Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2009
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Kazim Özer
Danışman: HAKAN YILDIRIM
Özet:GENEL BİLGİLER İsim ve Soyadı : Kazim Özer Anabilim Dalı : İşletme Programı : Sayısal Yöntemler Tez Danışmanı : Doç. Dr. Hakan Yıldırım Tez Türü ve Tarihi : Yüksek Lisans - Kasım 2009 Anahtar Kelimeler : Zaman Serileri, Tahmin İSTANBUL DENİZ OTOBÜSLERİ’NİN BİR HATTINDA YOLCU TALEP TAHMİNİ Bu çalışmada temel amaç İstanbul Deniz Otobüsleri’nin Bakırköy-Bostancı hattına yönelik en uygun talep tahmin modelinin belirlenmesidir. Bu doğrultuda dokuz ayrı tahmin tekniği denenerek, gerçekleşmiş verilerden sapmaların en az olduğu tekniğin belirlenmesi ve belirlenen teknikle elde edilen tahmin sonucunun dikkate alınması amaçlanmıştır. Çalışmanın birinci bölümünde zaman serilerinin kullanıldığı tahmin tekniklerinden Basit Hareketli Ortalama Yöntemi, Ağırlıklı Hareketli Ortalama Yöntemi, Çift Hareketli Ortalama Yöntemi, Basit Üstel Düzeltme Tekniği, Brown’ın Üstel Düzeltme Tekniği, Üçlü Üstel Düzeltme Tekniği, Yanıt Oranı Uyarlamalı Üstel Düzeltme Tekniği, Holt’un İki Parametreli Üstel Düzeltme Tekniği ve Box-Jenkins (ARIMA) Yöntemi incelenmiştir. İkinci bölümde İstanbul Deniz Otobüsleri Bakırköy-Bostancı hattının 1994-2008 yılları arasındaki 60 dönemlik yolcu sayısı verilerinin trend ve mevsimsellik analizi yapılarak bu teknikler uygulanmıştır. 2009 yılının ilk dönemi için en uygun yolcu sayısı tahmin edilerek sonuçlar tartışılmıştır. GENERAL KNOWLEDGE Name and Surname : Kazim Özer Field : Business Administration Programme : Quantitative Methods Supervisor : Assoc. Prof. Dr. Hakan Yıldırım Degree Awarded and Date : Master - November 2009 Keywords : Time Series, Forecasting ABSTRACT PASSENGER DEMAND FORECAST FOR ONE LINE OF ISTANBUL SEA BUSES The main aim of the study was to determine the most appropriate demand forecast model for Bakırköy-Bostancı line of Istanbul Sea Buses. In this context, by testing nine different forecast techniques, it was aimed to determine the technique with the minimum deviation from actual data and to consider the forecast result that was obtained by using the determined technique. In the first part of this study, we used the following forecasting techniques that use time series: Single Moving Average Method, Weighted Moving Average Method, Double Moving Average Method, Single Exponential Smoothing Technique, Brown’s Exponential Smoothing Technique, Triple Exponential Smoothing Technique, Adaptive Response Rate Exponential Smoothing Technique, Holt’s Two Parameter Exponential Smoothing Technique and Box-Jenkins (ARIMA) Method. In the second part, these techniques were applied by analyzing the trend and seasonal data on number of passengers for Bakırköy-Bostancı line of Istanbul Sea Buses including 60 quarters (three-month periods) between the years of 1994-2008. Results were discussed by forecasting most appropriate number of passengers for the first quarter of 2009.