Türkiye ve seçilmiş AB ülkelerinde imalat sanayi firmalarının büyüme performanslarını etkileyen kriterlerin kantil regresyon ile belirlenmesi
Küçük Resim Yok
Tarih
2024
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
İstanbul Ticaret Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Kantil regresyon, klasik regresyon yöntemine alternatif olarak Koenker ve Basset (1978), tarafından ortaya çıkarılmış bir yöntemdir. Kantil regresyon yöntemi, doğrusal regresyon yönteminde kullanılan varsayımların göz ardı edilebildiği bir yöntem olup, farklı kantil noktaları için farklı katsayı sonucu vererek çeşitli regresyon modelleri sunmaktadır. Ayrıca kantil regresyon yöntemi veri setinde aykırı değer bulunduğu durumlarda da kullanılabilmektedir. Bu tezin amacı kantil regresyon yöntemini açıklayarak Türkiye, Çekya, İtalya, Macaristan ve Portekiz'de imalat sanayinde faaliyet gösteren firmalar için firma büyüme performansına etki eden etmenlerin incelenmesidir. Bu amaçla Avrupa İmar ve Kalkınma Bankası (EBRD), Dünya Bankası (WB) ile ortaklaşa yapılan ve iş ortamının kalitesini inceleyen "İş Ortamı ve İşletme Performansı Araştırması" (BEEPS) 2018-2020 anket verileri kullanılmıştır. Çalışma 2016-2018 yılları arasında sadece satış gelirleri artmış olan firmalara odaklanmıştır. Kantil regresyon, ülke bazında firmaların farklı büyüme performans düzeyleri için yorum yapılmasına olanak sağlamıştır. Sonuç olarak Türkiye için düşük, orta ve yüksek büyüme düzeyindeki firmalar için firma yaşı ve firma büyümesi arasında negatif ilişki bulunmuştur. İtalya'da sadece orta büyüme düzeyindeki firmalarda firma yaşı ve firma büyümesi arasında negatif ilişki bulunmuştur. Portekiz'de ise düşük ve orta düzey büyüme performansı olan firmalarda firma yaşı ile büyüme performansı arasında negatif ilişki tespit edilmiştir. Türkiye ve Çekya'da firmaların kapasite kullanım oranının artması büyüme performansını artırmaktadır. Türkiye ve Portekiz'de imalat sanayinde faaliyet gösteren firmaların üretim dışı faaliyetlerde çalışan oranının, firma büyüme performansı üzerinde pozitif yönde etkisi olduğu görülmüştür.
Koenker and Basset (1978) introduced the quantile regression method as an alternative to the classical regression method. The quantile regression method ignores the assumptions required by the classical regression method. This method provides different coefficient results for different quantile points and offers different regression models. Additionally, the quantile regression method can be used in cases with outliers in the data set. This thesis examines the factors affecting firm growth performance in the manufacturing industry in Türkiye, Czechia, Italy, Hungary and Portugal by explaining the quantile regression method. The study uses data from the "Business Environment and Enterprise Performance Survey" (BEEPS) for the 2018-2020 period, conducted jointly by the European Bank for Reconstruction and Development (EBRD) and the World Bank (WB). The research focuses on firms in the manufacturing industry whose sales revenues increased between 2016 and 2018. Quantile regression allowed the interpretation of different firm growth performance levels on a country basis. As a result, a negative relationship was found between firm age and firm growth for low, medium and high-growth-level firms in Türkiye. In Italy, a negative relationship was found between firm age and firm growth only in medium-growth firms. In Portugal, a negative relationship was found between firm age and growth performance in firms with low and medium growth performance. Increasing the capacity utilization rate of firms in Türkiye and Czechia increases their growth performance. It has been observed that the ratio of employees working in non-production activities in firms operating in the manufacturing industry in Türkiye and Portugal has a positive effect on firm growth performance.
Koenker and Basset (1978) introduced the quantile regression method as an alternative to the classical regression method. The quantile regression method ignores the assumptions required by the classical regression method. This method provides different coefficient results for different quantile points and offers different regression models. Additionally, the quantile regression method can be used in cases with outliers in the data set. This thesis examines the factors affecting firm growth performance in the manufacturing industry in Türkiye, Czechia, Italy, Hungary and Portugal by explaining the quantile regression method. The study uses data from the "Business Environment and Enterprise Performance Survey" (BEEPS) for the 2018-2020 period, conducted jointly by the European Bank for Reconstruction and Development (EBRD) and the World Bank (WB). The research focuses on firms in the manufacturing industry whose sales revenues increased between 2016 and 2018. Quantile regression allowed the interpretation of different firm growth performance levels on a country basis. As a result, a negative relationship was found between firm age and firm growth for low, medium and high-growth-level firms in Türkiye. In Italy, a negative relationship was found between firm age and firm growth only in medium-growth firms. In Portugal, a negative relationship was found between firm age and growth performance in firms with low and medium growth performance. Increasing the capacity utilization rate of firms in Türkiye and Czechia increases their growth performance. It has been observed that the ratio of employees working in non-production activities in firms operating in the manufacturing industry in Türkiye and Portugal has a positive effect on firm growth performance.
Açıklama
Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Ana Bilim Dalı
Anahtar Kelimeler
İstatistik, Statistics
