Turizm politikası ve planlaması için en uygun talep öngörü yönetiminin belirlenmesi
Determining the most appropriate demand forecasting method for tourism policy and planing
Yazar: İNCİ OYA COŞKUN
Danışman: DOÇ. DR. H. SUAVİ AHİPAŞAOĞLU
Anadolu Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Turizm İşletmeciliği ve Otelcilik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2004
Konu: Turizm = Tourism ; İşletme = Business Administration

Özet:
11 YÜKSEK LİSANS TEZ OZU TURİZM POLİTİKASI VE PLANLAMASI İÇİN EN UYGUN TALEP ÖNGÖRÜ YÖNTEMİNİN BELİRLENMESİ İnci Oya COŞKUN Turizm ve Otel İşletmeciliği Anabilim Dalı Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ağustos 2004 Danışman: Doç. Dr. H. Suavi AHİPAŞAOĞLU Turizm politikalarının belirlenen hedeflere ulaşabilmesi için etkin planlama çalışmalarına ihtiyaç duyulmaktadır. Turizmin son yıllarda büyük gelişmeler göstermesi ve rekabetin artması sonucunda, planlama turizm endüstrisinin ulusal ve uluslararası alanda yönetimi için en önemli unsurlardan birisi haline gelmiştir. Planlama ile ele alman geleceğe ilişkin kararların başarısı, doğru öngörülerin türetilmesine bağlıdır. Planlama ve öngörülerin turizm sektörü açısından önemi göz önüne almarak hazırlanan bu çalışmada, öncelikle turizm politika ve planlarının hazırlanma süreçleri incelenmiş ve daha sonra talep öngörülerine olan ihtiyaç ortaya konulmuştur. Talep öngörülerinin türetilmesi için kullanılabilecek öngörü yöntemleri ve uygulama süreçlerine ilişkin bilgilere yer verilmiştir. İncelenen yöntemler 'tek değişkenli' öngörü yöntemleridir. Kısa vadeli öngörüler için kullanılan yöntemler; bileşenlere ayırma, üssel düzeltme ve Box-Jenkins yöntemleridir. Orta vadeli öngörüler için ise trend analizi yöntemi kullanılmıştır. Tek değişkenli öngörü yöntemleri öncelikle uygun veri setinin belirlenmesi ve daha sonra da Türk turizm talebinin öngörülmesi amacıyla kullanılmıştır. Yapılan analizler sonucunda kısa vadede en iyi sonuçlan veren öngörü yönteminin Box-Jenkins yöntemi olduğu belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlar 2004 yılının ilk altı aylık gerçekleşmiş turist sayıları ile karşılaştırıldığında, sapmalar 1985- 2003 veri seti için % 4, 1995-2003 veri seti için ise % 8 olarak hesaplanmıştır. Bu sayede uygun veri setinin bulunması ile sapmaların % 4 oranında azaldığı belirlenmiştir. Orta vadeli öngörülerin türetilmesi için kullanılan trend analizi yönteminin, önceki yılların artış trendine göre gerçekçi öngörüler türetememesi nedeniyle tek basma yeterli olmadığı görülmüştür. 2004-2005 yılı için Box-Jenkins yöntemi ile elde edilen öngörüler veri setine dahil edilerek, trend analizi sonuçlarının son yıllara ait trend ile daha uyumlu hale geldiği ve daha gerçekçi sonuçlar verdiği belirlenmiştir.

Abstract:
m ABSTRACT In order to reach the objectives determined by the tourism policies, effective planning studies are required. As a result of developments and increased competition seen in tourism industry in the recent years throughout the world, planning has become one of the most important elements for national and international management of tourism industry. To succeed in achieving the correct results of the decisions related to future depends on true forecasting. In the study carried out by considering the importance of planning and forecasting for the tourism sector, the processes of tourism policies and planning were analyzed and the need for demand forecasts was brought to light. Information derived from literature related to the methods of forecast and the processes of application that can be used to produce demand forecasts was reviewed. The forecasting methods taken into consideration are methods called as "univariate methods". The methods conducted for analysis are classical decomposition, exponential smoothing and Box- Jenkins methods to forecast the short run, and trend analysis method to forecast the long run. The univariate methods are first used to determine the most appropriate data set, and then to generate forecasts for Turkish tourism demand. As a result of the analysis, Box- Jenkins method is the best forecasting method for the given series in the short run. At the end of the analysis carried out, it was concluded that Box- Jenkins method is the best forecasting method for the given series in the short run. Also, it was seen that the trend analysis method used to forecast in long run is not enough when employed alone. But it was determined that the trend analysis is capable of producing meaningful forecasts if it is regulated by including the data set of short run obtained by Box- Jenkins method. The variations of results compared by the realizations for the first six months of 2004 are 8% for 1985-2003 data set and 4 % for 1995-2003 data set. This shows that, using the most appropriate data set reduces the variations of forecasts 4 %. Trend analysis method, used to generate medium term forecasts is not adequate by itself even in the short run, because it does not give realistic forecasts according to the last years' increasing trend. By including the forecasts of Box- Jenkins method for 2004-2005 to the data set, the results of trend analysis become more harmonious with the last years' trend and become more realistic.