Öngörü modelleri ve şirketlerin satış ve kar tahminleri (Çimento sektörü üzerine bir örnek uygulama)
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 92877
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SERDAR KILIÇKAPLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Ayrıştırma analizi, Box-Jenkins, Kar tahmini, Satış tahmini, Zaman serileri, Çimento sektörü, Öngörü modelleri, Şirketler, Decomposition analysis, Box-Jenkins, Profit forecast, Sales forecast, Time series, Cement sector, Foresight models, Companies
- Yıl: 2000
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Çalışmamızın başlangıcında geleceğin tahmininde kullanılan zaman serisi tahmin modellerinin ve ARIMA (Box-Jenkins) yönteminin teorik yapısı ve uygulama aşamaları anlatılmaktadır. Çalışmamızın uygulama bölümünde de, İMKB'de hisse senetleri işlem gören çimento sektörü şirketlerinden Adana Çimento, Afyon Çimento, Aslan Çimento, Bolu Çimento, Çimsa, Konya Çimento, Mardin Çimento, Niğde Çimento ve Ünye Çimento için satış ve kâr tahmin modelleri oluşturulmuş ve bu modeller yardımıyla satış ve kâr öngörüleri elde edilmiştir. Çalışmada ilgili şirketler için 1990:6-1998:9 dönemi üçer aylık net dönem satışı ve net dönem kârı verileri kullanılmıştır. Satışların öngörüsü için Box-Jenkins yöntemi uygulanmıştır. Kârların öngörüsü için ise, Box-Jenkins, ayrıştırma tekniği kullanılan trend, satışların açıklayıcı değişken olduğu regresyon ve dönemsel net kâr marjı yöntemleri uygulanmıştır. Çalışmanın bulgularına göre; satışların öngörüsü için Box-Jenkins yöntemi, kârların öngörüsü için satışların açıklayıcı değişken olarak kullanıldığı regresyon yöntemi uygulanılması durumunda başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Bize göre de kâr öngörülerinin şirket bazında nedensellik ilişkisini dikkate alan regresyon yöntemi ile ile yapılması daha anlamlı olacaktır. Böylece, kâr serisinin öngörülerinin alabileceği değerler için, satışlar bir kontrol değişkeni olarak kullanılabilecektir. Öngörü yöntemlerinin karşılaştırılmasında MAPE (Mean Absolute Percentage Error) ve MSE (Mean of Square Error) kriterleri kullanılmıştır. Bu kriterlere göre sıralanan öngörü yöntemlerinin sıra değerleri toplamına bakılarak en başarılı öngörü yöntemi şirket bazında belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT In this study, different time series forecasting methods have been applied for the net earnings and net sales of the nine selected firms in the cement industry for the period of 1990:6-1998:9. These firms are Adana Çimento, Afyon Çimento, Aslan Çimento, Bolu Çimento, Çimsa, Konya Çimento, Mardin Çimento, Niğde Çimento and Ünye Çimento. Quarterly net period sales and net period profit data of the firms have been used. Box- Jenkins (ARIMA) method has been applied for net period sales forecasting. Trend analysis, regression analysis (by using net period profit as dependent variable and net period sales as explanatory variable), Box-Jenkins methods and quarterly net profit margin methods have been used to obtain net period profit forecasts. Our findings show that; while Box Jenkins methodology is the most appropriate method for the net sales forecasting, the results of the regression method results seem to be useful for the forecasting of the net period profit. However, there is no single most appropriate forecasting method for all firms. Forecasting method of the earnings of the firm, can vary firm by firm. MAPE (Mean Absolute Percentage Error) and MSE (Mean of Square Error) criteria have been used to compare the success of forecasting methods. tCYÖKSKÛ?MTÜİKraiILU DOKÜMANTASYON «TOOÖ
Benzer Tezler
- Inventory control and pricing strategies for perishable products
Bozulabilir ürünler için envanter kontrolü ve fiyatlandırma stratejileri
MELDA HAŞILOĞLU ÇİFTÇİLER
Doktora
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ONUR KAYA
- Usage of marketing and sales data for education outcome prediction
Eğitim sonuçlarını tahmin etmede pazarlama ve satış verilerinin kullanımı
VITALII KAPLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstinye ÜniversitesiYapay Zeka Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. WADHAH ZEYAD TAREQ AL GBARI
- Hybrid reciprocal recommendation with advanced feature representations
Gelişmiş özellik gösterimleri ile hibrit çift taraflı öneri sistemleri
EZGİ YILDIRIM
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- Short term electricity load forecasting with deep learning
Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini
İBRAHİM YAZICI
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Analyzing collaborative planning, forecasting and replenishment (CPFR) supporting factors with fuzzy cognitive map approach
İşbirliksel planlama, tahmin ve ikmal yapısını destekleyen faktörlerin bulanık bilişsel haritalama yaklaşımıyla incelenmesi
ZEYNEP VARDALOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLÇİN BÜYÜKÖZKAN FEYZİOĞLU