Dr. Sultan Kuzu Yıldırım
İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi
Dr. Bahadır Fatih Yıldırım
İstanbul Üniversitesi Ulaştırma ve Lojistik Fakültesi
Özet
Günümüzde artan rekabet koşulları ve teknolojik gelişmeler hava yolu sektörünü de etkilemiş özellikleinsanların 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: Gri Tahmin Yöntemi, Hava Yolu Taşımacılığı, Talep Tahmini
Abstract
Nowadays, increasing competitive conditions and technological developments have also affected the airline industry, especially people request to use of time efficiently caused in an increasing trend in this sector. Statistical Office of the European Union (EUROSTAT), according to statistics from the year 2012 relating to air transport, In Turkey, 130 million 352 thousand passengers have opted to air transport and over the last year increasing in passenger demand amounted to approximately 13 million. Increase in the number of people who use air transport in Turkey, a total increase of 28 EU countries has been more than 7 million 137 thousand.In this study, Turkey Statistical Institute (TSI), published by Transportation (airline) benefiting from the statistics to estimate the demand for transport was to determine an appropriate model. For this purpose, the technique of Time Series Analysis, Box Jenkins Method and Grey Prediction Method by testing with models, models suitable for both methods was determined. It also estimates the current period and made a subsequent period, the findings were compared.
Keywords: Air Transportation, Box Jenkins Method, Demand Forecasting, Grey Prediction Method