SavedAdd your journal

Journals / Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi / 2013 / Cilt: 5 Sayı: 1

Markov Analizi ile Yıllık Ödeneklere Bağlı Bir Tahmin Uygulaması

Fatıma BÜYÜKTATLI
Sevgi İŞBİLİR
Emre İpekçi ÇETİN
Pages
1–8
Publication Date
2013-03-01
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

An estimated percentage of realization of investment program for 2011 and results are interpreted with Markov analysis. 1.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Markov process is a stochastic-based explanation and prediction tool which uses past and present activities to determine the possibilities of their future possibilities.
📊
Key Findings & Data:Initial allocations of investment program with actual spending percentages from the years of 1998-2009 of TAEK used in this study.
💡
Conclusion & Impact:An estimated percentage of realization of investment program for 2011 and results are interpreted with Markov analysis. 1.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2009 Verileri
⚙️Variables:Markov analizi · tahminleme · TAEK

Abstract

Markov process is a stochastic-based explanation and prediction tool which uses past and present activities to determine the possibilities of their future possibilities. Markov decision processes have been widely used in many applications such as economy, finance, marketing, communication and meteorology. This study aims to show the use of Markov Process as a prediction tool for forward looking. Initial allocations of investment program with actual spending percentages from the years of 1998-2009 of TAEK used in this study. An estimated percentage of realization of investment program for 2011 and results are interpreted with Markov analysis. 1.

Özet

Markov süreci, geçmişteki ve şimdiki faaliyetlerin olasılıklarından yararlanarak onların gelecekteki olasılıklarını belirlemede kullanılan stokastik temelli bir açıklama ve tahmin aracıdır. Markov karar süreçleri ekonomi, finans, pazarlama, iletişim ve meteoroloji gibi birçok alanda yaygın olarak uygulanmıştır. Bu çalışmada Markov sürecinin ileriye dönük bir tahmin aracı olarak kullanımının gösterilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada TAEK’in 1998-2009 yılları arası yatırım programı başlangıç ödenekleri ile kurumun fiili harcamalarının gerçekleşme yüzdelikleri kullanılmıştır. Markov analizi ile 2011 yılı yatırım programı gerçekleştirilme yüzdeliği tahmin edilmiş ve sonuçlar yorumlanmıştır.

🔖

Cite This Article

BÜYÜKTATLI, F., İŞBİLİR, S., ÇETİN, E. İ. (2013). Markov Analizi ile Yıllık Ödeneklere Bağlı Bir Tahmin Uygulaması. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, Cilt: 5 Sayı: 1, 1–8. https://ajindex.com/articles/1013895

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (16)

  1. ALP, S. (2007). Türkiye’d e Eğitim Sürecinin Markov Geçiş Modeli, 8. Türkiye Ekonometri ve İstatistik Kongresi 24-25 Mayıs 2007 – İnönü Üniversitesi,
  2. Malatya ATİLA B. (2004). Ortaöğretim Kurumlarında Görev Yapan Öğretmenlerin Nükleer Konulardaki Bilgi Birikimi.Gazi Üniversitesi Eğitim Bilimler Enstitüsü Biyoloji Ana Bilim Dalı Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Ankara.
  3. CAN, T. (2006). “Sektörler Arası İliskilerin Markov Zincirleri ile Analizi ve Tahmini: Türkiye Örneği,” Derin Yayınları,
  4. İstanbul.
  5. CAN, T., ÖZ, E. (2010). “Marka Terci hlerine Ve Tercih Nedenlerine Gizli Markov Modelinin Uygulanması”, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(2): 167-186.
  6. CAN, T., ÖZ,E. (2009). “Saklı Markov Modelleri Kullanılarak Türkiye’de Dolar Kurundaki Değişimin Tahmin Edilmesi”. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 38(1): 1-23.
  7. CHING, W.K., FUNG, E.S., NG, M.K. (2002). “A Multivariate Markov Chain Model for Categorical Data Sequences and Its Applications in Demand Predictions”, IMA Journal of Management Mathematics,13: 187-199.
  8. CHUNG, K.L., WALSH, J.B. (2005)
  9. Markov Processes, Brownian Motion, and Time Symmetry, Second Edition, Springer Science+Business Media Inc. DAŞDEMİR,İ., GÜNGÖR,E. (2002). ”Çok Boyutlu Karar Verme Metotları ve Ormancılıkta Uygulama Alanları”. ZKÜ Bartın Orman Fakültesi Dergisi, 4(4),1-19.
  10. ERTUĞRUL, İ., AYTAÇ E. (2007). “Kalite Fonksiyon Göçeriminde Markov Zincirleri: Otomotiv Sektörü Örneği”, Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 8(2): 181-200.
  11. ÖZ, E., (2009). “ İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Üzerine Saklı Markov Modeli İle Bir Tahminleme”, Ekonomik Yaklaşım, 20(72): 59ÖZGÜREL, M, KILIÇ, M. (2003). “İzmir İçin Geleceğe Yönelik Yağış Olasılıklarının Markov Zinciri Modeliyle Belirlenmesi”, Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 40(3):105-112
  12. ÖZTÜRK, A. (2009).
  13. Yöneylem Araştırması, Ekin Yayınevi,
  14. Bursa SOYKAN, Y. (2010). “ Markov Zincirleri İle Pazar Payı Araştırma Modeli Ve Otomobil Lastiği Pazarında Bir Uygulama”, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (27):95-108
  15. SÜT, N., TÜRE, M., ŞENOCAK, M. (2007). “Sağlık Alanında Karar Vermede Döngüsel Süreçlerin Kullanımı: Bir Markov Model Uygulaması”, Trakya Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi, 24(2): 109-113 TAEK Faaliyet Raporu, (2008), http://www.taek.gov.tr/belgeler-formlar/func-directinfo/324/, (Erişim: 03.02.2011) TAEK Faaliyet Raporu, (2009), http://www.taek.gov.tr/belgeler-formlar/func-directinfo/324/, (Erişim: 03.02.2011)
  16. TONKAZ, T. (