Modelling of Export Amount Estimates with R and Comparison of Model Performances

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorCan, Şengül
dc.contributor.authorGerşil, Mustafa
dc.date.accessioned2026-01-24T11:55:33Z
dc.date.available2026-01-24T11:55:33Z
dc.date.issued2025
dc.departmentAlanya Alaaddin Keykubat Üniversitesi
dc.description.abstractFuture forecasting is very important for business decision-making and strategy determination processes. Data forecasting is a complex process as it lacks precision. Therefore, estimating the closest value to the truth is critical for strategic decision making. Determining the variables that affect the decision-making process and measuring the effect of the determined variables in the closest value to the truth is performed through a successful forecasting process. The model preferred in the successful forecasting process is quite decisive. In this study, export data, which is an important data for strategic decision making, was estimated. First of all, the factors affecting exports was identified. A data warehouse was created for the forecasting process. Forecasting models were created with artificial neural network, regression and time series analysis techniques in R program. The performances of the models using statistical error terms were compared. It was detected that the artificial neural network was the most successful technique.
dc.description.abstractİşletmelerin karar alma ve strateji belirleme süreçleri için gelecek tahminleri oldukça önemlidir. Veri tahmini kesinlik içermediği için karmaşık bir süreçtir. Bu nedenle doğruya en yakın değeri tahmin etmek stratejik karar almak için kritik öneme sahiptir. Karar alma sürecine etki eden değişkenlerin belirlenmesi, belirlenen değişkenlerin etkisinin gerçeğe en yakın değerde ölçülmesi başarılı bir tahmin süreciyle gerçekleşmektedir. Başarılı tahmin sürecinde tercih edilen model oldukça belirleyicidir. Bu çalışma ile, stratejik karar almak için önemli bir veri olan ihracat verisi tahmin edilmiştir. Öncelikle ihracatı etkileyen faktörler belirlenmiştir. Tahmin işlemi için veri ambarı oluşturulmuştur. R programında yapay sinir ağı, regresyon ve zaman serisi analizi teknikleriyle tahmin modelleri oluşturulmuştur. İstatistiksel hata terimleri kullanılarak oluşturulan modellerin performansları karşılaştırılmıştır. En başarılı performansı gösteren tekniğin yapay sinir ağı olduğu görülmüştür.
dc.identifier.doi10.29023/alanyaakademik.1507145
dc.identifier.endpage145
dc.identifier.issn2651-4192
dc.identifier.issue1
dc.identifier.startpage131
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.29023/alanyaakademik.1507145
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12868/3049
dc.identifier.volume9
dc.language.isotr
dc.publisherAlanya Alaaddin Keykubat Üniversitesi
dc.relation.ispartofAlanya Academic Review
dc.relation.ispartofAlanya Akademik Bakış
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_DergiPark_20260121
dc.subjectEconometric and Statistical Methods
dc.subjectEkonometrik ve İstatistiksel Yöntemler
dc.subjectEconomic Models and Forecasting
dc.subjectEkonomik Modeller ve Öngörü
dc.titleModelling of Export Amount Estimates with R and Comparison of Model Performances
dc.title.alternativeİhracat Tutarı Tahminlerinin R ile Modellenmesi ve Model Performanslarının Karşılaştırılması
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

Alanya Akademik Bakış Koleksiyonu