Hareketli ortalama, üstel düzeltme ve trend analizi yöntemleri ile talep tahmini: İlaç sektöründe bir uygulama
Demand forecast with moving averages, exponential smoothing and trend analysis methods: An application in the pharmaceutical sector
- Tez No: 693978
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞBA SARI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Talep tahmini, satış tahmini, zaman serisi analizi, hareketli ortalama, üstel düzeltme, trend analizi, ilaç sektörü, Talep, Zaman serileri analizi, Demand forecast, sales forecast, time series analysis, moving averages, exponential smoothing, trend analysis, pharmaceutical sector, Demand, Demand estimation
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Konya Gıda ve Tarım Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uluslararası Ticaret ve İşletmecilik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İşletme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Talebe yönelik tahmin çalışmaları tüm sektörlerde olduğu gibi ilaç sektörü için de son derece önemlidir. İlaç tedarik zincirinin kesintisiz ve etkin bir şekilde yönetilmesi, doğru ve güvenilir talep tahminine bağlıdır. İlaç sektöründe faaliyet gösteren firmaların üretimlerini, stoklarını, hammadde tedariklerini ve satışlarını etkili bir şekilde planlayıp yönetebilmeleri için, ürüne ait talebin isabetli bir şekilde tahmin edilmesi gereklidir. Bu doğrultuda bu çalışmada, ilaç sektöründeki yöneticilerin stratejik planlama aşamasında alacağı kararlarda kullanılmak üzere, geçmiş dönemlere ait satış verileri analiz edilerek, gelecekteki ilaç talebine yönelik bir tahmin yapılması hedeflenmiştir. Çalışma kapsamında Türkiye'de üretilen ve satışa sunulan, kronik bir hastalığın tedavisinde kullanılan bir ilacın 12 aylık satış verileri zaman serisi yöntemleri ile analiz edilmiştir. Yapılan analizlerde, hareketli ortalama, ağırlıklı hareketli ortalama, üstel düzeltme, trend analizi ve Holt'un trend içeren üstel düzeltme yöntemleri kullanılmıştır. Çalışmada alternatif yöntemler kullanılarak gerçekleştirilen tahminlerin birbirine yakın olduğu ve sektör tarafından kabul edilebilir aralıkta hata verdiği belirlenmiştir. Bahse konu yöntemler arasında, kullanılan veri setine en uygun olup en iyi tahmin sonucunu veren yöntemin ise trend analizi olduğu tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
As in every industry, demand forecast is extremely important for the pharmaceutical industry. Continuous and efficient management of the pharmaceutical supply chains depend on accurate and reliable demand forecasting. The companies operating in the pharmaceutical industry need to predict the future product demand accurately in order to effectively plan and manage their production, stocks, raw material procurement and sales. In this study, it is aimed to make an accurate forecast for the future pharmaceutical demand based on the analysis of past sales data. In the case application of the study, future demand of a pharmaceutical product which is produced and marketed in Turkey for treatment of a chronic disease was forecasted. The 12-month sales data of the pharmaceutical product obtained from the database of the producer company and analyzed by a set of alternative time series methods. Demand forecasts methods that are used in this study include moving averages, weighted moving averages, exponential smoothing, trend analysis and Holt's exponential smoothing. Afterwards the alternative methods are compared based on mean absolute percentage error. The results of the study reveal that, forecasting accuracy of the alternative methods are close to each other and the corresponding error rates are quite low. In between these methods, the one that gives the most accurate forecasting is trend analysis method.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları kullanılarak mobil ve genişbant abone sayısı, mobil trafik hacmi, SMS ve MMS miktarı tahmini
Forecasting the number of mobile and broadband subscribers, mobile traffic volume, SMS and MMS amounts using artificial neural networks
MEHTAP PARLAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GONCA YILDIRIM
- Cam sektöründe talep tahmin yöntemlerinin uygulanması ve değerlendirilmesi
Application and assessment of the demand forecasting methods in the glass sector
NESLİHAN DEMİRCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT BASKAK
- Kusurlu ürünleri içeren ekonomik üretim miktarı modelinin gri sistem teorisi yaklaşımıyla geliştirilmesi: endüstriyel bir araştırma
Development of an economic production quantity model with imperfect products by using grey system theory: an industrial research
ERDAL AYDEMİR
Doktora
Türkçe
2013
Makine MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FEVZİ BEDİR
YRD. DOÇ. DR. GÜLTEKİN ÖZDEMİR
- Afrika bölgesi yönetişim ve elektrik tüketim değerleri üzerinden enerji yatırımı stratejisi belirleme
Determining energy investment strategy on africa region by using governance and electrical consumption
ÖMER ALADİNLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ŞEYDA SERDAR ASAN
- Yapay sinir ağları ile hisse senedi kapanış fiyatlarının tahmini ve portföy optimizasyonu
Stock prices forecasting with artificial neural networks and portfolio optimization
MERVE ŞİŞCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDumlupınar ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZDEN ÜSTÜN