dc.contributor.author |
Şener, Uğur
|
|
dc.date.accessioned |
2019-05-13T07:05:51Z |
|
dc.date.available |
2019-05-13T07:05:51Z |
|
dc.date.issued |
2015 |
|
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/11547/1875 |
|
dc.description.abstract |
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. |
tr_TR |
dc.language.iso |
tr |
tr_TR |
dc.publisher |
İSTANBUL AYDIN ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ |
tr_TR |
dc.subject |
Binek Otomobili |
tr_TR |
dc.subject |
Otomotiv |
tr_TR |
dc.subject |
Talep Teorileri |
tr_TR |
dc.subject |
Talep Tahmini |
tr_TR |
dc.subject |
Çoklu Doğrusal Regresyon |
tr_TR |
dc.subject |
Yapay Sinir Ağları |
tr_TR |
dc.subject |
Passenger Car |
tr_TR |
dc.subject |
Automotive |
tr_TR |
dc.subject |
Demand Theories |
tr_TR |
dc.subject |
Demand Forecasting |
tr_TR |
dc.subject |
Multiple Linear Regression |
tr_TR |
dc.subject |
Artificial Neural Networks |
tr_TR |
dc.title |
TÜRKİYE’DE BİNEK OTOMOBİLİ ENDÜSTRİSİNİN TALEBİNE KANTİTATİF BİR YAKLAŞIM |
tr_TR |
dc.type |
Thesis |
tr_TR |
dc.description.abstractol |
This PHd thesis titled as “A Quantitative Approach to Passenger Car Demand in
Turkey” is consisted of three parts, namely, demand concept, theoretical approaches
that explain demand function (demand theories) and identification of personal
automobile demand function, demand forecasting and forecast of Turkish passenger
car demand.
In the former chapter, demand and demand related concepts are explained,
theoretical approaches that explain demand function (demand theories) and personal
automobile demand function’s identification is presented. Passenger car demand
function which was formed by examining demand theories is:
D = f (P1, P2, M, S1, S2, i) P1 : passenger car price, P2 : fuel price, S1 : country’s
savings volume, S2 : consumer loans volume, M : total GDP, i : consumer loans
interest rate.
This part that constitutes the theoretical structure of the thesis is also expected to
contribute to the Turkish literature especially with regard to modern demand
theories.
In the latter chapter, demand forecasting strategies, demand forecasing methodology,
relationship between demand theories and demand forecasting techniques, and
demand forecasting techniques are presented. Because it is the theoretical base of the
application, quantitative demand forecasting techniques are given weight in this
chapter.
In the third and the last chapter, which provides the originality of the thesis, proves
that the passenger car demand in Turkey may only be forecasted through
econometric models with adhering to the demand forecasting methodology that is
presented in the second chapter. Application of the generated econometric model was
practiced by both traditional and modern forecasting methods which are multiple
regression as the traditional method and the artificial neural networks as its modern counterpart. Because of the nonlinear patterns in the demand, and high correlations
between explanatory variables; multiple regressions pattern recognition and
generalization abilities were not enough for covering this econometric model. The
artificial neural networks technique enabled the elemination of some of these
drawbacks, thus enhancing the forecasts' performance and accuracy.
This is why modern methods such as the artificial neural network, which is assesed
to have the ability to pattern recognition and to generalise the nonlinear patterns
should be the method of choice instead of traditional methods when forecasting the
passenger car demand in Turkey. Regarding thesis assumptions, it is reasonable to
conclude that personal automobile demand is expected to rise however with a rapidly
decreasing accelaration within the next five years. Taking current developments in
the economical conjuncture into account this outcome is assesed as a not-so-remote
possibility. |
tr_TR |
dc.publisher.firstpagenumber |
1 |
tr_TR |
dc.publisher.lastpagenumber |
222 |
tr_TR |
dc.identifier.bibliographictag |
ŞENER, Uğur (2015), Türkiye’de Binek Otomobili Endüstrisinin Talebine Kantitatif
Bir Yaklaşım, Doktora Tezi, İstanbul. |
tr_TR |