KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Seyahat ve Otel İşletmeciliği Dergisi / 2018 / Cilt: 15 - Sayı: 1

Konaklama İşletmelerinde Talep Tahmin Yöntemleri: Yapay Sinir Ağları İle İlgili Bir Araştırma

Ebru ULUCAN
İsmail KIZILIRMAK
Sayfa
89–101
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bunun üzerine 2017-2018 yılları için satılan oda sayılarına yönelik tahminlemeler yapılmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Günümüzde birçok sektörde olduğu gibi turizm sektöründe de en doğru stratejileri belirlemek için önemli olan talep tahminleme, hem nitel hem de nicel birçok farklı yöntemle yapılmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Son dönemlerde bu yöntemlere alternatif olarak geliştirilen yapay sinir ağları modelleri, en düşük hata yüzdesi ile gerçeğe en yakın tahmin değerlerini vermektedir.
💡
Sonuç & Katkı:Bunun üzerine 2017-2018 yılları için satılan oda sayılarına yönelik tahminlemeler yapılmıştır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2013-2016 Verileri
⚙️Değişkenler:Talep · Tahminleme · Turizm

Özet

Günümüzde birçok sektörde olduğu gibi turizm sektöründe de en doğru stratejileri belirlemek için önemli olan talep tahminleme, hem nitel hem de nicel birçok farklı yöntemle yapılmaktadır. Son dönemlerde bu yöntemlere alternatif olarak geliştirilen yapay sinir ağları modelleri, en düşük hata yüzdesi ile gerçeğe en yakın tahmin değerlerini vermektedir. Bu çalışmanın amacı, konaklama işletmelerinin talep tahminleme yaparken yapay sinir ağları modellerini alternatif bir yöntem olarak kullanabileceklerini ortaya koymaktır. Bu amaç doğrultusunda, İstanbul’daki beş yıldızlı bir otelin 2013-2016 yılları arasında satılan oda sayıları kullanılarak testler yapılmış ve yapay sinir ağı modeli ile elde edilen verilerin gerçek değerlere en yakın sonuçları verdiği görülmüştür. Bunun üzerine 2017-2018 yılları için satılan oda sayılarına yönelik tahminlemeler yapılmıştır.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ULUCAN, E., KIZILIRMAK, İ. (2018). Konaklama İşletmelerinde Talep Tahmin Yöntemleri: Yapay Sinir Ağları İle İlgili Bir Araştırma. Seyahat ve Otel İşletmeciliği Dergisi, Cilt: 15 - Sayı: 1, 89–101. https://ajindex.com/articles/315113

Kaynakça (12)

  1. Alan, E. (2016), Terör 40 Yıllık İhanet PKK, 2. Baskı, Ankara:
  2. Bilgi Yayınevi Bulut, Ş. (2006), Orta Ölçekli Bir İşletmede Talep Tahmin Yöntemlerinin Uygulanması, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Kırıkkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Kırıkkale. Chen, C.F., Chang, Y.H. ve Chang, Y.W. (2009), ‘Seasonal ARIMA Forecasting of Inbound Air Travel Arrivals to Taiwan,’ Transportmetrica, 5(2), ss.125-140.
  3. Constantino, H.A., Fernandes, P.O. ve Teixeira, J.P. (2016), ‘Tourism Demand Modelling and Forecasting With Artificial Neural Network Models: The Mozambique Case Study’, Tékhne – Review of Applied Management Studies, 14(2), ss. 113-124
  4. Çuhadar, M. ve Kayacan, C. (2005), ‘Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Konaklama İşletmelerinde Doluluk Oranı Tahmini: Türkiye’deki Konaklama İşletmeleri Üzerinde Bir Deneme’, Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, 16(1), ss. 24-30.
  5. Çuhadar, M. (2006), Turizm Sektöründe Talep Tahmini İçin Yapay Sinir Ağları Kullanımı ve Diğer Yöntemlerle Karşılaştırmalı Analizi (Antalya İlinin Dış Turizm Talebinde Uygulama). Yayımlanmamış Doktora Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi,
  6. Isparta. Çuhadar, M., Güngör, İ. ve Göksu, A. (2009), ‘Turizm Talebinin Yapay Sinir Ağları ile Tahmini ve Zaman Serisi Yöntemleri ile Karşılaştırmalı Analizi: Antalya İline Yönelik Bir Uygulama’, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(1), ss. 99-114.
  7. Çuhadar, M. (2013), ‘Türkiye’de Golf Turizminin Gelişimi ve Golf Turizmi Talebi Tahminleri: Belek Bölgesine Yönelik Bir Çalışma’, International Journal of Human Sciences, 10(1), ss. 1620-1639.
  8. Çuhadar, M. (2014), ‘Muğla İline Yönelik Dış Turizm Talebinin Modellenmesi ve 2012 – 2013 Yılları İçin Tahminlenmesi’, Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 6(12), ss. 1-22.
  9. Elmas, Ç. (2003). Yapay Sinir Ağları (Kuram, Mimari, Uygulama), 1. Baskı, Ankara:
  10. Seçkin Yayınları Fernandes, P., Teixeira, J., Ferreira, J.M. ve Azevedo, S.G. (2008), ‘Modelling Tourism Demand: A Comparative Study Between Artificial Neural Networks and the Box-Jenkins Methodolgy’, Romanian Journal of Economic Forecasting, 3, ss. 30-50.
  11. Güngör, İ. ve Çuhadar, M. (2005), ‘Antalya İline Yönelik Alman Turist Talebinin Yapay Sinir Ağları Yöntemiyle Tahmini’, Gazi Üniversitesi Ticaret ve Turizm Eğitim Fakültesi Dergisi, 1, ss. 84-98.
  12. Hayes, D.K. ve Miller, A.A. (2011), Revenue Management for the Hospitality Industry, 1. Baskı, New York: John Wiley &Sons Inc Juul, M. (2015), ‘Tourism and European Union: Recent