Forecasting Türki̇ye's passenger car exports with prophet, hybrid prophet–xgboost and lstm models
Prophet, hibrit prophet–xgboost ve lstm modelleri ile Türkiye'nin binek otomobil ihracatının tahmini
- Tez No: 1008653
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TAMER UÇAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
COVID-19 pandemisinin ardından, küresel ekonomideki artan belirsizlik ve oynaklık, ihracat tahminlerini daha da zorlaştırmaktadır. Türkiye'nin binek otomobil ihracatı, yüksek dış talep ve Avrupa pazarına olan bağımlılığı nedeniyle küresel oynaklıktan doğrudan etkilenmektedir. Bu çalışma, Türkiye'nin binek otomobil ihracatına ilişkin tahmin modelleri için ampirik bir karşılaştırma sunmaktadır. Önceki çalışmalar, Türkiye'nin otomobil ihracatına ilişkin tahminlerin, iç talebe yönelik çalışmalara kıyasla sınırlı olduğunu göstermektedir. Bu çalışmada 2014-2025 yılları arasındaki binek otomobil ihracatını kapsayan, birden fazla dışsal değişkene sahip benzersiz bir aylık veri seti kullanılmıştır. Yüksek belirsizlik ortamında, yapısal zaman serisi modeli (Prophet), derin öğrenme yaklaşımı (LSTM) ve hibrit Prophet-XGBoost çerçevesinin tahmin performansı değerlendirilmiştir. Beklentilerin aksine, daha basit olan Prophet modeli en düşük hata oranlarını elde etmiştir. Sonuçlar, belirsizlik ortamında yapısal modellerin karmaşık modellere kıyasla daha sağlam ve güvenilir tahminler sunabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Following the COVID-19 pandemic, increased uncertainty and volatility in the global economy have made export forecasting more difficult. Türkiye's passenger car exports are directly affected by global volatility due to high external demand and dependence on European market. This study presents an empirical comparison is presented for forecasting models of Türkiye's passenger car exports. Previous studies show that forecasting for Türkiye's car exports is limited compared to research on domestic demand. In this study, a unique monthly dataset covering passenger car exports between 2014 and 2025, including multiple exogenous variables, was used. In a high-uncertainty environment, the forecasting performance of a structural time series model (Prophet), a deep learning approach (LSTM), and a hybrid Prophet–XGBoost framework was evaluated. Contrary to expectations, the simpler Prophet model achieved the lowest errors. The results suggest that, in uncertain environments, structural models can provide more robust and reliable forecasts than complex alternatives.
Benzer Tezler
- Otomotiv sektöründe bayi bazlı talep tahmin sistemi uygulaması
Dealer based demand forecasting application in automotive industry
ESRA SAVCI BAŞTUĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DİLAY ÇELEBİ
- Edirne-İstanbul-Ankara-Hatay koridorunda 1965,1970,1975,1980 ve 1985 yılları itibariyle şehirlerrası kamyon trafiğinin tahmini
Başlık çevirisi yok
SELAHATTİN MİNSOLMAZ
- Türkiye'de binek otomobili endüstrisinin talebine kantitatif bir yaklaşım
A quantitative approach to passenger car demand in Turkey
UĞUR ŞENER
- Financing an urban express railway line via real estate development: Hızray (Istanbul) case
Bir şehir içi ekspres raylı sistem hattının gayrimenkul geliştirme yoluyla finansmanı: Hızray (İstanbul) örneği
EMRULLAH AYDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PELİN ALPKÖKİN