TALEP TAHMİNLEMESİNDE KULLANILAN YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI: SERAMİK ÜRÜN GRUBU FİRMA UYGULAMASI

Makale İçerik Bilgileri
Makale Dili: 
Türkçe
Türkçe Özet: 

İşletmeler, artan rekabet koşulları altında ayakta
kalabilmek ve rekabet edebilmek için karşılaştıkları
çeşitli sorunlara ilişkin etkin kararları belirlemek
zorund,adırlar. Geleceğe ilişkin verilecek kararlar
işletmeler için belirsizlik içerdiğinden, bu
kararların alınmasında çeşitli tahminlerin
geliştirilmesi gerekmektedir. Bunlardan biri de
talep tahminleridir. İşletmelerin ürünlerine olan
talebi tahminlemeleri, belirlenecek pazarlama
stratejilerinde önemli bir girdi niteliği taşımaktadır.
Çalışmanın giriş bölümünde talep yönetimindeki
temel kavramlar, kalitatif ve kantitatif talep
tahminleme yöntemleri ele alınmakta; literatür
taramasında talep tahminlemesine yönelik başlıca
çalışmalara yer verilmekte ve son bölümde ürün
talebinin tahminlenmesinde kullanılan kantitatif
teknikler uygulanmaktadır. Firma verilerine göre
seramik ürün grubunun 2006 yılı talep
tahminlerinin oluşturulmasında kullanılması
gereken en etkin tahminleme yöntemi
belirlenmesine yönelik hipotezler geliştirilmiş ve
analizler yapılmıştır.

İngilizce Özet: 

For businesses to survive and compete under
increasing competition conditions they must
determine the effective decisions about various
issues they are faced with. Since the future
decisions contain uncertainty for businesses, it is
needed to develop various forecasts to make those
decisions. One of them is the demand forecasts.
Businesses’ forecasting their products’ demand
possesses an important input attribute for the
marketing strategies to be determined. In the
introduction section of the study, basic concepts in
demand management, qualitative and quantitative
forecasting techniques are being considered; in the
literature review, primary demand forecastingoriented
studies are being mentioned and in the last
section qualitative techniques are being applied to
forecast product demand. According to the business
data, the hypothesis are constructed and analysis
are performed to determine the most effective
forecasting method to produce ceramic product
category’s demand forecasts for 2006.

Yazar Bilgileri
1. Yazar
Yazar Adı: 
Ali ÖZDEMİR
Yazar Ünvanı: 
Öğretim Görevlisi
Yazar Üniversitesi: 
Dokuz Eylül Üniversitesi
Yazar Fakültesi: 
İktisadi İdari Bilimler Fakültesi
Yazar Anabilim Dalı: 
İşletme Anabilim Dalı
Yazar E-posta: 
2. Yazar
Yazar Adı: 
Aslı ÖZDEMİR
Yazar Ünvanı: 
Araştırma Görevlisi
Yazar Üniversitesi: 
Dokuz Eylül Üniversitesi
Yazar Fakültesi: 
İktisadi İdari Bilimler Fakültesi
Yazar Anabilim Dalı: 
İşletme Anabilim Dalı
Yazar E-posta: 
Makale Künye Bilgisi
Makalenin Yayımlandığı Dergi: 
Ege Akademik Bakış Dergisi
Makale Yayın Yılı: 
2006
Cilt/Sayı: 
6
Sayı: 
2
Sayfa Aralığı: 
105-114
Referanslar: 

ALON, Ilan., QI, Min., SADOWSKI, Robert J.
(2001). Forecasting Aggregate Retail Sales: A
Comparison of Artificial Neural Networks and
Traditional Methods, Journal of Retailing and
Consumer Services, 8(3).
113
BAKER, J.R., FITZPATRICK, K.E. (1986).
Determination of an Optimal Forecast Model for
Ambulance Demand Using Goal Programming,
Journal of Operational Research Society, 37(11).
BHATTACHARYA, M.N. (1974). Forecasting the
Demand for Telephones in Australia, Applied
Statistics, 23(1).
BHATTACHARYA, Sutanuka. (1997). “A
Comparative Study of Different Methods of
Predicting Time Series”, Yayınlanmamış Yüksek
Lisans Tezi, Concordia University, Canada.
BURGER, C.J.S.C., DOHNAL, M., KATHRADA,
M., LAW, R. (2001). A Practitioners Guide to
Time-Series Methods for Tourism Demand
Forecasting – A Case Study of Durban, South
Africa, Tourism Management, 22(4).
BUSINGER, Mark P., READ, Robert R. (1999).
Identification of Demand Patterns for Selective
Processing: A Case Study, Omega, International
Journal of Management Science, 27(2).
CARLSON, Rodney L., UMBLE, M. Michael.
(1980). Statistical Demand Functions for
Automobiles and Their Use for Forecasting in an
Energy Crisis, The Journal of Business, 53(2).
CHU, Ching-Wu., ZHANG, Guoqiang Peter.
(2003). A Comparative Study of Linear and
Nonlinear Models for Aggregate Retail Sales
Forecasting, International Journal of Production
Economics, 86(3).
DEMİR, Hulusi., GÜMÜŞOĞLU, Şevkinaz.
(2003). Üretim Yönetimi-İşlemler Yönetimi. Beta
Basım Yayım, 6. Baskı: İstanbul.
FILDES, Robert., HASTINGS, Robert. (1994). The
Organization and Improvement of Market
Forecasting, Journal of the Operational Research
Society, 45(1).
FREES, Edward W. (1996). Data Analysis Using
Regression Models: The Business Perspective.
Prentice-Hall: New Jersey.
GAVCAR, Erdoğan., ŞEN, Selim., AYTEKIN,
Alper. (1999). Türkiye’de Kullanılan Kagıt-Karton
Türlerinin Talep Tahminlerinin Belirlenmesi, Tr.
Journal of Agriculture and Forestry, TÜBİTAK, 23.
GROEBNER, David F., SHANNON, Patrick W.,
FRY, Phillip C., SMITH, Kent D. (2001). Business
Statistics: A Decision-Making Approach. Prentice-
Hall, Fifth Ed.: New Jersey.
http://www.die.gov.tr (Erişim Tarihi: 12.01.2005)
HUSS, William R. (1985). Comparative Analysis
of Company Forecasts and Advanced Time Series
Techniques Using Annual Electric Utility Energy
Sales Data, International Journal of Forecasting,
1(3).
KAMENETZKY, Ricardo D., Shuman, Larry J.,
Wolfe, Harvey. (1982). Estimating Need and
Demand for Prehospital Care, Operations
Research, 30(6).
KIRBY, Robert M. (1966). A Comparison of Short
and Medium Range Statistical Forecasting
Methods, Management Science, 13(4), Series B,
Managerial.
KLASSEN, Robert D., FLORES, Benito E. (2001).
Forecasting Practices of Canadian Firms: Survey
Results and Comparisons, International Journal of
Production Economics, 70(2).
KRESS, George J., SNYDER, John. (1994).
Forecasting and Market Analysis Techniques: A
Practical Approach. Quorum Books: USA.
LAW, Rob., AU, Norman. (1999). A Neural
Network Model to Forecast Japanese Demand for
Travel to Hong Kong, Tourism Management,20(1).
MALIK, Mazhar Ali Khan., AHMAD, Iqbal.
(1981). Forecasting Demand for Food in Libya-
Using Confidence Limits, Long Range Planning,
14(59.
MARCHANT, L.J., HOCKLEY, D.J. (1971). A
Comparison of Two Forecasting Techniques, The
Statistician, 20(3), Forecasting in Practice.
MONKS, Joseph G. (1987). Operations
Management. McGraw-Hill International Editions,
Third Ed.: Singapore.
RENDER, Barry., STAIR, Ralph M. (2000).
Quantitative Analysis for Management. Prentice-
Hall Inc., Seventh Ed: USA.
SANDERS, Nada R., MANRODT, Karl B. (2003).
The Efficacy of Using Judgmental versus
Quantitative Forecasting Methods in Practice,
International Journal of Management Science,
31(6).
SANI, B., KINGSMAN, B.G. (1997). Selecting the
Best Periodic Inventory Control and Demand
Forecasting Methods for Low Demand Items, The
Journal of Operational Research Society, 48(7).
SCHROEDER, Roger G. (1989). Operations
Management: Decision Making in the Operations
114
Function. McGraw-Hill Book Co., Third Ed.:
Singapore.
SCHULTZ, Carl R. (1987). Forecasting and
Inventory Control for Sporadic Demand under
Periodic Review, The Journal of the Operational
Research Society, 38(5).
STEVENSON, William J. (1989). Introduction to
Management Science. Irwin Inc.:USA.
TEK, Baybars. (1999). Pazarlama İlkeleri: Global
Yönetimsel Yaklaşım Türkiye Uygulamaları. Beta
Basım Yayım, 8. Baskı: İstanbul.
TÜTEK, Hülya., GÜMÜŞOĞLU, Şevkinaz.
(2000). İşletme İstatistiği. Barış Yayınları: İzmir.
WILLEMAIN, Thomas R., SMART, Charles N.,
SCHWARZ, Henry F. (2004). A New Approach to
Forecasting Intermittent Demand for Service Parts
Inventories, International Journal of Forecasting,
20(3).
WINER, Russell S. (1979). An Analysis of the
Time-Varying Effects of Advertising: The Case of
Lydia Pinkham, Journal of Business, 52(4).
ZHOU, S.L., MCMAHON, T.A., WALTON, A.,
LEWIS, J. (2002). Forecasting Operational Demand
for an Urban Water Supply Zone, Journal of
Hydrology, 259(1-4).
ZOTTERI, Giulio., KALCHSCHMIDT, Matteo.,
CANIATO, Federico. (2005). The Impact of
Aggregation Level on Forecasting Performance,
International Journal of Production Economics, 93-
94.

Türkiye’nin ilk İşletme Fakültesi olan İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi bir ilke daha imza atmaya hazırlanıyor. Arastirmax.com "1. Liselerarası İşletme ve Ekonomi Proje Yarışması"nın sponsorlarından biri olmaktan gurur duymakta.