Çamalan, Özge
Loading...
Profile URL
Name Variants
Ç., Özge
Camalan, Ozge
C., Ozge
Ö.,Çamalan
Özge, Çamalan
C.,Ozge
Ozge, Camalan
Camalan,O.
Çamalan, Özge
O.,Camalan
Ç.,Özge
Çamalan,Ö.
O., Camalan
Ö., Çamalan
Camalan, Ozge
C., Ozge
Ö.,Çamalan
Özge, Çamalan
C.,Ozge
Ozge, Camalan
Camalan,O.
Çamalan, Özge
O.,Camalan
Ç.,Özge
Çamalan,Ö.
O., Camalan
Ö., Çamalan
Job Title
Araştırma Görevlisi
Email Address
ozge.camalan@atilim.edu.tr
Main Affiliation
Economics
Status
Website
ORCID ID
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID
Sustainable Development Goals
1NO POVERTY
1
Research Products
2ZERO HUNGER
0
Research Products
3GOOD HEALTH AND WELL-BEING
0
Research Products
4QUALITY EDUCATION
0
Research Products
5GENDER EQUALITY
0
Research Products
6CLEAN WATER AND SANITATION
0
Research Products
7AFFORDABLE AND CLEAN ENERGY
0
Research Products
8DECENT WORK AND ECONOMIC GROWTH
1
Research Products
9INDUSTRY, INNOVATION AND INFRASTRUCTURE
0
Research Products
10REDUCED INEQUALITIES
1
Research Products
11SUSTAINABLE CITIES AND COMMUNITIES
1
Research Products
12RESPONSIBLE CONSUMPTION AND PRODUCTION
1
Research Products
13CLIMATE ACTION
0
Research Products
14LIFE BELOW WATER
0
Research Products
15LIFE ON LAND
0
Research Products
16PEACE, JUSTICE AND STRONG INSTITUTIONS
0
Research Products
17PARTNERSHIPS FOR THE GOALS
0
Research Products
This researcher does not have a Scopus ID.
This researcher does not have a WoS ID.
Scholarly Output
6
Articles
5
Views / Downloads
21/0
Supervised MSc Theses
1
Supervised PhD Theses
0
WoS Citation Count
6
Scopus Citation Count
8
Patents
0
Projects
0
WoS Citations per Publication
1.00
Scopus Citations per Publication
1.33
Open Access Source
5
Supervised Theses
1
| Journal | Count |
|---|---|
| Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi (Online) | 1 |
| Computational Economics | 1 |
| İşletme Araştırmaları Dergisi | 1 |
| Sustainability | 1 |
| World Journal of Applied Economics | 1 |
Current Page: 1 / 1
Scopus Quartile Distribution
Competency Cloud
4 results
Scholarly Output Search Results
Now showing 1 - 4 of 4
Master Thesis Zaman Serilerinde Yapısal Kırılma Testlerinin Simülasyon Yöntemi ile Karşılaştırılması(2021) Çamalan, Özge; Omay, TolgaBir zaman serisinde örneklem boyunca eğim katsayıları, sabit terim ve trend her zaman istikrarlı değildir, politika değişimleri, krizlerden, savaşlardan kaynaklı kalıcı değişimler (yapısal kırılmalar) meydana gelebilir. Yapısal kırılmaları dikkate almadan yapılan regresyon sonuçları gerçek değerleri yansıtmayabilir. Bu çerçevede yapısal kırılmanın doğru tespit edilmesi önem taşımaktadır. Bu tez çalışmasında, zaman serileri verilerinde yapısal kırılmanın tarihini belirleyen testlerin performansları karşılaştırılmıştır. Bu kapsamda öncelikle yapısal kırılma kavramı açıklanmış, birim kök problemi ile arasındaki etkileşimden bahsedilerek hangi sorunlara yol açtığı ve yapısal kırılma tespitinde sıklıkla kullanılan yöntemler tanımlanmıştır. Daha sonra yapısal kırılma tarihini tespit eden ve sıklıkla kullanılan testlerin teorik açıklamaları verilmiştir. Bu testlerin performansı; değişen varyans, birim kök gibi problemleri içermeyen basit bir seri yaratılarak kırılmanın konumu ve kırılma katsayısı bağlamında simülasyon çalışması ile değerlendirilmiştir. Simülasyon sonuçları, yapısal kırılmanın tarihini belirleyen bazı testlerin performansının incelenen tüm durumlar için zayıf olduğunu bazı testlerin ise kırılmanın konumuna, kırılma büyüklüğüne bağlı karşı hassas olduğunu göstermiştir. Çalışmada Türkiye reel döviz kuru serisinin yapısal kırılmaları belirlenerek Kapetanios (2005) testinin iyi performans sergilediği sonucuna ulaşılmıştır. Bu görgül uygulama ve simülasyon sonuçları beraber değerlendirildiğinde Kapetanios testinin gücü veri yapısına bağlı değişmemektedir.Article Using Advanced Machine Learning Techniques To Predict the Sales Volume of Non-Fungible Tokens(2024) Çamalan, Özge; Gökmen, Şahika; Atan, SibelNon-fungible tokens (NFTs) are a type of digital asset based on blockchain that contain unique codes verifying the authenticity and ownership of different assets such as art pieces, music, gaming items, collections, and so on. This phenomenon and its markets have grown significantly since the beginning of 2021. This study, using daily data between November 2017 and November 2022, predicts the volume of NFT sales by utilising Random Forest (RF), GBM, XGBoost, and LightGBM methods from the community machine learning methods. In the predictions, several financial variables, including Gold, Bitcoin/USD, Ethereum/USD, S&P 500 index, Nasdaq 100, Oil/USD, Euro/USD, and CDS data, are treated as independent variables. According to the results, XGBoost is found to be the best prediction method for NFT market volume estimation concerning several statistical criteria, e.g., MAE, MAPE, and RMSE, and the most significant influential feature in determining prices is the Ethereum/USD exchange rate.Article Türkiye’de Yükseköğrenim Başvuru Oranının Belirleyicileri(2025) Üner, Mehmet Mithat; Çamalan, Özge; Karatepe, TunaAmaç - Bu araştırma, Türkiye'de 2006-2024 döneminde yükseköğretim kurumlarına başvuru oranlarını etkileyen makro ekonomik faktörleri incelemeyi amaçlamaktadır. Son yıllarda Yükseköğretim Kurumları Sınavı'na (YKS) başvuru sayılarında yaşanan belirgin düşüş, yükseköğretime olan talebin belirleyicilerinin analizini gerekli kılmaktadır. Çalışma, medya tarafından sıklıkla gündeme getirilen yoksulluk, üniversite mezunları arasındaki işsizlik ve maaş farkları gibi makro ekonomik değişkenlerin yükseköğretim talebi üzerindeki etkisini ampirik olarak ortaya koyarak alandaki boşluğu doldurmayı hedeflemektedir. Yöntem- Araştırmada 2006-2024 dönemi yıllık zaman serisi verileri kullanılarak çoklu doğrusal regresyon analizi gerçekleştirilmiştir. Bağımlı değişken olarak yükseköğretim kurumlarına başvuru oranı (YKS başvuru sayısının 15-24 yaş grubu nüfusa oranı), bağımsız değişkenler olarak ise yoksulluk oranı, yükseköğretim mezunu işsizlik oranı (15-24 yaş grubu) ve eğitimin ekonomik getiri oranı (9/1 dereceli memur maaşının net asgari ücrete oranı) kullanılmıştır. Veriler ÖSYM raporları, TÜİK istatistikleri ve Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı kaynaklarından elde edilmiştir. Bulgular - Regresyon analizi sonuçları, her üç makro ekonomik değişkenin de yükseköğretim başvuru oranları üzerinde istatistiksel olarak anlamlı etkiye sahip olduğunu ortaya koymuştur. Yoksulluk oranı en güçlü belirleyici faktör olarak öne çıkmış (β=-2.524, p<0.001), yoksullukta 1 puanlık artışın başvuru oranını 2,5 puan azalttığı tespit edilmiştir. Üniversite mezunları arasındaki işsizlik oranı da başvuruları olumsuz etkilemekte (β=-0.481, p=0.020), \"diplomalı işsizlik\" olgusunun caydırıcı etkisini göstermektedir. Eğitimin ekonomik getiri oranı ise sınırlı da olsa pozitif etki göstermektedir (β=0.202, p=0.036). Model, yükseköğretim talebindeki toplam değişkenliğin %77,7'sini açıklamaktadır. Tartışma- Araştırma bulguları, yoksulluk oranının yükseköğretim başvuruları üzerinde en güçlü belirleyici etkiye sahip olduğunu göstermektedir. Üniversite mezunları arasındaki işsizlik oranı da başvuruları negatif yönde etkilemektedir. Maaş oranının pozitif ancak sınırlı etkisi bulunmaktadır. Model, Türkiye'de yükseköğretim talebinin makro ekonomik değişkenlerle açıklanabildiğini ortaya koymaktadır.Article Ekolojik Çıkarım Yöntemi: 2024 Yılı Ankara Büyükşehir Belediye Başkanlığı Seçimi Oy Geçiş Analizi(2024) Hasdemir, Esra; Çamalan, Özge; Üner, Mehmet MithatEkolojik çıkarım yöntemi, bireysel verilere erişimin mümkün olmadığı ya da çok zor olduğu durumlarda, toplulaştırılmış düzeydeki verilerden hareketle bireysel düzeydeki verilere yönelik tahminler yapılmasını sağlayan bir yaklaşımdır. Buradan hareketle, çalışma kapsamında, 2024 yılında yapılan Ankara Büyükşehir Belediye Başkanlığı seçimine ait oy geçişleri Rosen, Jiang, King ve Tanner (2001) tarafından geliştirilen ekolojik çıkarım yaklaşımıyla analiz edilmiştir. Söz konusu oy geçişleri, 8×8 boyutunda kontenjans tablosu temelinde yapılan analiz sonucunda hem seçmen sayısı hem de geçiş olasılık matrisi bazında tahmin edilmiş ve yorumlanmıştır. Elde edilen tahminler, Sankey diyagramı çizilerek görselleştirilmiştir. Ankara Büyükşehir Belediye Başkanlığı seçimi temelinde yapılan analiz sonuçlarına göre, 2019 seçimlerinde Adalet ve Kalkınma Partisi (AK Parti) için oy kullanan seçmenin %54’ünün 2024 seçiminde de AK Parti’ye oy verdiği, 2019 yılı seçiminde AK Parti’ye oy verenlerin yaklaşık %20’sinin 2024 seçiminde oy kullanmadığı, %16,6’sının ise Cumhuriyet Halk Partisi (CHP)’ ne oy verdiği tahmin edilmiştir. Aynı analiz sonuçlarına göre, 2019 seçimlerinde CHP yönünde oy kullanan seçmenin %82,7’sinin yeniden CHP’ye oy verdiği, %10,5’inin oy kullanmadığı, %2,1’inin AK Parti’ye oy verdiği belirlenmiştir. Analizin bir diğer bulgusu ise, 2019 seçiminde oy kullanmayan seçmenin %58,8’inin 2024 yerel seçiminde de oy kullanmamayı tercih ettiği, 2019 yılı seçiminde oy kullanmayan seçmenlerin geriye kalan kısmının %23,5’inin CHP’ye, %1,9’unun AK Parti’ye, %7,8’inin diğer partilere, %2,3’ünün Yeniden Refah Partisi (YRP)’ne, %1,1’i ise İYİ Parti’ye oy verdiği şeklindedir.
