Journals / Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2021 / Cilt: 31 - Sayı: 2

Analysis of Multi-Year Expenditure Budgets of Metropolitan Municipalities with Grey Prediction Model: An Application on Istanbul Metropolitan Municipality

BÜYÜKŞEHİRLERİN ÇOK YILLI GİDER BÜTÇELERİNİN GRİ TAHMİNMODELİ İLE ANALİZİ: İSTANBUL BÜYÜKŞEHİR BELEDİYESİ ÖRNEĞİNDEBİR UYGULAMA

Pages
875–885
Publication Date
2022-10-18
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

According to the findingsobtained, the total expenditure budget of IMM is estimated as 29.492.566.776 TL for 2021,33.321.097.278 TL for 2022, 37.646.622.359 TL for 2023 and 42.533.658.577 TL for 2024.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The fact that the revenues and expenditures of local governments are not predictableinterrupts the strategic planning process and affects financial autonomy negatively.
📊
Key Findings & Data:In thisframework, the expenditure budget of the Istanbul Metropolitan Municipality (IMM) isanalyzed for the 2021-2024 period.
💡
Conclusion & Impact:According to the findingsobtained, the total expenditure budget of IMM is estimated as 29.492.566.776 TL for 2021,33.321.097.278 TL for 2022, 37.646.622.359 TL for 2023 and 42.533.658.577 TL for 2024.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2021-2024 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

The fact that the revenues and expenditures of local governments are not predictableinterrupts the strategic planning process and affects financial autonomy negatively. In thiscontext, how to make the expense budget predictable in local governments is an importantproblematic. The purpose of the study is to examine how convenient the Grey PredictionMethod can be used in estimating the expense budgets of metropolitan municipalities. In thisframework, the expenditure budget of the Istanbul Metropolitan Municipality (IMM) isanalyzed for the 2021-2024 period. A two-stage pathway was followed in the study. First ofall, it has been tested whether the results are consistent or not by applying the Grey PredictionMethod to IMM's data between 2018-2020. At this stage, the deviation rate was determinedas 1.88%, indicating that the method is valid and reliable. As a matter of fact, consideringthat the deviation rate between the current estimates made by IMM and the actual figures isat a high level of 12%, the deviation rate of the study is at a reasonable level. Consideringthis determination, the second stage was passed and the method was applied again forexpenditure-budget estimation for the period between 2021-2024. According to the findingsobtained, the total expenditure budget of IMM is estimated as 29.492.566.776 TL for 2021,33.321.097.278 TL for 2022, 37.646.622.359 TL for 2023 and 42.533.658.577 TL for 2024.

Özet

Yerel yönetimlerin gelir ve giderlerinin öngörülebilir olmaması, stratejik planlama sürecini sekteye uğrattığı gibi mali özerkliği de olumsuz etkilemektedir. Bu bağlamda, yerel yönetimlerde gider bütçesinin nasıl öngörülebilir kılınabileceği önemli bir sorunsaldır. Bu çalışmanın amacı, Gri Tahmin Yöntemi’nin büyükşehir belediyelerinin gider bütçelerinin tahmininde kullanılmaya ne denli elverişli olabileceğinin incelenmesidir. Bu çerçevede, İstanbul Büyükşehir Belediyesi’nin (İBB) gider bütçesi, 2021-2024 dönemi için analiz edilmektedir. Çalışmada iki aşamalı bir yol izlenmiştir. Öncelikle İBB’nin 2018-2020 yılları arasındaki verilerine Gri Tahmin Yöntemi’nin uygulanmasıyla sonuçların tutarlı olup olmadığı test edilmiştir. Bu aşamada sapma oranı, yöntemin geçerli ve güvenilir olduğunu gösterecek şekilde %1.88 olarak tespit edilmiştir. Nitekim İBB’nin hali hazırda yaptığı tahminler ile gerçekleşen rakamlar arasındaki sapma oranının %12 gibi nispeten yüksek bir seviyede olduğu göz önünde bulundurulduğunda, çalışmanın sapma oranı makul seviyededir. Bu tespit, göz önünde bulundurularak ikinci aşamaya geçilmiş ve yöntem tekrar uygulanarak kuruluşun 2021-2024 yılları arasındaki döneme ilişkin gider-bütçesi tahminlemesi yapılmıştır. Elde edilen bulgulara göre, İBB gider bütçesi toplamı, 2021 yılı için 29.492.566.776 TL, 2022 yılı için 33.321.097.278 TL, 2023 yılı için 37.646.622.359 TL ve 2024 için 42.533.658.577 TL olarak tahmin edilmiştir.

🔖

Cite This Article

AKÇAKAYA, O. (2022). Analysis of Multi-Year Expenditure Budgets of Metropolitan Municipalities with Grey Prediction Model: An Application on Istanbul Metropolitan Municipality. Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 31 - Sayı: 2, 875–885. https://ajindex.com/articles/515433

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (8)

  1. Arıkboğa, Ü. (2008). Yerel Yönetimlerin Gelir Kaynakları. R. Bozlağan ve Y. Demirkaya (Ed.), Türkiye’de Yerel Yönetimler içinde (1. Baskı., ss. 251–285). Ankara:
  2. Nobel Yayın Dağıtım. Aydemir, E., Bedir, F. ve Özdemir, G. (2013). Gri Sistem Teorisi ve Uygulamaları: Bilimsel Yazın Taraması. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18(3), 187–200.
  3. Başakın, E. E., Ekmekcioğlu, Ö., Özger, M. ve Çelik, A. (2020). Dalgacık Bulanık Zaman Serisi Yöntemi ile Türkiye Buğday Verimi Tahmini. Türkiye Tarımsal Araştırmalar Dergisi, 7(3), 246–252. doi:10.19159/tutad.685342 Başakın, E. E. ve Özger, M. (2018). Gri Tahmin Yöntemi İle İstanbul Su Tüketiminin Modellenmesi. Journal of Polytechnic, 22(3), 755–761. doi:10.2339/politeknik.422727 Büyükşehir Belediyesi Kanunu. (2004). https://www.mevzuat.gov.tr/Metin1.Aspx? MevzuatKod=1.5.5216&MevzuatIliski=0&sourceXmlSearch =&Tur=1&Tertip=5&No=5216 adresinden erişildi. Deng, J.-L. (1982). Control Problems of Grey Systems. Systems & Control Letters, 1(5), 288–294. doi:10.1016/S0167-6911(82)80025-X Deng, J.-L. (1989). Introduction to Grey System Theory. The Journal of Grey System, 1, 1–24.
  4. Deng, J.-L. (2005). Proving GM(1,1) Modeling via Four Data (at Least). The Journal of Grey System, 1, 1– 6. Erden, C. ve Ceviz, E. (2015). Gri sistem teorisi kullanılarak Türkiye’nin büyüme oranı faktörlerinin analizi. SAÜ Fen Bilimleri Dergisi, 19(3), 361–369.
  5. Eren, T. ve Kaçtıoğlu, S. (2017). Türkiye’deki Doğal Gaz Tüketimi ve Gri Tahmin Metoduyla Tahmin Edilmesi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 16(31), 23–41.
  6. Es, H. A. (2020). Gri Tahmin Modelleri ile Toplam Enerji Talep Tahmini: Türkiye Örneği. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi. doi:10.17714/gumusfenbil.676909 Gözler, K. (2018). Mahalli İdareler Hukuku (Birinci Ba.). Bursa: Ekin Basın Yayın Dağıtım. Hsu, C.-C. ve Chen, C.-Y. (2003). Applications of improved grey prediction model for power demand forecasting. Energy Conversion and Management, 44(14), 2241–2249. doi:10.1016/S0196-8904(02)00248-0
  7. Hsu, L.-C. (2003). Applying the Grey prediction model to the global integrated circuit industry. Technological Forecasting and Social Change, 70(6), 563–574. doi:10.1016/S0040-1625(02)00195-6
  8. Hu, L.-Q., He, C.-F., Cai, Z.-Q., Wen, L. ve Ren, T. (2019). Track circuit fault prediction method based on grey theory and expert system. Journal of Visual Communication and Image Representation, 58, 37–45. doi:10.1016/j.jvcir.2018.10.024 İ