Box-Jenkins ve yapay sinir ağı yöntemleri ile havalimanı yolcu talebi öngörülenmesi: Antalya Havalimanı örneği
Forecasting airport passanger demand by Box-Jenkins and artificial neural networks methods: A case study of Antalya Airport
Yazar: HAKAN BOZDAĞ
Danışman: PROF. DR. ABDULLAH EROĞLU
Süleyman Demirel Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: Ekonometri = Econometrics ; İstatistik = Statistics
Dizin: Box-Jenkins = Box-Jenkins ; Hava alanları = Airports ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yolcu talebi = Passenger demand ; Zaman serileri = Time series ; Öngörü = Foresight

Özet:
Bu çalışmada tek değişkenli zaman serisi yöntemi "Mevsimsel Box- Jenkins (SARIMA)" ve "Yapay Sinir Ağları" yöntemlerinin kestirim doğruluklarını karşılaştırarak en yüksek doğruluğu sağlayan yöntemin belirlenmesi ve belirlenen yöntem yardımıyla 2011 yılı için Antalya Havalimanı' na yönelik kısa dönem uluslararası yolcu talebinin öngörülenmesi amaçlanmıştır. Araştırmada, havalimanının yolcu talebinin ölçüsü olarak havalimanından giriş yapan toplam uluslararası yolcu sayısı alınmış ve Ocak 2004-Aralık 2010 döneminde Antalya Havalimanı dış hatlar terminalinden giriş yapan aylık uluslararası yolcu sayısı verilerinden yararlanılmıştır.Uygulanan yöntemlerden elde edilen kestirim sonuçlarının değerlendirilmesi sonucunda, "Mevsimlik Çarpımsal--Mevsimsel Box-Jenkins (SARIMA)" yöntemi ile yapılan öngörülerin oldukça iyi sonuçlar verdiği ancak çalışmada kullanılan yöntemler içersinde en yüksek kestirim doğruluğunu sağlayan ve gerçek değerlere en yakın sonuçlar veren yöntemin "Yapay Sinir Ağları" olduğu görülmüştür. Serisinin yapay sinir ağları ile modellenmesinde orjinal serinin farklı ağ yapıları incelenmiştir. Yapılan çok sayıda deneme sonucunda 12 gecikmeli yapay sinir ağı modelinin en yüksek doğruluğu sağladığı görülmüş ve elde edilen model yardımıyla Ocak 2011-Aralık 2011 dönemi için Antalya Havalimanı' na yönelik kısa dönem uluslararası yolcu talebi öngörüsü gerçekleştirilmiştir.

Abstract:
In this study it is aimed to compare estimation accuracies of univariate time series method "Seasonal Box-Jenkins (SARIMA)" and "Artificial Neural Network" methods and detect which method has the highest accuracy and with this method to foresight the short term international passenger demand of Antalya International Airport for 2011. In this research it is used the total number of international passenger arrivals as a measure of inbound international passengers demand and monthly international passenger arrivals to Antalya in the period of January 2004 ? December 2010 data were utilized to build appropriate model.As a conclusion of the assesment of experimental results,it has been observed that forecasts by the methods ?multicaptive-seasonal Box Jenkins (SARIMA)? has provided quite good results and on the other hand artificial neural network model has showed best forecast accuracy with lowest deviation among the techniques applied in this research. In the process of modelling the number of foreign tourist data by artificial neural networks,different network structures of the original series have been analyzed. As a consequence of several attempts it has been observed that 12 lagged artificial neural network model has presented best performance and by the means of this model it has been forecasted the monthly inbound tourism demand to Antalya for January 2011 and December 2011.