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Enregistrement W6990678459

Ekonomik Gelişmeler Perspektifinde Türkiye’de Konut Kredilerinin Gelişimi ve İncelenmesi

2015· dissertation· tr· W6990678459 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDSpace - AKÜ (Afyon Kocatepe University) · 2015
Typedissertation
Languetr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTurkish Urban and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Paid workUrban areaQuarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Konut sahibi olmak insanların en temel ihtiyaçlarından biridir. Ülkemizde hızlı nüfus artışı konut sorununu en üst seviyeye çıkarmıştır. Son yıllarda ekonomimizde meydana gelen değişikliklerin tüm sektörleri derinden etkilediği bilinmektedir. Enflasyon oranlarında 2002 yılı itibariyle başlayan düşüş trendi ve yapılan reformlar, ekonomideki dalgalanmanın azalmasına, nominal ve reel faiz oranlarının gerilemesine yol açmıştır. 2000 Kasım ve 2001 Şubat krizleri sonrasında ertelenen tüketimin gerçekleşmesine yardımcı olmuş, bunun sonucunda konut kredileri de artış trendine girmiştir. Bu anlamda, konut kredileri hacmi 2006 Aralık ayı itibarıyla 2002 yılı sonuna göre 50 kat artış göstermiştir.
\nBu tezin önemi, konut sektöründeki son dönemdeki hızlı gelişim ve bu alanda yapılan analiz ve çalışmaların azlığıdır. Ekonomik gelişmeler perspektifinde konut kredilerinde yaşanan hızlı artışın ekonomik sonuçları ve sağlıklı bir konut finansmanı sistemine sahip olabilmek için konut kredilerinin ekonomik kalkınmadaki önemi irdelenecektir.
\nBu çalışmanın amacı ise, ülkemizi ve dünyayı etkileyen ekonomik gelişmeler ışığında, konut kredilerine etki eden ekonomik faktörleri, bankacılık sektörü kredilerini ve İpoteğe Dayalı Konut Finansman Sistemini irdelemek, son 5 yıllık dönemdeki konut kredilerindeki gelişimi analiz etmek ve incelenmektir.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,327
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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