Öz
Avrupa Birliği gittikçe artan bir şekilde gündemimizde yer almaya devam etmektedir. Bu çalışmada Avrupa Birliği ülkeleri, aday ülkeler ve Türkiye arasındaki farklılıkların incelenmesi amaçlanmaktadır. İlgili farklılıklar çeşitli ekonomik ve demografik göstergeler yardımıyla, sinir ağları ve kural algoritmaları kullanılarak analiz edilmeye çalışılmıştır. Ele alınan veriler 1999-2003 dönemini kapsamaktadır. Çalışmada öncelikle bağımsız değişkenlerin relatif önemleri sinir ağları yardımıyla belirlenmiştir. Ardından bu bağımsız değişkenlere kural algoritmaları uygulanılarak, üyeliği etkileyen bir takım kuralların belirlenmesi sağlanmıştır. Türkiye, şu anda çok sayıda Avrupa birliği üyesi ülkeden daha yüksek bir üyelik derecesi ile, çalışma sonucunda oluşturulan birinci kümenin elemanı durumundadır. Ayrıca ülkemizin üyelik sürecine hızla girebilmesi için en önemli ekonomik değişkenin kişi başına gayri safi yurtiçi gelir değişken olduğunu belirtmekte yarar vardır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- [1] Değişim ve Gelişim Sürecinde Avrupa Birliği ve Türkiye. ARI Düşünce ve Toplumsal Gelişim Derneği. (http://www.gencnet.org/images/yayinlar/AB__kitapcik.pdf) [12.10.2006],
- [2] Bozkurt, V. (1993). Avrupa Birliği. Bursa: Ezgi Kitabevi, 147-149.
- [3] Avrupa komisyonu Türkiye delegasyonu web sitesi, (http://www.deltur.cec.eu.int/). [18.07.2005].
- [4] Yurtoğlu, H. (2005). Yapay Sinir Ağları Metodolojisi İle Öngörü Modellemesi: Bazı Makroekonomik Değişkenler İçin Türkiye Örneği. Uzmanlık Tezi. Ekonomik Modeller Ve Stratejik Araştırmalar Genel Müdürlüğü. Yayın No: DPT: 2683, 4-7.
- [5] Oğuzlar, A. (2004). Veri Madeııciğine Giriş. Bursa: Ekin Kitabevi, 59-64.
- [6] Doumpos, M.; Pentaraki, K.; Zopounidis, C. & Agorastos C. (2001). Assessing Country Risk Using A Multi-Group Discrimination Method: A Comparative Analysis. Managerial Finance, 27(8), 16-37.
- [7] Cosset,J. & Roy, J. (1991). The Determinants of Country Risk Ratings. Journal of International Business Studies, 22(1), 135-142.
- [8] Yim, J. & Mitchell, H. (2005). Comparison of country risk rnodels: hybrid neural networks, logit models, diskriminant analysis and cluster techniques. Expert Systems with Applications, 28(1), 137-148.
- [9] Hoti, S. & McAleer, M. (2004). An Emprical Assessment of Country Risk Ratings and Associated Models. Journal of Economic Surveys, 18(4), 539-587.
- [10] Avrupa Birliği’ne Üyelik Sürecinde AB Ülkeleri ve Diğer Aday Ülkeler Karşısında Türkiye’nin Durumu, Ekonomik ve Sosyal Alanlarda Seçilmiş 80 Gösterge. Tisk Kıyaslama (Beııchmarking) Raporu. (http://www.tisk.org.tr/ yayinlar.asp). [12.10.2006].
- [11] Oğuzlar, A. (2006). Avrupa Birliğine Üye Ve Aday Ülkeler Arasındaki Ayırımın Çok Değişkenli İstatistiksel Tekniklerle Analizi. Marmara Üniversitesi Hakemli Dergisi Öneri, 7(26), 205-212.
Ayrıntılar
| Birincil Dil | Türkçe |
|---|---|
| Bölüm | Eski Sayılar |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 10 Ocak 2007 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2007 Cilt: 7 Sayı: 27 |
Bu web sitesi Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
Öneri Dergisi
Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü
Göztepe Kampüsü Enstitüler Binası Kat:5 34722 Kadıköy/İstanbul
e-ISSN: 2147-5377