Geri Dön

Nowcasting Turkey's tourist arrivals and tourism income

Türkiye'ye gelen turist sayısının ve turizm gelirlerinin şimdiki zaman tahmini

  1. Tez No: 735467
  2. Yazar: UZAY ERYILMAZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YASEMİN ÖZERKEK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonomi, İşletme, Turizm, Economics, Business Administration, Tourism
  6. Anahtar Kelimeler: Gelirler, Google Trends, MIDAS, Tahmin, Tahmin yöntemleri, Turistler, Turizm, Turizm gelirleri, Şimdiki zaman tahmini, Incomes, Google Trends, MIDAS, Estimation, Estimation methods, Tourists, Tourism, Tourism incomes, Nowcasting
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İktisat (ingilizce) Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez, Türkiye'ye gelen turist sayılarını ve Türkiye'nin turizm gelirini tahmin etmek için şimdiki zaman tahmini yapmaktadır. Henüz resmi veriler yayınlanmadan önce yüksek frekanslı Google Trendler arama verilerine ulaşılabilindiğinden, şimdiki zaman tahmininde bu veriler kullanılmaktadır. Haftalık Google Trendler arama verilerinin uygunluğu turizm verilerinin şimdiki zaman tahmini için test edilmektedir. Bu analiz için Eylül 2011 ile Eylül 2021 arasındaki arama verileri kullanılmaktadır. Aylık yayınlanan turist varış verilerini haftalık Google Trendler arama verileriyle tahmin etmek için Mixed-data sampling (MIDAS) modeli kullanılmaktadır. Bu çalışmadan elde edilen bulgular, Google Trendler verilerinin, Türkiye'ye gelen turist sayısını tahmin etme kabiliyetini önemli ölçüde arttırdığını göstermektedir. Birçok MIDAS regresyonlarından en iyi tahmin performansını sergileyen seçilmiş ve Türkiye'ye gelen turist sayıları tahmin edilmiştir. MIDAS modeli kullanılarak kişi başına ortalama turizm harcaması verileri ve tahmini turist sayıları ile turizm geliri tahmin edilmiştir.

Özet (Çeviri)

This thesis is nowcasting to estimate Turkey's tourist arrivals and tourism income. Because the high-frequency Google Trends search data is available before the official data is published, this data is used in the nowcasting. Eligibility of weekly Google Trends search data is tested for nowcasting of tourism data. For this analysis, search data between September 2011 and September 2021 are used. To nowcast monthly published tourist arrivals data with weekly Google Trends search data, the Mixed-data sampling (MIDAS) model is utilized. Findings from this study suggest that Google Trends data significantly improve accuracy for nowcasting tourist arrivals for Turkey. Out of multiple MIDAS regressions, the most accurate ones are chosen and tourist arrivals for Turkey are estimated. With the average tourism expenditure per capita data and estimated tourist arrivals with the MIDAS model, tourism income is estimated.

Benzer Tezler

  1. Türkiye'de altın borsası

    Başlık çevirisi yok

    A. ORHAN KESKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET BOLAK

  2. Türkiye'nin makroiktisadi göstergelerinin şimdi tahmini

    Nowcasting Turkey's macroeconomic indicators

    HAKAN KARA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Ekonometriİnönü Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VELİ YILANCI

  3. Essays on nowcasting and forecasting business cycles and real economy

    Konjonktür hareketleri ve reel ekonomi anlık tahmini ve öngörüsü üzerine makaleler

    HAMZA DEMİRCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    EkonomiKoç Üniversitesi

    Ekonomi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEM ÇAKMAKLI

  4. Context-aware remote sensing data processing for improvement of agricultural predictions

    Bağlam farkındalıklı uzaktan algılama veri entegrasyonu ile tarımsal tahminlerin iyileştirilmesi

    AYDA FITRIYE AKTAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ

  5. Karma frekanslı veri örnekleme (MIDAS) yöntemi: Teori ve uygulama

    Mixed data sampling (MIDAS) method: Theory and application

    SERKAN SAMUT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    EkonometriKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAHMİ YAMAK