Kesirli kalkülüs ve derin değerlendirme yaklaşımı ile havacılık verilerinin modellenmesi, etki faktörlerinin analizi ve öngörü çalışması

Abstract

Bu tez çalışmasında; taşınan hava yolcuları sayısı, hava kargo miktarı, uçuş sayısı, varış noktası sayısı, uluslararası yolcu sayısı, uluslararası varış noktası sayısı, uluslararası uçuş sayısı, arz edilen koltuk kilometre (AKK) bilgisi, AKK uluslararası bilgisi 2011-2019 yılları arasında en yoğun havalimanlarına sahip sekiz ülke olan Almanya, Fransa, İngiltere, Amerika, Hindistan, Singapur, Çin ve Türkiye için seçilmiştir. Seçilen havacılık verileri dikkate alınarak her bir faktörün hesaplanmasında kesirli hesaplama ve derin değerlendirme yöntemlerinden faydalanılacaktır. Çalışmada bildiğimiz kadarıyla türevleri de içeren çok fonksiyonlu olarak henüz ele alınmamış kesirli türevden faydalanılarak; Türevli Çoklu Derin Değerlendirme Metodolojisi (MDAM wd) ile geliştirilen modelleme, öngörü ve etki analizi yapmamıza imkan verecektir. Bu tez çalışmasında yukarıda belirlediğimiz veri seti ile geliştirdiğimiz matematiksel yaklaşımların uygulaması yapılacaktır. İlk olarak modellemek istediğimiz faktörü, etkilendiğini değerlendirdiğimiz kendi ve diğer faktörlerin geçmiş değerleriyle ilişkilendirip böylece her bir faktörün diğer faktörlerin geçmiş değerleriyle etkileşimini ve aynı zamanda geçmiş verilerindeki değişimlerinin ağırlıklı etkisini bulacağız. Sonrasında ise geleceğe ilişkin tahminlerde bulunulacaktır. Bu çalışmada havacılık faktörleri çok az bir sapma ile modellenerek doğru sonuçlar elde edilmiştir, öyle ki modellenen sekiz ülke içinde maksimum hata % 0,015927302 olarak Almanya'nın Hava taşımacılığı, kargo faktörü için bulunmuştur. Faktörlerin öngörülmesi ile ilgili olarak, toplam 72 öngörü için hataların %90.278'i %10'dan küçük olarak bulunmuştur. Önerilen yöntemin sonucu oldukça tatmin edicidir ve kıyaslama yaptığımız önceki türev olmayan yönteme (MDAM) göre daha iyi sonuçlar vermektedir. Ayrıca, 2019 yılı için elde edilen öngörü sonuçları ışığında en öngörülebilir ülkenin İngiltere olduğu tespit edildi; ikinci sırada Almanya, üçüncü sırada ABD, dördüncü sırada Fransa, beşinci sırada Çin, altıncı sırada Singapur, yedinci sırada Türkiye ve sonuncu sırada ise Hindistan oldu. Örneklem için seçilen sekiz ülke içinden en az öngörülebilir faktörler ise Türkiye'nin uluslararası yolcuları ve Singapur'un uçuş sayısı ve uluslararası uçuş sayısı olmuştur. Etki analizi sonuçları verilmiş ve ayrıca ülkeler arasında ortak veya değişken olduğu tespit edilen bazı faktör etkileri çalışmada tartışılmıştır. Faktörlerin diğer faktörler üzerindeki ağırlıklı ortalama etkisi açısından ve geriye dönük olarak 2019 yılı ve 𝑙=2 yıl için önerdiğimiz varsayım çerçevesinde, güçlü pozitif (olumlu) ve güçlü negatif (olumsuz) etkiler değerlendirilmiştir.