Öz düzenlemeli haritalar (Kohonen ağları) ve kümeleme analizi yöntemleri ile kişi başına düşen merkezi yönetim bütçe harcamalarının araştırılması
Investigation of central management budget expendituresper capita by self-organizing maps (Kohonen networks) andcluster analysis methods
Yazar: AHMET DÜNDAR
Danışman: PROF. DR. ERKAN OKTAY
Atatürk Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Bütçe = Budget ; Bütçe sistemleri = Budget systems ; Hükümet harcamaları = Government expense ; Kamu harcamaları = Public expenditures ; Kohonen ağı = Kohonen network ; Kümeleme analizi = Cluster analysis ; Merkezi yönetim = Central management ; Öz düzenleyici haritalar = Self-organizing maps

Özet:
Bu tez çalışmasında Türkiye'de illere göre, kişi başına düşen merkezi yönetim
bütçe harcamalarının Öz Düzenlemeli Haritalar, Öğrenmeli Vektör Niceleme ve K-
ortalamalar kümeleme yöntemlerine göre analiz edilmesi amaçlanmıştır. Bu bağlamda
kişi başına merkezi yönetim bütçe harcamaları açısından benzerlik ve farklılık gösteren
iller belirlenmiştir. Bununla birlikte, kümeleme karşılaştırma yöntemleri ile Öz
Düzenlemeli Haritalar, K-ortalamalar ve Öğrenmeli Vektör Nicemleme kümeleme
yöntemlerinin karşılaştırılması hedeflenmiştir.
Analiz bulgularına göre 2018-2019-2020 yılları il bazında kişi başına düşen
merkezi yönetim bütçe harcamaları, kullanılan metotlara göre farklı dağılımlar
sergilemiştir. Araştırmada kullanılan fonksiyonel ve ekonomik sınıflandırma
parametrelerine bağlı olarak genellikle Ankara, Tunceli ve Hakkâri illerinin farklı
davranışlar sergilediği tespit edilmiştir. Öz Düzenlemeli Haritalar yöntemi analizinde
kullanılan parametrelerden personel giderleri, sosyal güvenlik kurumu ödemeleri ve
kamu düzeni ve güvenlik hizmetleri harcamalarının birbiriyle ilişkili olduğu saptanmıştır.
Kullanılan üç kümeleme yöntemi arasında karşılaştırma sonuçlarına ulaşılmıştır. Öz
Düzenlemeli Haritalar metodu; daha fazla bilgi sunma, büyük veriler için rahatlıkla
kullanılma, kullanılan parametreler hakkında bilgi sunma, kümeler arası benzerliği ve
komşuluğu belirtme ve sonuçları görsel olarak sunma özellikleriyle diğer iki yönteme
üstünlük sağlamaktadır. Ayrıca Öz Düzenlemeli Haritalar yöntemi, bugüne değin nadiren
ekonomik veriler için kullanılsa da; bu yöntem ekonomik verilerin kümelenmesinde daha
etkin bir şekilde kullanılabilir.
Anahtar Kelimeler: Öz Düzenlemeli Haritalar (Kohonen Haritaları), Kümeleme
Analizi, Merkezi Yönetim Bütçe Harcamaları

Abstract:
In this study it was analyzed central administrative budget expenditures per capita
by provinces in Turkey by clustering methods of Self Organizing Map, Learning Vector
Quantization, and K-means. In this context, the provinces showing similarities and
differences in terms of central government budget expenditures per capita were identified.
Moreover, it was aimed at comparing the clustering methods of Self Organizing Map,
Learning Vector Quantization, and K-means by clustering comparison methods.
The results showed that central administrative budget expenditures per capita by
provinces were different in 2018, 2019, and 2020 depending on the employed clustering
methods in this study. In this regard, Ankara, Tunceli, and Hakkâri provinces generally
displayed different tendencies according to functional and economic clustering
parameters used in the study. Of the parameters of Self Organizing Map, it was found that
personnel expenditures, payments of Social Security Payments, expenditures of Public
Order and Security Services were associated with one another. Among three clustering
methods in present study, Self Organizing Map excelled to two other methods in terms of
its features of providing more information, being easy to use for big data, presenting
information about parameters used, indicating the similarity and neighborhood among
clusters, and presenting results visually. Nonetheless, the Self-Organizing Map, though
rarely used for clustering economic data to date, can be used more effectively for
economic data.
Keywords: Self-Organizing Maps (Kohonen Maps), Cluster Analysis, Central
Government Budget Expenditures