Geri Dön

Türkiye'ye gelen turist sayısı tahmininde zaman serileri analizi ve yapay sinir ağları yöntemlerinin karşılaştırılması

Comparison of methods of time series analysis and artificial neural networks on estimation the number of tourists come to Turkey

  1. Tez No: 387953
  2. Yazar: ŞEBNEM ZORLUTUNA
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HÜDAVERDİ BİRCAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Cumhuriyet Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 281

Özet

Turizm dünyada en hızlı gelişen ve büyüyen sektörlerin başında yer almaktadır. Turizm, turizm potansiyeline sahip birçok ülkede; istihdama, gelir düzeyine, dış-iç borç yükünün hafiflemesine, ödemeler dengesine ve sonuçta ülke insanın refah düzeyinin yükselmesine önemli ölçüde katkılar sağlayarak ekonomik büyüme üzerinde olumlu bir etkiye yol açmaktadır. Bu nedenle Turizm sektörü de ülkedeki diğer ekonomik sektörler gibi güvenilir verilere dayanan doğru tahminlere ihtiyaç duymaktadır.Bu çalışmada, Kültür ve Turizm Bakanlığından elde edilen istatistiklere göre Türkiye'nin yoğun turist alan ilk yedi iline(Ankara, İstanbul, İzmir, Antalya, Muğla, Denizli ve Nevşehir), yaşadığımız şehir olması sebebiyle Sivas iline ve Türkiye geneline yönelik turizm talebinin aylar itibariyle tahmin edilmesinde ?Zaman Serileri Analizi? ile ?Yapay Sinir Ağları? yöntemlerinin öngörü doğruluklarının karşılaştırılması en yüksek öngörü doğruluğuna sahip modelin belirlenmesi amaçlanmıştır.Zaman Serileri Analizi için E-Views 7 programı kullanılmıştır. Turist talebi ile ilgili yapılan modellemelerde zaman serisi tekniklerinden ARMA (Karma Otoregresif Hareketli Ortalama Süreci) veya ARIMA (Homojen Durağan Olmayan Süreçler) modelleri kullanılarak en uygun model belirlenmeye çalışılmıştır.MATLAB 7.9.0(R2009b) programı kullanılarak geliştirilen yapay sinir ağları sistemleri ile performansı en yüksek modelin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaç için yapay sinir ağları, ileri beslemeli ağ yapısı, danışmanlı öğrenme stratejisi ve MLP (Çok Katmanlı Perceptron) modeli ile oluşturulan yapıları eğitmede kullanılan hatayı geriye yayma algoritması ile farklı ağ yapıları kullanılarak eğitilmiş ve optimum başarı elde etmek için çok sayıda deneme gerçekleştirilmiştir.Araştırmada, turizm talebinin ölçüsü olarak geçmiş yıllarda ülkemize gelmiş aylık bazda toplam turist sayılarından yararlanılmıştır. Bu veriler Kültür ve Turizm Bakanlığından elde edilmiştir. Türkiye geneli için olan veriler 1984?2009 dönemlerine ait aylık verilerdir. Tüm iller için olan veriler ise 2000?2009 dönemlerine ait (2007 hariç) aylık verilerdir, sadece Sivas iline ait veriler 2000-2008 dönemine (2007 hariç) aittir.Uygulanan yöntemlerden elde edilen öngörü sonuçlarının değerlendirilmesi neticesinde, yapay sinir ağlarının, zaman serileri analizine göre öngörü doğruluğunun daha yüksek ve gerçek değerlere en yakın sonuçları veren yöntem olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Tourism is one of the fastest growing and evolving sectors in the world. Tourism has a positive effect on economic growth since it is providing a significant contribution to employment, income level, ease the debt burden of the external-internal, balance of payments, and ultimately increase the welfare of the country people in many countries that have the potential. For this reason, the tourism sector needs accurate estimates based on reliable data as the country's other economic sectors.In this study, it is aimed to determine the model giving the best estimate by compared the prediction accuracy of ?Time Series Analysis? and ?Artificial Neural Networks? on monthly tourism demand for Turkey and seven cities (Ankara, İstanbul, İzmir, Antalya, Muğla, Denizli) which is the most popular for tourism according to the Ministry of Culture and Tourism?s statistics and Sivas city where we live.E-Views 7 program was used for Time Series Analysis. For the modeling related to the demand of tourist, ARMA or ARIMA models that are time-series techniques was used and the most appropriate model was tried to determine.It is aimed to determine the high-performance model by using Artificial Neural Networks developed by MATLAB 7.0.9(R2009b) programme. For this purpose, Artificial Neural Networks were trained by using backpropagation algorithm it is used for training the structures which are made up of feedforward network structure, supervised learning strategy and MLP model and different network structures. Also it was carried out many experiments to obtain optimal success.In the study, to determine the tourism demand, the total number of tourists who came to our country montly in the past years was used. These data were obtained from the Ministry of Culture and Tourism. The data for Turkey are in the period between 1984 and 2009. The data for all cities except Sivas are in the period between 2000 and 2009 (except 2007). Finally, the data for Sivas are in the period between 2000 and 2008 (except 2007).When the results of prediction which were obtained by the applied methods were evaluated, it was seemed that the prediction accuracy of Artificial Neural Networks is higher than that of Time Series Analysis. By the way, results of Artificial Neural Networks were closest to the actual values according to Time Series Analysis.

Benzer Tezler

  1. Ortadoğu ülkeleri'nin Türkiye'ye yönelik turizm taleplerini belirleyen faktörler: Seçilmiş ülkeler için karşılaştırmalı bir analiz (2000-2018)

    Requests for middle east country Turkey factors determine tourism: a comparative analysis for selected countries (2000-2018)

    İSMAİL SONGURTEKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    EkonomiHasan Kalyoncu Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEHRA VİLDAN SERİN

  2. Döviz kurlarındaki değişimin turizm sektörü üzerindeki etkisi; Türkiye örneği

    The effect of the change in exchange rates on the tourism sector: Evidence from Turkey

    MELİH MESTANOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    EkonometriBalıkesir Üniversitesi

    Uluslararası Ticaret ve Pazarlama Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN HÜSEYİN YILDIRIM

  3. Turizm sektörü ve turizm yatırımlarının turizm gelirleri ve yabancı turist sayısına etkileri 1980-1000 Türkiye uygulaması

    Investments in Turkish tourism sector during 1980-2000 and how they increased the number of tourists and the total revenue in the sector

    EBRU ZORKİRİŞÇİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    EkonomiGaziantep Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. METİN YILDIRIM

  4. Çekim modeli: Türkiye'nin turizm potansiyeli üzerine uygulama

    Gravity model: Application on Turkey's tourism potential

    GÖZDE KARAAĞAÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    TurizmNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Turizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜSEYİN ÇETİN

  5. Türkiye'nin turizm gelirlerinin ödemeler dengesine katkısının analizi

    Başlık çevirisi yok

    PEMBEGÜL ÇAKIR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    TurizmAnadolu Üniversitesi

    PROF.DR. C. NECAT BERBEROĞLU