GRİ TAHMİN GM (1,1) MODELİ İLE BİR BÜYÜKŞEHİR BELEDİYESİNDE GELİR TAHMİNİ

Year 2021, Volume: 8 Issue: 3, 1782 - 1805, 30.11.2021

Seda Sayım Vesile Ömürbek

https://doi.org/10.30798/makuiibf.978524

Cited By: 1

Abstract

Kamu sektörünün önemli unsurlarından biri olan Belediyeler, toplumun taleplerini yerine getirmede büyük önem arz etmektedir. Bu talepler doğrultusunda, minimum harcamayla doğru ihtiyaçların karşılanabilmesi hedeflenmektedir. Yapılan harcamalar ve elde edilen gelirlerin sonucunda bir strateji belirlenerek gelecek döneme ilişkin mali durum ve beklentiler raporu hazırlanmaktadır. Bu çalışmada, GM (1,1) yöntemi kullanılarak bir büyükşehir belediyesinin gelirleri ele alınarak geleceğe yönelik gelir tahminleri yapılacaktır. Bir büyükşehir belediyesinin 2019-2023 yıllarına ait gelirleri; “Vergi Gelirleri, Teşebbüs Ve Mülkiyet Gelirleri, Alınan Bağış Ve Yardımlar, Diğer Gelirler, Sermaye Gelirleri, Alacaklardan Tahsilatlar, Red ve İadeler ve Gelir Toplamı” olmak üzere GM (1,1) yöntemi ile tahmin edilmiştir. Tahminleme sonucunda; “Vergi Gelirleri, Teşebbüs Ve Mülkiyet Gelirleri, Alınan Bağış Ve Yardımlar, Diğer Gelirler ve gelirler toplamı” için 2019-2023 gelecek dönem tahmini değerlerinde bir artış eğilimi görülmektedir. Ancak “Sermaye Gelirleri” için 2019-2023 gelecek dönem tahmini değerlerinde bir azalış eğilimi görülmektedir.

Keywords

Belediye, Performans Değerleme, Gri Tahminleme.

ESTIMATION OF REVENUES IN A METROPOLITAN MUNICIPALITY WITH GRAY ESTIMATED GM (1,1) MODEL

Abstract

Municipalities, one of the important elements of the public sector, are of great importance in meeting the demands of the society. In line with these demands, it is aimed to meet the right needs with minimum expenditure. A strategy is determined as a result of the expenses incurred and the revenues obtained, and a report on financial status and expectations for the upcoming period is prepared. In this study, future revenue estimates will be made by considering the revenues of a metropolitan municipality using the GM (1,1) method. The revenues of the metropolitan municipality for the years 2019-2023; Tax Revenues, Enterprise and Property Revenues, Donations and Aids Received, Other Revenues, Capital Revenues, Collections from Receivables, Rejection and Refunds and Revenue Total were estimated by GM (1.1) method. As a result of the estimation; For the total of Tax Revenues, Enterprise and Property Revenues, Donations and Aids Received, Other Revenues and revenues, there is an increasing trend in the estimated values of 2019-2023 future period. However, there is a decreasing trend in the estimated values of 2019-2023 future period for Capital Incomes.

Keywords

Municipality, Performance Appraisal, Gray Estimation.

References

• Akay, D., (2011). Grey Relational Analysis Based on Instance Based Learning Approach for Classification of Risks of Occupational Low Back Disorders. Safety Science, 49(8-9), 1277-1282.
• Akay, D., & Atak, M., (2007). Grey Prediction With Rolling Mechanism for Electricity Demand Forecasting of Turkey. Energy, 32(9), 1670-1675.
• Çelik, Ş., (2016). Isparta İli İçin Doğal Gaz Talep Tahmini. (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi), Süleyman Demirel Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• Çetinkaya, Ö., & Demirbaş, T.,(2010). Belediye Gelirlerinin Analizi ve Mali Özerklik Açısından Değerlendirilmesi. İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Maliye Araştırma Merkezi Konferansları, 53, 1-18.
• Deng, J.L., (1982). Control Problems of Grey Systems. System &Control Letters, 1(5), 288-294.
• Erden, C., & Ceviz E., (2015). Gri Sistem Teorisi Kullanılarak Türkiye’nin Büyüme Oranı Faktörlerinin Analizi. Sakarya Üniversitesi, Fen Bilimleri Dergisi, 19(3), 361-369.
• Kaya, K., & Taşçı, L., (2015). TUTGA ve C Dereceli Nokta Koordinatlarının Gri Sistem ile Tahmin Edilmesi. Ankara: TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, 15. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 25-28 Mart 2015, Ankara.
• Köse, E., &Aplak H.S., & & Kabak M. (2015). Yetersiz Veri Ortamında Tahminler için Örnek Bir Uygulama: Gri Tahmin Yöntemi. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 31(1), 82-88.
• Kurt, G., (2008). Gri İlişki Çözümlemesi ve Ridit Çözümlemesi Kullanılarak Üniversite Öğrencilerinin Çeşitli Kaygılarının Değerlendirilmesi. Akademik Bakış, Uluslararası Hakemli Sosyal Bilimler E-Dergisi, (14), 1-10.
• Liu, S., & Lin F., (2010). Grey Systems Teory and Applications. Springer.
• Mei, D., (2007). Software Reliability Estimation in Grey System Theory. China.
• Mostafaei, H., & Kordnoori, S.,(2012). Hybrid Grey Forecasting Model for Iran’s Energy. International Journal of Energy Economics and Policy, 2(3), 97-102.
• Sifeng, L.Y., (2006). Grey Information: Theory and Practical Applications. United States of America: Springer.
• Sofyalıoğlu, Ç., (2011). Süreç Hata Modu Etki Analizini Gri Değerlendirme. Ege Akademik Bakış Dergisi, 11(1), 155-164.
• Tsai, C.H., & Chang C.L., & Lieh, C., (2003). Applying Grey Relational Analysis to the Vendor. Department of Industrial Engineering and Management, 11 (3), 45-53.
• Xie, N.M., & Liu, S.F. (2009). Discrete Grey Forecasting Model and its Optimization. Applied Mathematical Modelling, 33, 1173-1186.