|
|
|
Yazar
|
:
İlhan ATİK
|
|
|
Türü |
:
|
|
Baskı Yılı |
:
2015
|
|
Sayı |
:
7
|
|
Sayfa |
:
10-25
|
|
DOI Number: |
:
|
| Cite : |
İlhan ATİK , (2015). GÜNÜMÜZDE VE GELECEKTE HAVA YOLU ULAŞIM PAZARI: TÜRKİYE’DE SEÇİLMİŞ ŞEHİRLERİN ZAMAN SERİSİ TAHMİNLEME MODELİYLE KARŞILAŞTIRILMASI. Route Education and Social Science Journal , 7, p. 10-25. Doi: 10.17121/ressjournal.344.
|
|
7007 6220
|
Özet
Havacılık sektörü uluslar arası ticaretin ve seyahat imkanlarının artışından yararlanarak son dönemde önemli ölçüde gelişim kaydetmiştir. Ülkemiz havacılık sektörünün geleceğine ilişkin doğru tahminlerde bulunmak hem ülkemizin rekabet gücünün artmasına hem de bu alanda yapılması planlanan yatırımlara önemli katkı sağlayacaktır. Havayolu ulaşımına ilişkin tahminlemede kullanılan deneysel modeler yargılayıcı, nedensel ve zaman serileri olarak sınıflandırılmaktadır. Zaman serileri geçmiş deneyimleri dikkate alarak değişkenler arasındaki ilişki kapsamında modelleme yapılmasına imkan sağlamaktadır. Bu nedenle çalışmada zaman serilerinden istifade edilerek modelleme yapılmıştır. Çalışmada; Türkiye ve seçilmiş şehirlerin 2007-2014 dönemi ulusal ve uluslar arası uçuş istatistikleri zaman serisi kapsamında modellenerek geleceğe ilişkin tahmin yapılmıştır. Çalışmada uçak ve yolcu istatistikleri trend, mevsimsellik ve düzensizlik şeklinde üç alt fonksiyona ayrılarak bunların birleşiminden oluşan ikinci derece polinom fonksiyonu ile modelleme yapılarak tahmin yapılmıştır.
Anahtar Kelimeler
Türkiye hava ulaşım sektörü, zaman serileri, tahminleme
Abstract
The air transport industry has experienced significant growth over the past few decades due to the rapid growth of international trade and increases in travel opportunities. Accurate forecasts of the air transportation, which has the right quality to improve competitiveness of Turkiye, is crucial regarding the precautions that will be taken in the future. It is also an essential input for an investment planning.
Air transportation provides some social and economic advantages that other transport modes could. In the field of air transportation forecasting, there are a number of empirical models, which can be classified as judgemental, causal and time series. Time series forecasting is an important area of forecasting in which past observations of the same variable are collected and analyzed to develop a model describing the underlying relationship. The model is then used to extrapolate the time series into the future.
The present study, which is based on Turkiye’s domestic and international aviation statistics of 2007-2014, argues that “time series” models are more compatible while estimating the air passenger and plane parameters for Turkiye and selected cities. In this study, time series including aircraft and passenger can be decomposed of three sub functions such as trend component, seasonal component, and irregularity component. So, a functional for air transportation time series can be defined as the sum of a trend (f_t), a seasonal (f_s), and an irregularity (f_ir) functions and second-degree polynomial function is going to be tried for the correct form for forecasting.
Keywords
Turkish air transport market, time series, forecasting.
