Research Article
BibTex RIS Cite

Determination of Turkey Province with Multivariate Statistical Methods in terms of Banking Activities

Year 2020, Volume: 4 Issue: 2, 471 - 493, 31.05.2020
https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.685945

Abstract

The aim of this study to use variables of banking data to demonstrate the similarities and differences between multivariate statistical analysis methods and provinces in Turkey. In this context, analyses were carried out for 81 provinces with 10 different banking indicators for 2018. As the first stage in the study, principal components analysis (TBA) was applied from multivariate statistical analysis methods, and then clustering analysis was performed using both raw data and components obtained by TBA. The results obtained in both cases were compared.

References

  • ÖZGÜR, E. (2003). Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz Yöntemleri ve Bir Uygulama, Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Doktora tezi.
  • TATLIDİL, H. (2002). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz. Ankara, Akademi Matbaası.
  • TBB, Türkiye Bankalar Birliği, “Türkiye'de Bankacılık Sistemi Seçilmiş Göstergelerin İllere ve Bölgelere Göre Dağılımı”, https://www.tbb.org.tr/Content/Upload/istatistikiraporlar/ekler/1185/Bankacilik_Sisteminin_Cografi_Dagilimi_2018.pdf, 06.02.2020.
  • TIMM, N.H. (2002). Applied Multivariate Analysis. New York, Springer Verlag.
  • YAMAN YILMAZ, C. ve ATAN, M. (2014). “Efficiency Ranking of Provinces in Turkey Using NUTS-3”, International Journal of Research in Social Sciences, 6(10): 178-218.
  • YAYLALI, Mummer, OKYAY, Erkan, AKAN,Yusuf (2006). “Kişi Başına Düşen Gsyih Değerlerine Göre Türkiye’deki Coğrafi Bölgelerin ve GSYİH’yı Oluşturan Sektörlerin Kümelenmesi”, Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8 (2): 311-334.

Türkiye’deki İllerin Bankacılık Faaliyetleri Açısından Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler ile İncelenmesi

Year 2020, Volume: 4 Issue: 2, 471 - 493, 31.05.2020
https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.685945

Abstract

Bu çalışmanın amacı, bankacılık verilerinden oluşan değişkenleri kullanarak çok değişkenli istatistiksel analiz yöntemleri ile Türkiye’deki iller arasındaki benzerlik ve farklılıkları ortaya koymaktır. Bu bağlamda 2018 yılına ilişkin 10 farklı bankacılık göstergesi ile 81 il için analizler gerçekleştirilmiştir. Çalışmada ilk aşama olarak, çok değişkenli istatistiksel analiz yöntemlerinden temel bileşenler analizi (TBA) uygulanmış, sonrasında hem ham veriler hem de TBA ile elde edilen bileşenler kullanılarak kümeleme analizi yapılmıştır. Her iki durumda elde edilen sonuçlar kıyaslanmıştır.

References

  • ÖZGÜR, E. (2003). Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz Yöntemleri ve Bir Uygulama, Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Doktora tezi.
  • TATLIDİL, H. (2002). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz. Ankara, Akademi Matbaası.
  • TBB, Türkiye Bankalar Birliği, “Türkiye'de Bankacılık Sistemi Seçilmiş Göstergelerin İllere ve Bölgelere Göre Dağılımı”, https://www.tbb.org.tr/Content/Upload/istatistikiraporlar/ekler/1185/Bankacilik_Sisteminin_Cografi_Dagilimi_2018.pdf, 06.02.2020.
  • TIMM, N.H. (2002). Applied Multivariate Analysis. New York, Springer Verlag.
  • YAMAN YILMAZ, C. ve ATAN, M. (2014). “Efficiency Ranking of Provinces in Turkey Using NUTS-3”, International Journal of Research in Social Sciences, 6(10): 178-218.
  • YAYLALI, Mummer, OKYAY, Erkan, AKAN,Yusuf (2006). “Kişi Başına Düşen Gsyih Değerlerine Göre Türkiye’deki Coğrafi Bölgelerin ve GSYİH’yı Oluşturan Sektörlerin Kümelenmesi”, Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8 (2): 311-334.
There are 6 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Economics
Journal Section Makaleler
Authors

Ceren Yaman Yılmaz 0000-0002-6922-0664

Publication Date May 31, 2020
Acceptance Date May 21, 2020
Published in Issue Year 2020 Volume: 4 Issue: 2

Cite

APA Yaman Yılmaz, C. (2020). Türkiye’deki İllerin Bankacılık Faaliyetleri Açısından Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler ile İncelenmesi. Alanya Akademik Bakış, 4(2), 471-493. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.685945