Geri Dön

Pandeminin talep tahmin yöntemlerinin performansına etkisi

The effect of the pandemic on the performance of forecasting methods

  1. Tez No: 747561
  2. Yazar: İLKNUR GÖZDE ÖZGÜN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BURCU ÖZCAN TÜRKKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 143

Özet

Şirketler varlıklarını sürdürmek, kâr etmek ve büyüyebilmek için gelecekle ilgili sürekli araştırmalar yaparak ürünlerine olan talebi tahmin etmeye çalışırlar. Tahmin, geçmiş verilerden ve deneyimlerden yola çıkarak gelecekle ilgili öngörüde bulunabilmektir. Talep tahmini, gelecek dönemlerde tüketicilerin talep edecekleri ürün ya da hizmetin miktarını önceden kestirebilmektir. Küresel ticaret dengelerinin değiştiği Covid-19 pandemi döneminin tüm dünyada ekonomiyi ve tedarik zincirlerini etkileyerek yarattığı belirsizlik talep tahmin çalışmalarını zorlaştırmıştır. Pandeminin talep tahmin yöntemlerinin performansını nasıl etkilediği ve en düşük hata performans değerini gösteren yöntemin belirlenmesi hedeflenmiştir. Türkiye'de faaliyet gösteren cam firmasının 2016-2020 yılları arasındaki satış verileri alınmış ve talebi etkileyen dış faktörler belirlenmiştir. Zaman serisi analizleri, çoklu regresyon analizi ve yapay sinir ağları gibi talep tahmin yöntemlerinin pandemi öncesi dönem ve pandemi dönemi performansları değerlendirilerek, en düşük hata performans ölçütünü gösteren yöntem belirlenmiştir. Minitab, SPSS ve Matlab programlarında çalışılarak yöntemler test edilmiştir. Pandemi döneminde zaman serisi analizlerinin hata performans değerleri artarken, regresyon analizinde etkilenmediği görülmüştür.“Çoklu regresyon analizi”yöntemi en düşük hata performansını veren tahmin yöntemi olarak bulunmuştur.

Özet (Çeviri)

Companies try to forecast the demand for their products by constantly researching the future in order to survive, profit and grow. Forecasting is the ability to make predictions about the future based on past data and experiences. Demand forecasting is the ability to predict the amount of product or service that consumers will demand in the future. The uncertainty created by the Covid-19 pandemic period, in which global trade balances changed, by affecting the economy and supply chains all over the world, made demand forecasting studies difficult. It is aimed to determine how the pandemic affects the performance of demand forecasting methods and to determine the method that shows the lowest error performance value. Sales data of the glass company operating in Turkey between the years 2016-2020 were taken and external factors affecting the demand were determined. By evaluating the pre-pandemic and pandemic period performances of demand forecasting methods such as time series analysis, multiple regression analysis and artificial neural networks, the method showing the lowest error performance criterion was determined. The methods were tested by working in Minitab, SPSS and Matlab programs. While the error performance values of time series analyzes increased during the pandemic period, it was observed that it was not affected in the regression analysis.“Multiple regression analysis”method was found to be the estimation method giving the lowest error performance.

Benzer Tezler

  1. Türkiye'nin dış turizm talebinin yapay sinir ağları ile tahminlenmesi ve diğer tahmin yöntemleri ile karşılaştırmalı analizi

    Forecasting Türkiye's outbond tourism demand with artificial nueral networks and comparative analysis with other forecastiong methods

    ZEYNEP KURTULAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Turizmİstanbul Üniversitesi

    Turizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL KIZILIRMAK

  2. Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini

    Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods

    CYLAS KIGANDA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

  3. Instrument development to evaluate the usability of OTT platforms

    OTT platformlarının kullanılabilirliğinin değerlendirilmesi için enstrüman geliştirme

    MUHAMMED ÇAĞRI COŞKUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇİĞDEM ALTIN GÜMÜŞSOY

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYCAN PEKPAZAR

  4. E‐ticaret sektöründe müşteri kaybının yapay öğrenme teknikleri ile tahminlenmesi

    Churn customer prediction in the e-commerce industry with machine learning techniques

    KÜBRA YAZIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞERAFETTİN ALPAY

  5. Demand and supply planning for Covid-19 vaccine in Turkey with an anti-vaccine survey

    Aşı karşıtı bir anket ile Türkiye'de Covid-19 aşısı talep ve arz planlaması

    İRİNA PINAR TUĞRUL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÖzyeğin Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ZEHRA MELİS TEKSAN