TURZM FAKLTES TURZM REHBERL TRH 109 GENEL EKONOM
TURİZM FAKÜLTESİ TURİZM REHBERLİĞİ TRH 109 GENEL EKONOMİ Öğr. Gör. Yaşar GÜLTEKİN
Turizm Ekonomisi Talep Tahmin Yöntemleri Öğr. Gör. Yaşar GÜLTEKİN
Talep Tahmini Talep tahmini, tüketicilerin gelecekte ne miktar mal ve hizmet talep edeceklerinin kestirilmesi işlevidir. Bu tahmin işletmenin üretim seviyesi nin saptanmasında temel oluşturur. Hangi ürünün üretileceği, tüketicilerin bu üründen ne miktar talep edecekleri ve bu talebin çoğunlukla hangi tarihlerde gerçekleşme olasılığının bulunduğu talep tahminleri ile yorumlanır.
Talep Tahmini 1. Bilgi toplanması 2. Talep tahmin periyodunun tespiti 3. Tahmin yönteminin seçimi ve hata hesabının yapılması 4. Tahmin sonuçlarının geçerliliğinin araştırılması
Bilgi Toplama Araştırmanın değerini veya geçerliğini etkileyen son derece önemli bir aşamadır. Gerçekten işe yarayacak bilgilerin toplanması işletmenin kayıt sisteminin iyilik derecesine bağlıdır. Bununla birlikte ikincil kaynaklardan alınacak bilgilerin içeriğinin de doğru belirlenmesi gerekmektedir.
Tahmin Periyodu Talep araştırması sonuçlarının kullanılış amacı ile periyodun uzunluğu arasında yakın bir ilişki vardır. Kullanılacak bilgiler/istatistikler ve tahmin periyodu ile uyumlu olmalıdır. Zira günlük değerlerdeki oynamalar aylık periyotlarda tamamen kaybolur.
Tahmin Yöntemi ve Hata Hesabı Toplanan bilgilerin belirsizlik, duyarlık, değişim biçimi gibi nitelikleri ile uygulama amaçları kullanılacak yöntemin seçiminde göz önüne alınması gereken faktörlerdir.
Tahmin Sonuçlarının Geçerliliği Çeşitli bilgilere dayanılarak yapılan tahminlerle gerçek değerler arasındaki farkların sistematik biçimde tespiti ve nedenlerinin araştırılmasından ibarettir.
Talep Tahmini Nasıl Olmalı Zamanı dikkate almalı. Gereken değişiklikler için yeterli zaman verilmelidir. İsabet derecesi belirtilmelidir. Güvenilir olmalı. Anlamlı birimler şeklinde ifade edilmeli. Yazılı olmalı. Anlamada ve kullanımda kolaylık sağlamalı.
Talep Tahmin İlkeleri Tahminlerde mükemmelliğe ulaşmak genellikle olanaksızdır, genellikle gerçekleşen sonuçlar tahmini değerlerden farklılık göstermektedir. Bunun nedenlerinden biri, tahmin edilecek değişkeni etkileyen tüm faktörlerin göz önüne alınmaması, ikincisi ise öngörülmeyen tesadüfi olayın mevcudiyetidir (Üreten, 1999: 123).
Talep Tahmin İlkeleri Tahminlerin belirli ölçüde hata taşıyacağı unutulmamalıdır. Bu nedenle tahmin çalışmalarında tek bir tahmin değerinin belirlemenin yanı sıra bir aralığın yani yapılan tahmin değeri için alt ve üst sınırların belirlenmesi gerekmektedir (Sevgen, 2015: 40).
Talep Tahmin İlkeleri Talep tahminleri miktar ve çeşit olarak büyük olan gruplar için yapılırsa daha duyarlıdır (Ünüvar, 1995: 65). Tahminlerin kapsadığı zaman aralığı kısaldıkça (kısa vadeye gidildikçe) duyarlılık artmaktadır (Kobu, 1999: 81).
Talep Tahmin İlkeleri Her talep tahmini araştırmasının sonuçları uygulamaya geçilmeden kullanılan talep tahmin yöntemlerinin doğruluğu test edilmelidir (Ünüvar, 1995: 65).
Talep Tahmin İlkeleri Tahmin yaparken geleceğe ait ve haberdar olunan bilgiler hesaba katılmalıdır. Reklam programlarının beklenen etkileri ya da bir satış kampanyası, talepte hızlı bir artış sonrası hızlı bir düşüşe, daha sonra da normal bir düzeye ulaşılmasıyla sonuçlanabilmektedir. Bir işletmenin gelecekte yapmayı düşündüğü promosyon dağıtımlarının, sonrasında talebin artacağı bilinmelidir. Promosyon kampanyasının bitmesinden sonra ürün talebindeki azalmalar dikkate alınmalıdır.
Talep Tahmin İlkeleri Her talep tahmin araştırmasında sapmaları belirleyecek hata hesaplamaları yer almalıdır (Kobu, 1999: 81). Bir grup ürün için yapılan tahminler, tek ürünler için yapılan tahminlere kıyasla daha doğru sonuç vermektedir (Üreten, 1999: 123).
Talep Tahmin Yöntemleri Kalitatif Yöntemler Kantitatif Yöntemler
Kalitatif Yöntemler Kalitatif yöntemlerde, geçmişe ilişkin yeterli veri bulunmaması durumunda, kişisel yargı, deneyim ve uzmanlığına dayalı olarak tahmin oluşturulmaktadır. Kalitatif yöntemler konu ile ilgili uzman kişilerin bu alandaki gelişmelerin ne yönde olacağı hakkındaki düşünceleridir (Kılıç, 2015: 2).
Kalitatif Yöntemler Kalitatif tahmin teknikleri “sübjektif” veya “ölçüt karar tabanlı” teknikler olarak da ifade edilir. Tahmin ve genelleme yapmak için öncelikle insan kapasitesi kullanılır. Verilere dayanarak yapılan bilimsel yöntemler yerine hissî, kişisel olarak yapılan tahminlerdir. Tahmin etme yöntemi bilimsel verilere dayanmaması performansı düşüktür. nedeniyle tahmin
Kalitatif Yöntemler Kısa sürede hazırlanabilir. Sayısal beceri gerektirmez. Her ortamda uygulanabilir. Bilgisayar desteğine gerek duymaz. Geçmişe dayalı veriler kullanabilir.
Delphi Yöntemi Mevcut verilerin bir istatiksel analizi gerçekleştiremeyecek kadar az olduğu ve geçmişteki talep verilerinin gelecekteki talebi yansıtmaktan uzak kaldığı durumlarda doğru bir talep tahmini için tüketicilerle bir ürüne ilişkin beklentiler arasında çok iyi bir ilişki kurabilecek uzmanların düşüncelerine başvurulması ve alternatif görüşlerde fikir birliğinin oluşturulmasını sağlamaya çalışan bir yöntemdir (Meydan, 2007: 23).
Satış Gücü Grupları Tahmin Yöntemi Satış elemanlarının kendi bölgelerine ait olan satışlarının ne olabileceğini tahminlemelerine dayalı bir yöntemdir. Satış elemanlarının eğilimleri göz geçmiş önüne öngörülerinde alınır. Daha sonra görülen satış elemanlarından toplanan tahminler bir araya getirilmesi ile tahmin elde edilir (Özsoy, 2006: 23)
Satış Gücü Grupları Tahmin Yöntemi Satış gücü grupları yönteminin avantajı, kullanılması ve anlaşılmasının basit olması, özel ve aksiyona yakın bilgiler kullanılması, kişilere hedef ve sorumluluk vermenin kolay olmasıdır. En önemli dezavantajı ise; satış temsilcilerinin iyimser veya kötümser olmalarına bağlı olarak tahminlerde farklılık görülmesidir (Akgül, 2010: 57).
Yönetici Görüşleri Tahmin Yöntemi Yönetici görüşleri tahmin yöntemi mali işler, satın alma, üretim, yönetim kurulu gibi kurullardaki idari görevlilerin ve yöneticilerin bir araya gelerek gelecekteki talebin ne kadar olacağı tahmin etmesidir (Olgun, 2009: 11).
Pazar Araştırması Tahmin Yöntemi Gelecekte tüketicilerden oluşması mülakat, muhtemel anket, talep telefonla hakkında arama gibi yöntemler ile bilgi toplanmasıdır (Demirbaş, 11: 2011). Bu yöntemden sadece talep tahmini 10 değil, yeni ürün planlaması ve ürün tasarımının geliştirilmesinde de faydalanılır (Çağlar, 2007: 21).
Pazar Araştırması Tahmin Yöntemin avantajı doğrudan tüketici ile temas kurulması ve bilginin kaynağından sağlanmasıdır (Yamak, 2007: 236). Yöntemin dezavantajı ise elde edilen bilgilerin güvenilirlik derecesi çok düşük olup, zaman alıcı ve yüksek maliyetli olmasıdır (Demirbaş, 11: 2011).
Tarihi Analog Tahmin Yöntemi Tarihi analog tahmin yöntemi, piyasaya sunulmuş benzer ürün ya da hizmetlerin geçmişte tutulmuş satış verilerinin analizine dayanan bir yöntemdir (Meydan, 2007: 24). Renkli televizyon talep doğrusunun eğiliminin belirlenmesinde siyah beyaz televizyonlara ilişkin verilerin kullanılması, tarihi analog yöntemine bir örnek oluşturur (Üreten, 128: 2013).
Oyun Teorisi Oyun kuramı, bireyin, başarısının diğerlerinin seçimlerine dayalı olduğu seçimler yapması olan bazı stratejik durumların matematiksel olarak davranış biçimlerini yakalamaya çalışır. İlk başlarda bireyin kazancının ötekinin zararına olduğu (sıfır toplamlı oyunlar) yarışmaları çözümlemek için geliştirilmişse bile, daha sonradan çok geniş bir etkileşim alanını incelemeye başlamıştır.
Oyun Teorisi Örnek: A ve B oyuncularının her birinin ellerinde kırmızı ve mavi iki kart vardır. Kartların dış yüzeyleri benzerdir ve dışarıdan bakan kartın rengini anlayamaz. Taraflar, bir kart seçip, kapalı olarak önlerine koyarlar. İki oyuncu da kartlarını seçince/belirleyince, kartlar açılır ve aşağıdaki tabloya göre puanlama yapılır. A Kırmızı , B Kırmızı → A +3 , B +3 A Kırmızı , B Mavi → A 3 , B +3 A Mavi , B Kırmızı → A +3 , B 3 A Mavi , B Mavi → A 4 , B 4
Kantitatif Yöntemler Kantitatif tahmin yöntemleri, geçmiş verileri kullanarak gelecekteki verilerin talep tahminlerini istatiksel olarak hesaplayabilmemizi sağlar. Talebin oluşmasına etki eden faktörler ile talep miktarı arasındaki ilişkinin gelecekteki dönemler için de aynı varsayımına dayanmaktadır. şekilde eğilim göstereceği
Zaman Serileri Analizi Naive Yöntem Bu modeller, eldeki en son gözlem değerinin bir sonraki dönem için en iyi öngörü değeri olarak alınabileceği varsayımını yapan modellerdir. Naive modellerinin en basiti ∧ Y t+1 = Yt…………. (1) formülü ile öngörü değeri belirleyen modeldir. Bu modele göre hesaplanacak öngörü değerleri Yt’deki değişimleri çok yakından izler.
Zaman Serileri Analizi Naive Yöntem
Zaman Serileri Analizi Naive Yöntem Bu modeller, eldeki en son gözlem değerinin bir sonraki dönem için en iyi öngörü değeri olarak alınabileceği varsayımını yapan modellerdir. Naive modellerinin en basiti ∧ Y t+1 = Yt…………. (1) formülü ile öngörü değeri belirleyen modeldir. Bu modele göre hesaplanacak öngörü değerleri Yt’deki değişimleri çok yakından izler.
Zaman Serileri Analizi Naive Yöntem Y t+1=Yt+( Yt Yt 1)…………. (2)
Zaman Serileri Analizi Naive Yöntem
Zaman Serileri Analizi Ortalama Yöntemleri Basit ortalama yöntemi geçmiş dönem verilerinin tek toplanıp dönem sayısına bölünmesidir (Çağlar, 2007: 34). Yöntemin avantajı bütün dönemleri kullanarak tahminde düzleşme sağlaması ve kolay uygulanabilmesidir.
Zaman Serileri Analizi Ortalama Yöntemleri
Zaman Serileri Analizi Ortalama Yöntemleri Ağırlıklı hareketli ortalama yönteminde dönemlere farklı (eşit olmayan) ağırlıklar uygulanabilir. Örneğin, son dönemdeki verilerin yapılacak tahminde daha etkili olacağı düşünülüyorsa, bu dönemlere daha fazla ağırlık verilebilir.
Zaman Serileri Analizi Ortalama Yöntemleri Ağırlıklı hareketli ortalamanın hesaplanması, seçilen dönemlerin talep miktarı, verilen ağırlıkla çarpılır, bu çarpımlar toplanır ve ağırlıkların toplamına bölünerek elde edilir (Taşdemir, 2012: 27). Bu yöntem hesaplanırken dönemlere verilen ağırlık 0 1 arasında değişmektedir verilen ağırlıkların toplamı 1 olur (İlhan, 56: 2015).
Üssel Düzeltme Yöntemi Tek üssel düzeltme yöntemi tahmin etme gereksinimi çok sık olduğunda ve tahminin çokhızlı yapılması gerektiğinde etkin olan bir ağırlıklandırılmış hareketli ortalama tekniğidir. Tek üssel düzletmeyi uygulayabilmek için sadece üç veriye ihtiyaç vardır ve bu yöntemi güncellemek kolaydır. Gerekli veriler; geçmiş gözlem, son gözlem ve düzeltme katsayısı veya sabitidir (Taşdemir, 2012: 28).
Üssel Düzeltme Yöntemi
Üssel Düzeltme Yöntemi Tek üssel düzeltme yöntemi tahmin etme gereksinimi çok sık olduğunda ve tahminin çokhızlı yapılması gerektiğinde etkin olan bir ağırlıklandırılmış hareketli ortalama tekniğidir. Tek üssel düzletmeyi uygulayabilmek için sadece üç veriye ihtiyaç vardır ve bu yöntemi güncellemek kolaydır. Gerekli veriler; geçmiş gözlem, son gözlem ve düzeltme katsayısı veya sabitidir (Taşdemir, 2012: 28).
Nedensel Yöntemler Nedensel tahminleme yöntemi bağımlı değişkenin (tahmin edilmek istenen ürünün zaman içindeki satışları) birden çok değişkenin etkilediği düşünülen durumlarda kullanılabilir. Regresyon ve korelasyon analizinde açıklanan istatiksel yöntemler kullanılarak bu değişkenlerin etkileri tahmine yansıtılmaya çalışılır (Özsoy, 2006: 43).
Nedensel Yöntemler Nedensel yöntemler şunlardır: Regresyon Yöntemi Basit Doğrusal Regresyon Çoklu Doğrusal Regresyon Doğrusal Olmayan Regresyon Korelasyon Analizi
Regresyon Yöntemi Regresyon analizi, bilinen bulgulardan, bilinmeyen gelecekteki olaylarla ilgili tahmin yapılmasında kullanılır. Regresyon, bağımlı ve bağımsız değişken(ler) arasındaki ilişkiyi ve doğrusal eğri kavramını kullanarak, bir tahmin eşitliği geliştirir (Köse, 2008: 3). Regresyon denklemi yardımıyla bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi kuran parametrelerin değerleri tahmin edilir.
Basit Doğrusal Regresyon Temel amaç; X bağımsız değişkeni ile Y bağımlı değişkeni arasındaki doğrusal ilişkiyi Y = a + b. X denklemi ile ifade etmek üzere bu denklemin parametrelerini (a ile b'nin alacağı değerler) bulmaktır.
Basit Doğrusal Regresyon Bağımlı değişkenin (Y) birden fazla bağımsız değişken (X 1, X 2, X 3, . . . ) tarafından etkilendiği bu gibi durumlarda, bağımsız değişkenler ile bağımlı değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi (var ise) bulmak için çoklu doğrusal regresyon yöntemi kullanılır. Bu yöntem, mantık olarak, basit doğrusal regresyon yöntemine benzemekle birlikte, bulunması gereken parametrelerin fazlalığı nedeniyle oldukça karmaşıktır.
Basit Doğrusal Regresyon
Basit Doğrusal Regresyon Yıl Reklam Süresi (x) (saat) Satışlar (bin adet) 2010 70 1000 2011 85 1200 2012 65 900 2013 55 650 2014 90 1500 2015 50 600 2016 40 500 2017 80 1100 2018 60 700 2019 45 600
Basit Doğrusal Regresyon
Basit Doğrusal Regresyon
Basit Doğrusal Regresyon Deneysel verilerin doğrusal bir eğriye ne kadar iyi uyduğunun en iyi ölçütü, regresyon analiz işleminde hesaplanmış “determinasyon katsayısıdır (R 2 ). ” R 2 = 1 olması, deneysel verilerin kusursuz bir doğrusal eğri sağlandığının kanıtıdır. Ne kadar çok veri noktası varsa, R 2 ’nin güvenirliği o kadar yüksektir.
İnterpolasyon genelde mühendislik ve deneylere/ölçümlere dayalı benzeri bilim dallarında, toplanan verilerin bir fonksiyon eğrisine uydurulması amacıyla kullanılmaktadır. Elde toplanan verinin dağınık ve özellikle aşırı heterojen olduğu durumlarda interpolasyon ile boş alanlardaki değerlerin bulunması önem kazanmaktadır.
Extrapolasyon Doğrusal ektrapolasyon bilinen verilerin sonunda bir teget doğrusu yaratıp bu doğruyu bu sınırdan daha ileriye uzatmak suretiyle elde edilir. Doğrusal ektrapolasyonun iyi sonuçlar vermesi şartları bilinen verilerin yaklaşık olarak doğrusal değişmeleri ve ektrapolasyonun bilinen verilerden cok daha uzak olmamasıdır.
Kaynakça Sevgen, S. (2015). Sağlık Hizmetleri Talep Tahmini: Adana İli Hastane Uygulaması. Yüksek Lisans Tezi, İşletme Yönetimi Programı, Atılım Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü , Ankara. Ünüvar, Ali (1995). Üretim Yönetimi ve Organizasyonu (Fabrika Organizasyonu) Ders Notları. Konya. Üreten, Sevinç (1999). Üretim İşlemler Yönetimi (2. Baskı). Ankara: Nobel Yayınları.
Kaynakça Kılınç, Günay (2015). Yapay Sinir Ağları ile Yemekhane Günlük Talep Tahmini. Yüksek Lisans Tezi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Pamukkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Denizli. Kobu, Bülent (1999). Üretim Yönetimi (10. Baskı). İstanbul: Beta Baskı.
Kaynakça Meydan, Yusuf Ali (2007). Talep Tahmin Yöntemleri ve Orta Ölçekli Bir İşletmede Uygulaması, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul. Özsoy, Ersöz (2006). Talep Tahminine Dayalı Müşteri Odaklı Üretim Planın Oluşturulması ve Bir Uygulama. Yüksek Lisans Tezi, Üretim Yönetimi ve Endüstri İşletmeciliği Programı, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İzmir. Olgun, Senem (2009). Tedarik Zinciri Yönteminde Talep Tahmini Yöntemleri ve Yapay Zeka Tabanlı Bir Talep Tahmini Modelinin Uygulanması, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
Kaynakça Akgül, Barış (2010). Türkiye’deki Otomotiv Sektörü ve Örnek Bir Talep Tahmin Çalışması. İşletme Yönetimi Bilim Dalı, Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul Çağlar, Tarık (2007). Talep Tahmininde Kullanılan Yöntemler ve Fens Teli Üretimi Yapan Bir İşletme Uygulaması, Yüksek Lisans Tezi, Kırıkkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Kırıkkale. Demirbaş, Fidan Pınar (2011). Kombi Üretiminde Talep Tahmin Yöntemlerinin Uygulanması. Yüksek Lisans Tezi, Kocaeli Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Kocaeli.
Kaynakça Yamak, Oygur (2007). Üretim Yönetimi (1. Baskı), İstanbul: Nobel Yayıncılık. Yavuz, Alpagut. Talep Tahminleri Sunumu http: //www. mku. edu. tr/files/339 fe 1 f 52 d 7 578 f 4 b 4 f b 078 bbcbae 358 b 91. pdf Erdem, İsmail. Ders Sunusu http: //www. baskent. edu. tr/~iserdem/dersler/456/ist 456_b 3. pdf
- Slides: 58