Gelişmiş Arama

Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.authorÖnder, Emrah
dc.contributor.authorHasgül, Özlem
dc.date.accessioned2019-05-16T19:38:27Z
dc.date.available2019-05-16T19:38:27Z
dc.date.issued2009
dc.identifier.issn1302-4221
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12462/4917
dc.descriptionHasgül, Özlem ( Balikesir Author )en_US
dc.description.abstractTahminleme turizmde düzenlemelerin yolmasında büyük öneme sahiptir ve turizm politikalarının oluşturulmasında önemli analitik bir araçtır. Bu çalışmada Türkiye'ye 1986-2007 yıllan arasında gelen yabana turist sayılan kullanılarak 2008-2010 yıllarına ait tahminleme yapılması amaçlanmaktadır. Bu çalışmada uzun dönemli yabana 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 ağlan kullanılarak elde edilen sonuçlarla karşılaştırılması amaçlanmıştır. Uygun yöntemin bulunması için Zaman Senlerinin istatistiksel ve teorik alt yapısından yararlanılmış, hata analizleri ve klasik zaman serileri testleri kıllanılmıştır. Box-Jenkins modellerinden en iyisinin seçiminde Akaike ve Swartehz kriterleri dikkate alınmıştır. Üstel düzgünleştimıe ve Box-Jenkins Modelleri zaman serileri tahminlerinde sıklıkla kullanılan iki yöntemdir. Sinir Ağlan ise bilgisayar biliminden destek alan yapay zeka tekniğidir.en_US
dc.description.abstractForecasting plays a major role in tourism planning and it is an essentM analytical tool in tourism policy. This paper focuses on forecasting methods to forecast international tourism arrivals to Turkey for 2008-2010 based on dataperiod 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 Swartehz 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.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectYabancı Ziyaretçi Sayısıen_US
dc.subjectBox-Jenkins Modelleri (ARMA, ARIMA)en_US
dc.subjectYapay Sinir Ağları (YSA)en_US
dc.subjectWinters Yöntemien_US
dc.subjectZaman Serisi Analizen_US
dc.subjectNumber of Foreign Visitorsen_US
dc.subjectBox-Jenkins Modelsen_US
dc.subjectArtificial Neural Networks (ANN)en_US
dc.subjectWinters Methoden_US
dc.subjectTime Series Analysisen_US
dc.titleYabancı ziyaretçi sayısının tahmininde box-jenkins modeli, winters yöntemi ve yapay sinir ağlarıyla zaman serisi analizien_US
dc.title.alternativeTime series analysis with box-jenkins models and artificial neural network for forecasting number of foreign visitorsen_US
dc.typearticleen_US
dc.relation.journalYönetim Dergisi:İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsüen_US
dc.contributor.departmentBandırma İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesien_US
dc.identifier.volume20en_US
dc.identifier.issue62en_US
dc.identifier.startpage62en_US
dc.identifier.endpage83en_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster