You are here

Home » Content

ZAMAN SERİSİ MODELLERİNİN ELEKTRONİK TABLOLAR YARDIMI İLE OLUŞTURULMASI

Journal Name:

  • İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi

Publication Year:

  • 2001

Keywords (Original Language):

Author NameUniversity of AuthorFaculty of Author
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language): 
Doğrusal regresyon analizi, çeşitli zaman serisi (ZS) modellerinin parametrelerini tahmin etmek için sıkça kullanılan bir tekniktir.Bazı durumlarda, zaman serisi verilerine geleneksel regresyon temelli tekniklerin uygulanması ile tahmini parametrelerin optimum değeri bulunamamaktadır.Günümüzde elektronik tablolar içinde yer alan ve "solver" (çözücü) olarak bilinen doğrusal ve doğrusal olmayan optimizasyon aracı, hem bu tür parametre tahmin sorunlarını bir ölçüde azaltmakta, hem de birçok ZS probleminin modelleme işlemini kolaylaştırmaktadır. Bu makalede, "solver" ın regresyon temelli ZS tekniğinden daha iyi sonuç verdiğini gösteren iki ZS problemi ele alınmıştır.Aynca makale, eğitimcileri bu çalışmada ele alınmış olan ve diğer geleneksel ZS tekniklerini Solver'ın yetenekleri ışığında yeniden değerlendirmeye teşvik etmektedir.
FULL TEXT (PDF): 
PDF icon arastirmax-zaman-serisi-modellerinin-elektronik-tablolar-yardimi-ile-olusturulmasi.pdf
  • 2
65-77
  • Turkish

REFERENCES

References: 

[ I ] Anderson DR, Sweeney DJ, Williams TA. An introduction to
management science :quantitative approaches to decision making, 6th ed.
New York: West.J991.
[2] Chan YE, Storey VC. The use of spreadsheets in organisations:
determinants and consequences. Information & Management 1996;31:119¬
34.
[3] Conford T, Doukidis DI. An investigation of the use of computers vvithin
operational research. European Journal of Information Systems 1991 ;1:131¬
40.
[4] Forgione GA. Corporate management science activities.Interfaces
1983;13:20-3
[5] Hesse R. Too quick and too dirtydeast squares for exponential
curves.Decision Line 1983;14:12-5
[6] Ledbetter W, Cox J. Are OR tecniques being used? Industrial
Engineering 1977;9:14-21.
[7] Leon L, Przasnyski Z,Seal KC. Spreadsheets and OR/MS models: an
end-userperspective. Interfaces 1996;26:92-104.
[8] Miller DM. Reducing transformation bias in curve fitting. The American
Statistician 1984;38:24-126.
[9] Myers R. Ciassical and modern regression with applications, 2nd ed.
Boston, MA:PWS-Kent, 1990.
[10] Neter I , Wasserman W, Whitmore GA. Applied statistics, 2nd ed.
Boston, MA: Allyn & Bacon, 1982.
[ I I ] Plane DR. Management science:a spreadsheet approach for
Windows.Danvers, MA: Boyd & Fraser, 1996.
[12] Ragsdale CT. Spreadsheet modeling and decision analysis: a practical
introduction to management science, 2nd ed. Cincinnati, OH: Southwestern
College, 1998.
[13] Winston WL, Albright SC. Practical managemet science. Belmont, CA:
Duxbury Press,1997.

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