Tarım, insanlara ve hayvanlara besin sağlamanın yanısıra birçok sektöre hammadde ve istihdam sağlayan önemli bir sektördür. Ekonomik krizler, hızlı nüfus artışı, gıda ürünlerine olan talebin artması, tarımın önemini ve gerekliliğini arttırmıştır. Bu nedenle, olumsuz koşullardan ve etkilerden etkilenmemesi için tarım desteklenmelidir. Dolayısıyla, tarımsal kredi, tarım sektörünün üretim ve yatırım yapısının gelişiminde önemli bir faktördür. Bu çalışmada, 2018 yılında Türkiye'deki 81 ilin tarımsal kredi performansı, toplam tarımsal üretim değeri, toplam ekili alan ve kullanılan tarımsal kredi miktarı dikkate alınarak karşılaştırılmıştır. Bu çalışmada kullanılan veriler Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu'ndan (BDDK) ve Türkiye İstatistik Kurumu'ndan toplanmıştır. Türkiye’nin 81 ili arasındaki ilişkileri belirlemek için, hiyerarşik olmayan kümeleme yöntemlerinden biri olan K-ortalamalar kümeleme yöntemi, SPSS Clementine veri madenciliği yazılımı kullanılarak uygulanmıştır. Sonuç olarak, tarımsal üretim değeri, toplam ekili alan, tarımsal kredi hacmi verileri kullanılarak illerin kredi performansı değerlendirilmiş ve benzerlikler ve farklılıklar ortaya konulmuştur.
Agriculture is a significant sector that supplies raw materials to many sectors as well as providing nutrients to humans and animals and ensures employment. The economic crises, rapid population growth, the rise in demand for food products have increased importance and necessity of agriculture. For this reason, agriculture must be supported in order not to be affected by adverse conditions and effects. Thus, agricultural credit is an important factor in the development of the production and investment structure of the agricultural sector. In this study, agricultural credit performance of 81 provinces in Turkey in 2018 was compared by taking into consideration the value of total agricultural production, total cultivated area and the amount of agricultural credit used. The data used in this study were collected from the Banking Regulation and Supervision Agency (BRSA) and the Turkish Statistical Institute. In order to determine relationships between the 81 provinces of Turkey, one of the nonhierarchical clustering method, i.e. the K-means clustering method was applied using SPSS Clementine data mining software. As a result, the credit performance of provinces was evaluated and similarities and differences were revealed using agricultural production value, total cultivated land, agricultural credit volume data.
Alan : Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik
Dergi Türü : Uluslararası
Benzer Makaleler | Yazar | # |
---|
Makale | Yazar | # |
---|