railway infrastructure investment and per capita railway infrastructure investment on GDP was statistically insignificant, while the effect of total domestic transport infrastructure investment per GDP and the share of CO2 emissions from international aviation bunkers in total CO2 emissions on GDP was statistically significant.
Benzer Tezler
- Yüksek teknoljili ürün ihracatının belirleyicileri MIKTA ülkeleri üzerine ekonometrik bir analiz
Determinants of high-technology product exports: An econometric analysis on the MIKTA countries
ALİ İMRAN TATLIBADEM
Doktora
Türkçe
2026
Uluslararası TicaretGaziantep ÜniversitesiUluslararası Ticaret ve Lojistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA METE
- BRICS ülkeler grubu ve Türkiye ile ticari ilişkilerinin analizi
BRICS country group and the analysis of its trade relations with Turkey
SAMIR HUSEYNLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İşletmeNiğde Ömer Halisdemir ÜniversitesiUluslararası Ticaret ve Lojistik Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KEREM GÖKTEN
- Türkiye ve seçili Avrupa ülkeleri arasında hizmet ticaretinin analizi: Yapısal çekim modeli uygulaması
Analysis of trade in services between Türkiye and selected European countries: An application of the structural gravity model
KAYHAN ÇELİK
Doktora
Türkçe
2026
Uluslararası TicaretTarsus ÜniversitesiUluslararası Ticaret ve Lojistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH KAPLAN
- Lojistik performansı ile makro ekonomik göstergeler arasındaki ilişkilerin analizi: OECD ülkeleri örneği
Analysis of the relationships between logistics performance and macro-economic indicators: the case of OECD countries
MEHMET ALİ ORHAN
Doktora
Türkçe
2025
Uluslararası TicaretGaziantep ÜniversitesiUluslararası Ticaret ve Lojistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN ÇOBAN
- Three essays on intra-industry trade
Endüstri içi ticaret üzerine üç makale
EVRİM ZEYNEP ÜNLÜ
Doktora
İngilizce
2023
EkonomiYeditepe ÜniversitesiUluslararası Ticaret ve Lojistik Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRÜYE TÜYSÜZ