Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11499/1715
Title: X-12 ARIMA metoduyla sosyo-ekonomik verilerin analizi
Other Titles: X-12 ARIMA method for analysis of socio-economic data
Authors: Yeşilyayla, Hamid
Advisors: Kadir Kavaklıoğlu
Keywords: Zaman Serileri
X-12 ARIMA
Analiz
Tahminleme
Elektrik
Ekonomik Tahminler
Time Series
Analysis
Estimation
Electricity
Economic Estimates
Publisher: Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Abstract: Günümüzde var olan tüm şirketler ve kurumlar, meydana gelecek ekonomik ve siyasi krizlerin, küreselleşmenin, teknolojideki değişimin etkisi altındadır. Bu süreçten başarıyla çıkıp, gelecekte yaşanacak gelişmelere ayak uydurabilmeleri için başarılı bir planlama, strateji ve tahminleme yapılarak rekabet ortamında avantaj sağlanmalıdır. Bu tezde farklı tipte zaman serisi verileri için X-12 ARIMA metodu kullanılarak tahminleme uygulanmış ve gerçeğe yakın tahmin değerlerine ulaşılmıştır. Bu çalışmada, Türkiye'deki Elektrik, İthalat, İhracat, GSYİH, GSMH gibi sosyo-ekonomik zamansal veriler üzerinde X-12 ARIMA metodunu kullanarak tahminleme yapılmıştır. Aylık, dönemlik ve yıllık veriler öncelikle X-12 ARIMA metoduna uygun olarak düzenlenmiş ve daha sonra serinin trend, mevsimsel etkiler ve düzensiz bileşen verileri bulunmuş ve en son da gelecekteki verilerin tahminlenmesi ve analizi yapılmıştır.
At present, all companies and institutions are under pressure due to possible economic and political crises in the future, globalization and technological change. To successfully come out of this process in the future and to keep pace with future developments; successful planning, strategy and competitive advantage estimation should be done. In this thesis, X-12 ARIMA method is applied to different types of socio-economic data. In this study, Electricity, Import and Export, such as socio-economic analysis using the temporal data were made on the X-12 ARIMA method. Annual, quarterly and monthly data were prepared in accordance with the first X-12 ARIMA method, and then found the series trend, seasonal and irregular effects finally estimated future data and analysis on results
URI: https://hdl.handle.net/11499/1715
Appears in Collections:Tez Koleksiyonu

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Hamid Yeşilyayla.pdf946.84 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record



CORE Recommender

Page view(s)

92
checked on Mar 27, 2024

Download(s)

72
checked on Mar 27, 2024

Google ScholarTM

Check





Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.