Demand Forecasting For Furniture Industry With Multi-Variable Time Series Models

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorGüngör, Burak
dc.contributor.authorTokgöz, Emine
dc.contributor.authorSevinç, Ali
dc.contributor.authorKamber, Eren
dc.contributor.authorGümüş, Mehmet
dc.date.accessioned2026-01-24T11:56:50Z
dc.date.available2026-01-24T11:56:50Z
dc.date.issued2025
dc.departmentAlanya Alaaddin Keykubat Üniversitesi
dc.description.abstractDemand forecasting is important for businesses in order to be prepared for any adverse situations that may arise in the future. Time series models are a useful and reliable tool for demand forecasting. These models enable businesses to improve planning and decision-making by providing more accurate and reliable demand forecasts. This study aims to forecast the monthly door sales quantities of a business in the furniture industry using various multi-variable Time Series methods. The variable set includes dollar exchange rate, inflation, and interest rates. Models considered and compared are ARIMA-SARIMAX, Multiple Linear Regression and Holt-Winters. Analysis are conducted using real-life sales data obtained for years 2005 to 2019. Required data on the dollar exchange rate, inflation, and interest rates are obtained from the Central Bank of Türkiye. By incorporating these variables, the study aims to enhance the accuracy and reliability of the predictions, providing valuable insights for the industry. Results show that ARIMA-SARIMAX produce more accurate forecasts compared to (Holt-Winters and Multiple Linear Regression. It is observed that the time series model that takes into account the seasonality and trend factors provide better forecast results in the furniture industry. The findings highlight the importance of advanced forecasting methods in maintaining competitive advantage. This approach not only supports strategic planning but also helps in optimizing inventory levels.
dc.description.abstractİşletmelerin gelecekte oluşacak herhangi bir olumsuz duruma hazırlıklı olmaları için talep tahmini çalışmalarına önem vermeleri gerekir. Zaman serileri modeli, mobilya sektöründe talep tahmini için kullanışlı ve güvenilir bir araçtır. Zaman serileri modeli, işletmelere daha doğru ve güvenilir talep tahminleri sağlayarak, daha iyi planlama ve karar verme imkanı sunmaktadır. Bu çalışmada Zaman Serileri ile talep tahmin yöntemi kullanılarak işletmenin aylık kapı satış miktarlarının tahmini yapılması amaçlanmaktadır. Zaman serileri modelinin (ARIMA, SARIMAX), diğer talep tahmin yöntemlerine (Holt-Winters, Çoklu Doğrusal Regresyon) kıyasla daha doğru tahminler ürettiği görülmüştür. Özellikle, mevsimsellik ve trend gibi faktörleri de dikkate alan zaman serileri modeli, mobilya sektöründeki talepleri daha iyi modellemeyi başarmıştır. Bu bağlamda, Alanya’da bir fabrikanın 2005-2019 yılları arasındaki kapı satış miktarı verileri tahminleme yapmak için kullanılmıştır. Dolar kuru, enflasyon ve faiz oranı verileri Merkez Bankası’ndan alınmıştır.
dc.identifier.doi10.46740/alku.1542106
dc.identifier.endpage128
dc.identifier.issn2667-7814
dc.identifier.issue2
dc.identifier.startpage111
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.46740/alku.1542106
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12868/3347
dc.identifier.volume7
dc.language.isoen
dc.publisherAlanya Alaaddin Keykubat Üniversitesi
dc.relation.ispartofALKÜ Fen Bilimleri Dergisi
dc.relation.ispartofALKÜ Fen Bilimleri Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_DergiPark_20260121
dc.subjectIndustrial Engineering
dc.subjectEndüstri Mühendisliği
dc.titleDemand Forecasting For Furniture Industry With Multi-Variable Time Series Models
dc.title.alternativeÇok Değişkenli Zaman Serisi Modelleriyle Mobilya Endüstrisi İçin Talep Tahmini
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

ALKÜ Fen Bilimleri Dergisi Koleksiyonu