Arşiv logosu
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
Arşiv logosu
  • Koleksiyonlar
  • Sistem İçeriği
  • Analiz
  • Talep/Soru
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
  1. Ana Sayfa
  2. Yazara Göre Listele

Yazar "Baha, Pashton" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
  • Yükleniyor...
    Küçük Resim
    Öğe
    Foreign trade flows estimations of RCEP countries using neural networks and panel data analysis
    (Türk-Alman Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2022) Baha, Pashton
    Bölgesel Kapsamlı Ekonomik Ortaklık, Güneydoğu Asya ve Okyanusya bölgelerinden, çeşitli ekonomik büyüklükteki 15 ülke arasında yapılan nispeten yeni bir çok taraflı serbest ticaret anlaşmasıdır. Dünyanın, son dönemlerde en önemli ekonomilerinin ve en büyük tüketici pazarlarının bazılarını kapsayan bu anlaşma, araştırmacılar ve analistler arasında haklı olarak bir merak konusu haline gelmiştir. Çeşitli çalışmalar, bu anlaşmanın küresel tedarik zincirleri, ticaret, gelir ve diğer ilgili konular üzerindeki potansiyel etkisini araştırmıştır. Bu tezde, yer çekimi modeli yaklaşımı kullanılarak bölgedeki ticaret akımlarının arkasındaki itici güçlerin araştırılmasına ve ayrıca gelecekteki ihracat büyüklüklerini tahmin etme yöntemlerinin değerlendirilmesine gayret edilmiştir. Bu çerçevede, elde ettiğimiz sonuçlar uluslararası ticareti yer çekim modeli ile inceleyen önceki çalışmaların çıkarımları ile uyumludur. Çalışma sonucunda ihracatçı ve ithalatçı ülke GSYİH'larının ticareti olumlu yönde etkilediği tespit edilmiştir; ticaret yapan ülkelerin nüfus büyüklüklerinin ise ticaret akımları üzerindeki etkisinin çok yönlü olduğu görülmüştür. Ticaret ağırlıklı göreli mesafenin ticaret akımlarını teşvik ettiği tespit edilmiştir. İhracatı etkileyen faktörlerin ne ölçüde ve ne yönde bir etkisi olduğu panel data analizi ve yapay sinir ağları yöntemleri ile yapılmış ve ayrıca bu iki modelin açıklama gücü birbiri ile karşılaştırılmıştır. Düzeltilmiş R-Kare ve kök ortalama kare hata baz alınarak değerlendirildiğinde, yapay sinir ağlarının doğrusal regresyon modeline kıyasla daha üstün bir tahmin performansı gösterdiği tespit edilmiştir. Çalışmada yapay sinir ağlarının sınırlamalarına da değinilmiştir. Son olarak, bazı çıkarımlar ileriye sürülmüş ve bundan sonraki araştırmalar için önerilerde bulunulmuştur.

| Türk-Alman Üniversitesi | Kütüphane | Rehber | OAI-PMH |

Bu site Creative Commons Alıntı-Gayri Ticari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile korunmaktadır.


Türk-Alman Üniversitesi, Beykoz, İstanbul, TÜRKİYE
İçerikte herhangi bir hata görürseniz lütfen bize bildirin

DSpace 7.6.1, Powered by İdeal DSpace

DSpace yazılımı telif hakkı © 2002-2025 LYRASIS

  • Çerez Ayarları
  • Gizlilik Politikası
  • Son Kullanıcı Sözleşmesi
  • Geri Bildirim