Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11499/38408
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorGüler, Özgür-
dc.date.accessioned2021-03-05T13:58:51Z-
dc.date.available2021-03-05T13:58:51Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11499/38408-
dc.description.abstractTurizm sektörü ülkeler üzerinde geniş ekonomik etkileri olan en büyük sektörlerden biridir. Küresel etkiler ve gelişen teknolojik düzenle beraber daha da yaygınlaşan seyahat ve turizm sektörü büyüme ivmesini her geçen gün arttırmaktadır. Turizmde yabancı ziyaretçi sayısı bakımından üst sıralarda yer alan Türkiye turizm gelirinde ise dünya ortalamasının çok altında kalmaktadır. Bu durum göstermektedir ki çalışmalarda turizm etkinliğinin ölçülmesinde genellikle kullanılan ziyaretçi sayısının aksine turizm gelirleri üzerinde durulmalıdır. Bu çalışmada 2003-2019 dönemlerinde çeyrek yıllık verilerle ekonomi, turizm kapasitesi, özgürlük, güvenlik ve gelişmişlik düzeyi konularında belirlenen 20 adet faktörün turizm gelirine olan etkileri Türkiye için araştırılmıştır. Araştırmada birim kök ve eşbütünleşme analizleriyle desteklenmiş çoklu doğrusal regresyon modeli, esnek geri yayılım algoritmasına sahip çok katmanlı yapay sinir ağları modeli ve gradyan artırmalı regresyon ağaçları modeli karşılaştırılmıştır. Çalışmada turizm gelirini etkileyen değişkenler küresel terör endeksi ve dış hatlar uçuş trafiği olarak belirlenmiştir. Çalışmanın sonucunda klasik istatistiki yöntemlerle belirlenen bağımlı değişkenlerle en iyi performansa sahip model yapay sinir ağları olarak bulunmuştur.en_US
dc.description.abstractThe tourism is one of the most important sector that affects economies of countries widely. Travel and tourism sectors, which has become more widespread with globalization and developing technology is growing day by day. Turkey is located high rankings in terms of tourist arrivals in the world, but it has lower tourism revenues compared to the world. This shows that tourism revenues should be focused on instead of the tourist arrivals, which is generally used in measuring tourism efficiency in studies. In this study, twenty factors related to economy, tourism capacity, development, freedom and security were investigated in terms of their impact on tourism revenues with quaterly data from 2003 to 2019 in Turkey. Multiple linear regression model supported by unit root tests and cointegration analysis, multilayer artificial neural network supported by resilient propagation algorithm and gradient boosted regression trees models were compared in the research. It was seen that the variables that significantly affect tourism revenues are the global terrorism index and international flight traffic. As a result of the study, neural networks with dependent variables determined by classical statistical methods gave the best performance.en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherPamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectTurizmi etkileyen faktörleren_US
dc.subjectDoğrusal regresyonen_US
dc.subjectYapay sinir ağlarıen_US
dc.subjectGradyan arttırılmış ağaçlaren_US
dc.subjectFactors affecting tourismen_US
dc.subjectMachine learningen_US
dc.subjectLinear regressionen_US
dc.subjectArtificial neural networksen_US
dc.subjectGradient boosted treesen_US
dc.titleMakine öğrenmesi yöntemleriyle Türkiye’de turizm gelirine etki eden parametrelerin belirlenmesi ve değerlendirilmesien_US
dc.title.alternativeDetermination and evaluation of parameters affecting tourism revenues in Turkey by machine learning methodsen_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.identifier.yoktezid665512en_US
dc.ownerPamukkale University-
item.languageiso639-1tr-
item.openairetypeMaster Thesis-
item.grantfulltextopen-
item.cerifentitytypePublications-
item.fulltextWith Fulltext-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
Appears in Collections:Tez Koleksiyonu
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
10385879.pdf1.49 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

240
checked on May 27, 2024

Download(s)

354
checked on May 27, 2024

Google ScholarTM

Check





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