Belediye hizmetlerinin fiyatlandırılmasında alternatif çözüm yaklaşımları

Abstract

Bu çalışmada amaç, belediye hizmetlerinin fiyatlandırılmasını çoklu doğrusal regresyon analizi ile inceleyip, uygun çoklu doğrusal modeli kurmak ve elde edilen sonucu yorumlamaktır. Belediye hizmetlerinin çok olmasından dolayı çalışma, belediye içerisinde yaşayan insanları yakından ilgilendiren toplu taşıma hizmeti ücretlendirilmesine odaklamıştır. İstanbul İli için her 2 kişiden biri şehir içi ulaşımda otobüsü kullanmaktadır. Bu sebepten çalışmada otobüs bilet fiyatlarının tespiti için alternatif yöntemler aranmaktadır. Çalışma 5 bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde Yerel Yönetimler, ikinci bölümde Çoklu Doğrusal Regresyon, üçünü bölümde Çoklu Doğrusal Regresyonda Değişken Seçimi, dördüncü bölüm de bilet fiyatları için çoklu regreson modelinin Uygulama'sı ve beşinci bölümde Sonuç yer almaktadır. İstanbul'da 1992-2002 yılları arasında çoklu doğrusal regresyon analizi ile incelenmesinde il adım, modelinin oluşmasında gerekli olan değişkenlerin belirlenmesidir. Bu çalışmada bağımsız değişken olarak tam bilet fiyatı ve indirimli bilet fiyatı alınmıştır. Bağımsız değişken sayısı sekizdir. SPSS istatistik paket kullanılarak farklı metotlarla 8 bağımsız değişken arasında modele en uygun değişkenler alınmıştır. Yapılan analizler sonucunda tam bilet fiyatı için malzeme gideri, personel gideri ve dışardan sağlanan fayda ve hizmetler gideri etkili olmuştur. İndirimli bilet fiyatı için yakıt ve diğer faaliyetlerden doğan gider ve zararlar değişkeni etkili olmuştur. The purpose of this working is to look for to determine of municipality duty's price as multiple regression analysis. After that, set up suitable model and interpret of this model. Although, there are a lots of duties of municipality, this working focus on mass transportation since many of people use this type of transportation. Therefore, we seek alternatives methods for ticket's price. This working is consisted of five chapters. The first chapter is mentioned about local government, second chapter is mentioned about multiple regression analysis, third chapter is selection variables for multiple regression analysis, fourth chapter is application of seeking proper multiple regression models, last chapter is conclusion. The first step of this working is determined of selecting variables for model. There are two dependent variables that are type of ticket and eight independent variables. SPSS statistic program is used as selection of proper variables. With this program, we found two multiple regression model for kind of tickets.