EXAMINATION WITH THE RIDGE REGRESSION ANALYSIS OF LOGISTICS PERFORMANCE INDICES OF OECD COUNTRIES

Year 2020, , 899 - 919, 18.12.2020

Hakan Eygü , Arife Kılınç

https://doi.org/10.26468/trakyasobed.688737

Cited By: 6

Abstract

Keywords

OECD countries, Logistics Performance Indices, Ridge Regression

OECD ÜLKELERİNİN LOJİSTİK PERFORMANS ENDEKSLERİNİN RİDGE REGRESYON ANALİZİ İLE ARAŞTIRILMASI

Abstract

Bu çalışmanın amacı, OECD ülkelerinin Lojistik Performans Endeksi değerlerine göre incelenmesidir. Günümüzde lojistik sektörü, dünyada hızlı gelişme gösteren en etkili sektörlerden biri olmuştur. Böylece lojistik sektörünün gelişen dünya düzeni ile birlikte birçok ülkeyi diğerlerinden ayıran bir kriter olduğu söylenebilir. Gelişmeleri takiben ülkelerin lojistik faaliyetlerini ölçmek için bazı performans göstergelerinin geliştirilmesi mecburi hale gelmiştir. Bunlardan en önemlisi Dünya Bankası tarafından geliştirilmiş. Lojistik Performans Endeksi (LPE)’dir. Araştırmada 2018 yılında yayımlanan Lojistik Performans Endeksi istatistiklerine dayalı olarak Ridge regresyon analizi uygulanmıştır. Çok değişkenli verileri analiz etmek için kullanılan Ridge regresyon, çoklu bağlantı olması durumunda EKK yöntemine alternatif olarak geliştirilen yanlı tahmin yöntemlerinden biridir. Bu yöntemin işleyişi en küçük kareler yöntemine benzerdir. Ayrıca sadece varyans ve kovaryans matrisinin köşegen değerlerine küçük bir yanlılık sabiti Ridge parametresi (k) eklenmesiyle en küçük kareler yönteminden ayrılmaktadır. Bağımlı değişken olarak genel LPE puanının alındığı çalışmada; gümrük, altyapı, uluslararası taşımacılık, lojistik yeterliliği ve kalitesi, takip ve kolaylık ile zamanlılık bağımsız değişkenler olarak kullanılmıştır. Analiz sonucunda; genel LPE puanı ile gümrük, altyapı, uluslararası taşımacılık, lojistik yeterliliği ve kalitesi ile zamanlılık değişkenleri arasında anlamlı bir ilişki olduğuna karar verilmiştir. Lojistik Performans Endeksi kapsamında OECD ülkelerini ele almış çalışmalar, literatürde sınırlı sayıda bulunmaktadır. Dolayısıyla yapılmış olan çalışma literatürde yer alan bu boşluğa bir katkı sağlayacaktır. Aynı zamanda LPE konusunda yeni bir yöntemin denenmiş olması da bu çalışmanın diğer ayrıcalıklı özelliğidir.

Keywords

OECD ülkeleri, Lojistik Performans Endeksleri, Ridge Regresyon

References

• Akçay A. ve Sariözkan S. (2015). Yumurta tavukçuluğunda gelirin ridge regresyon analizi ile tahmini. Ankara Üniv Vet Fak Derg, 62, 69-74.
• Albayrak, A.S. (2005). Çoklu doğrusal bağlantı halinde en küçük kareler tekniğinin alternatifi yanlı tahmin teknikleri ve bir uygulama. ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 1(1), 105-126.
• Alpu, Ö., Şamkar, H. ve Altan, E. (2010). Sağlam ridge regresyon analizi ve bir uygulama. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(2),137-148.
• Bakar, M.A.A., ve Jaafar, H.S. (2016). Malaysian logistics performance: A manufacturer’s perspective. 6th International Research Symposium in Service Management, IRSSM-6 2015, Social and Behavioral Sciences, 224, 571-578.
• Baki, B. ve Gergin, R.E. (2015). Türkiye‘deki bölgelerin lojistik performanslarının bütünleştirilmiş AHS ve TOPSIS yöntemiyle değerlendirilmesi. Business and Economics Research Journal, 6(4), 115-135.
• Bayat, T. ve Özdemir, Ş. (2016). Yeni bir lojistik performans endeks oluşturmak için gerekli olan kriterlerin belirlenmesi üzerine araştırma. V. Ulusal Lojistik Ve Tedarik Zinciri Kongresi, 26- 28 Mayıs, Mersin.
• Bayraktutan, Y., Tüylüoğlu, Ş. ve Özbilgin, M. (2012). Lojistik sektöründe yoğunlaşma analizi ve lojistik gelişmişlik endeksi: Kocaeli örneği. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 4(3), 61-71.
• Behar, A. ve Manners, P., (2008). Logistics and exports, The Centre for the Study of African Economies, 13, 1-16.
• Büyükuysal, M.Ç. ve Öz, İ.İ.(2016). Çoklu doğrusal bağıntı varlığında en küçük karelere alternatif yaklaşım: Ridge regresyon. Düzce Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Dergisi / DÜ Sağlık Bil Enst Derg Journal of Duzce University Health Sciences Institute / J DU Health Sci Inst, 6(2), 110-114.
• Boopen, S. (2006). Transport infrastructure and economic growth: Evidence from Africa using dynamic panel estimates. The Empirical Economics Letters, 5(1), 37-52.
• Bozkurt, C. ve Mermertaş, F. (2019). Türkiye ve G8 ülkelerinin lojistik performans endeksine göre karşılaştırılması. İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi, 7(2), 107-118.
• Chu, Z. (2010). Logistics and economic growth: A panel data approach. The Annals of Regional Science, 49, 87-102.
• Çakır, S. (2017). Measuring logistics performance of OECD countries via fuzzy linear regression. Journal Of Multi-Criteria Decision Analysis, (Wiley Research Article), 24 (3-4), 177–186.
• Çemberci, M, Civelek, M.E. ve Canbolat, N. (2015). The moderator effect of global competitiveness index on dimensions of logistics performance index. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 195, 1514–1524.
• Danacı, T. ve Nacar, R. (2017). Comparing the foreign trade and logistic performance of Turkey and EU members with clusteer analysis. Global Business Reshearch Congress (GBRC), 3(4), 31-36.
• Darlington, R. B. (1978). Reduced-Variance regression. Psychological Bulletin, 85(6), 1238–1255.
• Demilie B.H., ve Meron, Z. (2016). An empirical investigation of performance of logistics and economic growth nexus in Sub-Saharan Africa: Panel data approach. Journal of Global Economics, 4(4), 221-222.
• Erkan, B. (2014). Türkiyede lojistik sektörü ve rekabet gücü. ASSAM Uluslararası Hakemli Dergi, 1, 44-65.
• Felipe, J. ve Kumar, U. (2012), The role of trade facilitation in Central Asia a gravity model. Eastern European Economics, 50(4), 5-20.
• Gani, A. (2017). The logistics performance effect in ınternational trade. The Asian Journal of Shipping and Logistics, 33(4), 279-288.
• Güner, S. ve Coskun, E. (2012). Comparison of ımpacts of economic and social factors on countries' logistics performans: a study with 26 OECD countries. Research in Logistics and Production. 2(4). 329-343.
• Gujarati, D.N. (1995) , Çev: Şenesen,Ü, Şenesen,G.,G. (1999). Temel Ekonometri, İstanbul: Literatür Yayıncılık.
• Hayaloğlu, P.(2015). The ımpact of developments in the logistics sector on economic growth: the case of OECD countries. International Journal of Economics and Financial Issues, 5(2), 523-530.
• Hoekman, B. ve Nicita, A. (2011). Trade policy, trade costs, and developing country trade. World Development, Elsevier, 39(12), 2069-2079.
• Hoerl, A.E. ve Kennard, R.W. (1970a). Ridge regression: Biased estimation for nonorthogonal problems. Technometrics, 12(1), 55-67.
• Hoerl, A.E Ve Kennard, R.W. (1970b). Ridge regression: Applications to nonorthogonal problems. Technometrics, 12(1), 69-82.
• Jhawar, A. ve Garg, S. K. (2018). Modelling of critical factors for ımproving logistics performance of ındia using ınterpretive structural modelling. International Journal of Applied Man¬agement Sciences and Engineering (IJAMSE), 5(1).
• Kaşko, Y.(2007). Çoklu bağlantı durumunda ikili (binary) lojistik regresyon modelinde gerçekleşen I. tip hata ve testin gücü (Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi). Ankara Üniversitesi, Ankara.
• Kısa, A.C.G. ve Ayçin, E. (2019). OECD ülkelerinin lojistik performanslarının swara tabanlı edas yöntemi ile değerlendirilmesi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İİBF Dergisi, 9 (1), 301-325.
• Korinek, J. ve Sourdin, P. (2011). To what extent are high-quality logistics services trade facilitating?. OECD Trade Policy Working Papers, No.108, 1-42, OECD Publishing, http://dx.doi.org.
• Mahajan, V., Jain, A.K. ve Bergier, M. (1977). Parameter estimation in marketing models in the presence of multicollinearity: An application of ridge regression. Journal of Marketing Research, 14 (4), 586-591.
• Marquardt, D.W ve Snee, R.D. (1975). Ridge regression in practice. The American Statistician, 29 (1), 3-20.
• Mcdonald, G.,C. ve Galarneau, D.I. (1975). A monte carlo evaluation of some ridge type estimators. Journal Of The American Statistical Assocation, 70 (350), 407-416.
• Oda, S. (2008). Türkiye’de lojistik sektörü ve dış ticaret üzerine etkileri (Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi). Trakya Üniversitesi, Edirne.
• Oğuz, S., Alkan, G.ve Yılmaz, B.(2019). Seçilmiş Asya ülkelerinin lojistik performanslarının TOPSİS yöntemi ile değerlendirilmesi. IBAD Sosyal Bilimler Dergisi, (Özel Sayı), 497-507.
• Ojala, L. ve Çelebi, D. (2015). The World Bank’s logistics performance ındex (lpı) and drivers of logistics performance. Roundtable On Logistics Development Strategies And Their Performance Measurements, 9-10 Marc, Queretaro MEXİCO.
• Ofluoğlu N.Ö., Kalaycı C., Artan S. Ve Bal H.Ç. (2018). Lojistik performansındaki gelişmelerin uluslararası ticaret üzerindeki etkileri: AB ve MENA ülkeleri örneği. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 9 (24), 92-109.
• Orhunbilge, N. (2000). Uygulamalı Regresyon ve Korelasyon Analizi, İstanbul: Avcıol-Basım Yayın.
• Öztürk, İ. (2014). Hayvansal üretim verilerinde çoklu bağlantı probleminin yanlı regresyon yöntemi ile çözümlenmesi. KSÜ Doğa Bilimleri Dergisi, 17(3),1-12.
• Pamukçu, E.(2010). Sistolik Kan Basıncını Etkileyebilecek Faktörlerin Ridge Regresyon Analizi ile İncelenmesi ve Çoklu Bağlantı Problemi. (Yayımlanmış Yüksek Lisans Tezi). Fırat Üniversitesi, Elazığ.
• Pupavac, D. ve Draskovic, M. (2017). Analysis of logistic performance in Southeast European countries. Business Logistics in Modern Management, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Economics, Croatia, 17, 569-579.
• Puertas, R., Marti, L., ve García, L., (2014). Logistics performance and export competitiveness: European experience. Empirica, 41(3), 467-480.
• Rençber, Ö. F. (2018). Basamak korelasyon, kohonen ve anfıs yapay sinir ağ modellerinin sınıflandırma performanslarının karşılaştırılması: Lojistik performans endeksi üzerine uygulama. Ege Akademik Bakış, 18 (3), 521-535.
• Santiteerakul, S., Tippayawong, K. Y., Dallasega, P., Nimanand, K. Ve Ramingwong, S. (2018). Logistics performance review: European Union and ASEAN Community. Journal of Applied Economic Sciences, 13(5), 1175–1180.
• Sofyalıoğlu, Ç. ve Kartal, B. (2013). A comparison and some suggestions for Turkey’s and Eurasian economic community countries’ logistic performance index scores. International Conference on Eurasian Economies, 17-18 September, 524-531, St. Petersburg: RUSSIA.
• Sturm, J.E., Jacobs, J. ve Groote, P. (1999). Output effects of infrastructure investment in the Netherlands. 1853 - 1913. Journal of Macroeconomics, 21(2), 355-380.
• Tracey, T. J., Sedlacek W. E ve Miars R. D. (1983). Applying ridge regression to admissions data by race. College and University, 58, 313-318.
• Topal, M., Eyduran, E., Yağanoğlu, A.M., Sönmez, A.Y. ve Keskin, S. (2010). Çoklu doğrusal bağlantı durumunda ridge ve temel bileşenler regresyon analiz yöntemlerinin kullanımı. Atatürk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 41(1), 53-57.
• Türkiye İstatistik Kurumu, Lojistik Performans Endeksi 2016. http://www.tuik.gov.tr/ UstMenu.do?metod=istendeks adresinden alındı.
• Uca, N. Civelek, M.E. ve Çemberci, M. (2015). The effect of the components of logistics performance ındex on gross domestic product: Conceptual model proposal. Eurasian Academy of Sciences Eurasian Business and Economics Journal, 1, 86-93.
• Üçkardeş, F., Efe, E., Narinç, D. ve Aksoy, T. (2012). Japon bıldırcınlarında yumurta ak indeksinin ridge regresyon yöntemiyle tahmin edilmesi. Akademik Ziraat Dergisi, 1(1), 11-20.
• Vinod, H.D. (1995). Double bootstrap for shrinkage estimators. Journal of Econometrics, 68 (2), 287-302.
• Wang, A.H. ve Yang, S.X. (2017). Research on the ımpact of the “belt and road” ınternational logistic performance on chi¬na’s export. Journal of South China University of Technology (Social Science Edition), 19 (1), 10-18.
• Wang, A. (2010). Research of logistics and regional economic growth. Scientific Research iBusiness, 2, 395-400.
• Wang, Y. ve Wang, L. (2010). The economic growth effect of logistics ındustry fdı analysis. Scientific Research, iBusiness, 2, 377-381.
• Yıldırım, B. F., ve Adıgüzel Mercangoz, B. (2020). Evaluating the logistics performance of OECD countries by using fuzzy AHP and ARAS-G. Eurasian Economic Review, Springer; Eurasia Business and Economics Society, 10(1), 27-45, March