PLANLANAN ÖZEL ETKİNLİK KATILIMCILARININ HARCAMA ANALİZİ: İKİLİ LOGİT MODELİ

Planlı özel etkinlikler (PÖE), seyahat talebini geçici olarak artırmakla birlikte katılımcıların hem zaman hem de para harcadıkları yeni aktiviteler de üretmektedir. Bu çalışmada, PÖE katılımcılarının özel etkinlik öncesi katıldıkları ara (türetilmiş) etkinliklerdeki para harcamalarını etkileyen faktörlerin İkili Logit Model kullanılarak belirlenmesi amaçlanmaktadır. Aralık 2018'de başlayan ve Mayıs 2019'da sona eren yüz yüze olarak gerçekleştirilen anket çalışması sonucunda 6 lig maçı öncesi 357 geçerli anket elde edilmiş ve modelleme çalışmasına dahil edilmiştir. Bu çalışma, PÖE katılımının günlük rutin aktivite katılımı ile farklı olduğunu, örneğin yaş, gelir düzeyi, oyunlara katılım sıklığı gibi önemli değişkenlerin istatistiksel olarak anlamlı olmadığını göstermiştir. Model sonucuna göre bireyler ticaret-yoğun yerleri tercih etmekte, özellikle bu gibi etkinliklere yalnız gelmediği takdirde daha fazla para harcama eğilimi göstermektedir. Katılımcıların toplandıkları alanlar stadyumun en yakın noktaları değil ancka yürüme mesafesindeki diğer alanlar olarak belirlenmiştir.

EXPENDITURE ANALYSIS OF PLANNED SPECIAL EVENT PARTICIPANTS: BINARY LOGIT MODEL

Planned special event (PSE) increases the travel demand and derives interim activities that individuals spend their time and money. In this study, it is aimed to determine the factors affecting the money expenditures of PSE participants in interim activities that they participated before the special event by using the Binary Logit Model. A face-to-face survey study started in December 2018 and ended in May 2019, and football is selected as the PSE. As a result, 357 valid questionnaires were obtained before 6 league games and included in the modeling study. This study showed that PSE participation is not the same with daily routine activity participation for example age, income level, frequency of participation in games are not statistically significant. However, when fans come to the games with someone, they gather at locations within walking distance of PSE venues and attend an event where they spend money.

___

  • Abuhamoud, M.A.A., Rahmat, A.R.O.K. & Ismail, A. (2011). Modeling of Transport Mode in Libya: A Binary Logit Model for Government Transportation Encouragement, Australian Journal of Basic and Applied Sciences, 5(5), pp. 1291-1296.
  • Cook, R. A., Yale, L. J. & Marqua, J. J. (2010). Tourism: The Business of Travel, Pearson Education Limited: Pearson Prentice Hall. United Kingdom.
  • Ergin, M.E. & Tezcan, H. (2022). Joint Logit Model Approach to Analyze Soccer Spectators’ Arrival Time and Location Preferences for Interim Activities in Istanbul. International Journal of Engineering, 35(4), 613-625. http://doi:10.5829/ije.2022.35.04A.01
  • Ergin, M.E. (2021). Modelling Travel Demand for Planned Special Events: A Study for Istanbul, Ph.D. Thesis, Istanbul Technical University, Istanbul.
  • Hess, S. & Palma, D. (2019). Apollo: a flexible, powerful and customisable freeware package for choice model estimation and application. Journal of Choice Modelling, 32. http://doi:10.1016/j.jocm.2019.100170
  • Horowitz, J. L., Koppelman, F. S. & Lerman, S. R. (1986). A self – instructing course in disaggreagate mode choice modelling. (Report no: IA-11-0006.) Department of Geography University of Iowa, Iowa City, USA.
  • Kwiatkowski, G. (2016). Economic Impact of Event Attendees’ Spending On A Host Region: A Review of the Research, Event Management, 20, pp. 501–515. http://dx.doi.org/10.3727/152599516X14745497664398
  • Lancaster, K. J. (1966). A new approach to consumer theory. Journal of Political Economy, 14 (2), pp. 132-57.
  • Latoski, S.P., Dunn, W.M., Wagenblast, B., Randall, J. & Walker, M.D. (2003). Managing travel for planned special events, Department of Transportation, Washington D.C, USA.
  • Leilei, D., Zheng-liang, S., Jin-gang, G. & Hong-tong, Q. (2012). Study on traffic organization and management strategies for large special events, in 2012 International Conference on System Science and Engineering (ICSSE), IEEE., 432-436.
  • Shen, G. & Wang, J. (2012). A Freight Mode Choice Analysis Using a Binary Logit Model and GIS: The Case of Cereal Grains Transportation in the United States. Journal of Transportation Technologies, 2, pp. 175-188. http://doi:10.4236/jtts.2012.22019
  • Skolnik, J., Chami, R., & Walker, M. (2008). Planned Special Events – Economic Role and Congestion Effects, FHWA Office of Operations. Report No: FHWA-HOP-08-022. (Accessed on 10 June 2022).
  • TurkStat, (2022). https://data.tuik.gov.tr/Search/Search?text=population&dil=2 (Accessed on 10 June 2022).