TIME SERIES FORECASTING VIA GENETIC ALGORITHM FOR TURKISH AIR TRANSPORT MARKET

Türkiye'de havacılık sektöründeki yapılan düzenlemelere bağlı olarak hava trafiğinde 2003-2013 döneminde güçlü bir büyüme yaşanmış, söz konusu dönemde ortalama büyüme oranı yıllık % 16 olarak gerçekleşerek GSYİH (Gayri Safi Yurt İçi Hâsıla) büyüme oranının üç katına ulaşmıştır. Ülkemizin sahip olduğu uygun coğrafi konum, turistik mekanlarının çekiciliğinin gittikçe artması ve hükümet politikalarının havacılık sektörünü destekler mahiyette sürdürülmesi bu güçlü büyümenin temel sebepleridir. Sektörde geleceğe ilişkin alınacak tedbirlerde uzun vadeli tahmin yapabilme kritik öneme sahiptir. Bu tahminler ayrıca yatırım planlamaları için de etkili birer girdi durumundadır. Hava taşımacılığı sektöründe tahmin yapabilme konusunda yargısal, nedensel ve zaman serileri gibi sınıflandırılabilen çok sayıda gözleme dayalı model kullanılmaktadır. Aynı değişkenin geçmiş döneme ilişkin verilerinin ilişkilendirildiği ve bunlardan yararlanılarak değişkenin hareketini ifade eden bir modelin oluşturulduğu zaman serileri geleceğe ilişkin tahmin yapmada oldukça önemlidir. Bu çalışmada öncelikle tahmin yapmada kullanılan zaman serisi modelleri gözden geçirilmiştir. Sonrasında kalkış ve iniş yapan uçak sayısı, taşınan yolcu ve kargoya ilişkin Türkiye'nin 2007-2015 dönemi istatistikleri derlenmiş ve bu veriler geleceğe ilişkin tahminleme modelinde kullanılmıştır. Sezgisel yöntemlerden biri olan genetik algoritma kullanılarak kurgulanan model kapsamında 2016-2020 döneminde uçak trafiğinde %24, yolcu trafiğinde % 50 ve kargo miktarında da %34 artışın olacağı tahmin edilmiştir.

TÜRK HAVA TAŞIMACILIĞI PAZARININ GENETİK ALGORİTMA KULLANIMI İLE ZAMAN SERİSİ TAHMİNLEMESİ

Due to strong traffic momentum since the sector deregulation in Turkey passenger numbers has risen at an approximately CAGR (Compound Annual Growth Rate) of 16% between 2003 and 2013, which means three times the real GDP (Gross Domestic Product) growth in the same period. We believe that Turkey's geographically advantageous position, increasing attractiveness as a tourism destination, and the government's supportive approach to the sector are the secular reasons for this average growth. A long-term forecast of the air transportation is crucial regarding the precautions that will be taken in the future. It is also an essential input for an investment planning. In the field of air transportation forecasting, there are a number of empirical models, which can be classified as judgemental, causal and time series. Time series forecasting is an important area of forecasting in which past observations of the same variables are collected and analysed to develop a model describing the underlying relationship. The model is then used to extrapolate the time series into the future. In this study, forecasting models for time series are reviewed. Aircraft, passenger, and cargo statistics between 2007-2015 years in Turkey are gathered and used to construct forecasting models for each quantity. Based on the mathematical models constructed by using genetic algorithm from heuristics, we project a 24% increase in Turkish aircraft traffic, a 50% increase in Turkish air passenger traffic, and a 34% increase in Turkish air cargo traffic between 2016-2020 years.

___

  • Airbus (2014).Global Market Forecast Flying on Demand 2014-2033. http://www. airbus.com/ company/ market/forecast/ (Accessing August 1st, 2015)
  • Boeing (2014).Current Market Outlook 2014- 2033.http://www.boeing.com/assets/pdf/commercial/cmo/pdf/Boeing_Current_Market_Outlook_2014.pdf(Accessing August 1st, 2015)
  • Ince, B. (2014). Turkish Aviation Sector. Garanti garantiyatirim.com.tr/arastirma/Turkish_Aviation_Sec tor_Feb2014.pdf (Accessing September 15th, 2015)
  • Yeung, J.H.Y., Cheung, W., Fung, M.K., Zhao, X., Zhang, M. (2010). The air cargo and express industry in Hong Kong: economic contribution and competitiveness. Int. J. Shipp. Transp. Logist.2, 321- 345.
  • Xiao, Y., Liu, J. J., Hu, Y., Wang, Y., Lai, K.K., and Wang, S., (2014). A neuro-fuzzy combination model based on singular spectrum analysis for air transport demand forecasting. Journal of Air Transport Management, 39 (2014) 1-11.
  • Xie, G., Wang, S., and Lai, K.K. (2014). Short- term forecasting of air passenger by using hybrid seasonal decomposition and least squares support vector regression approaches. Journal of Air Transport Management, 37( 2014) 20-26.
  • Zhang, G.P. (2003). Time series forecasting using a hybrid ARIMA and neural network model. Neurocomputing, 50 (2003) 159-175.
  • Schlüter, S. and Deuschle, C. (2010).Using wavelets for time series forecasting - does it pay off ? (Discussion Papers No. 4/2010). Department of Statistics and Econometrics, University of Erlangen- Nuremberg.
  • Majani, B.E. (1987). Decomposition methods for medium-term planning and budgeting. Makridakis S, Wheelwright S (edt.): The handbook of forecasting: A manager's guide; Whiley: New York; 219-237.
  • The General Directorate of State Airports Authority of Turkey, Statistics, (2016) http://www.dhmi.gov.tr/istatistik.aspx (Accessing January 10th, 2016)