ANTALYA İLİNDE FAALIYET GÖSTEREN ÖRNEK FİRMA İÇIN GENETİK ALGORİTMAYA DAYALI YENİ BİR KAR OPTİMİZASYON YÖNTEMİ

Lojistik sektör, hem üretim süreci hem de yatırım için ülkelerin ekonomik yapılarında önemli bir yere sahiptir. Jeopolitik konumu ve lojistik sektöre yönelik yürüttüğü yatırımlar nedeniyle dünya üzerinde lojistik bir üs konumuna gelebilecek potansiyele sahip olan Türkiye’de birçok il lojistik sektör merkezidir. Bu merkezler hem uluslararası firmalar ile rekabet edebilmek hem de faaliyetlerini sürdürebilmek için karlarını maksimize etmeyi amaçlarlar. Bu çalışmanın temel amacı, lojistik firmalarının kendi bünyesinde belirleyemeyecekleri zirai ürün miktarı, turist sayısı, döviz kuru gibi dış etkenlere karşı kendilerinin belirleyebileceği iç etkenler olan; öz mal ve kiralık araç oranını belirleyerek karını maksimuma çıkarmasını sağlamaktır. Bu nedenle çalışma gerek üretilen tarımsal ürün fazlalığı gerek ağırladığı turist sayısı gerekse düzenlenen uluslararası etkinlikler dolayısıyla çok canlı ve geniş bir lojistik merkez olan Antalya ili özelinde yapılmış olup, çalışmada, Antalya iline ait Ocak 2010 - Eylül 2017 dönemine ait aylık veriler kullanılarak genetik algoritmaya dayalı kar optimizasyonu modeli geliştirilmiştir.

A NEW PROFIT OPTIMIZATION METHOD BASED ON GENETIC ALGORITHM FOR A SAMPLE FIRM OPERATING IN ANTALYA PROVINCE

Logistics industry has an important position in the economic structure of the countries in terms of both production process and investment. Many provinces is a center of logistics industry in Turkey which has the potential of acquiring the position of a logistic base over the globe due to its geopolitical location and investments carried out for the logistics industry. These centers aim to maximize their profits in order to compete with international firms and also to sustain their activities. The main aim of this study is to enable logistics firms to maximize their profits by determining the ratio of internal factors which can be determined by themselves such as private goods and rental vehicle against external factors which can't be determined by themselves such as amount of agricultural products, number of tourists and exchange rate. Therefore, the study has been conducted specific to Antalya province which is a wide and very lively logistics center due to abundance of the agricultural products and number of tourists hosted and international events organized. And in the study, profit optimization model based on genetic algorithm was developed by using monthly data of Antalya province for the period of January 2010 and September 2017.

PDF

___

Aktaş, R., Doğanay, M.M., Yıldız, B., (2014), “Mali Başarısızlığın Öngörülmesi: İstatistiksel Yöntemler Ve Yapay Sinir Ağı Karşılaştırılması”, Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, C:58, S:4, s: 1- 24.
Azadeh, A., Ghaderi, S. F., Nokhandan, B. P., Sheikhalishahi, M., (2012)., “A New Genetic Algorithm Approach for Optimizing Bidding Strategy Viewpoint of Profit Maximization of a Generation Company”, Expert Systems with Applications, C:39, S:1, s:1565-1574.
Bayraktutan, Y., Tüylüoğlu, Ş., Özbilgin, M., (2012), “Lojistik Sektöründe Yoğunlaşma Analizi ve Lojistik Gelişmişlik Endeksi: Kocaeli Örneği”, Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, C:4, S:3, s:61-71.
Benli Keskin, Y., (2005), “Bankalarda Mali Başarısızlığın Öngörülmesi Lojistik Regresyon ve Yapay Sinir Ağı Karşılaştırması”, G.Ü.Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi, S:16, s:31-46.
Benli Keskin, Y., Güneri Tosunoğlu, N., (2014), “Avrupa Birliği Üyesi Ülkelerin Morgan Stanley Capital International Endekslerinin Değerlendirilmesi ve Yapay Sinir Ağları İle Öngörüsü”, Gazi Üniversitesi İ.İ.B.F.Dergisi, C:16, S:2, s:72-87.
Browning, Edgar.K.; Zupan, Mark (2014), Mikro İktisat, (Çev. Ed. R. Kök), Nobel Yayıncılık, Ankara.
Çuhadar, Murat; Kayacan, Cengiz, (2005), “Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Konaklama İşletmelerinde Doluluk Oranı Tahmini: Türkiye'deki Konaklama İşletmeleri Üzerine Bir Deneme”, Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, C:16. S:1, s:24-30.
Döşeoğlu, K., Duman, S., Öztürk, A., (2009), “Genetik Algoritma Kullanarak Ekonomik Dağıtım Analizi:Türkiye Uygulaması”, Politeknik Dergisi, C.12, S.3, s:167-172.
Dünya Bankası, (2016), Dünya Bankası, https://lpi.worldbank.org/international/global (02.01.2018)
Elazouni, Ashraf; Metwally, Fikry, (2005), “Finance-Based Scheduling: Tool to Maximize Project Profit Using Improved Genetic Algorithms”, Journal of Construction Engineering and Management, C:131, S:4, s:400-412.
Hirabayashi, A., Aranha, C., Iba, H. (2009, July), “Optimization of the Trading Rule in Foreign Exchange Using Genetic Algorithm”, In Proceedings of the 11th Annual Conference on Genetic And Evolutionary Computation s:1529-1536, ACM.
Holland, John. H., (1975/1992), Adaptation in Natural and Artificial Systems, Cambridge, MA: MIT Press. Second edition (First edition, 1975).
Kingdon, John., Feldman, K. (1995) “Genetic Algorithms and Applications to Finance”, Applied Mathematical Finance, V:2, S:2, s:89-116.
Koutsoyiannis, Anna (2014), Modern Mikro İktisat, (çev. M. Sarımeşeli), Gazi Kitapevi, Ankara.
Leinweber, D. J., Arnott, R. D., (1995), “Quantitative and Computational Innovatinon in Investment Management”, The Journal of Portfolio Management, C:21, S:2, s:8-15.
López-Lezama, J. M., Contreras, J., Padilha-Feltrin, A., (2012), “Location and Contract Pricing of Distributed Generation Using a Genetic Algorithm”. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, C:36, S:1, s:117-126.
McCulloch, Warren S. ve Pitts, Walter, (1943), “A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity”, The Bulletin of Mathematical Biophysics, C:5, S:4, s:115-133.
Neely, C., Weller, P., Dittmar, R., (1997), “Is Technical Analysis in the Foreign Exchange Market Profitable? A Genetic Programming Approach”, Journal of Financial and Quantitative Analysis, V:32, S:4, s:405-426.
Neely, Christopher J.; Weller, Paul A., (2002), “Predicting Exchange Rate Volatility: Genetic Programming Versus GARCH and RiskMetric”, Review-Federal Reserve Bank Of SaintLouis, V:84, S:3, s:43-53.
Park, J.B., Kim, J.H., Lee, K.Y., (2002, July), Generation Expansion Planning in a Competitive Environment Using a Genetic Algorithm, In Power Engineering Society Summer Meeting, 2002 IEEE, C:3, s:1169-1172.
TCMB, (2017), Döviz Kuru, TCMB, Ankara, http://www.tcmb.gov.tr/kurlar/kurlar_tr.html (01.06.2017).
TÜİK, (2017a), İstatistiki Göstergeler, Turizm, TÜİK, Ankara, https://biruni.tuik.gov.tr/medas/?kn=74&locale=tr (21.08.2017).
TÜİK, (2017b), İstatistiki Göstergeler, Tarım/Bitkisel Üretim İstatistikleri, TÜİK, Ankara, https://biruni.tuik.gov.tr/bitkiselapp/bitkisel.zul (01.07.2017).
UTIKAD, (2007), Türkiye Uluslararası Taşımacılık ve Lojistik Sektör Raporu, Uluslararası Taşımacılık ve Lojistik Hizmet Üretenleri Derneği, Ankara, http://www.utikad.org.tr/haberler/2007sektorraporu.pdf (25.07.2017).
Yardımcıoğlu, M., Kocamaz, H., Özer, Ö., (2012). Lojistik Yönetiminde Taşıma Sistemleri ve Maliyetleme Yöntemleri” II. Bölgesel Sorunlar ve Türkiye Sempozyumu, 1-2.