Türkiye'de bazı temel gıda fiyatları için yapay sinir ağları ve zaman serisi tahmin modellerinin karşılaştırmalı analizi
Comperative analyses of forecasting models of artificial neural network and time series analyses for selected main food prices
- Tez No: 412052
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İRFAN ERTUĞRUL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
Bu çalışmada temel gıda olarak buğday arpa ve çeltik ürünleri ele alınmış, bu ürünlerin fiyatları Türkiye İstatistik Kurumu veritabanından 2000-2014 yılları arası için aylık bazda temin edilmiştir. Bu veriler öncelikle analiz edilerek verilerin yapısı belirlenmiştir. Veriler bir trend içermekte ancak düzenli bir mevsimsellik gözlenmemektedir. Bu durumda öncelikle geleneksel zaman serisi analiz yöntemlerinden verilerimize uygulanabilecek olan trend analizi, Holt üstel düzleştirme yöntemi ve mevsimsel olmayan Box-Jenkins (ARIMA) modelleri uygulanmış, ardından yapay sinir ağı ile zaman serisi modellemesi bilgisayar programı yardımıyla gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak hata oranları (MSE) karşılaştırılmış, buğday ve arpa fiyatları veri setleri için Holt üstel düzleştirme, ARIMA ve YSA modelleri birbirine yakın sonuçlar vermiştir. Çeltik fiyatları için ise YSA modeli daha iyi sonuç vermiştir.
Özet (Çeviri)
In this study three main food products wheat barley and paddy prices are taken from Turkish Statistical Institude database monthly between the 2000-2014. Firstly these data are analyzed and the structure of data has determined. These datasets include trend but there is not a regular seasonalty. Then traditional time series applications which are appropriate for these datasets, trend analyses, Holts double exponentianal smoothing, and non-seasonal Box-Jenkins(ARIMA) models and artificial neural network models are implemented with the help of computer programs. As a result mean square errors (MSE) of the models are compered between each other. For the wheat and barley datasets Holts double exponential smoothing, ARIMA and neural network models give closer results. For paddy datasets neural network model give the best result.
Benzer Tezler
- Pince double: Effet du Coronavirus et de la crise economique sur la durabilité des agriculteurs
Çifte kıskaç: Koronavirüs ve ekonomik krizin tarım üreticilerinin sürdürülebilirliğine etkisi
ENGİN KIRAL
Yüksek Lisans
Fransızca
2023
Siyasal BilimlerGalatasaray ÜniversitesiSiyaset Bilimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMİL YILDIZCAN
- Perakende piyasalarında dayanıksız tüketim ürünleri ile ilgili gelişmeler -bireysel markalı ürünlerde satın alma davranışı
Developments regarding fast moving consumer goods at retail markets-buying behavior at the private label products
K. SELÇUK TUZCUOĞLU
- Algılanan marka küreselliğinin satın alma niyeti üzerine etkisi ve bir araştırma
The effect of perceived brand globality on purchase intention and a research / L'effet de la globalité perçue de la marque surl'intention d'achat et une recherche
MUNİSE HAYRUN SAĞLAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
İşletmeGalatasaray Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. YAMAN ÖZTEK
- Türk tütün politikasının Avrupa Topluluğu ortak tütün politikasıyla bütünleşmesi
Başlık çevirisi yok
HALUK TANRIVERDİ
Doktora
Türkçe
1990
Ekonomiİstanbul ÜniversitesiOrganizasyon ve İşletme Politikaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YILDIRIM ÖNER
- Bioethanol production from lignocellulosic biomass
Lignoselülozik atıklardan biyoetanol üretimi
ÖZNUR YILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHMUT ALTINBAŞ
PROF. DR. BESTAMİ ÖZKAYA