B4
Türkiye’de Hava Yolu Ulaşım Talebinin Box-Jenkins ve Gri Tahmin Yöntemleri İle Tahmini
Araş. Gör. Sultan Kuzu Yıldırım
İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi
Araş. Gör. Bahadır Fatih Yıldırım
İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi
Doç. Dr. Ergün Eroğlu
İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi
Özet
Günümüzde artan rekabet koşulları ve teknolojik gelişmeler hava yolu sektörünü de etkilemiş özellikle insanların zamanı etkin kullanma isteği bu sektörde artan bir trende neden olmuştur. Avrupa Birliği İstatistik Ofisi (EUROSTAT), hava ulaşımına ilişkin 2012 yılı istatistiklerine göre Türkiye'de 130 milyon 352 bin yolcu havayolu ulaşımını tercih etmiş ve son bir yılda yolcu talebindeki artış yaklaşık 13 milyon olarak gerçekleşmiştir. Türkiye'de hava ulaşımı kullanan kişi sayısındaki artış, 28 AB ülkesindeki toplam artıştan 7 milyon 137 bin fazla olmuştur. Çalışmada, Türkiye İstatistik Kurumu (TUİK) tarafından yayınlanan Ulaştırma (havayolu) istatistiklerinden faydalanılarak ulaşıma olan talebi tahmin etmek için uygun bir model belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, Zaman Serisi Analizi tekniklerinden, Box Jenkins Yöntemi ve Gri Tahmin Yöntemleri ile modeller denenerek, her iki yöntem için de uygun modeller belirlenmiştir. Ayrıca mevcut dönem ve bir sonraki dönem tahminleri yapılmış, bulgular mukayese edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Box Jenkins Yöntem, Gri Tahmin, Hava Yolu Taşımacılığı, Talep Tahmini
- Akay, D., Atak, M., “Grey prediction with rolling mechanism for electricity demand forecasting of Turkey”, Energy, 32 1670-1675, 2007.
- Askari, Mehdi ve Hadi Askari (2011), “Time Series Grey System Prediction-based Models: Gold Price Forecasting”, Trends in Applied Sciences Research, 6 (11), 1287-1292.
- Baş, M., (2010), “İşletmelerde Finansal Başarısızlığın Öngörülmesinde Gri İlişkisel Analiz Tekniği, Tekstil ve Deri Sektöründe Bir Uygulama”, Yayınlanmamış Doktora Tezi, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Kütahya.
- Box, G.E.P. and Jenkins, G.M., 1976, Time Series Analysis Forecasting and Control, Revised Edition, Holden Day Inc., California, 170p.
- Çuhadar, M., Güngör, İ. ve Göksu, A., 2009, Turizm Talebinin Yapay Sinir Ağları ile Tahmini ve Zaman Serisi Yöntemleri ile Karşılaştırmalı Analizi: Antalya İline Yönelik Bir Uygulama, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 14 (1): 99-114.
- Deng, Ju-Long, (1982), “Control Problem of Grey System”, System and Control Letters, Vol. 5, pp. 288-294.
- Deng, Ju-Long, (1989), “Introduction to Grey System Theory”, The Journal of Grey System, Vol. 1, pp. 1-24.
- HSU, Chaug-Ing ve Yuh-Horng Wen (1998), “Improved Grey Prediction Models for the Trans-Pacific Air Passenger Market” Transportation Planning and Technology, 22, 87-107.
- HSU, Li-Chang (2003), “Applying the Grey Prediction Model to the Global Integrated Circuit Industry”, Technological Forecasting & Social Change, 70(6), 563–574.
- Kayacan, E., Ulutas, B., Kaynak O., “Grey system theory-based models in time series prediction Expert Systems with Applications”, 37 (2) (2010), pp. 1784–1789.
- Kayım, H., 1985, İstatistiksel Ön Tahmin Yöntemleri, Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Yayınları No:11, Ankara, 160s.
- Lewis, C.D., 1982, Industrial and Business Forecasting Methods, Butterworths Publishing: London, 40p.
- Liu, S., Jeffrey F., Yingjie Y., (2011), "A Brief Introduction to Grey Systems Theory" Grey Systems and Intelligent Services (GSIS), 2011 IEEE International Conference, 15-18 September 2011, pp. 1-9. doi: 10.1109/GSIS.2011.6044018
- Liu, S., Lin, Y., (2006), “Grey information: theory and practical applications”, Londra, Springer.
- Liu, S., Lin, Y., (2011), “Grey Systems Theory and Applications”, Berlin, Springer. http://rave.ohiolink.edu/eboo….
- Madalla, G.S., 1992, Introduction to Econometrics, Macmillan Publishing Company, Second Edition, New York, 631p.
- Naylor, T.H., Seaks, T.H. and Wichern, D.W., 1972, Box Jenkins Methods: An Alternative to Econometrics Models, International Statistical Review, 40 (2): 123-137.
- Özmen, A., 1986, Zaman Serisi Analizinde Box-Jenkins Yöntemi ve Banka Mevduat Tahmininde Uygulama Denemesi, Doktora Tezi, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Eskişehir, 156s.
- Pindyck, R.S. and Rubinfeld, D.L., 1998, Econometric Models and Economic Forecasts, Irwin/ McGraw-Hill International Edit, Singapore, 603p.
- Sivil Havacılık Genel Müdürlüğü (SHGM), (2012), “Sivil Havacılık Genel Müdürlüğü 2012 Yılı Faaliyet Raporu”, Ankara.
- Solak, A.O. (2013), “Türkiye'nin Toplam Petrol Talebi ve Ulaştırma Sektörü Petrol Talebinin Arıma Modeli ile Tahmin Edilmesi” Süleyman Demirel Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, s.131-142.
- Song, S., “The application of grey system theory to earthquake prediction in Jiangsu area” Journal of Grey Systems” 4(4) 359–367, 1992.
- Tsai, C. H., Chang, C.L. and Chen, L. (2003), “Applying Grey Relational Analysis to the Vendor Evaluation Model”, International Journal of The Computer, The Internet and Management, Vol. 11, No. 3, pp. 45-53.
- Türkiye İstatistik Kurumu (TUİK), Ulaştırma İstatistikleri / Havayolu İstatistikleri, Çevrimiçi, http://www.tuik.gov.tr/PreIst…, 10.04.2014.
- Wen, K. L., (2004), Grey Systems: Modeling and Prediction, Yang’s Scientific Research Institute, Yang’s Scientific Press, Vol. 4, October.
- Witt, S.F. and Witt, C., 1992, Modeling and Forecasting Demand in Tourism, Academic Press: London, 137p.
- Yamaguchi, D., Li, G. D. and Nagai, M., (2007), “A Grey-Rough Set Approach For Interval Data Reduction of Attributes”, Rough Sets and Intelligent Systems Paradigms, Berlin, Springer Berlin Heidelberg.
- YAO, Albert W. L.; Chi, S. C. Ve Chen, J. H. (2003), “An improved Grey-based approach for electricity demand forecasting”, Electric Power Systems Research, 67, 217-224.
- Zheng X., Liu M. 2009. An overview of accident forecasting methodologies, Journal of Loss Prevention in the Process Industries, (22), 484–491.
None