Doğrusal regresyon, bulanık doğrusal regresyon ve bulanık hedef programlama yöntemleri ile Türk sigorta sektöründe mali yeterlilik tahmin analizi
Estimation analysis of financial sufficiency of Turkish insurance sector by linear regression, fuzzy linear regression and fuzzy goal programming methods
Yazar: YUSUF AKGÜL
Danışman: PROF. DR. AHMET ŞENGÖNÜL
Cumhuriyet Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2016
Konu: Ekonometri = Econometrics ; Sigortacılık = Insurance ; İşletme = Business Administration
Dizin: Bulanık programlama = Fuzzy programming ; Bulanık regresyon = Fuzzy regression ; Doğrusal regresyon = Linear regression ; Hedef programlama = Goal programming ; Mali yeterlilik = Solvency ; Sigorta sektörü = Insurance sector ; Sigortacılık = Insurance ; Yeterlilik analizi = Efficiency analysis

Özet:
Bu çalışmada Türk Sigorta sektöründe faaliyet gösteren firmaların karşılaştıkları riskler karşısında bulundurmaları gereken özsermayeleri klasik regresyon yöntemleri ve bulanık regresyon yöntemleri kullanılarak tahmin edilmeye çalışılmıştır. Tezde şirketlere has verilerin yanında seçilen bazı makroekonomik değişkenlerin de farklı bulanık regresyon yöntemleri ile sigorta şirketlerinin öz sermaye tahmininde etkili olabileceği savı araştırılmıştır. Sigorta sektöründe özsermaye tahmini şirket mali tablolarındaki değişkenler ile bazı oranların çarpılması sonucu hesaplanır. Bu oranlar istatistiki metotlar ile elde edilir. Bu oranlar ile tahmin edilen özsermaye nokta tahmini olup çoğu zaman tutarsızdır. Bu tahminlerde makroekonomik değişkenler doğrudan özsermaye tahminin de kullanılmaz. Makroekonomik değişkenler ile şirket mali tablolarındaki değişkenler tek bir denklemde kullanıp özsermaye tahmini yapmak için kullanılabilecek yöntemlerin biride klasik regresyondur. Fakat klasik regresyon tüm değişkenleri bir arada kullanmaya izin vermez ve bu yöntemde nokta tahmini yapmaktadır. Bu sebepten dolayı özsermaye için aralık tahmini yapmak daha uygun çözümdür. Makro değişkenlerin etkisi aralık tahmini ile daha iyi görünür.Aralık regresyon yöntemlerinin en bilinenlerinden biride bulanık regresyondur. Aralık yöntemi kullanan bulanık regresyon yöntemi özsermaye tahminin de daha tutarlı olduğu görülmüştür. Çalışmada ilk olarak panel regresyon yöntemlerinden sabit ve rassal etkili modeller kullanılmıştır. Bu modellerin istatistik değerleri anlamlı olmadığı için, panel GMM kullanılmıştır. Fakat bu yöntemin bazı değerleri anlamsız çıkmıştır. Daha sonra bulanık hedef programlama kullanılmış ve bu yöntemle de tutarlı çözümler elde edilememiştir. Sonuç olarak, bulanık regresyon yöntemlerinden Tanaka (1982)'nın minimum bulanıklık yöntemi ile elde edilen çözümler en tutarlı sonuçlardır. Tanaka'nın yönteminde h=0,80 yüksek seviyede farklı değişkenler ile 2 farklı model elde edilmiştir. Her iki modelde enflasyon öz sermayeyi yüksek oranda etkileyen makroekonomik değişkendir. Enflasyonu sıra ile milli gelir, borsa değeri ve diğer makro değişkenler takip etmektedir. Böylece bazı makroekonomik değişkenlerin Tanaka'nın minimum bulanık regresyon yöntemi tahmin edildiğinde sigorta şirketlerinin öz sermaye tahmininde etkili olabileceği sonucuna ulaşılmıştır.

Abstract:
In this study, the equity must be held by the companies operating in the Turkish insurance sector for against the risks faced has tried to estimate by using classical regression and fuzzy Regression methods. In thesis, in addition to the specific data of companies also the argument of some selected macroeconomics variables that could be effective to estimate equity of companies has been invastigated with different fuzzy regression methods. Equity estimation in insurance sector is calculated by multiplying some ratios with firm's variables  of financial statements. . These ratios is obtained by statistical methods. The estimated equity with these ratios are mostly inconsistent. . Macroeconomic variables are not used directly in these estimations for equity estimation. Clasical regression is one of the method can be used to estimate equity by macroeconomic variables and firm's variables of financial statements in one equation. However, classical regression does not allowe to use variables together and it also makes point estimate. Because of this reason making interval estimation for equity better appropriate solution.  Effect of macroeconomic variables is better seen with interval estimation. One of the most known interval regression is fuzzy regression. It has been seen that fuzzy regression which uses interval method is more consistent. In study, firstly, fixed and random effects models were used as panel regression methods. Panel GMM has been used, because some values of these models are insignificant. Later, fuzzy goal programming has been used and consistent solutions has not been obtained by this method. As a result, the obtained solutions are the most consistent results with Tanaka (1982)'s minimum fuzzy method. Two different model was obtained with different variables at Tanaka's method h=0,80 high levels. Inflation is variable that highly effects equity in both models. Inflation, respectively, national income, market value and other macroeconomic variables are followed. So it is concluded that could be effective on estimation of equity of insurance companies when some macroeconomic variables are estimated with Tanaka's minimum fuzzy regression method.