Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 5
 Görüntüleme 102
 İndirme 17
Maliyet Fonksiyonun Belirlenmesinde Yapay Sinir Ağı Modellerinin Kullanımı
2019
Dergi:  
Muhasebe ve Finansman Dergisi
Yazar:  
Özet:

Maliyet ve iş hacmi arasındaki ilişkilerin ortaya konmasında muhasebede kullanılan yöntemlere yardımcı olarak mühendislik ve istatistiki tekniklerden faydanılmaktadır. Giderlerin sınıflandırılarak toplam maliyet fonksiyonun belirlenmesinde kullanılan her bir yöntem diğer yöntemin eksikliğini gidererek daha üstün bir yöntem haline getirmektedir. Bu yöntemler genel olarak matematik ve istatistiki teknikler ismi altında toplanmaktadır. Yapay sinir ağı modellerinin üstün ve eksik yönleri ortaya konarak özellikle matematik ve istatistiki diğer tekniklerin yetersiz kaldığı koşullarda maliyet fonksiyonun belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılabileceği öngörülmektedir. Bu çalışma da m2 başına bir evin toplam maliyet fonksiyonun belirlenmesinde literatürde kullanılan grafik tekniği, en düşük en yüksek hacimler tekniği, çifte ortalama tekniği ve en küçük kareler tekniğine alternatif olarak yapay sinir ağı modelleri ile maliyet fonksiyonu tahmin edilmeye çalışılmış ve elde edilen sonuçlar diğer yöntemlerle mukayese edilmiştir. Sonuçta bir evin m2 başına birim maliyetine etki eden faktör ile kurulan maliyet fonksiyonunda özellikle en küçük kareler tekniği ve yapay sinir ağı modellerinin yaklaşık benzer sonuçlar elde ettikleri tespit edilmiştir.  

Anahtar Kelimeler:

Use of artificial nervous network models in determining the cost function
2019
Yazar:  
Özet:

The methods used in the accounting in the identification of the relationships between cost and work volume are used by engineering and statistical techniques. Each method used in the determination of the total cost function by classifying expenses makes it a superior method by removing the lack of the other method. These methods are generally gathered under the name of mathematical and statistical techniques. The advantages and shortcomings of artificial nerve networks are revealed, in the conditions where mathematics and other statistical techniques are not sufficient, and the cost function determination of artificial nerve networks is expected to be used. This study was also attempted to estimate the cost function with the calculation of the total cost function of a house per m2 in the literature of the graphic technique used,low-high-volume technique, double-mediate technique of the carrier technique as an alternative to the artificial nerve network models and the results obtained were compared with other methods. Finally, the cost function established by the factor influencing the unit cost per m2 of a house has been found to have similar results for small-quarters technology and artificial nerve network models.

Anahtar Kelimeler:

0
2019
Yazar:  
Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler




Muhasebe ve Finansman Dergisi

Alan :   Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 1.227
Atıf : 10.053
2023 Impact/Etki : 0.72
Muhasebe ve Finansman Dergisi