Görüntüleme
8
Kamyonet, pikap, panelvan, minibüs gibi hafif ticari araçlar, özellikle ticaret ve hizmet sektörlerinde büyük miktarlarda kullanılan bir araç sınıfıdır. Bu sınıftaki araçlara yönelik talepteki değişimler, ülkelerin ekonomik canlılığının da bir göstergesi olarak algılanmaktadır. Bu çalışmada, makroekonomik bir gösterge olarak kabul edilen hafif ticari araç satış ve ithalatının tahmin edilmesinin, genel ekonomik göstergelerin değerlendirilmesine katkı sağlayacağı ve bu pazarda faaliyet gösteren otomotiv firmaları için mikro bakış açısıyla etkin kurumsal kaynak planlaması ve kaynakların verimli kullanılması açısından faydalı olacağı düşünülmektedir. Bu çalışmada tasarlanan satış tahmin modeli, literatürdeki önceki çalışmaların analiz edilmesi ve hafif ticari araç satışlarını etkileyebileceği düşünülen makroekonomik değişkenlerin modele dahil edilmesi ile oluşturulmuştur. Bu çalışmada tasarlanan satış tahmin modeli, literatürdeki önceki çalışmalar analiz edilerek ve hafif ticari araç satışlarını etkileyebileceği düşünülen makroekonomik değişkenler modele dahil edilerek oluşturulmuştur. Modelin tahmin başarısını ölçmek için yapay sinir ağı (YSA), çoklu doğrusal regresyon (MLR) ve karar ağacı regresyonu (DTR) olmak üzere üç makine öğrenmesi yöntemi kullanıldı. Çalışma sonucunda R2 değeri YSA için %94,6, ÇDR için %64,1 ve DTR için %82,2 olarak bulunmuştur. Elde edilen sonuçlara göre, Türkiye'deki hafif ticari araç satışlarının tahmini için tasarlanan modelin YSA yöntemi ile oldukça başarılı tahminler gerçekleştirdiği sonucuna varılmıştır.
Light commercial vehicles such as vans, pick-up trucks, panel vans, and minibuses are a class of vehicles used in large quantities, especially in the trade and service sectors. Changes in demand for this class of vehicles are also perceived as an indicator of the economic vitality of countries. In this study, it is thought that forecasting the sales and imports of light commercial vehicles, which is accepted as a macroeconomic indicator, will contribute to the evaluation of general economic indicators and will be useful for automotive companies operating in this market in terms of effective corporate resource planning and efficient use of resources from a micro perspective. The sales forecasting model designed in this study was created by analysing previous studies in the literature and including macroeconomic variables that are thought to affect light commercial vehicle sales in the model. The sales forecasting model designed in this study is constructed by analysing previous studies in the literature and including macroeconomic variables that are thought to affect light commercial vehicle sales in the model. Three machine learning methods, namely artificial neural network (ANN), multiple linear regression (MLR) and decision tree regression (DTR), were used to measure the forecasting success of the model. As a result of the study, the R2 value was found to be 94.6% for ANN, 64.1% for LVDR, and 82.2% for DTR. According to the results obtained, it is concluded that the model designed for the prediction of light commercial vehicle sales in Turkey performs very successful predictions with ANN method
Alan : Mühendislik
Dergi Türü : Ulusal
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
