Geri Dön

Kestirim yöntemleri ve bir uygulama

Forecasting methods and a case study

  1. Tez No: 265014
  2. Yazar: CEM FİLİZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. H. KEMAL SEZEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Uludağ Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonomi Bölümü
  12. Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 62

Özet

Bu araştırmanın amacı, metal sektöründe raf imalatı alanında üretim yapan, küçük ölçekli bir firmanın satış verilerinin doğru bir yapıya sahip olup olmadığının araştırılması ve eldeki zaman serisi verileri ile gelecek dönem satış kestirimlerinin doğruluğunun araştırılmasıdır. Çalışma 1 Ocak 2005 ? 31 Aralık 2009 tarihleri arasında elde edilen 60 aylık zaman serisi satış verileri örneklemi ele alınarak yapılmıştır.Kestirim yöntemleri ile ilgili tanımsal bilgilere yer verilmiştir. Uygulamada kullanılan verilerin zaman serisi verileri olmasından dolayı verilerde karşılaşılacak problemler ve bu problemin çözümüne yönelik yöntemler uygulanmıştır. Zaman serisi verileri ile oluşturulan modeller Box ? Jenkins yöntemleri ile açıklanmıştır. Elde edilen zaman serisi satış verileri, EVIEWS paket programı ile analiz edilmiştir. İstatiksel analiz birim kök test teknikleri kullanılarak yapılmıştır.Uygulanan program sonucunda zaman serisi verilerinin durağan olmadığı eldeki verilerle kestirimin doğru sonuçlar vermeyeceği belirledikten sonra birinci dereceden fark alınarak veriler durağanlaştırılmıştır. Hata değerlerini minimum yapan Box ? Jenkins yöntemi ARMA (1,1) modeli, kestirim için doğru sonucu veren model olduğu sonucuna varılmıştır.Anahtar SözcüklerKestirim,Zaman serisi

Özet (Çeviri)

This paper aims to discover whether a previous sales data of a small scale firm that operates in a shelving industry is in line with the data calculated using time series for forecasting future sales data. Sales data gathered for 60 months between 1st Jan 2005 and 31st December 2009 has been used for this study.Firstly, number of forecasting methods is discussed; secondly possible errors that may come up due to the nature of the time series data applied is discussed and solutions to those problems are also looked at. Models acquired using time series data is explained through Box-Jenkins technique. Time series data is then analysed with EVIEWS package programme. Analysis is carried out using Augmented Dickey-Fuller Test Statistic.As a result of the applied programme, time series data first obtained was not stable, therefore could not have resulted accurately. Data is then corrected taking a first degree difference. To conclude, it is found out that Box Jenkins method ARMA (1,1), minimizes the error values therefore it is the precise model for forecasting.Key WordsForecasting,Time Series

Benzer Tezler

  1. A review and evaluation of development in exploration, production, reserves estimation, and research efforts for shale gas and oil

    Şeyl gazı ve petrolü için arama, üretim, rezerv kestirimive araştırma çalışmalarının incelenmesi ve değerlendirilmesi

    OSMAN MOHAMMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM METİN MIHÇAKAN

  2. Çok değişkenli olasılık yoğunluk fonksiyonunun çekirdek fonksiyonlarıyla kestirimi

    Estimation of multivariate probability density function with kernel functions

    SERPİL GÖKÇE (CULA)

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖNİZ TOKTAMIŞ

  3. Erzurum ilindeki doğalgaz tüketiminin zaman serileri analizi ile incelenmesi ve bir uygulama

    An analysis of natural gas consumption of Erzurum by using time series and an application

    SİNAN ÖZTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAtatürk Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CAFER ÇELİK

  4. Lojistik regresyon analizi ve sigortacılık sektöründe bir uygulama

    Logistic regression analysis and an application in insurance sector

    BURAK TEZCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    SigortacılıkMarmara Üniversitesi

    Sigortacılık Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. BAHADTİN RÜZGAR

  5. Lityum iyon bataryaların makine öğrenimi yöntemleri ile sağlık durumu kestirimi

    State of health estimation for lithium-ion batteries using machine learning methods

    ÇETİN ORAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA AHMET KOCABAŞ