Havacılık sektöründe talep tahmininin önemi: Yolcu talebi üzerine bir tahmin modeli
The importance of demand estimation in the aviation sector: A model to estimate airline passenger demand
- Tez No: 488147
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TUĞBA EFENDİGİL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Global gelişmeler ve gerçekleştirilen yatırımlar sayesinde, 1990'lı yıllarda daha çok üst gelirli insanlara hitap eden hava yolu ulaşımı, 2000'li yıllardan sonra düşük maliyetli taşıyıcıların da güçlü bir şekilde piyasaya girmesiyle orta ve düşük gelirli insanlara da hitap etmiş ve daha çok talep görmeye başlamıştır. Hava yolu taşımacılığı, hız, güvenlik ve konfor gibi üstünlükleri sebebiyle, kara, demir ve denizyolu ulaşımına göre daha çok tercih edilmektedir. Sektördeki gelişmeye paralel olarak akademik alanda da hava taşımacılığı konusunun incelendiği çalışmalarda yükselen bir ivme göze çarpmaktadır. Hava yolu firmalarının yüksek derecede öneme sahip olan filo ve ağ gibi ticari planlamalarının başarısı, talep tahminin tutarlılığı ile ilişkilidir. Bu çalışmada 1950 ile 2015 yılları arasında hava yolu yolcu taşımacılığı tahmini konusunda sunulmuş 114 adet makale teknik, yıl ve ülke bazında incelenmiştir. İnceleme sonucunda, son yıllarda ekonometrik modeller yerine yapay zekâ tekniklerinin ön plana çıktığı görülmüştür. Çalışmada havacılık sektöründe yolcu talep tahmininin kritik bir öneme sahip olduğu göz önüne alınarak, yapay zekâ teknikleri ile ekonometrik bir model olan regresyon tekniği karşılaştırması yapılmıştır. Adaptif sinirsel bulanık çıkarım sistemi (ANFIS), yapay sinir ağları ve regresyon analizinin kullanıldığı bu çalışmada, havacılık sektöründe yolcu talep tahmini konusunda en başarılı ve güvenilir sonuçları“yapay sinir ağları”tekniğinin verdiği ve yapay zeka tekniklerinin regresyon analizi metoduna göre daha başarılı olduğu bulunmuştur. Çalışmanın bir diğer amacı da, hava yolu yolcu talebini etkileyen faktörleri bulmaktır. Bu sebeple literatürde bulunan faktörler derlenmiş, ardından korelasyon analizine tabi tutulup ilişkili olanlar belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Due to global developments and investments, airline transportation, which was more appealing to higher-income individuals in 1990s, has been gaining popularity among medium- and low-income individuals since 2000s with proliferation of low-cost carriers in the market. Speed, security and comfort are among the main reasons air transportation is preferred over other modes of transportation. Similar to improvements in the sector itself, academic studies on air transportation are also gaining momentum. Airline firms' success in key projections such as fleet and network planning are closely related to demand estimation consistency. In this study, 114 academic publications are examined by their techniques, years and countries. As a result of this review, we observe that artificial intelligence techniques are becoming more preferable over econometric models in recent years. In this work, considering the significance of demand forecasting in the aviation sector, we aim to compare artificial intelligence methods and regression analysis technique. As a result of our study, we conclude that the most successful and reliable results for the demand forecasting are obtained through artificial neural network technique.Also we found that artificial intelligence techniques are more successful than regression analysis method for our study. Another aim of this study is to explore the factors that influence airline passenger demand. To that end, we compiled influential factors from related academic literature and conducted correlation analysis to determine related ones.
Benzer Tezler
- Origin and destination based demand of continuous pricing for airline revenue management
Havayolu gelir yönetimi için sürekli fiyatlandırma yapısında başlangıç ve varış yerine dayalı talep tahmini
MEHMET MELİH DEĞİRMENCİ
- İş tatmini ve motivasyon unsurlarının işten ayrılma niyeti ve örgütsel bağlılığa etkisi: Sivil havacılık sektöründeki havayolu çalışanları üzerine bir araştırma
The effect of job satisfaction and motivation elements on intention to leave the job and organizational commitment: A research on airline employees in civil aviation industry
ELÇİN YAKUPOĞLU
Doktora
Türkçe
2023
Sivil Havacılıkİstanbul Gelişim Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CANAN TİFTİK
- Numerical and experimental investigation of bioinspired soft robotic actuator that creates vacuum
Tasarımında doğadan esinlenilmiş ve vakum kuvveti yaratabilen yumuşak robotik aktüatörün nümerik ve deneysel incelenmesi
UMUT SERDAR ÇİVİCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP PARLAR
- Capacity analysis in Turkey for carbon fiber production considering offshore wind turbines demand forecast
Açık deniz rüzgar türbinleri talep tahminine göre Türkiye'de karbon elyaf üretimi için kapasite analizi
SEZGİN KARABACAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜR BERSAM SİDAL
- Contribution a la recherche d'un cadre juridique pour un droit international de laconcurrence plus efficace
Daha etkin bir uluslararası rekabet için hukuki çerçeve arayışı
ALİ CENK KESKİN
Doktora
Fransızca
2009
HukukGalatasaray ÜniversitesiKamu Hukuku Ana Bilim Dalı
PROF. DR. JEAN MARC SOREL
PROF. DR. HALİL ERCÜMENT ERDEM