Çimento ve taş kömürü örnek sektörlerinde stok miktarı tahmini için sınıflama tipi modeller ile çoklu regresyon modellerinin karşılaştırılması

Tez Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Türkiye

Tez Danışmanı: Prof. Dr. Şenol Altan

Tezin Onay Tarihi: 2019

Tezin Dili: Türkçe

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

İşletmeler rekabet ortamında faaliyetlerine devam edebilmek ve üretimdeki aksaklıklara karşı bir önlem almak amacıyla stok yönetimine ihtiyaç duymaktadırlar. Bu çalışmada da ülkemizin Çimento ve Taş Kömürü sektörlerine ilişkin stok miktarı tahmini üzerine çalışmalar yapılmıştır. Çimento modelinde 2005 Ocak-2015 Aralık dönemi; Taş kömürü modelinde 2010 Ocak - 2015 Aralık dönemi ele alınmış; stok miktarı ve stok miktarını etkilediği önsel olarak belirlenen değişkenler arasındaki ilişkiler, Hendry’nin Genelden-Özele Modelleme yöntemi ve VAR yöntemi ile incelenmiştir. Daha sonra her bir sektöre ilişkin seçilen bölge/müesseseler için özel modeller elde edilmiştir. Özel modellerde belirlenen değişkenlere ilişkin sınıflama tipi modeller ile çoklu regresyon modelleri elde edilerek, tüm modellerin tahmin performansları karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, Çimento sektöründe Marmara ve Akdeniz Bölgeleri için en yüksek stok miktarı tahmin performansı “Regresyon” modeline aittir. Etki-tepki fonksiyonları sonuçlarına göre, Marmara Bölgesinin oluşabilecek şoklara karşı daha geç tepki vermesinden dolayı Akdeniz Bölgesinin Çimento “Stok Miktarı” bulundurmak için daha avantajlı bir bölge olduğu sonucuna varılmıştır. Taş Kömürü sektöründe “Amasra” ve “Armutçuk” müesseseleri ele alınmış ve en yüksek performanslı stok miktarı tahmini için Amasra Müessesesinde “Regresyon” modeli, Armutçuk Müessesesinde “Yapay Sinir Ağı (YSA)” modeli seçilmiştir. Etki-tepki fonksiyonları sonuçlarına göre, “Satış Miktarı’ndaki” ve “Üretim Miktarı’ndaki” meydana gelen artış yönündeki şoklara Amasra Müesesesinin “Stok Miktarı” daha erken tepki verdiği için daha avantajlı konumda olduğu tespit edilmiştir. Son olarak sektörlere ilişkin seçilen bölge/müesseseler için belirlenen model sonuçları birlikte değerlendirilmiş ve yöntemlerin daha etkin kullanımı için önerilerde bulunulmuştur.