Geri Dön

İşletmelerin tahminleme sürecinde bulanık doğrusal regresyon analizi ve lojistik regresyon analizinin uygulanması

Application of fuzzy linear regression analysis and logistic regression analysis in forecasting process of enterprises

  1. Tez No: 261517
  2. Yazar: AYŞE CANSU GÖK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ ÖZDEMİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Bölümü
  12. Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 116

Özet

Son yıllarda artan rekabetçi ortamda ve küresel ekonominin yarattığı etkiler sonucunda, işletmeler için yaşamlarını devam ettirmek ve fark yaratabilmek adına en önemli araçlardan birisi de geleceğe yönelik tahminlerde bulunmak ve stratejilerini buna göre belirlemek olmuştur. Bu bağlamda işletmeler riskleri en aza indirgemek için, birçok uygulama alanında yer bulan tahminleme yöntemlerinin ve istatistiksel analizlerin kullanılmasına yönelmektedirler.Sebep sonuç ilişkisine dayanan, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişki biçimi regresyon olarak ifade edilmektedir ve istatistiksel analizlerde sıklıkla kullanılmaktadır. Bulanık Doğrusal Regresyon Analizi ise karar verme sürecinde, sistem yapısından kaynaklanan belirsizlikleri de dikkate alarak hem nitel hem de nicel değişkenlerin modele alınmasını sağlayan bir problem çözme tekniği kullanarak klasik regresyon analizine alternatif bir yöntem olmaktadır. Diğer bir regresyon tekniği olan Lojistik Regresyon Analizi ise sonuç değişkeninin iki veya çok düzeyli kategorik değişken olması, 0 ve 1 gibi kesikli değerler alması durumunda kullanılmaktadır. Bağımlı değişken üzerinde açıklayıcı değişkenlerin etkileri olasılık olarak elde edilerek, bu faktörlerin olasılık olarak belirlenmesi sağlanmaktadır.Bu tez çalışmasında Bulanık Regresyon Analizi ve Lojistik Regresyon Analizi bir tahmin yöntemi olarak teorik olarak incelenmiş ve bu kapsamda bankaların sektör paylarının tahminlenmesine yönelik, her iki analiz yöntemi ile modeller oluşturularak bir uygulama yapılmıştır ve elde edilen sonuçlar yorumlanmıştır.

Özet (Çeviri)

In recent years, in increasingly competitive environment and as results of global economy, one of the most important tool for enterprises has become forecasting the future and determining their strategies in this way in order that enterprises maintain their life and create a difference. In this sense, for minimizing the risks, enterprises tend towards using of forecasting methods and statistical analysis that take part in many applications.The relationship between dependent and independent variables that based on cause and effect relation, is expressed as a regression and oftenly used in statistical analysis. As for Fuzzy Linear Regression Analysis is being an alternative method to the classical regression analysis by using a problem solving tecnique which takes into account the fuzziness of system structure and include both qualitative and quantitative variables to the model in decision process. Another regression tecnique Logistic Regresson Analysis is used for the situation that the outcome variable is binomial or multinomial categorical variable, and take discrete values like 0 and 1. By the effects of explanatory variables on dependent variable are obtained as a probability, it provides to determine these factors as a probability.In this thesis study, Fuzzy Regression Analysis and Logistic Regression Analysis is examined theoretically as a forecasting method and within this scope an application carried out for forecasting the sector portions of the banks with both analyses methods by setting models and consequently the obtained results are interpreted.

Benzer Tezler

  1. Bulanık doğrusal regresyon yöntemi ile talep tahmini : Medikal Asistans firmasında bir uygulama

    Demand forecasting with fuzzy linear regression methodology : A case study at a Medical Assistance company

    AIERXIATI AIKESHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FERHAN ÇEBİ

  2. Kural tabanlı bulanık modelleme ve fiyat tahminleme sürecinde bir uygulama

    Fuzzy rule-based modelling and an implementation of a price forecasting process

    EJDER AYÇIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İşletmeDokuz Eylül Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞEVKİNAZ GÜMÜŞOĞLU

  3. Kusurlu ürünleri içeren ekonomik üretim miktarı modelinin gri sistem teorisi yaklaşımıyla geliştirilmesi: endüstriyel bir araştırma

    Development of an economic production quantity model with imperfect products by using grey system theory: an industrial research

    ERDAL AYDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FEVZİ BEDİR

    YRD. DOÇ. DR. GÜLTEKİN ÖZDEMİR

  4. Sıkı geçme operasyonu için ANFIS ve yapay sinir ağları modellemesinin matematiksel model ile karşılaştırılması

    Comparison of ANFIS and ann modeling with mathematical model for press-fitting operation

    OĞUZHAN ŞİMŞİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ

  5. Gayrimenkul yatırım projelerinin kârlılığını etkileyen faktörlerin belirlenmesi ve bulanık mantık yaklaşımı ile modellenmesi

    Determination of factors affecting the profitability of real estate investment projects and modelling with fuzzy logic approach

    MUSTAFA BARIŞ FAZİLET

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DENİZ ARTAN