Hafize Meder Çakır

Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli Kapsamında Türkiyenin Maarif Davası, eğitim sorunlarını ele almak ve eğitimin temel öğeleri üzerinde görüşler sunmaktır. Maarif Modeli sadece yüksekokula kadarki eğitim dönemini değil, üniversitelerde de alınacak olan eğitimin de ele alınmasını gerektirmektedir. Bu açıdan akademik anlamda Sosyal ve Beşeri Bilimler alanlarında disiplinler arası çalışmalar büyük önem taşımaktadır. Bu alandaki konu başlıkları birbirlerinden kesin çizgiler ile ayrılmamaktadır. Alandaki gelişimin hızlanması multidisipliner bağlamında yapılan çalışmaların artması ile sağlanabilir. Gerek İşletme, Finans, İktisat vb. gerekse de Sosyoloji, Tarih, Kamu Yönetimi vb alanlardaki çalışmalar artık birlikte irdelenmekte ve kollektif çalışmalar üretilmektedir. Sonuç olarak, Maarif Modeli Davasına akademik olarak bir katkı sağlayacağını, bundan sonraki çalışmalara da birer kaynak oluşturacağını düşündüğümüz bu eser derlenmiştir. Alanında uzman akademisyenler tarafından hazırlanan çalışmaların literatüre katkı sağlayacağı ve bu çalışmaların yenileri ile bir adım ileriye taşınacağı düşüncesi içerisinde siz okuyuculara ulaştırmanın keyfi içerisindeyiz. Saygı ve Sevgilerimle… Doç.Dr. Umut Tolga GÜMÜŞ, Aydın, 2025.

In this study, the fractal structure, efficiency, and long memory features of Bitcoin are investigated according to different investment horizons. The study utilized daily returns from 01.01.2017 to 22.11.2023, applying the maximum overlap discrete wavelet transform, Rescaled Range (R/S) analysis, and volatility models. The analysis results revealed a deviation of Bitcoin returns from the average and a negative correlation, indicating a lack of permanent behaviour in the series. The analysis demonstrates the rejection of the efficient market hypothesis and reveals a chaotic structure in the Bitcoin market. Furthermore, we observed a hyperbolic rate of decrease in returns at long-term investment horizons due to information shocks. This indicates that past returns can predict future returns. This suggests that instead of the efficient market hypothesis, the fractal market hypothesis is valid due to the existence of recurring trends. Finally, we determined the most appropriate volatility models for Bitcoin. The analysis shows that information shocks in Bitcoin returns at medium- and long-term investment horizons decrease over time, and past returns can predict future returns. However, volatility and information shocks are transitory at short- and medium-term investment horizons but can vary. All analysis methods yield consistent and compatible results, suggesting their potential extension to other cryptocurrency markets beyond the Bitcoin market.

Financial manipulation negatively affects market participants. Therefore, various techniques are developed to detect manipulation. One of the most widely used techniques in the literature is the M-score. The study investigates whether the M-score is an effective model across different periods and aims to provide perspective to researchers and market players. In this study, we developed a model to detect financial manipulation. We compared our model results with the M-score results. In the study, we first scanned the US Securities and Exchange Commission's "Accounting and Auditing Practice Bulletins" and identified fifty-one companies (red flags) from the reports. Then, we calculated some ratios from the financial reports of these companies (red flags) and companies with control variables and created the prediction model. The results show that the success of the created manipulation prediction model is eighty-three per cent. The M-score results are lower. The model in the study is the most up-to-date model with many explanatory variables to detect financial manipulation. The study showed that established manipulation detection models may lose effectiveness over time, and the effects of the variables in the model may change. Therefore, the study offers a novel perspective to the literature. In future studies, researchers could investigate how imbalances in the proportion of “1” versus “0” observations affect the detection model.

Finansal piyasalar, modern ekonomilerin temel yapı taşlarından biridir ve tasarruf sahipleri ile sermaye ihtiyacı duyan aktörleri bir araya getirerek ekonomik faaliyetlerin sürekliliğini desteklemektedir. Bu piyasalar, geleneksel olarak hisse senetleri, tahviller ve döviz gibi araçlarla tanımlanırken, dijitalleşme ve teknolojik yeniliklerle daha karmaşık ve küresel bir yapıya dönüşmüştür. Geleneksel yatırım araçları, düşük riskli yatırım tercih eden bireylerden uzun vadeli getiri arayan kurumsal yatırımcılara kadar geniş bir yelpazede kullanıcı bulmuş ve likidite, bilgi sağlama ve risk paylaşımı gibi işlevlerle finansal sistemin sürdürülebilirliğini desteklemiştir. Ancak, son yıllarda kripto para birimleri, türev ürünler ve blockchain tabanlı dijital varlıklar gibi yenilikçi araçlar, geleneksel yatırım araçlarına ciddi bir rakip olarak ortaya çıkmıştır. Bu gelişmeler, geleneksel araçların modern piyasa dinamiklerine uyum sağlamasını ve yenilikçi yaklaşımlarla desteklenmesini zorunlu kılmaktadır. Dijitalleşme süreçlerine entegrasyon, blockchain teknolojisinin kullanımı ve finansal okuryazarlık programları gibi adımlar, bu araçların etkinliğini artırabilir. Geleceğin finansal piyasalarının, geleneksel ve modern araçların bir arada bulunduğu hibrit bir yapıya evrileceği öngörülmektedir. Bu bağlamda, geleneksel yatırım araçlarının dijitalleşme süreçlerine uyum sağlaması, piyasaların sürdürülebilirliği ve yatırımcı güveninin artırılması açısından kritik bir öneme sahiptir. Böylece, finansal piyasalar hem bireysel hem de kurumsal yatırımcılara daha geniş olanaklar sunmaya devam edebilir.

Dijital teknolojinin yeni ve yıkıcı gücü, iş modellerini köklü bir biçimde dönüştürmekte ve küresel ölçekte giderek daha kritik bir unsur haline gelmektedir. Türkiye’deki birçok iş sektöründe büyük ilgi gören blockchain teknolojisi, uygulama alanları genişledikçe sektör yöneticileri tarafından çeşitli kullanım senaryolarına uyarlanmakta ve özelleştirilmektedir. Ayrıca günümüzde sosyal medya, bankacılık uygulamaları ve gelişmekte olan diğer teknolojiler, cihazların büyük miktarda veri üretmesine yol açmaktadır. Bu verilerin kontrolü, yönetimi, bakımı ve güvenli bir şekilde paylaşılması giderek daha önemli hale gelmektedir. Finans sektörünün öncülüğünde, veri depolama ve yönetimi konusunda her geçen gün yeni bir bakış açısı ya da teknoloji ortaya çıkmaktadır. Bu arayışların en güncel ve popüler örneklerinden biri Blockchain teknolojisidir. Kripto para birimi Bitcoin ile en popüler dönemini yaşayan Blockchain teknolojisinin yalnızca bir sanal para birimi teknolojisi olmadığı açıktır. Blockchain, merkeziyetsiz bir mimari üzerinden uygulama geliştirme konusunda yeni bir paradigma sunmaktadır. Bu çalışmanın amacı, Blockchain teknolojisinin mimari yapısını, işleyiş mekanizmalarını ve güvenlik boyutuna dair önemli hususları incelemek; bu teknolojinin temel özellikleri ve elde edilen faydaları kapsamlı biçimde ele almakta ve bu teknolojisinin uygulama alanları ve finans sektörüne etkisi değerlendirilmiştir. Blockchain teknolojisinin, finans sektöründe ve özellikle bankacılık, sigortacılık ve sermaye piyasaları alanında önemli etkileri bulunmaktadır. Bu teknolojinin sağladığı avantajlar ve dezavantajlar, finansal süreçlerin verimliliğini ve güvenliğini doğrudan etkilemektedir. Geleneksel bankacılık sistemleri, teknolojinin gelişmesiyle birlikte önemli bir dönüşüm geçirmiştir. Geçmişte günler süren para transferi, vergi ödeme ve fatura ödeme gibi işlemler, takas ve uzlaştırma ile finansal türevlerin teminatlandırılması gibi birçok alanda artık anında ve daha güvenli bir şekilde gerçekleştirilebilmektedir. Bu değişim, yalnızca işlemlerin hızlanmasıyla sınırlı kalmayıp, aynı zamanda işlem maliyetlerinin azalması ve şeffaflığın artması gibi ek avantajlar da sunmaktadır. Gelecekte bu teknolojinin, finansal hizmetlerin daha etkin ve güvenli bir şekilde sunulmasına olanak sağlayacağı öngörülmektedir.

Finansal raporlarda yapılan hata hile ve usulsüzlükler yıllardır literatüre araştırma konusu olmuş, konuyla ilgili farklı ülkelerde farklı çalışmalar yapılmıştır. Bu çalışmanın amacı, belli bir ülkede elde edilen modellerin diğer ülkeler için de geçerli olup olmayacağını araştıran bir çalışma ortaya koymaktır. Bu amaçla, SPK bültenleri 2009-2019 yılları için incelenmiş, taranan 520 bültenden 45 firma hakkında hata, hile ve usulsüzlük tespit edilmiştir. Bu firmalar için aynı faaliyet alanında ve aktif büyüklüğü birbirine yakın 108 firma ise kontrol değişkeni olarak seçilmiştir. Oluşturulan modelde açıklayıcı değişken sayısı 22 olup bu değişkenlerden 8’i Beneish (1999) tarafından ABD’de yapılan çalışmalarda ortaya konan modelin açıklayıcı değişkenleridir. Analiz sonucu modellerde manipülasyon yapan firma ile eşit sayıda kontrol değişkenli(eşlemeli) modelin başarısı, manipülasyon yapan firmalara karşılık daha fazla sayıda kontrol değişkenli(eşlemesiz) modelin ayrıştırma gücünden daha düşük kalmıştır. Ayrıca eğitim seti ve test veri seçiminde rastgele seçim yapmak, baz yıl (uygulamada 2015 seçilmiştir) kullanarak model oluşturmaya nazaran daha çok açıklayıcı değişken ve daha güçlü ayrıştırma yapan model kurmaya katı sağlamaktadır. Ayrıca oluşturulan her bir modelin performansı, Beneish M-skoru’nun manipülasyon yapan/yapmayan firmaları ayrıştırma yeteneğinden daha yüksek olduğu görülmektedir. Sonuçta manipülasyon tespitinde her ülke için geçerli bir model oluşturmanın mümkün olmadığı görülmüştür.