UYGUN NORMALİZASYON TEKNİĞİ VE YAPAY SİNİR AĞLARI ANALİZİ ile OTOMOBİL SATIŞ TAHMİNLEMESİ

Authors : Gökçe HAN, Eyüp Fırat SÖNMEZ, Selen AVCI, Zerrin ALADAĞ

Pages : 19-45

Doi:10.33416/baybem.1001149

View : 20 | Download : 14

Publication Date : 2022-01-21

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada, yapay zekâ temelli tahmin yöntemlerinden Yapay Sinir Ağları (YSA) ve bir üstel düzeltim yöntemi olan Holt Winters’ ile Türkiye’de sıfır otomobil satış adetlerinin tahminlemesi gerçekleştirilmiştir. Çalışmada, bağımlı değişken “otomobil satış adetleri” iken; bağımsız değişkenler “döviz kuru, tüketici güven endeksi, gayrisafi yurt içi hasıla (GSYHİ) ve reel kesim güven endeksi” olarak seçilmiştir. Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK), Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası ve Otomobil Distribütörleri Derneği’nden alınan 2015 – 2020 yılları arasındaki aylık veriler üzerinde çeşitli normalizasyon yöntemleri denenmiş, çoklu regresyon analizi yapılmış ve değişkenlik katsayısı hesaplanmıştır. Minimum hata performansı gösteren istatiksel normalizasyon yöntemi (Z-Skor) seçilerek geçmiş verilerden hareketle ağ mimarisi ve çeşitli parametreler belirlenmiş ve YSA’nın ileri beslemeli geri yayılım algoritması kullanılarak 2019 ve 2020 yıllarında gerçekleşen sıfır otomobil satış adetleri tahmin edilmiştir. Ardından, YSA’nın performansı çeşitli performans göstergelerine göre Holt Winters’ yöntemi ile karşılaştırılarak yorumlanmıştır. YSA’nın Holt Winters’ yöntemine kıyasla daha iyi sonuç verdiği tespit edilmiş ve tahminlerdeki sapmaların sebepleri yorumlanmıştır.
Keywords : Yapay Sinir Ağı YSA, Holt Winters, talep tahmini, normalizasyon, otomotiv