Journals / Uluslararası İşletme Bilimi ve Uygulamaları Dergisi / 2022 / Cilt: 2 - Sayı: 2

ULAŞIM VE TURİZM SEKTÖRÜNDE TALEP TAHMİN ÇALIŞMALARI: BİR ALAN YAZIN TARAMASI

Pages
147–164
Publication Date
2022-12-31
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)

Sağlık turizminde, sunulan hizmet, fiyat ve bölge seçimini etkileyen çeşitli faktörler dikkate alınarak talep tahmin çalışmaları yapılmıştır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Küresel pazar ortamında işletmelerin rekabet koşullarında doğru kararlar alabilmeleri için geleceğe yönelik öngörülü olmaları gerekir.
📊
Key Findings & Data:Bu çalışmada 2010-2022 yılları arasında ulaşım ve turizm sektörlerinde yapılmış talep tahmin çalışmaları incelenmiştir.
💡
Conclusion & Impact:Sağlık turizminde, sunulan hizmet, fiyat ve bölge seçimini etkileyen çeşitli faktörler dikkate alınarak talep tahmin çalışmaları yapılmıştır.
🔬Design:Review & Systematic Survey
📍Scope:2010-2022 Verileri
⚙️Variables:Talep Tahmini · Regresyon · Zaman Serisi

Özet

Küresel pazar ortamında işletmelerin rekabet koşullarında doğru kararlar alabilmeleri için geleceğe yönelik öngörülü olmaları gerekir. İşletmeler hissiyat temelli öngörü yerine bilimsel araştırmalar ışığında karar veririler. Söz konusu araştırmaların başında talep tahmin çalışmaları gelmektedir. Bu çalışmada 2010-2022 yılları arasında ulaşım ve turizm sektörlerinde yapılmış talep tahmin çalışmaları incelenmiştir. Çalışmalarda kullanılan regresyon ve zaman serisi yöntemleri ve bu yöntemler doğrultusunda elde edilen sonuçlara yer verilmiştir. Belirlenen tarih aralığında yapılmış çalışmalar incelenerek güncel talep tahmin yaklaşımları hakkında bir çerçeve oluşturulmuştur. Ulaşım sektöründe yapılan çalışmalar incelendiğinde trafik kazaları ve bu kazaları etkileyen faktörler, ulaşım ve etkilendiği unsurlar ve ulaşımın gerekliliği olan enerji ihtiyacı üzerine tahmin çalışmalarının yapıldığı anlaşılmaktadır. Turizm sektöründe ise müşteri memnuniyeti, destinasyon seçiminde etkili olan unsurlar ve sağlık turizmine yönelik tahmin çalışmalarının yapıldığı olduğu görülmektedir. Turizm sektöründe ilişkili hizmet grubunda yer alan “Sağlık Turizminin” gün geçtikçe önemi ve GSYH’da payı artmaktadır. Bu gelişmenin yapılan tahmin çalışmalarına yansıdığı görülmektedir. İncelenen literatürde, talep tahmin çalışmalarının sağlık turizmi üzerinde yoğunlaşması önemli bir bulgudur. Sağlık turizminde, sunulan hizmet, fiyat ve bölge seçimini etkileyen çeşitli faktörler dikkate alınarak talep tahmin çalışmaları yapılmıştır.

🔖

Cite This Article

ŞAHİN, S., TAŞKESEN, Ş. (2022). ULAŞIM VE TURİZM SEKTÖRÜNDE TALEP TAHMİN ÇALIŞMALARI: BİR ALAN YAZIN TARAMASI. Uluslararası İşletme Bilimi ve Uygulamaları Dergisi, Cilt: 2 - Sayı: 2, 147–164. https://ajindex.com/articles/884586

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (9)

  1. Alakaya, D. (2019). Kantil Regresyon ve Doğrusal Regresyon Yöntemlerinin Performansını Etkileyen Faktörlerin İncelenmesi. (Yüksek Lisans Tezi). Mersin Üniversitesi/ Sağlık Bilimleri Enstitüsü. Alp, E. A. (2010). Türkiye’de Turizm Gelirleri ile Büyüme Arasındaki İlişkinin Analizi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (28), 13-24.
  2. Archer, B. (1980). Forecasting Demand: Quantitative and Intuitive Techniques. International Journal of Tourism Management, 5. Atalay, A., Tortum, A., Gökdağ, M. (2012). Türkiye’de 1977-2006 Yılları Arasında Meydana Gelen Aylık Trafik Kazalarının Zamansal Analizi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Dergisi, 8(3), 221-229.
  3. Atalay, M. (2015). Zaman Serilerinde Yapay Sinir Ağları ve Bulanık Mantığa Dayalı Tahmin ve Bir Uygulama. (Doktora Tezi). İstanbul Üniversitesi/ Sosyal Bilimler Enstitüsü. Bulut, Ş. (2006). Orta Ölçekli Bir İşletmede Talep Tahmin Yöntemlerinin Uygulanması. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Kırıkkale Üniversitesi/ Fen Bilimleri Enstitüsü. Cang, S. (2014). A Comparative Analysis of Three Types of Tourism Demand Forecasting Models: Individual, Linear Combination and Non-linear Combination. International Journal of Tourism Research, 16(6), 596-607.
  4. Ceylan, Z., Bulkan, S. (2018). Türkiye Ulaşım Kaynaklı Enerji İhtiyacının Hibrit ANFIS-PSO Yöntemi ile Tahmini. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 18 (2), 740-750. https://dergipark.org.tr/en/pub/akufemubid/issue/43970/541765.
  5. Chatterjee, S., Hadi, A. S. (2012). Regression Analysis By Example. 4 Th Edition. New York: Wiley. Chen, M.-H. (2016). A Quantile Regression Analysis Of Tourism Market Growth Effect On The Hotel İndustry. International Journal of Hospitality Management, 52, 117–120.
  6. Chinnakum, W., Boonyasana, P. (2017). Modelling Thailand tourism demand: A Dual Generalized Maximum Entropy Estimator for Panel Data Regression Models. Thai Journal of Mathematics, 67-78.
  7. Claveria, O., Datzira, J. (2010). Forecasting Tourism Demand Using Consumer Expectations. Tourism Review, 65(1), 18-36.
  8. Claveria, O., Monte, E., Torra, S. (2015). A New Forecasting Approach for the Hospitality Industry, International Journal of Contemporary Hospitality Management, 27(7), 1520-1538.
  9. Çekerol, G., Nalçakan, M. (2015). Lojistik Sektörü İçerisinde Türkiye Demiryolu Yurtiçi Yük Taşıma Talebinin Ridge Regresyonla Analizi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 31(2), 321-344. https://dergipark.org.tr/en/pub/muiibd/issue/498/4460. Çeli