Çok değişkenli regresyon analizi (GSM sektöründe bir uygulama)
Multivariate regression analysis (An application on GSM sector)
Yazar: İBRAHİM ÇERÇİ
Danışman: PROF. DR. AYDIN ÜNSAL
Gazi Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2010
Konu: Ekonometri = Econometrics ; İstatistik = Statistics
Dizin: GSM = GSM ; GSM sektörü = GSM sector ; Regresyon analizi = Regression analysis ; Çok değişkenli regresyon = Multivariate regression

Özet:
Bu çalışmanın amacı, Türkiye GSM sektöründe faaliyette bulunan üç GSM işletmecisinin faturalı ve ön ödemeli gelirini, abone sayısı, haberleşme trafik yoğunluğu, tarife birim fiyat ortalaması ve baz istasyon sayısı aracılığıyla Çok Değişkenli Regresyon Analizi yöntemi kullanarak açıklamak ve böylelikle Çok Değişkenli Regresyon Analiziyle bir uygulama gerçekleştirmektir.2007 ve 2008 yıllarında Türkiye'de faaliyette bulunan üç GSM mobil telekomünikasyon işletmecisinin 24 aylık faturalı ve ön ödemeli gelirleri bağımlı değişken; faturalı ve ön ödemeli abone sayıları, haberleşme trafik yoğunluğu, tarife birim fiyat ortalaması ile baz istasyon sayıları bağımsız değişken seçilerek çok değişkenli regresyon modeli oluşturulmuştur. Modelin oluşturulmasında kullanılan verilerin çeşitli varyasyonlarıyla gelirin bağımlı değişken olarak seçildiği çoklu regresyon modelleri kurularak analizleri yapılmış ve çok değişkenli modelin analiz sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır.Üç bölümden oluşan çalışmanın birinci bölümünde GSM sektörünün Türkiye'deki durumu anlatılmış, genel olarak GSM haberleşmesinin yapısı ile Türkiye'deki kullanıcı profili hakkında bilgi verilmiştir.İkinci bölümde çoklu ve çok değişkenli regresyon modelleri ile kurulan modelin analizi, elde edilen bulgu ve sonuçların yorumlanması hakkında teorik bilgiler verilmiştir.Üçüncü ve son bölümde Türkiye GSM sektöründe hizmet veren işletmecilerin gelir bilgilerinden yararlanılarak çoklu ve çok değişkenli regresyon modelleri kurulmuş, analizleri yapılarak elde edilen bulgular ve varılan sonuçlar gösterilmiştir.Sonuç olarak; GSM gelirlerinin, abone sayılarına, trafik yoğunluğuna, tarife birim fiyatlarına ve baz istasyon sayılarına bağlı olarak açıklanacağı çok değişkenli regresyon modeli kurulmak suretiyle gösterilmiştir.Anahtar Sözcükler :1-Model2-Çoklu regresyon3-Çok değişkenli regresyon4-GSM5-Gelir

Abstract:
The aim of this thesis is to explain of postpaid and prepaid income by means of number of subscribers, traffic density, average unit price of tariff and number of base stations of three activate GSM Operators in Turkey for using multivariate regression model so to actualize of application of multivariate regression analyse.Multivariate regression model was established by selecting the postpaid and prepaid 24 months income of three GSM mobile communication operators which were active between 2007 and 2008 in Turkey as dependent variable, and the postpaid and prepaid number of subscribers, communications traffic density, average unit price of tariff, and the number of base stations as independent variables. Multiple regression models were established by selecting the income and the different variations of the data which had been used in the establishment of the model as dependent variable; analyses were carried out and were compared with the analyses of the multivariate model.In the first part of this work, the situation of GSM sector in Turkey was explained, and information about the general structure of GSM communications and the profile of the users in Turkey was given.In the second part, theoretical information about the analysis of the model constructed with the multiple and multivariate regression models, and the interpretation of findings and results was given.In the last part, by using the information about the incomes of the administrators in GSM sector in Turkey , multiple and multivariate regression models were constructed , analyses were carried out and the findings were pointed out.As a result, it is shown that income of GSM to be explained with related to number of subscribers, traffic density, unit price of tariff and number of base stations for using multivariate regression model.Key Words :1-Model2-Multiple regression3-Multivariate regression4-GSM5-Income