Özet:
Türkiye’de Binek Otomobili Endüstrisinin Talebine Kantitatif Bir Yaklaşım adını
taşıyan doktora tezi; talep kavramı, talep fonksiyonunu açıklayan teorik yaklaşımlar
(talep teorileri) ve binek otomobili talep fonksiyonunun tanımlanması, talep tahmin
yöntemleri ve Türkiye’de binek otomobili talebinin tahmini olmak üzere üç
bölümden oluşmuştur.
Birinci bölümde talep ve taleple ilgili kavramlar açıklanmış, talep fonksiyonunu
açıklayan teorik yaklaşımlar (talep teorileri) ile binek otomobili talep fonksiyonunun
tanımlanması sunulmuştur. Talep fonksiyonlarını açıklayan teorik yaklaşımların
irdelenmesiyle oluşturulan binek otomobili talep fonksiyonu:
T = f (P1, P2, M, S1, S2, i)
P1 : binek otomobili fiyatı, P2 : akaryakıt fiyatı, S1 : ülkenin tasarruf hacmi,
S2 : tüketici kredileri hacmi, M : toplam milli gelir, i : tüketici kredileri faiz
haddi olarak elde edilmiştir. Tezin teorik altyapısını oluşturan bu bölümün, Türkçe
literatüre özellikle modern talep teorileri açısından katkıda bulunacağı
değerlendirilmiştir.
Talep tahmin yöntemleri başlığı altında sunulan ikinci bölümde ise; talep tahmin
metodolojisi, talep tahmin stratejileri, talep teorileri ile talep tahmin yöntemleri
arasındaki ilişki ve talep tahmin yöntemleri konularında teorik bilgi sunulmuştur.
Uygulama bölümünde kullanılan kantitatif talep tahmin yöntemlerinin teorik kısmına
bu bölümde ağırlık verilmiştir.
Teze orijinal olma niteliği kazandıran üçüncü ve son bölümde ise ikinci bölümde
sunulan talep tahmin metodolojisine sadık kalınarak binek otomobili talebinin ancak
ekonometrik modellerle tahmin edilebileceği ortaya konulmuştur. Oluşturulan
ekonometrik modelin uygulaması ise seçilen hem geleneksel, hem de modern tahmin
yöntemleri ile yapılmıştır. Geleneksel yöntem olarak çoklu regresyon, modern
yöntem olarak ise yapay sinir ağları seçilmiştir. Çoklu regresyon uygulamasında talepte eğrisel desenlerin varlığı ve açıklayıcı değişkenlerin arasındaki yüksek
korelasyonlar bulunması nedeniyle geleneksel yöntemlerin ekonometrik modellere
yeterince uygun olmadığı tespit edilmiştir. Modern yöntem uygulamasında kullanılan
yapay sinir ağları yöntemiyle bu sakıncalar kısmen giderildiğinden tahminlerin
performansı ve isabet derecesi artmıştır. Bu nedenle binek otomobili talebinin tahmin
edilmesinde geleneksel yöntemler yerine eğrisel desenleri kavrama ve genelleme
yeteneğine sahip olduğu değerlendirilen yapay sinir ağları gibi modern yöntemler
tercih edilmelidir. Bu varsayımlar altında, gelecek beş yıl için binek otomobili
talebinin azalan bir ivme ile artacağı tespit edilmiştir. Ekonomik konjonktürdeki
gelişmeler göz önünde bulundurulduğunda bu sonucun gerçekleşmesinin uzak bir
ihtimal olmayacağı değerlendirilmiştir.
