İhracat pazar seçimi sürecinde karar destek sistemlerinin kullanımı
The use of decision support systems in the process of export market selection
- Tez No: 959285
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İSTEMİ ÇÖMLEKÇİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Uluslararası Ticaret, International Trade
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Düzce Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 226
Özet
Küresel rekabetin yoğunlaştığı ve teknolojinin iş yapma biçimlerini dönüştürdüğü günümüzde, ihracat firmaları için doğru pazarlara yönelmek her zamankinden daha stratejik bir önem taşımaktadır. Özellikle elektrik-elektronik, makine ve otomotiv gibi yüksek katma değerli sektörlerde faaliyet gösteren işletmeler, sadece ürün kalitesiyle değil, aynı zamanda doğru pazar seçimi ve zamanında karar alma becerileriyle de uluslararası başarılarını şekillendirmektedir. Bu noktada, ihracat sürecinde alınan kararların yalnızca sezgi ve deneyimlere değil, veri temelli ve sistematik analizlere dayanması gerekmektedir. Geleneksel karar destek sistemleri, değişkenliği yüksek ve çok boyutlu ihracat ortamında yetersiz kalabilmektedir. Artan veri çeşitliliği ve hacmi, karar vericilerin daha ileri analiz araçlarına ihtiyaç duymasına yol açmıştır. Bu ihtiyaç doğrultusunda yapay zekâ temelli yöntemler, son yıllarda dış ticaret kararlarının yönetiminde önemli bir rol oynamaya başlamıştır. Özellikle makine öğrenmesi tabanlı algoritmalar, ülkelerin ekonomik, ticari, lojistik ve sektörel göstergelerini aynı anda değerlendirerek stratejik içgörüler üretebilmektedir. Bu tez çalışması,“İhracat Pazar Seçimi Sürecinde Karar Destek Sistemlerinin Kullanımı”başlığı altında, Türkiye'deki bir ihracat firmasının elektrik-elektronik, makine ve otomotiv sektörlerinde pazar seçimini yapay zekâ destekli veri analitiği yöntemleriyle değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Çalışmada, farklı ülkelere ait ekonomik göstergeler; ülkelerin genel dış ticaret verileri, Türkiye ile sektörel ikili ticaret verileri, ticaret kolaylığı ve lojistik performans gibi birçok değişken bir araya getirilerek analiz edilmiştir. Bu kapsamda, öz düzenleyici haritalar (Self-Organizing Maps - SOM) ve k-means (k-ortalamalar) gibi yapay zeka öğrenmesine dayalı kümeleme analizi teknikleri kullanılarak, benzer özelliklere sahip ülkeler gruplandırılmış, ardından her kümenin ihracat potansiyeli TOPSIS yöntemiyle değerlendirilmiştir. Bu analizler, sadece potansiyel pazarları tanımlamakla kalmamış; Türkiye'nin mevcut ihracat yapısıyla model sonuçları kıyaslanarak, karar destek sistemlerinin doğruluğu da değerlendirilmiştir. Tezin bulguları, ihracat kararlarının daha sağlıklı ve hızlı alınmasını sağlayan yapay zekâ destekli sistemlerin firmalara sunduğu avantajları ortaya koymayı hedeflemektedir. Elde edilen sonuçların hem akademik literatüre katkı sunması hem de ihracat stratejisi geliştiren uygulayıcılara yol göstermesi beklenmektedir.
Özet (Çeviri)
In today's world, where global competition is intensifying and technology is transforming business practices, targeting the right markets has become more strategically important than ever for export-oriented companies. Especially for firms operating in high value-added sectors such as electrical-electronics, machinery, and automotive, international success is shaped not only by product quality but also by effective market selection and timely decision-making capabilities. At this point, decisions made during the export process must be based not solely on intuitive experience but also on data-driven and systematic analyses. Traditional decision support systems often fall short in highly variable and multidimensional export environments. The increasing variety and volume of data have created a need for more advanced analytical tools for decision-makers. In response to this need, artificial intelligence (AI)-based methods have begun to play a significant role in managing foreign trade decisions in recent years. In particular, machine learning-based algorithms are capable of simultaneously evaluating countries' economic, commercial, logistical, and sectoral indicators to generate strategic insights. This doctoral dissertation, titled“The Use of Decision Support Systems in the Process of Export Market Selection,”aims to evaluate market selection in the electrical-electronics, machinery, and automotive sectors of a Turkish export firm using AI-supported data analytics methods. The study integrates various indicators such as economic data from countries, bilateral sectoral trade statistics of countries with Türkiye, trade facilitation metrics, and logistics performance indicators into the analysis. In this context, artificial intelligence-based clustering analysis techniques such as Self-Organizing Maps (SOM) and k-means clustering were employed to group countries with similar characteristics. The export potential of each cluster was then evaluated through TOPSIS method. These analyses not only helped to identify potential export markets but also allowed for a comparison between Türkiye's current export performance and the clustering model results, thereby assessing the accuracy of the decision support systems. The findings of the study aim to demonstrate the advantages that AI-supported systems offer to companies in making faster and more accurate export decisions. The results are expected to contribute both to academic literature and to practitioners developing export strategies.
Benzer Tezler
- Contribution a la recherche d'un cadre juridique pour un droit international de laconcurrence plus efficace
Daha etkin bir uluslararası rekabet için hukuki çerçeve arayışı
ALİ CENK KESKİN
Doktora
Fransızca
2009
HukukGalatasaray ÜniversitesiKamu Hukuku Ana Bilim Dalı
PROF. DR. JEAN MARC SOREL
PROF. DR. HALİL ERCÜMENT ERDEM
- Spatial decision support system for site selection of investments of prominent sectors: The case of East Marmara
Öncü sektörlerde yatırımların yer seçiminde mekansal karar destek sistemi: Doğu Marmara örneği
CEM BAYRAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Coğrafyaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CANER GÜNEY
- Dış ticarette teslim ve ödeme şekillerinde eğitim gereklerinin belirlenmesi
Determination needs of education in terms of payment and delivery in foreign trade
YADIGARJON GAYİPOV
- E-ihracatta pazarlama stratejisi seçimi: Tekstil ve hazır giyim sektörü örneği
Choosing a marketing strategy in e – export: The case of textile and garment sector
ÖMÜR MURAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İşletmeGiresun ÜniversitesiUluslararası Ticaret ve Lojistik Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ERGÜN