Bulanık esnek kümelere dayalı birleştirilmiş bir tahminleme yaklaşımı
Combined estimation method on fuzzy soft sets
- Tez No: 530275
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMÜR DEMİRER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Tahminleme, Bulanık Esnek Kümeler, Kombin Modeller, Forecasting, Fuzzy Soft Sets, Combine Models
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hitit Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 161
Özet
Gelecekteki belirsizlik insanoğlunu tarih boyunca korkutmuş ve insanoğlu da bu duruma karşılık, belirsizliği azaltmak veya onu ortadan kaldırabilmek için faklı yöntemler kullanmıştır. Gelecek olayların ve şartların daha önceden tahmin edilmesinin işletmecilikte olduğu gibi, makroekonomi, biyoloji, tıp, mühendislik ve sosyal bilimler alanlarında da çok önemli olduğu bilinmektedir. Gelecek bir zamanda gerçekleşecek senaryolara hazırlıklı olmak, planlar yapıp politikalar belirlemek ve nihayetinde kararlar almak ancak geleceğin iyi tahmin edilmesiyle mümkün olabilecektir. Bu şekilde yapılacak iyi bir tahmin geleceğin belirsizliğinden kaynaklanan endişeyi de azaltacaktır. Günümüzde, regresyon analizi, zaman serileri analizleri ve sezgisel yöntemler gibi birçok tahmin tekniği kullanılmaktadır. Fakat her bir yöntemin altyapısı ve algoritması birbirinden farklı olduğu için farklı sonuçlar üretmektedir. Tahmin sonuçları ile direkt olarak ilgilenen kişiler ve kurumlar da, en doğru sonucu veren analiz tekniğini bilmek istemektedirler. Çünkü, haklı olarak gelecekteki olayların doğru tahmini, yoğun rekabet ortamında ilgililere üstünlük sağlayabilecektir. İşte bu noktadan hareket edilerek hazırlanan bu tez çalışmasında farklı tahmin teknikleri, kurulan bir bulanık esnek küme üzerinde birleştirilmiş ve tek bir çıktı ile tahmin değeri elde edilmiştir. Analizlerde BIST 100 endeksi düzey değerleri ve bu değişken üzerinde etkisi olduğu düşünülen makroekonomik değişkenlere ilişkin gerçek veriler kullanılmıştır. Oluşturulan bu veri seti gerek tek, gerekse çok boyutlu olarak çalışan farklı tahmin yöntemleri ile analiz edilmiş ve elde edilen sonuçlar bulanık esnek küme üzerinde birleştirilmiştir. Her bir yöntem ve kombin modelin başarısı hata terimleri ile ölçülmüş ve bu ölçüm kombin modeli öne çıkarmıştır.
Özet (Çeviri)
The uncertainty of the future has frightened mankind throughout history, and mankind has used many techniques in response to this in order to reduce uncertainty or to remove it. It is well known that macroeconomics, biology, medicine, engineering and social sciences are very important as well as the way of forecasting future events and conditions is in business. Preparing for the script that will take place at an unprecedented time, making plans and determining policies and ultimately making decisions will only be possible with good predictions of the future. A good estimate of this will also reduce the anxiety of uncertainty. Today, there are many estimation techniques used, such as regression analysis, time series analyzes and heuristic methods. However, each method produces different results because its infrastructure and algorithm are different from each other. Those who are directly interested in forecasting results want to know the most accurate end result analysis technique. Because, rightly, the accurate prediction of future events will provide an advantage in the intense competition environment. In this thesis study prepared by moving from point to point, different estimation techniques are combined on a set of fuzzy soft sets and a prediction value is obtained with a single output. In the analysis, the actual data on macroeconomic variables that are thought to have an impact on the BIST 100 levels are used. The generated data set was analyzed with a univariate or multivariate estimate analysis and the obtained results were combined on a fuzzy set. The success of each method and combination model was measured by error terms and this measurement puts forward the combined model.
Benzer Tezler
- Sentiment analysis model proposal with deep learning techniques on big data: Portfolio selection with the help of industry indicators
Büyük veri üzerinde derin öğrenme teknikleri ile duygu analizi model önerisi: Sektör göstergeleri yardımıyla portföy seçimi
MAHMUT SAMİ SİVRİ
Doktora
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- A novel picture fuzzy ELECTRE method and its application to long-term shelter site selection after an earthquake: The case of Antakya
Özgün görüntü bulanık sayı ELECTRE metodu ve deprem sonrası uzun vadeli geçici yerleşim bölgesi seçimi üzerine uygulaması: Antakya örneği
BERİL AKKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
- Hyperbox based neuro-fuzzy system for linguistic term extraction
Dilbilimsel terimleri elde eden hyperbox tabanlı bulanık yapay sinir ağı modeli
DİDEM DURMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FERDA ALPASLAN
- Çoklu kriter karar verme yöntemlerinde genelleştirilmiş bulanık kümelerin kullanılması
Using generalized fuzzy sets in multiple criteria decision-making methods
SALİH BERKAN AYDEMİR
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVCAN YILMAZ GÜNDÜZ
- Internal audit decision support framework using spherical fuzzy ELECTRE
Küresel bulanık ELECTRE tabanlı iç denetim karar destek çerçevesi
AKIN MENEKŞE
Doktora
İngilizce
2022
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE CAMGÖZ AKDAĞ