Diğer Harcamalar İçin Talep Modeli ve Esneklikleri

DÜZEY TAHMİN MODELİ

1.GRUP LOG(MIKTAR) =-0.00293648234 -1.001027147*LOG(FIYAT) + 0.9997761895*LOG(HARCAMA) 2.GRUP LOG(MIKTAR) =0.00108333312 -0.9990144061*LOG(FIYAT) + 1.000766242*LOG(HARCAMA) 3.GRUP LOG(MIKTAR) =0.002241318479 -1.00054714*LOG(FIYAT) + 0.9985354481*LOG(HARCAMA) 4.GRUP LOG(MIKTAR) =-0.000691423009 -0.9998272592*LOG(FIYAT) + 1.00046622*LOG(HARCAMA) 5.GRUP LOG(MIKTAR) =0.00160968028 -0.9997603907*LOG(FIYAT) + 0.999565532*LOG(HARCAMA) 6.GRUP LOG(MIKTAR) =0.00189299539 -0.9985786918*LOG(FIYAT) + 1.000940924*LOG(HARCAMA)

Diğer mal grubundaki harcamalar için talep modelleri bütün düzeylerde yukarıdaki gibi tahmin edilmiştir. Tahmin modellerinin esneklik değerleri ve diğer parametreleri ise aşağıdaki gibidir.

Tablo-3.21. Diğer Harcamalarının Esneklik ve Test İstatistik Sonuçları

DİĞER _TERİM SABİT _ESNEKLİĞİ FİYAT _ESNEKLİĞİ HARCAMA F İSTATİSTİK PROB.F R2 ADJ.R2 _WATSON DURBİN

1.GRUP -0.00293648 -1.0010271 0.9997762 3300242 0.0000 0.999997 0.999997 2.060283 2.GRUP 0.00108333 -0.9990144 1.0007662 3032337 0.0000 0.999997 0.999996 2.378917 3.GRUP 0.00224132 -1.0005471 0.9985354 5282108 0.0000 0.999998 0.999998 1.561174 4.GRUP -0.00069142 -0.9998273 1.0004662 3454542 0.0000 0.999997 0.999997 1.88223 5.GRUP 0.0016097 -0.9997604 0.9995655 4470545 0.0000 0.999998 0.999997 1.707965 6.GRUP 0.00189299 -0.9985787 1.0009409 6760197 0.0000 0.999998 0.999998 1.786027

Kullanılan serinin zaman serisi olması nedeniyle otokorelasyon sorunu ile karşılaşma ihtimali bulunmakla birlikte Durbin Watson istatistik sonuçları bütün düzeylerde 2’ye yakın olduğu için otokorelasyon sorununun olmadığı görülmüştür. Model kişisel bakım harcamalarındaki varyasyonun tüm düzeylerde %99 ‘unu (R2=0,99 ADJ.R2=0,99) açıklamaktadır. Model %5 güven aralığında anlamlıdır.

Bağımsız değişkenlere ilişkin şunlar söylenebilir. Değişkenler %5 güven aralığında istatistiksel olarak anlamlı görünmektedir. Diğer mal grubundaki ürünlerin harcamalarının fiyat esnekliğinin mutlak değerleri 1. ve 3. düzeylerde 1’e çok yakın olmakla birlikte 1’den büyüktür. Bu gruplar için elastik talep söz konusudur. Bu düzeylerdeki tüketiciler fiyatta gelen %1’lik değişime daha büyük oranda talep tepkisi verirler. Diğer düzeylerde ise fiyat esnekliği 0,99‘dur, yani 1’den küçüktür. O halde bu düzeydeki tüketiciler için diğer mal gruplarındaki ürünlerin talebi esnek değildir. Diğer mal grubundaki ürünler için bu gelir düzeylerinde, fiyattaki %1 oranındaki yükselme talepte daha az oranda azalmaya neden olacaktır.

Diğer mal grubundaki ürünlerin harcama esneklikleri 1. 3. ve 5. düzeylerde 0,99 olup, 1’den küçüktür. Bu gelir düzeylerindeki tüketiciler için diğer mal grubundaki ürünler zorunlu mal durumundadır. Diğer düzeylerde ise harcama esneklikleri 1’den büyüktür. Bu gelir düzeylerindeki tüketiciler içinse diğer mal grubundaki ürünler lüks mal durumundadır.

SONUÇ

İktisat literatüründe, tüketim harcamalarının analitik sonuçları, tüketim ünitelerinin refah durumları, üretim birimlerinin üretim kararları ve yöneticiler için etkin politikaların belirlenmesinde temel argüman olmasından ötürü, üzerinde durulan başlıca konulardan biri olma özelliğini, her zaman korumuştur.

Konya merkezde tüketim harcamalarının analiz edilmesi, tüketiciler açısından tüketim kalıplarının bilinmesine ve üreticiler için de tüketici talebinin yapısı ve sınırlarının tesbit edilmesinde faydalı olacaktır.

Bu amaçla çalışmada, 2008 ve 2009 yıllarına ait veriler kullanılarak Konya ilindeki tüketicilerin harcamalarının talep tahmini yapılmıştır. 7 ürün grubu ve 6 harcama(gelir) grubu için ayrı ayrı tahmin modeli kurulmuştur. Her biri için ayrı ayrı fiyat ve harcama esneklikleri hesaplanmıştır.

Kurulan model, gıda harcamaları, temizlik harcamaları, giyim harcamaları, teknoloji harcamaları, ev ürünleri harcamaları, kişisel bakım harcamaları ve diğer harcamalardaki varyasyonun birçok düzeyde %99 ‘unu (R2=0,99 ADJ.R2=0,99), bazı düzeylerde ise %100 ‘ünü (R2=1, ADJ.R2=1) açıklamıştır. Model ve değişkenler %5 güven aralığında istatistiksel olarak anlamlıdır.

En düşük gelirli (harcama düzeyi en düşük) birinci grubun tahmin sonuçları şu şekildedir:

Gıda, temizlik ürünleri, giyim ürünleri, ev ürünleri, teknoloji ürünleri ve kişisel bakım ürünleri ve diğer ürünler için fiyat esnekliğinin mutlak değeri 1’den büyüktür ve elastik talep söz konusudur. Birinci gelir düzeyindeki tüketiciler bütün ürünlerde, fiyatta gelen değişime karşı daha yüksek oranda talep tepkisi verirler. Birinci gelir düzeyindeki tüketiciler için gıda, ev ürünleri, teknoloji ürünleri ve diğer ürünler zorunlu mal durumundadır. Temizlik ürünleri, giyim ürünleri ve kişisel bakım ürünleri ise lüks mal durumundadır.

İkinci grubun tahmin sonuçları şu şekildedir:

Gıda, temizlik, giyim ve ev ürünlerinin fiyat esnekliği 1’den büyüktür ve elastik talep sözkonusudur. Fiyatlardaki %1 oranındaki artış yada azalış bu ürünlerin talebinde daha fazla artış yada azalışa neden olacaktır. Teknoloji, kişisel bakım ve diğer ürünlerin talebi ise bu grup için esnek değildir. Fiyattaki değişimler bu ürünlerin talebini daha az oranlarda etkileyecektir. İkinci gelir düzeyindeki tüketiciler için gıda, temizlik, kişisel bakım, ev ürünleri ve diğer ürünler lüks mal niteliğindeyken giyim ve teknoloji ürünleri zorunlu mal niteliğindedir.

Üçüncü grubun tahmin sonuçları şu şekildedir:

Gıda, temizlik, giyim, teknoloji ve kişisel bakım ürünlerinin talebi esnektir. Fiyatlardaki değişim talebi daha fazla oranda etkileyecektir. Ev ürünleri ve diğer ürünlerin talebi ise inelastiktir. Bu ürünlerin fiyatındaki değişim, üçüncü gruptaki tüketicilerin talebini daha az oranda etkileyecektir. Üçüncü gelir düzeyindeki tüketiciler için sadece ev ürünleri lüks mal niteliğindeyken, diğer 6 ürün grubundaki mallar zorunlu mal niteliğindedir.

Dördüncü grubun tahmin sonuçları şu şekildedir:

Gıda, temizlik ve teknoloji ürünlerinin fiyat esneklikleri 1’den büyüktür. Bu ürünler için elastik talep söz konusudur. Giyim, kişisel bakım, ev ve diğer ürün grubundaki malların talebi ise inelastiktir. Bu ürün gruplarındaki malların fiyatında meydana gelecek %1’lik değişim ürünlerin talebinde daha az oranlarda değişime neden olacaktır. Dördüncü gelir düzeyindeki tüketiciler için gıda, giyim, teknoloji ve ev ürünleri zorunlu mal niteliğindeyken temizlik, kişisel bakım ve diğer ürünler lüks mal niteliğindedir.

Beşinci grubun tahmin sonuçları şu şekildedir:

Gıda, temizlik ve diğer ürünlerin talebi inelastiktir. Bu gelir düzeyindeki tüketicilerin fiyat değişimine karşı talep tepkileri daha az oranlarda olacaktır. Giyim, teknoloji, kişisel bakım ve ev ürünlerinin talebi ise elastiktir. Beşinci gelir düzeyindeki tüketiciler için giyim ve ev ürünleri lüks mal niteliğindeyken gıda, temizlik, teknoloji, kişisel bakım ve diğer ürünler ise zorunlu mal niteliğindedir.

Temizlik, teknoloji, kişisel bakım ve diğer ürün grubundaki malların fiyat esnekliği 1’den küçüktür. Bu ürün gruplarındaki malların fiyatında meydana gelecek %1’lik değişim ürünlerin talebinde daha az oranlarda değişime neden olacaktır. Gıda, giyim ve ev ürünlerinin fiyat esnekliği ise 1’den büyüktür. Bu ürün gruplarındaki malların fiyatında meydana gelecek %1’lik değişim ürünlerin talebinde daha yüksek oranlarda değişime neden olacaktır. Altıncı gelir düzeyindeki tüketiciler için gıda ve teknoloji ürünleri zorunlu mal niteliğindeyken, temizlik, giyim, kişisel bakım, ev ürünleri ve diğer ürün grubundaki mallar lüks mal niteliğindedir.

Görüldüğü gibi gelir düzeyleri farklılaştıkça, tüketicilerin ürün gruplarına verdiği talep tepkileri de farklılaşmıştır. Bazı ürün grupları bazı gelir düzeylerinde zorunlu mal olarak algılanırken, bazı gelir düzeylerinde ise lüks mal olarak algılanmaktadır. Gıda ürünlerinin zorunlu mal olarak görülmesi beklenen sonuçtur. Sadece 2. gelir düzeyindeki tüketiciler için lüks mal olarak nitelendirildiği tespit edilmiştir. Yani bu gelir düzeylerindeki tüketiciler gıda ürünlerinin fiyatı düştüğünde gıda harcamalarını da azaltacaktır. Bu durum bu düzeydeki tüketicilerin marka tutkusuyla açıklanabilir (pahalı ürün, markalı üründür gibi). Diğer dikkat çekici unsur ise teknoloji ürünlerinin bütün gelir düzeylerinde zorunlu mal niteliğinde görülmesidir. Bu da Konya ilindeki tüketicilerin teknoloji ürünlerini artık olmazsa olmaz mallar olarak tanımlaması anlamına gelir ve sevindirici bir gelişmedir.

Ulusal ve uluslararasında yapılan talep çalışmalarında gelir yerine toplam harcama verileri kullanılmaktadır. Bu çalışmada da bu yol izlenmiştir. Ancak, Adese’nin veri tabanında gelir bilgisine ilişkin veriler olsaydı, gelir verileri kullanılarak sonuçların ne ölçüde değiştiği belirlenebilirdi.

Konya için, gelir gruplarını dikkate almadan tüm ürün gruplarının talep parametreleri tahmin edilerek, bu çalışmanın bulgularıyla karşılaştırma yapılabilir.

Konya için, TÜİK’in aynı döneme ait verileri kullanılarak elde edilen talep tahmin sonuçları, bu çalışmanın sonuçlarıyla karşılaştırılabilir.

Konya dışında Ankara, İstanbul, Kocaeli, Sakarya, Mersin, Aksaray ve Karaman illerine ait veri tabanı da bulunan Adese’nin bu verileri de kullanılarak bu şehirlerin tüketim analizi yapılarak karşılaştırma yapılabilir.

KAYNAKÇA

Akbay, Cuma (2005). Kahramanmaraş’ta Hanehalklarının Gıda Tüketim Talebi Ekonometrik Analizi. Kahramanmaraş Sütçü İmam

Üniversitesi Fen ve Mühendislik Dergisi, 8(1)-2005

Akbay, Cuma ve Tiryaki, Yıldız Gülgün (2005). Türkiye’de Ailelerin Hayvansal Ürünleri Tüketim ve Talebini Etkileyen Sosyoekonomik ve Demografik Değişkenlerin Ekonomik Analizi, GAP 4. Tarım

Kongresi, 514-521, Eylül.

Aktaş, Cengiz ve Yılmaz, Veysel (2008). Gümrük Birliği Sonrası Türkiye’nin İhracat Fonksiyonunun Tahmini. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal

Bilimler Dergisi, yıl:7 sayı:13 Bahar 2008, 89-104.

Alon, Ilan, QI, Min and Sadowski, Robert J. (2001). Forecasting Aggregate Retail Sales: A Comparison of Artificial Neural Networks and Traditional Methods. Journal of Retailing and Consumer Services, 8(3).

Altınay, G. ve Karagöl, E. (2005). Electricity Consumption and Economic Growth: Evidence From Turkey. Energy Economics, 27, 849-856.

Andrikopoulos, Andreas A., Brox, James A. and Georgapoulos, Theodore A. (1987). Short–Run Expenditure and Price Elasticities for Agricultural Commodities: The Case of Greece, 1951-1983. European Economic

Review, vol: 14, pp: 335-346.

Arslan, İbrahim ve Yapraklı, Sevda (2008). Banka Kredileri ve Enflasyon Arasındaki İlişki: Türkiye Üzerine Ekonometrik Bir Analiz (1983- 2007). İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ekonometri ve İstatistik

Dergisi, sayı:7, 2008, 88-103.

Baker, J.R. and Fitzpatrick, K.E. (1986). Determination of an Optimal Forecast Model for Ambulance Demand Using Goal Programming. Journal of

Bhattacharya, M.N. (1974). Forecasting the Demand for Telephones in Australia. Applied Statistics, 23(1).

Benini, F. (1907). Sullo’usso delle Formole Empriche Nell’economia Applicate. Giornale Degli Economisti, 2 d ser, vol. 35.

Beyaz, Fatma Banu (2007). Türkiye’de Hanehalkı Tüketim Harcamaları ve

Talep Tahmini. Yüksek Lisans Tezi, Akdeniz Üniversitesi Sosyal Bilimler Üniversitesi, Antalya.

Blaylock, James R. and Blisard, Noel W. (1992). U.S Cigarette Consumption: the Case of Low-Income Women. American Journal of Agricultural

Economics, vol: 74, pp: 698-705.

Brown, Alan and Deaton, Angus (1972). Survey in Applied Economics: Models of Consumer Behaviour. The Economic Journal, 82.

Burger, C.J.S.C., Dohnal, M., Kathrada, M. and Law, R. (2001). A Practitioners Guide to Time-Series Methods for Tourism Demand Forecasting – A Case Study of Durban, South Africa. Tourism

Management, 22(4).

Businger, Mark P. and Read, Robert R. (1999). Identification of Demand Patterns for Selective Processing: A Case Study, Omega.

International Journal of Management Science, 27(2).

Caballero, F. and Uriel, Ezequiel (1989). Demanda de Productos Carnicos en la Comunidad. Valenciana Investigacion Agraria Economia, vol: 4, pp: 5–33.

Calatrava, J. and Navarro, L. (1991). Los Modelos Tobit en el Analis del Consumo de Productos Agroalimentarios. Investigacion Agraria

Economia, vol:6(1), pp:35-50.

Carlson, Rodney L. and Umble, Michael (1980). Statistical Demand Functions for Automobiles and Their Use for Forecasting in an Energy Crisis.

Chern, W.S. (1999). Demand for Food and Demand for Health: Some Methodological Issues. The Taipei International Conference on

Health Economics, Taipei, Taiwan.

Chesher, Andrew (1991). Household Composition and Household Food Purchase. In 50 Years of the National Food Survey, 1940-1990, London, pp: 55-60.

Chu, Ching-Wu and Zhang, Guoqiang Peter (2003). A Comparative Study of Linear and Nonlinear Models for Aggregate Retail Sales Forecasting.

International Journal of Production Economics, 86(3).

Chung, Ching Fan (1994). A Cross-Section Demand Analysis of Spanish Provincial Food Consumption. American Journal of Agricultural

Economics, vol: 76, pp: 513-521.

Deaton, Angus (1989). Looking for Boy-Gril Discrimination in Household Expenditure Data. World Bank Economic Review, vol: 3, pp:1-15.

Demirkol, Celal (2007). Türkiye’de Kırmızı Et Sektörünün Sanayici ve Tüketici

Düzeyinde Analizi. Doktora Tezi, Namık Kemal Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Tekirdağ.

Dickey, David A. and Fuller, Wayne A. (1981). Likelihood Ratio Statistics For Autoregressive Time Series With a Unit Root. Econometrica, 49, 1057-1071.

Eales, James and Unnevehr, Laurian (1988). Demand for Beef and Chicken Products: Separability and Structural Change. American Journal of

Agricultural Economics, vol: 70, pp: 521-532.

Ekinci, S. (1996). Türkiye’de Bazı Gıda Maddelerinin Talep Analizi. Yüksek Lisans Tezi, Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Adana.

Fabiosa, Jacinto, Mohanty, Samarendu, Smith, Darnell and Meyers, William (1996). Using Income Classes to Estimate Consumption Parameters for Food Policy. Working Paper 96-WP159, Center for Agricultural

and Rural Development, Iowa State University, Ames, Iowa.

Fulponi, Linda (1989). The Almost Ideal Demand System: an Application to Food and Meat Groups for France. Journal of Agricultural

Economics, vol: 40, pp: 82-92.

Gao, X.M. and Spreen, Thomas (1994). A Microeconometric Analysis of the U.S. Meat Demand. Canadian Journal of Agricultural Economics, vol: 42, pp: 397-412.

Gavcar, Erdoğan, Şen, Selim ve Aytekin, Alper (1999). Türkiye’de Kullanılan Kağıt-Karton Türlerinin Talep Tahminlerinin Belirlenmesi. Tr.

Journal of Agriculture and Forestry, TÜBİTAK, 23.

Gracia, A. (1994). La Demanda de Productos Alimenticios En Espana:

Estimacion con Datos de Corte Transversal. Tesis Doctoral. Universidad de Zaragoza. Espana.

Granger, Clive W.J. (1988). Some Recent Developments in a Concept of Nedensellik. Journal of Econometrics, 39, 199-211.

Gujarati, Damador N. (2001). Temel Ekonometri. (Çevirenler: Ümit Şenesen ve Gülay Günlük Şenesen). İstanbul: Literatür Yayıncılık.

Hanta, Belgin (1994). Adana İli Kentsel Alanda Hayvansal Gıda Tüketim

Yapısı. Yüksek Lisans Tezi, Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Adana.

Heien, Dale and Pompelli, Greg (1989). The Demand for Alcoholic Beverages: Economic and Demographic Effects. Southern Economic Journal, vol: 55, pp: 759-770.

Henderson, James and Richard, Quandt (1998). Mikro İktisat: Matematiksel

Bir Yaklaşım. (Çevirenler: Erhan Ada, Osman Aydoğuş, Muzaffer Sarımeşeli ve Nurcan Süzal). Ankara: Gazi Kitabevi.

Huss, William R. (1985). Comparative Analysis of Company Forecasts and Advanced Time Series Techniques Using Annual Electric Utility Energy Sales Data. International Journal of Forecasting, 1(3).113

Işığıçok, Erkan (1993). Değişkenler Arasındaki İlişkilerin Araştırılmasında

Nedensellik Testleri ve Bir Uygulama Denemesi. http://homepage.uludag.edu.tr/~eris /neden.htm, Erişim Tarihi: 07.12.2009.

Jensen, Helen and Manrique, Justo (1993). Estimating Demand for Food Commodities by Income Groups in Indonesia. Working Paper 93-97,

Economics Series, Universidad Carlos III. Madrid.

Johnson, Stanley R., Fomby, Thomas B. and Hill, Carter R. (1984). Advanced

Econometrics Methods. Springer-Verlag, New-York.

Jones, Andrew and Yen, Steven (1994). A Box–Cox Double Hurdle Model.

IFS Working Paper, W94/6 and Ders Discussion Paper, No. 94/5. Kamenetzky, Ricardo, Shuman, Larry and Wolfe, Harvey(1982). Estimating

Need and Demand for Prehospital Care. Operations Research, 30(6).

Karkacıer, Osman (2000). Türkiye Süt ve Süt Ürünleri İthal Talep Analizi. TÜBİTAK Türk Tarım ve Ormancılık Dergisi, cilt:24, sayı:3, (421-427), ISSN 1300-011X.

Kirby, Robert M. (1966). A Comparison of Short and Medium Range Statistical Forecasting Methods. Management Science, 13(4), Series B, Managerial.

Koç, Ali (1995). Türkiye’de Kırmızı Et Arz ve Talebinin Ekonometrik Analizi

ve Kırmızı Et Sanayi Yapısı ile İşleyişinin İncelenmesi. Doktora Tezi, Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Adana.

Koç, Ali ve Alpay, Savaş (2000). Household Demand in Turkey: An Application of Almost Ideal Demand System with Spatial Cost Index.

Discussion Papers, No: 00-8, May, Bilkent Üniversitesi, Ankara. Koutsoyiannis, A. (1997). Modern Mikro İktisat. (Çeviren: Muzaffer

Sarımeşeli). Gazi Kitabevi.

Kutlar, Aziz (2005). Uygulamalı Ekonometri (2.Baskı). Ankara: Nobel Yayınları.

Laajimi, Abderraouf (1995). Analisis de Sistemes Completos de Demanda de

Productos Alimenticios en Espana. Tesis Doctorado, Universidad de Zaragoza, Espana.

Law, Rob and Au, Norman (1999). A Neural Network Model to Forecast Japanese Demand for Travel to Hong Kong. Tourism

Management,20(1).

Lehfeldt, R.A. (1914). The Elasticity of the Demand For Wheat. Economic

Journal, vol: 24, pp: 212-217.

Levent, Haluk (1995). Talep Teorisine Hedonik Yaklaşım ve Bir Uygulama:

İstanbul’da Konut Fiyatlarının Oluşumu. Doktora Tezi, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.

Malik, Mazhar Ali Khan and Ahmad, Iqbal (1981). Forecasting Demand for Food in Libya- Using Confidence Limits. Long Range Planning, 14(59).

Marchant, L.J., Hockley, D.J. (1971). A Comparison of Two Forecasting Techniques, The Statistician, 20(3), Forecasting in Practice.

Mcdowell, Donald R., Allen-Smith, Joyce E. and Mclean-Meyinsse, Patricia E. (1997). Food Expenditures and Socioeconomic Characteristics: Focus on Income Clases. American Journal of Agricultural Economics, vol:79, no:5, pp:144-1451.

Mucuk, Mehmet ve Demirsel, Mustafa Tahir (2009). Türkiye’de Doğrudan Yabancı Yatırımlar ve Ekonomik Performans. Selçuk Üniversitesi

Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 21 / 2009.

Nayga, Rodolfo M. (1995). Determinants of U.S. Household Expenditures on Fruit and Vegetables: A Note and Update. Journal Agricultural and

Applied Economics, vol: 27(2), pp: 588-594.

Nicholson, Walter (1998). Microeconomic Theory: Basic Principles and

Extensions (Sevent Edition). The Dryden, America.

Nişancı, Murat(1998). Türkiye’de Tüketici Harcamalarının Analizi -İdeale

Yakın Talep Sistemi Uygulaması-. Doktora Tezi, Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Erzurum.

Oltulular, Sabiha ve Terzi, Harun (2006). Yüksek Enflasyon Enflasyon Belirsizliğini Artırıyor mu?. İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi

Ekonometri ve İstatistik Dergisi, sayı:3, 1-22.

Ozan, Cenk, Ceylan, Halim, Haldenbilen, Soner ve Yaşar, Bora (2010). Kentiçi Otobüs Taşımacılığında Talep Tahmini ve Fiyat Analizleri: Denizli Örneği. Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve

Mühendislik Dergisi, cilt: 12 sayı: 1, Ocak.

Öksüzler, Oktay (2007). Eğitim ve Gelir İlişkisi: Türkiye Örneği. TÜİK 16.

İstatistik Araştırma Sempozyumu, Ankara.

Özer, Hüseyin (2001). Türkiye’de Hanehalkı Tüketim Harcamalarının

Doğrusal Harcama Sistemi Yaklaşımıyla Analizi. T.C. Başbakanlık Devlet İstatistik Enstitüsü, Ankara.

Özer, Hüseyin (2001). Erzurum’da Hane Halklarının Tüketim Kalıplarının Yapısı ve Gelir Hipotezlerinin Analizi. Dokuz Eylül Üniversitesi

Öztekin, Ebru Özlem (2006). Tekirdağ İlinde Bitkisel Yağ Ürünlerinde Tüketici

Eğilimleri ve Müşteri Memnuniyet Analizi. Yüksek Lisans Tezi, Trakya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Tekirdağ.

Paksoy, Mücahit (1998). Kahramanmaraş İli Kentsel Alanda Hayvansal Gıda

Maddeleri Tüketimi ve Gelir-Harcama Esneklikleri. Yüksek Lisans Tezi, Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Adana.

Pehlivan, Gülçin Güreşçi ve Utkulu, Utku (2007). Türkiye’nin Tüketim Fonsiyonu: Parçalı Hata Düzeltme Modeli Bulguları. Akdeniz

Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (14)2007, 39-65.

Phlips, Louis (1983). Applied Consumption Analysis. Amsterdam: North- Holland Publishing.

Sadoulet, Elisabeth and Janvry, Alain (1994). Quantitative Development Policy

Analysis. Oxford University, New York.

Saraçoğlu, Bedriye, Aydoğuş, Osman, Köse, Nezir ve İşgören D. (2001).

Türkiye’de Su Ürünleri Üretim, Talep ve Pazarlama. T.C. Tarım Köyişleri Bakanlığı, Tarımsal Ekonomi Araştırma Enstitüsü, Ankara.

Sani, Babangida and Kingsman, B.G. (1997). Selecting the Best Periodic Inventory Control and Demand Forecasting Methods for Low Demand Items. The Journal of Operational Research Society, 48(7), 700-713.

Sarımeşeli, Muzaffer (1999). Hanehalkları Harcama Eğilimleri. Gazi

Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, no:2/99, ss: 41-50.

Schultz, Carl R. (1987). Forecasting and Inventory Control for Sporadic Demand under Periodic Review. The Journal of the Operational

Stone, Richard (1954). Linear Expenditure System and Demand Analysis: An Application to the Pattern of British Demand. The Economic Journal, vol. 64, no. 255, 511-527.

Stigler, G. (1954). The Early History of Empirical StuTÜİKs of Consumer Behavior. The Journal Of Political Economy, Vol. 62, No: 2.

Su, Shew-Jiuan and Yen, Steven T. (1996). Microeconometric Models of Infrequently Purchased Goods: An Application to Household Pork Consumption. Empirical Economics, vol:21, pp:513-533.

Şenesen, Ümit ve Selim, Raziye (1995). Consumption Patterns of Turkish

Urban and Rural Households in 1987. METU StuTÜİKs in Development,no: 22, pp: 207 –220.

Şengül, Seda ve Yurdakul, Oğuz, (1998). Sınırlı Bağımlı Değişkenli Modeller. Adana’da Zeytinyağı Talebinin Double Hurdle Modeliyle Analizi. II.

ODTÜ Ekonomi Kongresi, 9-12 Eylül, Ankara.

Şengül, Seda (2005). Türkiye’de Yoksulluk Profili ve Gelir Gruplarına Göre

Gıda Talebi. T.C. Tarım ve Köyişleri Bakanlığı, Tarımsal Ekonomik Araştırma Enstitüsü, Ankara, Mart.

Talaşlı, Esra (2008). Doğrudan Yabancı Yatırımların Türkiye’nin Ekonomik

Büyümesi Üzerindeki Etkileri (2000- 2007) Analizi. Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Konya.

Tarı, Recep (2002). Kocaeli’de Bilgi, Tecrübe ve Cinsiyetin Kişisel Kazançlara Etkisi. I.Ulusal Bilgi, Ekonomi ve Yönetim Kongresi Bildiriler Kitabı, 10-11 Mayıs 2002, 331-334.

Tarı, Recep (2010). Ekonometri (Genişletilmiş 6.Baskı). Kocaeli: Umuttepe Yayınları.

Tarı, Recep, Özer, Hüseyin ve Mızırak, Zekeriya (2007). Kişisel Kazançları Etlileyen Faktörler: Erzurum-Kocaeli-Konya İllerinde Karşılaştırmalı Bir Analiz. 8. Türkiye Ekonometri ve İstatistik Kongresi, Malatya.

Tansel, Aysıt (1986). An Engel Curve Analysis of Household Expenditure in

Turkey 1978-79. Metu StuTÜİKs in Development, no: 13, pp: 239– 257.

Tansel, Aysıt (1988). An Analysis of Household Expenditure Pattern in

Ankara. METU Economic Research Center, ERC/1988-5, Working Paper, 1-48.

Türkay, Orhan (2001). Mikroiktisat: İktisat Teorisine Giriş (15.Baskı). Ankara: İmaj Yayıncılık.

TÜİK (Türkiye İstatistik Kurumu). (Temmuz 2010). Hane Halkı Tüketim

Harcaması-Dönemi: 2009. http://www.tuik.gov.tr/PreTablo.do?tb_id=22&ust_id=7, Erişim

Tarihi: 30.07.2010

Üçdoğruk, Şenay (1997). İzmir İli Kentselinde Kesimi Gıda Harcaması Gelir Elastikiyetleri. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler

Fakültesi Dergisi, 15(1): 101-123.

Ünal, Targan ve Tuna, Kadir (2005). Mikroekonmik Analiz, İstanbul: Güncel Yayıncılık.

Ünsal, Erdal M. (2001). Mikroiktisat, Ankara: İmaj Yayıncılık.

Ünsal, Erdal M.(2004). Mikro İktisata Giriş(İkinci Baskı), Ankara: Turhan Kitabevi

Willemain, Thomas R., Smart, Charles N. and Schwarz, Henry F. (2004). A New Approach to Forecasting Intermittent Demand for Service Parts Inventories. International Journal of Forecasting, 20(3).

Winer, Russell S. (1979). An Analysis of the Time-Varying Effects of Advertising: The Case of Lydia Pinkham. Journal of Business, 52(4).

Yaylalı, Muammer ( 1994). Mikroiktisat (2.Baskı). İstanbul: Beta Yayınları.

Belgede Tüketim harcamalarına yönelik talep analizi: Konya örneği (sayfa 123-140)