Birleşik ürünlerde maliyet belirleme ve karar alma açısından oyun teorisi ve maliyet tahmininde yapay sinir ağlarının kullanılması
Game theory for cost determination and decision making in joint products and the use of artificial neural networks for cost estimation
Yazar: FATMA KARAKAYA DEMİRKUTLU
Danışman: PROF. DR. HÜSEYİN KAMİL BÜYÜKMİRZA
Gazi Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Muhasebe Finansman Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Birleşik üretim = Joint production ; Karar verme = Decision making ; Maliyet = Cost ; Maliyet muhasebesi = Cost accounting ; Maliyet tahmini = Cost estimation ; Oyun teorisi = Game theory ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yönetim muhasebesi = Management accounting ; Üretim maliyeti = Production cost

Özet:
Yapay Sinir Ağları, insan öğrenmesini, geçmiş bilgilerden hareketle, donanım ve yazılımlarla taklit eden, böylece problemleri çözmeye çalışan sistemlerdir. Günümüzde Yapay Sinir Ağlarının dokunmadığı bir alan neredeyse kalmamıştır. Tıptan, elektroniğe; finanstan hava durumu tahminlerine kadar hayatın her aşamasında bu öğrenme çeşidinden yararlanılmaktadır. Birleşik üretim yapan işletmeler için maliyet belirleme sorunu çok eski yıllara dayanmaktadır. Geleneksel yöntemler dediğimiz sıklıkla uygulanan yöntemler ve daha detaylı matematiksel hesaplamalar gerektiren fayda-maliyet açısından çok da tercih edilmeyen yöntemler arasında tercih çoğunlukla uygulaması daha basit olan geleneksel yöntemlerden yana olmaktadır. Teknolojinin geliştiği, uzakların yakın olduğu bir çağda, sadece kolay uygulanabilir olması bir yöntemin tercih edilme sebebi olmamalıdır. Bu çalışmada birleşik ürün üreten işletmelerde maliyetlerinin tespitinde kullanılan geleneksel yöntemlerle birlikte matematik temelli yöntemler de tanıtılmıştır. Bu bağlamda birleşik üretimde maliyet hesaplama yöntemlerinden oyun teorisini ve kâr maksimizasyonunu temel alan yöntemler incelenmiştir. Geleneksel ve matematik temelli yöntemlerin uygulanabilirlik derecesi araştırılarak, örnek işletmenin mali verilerinden hareketle Basit Üretim Miktarı, Net Satış Değeri, Sabit Brüt Kâr Oranı ve Moriarity&Lounderback yöntemlerine göre, birleşik ürün maliyetleri belirlenmiştir. Ayrıca işletmenin üretim maliyetini etkileyen verilerle maliyet tahmini konusunda veri seti oluşturularak Yapay Sinir Ağları yaklaşımı ile öğrenme performansları sınanmıştır. Ağın eğitiminde Geri Yayılım Algoritması ve Levenberg-Marquardt Algoritması kullanılmış ve söz konusu algoritmaların yöntemler bazında maliyet tahminindeki performansları değerlendirilmiştir. Yapay Sinir Ağları ile öğrenme ve maliyet tahmininde en başarılı maliyet belirleme yönteminin bir Oyun Teorisi temelli yöntem olan Moriarity Lounderback yöntemi olduğu belirlenmiştir.

Abstract:
Artificial Neural Networks are systems that imitate human learning by moving from past knowledge, hardware and software, thus solving problems. An area of artificial neural networks today is almost untouched. Enclosure, electronism; finance, weather forecasts, this type of learning is used at every stage of life. The problem of cost determination for joint manufacturing enterprises is very old. Traditional methods tend to favor traditional methods, which are often easier to choose from among the methods that are often preferred and those that are not very preferred in terms of cost-benefit, which require more detailed mathematical calculations. In an era where technology has developed, where distant closures, it should not be preferable to a method that is only easily applicable. In this study, mathematics based methods are introduced with the traditional methods used in determining the costs in the companies producing the joint products. In this context, methods based on game theory and maximization of profit are examined from costing methods in joint production. By examining the degree of applicability of traditional and mathematically based methods, combined product costs have been determined from the financial data of the sample business, according to Simple Production Value, Net Sales Value, Fixed Gross Profit Rate and Moriarity Lounderback methods. In addition, a data set was prepared on the estimated costs that affect the cost of production of the company and the learning performances were tested with Artificial Neural Networks approach. Back propagation algorithm and Levenberg-Marquardt algorithm have been used in network training and performance of cost algorithms have been evaluated according to methods. It has been determined that the most successful method of cost determination in learning and cost estimation with Artificial Neural Networks is the Moriarity Lounderback method which is a Game Theory based method