Akademik Veri Yönetim Sistemi
The VIII world conference of the Spatial Econometrics Association, Zürih, İsviçre, 11 - 13 Haziran 2014, ss.9
Uzamsal metodoloji coğrafi (ükle,eyalet, şehir bölge vb. gibi) yatay kesit (ve panel) verisinin veya kişisel tercihlerden oluşan (örneğin hanehalkı talebi) verilerin analizine başarılı bir şekilde uygulanmıştır. Ancak uzamsal analizin (yatay kesit verisinin rassal olmadığı) finansal verilere uygulanması ile ilgili eksiklikler bulunmaktadır. Bu konuda bir aşikar problem ağırlık matrisi W'nin oluşturulmasıdır. Coğrafi data için ağırlık matrisinin doğal bir seçimi olabilir ancak finansal yatay kesit verisi için problem biraz daha karmaşıktır. Bu çalışmada biz 1997-2011 yılları arasında, İstanbul'da İmalat Sanayi firmalarının satış karlılığı ve aktif karlılık ölçülerinin uzamsal bağımlılığını araştırmaktayız. Ağırlık matrisinin oluşturulması için firmaların coğrafi konumları kullanıldığında firmaların bu ölçülerinde uzamsal bağımlılıktan bahsedilemezken, "komşuluk" ilişkisi sektörel benzerlik, büyüklük ve verimlilik benzerliği olarak tasarlandığında anlamlı bağımlılıktan söz edilebilmektedir.
Spatial methodologies have been successfully implemented in analyzing cross-sectional (and panel) data relating to geography (such as, country, state, province, zipcode, census tract) and individual choice (for example, in household demand analysis). There is, however, lack of application of spatial analysis to financial data (where the crosss-sectional units may not be randomly sampled). One obvious problem is the construction of the weights matrix 
. For geographic data, though not trivial, there could be some natural choices for W, while for the financial cross-section units the problem is much harder. We investigate spatial dependencies of Istanbul Chamber of Industry (ICI) firms’ sales and net asset profitability measures for the period 1997-2011. When we use the geographical location of the firms (the regional contiguity based neighborhoods) to construct , we hardly find any evidence of spatial dependence. However, significant dependence is found when “neighborhoods” are defined based on the sector or productivity similarities of the firms.