Bulanık esnek kümelere dayalı birleştirilmiş bir tahminleme yaklaşımı
Combined estimation method on fuzzy soft sets
Yazar: BUĞRA BAĞCI
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMÜR DEMİRER
Hitit Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Bileşik tahminler = Composite estimates ; Bulanık kümeler = Fuzzy sets ; Tahmin modelleri = Estimation models ; Tahminleme = Forecasting

Özet:
Gelecekteki belirsizlik insanoğlunu tarih boyunca korkutmuş ve insanoğlu da bu
duruma karşılık, belirsizliği azaltmak veya onu ortadan kaldırabilmek için faklı yöntemler
kullanmıştır. Gelecek olayların ve şartların daha önceden tahmin edilmesinin
işletmecilikte olduğu gibi, makroekonomi, biyoloji, tıp, mühendislik ve sosyal bilimler
alanlarında da çok önemli olduğu bilinmektedir. Gelecek bir zamanda gerçekleşecek
senaryolara hazırlıklı olmak, planlar yapıp politikalar belirlemek ve nihayetinde kararlar
almak ancak geleceğin iyi tahmin edilmesiyle mümkün olabilecektir. Bu şekilde
yapılacak iyi bir tahmin geleceğin belirsizliğinden kaynaklanan endişeyi de azaltacaktır.
Günümüzde, regresyon analizi, zaman serileri analizleri ve sezgisel yöntemler
gibi birçok tahmin tekniği kullanılmaktadır. Fakat her bir yöntemin altyapısı ve
algoritması birbirinden farklı olduğu için farklı sonuçlar üretmektedir. Tahmin sonuçları
ile direkt olarak ilgilenen kişiler ve kurumlar da, en doğru sonucu veren analiz tekniğini
bilmek istemektedirler. Çünkü, haklı olarak gelecekteki olayların doğru tahmini, yoğun
rekabet ortamında ilgililere üstünlük sağlayabilecektir. İşte bu noktadan hareket edilerek
hazırlanan bu tez çalışmasında farklı tahmin teknikleri, kurulan bir bulanık esnek küme
üzerinde birleştirilmiş ve tek bir çıktı ile tahmin değeri elde edilmiştir. Analizlerde BIST
100 endeksi düzey değerleri ve bu değişken üzerinde etkisi olduğu düşünülen
makroekonomik değişkenlere ilişkin gerçek veriler kullanılmıştır. Oluşturulan bu veri seti
gerek tek, gerekse çok boyutlu olarak çalışan farklı tahmin yöntemleri ile analiz edilmiş
ve elde edilen sonuçlar bulanık esnek küme üzerinde birleştirilmiştir. Her bir yöntem ve
kombin modelin başarısı hata terimleri ile ölçülmüş ve bu ölçüm kombin modeli öne
çıkarmıştır.

Anahtar Kelimeler: Tahminleme, Bulanık Esnek Kümeler, Kombin Modeller

Abstract:
The uncertainty of the future has frightened mankind throughout history, and
mankind has used many techniques in response to this in order to reduce uncertainty or
to remove it. It is well known that macroeconomics, biology, medicine, engineering and
social sciences are very important as well as the way of forecasting future events and
conditions is in business. Preparing for the script that will take place at an unprecedented
time, making plans and determining policies and ultimately making decisions will only
be possible with good predictions of the future. A good estimate of this will also reduce
the anxiety of uncertainty.
Today, there are many estimation techniques used, such as regression analysis,
time series analyzes and heuristic methods. However, each method produces different
results because its infrastructure and algorithm are different from each other. Those who
are directly interested in forecasting results want to know the most accurate end result
analysis technique. Because, rightly, the accurate prediction of future events will provide
an advantage in the intense competition environment. In this thesis study prepared by
moving from point to point, different estimation techniques are combined on a set of
fuzzy soft sets and a prediction value is obtained with a single output. In the analysis, the
actual data on macroeconomic variables that are thought to have an impact on the BIST
100 levels are used. The generated data set was analyzed with a univariate or multivariate
estimate analysis and the obtained results were combined on a fuzzy set. The success of
each method and combination model was measured by error terms and this measurement
puts forward the combined model.

Key Words: Forecasting, Fuzzy Soft Sets, Combine Models.