dc.contributor.advisor | Türkan, Semra | |
dc.contributor.author | Çubukçu, Arzu | |
dc.date.accessioned | 2021-10-13T08:21:41Z | |
dc.date.issued | 2021-01-25 | |
dc.date.submitted | 2020-12-25 | |
dc.identifier.citation | Çubukçu, A. (2020). Mekânsal Panel Veri Modelleri: Havacılık Sektöründe Bir Uygulama. | tr_TR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11655/25558 | |
dc.description.abstract | When analyzing the data with geographical units (cities, countries, states, regions, etc.), it should be investigated whether neighboring units have spatial effects on each other. Because it is assumed that geographical units, namely places, which are close to each other, namely places, will affect each other. When analyzing the data with geographical units, spatial models taking into account the spatial effects are used. Spatial panel data models are used in the analysis of data that includes both geographical units and time series.
Within the scope of this thesis, the spatial effect of aviation data and econometric variables on airport terminal revenues of airports in Turkey between 2013 and 2018 were examined with both classical panel data models and spatial panel data models. For this purpose, a spatial weight matrix was created considering the distances between airports, and spatial panel data models were applied using this weight matrix. The best model was decided according to the model selection criteria and the model results were interpreted. | tr_TR |
dc.language.iso | tur | tr_TR |
dc.publisher | Fen Bilimleri Enstitüsü | tr_TR |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | tr_TR |
dc.subject | Panel veri analizi | tr_TR |
dc.subject | Mekânsal etkiler | tr_TR |
dc.subject | Mekânsal panel veri analizi | tr_TR |
dc.subject | Havacılık sektörü | tr_TR |
dc.subject | Hausman testi | tr_TR |
dc.subject | Moran I testi | tr_TR |
dc.subject | Getis-Ord testi | tr_TR |
dc.subject | Mekânsal panel | tr_TR |
dc.subject | Mekânsal bağımlılık | tr_TR |
dc.subject | Mekânsal hata modeli | tr_TR |
dc.subject | Mekânsal gecikme modeli | tr_TR |
dc.subject | Panel data analysis | tr_TR |
dc.subject | Spatial effects | tr_TR |
dc.subject | Spatial panel data analysis | tr_TR |
dc.subject | Aviation industry | tr_TR |
dc.subject | Hausman Test | tr_TR |
dc.subject | Moran’s I Test | tr_TR |
dc.subject | Getis-Ord Test | tr_TR |
dc.subject | Spatial panel | tr_TR |
dc.subject | Spatial dependence | tr_TR |
dc.subject | Spatial error model | tr_TR |
dc.subject | Spatial lag model | tr_TR |
dc.subject.lcsh | Bilgi kaynakları | tr_TR |
dc.title | Mekânsal Panel Veri Modelleri: Havacılık Sektöründe Bir Uygulama | tr_TR |
dc.title.alternative | Spatial Panel Data Models: An Applıcatıon in Aviation Industry | |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | tr_TR |
dc.description.ozet | Coğrafi birimlerin (şehirler, ülkeler, eyaletler, bölgeler vb.) olduğu veriler analiz edilirken komşu birimlerin birbirleri üzerinde mekânsal etkisinin olup olmadığı araştırılmalıdır. Çünkü birbirine yakın olan coğrafi birimlerin yani mekânların, birbirini etkileyeceği varsayılır. Coğrafi birimlerin olduğu veriler analiz edilirken mekânsal etkileri de dikkate alan mekânsal modeller kullanılır. Hem coğrafi birimler hem de zaman serisi içeren verilerin analizinde ise mekânsal panel veri modelleri kullanılır.
Bu tez çalışması kapsamında Türkiye’deki havalimanlarına ait 2013-2018 yılları arasındaki havacılık verileri ve ekonometrik değişkenlerin havalimanı terminal gelirleri üzerindeki mekânsal etkisi incelenmiş ve veri seti hem klasik panel veri modelleri hem de mekânsal panel veri modelleri ile analiz edilmiştir. Bu amaçla havalimanları arasındaki mesafeleri dikkate alan mekânsal ağırlık matrisi oluşturulmuş, bu ağırlık matrisi kullanılarak mekânsal panel veri modelleri uygulanmıştır. Model seçim kriterlerine göre en iyi modele karar verilmiş ve model sonuçları yorumlanmıştır. | tr_TR |
dc.contributor.department | İstatistik | tr_TR |
dc.embargo.terms | Acik erisim | tr_TR |
dc.embargo.lift | 2021-10-13T08:21:41Z | |
dc.funding | Yok | tr_TR |