1. İAÜ Açık Erişim
  2. Enstitüler -- Institutes
  3. Fen Bilimleri Enstitüsü -- Institute of Natural & Applied Science
  4. Tezler -Thesis
Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11547/2082
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorYılmaz, İskender-
dc.date.accessioned2019-05-24T06:45:46Z-
dc.date.available2019-05-24T06:45:46Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11547/2082-
dc.description.abstractBireysel emeklilik sisteminde katılımcı sayılarının tahmini Türkiye gibi 12 yıl gibi gelişmiş göreceli olarak oldukça kısa sektörel geçmişi olan ülkeler için oldukça önemlidir. Bu tez çalışmasında, Emeklilik Gözetim Merkezinin katılımcı verileri kullanılarak en iyi tahmin modelinin hangisinin olduğu tespit edilmiştir. En iyi model kullanılarak Ocak 20016 – Ocak 2020 dönemi sektörün katılımcı sayıları tahmin edilmiştir. Zaman serisi tahmin modellerinin seçiminde 118 aylık katılımcı verisi eğitim için kullanılarak Minitab R17 ve Forecast Pro Trac V4 programları ile 25 aylık tahminler üretilmiştir. 25 aylık tahmin ve gerçekleşen katılımcı sayıları karşılaştırılarak test edilmiştir. İki veri seti arasındaki MAPE (Ortalama Mutlak Yüzde Hata), MAD (Ortalama Mutlak Sapma ) ve TS (İzleme Sinyali) değerlerini tablo üzerinden karşılattırılarak 9 model arasında en iyi olan tespit edilmiştir. Modellerin tahmin geçerliliği artıkların analizi yapılarak istatistiksel olarak kontrol edildi. Box-Jenkins Modelinin tahmin çalışmalarında en iyi sonucu verdiği saptandı. Ayrıca Matlab ile Türk Lirası-Dolar kuru BES katılımcı sayının Wavelet dönüşümü yapılarak arasındaki ilişki incelenmiş ve yorumlarda bulunulmuştur. Çalışmalarımızın sonucunda 2020 yılına kadar BES sektöründe büyümenin devam edeceği ve Aralık 2003’te 15.000 üyesi olan sektörün 10.500.000 katılımcıya ulaşılacağı öngörülmektedir. Buda bize sektörün sisteme giren katılımcı ile çıkan katılımcı arasında dengeye ulaşmayacağını göstermektedir.tr_TR
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherİSTANBUL AYDIN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜtr_TR
dc.subjectBireysel Emekliliktr_TR
dc.subjectTahmintr_TR
dc.subjectBox-Jenkins Modelitr_TR
dc.subjectWavelettr_TR
dc.subjectIndividual Retirementtr_TR
dc.subjectForecasttr_TR
dc.subjectBox-Jenkins Modeltr_TR
dc.subjectWavelettr_TR
dc.titleBİREYSEL EMEKLİLİK DEĞİŞİM HIZININ ZAMANSAL VE BÖLGESEL ANALİZİtr_TR
dc.typeThesistr_TR
dc.description.abstractolEstimating participant of numbers in the individual pension system is essential for countries which have relatively quite short sectoral history like just 12 years as Turkey. In this study, it was determined which one is the best forecasting model by using participant data from Pension Monitoring Center. Number of participants is estimated for period from January 2016 to January 2020 by using the best model. Selection of time series forecasting models, 118 months participant data for training, 25 months forecasts are generated by utilizing Minitab R17 and Forecast Pro Trac V4 programs. 25 months estimated and actual participant data are tested to compare. The best one is determined among 9 models by comparing MAPE (Mean Absolute Percentage Error), MAD (Mean Absolute Deviation) and TS (Monitoring Signal) values between two datasets with table value. Validity of models is statistically controlled by residual analysis. Box-Jenkins Model is applied on data. Also the relationship between Turkish Lira and American Dollar exchange rate is examined by Wavelet transformation of individual pension system using MATLAB. As a result, growth in individual pension system is going to continue until 2020 and it is estimated that participant number which was just 15.000 in December 2003 will be 10.500.000. This shows us that system is not going to be balanced between number of entering participants and outgoing participants.tr_TR
dc.publisher.firstpagenumber1tr_TR
dc.publisher.lastpagenumber95tr_TR
Appears in Collections:Tezler -Thesis

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
433051.pdf4.64 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.