İşletmelerde zaman serileri analizi ile tahmin
Forecasting with time series analysis in business
- Tez No: 261675
- Danışmanlar: PROF. DR. NEYRAN ORHUNBİLGE
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: ARCH model, ARIMA modelleri, GARCH model, Planlama, Tahmin teknikleri, TÜPRAŞ, Zaman serileri analizi, İşletmeler, ARCH model, ARIMA models, GARCH model, Planning, Estimation techniques, Turkish Petroleum Refineries Corporation, Time series analysis, Businesses
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Bölümü
- Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Belirsiz olan geleceğin tahmin edilmesi gerek ülkeler gerek işletmeler için hayati öneme sahiptir. Geleceğe yönelik isabetli tahminlerle işletmeler; üretim programlarını, pazarlama faaliyetlerini, finansman gereksinimlerini, fiyat politikalarını, insan kaynakları kullanımını etkin bir biçimde planlama olanağına sahip olmaktadırlar.Çalışmanın amacı; tanımlama, modelleme, tahmin ve kontrol alanlarında kullanılan zaman serileri analiz yöntemlerinin işletmelerde uygulanışıdır.Tez çalışması dört bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde işletmelerde planlamanın ve tahminin önemi üzerinde durulmaktadır. İkinci bölümde istatistik tahmin teknikleri adı altında toplanan yöntemler sınıflandırılarak, tez çalışmasının kapsamı dışındaki yöntemlere kısaca değinilmiştir. Üçüncü bölümde tez çalışmasının esas kapsamını oluşturan tek değişkenli zaman serileri analiz teknikleri detaylı olarak üzerinde durulmuştur. Bu bölümde bileşenlere ayırma, üstel düzgünleştirme, otoregressif ve/veya hareketli ortalama ve otoregressif koşullu değişen varyans modelleri anlatılmıştır. Dördüncü bölümde tek değişkenli zaman serileri analiz teknikleri petrol sanayiinde uygulanmıştır. Petrol Sanayiinde faaliyet gösteren Tüpraş'ın satışları ve ham petrol fiyatları uygulamaların yapıldığı değişkenlerdir. Bu değişkenlerin seçimindeki amaç planlama için önemli olmalarıdır.
Özet (Çeviri)
Forecasting the future of macro and micro economic indicators is important for countries and enterprises.With the use of accurate forecasting techniques enterprises have the oppurtunity of planning their departmental activities like production, marketing, finance and human resourses management.The main purpose of the thesis is to examine the time series forecasting methods and their applications in business in order to forecasting and planning.The thesis consist of four chapters and desing is as follows. In the first chapter, the importance of planning and forecasting in business is emphasized. The second chapter introduces the statistical forecasting methods. In the third chapter simple time series forecasting methods such as, decomposition methods, exponential smoothing, autoregressive and moving average models end autoregressive conditional heteroscedastic models are explained. The last chapter, includes the application of all of the reviewed techniques are applied to the yearly and quarterly sales data of Tüpraş and yearly, seasonal and monthly crude oil prices in 1994-2008 period.
Benzer Tezler
- Açık işletme kamyonları duruş sürelerinin analizi
Delay analysis of surface mining trucks
ECE KEPEKÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Maden Mühendisliği ve MadencilikEskişehir Osmangazi ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜRRİYET AKDAŞ
- İşçilik maliyetleri muhasebesi ve Türkiye Şeker Fabrikaları A.Ş. Ankara makina fabrikası uygulaması
Başlık çevirisi yok
GÖKHAN ÖZER
- Deniz ticaret endekslerini zaman serisi modelleri kullanarak tahminleme
Forecasting maritime trade indexes by using the time series models
KAAN KOYUNCU
Doktora
Türkçe
2022
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEYLA TAVACIOĞLU
- Impact of Covid-19 on Islamic and conventional stock indexes
Covıd-19'un İslami ve geleneksel hisse senedi endeksleri üzerindeki etkisi
ALMABROK F AHMİD
- Yapay sinir ağları ve makine öğrenmesi ile otomobil satış tahmininin yapılması ve zaman serileri analizi ile karşılaştırılması
Forecasting automobile sales using artificial neural networks and machine learning and comparison with time series analysis
BEYZA KURTGERİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MERVE CENGİZ TOKLU
