Demir çelik işletmesinde satış miktarını etkileyen faktörlerin yapay sinir ağları ile incelenmesi: Türkiye'de bir uygulama
Investigation of factors affecting sales quantity in iron and steel plant with artificial neural networks: An application in Turkey
Yazar: ZAFER UYSAL
Danışman: PROF. DR. MEHMET PEKKAYA
Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Demir çelik sektörü = Iron steel sector ; Satış performansı = Sales performance ; Talep = Demand ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
İşletmeler için, ürettiği ürünlerin satış tahminini yapmak gelecekteki gelirlerinin ve üretim kararlarının öngörülmesi anlamına gelmektedir. Ürünün satışını etkileyen işletme dışı ve işletme içi kaynaklı faktörlerin saptanması ve bu faktörlerin etki miktarlarının değerlendirilmesi gelecekteki satışların öngörülmesinde önemli rol oynayabilmektedir. Çalışmanın amacı, demir çelik işletmesi için satış miktarına etki eden işletme dışı/içi kaynaklı faktörlerin Yapay Sinir Ağı (YSA) üzerinden modellenmesi ile bu faktörlerin etki şiddetlerinin değerlendirilmesi, sonuçların karar vericiler/araştırmacılara sunulmasıdır. Ayrıca YSA modeli ile elde edilen bulguların karşılaştırılması amacıyla regresyon analizi yapılmıştır. Bu nedenle, Türkiye'de faaliyet gösteren büyük bir demir çelik işletmesinin ürettiği beş ürüne ait aylık satış miktarı, fiyatı ve belirlenen altı makro iktisadi faktöre ait piyasa verileri kullanılmıştır.
Elde edilen bulgular ışığında ilgili demir çelik işletmesinde satış tahminini etkileyen faktörlerin değerlendirilmesinde YSA'nın yeterli açıklayıcılığa sahip olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca her bir demir çelik ürününün kullanıldığı sektöre göre makro iktisadi değişkenlerin etki şiddetleri değişmektedir. Yapılan çalışmanın sonucuna göre, ilgili demir çelik işletmesinde üretilen ürünlerin genel olarak USD döviz kuru, faiz ve ürün fiyatından diğer değişkenlere göre daha fazla etkilendiği gözlenmiştir. Endüstriyel ürün olsa da türetilmiş etkisi nedeniyle nihai kullanıcıları kısa sürede etkileyen kimi ürünler için tüketici güven endeksinin de etkisinin olduğu sonucu çıkarılabilir. Çalışmanın son bir yıllık döneminde Covid-19 pandemisi yaşanmıştır. Pandemi dönemi verileri YSA test dönemine geldiğinden test performansını kısmen zayıflatsa da doğrusal olmayan yapıyı da modelleyebilen YSA'nın genel olarak başarılı sonuçlar verdiği kabul edilmiştir.

Abstract:
For an enterprise, estimating the sales of the products they produce means predicting their future income and production decisions. Determining the external and internal factors affecting the sales of the product and evaluating the impact of these factors can play an important role in predicting future sales. The aim of the study is to model the external/internal factors that affect the sales amount for the iron and steel plant through the Artificial Neural Network (ANN) and to evaluate the impact intensities of these factors, and to present the results to the decision makers/researchers. In addition, regression analysis was performed to compare the findings obtained with the ANN model. For this reason, monthly sales amount, price and market data of six determined macroeconomic factors of five products produced by a large iron and steel enterprise operating in Turkey were used.
In the light of the findings obtained, it has been concluded that ANN has sufficient explanatory power in the evaluation of the factors affecting the sales forecast in the relevant iron and steel enterprise. In addition, the effect intensities of macroeconomic variables vary according to the sector in which each iron and steel product is used. According to the results of the study, it has been observed that the products produced in the relevant iron and steel plant are generally more affected by the USD exchange rate, interest and product price than other variables. Although it is an industrial product, it can be concluded that the consumer confidence index also has an effect for some products that affect the end users in a short time due to its derived effect. In the last year of the study, the Covid-19 pandemic has occurred. Since the pandemic period data came to the ANN test period, it was accepted that ANN, which can also model the non-linear structure, gives successful results in general, although it partially weakens the test performance.