Implementation of pricing strategies by using artificial neural networks in liner shipping industry
Düzenli hat taşımacılığı (liner) sektöründe yapay sinir ağları kullanarak fiyatlandırma stratejilerinin uygulanması
- Tez No: 475808
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA TANYERİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ulaşım, İşletme, Transportation, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İşletme Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 195
Özet
Fiyat pazarlama karmasının stratejik bir aracı ve gelir sağlayan tek elemanıdır. Bu nedenle, hem stratejik olarak hem de taktiksel olarak firmalar için çok önem arz etmektedir. Bilhassa, düzenli hat taşımacılığı sektörü gibi oligopolistik ve değişken (volatil) pazarlarda. Buna rağmen, fiyat ve fiyatlandırma hem pazarlama alanında hem de düzenli hat taşımacılığı alanında en çok ihmal edilen konudur. Özellikle, zaman isteyen ve dikkatli hesaplamalar gerektiren uzun dönem anlaşmaların ya da kontratların fiyatlandırma kararları firmaların kar marjlarını korumayabilmeleri için çok önemlidir. Fiyatı etkileyen çeşitli faktörler bulunduğu için öngörüye ihtiyaç vardır. Düzenli hat taşımacılığı (liner) sektörünün özellikleri düşülürse, öngörülemez dalgalanmaların, yüksek değişkenliğin ve çeşitli değişkenlerin fiyat üzerinde etkisinin olduğu bir ortamda fiyat tahmini firmalar için yararlı bir araç olabilir. Bu bağlamda, çalışmanın amacı düzenli hat taşımacılığı (liner) yapan şirketlerin gerçek zamanlı fiyatlandırma kararları için bir tahmin yöntemi olan yapay sinir ağı modellemektir. Çalışmanın analizi için öncelikle bir deniz taşımacılığı firmasının yöneticileri ile hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış mülakatlar yapılmıştır. Ardından, analiz için firma kayıtlarından 62 aylık fiyat verisi temin edilmiştir. Fiyata etki eden diğer değişkenler de finansal veri tabanlarından indirilmiştir. Daha sonra, deneme yanılma yolu ile ağın tasarımı ileri beslemeli geri yayma algoritması kullanan ağ olarak seçilmiştir. Öğretmenli öğrenme uygulandığından ağa sunulan girdiler ve çıktı ile ağ eğitilip, test edilmiştir ve geçerlilik sınanmıştır. Son olarak, veri setindeki bir sonraki ay ağ tarafından başarıyla tahmin edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Price is the strategic tool of the marketing mix and the only element that generates revenue. Therefore, pricing decisions are both strategically and tactically important for the companies. Particularly, in liner shipping industry which is an oligopolistic and highly volatile market. Despite the fact, price and pricing are the most neglected area of both marketing and liner shipping industry. Pricing decisions of long-term negotiations are very important which need time and careful calculations in order to keep profit margins of the shipping companies. Considering the characteristics of the liner shipping industry, where there are unpredictable shipping cycles, high volatility and various variables that have an impact on price, there is a need to make forecasts since there are various factors that affect price. In this sense, the purpose of the study is to model an artificial neural network as a forecasting method for real time pricing decisions of liner shipping companies. For the analysis of the study, first both structured and unstructured interviews conducted with the executives of a shipping company. Afterwards, 62 monthly rate data obtained from the company records. Other variables that have an effect on rate are downloaded from financial databases for the analysis. Then, by trial-and-error the design of the network selected as feed-forward network by using backpropagation algorithm. Since supervised learning applied, with the given inputs and the output the network trained, tested and validated. Finally, the next month is forecasted successfully by the network.
Benzer Tezler
- Kaynak tüketim muhasebesinin mobilya sektöründe uygulanması ve yapay sinir ağları ile maliyet tahmini: İnegöl örneği
Implementation of resource consumption accounting in the furniture industry and cost estimation with artificial neural networks: İnegöl case
ÖZGE ACUN KILIÇ
- The effect of goal based dynamic pricing and revenue management strategies on airline revenue efficiency: The impacts of dynamic pricing startegies and approaches for the case of Turkish Airlines
Hedef bazlı dinamik fiyatlandırma ve gelir yönetimi stratejilerinin havayolu gelirleri üzerindeki etkisi üzerine bir analiz
SENCAN TAŞCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Sivil HavacılıkYeditepe Üniversitesiİşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı
PROF. DURSUN ARIKBOĞA
- Prioritization of factors affecting agency value for an airline company using fuzzy cognitive mapping method
Bir havayolu şirketi için acente değerini etkileyen faktörlerin bulanık bilişsel haritalama yöntemi ile önceliklendirilmesi
MUHAMMED FATİH ÖZER
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İREM UÇAL SARI
- Türkiye'de makro ihtiyati politikalar altında döviz kurundan enflasyona geçişkenlik: Zamana göre değişen parametreli bir analiz
Exchange rate pass-through under macroprudential policies in Turkey: An analysis of time-varying parameter models
FATİH CEYLAN
- Portföy yönetiminde dinamik varlık yönetim stratejileri
Dynamic asset allocation strategies in portfolio management
MUSTAFA DUMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
BankacılıkMarmara ÜniversitesiSermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM KOÇ