TIME SERIES ANALYSIS wITH USTNG BOX JENKINS MODELS AND ARTIIICIAL NEURAL NETWORK FOR IORECASTING NUMBER OF FOREIGN VISITORS
Journal Name:
- Yönetim-İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü Dergisi
Key Words:
Keywords (Original Language):
| Author Name | University of Author | Faculty of Author |
|---|---|---|
Abstract (2. Language):
Forecasting plays a major role in tourism planning and it is an essential 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 Swartchz 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.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language):
Tahminleme turizmde düzenlemelerin yapılmasında büyük öneme sahiptir ve turizm politikalannın oluşturulmasında önemli analitik bir araçtır. Bu çalışmada Türkiye'ye 1986-2007 yılları arasında gelen yabancı turist sayıları kullanılarak 2008-2010 yıllarına ait tahminleme yapılması amaçlanmaktadır.
Bu çalışmada uzun dönemli yabancı 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 ağları kullanılarak elde edilen sonuçlarla karşılaştırılması amaçlanmıştır. Uygun yöntemin bulunması için Zaman Serilerinin istatistiksel ve teorik alt yapısından yararlanılmış, hata analizleri ve klasik zaman serileri testleri kullanılmıştır. Box-Jenkins modellerinden en iyisinin seçiminde Akaike ve Swartchz kriterleri dikkate alınmıştır. Üstel düzgünleştirme ve Box-Jenkins Modelleri zaman serileri tahminlerinde sıklıkla kullanılan iki yöntemdir. Sinir Ağları ise bilgisayar biliminden destek alan yapay zeka tekniğidir.
FULL TEXT (PDF):
- 20
62-83