Pandeminin talep tahmin yöntemlerinin performansına etkisi
The effect of the pandemic on the performance of forecasting methods
Yazar: İLKNUR GÖZDE ÖZGÜN
Danışman: DOÇ. DR. BURCU ÖZCAN TÜRKKAN
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: COVID 19 = COVID 19 ; Pandemiler = Pandemics ; Talep tahmini = Demand estimation ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Zaman serileri analizi = Time series analysis ; Çoklu regresyon analizi = Multiple regression analysis

Özet:
Şirketler varlıklarını sürdürmek, kâr etmek ve büyüyebilmek için gelecekle ilgili sürekli araştırmalar yaparak ürünlerine olan talebi tahmin etmeye çalışırlar. Tahmin, geçmiş verilerden ve deneyimlerden yola çıkarak gelecekle ilgili öngörüde bulunabilmektir. Talep tahmini, gelecek dönemlerde tüketicilerin talep edecekleri ürün ya da hizmetin miktarını önceden kestirebilmektir. Küresel ticaret dengelerinin değiştiği Covid-19 pandemi döneminin tüm dünyada ekonomiyi ve tedarik zincirlerini etkileyerek yarattığı belirsizlik talep tahmin çalışmalarını zorlaştırmıştır. Pandeminin talep tahmin yöntemlerinin performansını nasıl etkilediği ve en düşük hata performans değerini gösteren yöntemin belirlenmesi hedeflenmiştir.

Türkiye'de faaliyet gösteren cam firmasının 2016-2020 yılları arasındaki satış verileri alınmış ve talebi etkileyen dış faktörler belirlenmiştir. Zaman serisi analizleri, çoklu regresyon analizi ve yapay sinir ağları gibi talep tahmin yöntemlerinin pandemi öncesi dönem ve pandemi dönemi performansları değerlendirilerek, en düşük hata performans ölçütünü gösteren yöntem belirlenmiştir. Minitab, SPSS ve Matlab programlarında çalışılarak yöntemler test edilmiştir. Pandemi döneminde zaman serisi analizlerinin hata performans değerleri artarken, regresyon analizinde etkilenmediği görülmüştür. "Çoklu regresyon analizi" yöntemi en düşük hata performansını veren tahmin yöntemi olarak bulunmuştur.

Abstract:
Companies try to forecast the demand for their products by constantly researching the future in order to survive, profit and grow. Forecasting is the ability to make predictions about the future based on past data and experiences. Demand forecasting is the ability to predict the amount of product or service that consumers will demand in the future. The uncertainty created by the Covid-19 pandemic period, in which global trade balances changed, by affecting the economy and supply chains all over the world, made demand forecasting studies difficult. It is aimed to determine how the pandemic affects the performance of demand forecasting methods and to determine the method that shows the lowest error performance value.

Sales data of the glass company operating in Turkey between the years 2016-2020 were taken and external factors affecting the demand were determined. By evaluating the pre-pandemic and pandemic period performances of demand forecasting methods such as time series analysis, multiple regression analysis and artificial neural networks, the method showing the lowest error performance criterion was determined. The methods were tested by working in Minitab, SPSS and Matlab programs. While the error performance values of time series analyzes increased during the pandemic period, it was observed that it was not affected in the regression analysis. "Multiple regression analysis" method was found to be the estimation method giving the lowest error performance.