Vasıflı ve parlak çelik sektöründe çoklu regresyon analizi ile talep tahmini uygulaması
Application of demand forecast with multiple regression analysis in special and bright steel sector
Yazar: BERGE ŞAHİN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN YILDIZ ; DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİL İBRAHİM DEMİR
Karabük Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Bu çalışmada, demir-çelik sektöründe parlak ve vasıflı çelik üzerine çalışan Hascometal firmasında optimal talep tahmininin yapılması amaçlanmıştır. Bu amaçla işletmenin en çok satış yapılan ürün markaları arasında bulunan 3 marka altında yer alan toplam 1 995 farklı ürünün 7 farklı depo üzerinden satışı yapılan 2009 Ocak - 2018 Ağustos ayları arasındaki 116 aylık geçmiş verileri; depo, marka ve tüm toplam bazındaki aylık veriler şeklinde kullanılarak 2018 Eylül – 2022 Aralık ayları arasındaki 52 aylık periyot için "Çoklu Regresyon Analizi", "Holt'un Trend Uyarlamalı Üssel Düzeltme" ve "Winter'ın Trend ve Mevsimsel Uyarlamalı Üssel Düzeltme" yöntemleri kullanılarak çelik ürün satış tahmin analizleri yapılmıştır. Bu yöntemler ile yapılan tahminler sonucunda Eylül 2018-Haziran 2019 dönemleri arasındaki gerçekleşen değerler ile satış tahmin değerlerinin hata yüzdelerine ve başarı oranlarına bakılmıştır. Çoklu regresyon analizi yönteminde MAPE=%23,65'lik bir hata ile %76,35'lik başarı oranı göstermiştir. Holt ve Winter yöntemlerinde başarı oranları sırası ile %51,10 ve %45,15 olarak bulunmuştur. Bu üç yöntem karşılaştırılmış; en iyi sonucu veren, başarı oranı ve tahmin gücü en yüksek olan "Çoklu Regresyon Analizi" yönteminin kullanılmasına karar verilmiştir. Araştırmada toplam satış, 3 marka ve 7 depo bazında satış miktarları olmak üzere 11 adet bağımlı, 9 adet bağımsız değişken kullanılmıştır. Verilerin analizinde SPSS 21.0 programı ve Forecasting modülü kullanılmıştır. Çoklu regresyon analizinde kullanılan bağımsız değişkenlerin tahmininde istatistik programının Forecast modülünden yararlanılarak Exponential Smoothing (Üssel Düzeltme) yöntemiyle; bağımlı değişkenlerin tahmininde Multiple Regression (Çoklu Regresyon) yöntemiyle 09/2018-12/2022 dönemleri arasındaki aylık tahminler (toplam 52 aylık) gerçekleştirilmiştir. Ayrıca; "Holt'un Trend Uyarlamalı Üssel Düzeltme" ve "Winter'ın Trend ve Mevsimsel Uyarlamalı Üssel Düzeltme" yöntemleri için de Forecasting modülü kullanılmıştır. Çoklu regresyon analizinde kullanılan bağımlı değişkenler; Toplam Satış, Satış A marka, Satış B marka, Satış C marka, DEPO1 toplam satış, DEPO2 toplam satış, DEPO3 toplam satış, DEPO4 toplam satış, DEPO7 toplam satış, DEPO8 toplam satış, DEPO9 toplam satış olmak üzere 11 tanedir. Bağımlı değişkenler ile bağımsız değişkenler arasındaki korelasyonlarda "Ortalama Kütük Fiyatı" bağımsız değişkeninin hiçbir Yi bağımlı değişkeni ile anlamlı korelasyon göstermediği görülmüş, bu nedenle "Ortalama Kütük Fiyatı" bağımsız değişkeninin modele dahil edilmemesi uygun görülmüştür. Bu bağımsız değişken dışındaki diğer tüm bağımsız değişkenlerin [Döviz kuru (USD/TL), Türkiye toplam nüfusu (milyon kişi), Global demir cevheri fiyatı (USD/ton), Avustralya taş kömürü fiyatı (USD/ton), Türkiye demir-çelik dış ticareti (milyar USD), Türkiye imalat sanayi üretim endeksi (2015=100), Türkiye kişi başına GSYİH (bin USD/yıl), Türkiye nihai çelik tüketimi (milyon ton)] bağımlı değişkenlerle anlamlı korelasyon gösterdikleri, dolayısıyla çelik satış talebini tahmin etmede anlamlı düzeyde etkileri olduğu saptanmıştır. Araştırmada elde edilen bulgulara göre; işletmenin 3 markanın tüm depolardan toplam satışı üzerinde "Türkiye imalat sanayi üretim endeksi" değişkeninin en önemli etkiye sahip olacağı tahmin edilmiştir.

Abstract:
In this study, it is aimed to make the most optimal demand estimation in a company working on special and bright steel in the iron and steel sector. For this purpose, a total of 1 995 different products under 3 brands, which are among the most popular product brands, and are sold through 7 different warehouses in 116-month period between January 2009 - August 2018, the steel product sales estimation analysis was performed by using the Multiple Regression Analysis method, Trend Adaptive Exponential Correction Method and Winter's Trend and Seasonal Adaptive Exponential Correction Method, for the 52-month period between September 2018 - December 2022 by using monthly basis data of the warehouse, brand and total sales. As a result of the estimations made with these methods, the actual values between September 2018 and June 2019 and the error percentages and success rates of sales forecast values were examined. In the multiple regression analysis method; MAPE = 76.65% success rate with an error of 23.65%. The success rates of Holt and Winter methods were found to be 51.10% and 45.15%, respectively. These 3 methods were compared; It was decided to use "Multiple Regression Analysis" method which gives the best results and has the highest success rate and predictive power. In the research, 11 dependent variables in the basis of total sales, sales under 3 brands and sales through 7 warehouse sales, and 9 independent variables were used. SPSS 21.0 program and Forecasting module were used for data analysis. Monthly estimates were made by the Exponential Smoothing method using the Forecast module of the statistical program in estimating independent variables, and by Multiple Regression in estimating dependent variables. Additionally; "Holt's Trend Adaptive Exponential Correction" and "Winter's Trend and Seasonal Adaptive Exponential Correction". Dependent variables; Total Sales, Sales A brand, Sales B brand, Sales C brand, DEPO1 total sales, DEPO2 total sales, DEPO3 total sales, DEPO4 total sales, DEPO7 total sales, DEPO8 total sales, DEPO9 total sales In the correlations between the dependent variables and the independent variables, the independent variable Average Billet Price showed no significant correlation with any Yi dependent variable, so it was deemed appropriate that the independent variable Average Billet Price was not included in the model. It was found that all other independent variables [Exchange rate (USD/TRY), The total population of Turkey (million), Global iron ore prices (USD/tonnes), Australian coal price (USD/tonnes), The iron-steel trade of Turkey (billion USD), The manufacturing industry production index of Turkey (2015=100), GDP per capita of Turkey (thousand USD/year), The finished steel consumption of Turkey (million tons)] were significantly correlated with dependent variables. According to the findings of the study; it is estimated that the variable of "The manufacturing industry production index of Turkey "will have the most significant effect on" the total sales made through all stores under three brands of the company".