Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

BANKA KARTI, KREDİ KARTI VE İNTERNETTEN KART İLE YAPILAN ÖDEMELERİN SEKTÖREL DAĞILIMININ ORTOGONAL (DİKEY) VE DİAGONAL (KÖŞEGEN) MATRİSLER İLE ANALİZİ

Yıl 2020, , 1063 - 1084, 18.12.2020
https://doi.org/10.26468/trakyasobed.802253

Öz

Banka Kartı, Kredi Kartı ve İnternetten Kart ile Yapılan Ödemelerin enflasyondan arındırılmış (reel) değerleri ile (2003-2020) yılları arasındaki sektörel bileşimini ortaya koymak, benzeşen ve ayrışan sektörleri tespit ederek ödeme sistemlerinin etkinliğinin arttırılmasını sağlamak maksadıyla, korelasyon matrisleri ile İkili Yükler (Ortogonal (Dikey) ve Diagonal (Köşegen)) matrisler oluşturulmuştur. Matrislerden elde edilen özdeğerler, özvektörler (yükler) ve sıradan korelasyon sonuçları ikili yük grafik düzleminde birleştirilerek ve Mahalanobis mesafeleri kullanılarak sütunların şekilleri özdeğerlere eşitlenmekte ve vektörler arasındaki açıların kosinüsleri değişkenler arasındaki korelasyonlara eşit olacak şekilde gözlem ölçeklendirmesi olmadan, sonuçlar yalnızca sabit bir orantılılık içerisinde yorumlanmaktadır. Özdeğerler, değerler, özdeğerlerdeki ileriye doğru fark, açıklanan toplam varyans oranı gibi sonuçlar ışığında, kart ile ödeme yapılan sektörlerden bazılarının diğer sektörlerden ciddi ölçüde ayrıştığı ve pozitif veya negatif yükler (varyanslar) taşıyarak kümelendiği tespit edilmiştir.

Kaynakça

  • Aitchison, J., & Greenacre, M., “Biplots of compositional data”, Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics), 51(4), 2002, pp.375-392.
  • Bankalararası Kart Merkezi, Aylık Kart Kullanım İstatistikleri
  • Berry, M. W., Drmac, Z., & Jessup, E. R., “Matrices, vector spaces, and information retrieval”, SIAM review, 41(2), 1999, pp.335-362.
  • Chou, Y., Lee, C., & Chung, J., “Understanding m-commerce payment systems through the analytic hierarchy process”, Journal of Business Research, 57(12), 2004, pp.1423-1430.
  • Darolles, S., Dubecq, S., & Gouriéroux, C., “Contagion analysis in the banking sector”, Available at SSRN 2455826, 2014, pp.1-36
  • Eviews, Principal Components, http://www.eviews.com/help/helpintro.html#page/ content/ groups-Principal_Components.html, (Erişim Tarihi: 25.09.2020)
  • Filiz, Z., & Kolukısaoğlu, S., “Doğrusal Olmayan Kanonik Korelasyon Analizi ve Lokanta Müşterilerinin Memnuniyeti Üzerinde Bir Uygulama”, Ekev Akademı̇ Dergı̇sı̇, Yıl:16, Sayı:51, Bahar 2012, pp.357-368
  • Floyd, F.J. and Widaman, K.F. (1995), “Factor analysis in the development and refinement of clinical assessment instruments”, Psychological Assessment, Vol. 7 No. 3, pp. 286-299.
  • Gabriel, K. R., “The biplot graphic display of matrices with application to principal component analysis”, Biometrika, 58(3), 1971, pp.453-467. Hair, J.F., Anderson, R.E. and Tatham, R.L., Multivariate Data Analysis, Macmillan, New York, NY, 1998
  • Ibrahim, E. E., Joseph, M., & Ibeh, K. I., “Customers' perception of electronic service delivery in the UK retail banking sector”, International Journal of Bank Marketing, 2006, pp.475.493
  • Johnson, R. A., & Wichern, D. W., Discrimination and classification, In Applied multivariate statistical analysis, Vol. 4, Prentice-Hall, 1992
  • Mahalanobis, P. C., On the generalized distance in statistics, National Institute of Science of India, 1936
  • Neo, V. W., & Naylor, P. A., “Second Order Sequential Best Rotation Algorithm with Householder Reduction for Polynomial Matrix Eigenvalue Decomposition”, In ICASSP 2019-2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), May 2019, pp.8043-8047). IEEE.
  • Skretting, P. K., “Value at risk analysis by means of random orthogonal matrix simulation”, Master's thesis, University of Stavanger, Norway, 2013, pp.1-49
  • Sørensen, C. K., & Puigvert Gutierrez, J. M., “Euro area banking sector integration: using hierarchical cluster analysis techniques”, No. 627, ECB working paper, 2006, pp.1-38
  • Stewart, D.W., “The application and misapplication of factor analysis in marketing research”, Journal of Marketing Research, Vol. XVIII, February, 1981, pp. 51-62.
  • Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası (TCMB) Elektronik Veri Dağıtım Sistemi (EVDS), https://evds2.tcmb.gov.tr, (Erişim Tarihi: 25.09.2020)
  • Yılmaz, H., Budak, G. S., & Başaran, B., “Kredi Kartı Kullanım Alışkanlıklarında Kategorik Değişkenler Arasındaki İlişkiler ve Bireylerin Davranışsal Eğilimleri: Bilecik Örneği”, Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 9(19), 2013, pp.31-49.
  • Zhao, W., Li, H., Jin, M., Liu, Y., & Yoo, S. J., “Enhanced Detection Algorithms Based on Eigenvalues and Energy in Random Matrix Theory Paradigm”, IEEE Access, 8, 2020, pp.9457-9468.

ANALYSIS OF SECTORAL DISTRIBUTION OF BANK CARD, CREDIT CARD AND INTERNET CARD PAYMENTS WITH ORTOGONAL (VERTICAL) AND DIAGONAL (CORNER) MATRIX

Yıl 2020, , 1063 - 1084, 18.12.2020
https://doi.org/10.26468/trakyasobed.802253

Öz

In order to reveal the sectoral composition between the years (2003-2020) with the inflation-free (real) values of the Payments made by Debit Card, Credit Card and Internet Card, and to increase the efficiency of payment systems by identifying similar and differentiated sectors, Binary Loads (Orthogonal (Vertical) and Diagonal (Diagonal) matrices are created. The eigenvalues, eigenvectors (charges) and ordinary correlation results obtained from the matrices are combined in the plane of the binary load graph and the shapes of the columns are equalized to the eigenvalues using Mahalanobis distances, and without observation scaling so that the cosines of the angles between the vectors are equal to the correlations between the variables, the results are interpreted only in a constant proportionality. In the light of results such as eigenvalues, values, forward difference in eigenvalues, and the total variance ratio explained, it was determined that some of the sectors paid by card differ significantly from other sectors and clustered by carrying positive or negative loads (variances).

Kaynakça

  • Aitchison, J., & Greenacre, M., “Biplots of compositional data”, Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics), 51(4), 2002, pp.375-392.
  • Bankalararası Kart Merkezi, Aylık Kart Kullanım İstatistikleri
  • Berry, M. W., Drmac, Z., & Jessup, E. R., “Matrices, vector spaces, and information retrieval”, SIAM review, 41(2), 1999, pp.335-362.
  • Chou, Y., Lee, C., & Chung, J., “Understanding m-commerce payment systems through the analytic hierarchy process”, Journal of Business Research, 57(12), 2004, pp.1423-1430.
  • Darolles, S., Dubecq, S., & Gouriéroux, C., “Contagion analysis in the banking sector”, Available at SSRN 2455826, 2014, pp.1-36
  • Eviews, Principal Components, http://www.eviews.com/help/helpintro.html#page/ content/ groups-Principal_Components.html, (Erişim Tarihi: 25.09.2020)
  • Filiz, Z., & Kolukısaoğlu, S., “Doğrusal Olmayan Kanonik Korelasyon Analizi ve Lokanta Müşterilerinin Memnuniyeti Üzerinde Bir Uygulama”, Ekev Akademı̇ Dergı̇sı̇, Yıl:16, Sayı:51, Bahar 2012, pp.357-368
  • Floyd, F.J. and Widaman, K.F. (1995), “Factor analysis in the development and refinement of clinical assessment instruments”, Psychological Assessment, Vol. 7 No. 3, pp. 286-299.
  • Gabriel, K. R., “The biplot graphic display of matrices with application to principal component analysis”, Biometrika, 58(3), 1971, pp.453-467. Hair, J.F., Anderson, R.E. and Tatham, R.L., Multivariate Data Analysis, Macmillan, New York, NY, 1998
  • Ibrahim, E. E., Joseph, M., & Ibeh, K. I., “Customers' perception of electronic service delivery in the UK retail banking sector”, International Journal of Bank Marketing, 2006, pp.475.493
  • Johnson, R. A., & Wichern, D. W., Discrimination and classification, In Applied multivariate statistical analysis, Vol. 4, Prentice-Hall, 1992
  • Mahalanobis, P. C., On the generalized distance in statistics, National Institute of Science of India, 1936
  • Neo, V. W., & Naylor, P. A., “Second Order Sequential Best Rotation Algorithm with Householder Reduction for Polynomial Matrix Eigenvalue Decomposition”, In ICASSP 2019-2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), May 2019, pp.8043-8047). IEEE.
  • Skretting, P. K., “Value at risk analysis by means of random orthogonal matrix simulation”, Master's thesis, University of Stavanger, Norway, 2013, pp.1-49
  • Sørensen, C. K., & Puigvert Gutierrez, J. M., “Euro area banking sector integration: using hierarchical cluster analysis techniques”, No. 627, ECB working paper, 2006, pp.1-38
  • Stewart, D.W., “The application and misapplication of factor analysis in marketing research”, Journal of Marketing Research, Vol. XVIII, February, 1981, pp. 51-62.
  • Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası (TCMB) Elektronik Veri Dağıtım Sistemi (EVDS), https://evds2.tcmb.gov.tr, (Erişim Tarihi: 25.09.2020)
  • Yılmaz, H., Budak, G. S., & Başaran, B., “Kredi Kartı Kullanım Alışkanlıklarında Kategorik Değişkenler Arasındaki İlişkiler ve Bireylerin Davranışsal Eğilimleri: Bilecik Örneği”, Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 9(19), 2013, pp.31-49.
  • Zhao, W., Li, H., Jin, M., Liu, Y., & Yoo, S. J., “Enhanced Detection Algorithms Based on Eigenvalues and Energy in Random Matrix Theory Paradigm”, IEEE Access, 8, 2020, pp.9457-9468.
Toplam 19 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

Sonat Bayram 0000-0001-9885-8707

Gökhan Sönmezler 0000-0002-4301-6008

Orçun Gündüz 0000-0002-8754-2915

Yayımlanma Tarihi 18 Aralık 2020
Yayımlandığı Sayı Yıl 2020

Kaynak Göster

APA Bayram, S., Sönmezler, G., & Gündüz, O. (2020). BANKA KARTI, KREDİ KARTI VE İNTERNETTEN KART İLE YAPILAN ÖDEMELERİN SEKTÖREL DAĞILIMININ ORTOGONAL (DİKEY) VE DİAGONAL (KÖŞEGEN) MATRİSLER İLE ANALİZİ. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(2), 1063-1084. https://doi.org/10.26468/trakyasobed.802253
AMA Bayram S, Sönmezler G, Gündüz O. BANKA KARTI, KREDİ KARTI VE İNTERNETTEN KART İLE YAPILAN ÖDEMELERİN SEKTÖREL DAĞILIMININ ORTOGONAL (DİKEY) VE DİAGONAL (KÖŞEGEN) MATRİSLER İLE ANALİZİ. Trakya University Journal of Social Science. Aralık 2020;22(2):1063-1084. doi:10.26468/trakyasobed.802253
Chicago Bayram, Sonat, Gökhan Sönmezler, ve Orçun Gündüz. “BANKA KARTI, KREDİ KARTI VE İNTERNETTEN KART İLE YAPILAN ÖDEMELERİN SEKTÖREL DAĞILIMININ ORTOGONAL (DİKEY) VE DİAGONAL (KÖŞEGEN) MATRİSLER İLE ANALİZİ”. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 22, sy. 2 (Aralık 2020): 1063-84. https://doi.org/10.26468/trakyasobed.802253.
EndNote Bayram S, Sönmezler G, Gündüz O (01 Aralık 2020) BANKA KARTI, KREDİ KARTI VE İNTERNETTEN KART İLE YAPILAN ÖDEMELERİN SEKTÖREL DAĞILIMININ ORTOGONAL (DİKEY) VE DİAGONAL (KÖŞEGEN) MATRİSLER İLE ANALİZİ. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 22 2 1063–1084.
IEEE S. Bayram, G. Sönmezler, ve O. Gündüz, “BANKA KARTI, KREDİ KARTI VE İNTERNETTEN KART İLE YAPILAN ÖDEMELERİN SEKTÖREL DAĞILIMININ ORTOGONAL (DİKEY) VE DİAGONAL (KÖŞEGEN) MATRİSLER İLE ANALİZİ”, Trakya University Journal of Social Science, c. 22, sy. 2, ss. 1063–1084, 2020, doi: 10.26468/trakyasobed.802253.
ISNAD Bayram, Sonat vd. “BANKA KARTI, KREDİ KARTI VE İNTERNETTEN KART İLE YAPILAN ÖDEMELERİN SEKTÖREL DAĞILIMININ ORTOGONAL (DİKEY) VE DİAGONAL (KÖŞEGEN) MATRİSLER İLE ANALİZİ”. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 22/2 (Aralık 2020), 1063-1084. https://doi.org/10.26468/trakyasobed.802253.
JAMA Bayram S, Sönmezler G, Gündüz O. BANKA KARTI, KREDİ KARTI VE İNTERNETTEN KART İLE YAPILAN ÖDEMELERİN SEKTÖREL DAĞILIMININ ORTOGONAL (DİKEY) VE DİAGONAL (KÖŞEGEN) MATRİSLER İLE ANALİZİ. Trakya University Journal of Social Science. 2020;22:1063–1084.
MLA Bayram, Sonat vd. “BANKA KARTI, KREDİ KARTI VE İNTERNETTEN KART İLE YAPILAN ÖDEMELERİN SEKTÖREL DAĞILIMININ ORTOGONAL (DİKEY) VE DİAGONAL (KÖŞEGEN) MATRİSLER İLE ANALİZİ”. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, c. 22, sy. 2, 2020, ss. 1063-84, doi:10.26468/trakyasobed.802253.
Vancouver Bayram S, Sönmezler G, Gündüz O. BANKA KARTI, KREDİ KARTI VE İNTERNETTEN KART İLE YAPILAN ÖDEMELERİN SEKTÖREL DAĞILIMININ ORTOGONAL (DİKEY) VE DİAGONAL (KÖŞEGEN) MATRİSLER İLE ANALİZİ. Trakya University Journal of Social Science. 2020;22(2):1063-84.
Resim

Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Creative Commons Attribution 4.0 ile lisanslanmıştır.