2009 KÜRESEL FİNANSAL KRİZİN SİNYALLERİNİN ÇOK BOYUTLU ÖLÇEKLEME TEKNİĞİ KULLANILARAK GEÇMİŞ DÖNEM SOSYO-EKONOMİK GÖSTERGELERLE TESPİTİ VE BİR UYGULAMA

Abstract

Avrupa Birliği’ne üye ve aday ülkelerin sosyo-ekonomik göstergelerinin Çok Boyutlu Ölçekleme Tekniği kullanılarak analiz edildiği bu makalede, çok boyutlu olan sosyal ve ekonomik yapıda birbirleri ile etkileşim içindeki çok sayıda gösterge birlikte ele alınmıştır. Avrupa Birliği’nde özellikle 2009 yılında başlayan ancak ciddi sonuçlarının 2010 ve 2011 yıllarında ortaya çıktığı ekonomik krizin, krizden bir yıl önce yani 2008 yılında sinyallerini verip vermediğinin tespiti bu çalışmanın temel amacını oluşturmaktadır. Üye ve aday ülkelerin sosyoekonomik göstergelerin analizi ile, uzun yıllar homojen bir yapı gösteren birlik ülkelerinin birbirlerinden uzaklaşarak dağınık bir yapı sergilemeleri çalışma ile oldukça net bir şekilde saptanmıştır

Keywords

• Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi, Metrik Ölçekleme, Avrupa Birliği, Kriz, Sosyo-ekonomik göstergeler

DETERMINATION OF THE SIGNALS OF 2009 GLOBAL FINACIAL CRISIS THROUGH PAST ERA SOCIO-ECONOMIC INDICATORS BY MULTIDIMENSIONAL SCALING TECHNIQUE AND AN APPLICATION

Abstract

In this study, socio-economic structures are analyzed for European Union (EU) member and candidate countries using Multidimensioanl Scaling Method . It’s aimed to create a general approach of a large number of the indicators which are interacting with each other at multi-dimensional social and economic structure . Economic crisis in EU has started the years of 2009, but the serious consequences of it has been appeared during the period 2010 and 2011. In 2008, a year before the crisis ,the problems union signals have emerged. With the analysis of socio-economic indicators, It is found that quite apparent change among union countries that they was showing a homogeneous structure so long years

Keywords

• Multidimensional Scaling Analysis, Metric Scaling, European Union Crisis, Socio-economic indicators

References

1. Theo Hıtırıs, “European Union Economics” Fifth Edition, Prentice Hall,2003 s. 63-64
2. TDK Sözlük, (8. Basım), Ankara, 1988, s. 2015
3. Ezgi Baday, Uğur Sivri, Metin Berber “Türkiye’de İllerin Sosyo-Ekonomik Gelişmişlik Sıralaması” Bozok ve Çankaya Üniversitesi Uluslararası Bölgesel Kalkınma Sempozyumu, 7-9 Ekim 2010, s.2
4. Eurostat, OECD, World Bank Data ve ülkelerin resmi istatistik kurumları İngwer Borg Patrick j. F Modern Multidimensional Scaling s.3
5. KURT, Günseli; “Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz Tekniklerinden ÇokBoyutlu Ölçekleme ve Bir Uygulama”
6. G. Young and A. S. Householder., “Discussion of a set of points in terms of their mutual distances” Psychometrika, 3(1), January 1938.
7. W. S. Torgerson. “Multidimensional scaling: I. theory and method” Psychometrika, 17:401–419, 1952.
8. Everitt ,B.,Howell ,D. , “Encyclopedia of Statistics in Behavioral Science” , Vol: 3 Jon Wiley and Sons,Ltd. , Chichester ,2005, s.1881

9. Becks, A., Sklorz, S., Jarke, M.: A Modular Approach for Exploring the Semantic Structure of Technical
10. Document Collections, Proc. of InternationalWorking Conference on Advanced Visual Interfaces, AVI 2000,May 23-26, 2000, Palermo, Italy, 298–301
11. Popescul, A.; Ungar, L. H.; Flake, G. W.; Lawrence, S. & Giles, C. L. Clustering and Identifying Temporal Trends in Document Databases IEEE Computer Society, 2000,
12. Haveliwala, T., Gionis, A., Klein, D., Indyk, P.: Evaluating Strategies for Similarity Search on the Web,Proc. of the 11th Int. World Wide Web Conference, May 2002, 432– 442
13. Stein, B., Meyer zu Eissen, S.: Automatic Document Categorization: Interpreting the Performance of Clustering Algorithms, in: Advances in Artificial Intelligence (A. Gnter, R. Kruse, B. Neumann, Eds.). LNAI2821, 254–266, Springer 2003.
14. Munoz, A., Martin-Merino, M.: New asymmetric iterative scaling models for the generation of textual word maps, Proc. Proc. of the 6th Int. Conf. on the Statistical Analysis of Textual Data, CSIA-CERESTA
15. Churchill A. Gilbert, Marketing Research, Methodological Foundations, Sixth Edition, The Dryden Pres, Wisconsin, 1994 s.69
16. Orhunbilge, Neyran. “Çok Değişkenli İstatistik Yöntemler” İstanbul Üniversitesi Yayın no:4942 İstanbul 2010
17. Hervé Abdi, “MetricMultidimensional Scaling (MDS): Analyzing DistanceMatrices” (Çevrimiçi) http://www.utdallas.edu/~herve/Abdi-MDS2007-pretty.pdf, 24.10.2011
18. Research Data Center ; “Metric Multidimensional Scaling ” (Çevrimiçi) http://fedc.wiials/mvahtmlnode99.htmlwi.hu-berlin.de/xplore/tutor 18.03.2011,
19. United NationsDevelopment Programme “Human Development Report 2009”(Çevrimiçi) http://hdr.undp.org/en/media/HDR_2009_EN_Complete.pdf 12.11.2011