FBE- İşletme Mühendisliği Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Gözat
Yazar "Aikeshan, Aierxiati" ile FBE- İşletme Mühendisliği Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans'a göz atma
Sayfa başına sonuç
Sıralama Seçenekleri
-
ÖgeBulanık Doğrusal Regresyon Yöntemi İle Talep Tahmini : Medikal Asistans Firmasında Bir Uygulama(Fen Bilimleri Enstitüsü, 2014-07-14) Aikeshan, Aierxiati ; Çebi, Ferhan ; 10042209 ; İşletme Mühendisliği ; Management Engineeringİşletmelerin geleceğe yönelik iş talep tahmini, işletme üst düzey yöneticilerinin stratejik karar vermesi ve bu kararların finans, insan kaynakları, sabit varlık yatırımı gibi önemli alt bileşenlere yansıtması sürecindeki en önemli etkenlerden biridir. Günümüzde yaygın kullanılan talep tahmin yöntemlerinden birçoğu geçmiş verilere dayanarak yapılmakta ve tahminin kesin bir sonuca varacağı varsayımını sözel olarak açıklama yapmasada kısıtlarda yansıtmaktadır. Ancak bu tahminler genellikle güncel hayatın da özelliği itibariyle oldukça karmaşık ortamlarda gerçekleşebilmektedir. Çevremizdeki kaçınılmaz belirsizliklerden veya tahmin edicinin kesin bilgiye sahip olamamasından kaynaklanan bu karmaşık durumlara araştırmacıların farklı çözüm yaklaşımları üzerine yoğunlaşmasına yol açmıştır. Matematik bilimindeki paradigma kaymalarından birisi de belirsizlik kavramı ve buna karşı bulanık çözüm yaklaşımları ile ilgilidir. 1965 yılında L. A. Zadeh tarafından, belirsizliği incelemek için kullanılan ve olasılık teorisinin ötesinde çoklu mantığa dayalı olan, bulanık küme teorisi geliştirilmiştir. Bu teorinin karar verme problemlerinde kullanıma ilişkin tarihteki ilk çalışma 1970 yılında L. A. Zadeh ile R. E. Bellman tarafından beraber yapılmıştır. Bulanık teorisinin uygulamadaki yerini bir üst kademeye taşımak adına, H. J. Zimmermann bulanık doğrusal programlama ile ilgili ilk çalışmasını 1974 yılında L.A. Zadeh ve R. E. Bellman’ın yukarıda bahsedilen çalışmasına dayanarak yapmıştır. Bulanık doğrusal regresyon metodolojisi tahmini ile gözlemlenen değerler arasındaki sapmanın, tahmin gerçekleştirilen sistemin yapısından veya kusurlu gözlemlemeden kaynaklanan belirsizlik olduğunu savunmakta ve bu nedenle de tahmin sonuçlarının somut bir sayı olmasının gerçek şartlara uygun olmadığını öne sürmektedir. Bunun yanı sıra, kurumsallaşmaya yeni adım atan firmalarda geçmişe dönük fazla veri birikimi ve tecrübe olmadığından, klasik doğrusal regresyon yöntemleri ile tahmin yapılarak işletmelerin stratejik yönünün büyük ölçekte etkilenmesi büyük bir risk içermektedir. 1982 Yılında Tanaka, Uejima ve Asai tarafından geliştirilen bulanık linear regresyon yöntemi, az miktarda veri seti kullanarak tahmin modeli kurulabilme ve etken faktörler ile beklenen tahmin sonucu arasındaki bulanık ilişkiyi göz ardı etmeme özelliğiyle, klasik sabit katsayılı doğrusal regresyona karşı üstünlük sağlamaktadır. Bu çalışmada Türkiye’deki bir medikal asistans firmasının dosya talep tahmin problemini ele alınarak, Tanaka’nın bulanık doğrusal regresyon yaklaşımıyla matematiksel tahmin modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen matematiksel tahmin modeli ile klasik doğrusal regresyon modelinin tahmin sonuçlarını karşılaştırılmış ve benzeri işletmelerde uygulanmasının uygunluğu tartışılmıştır.