Araştırma Makalesi

TÜRKİYE’NİN TURİZM TALEBİNİN GRİ FOURIER MODEL İLE ANALİZİ

Cilt: 5 Sayı: 1-2 29 Aralık 2022
PDF İndir
EN TR

TÜRKİYE’NİN TURİZM TALEBİNİN GRİ FOURIER MODEL İLE ANALİZİ

Öz

Türkiye’nin turizm endüstrisinin gelişiminde ele alınması gereken temel konulardan biri turizm talep öngörüsüdür. Turizm talebinin doğru öngörülmesi, hem kamu hem de özel sektörün turizm planlaması açısından oldukça önemlidir. Bu çalışmanın amacı Türkiye’nin turizm talebinin gri modeller ile öngörülmesidir. Dolayısıyla, turizm talebi GM(1,1) gri modeliyle birlikte bu modelin kalıntılarının Fourier serileri ile düzeltildiği FGM(1,1) gri modeliyle ele alınmıştır. 2003-2021 dönemine ait yıllık toplam çıkış yapan ziyaretçi sayısı verisi kullanılarak, bu modellerin performanslarına ilişkin bir karşılaştırma yapılmıştır. Aynı zamanda söz konusu modeller kullanılarak kısa dönemli öngörülerde bulunulmuştur. Ulaşılan sonuçlar, Türkiye için turizm talebinin modellenmesi noktasında FGM(1,1) modelinin GM(1,1) modeline göre daha başarılı olduğunu göstermektedir. Modellerin güvenilirliğinin değerlendirilmesinde dikkate alınan, ortalama mutlak yüzde hata ölçütüne göre FGM(1,1) modelinin 2003-2020 dönemi kestirimleri ile bu model ile yapılan 2021 yılı turizm talep öngörüsü yüksek doğruluk düzeyindedir.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Akın, M. (2015). A novel approach to model selection in tourism demand modeling. Tourism Management, 48, 64–72. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2014.11.004
  2. Çuhadar, M. (2020a). Türkiye’nin dış aktif turizm gelirlerinin alternatif yaklaşımlarla modellenmesi ve tahmini. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi Turizm Fakültesi Dergisi, 23(1, 1), 115–141.
  3. Çuhadar, M. (2020b). A Comparative Study on Modelling and Forecasting Tourism Revenues: The Case of Turkey. Advances in Hospitality and Tourism Research (Ahtr), 8(2, 2), 235–255. https://doi.org/10.30519/ahtr.765394
  4. Erdoğan, H., Terzioğlu M., & Kayakuş, M. (2021). Almanya’dan konaklama amacıyla türkiye’ye gelen turist sayısının yapay zekâ teknikleri kullanılarak tahmin edilmesi. Avrupa Bilim Ve Teknoloji Dergisi, 27, 27, 961–971. https://doi.org/10.31590/ejosat.983323
  5. Huang, Y.-L., & Lee, Y.-H. (2011). Accurately Forecasting Model for the Stochastic Volatility Data in Tourism Demand. Modern Economy, 2(5, 5), 823–829. https://doi.org/10.4236/me.2011.25091
  6. Karahan, M. (2015). Turi̇zm talebi̇ni̇n yapay si̇ni̇r ağalari yöntemi̇yle tahmi̇n edi̇lmesi̇. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 20(2, 2), 195–209.
  7. Kayacan, E., Ulutas, B., & Kaynak, O. (2010). Grey system theory-based models in time series prediction. Expert Systems with Applications, 37(2, 2), 1784–1789. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2009.07.064
  8. Liu, S., & Lin, Y. (2011). Grey Systems (Vol. 68). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-16158-2

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Turizm (Diğer)

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

29 Aralık 2022

Gönderilme Tarihi

10 Ağustos 2022

Kabul Tarihi

30 Kasım 2022

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2022 Cilt: 5 Sayı: 1-2

Kaynak Göster

APA
Taştan, S. (2022). TÜRKİYE’NİN TURİZM TALEBİNİN GRİ FOURIER MODEL İLE ANALİZİ. Sivas Interdisipliner Turizm Araştırmaları Dergisi, 5(1-2), 96-106. https://izlik.org/JA27UU94UC