Makaleler     Dergiler     Kitaplar    

İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü Dergisi-Yönetim

Yıl 2009 , Cilt 20 , Sayı 62

Makale özeti ve diğer detaylar.

Makale özeti
Başlık :

Yabancı ziyaretçi sayısının tahmininde boxjenkins modeli, winters yöntemi ve yapay sinir ağlarıyla zaman serisi analizi

Yazar kurumları :
İstanbul Üniversitesi İsletme Fakültesi1, Balıkesir Üniversitesi Bandırma İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi2
Görüntülenme :
165
DOI :
Özet Türkçe :

Tahminleme turizmde düzenlemelerin yapılmasında büyük öneme sahiptir ve turizm politikalarının olusturulmasında önemli analitik bir araçtır. Bu çalısmada Türkiye'ye 1986-2007 yılları arasında gelen yabancı turist sayıları kullanılarak 2008-2010 yıllarına ait tahminleme yapılması amaçlanmaktadır. Bu çalısmada uzun dönemli yabancı ziyaretçi sayısının tahmini için yapay sinir ağlarının kullanılabilirliği ve geleneksel zaman serisi analizi yöntemleri ve Box-Jenkins yönteminin kullanımı ile elde edilen sonuçların Yapay sinir ağları kullanılarak elde edilen sonuçlarla karsılastırılması amaçlanmıstır. Uygun yöntemin bulunması için Zaman Serilerinin istatistiksel ve teorik alt yapısından yararlanılmıs, hata analizleri ve klasik zaman serileri testleri kullanılmıstır. Box-Jenkins modellerinden en iyisinin seçiminde Akaike ve Swartchz kriterleri dikkate alınmıstır. Üstel düzgünlestirme ve Box-Jenkins Modelleri zaman serileri tahminlerinde sıklıkla kullanılan iki yöntemdir. Sinir Ağları ise bilgisayar biliminden destek alan yapay zeka tekniğidir.

Özet İngilizce :

Forecasting plays a major role in tourism planning and it is an essential analytical tool in tourism policy. This paper focuses on forecasting methods to forecast international tourism arrivals to Turkey for 2008-2010 based on data period 1986-2007. The study focuses mainly on the applicability of artificial neural network (ANN) model for forecasting number of foreign visitors in long term and comparing the ANN's results with the Traditional Time Series Analysis and Box Jenkins' model solutions. Time Series statistical theory and methods are used to select an adequate technique, based on residual analysis and classical Time Series test for model adequation. Akaike and Swartchz criteria are used to select the best estimated option in Box-Jenkins Models. Exponential smoothing and Box-Jenkins Models are two commonly used statistical time series forecasting techniques. Neural Networks, is an artificial intelligence technique derived from computer science.

Tam metin (Türkçe) :
Paylaş :
Benzer Makaleler
Yorum Yap
  • Adınız :
  • Güvenlik Kodu :
  • Yorum :