Çimento ve taş kömürü örnek sektörlerinde stok miktarı tahmini için sınıflama tipi modeller ile çoklu regresyon modellerinin karşılaştırılması
Comparison of classification models and multiple regression models for stock quantity estimation in cement and hard coal sample sectors
Yazar: GÜLSÜM MERVE GÖKÇİN
Danışman: PROF. DR. ŞENOL ALTAN
Gazi Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Ekonometri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Ekonometri = Econometrics ; İşletme = Business Administration
Dizin: Stok = Stock ; Stok değerleme = Stock valuation ; Stok yönetimi = Stock management ; Tahmin = Estimation ; Taş kömürü = Anthracite ; Veri madenciliği = Data mining ; Çimento sektörü = Cement sector ; Çok değişkenli zaman serileri = Multivariate time series ; Çoklu regresyon analizi = Multiple regression analysis

Özet:
İşletmeler rekabet ortamında faaliyetlerine devam edebilmek ve üretimdeki aksaklıklara karşı bir önlem almak amacıyla stok yönetimine ihtiyaç duymaktadırlar. Bu çalışmada da ülkemizin Çimento ve Taş Kömürü sektörlerine ilişkin stok miktarı tahmini üzerine çalışmalar yapılmıştır. Çimento modelinde 2005 Ocak-2015 Aralık dönemi; Taş kömürü modelinde 2010 Ocak - 2015 Aralık dönemi ele alınmış; stok miktarı ve stok miktarını etkilediği önsel olarak belirlenen değişkenler arasındaki ilişkiler, Hendry'nin Genelden-Özele Modelleme yöntemi ve VAR yöntemi ile incelenmiştir. Daha sonra her bir sektöre ilişkin seçilen bölge/müesseseler için özel modeller elde edilmiştir. Özel modellerde belirlenen değişkenlere ilişkin sınıflama tipi modeller ile çoklu regresyon modelleri elde edilerek, tüm modellerin tahmin performansları karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, Çimento sektöründe Marmara ve Akdeniz Bölgeleri için en yüksek stok miktarı tahmin performansı "Regresyon" modeline aittir. Etki-tepki fonksiyonları sonuçlarına göre, Marmara Bölgesinin oluşabilecek şoklara karşı daha geç tepki vermesinden dolayı Akdeniz Bölgesinin Çimento "Stok Miktarı" bulundurmak için daha avantajlı bir bölge olduğu sonucuna varılmıştır. Taş Kömürü sektöründe "Amasra" ve "Armutçuk" müesseseleri ele alınmış ve en yüksek performanslı stok miktarı tahmini için Amasra Müessesesinde "Regresyon" modeli, Armutçuk Müessesesinde "Yapay Sinir Ağı (YSA)" modeli seçilmiştir. Etki-tepki fonksiyonları sonuçlarına göre, "Satış Miktarı'ndaki" ve "Üretim Miktarı'ndaki" meydana gelen artış yönündeki şoklara Amasra Müesesesinin "Stok Miktarı" daha erken tepki verdiği için daha avantajlı konumda olduğu tespit edilmiştir. Son olarak sektörlere ilişkin seçilen bölge/müesseseler için belirlenen model sonuçları birlikte değerlendirilmiş ve yöntemlerin daha etkin kullanımı için önerilerde bulunulmuştur.

Abstract:
Businesses need inventory management in order to continue their activities in a competitive environment and to take precautions against production failures. In this study, the amount of stock is estimated for the cement and hard coal sectors of our country. In the cement model, the period between January 2005 - December 2015 is; in the hard coal model 2010 January - 2015 December period is discussed. The relationship between the variables determined by the stock quantity and the quantity of stocks, which were determined as a priori, were analyzed by Hendry's General-to-Specific Modeling method and VAR method. Specific models were then obtained for the selected regions / establishments for each sector. Multiple regression models and classification models were obtained by using the variables determined in the special models, and the predictive performances of all models were compared. According to the results, the highest inventory quantity estimation performance for Marmara and Mediterranean Regions in the cement sector belongs to "Regression" model. According to the results of the impact-response functions, it is concluded that the Mediterranean Region has a more advantageous position to hold the Stock Amount of the cement in the Mediterranean Region due to the fact that the Marmara Region reacts later against the shocks. Amasra and Armutçuk Administrations were selected in Hard Coal sector. The highest inventory quantity estimation performance for Amasra Administration belongs to "Regression" model and for Armutçuk Administration belongs to "Artificial Neural Network (ANN)" model. According to the results of the impact-response functions, it was determined that Amasra was in a more advantageous position due to the earlier response of the Stock Amount to the shocks on the increase in Sales Quantity and Production Amount. Finally, the model results for the selected regions / administrations for the sectors were evaluated together and recommendations were made for more efficient use of the methods.