OECD ülkelerinin kümeleme ve diskriminant analizi ile sınıflandırılması üzerine bir inceleme
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2022
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
İnönü Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Kümeleme analizi, birbirine benzeyen verileri aynı küme içinde sınıflandırır, yani gruplar içinde benzerlik yüksek olduğunda birbirlerine yakın birimleri, gruplar arasında ise uzak birimleri kümelere atama işlemi yapan çok değişkenli istatistiksel analiz yöntemidir. Diskriminant analizi, temel amacı ayırma olan, gözlemlerin özelliklerinden yararlanarak atanacağı grupları belirleyen veya daha önceden belirlenmiş grupları birbirinden ayıracak fonksiyonu bulurken kullanılan çok değişkenli istatistiksel analiz tekniklerinden biridir. Yapılan bu çalışmada, diskriminant ve kümeleme analizi ile 2020 yılı baz alınarak 37 OECD ülkesi; ekonomik büyüme, askeri harcamalar, eğitim harcamaları, sağlık harcamaları, sübvansiyon ve transfer harcamaları, yatırım harcamaları değişkenleri açısından sınıflandırılmıştır. Kümeleme analizinde Belçika, Hollanda, Avusturya, Finlandiya, Fransa, İngiltere, Kanada, Almanya, İsviçre, Norveç, İsveç, Avustralya, Yeni Zelanda, İspanya, Japonya ve ABD'nin bir küme oluşturduğu; Macaristan, Slovenya, İtalya, Portekiz, Yunanistan, Kolombiya, İsrail, Güney Kore, Şili, Danimarka, İzlanda, Meksika, İrlanda ve Türkiye'nin ise ikinci bir küme oluşturduğu görülmüştür. Diskriminant analizi sonucunda, birinci kümede bulunan 16 ülkenin tamamını doğru sınıfladığı ve ikinci kümede de 21 ülkenin tamamını doğru sınıfladığı görülmüştür. Kamu harcamaları bakımından transfer sübvansiyon harcamaları ve sağlık harcamaları diğer ülkelere kıyasen yüksek olanlar aynı grupta kümelenmiştir. Ekonomik büyümenin normal şartlar altında olması gerektiği oranı ile kamuya yapılan harcamaların ilişkisi bakımından pozitif yönde bir ilişki olduğu gözlemlenmiştir.
Cluster analysis is a multivariate statistical analysis method that assigns similar data to clusters, that is, assigns units close to each other when similarity is high within groups, and assigns distant units to clusters between groups. Discriminant analysis is one of the multivariate statistical analysis techniques, the main purpose of which is separation, determining the groups to be assigned by benefiting from the characteristics of the observations, or finding the function that will separate the previously determined groups from each other. In this study, 37 OECD countries, based on 2020 with discriminant and cluster analysis, economic growth, military expenditures, education expenditures, health expenditures, subsidy and transfer expenditures, and investment expenditures are classified in terms of variables. In the cluster analysis, Belgium, Netherlands, Austria, Finland, France, England, Canada, Germany, Switzerland, Norway, Sweden, Australia, New Zealand, Spain, Japan and the USA formed a cluster; Hungary, Slovenia, Italy, Portugal, Greece, Colombia, Israel, South Korea, Chile, Denmark, Iceland, Mexico, Ireland and Turkey formed a second cluster. As a result of the discriminant analysis, it was seen that all 16 countries in the first cluster were classified correctly and all 21 countries in the second cluster were correctly classified. In terms of public expenditures, transfer subsidy expenditures and health expenditures that are higher than in other countries are clustered in the same group. It has been observed that there is a positive relationship between the rate of economic growth that should be under normal conditions and the rate of public expenditure.
Cluster analysis is a multivariate statistical analysis method that assigns similar data to clusters, that is, assigns units close to each other when similarity is high within groups, and assigns distant units to clusters between groups. Discriminant analysis is one of the multivariate statistical analysis techniques, the main purpose of which is separation, determining the groups to be assigned by benefiting from the characteristics of the observations, or finding the function that will separate the previously determined groups from each other. In this study, 37 OECD countries, based on 2020 with discriminant and cluster analysis, economic growth, military expenditures, education expenditures, health expenditures, subsidy and transfer expenditures, and investment expenditures are classified in terms of variables. In the cluster analysis, Belgium, Netherlands, Austria, Finland, France, England, Canada, Germany, Switzerland, Norway, Sweden, Australia, New Zealand, Spain, Japan and the USA formed a cluster; Hungary, Slovenia, Italy, Portugal, Greece, Colombia, Israel, South Korea, Chile, Denmark, Iceland, Mexico, Ireland and Turkey formed a second cluster. As a result of the discriminant analysis, it was seen that all 16 countries in the first cluster were classified correctly and all 21 countries in the second cluster were correctly classified. In terms of public expenditures, transfer subsidy expenditures and health expenditures that are higher than in other countries are clustered in the same group. It has been observed that there is a positive relationship between the rate of economic growth that should be under normal conditions and the rate of public expenditure.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Ekonometri, İstatistik
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Hamarat, A. (2022). OECD ülkelerinin kümeleme ve diskriminant analizi ile sınıflandırılması üzerine bir incelem. İnönü Üniversitesi, Malatya.
