You are here

Home » Content

TURİZM TALEBİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TAHMİNİ VE ZAMAN SERİSİ YÖNTEMLERİ İLE KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ: ANTALYA İLİNE YÖNELİK BİR UYGULAMA

FORECASTING TOURISM DEMAND BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND TIME SERIES METHODS: A COMPARATIVE ANALYSIS IN INBOUND TOURISM DEMAND TO ANTALYA

Journal Name:

  • Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi

Publication Year:

  • 2009
Author NameUniversity of AuthorFaculty of Author
Abstract (2. Language): 
In this study, it is aimed to determine the forecasting method that provides the best performance when compared the forecast accuracy of exponential smoothing, Box-Jenkins as time series techniques and artificial neural networks to estimate the monthly inbound tourism demand to Antalya via the method giving best results. Monthly foreign tourist arrivals to Antalya in the period of January 1992-December 2006 data were utilized to build appropriate model. As a consequence of several attempts it has been observed that 12 lagged ANN model formed by utilizing the unpreprocessed raw data has presented best performance and by the means of this model it has been forecasted the monthly inbound tourism demand to Antalya for year 2009.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language): 
Bu çalışmada; zaman serisi yöntemlerinden Üstel Düzleştirme ve Box-Jenkins yöntemleri ile farklı mimarilere sahip yapay sinir ağı modellerinin tahmin doğruluklarını karşılaştırarak en yüksek doğruluğu sağlayan modelin belirlenmesi ve belirlenen model yardımıyla Antalya iline yönelik aylık dış turizm talebi tahminlerinin yapılması amaçlanmıştır. Çalışmada Ocak 1992- Aralık 2005 döneminde Antalya iline gelen aylık yabancı turist sayısı verilerinden yararlanılmıştır. Yapılan çok sayıda deneme sonucunda orijinal seri değerleri kullanılarak oluşturulan 12 gecikmeli yapay sinir ağı modelinin en yüksek doğruluğu sağladığı görülmüş ve elde edilen model yardımıyla 2009 yılı için Antalya iline yönelik aylık dış turizm talebi tahminleri yapılmıştır.
FULL TEXT (PDF): 
PDF icon arastirmax-turizm-talebinin-yapay-sinir-aglari-ile-tahmini-zaman-serisi-yontemleri-ile-karsilastirmali-analizi-antalya-iline-yonelik-bir-uygulama.pdf
  • 1
99-114
  • Turkish

REFERENCES

References: 

1.
AKGÜ
L Işıl, Zaman Serilerinin Analizi ve ARIMA Modelleri, Der
Yayınları, 2003, İstanbul
2.
BENL
İ Yasemin, "Finansal Başarısızlığın Tahmininde Yapay Sinir Ağı Kullanımı ve İMKB'de Bir Uygulama", Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 2002, Yıl: 4, Sayı: 4, s. 17-30
3.
ELMA
S Çetin, Yapay Sinir Ağları (Kuram, Mimari, Eğitim,
Uygulama), Seçkin Yayıncılık, 2003, Ankara
4.
GÜNGÖ
R İbrahim ve ÇUHADAR Murat, "Antalya İline Yönelik Alman Turist Talebinin Yapay Sinir Ağları Yöntemiyle Tahmini", Gazi Üniversitesi Ticaret ve Turizm Eğitim Fakültesi Dergisi, Yıl: 2005, Sayı: 1, s. 84-99
5. HANKE John E., REITSCH Arthur, Business Forecasting, (Fourth Edition), Allyn and Bacon, 1992, Boston
6.
KADILA
R Cem, SPSS Uygulamalı Zaman Serileri Analizine Giriş,
Bizim Büro Basımevi, 2005, Ankara
7. LEWIS Colin D., Industrial and Business Forecasting Methods,
Butterworths Publishing: London, 1982
8. LIM Christine, "Review of International Tourism Demand Models",
Annals of Tourism Research, Volume: 24, No: 4, 1997, s. 839
9. MAKRIDAKIS Spyros, WHEELWRIGHT Steven C., HYNDMAN,
Rob Forecasting: Methods and Applications, John Wiley and Sons Inc., 1998, New York,
10. ORHUNBİLGE Neyran, Zaman Serileri Analizi Tahmin ve Fiyat
Endeksleri,
Avcıo
l Basım Yayın, 1999, İstanbul
11.
ÖZTEME
L Ercan, Yapay Sinir Ağları, Papatya Yayıncılık, İstanbul,
2003
12. WITT Stephen F. ve WITT Christine, Modeling and Forecasting Demand in Tourism, Academic Pres, 1992, London
13. YILDIZ Birol, "Finansal Başarısızlığın Öngörülmesinde Yapay Sinir Ağı Kullanımı ve Halka Açık Şirketlerde Ampirik Bir Uygulama", İMKB Dergisi, Sayı: 17, 2001, s.51-67

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com