Abstract:
Son yıllarda artan rekabetçi ortamda ve küresel ekonominin yarattıgıetkiler sonucunda, isletmeler için yasamlarını devam ettirmek ve farkyaratabilmek adına en önemli araçlardan birisi de gelecege yöneliktahminlerde bulunmak ve stratejilerini buna göre belirlemek olmustur. Bubaglamda isletmeler riskleri en aza indirgemek için, birçok uygulamaalanında yer bulan tahminleme yöntemlerinin ve istatistiksel analizlerinkullanılmasına yönelmektedirler. Lojistik Regresyon Analizi, sonuçdegiskeninin iki veya çok düzeyli kategorik degisken olması, 0 ve 1 gibikesikli degerler alması durumunda kullanılmakta ve bagımlı degisken"basarılı-basarısız", "az-orta-çok", "olumlu-olumsuz" gibi kategorikdegerlerden olustugunda lojistik regresyon yöntemi tercih edilmektedir.Son yıllarda lojistik regresyon analizi kullanım kolaylıgının yanında rahatyorumlanabilmesiyle ön plana çıkmıs ve sosyal bilimler alanında birçokuygulamada yaygın olarak kullanılmaya baslanmıstır. Lojistik RegresyonAnalizinde, bagımlı degisken üzerinde açıklayıcı degiskenlerin etkileriolasılık olarak elde edilerek, bu faktörlerin olasılık olarak belirlenmesisaglanmaktadır. Bu çalısmada, Lojistik Regresyon Analizi bir tahminyöntemi olarak incelenmis ve bu kapsamda bankaların sektör paylarınıntahminlenmesine yönelik bir model olusturularak, bankaların sektörpaylarına göre ilk on banka arasına girip girememeleri açısındanincelenmek suretiyle bir uygulama yapılmıs olup, elde edilen sonuçlaryorumlanmıstır. Sonuçlar ile gerçeklesen veriler kıyaslanarak, bunlarınbirbirlerine çok yakın oldugu ve böylece önerilen modelin etkinligi ortayakoyulmustur. In recent years, in increasingly competitive environment and asresults of global economy, one of the most important tools for enterprises has become forecasting the future and determining theirstrategies in this way in order that enterprises maintain their life andcreate a difference. In this sense, for minimizing the risks, enterprisestend towards using of forecasting methods and statistical analysis thattake part in many applications. Logistic Regression Analysis is used forthe situation that the outcome variable is binomial or multinomialcategorical variable, and take discrete values like 0 and 1 and it ispreferred when dependent variable consists of categorical values like"successful-unsuccessful", "small-medium-large", "positive-negative" etc.In Logistic Regression Analysis, the effects of explanatory variables ondependent variable are obtained as a probability in order to determinethese factors as a probability. In this study, Logistic Regression Analysisis examined as a forecasting method and within this scope an applicationis carried out for forecasting the sector portions of the banks by settingmodels and evaluated about whether the banks enter the top ten,Consequently the obtained results interpreted by comparing with actualdata and achieved that they are very close to each other, therefore thestudy proved the proposed model's effectiveness.
