Türkiye’deki Hafif Ticari Araç Satışlarının Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Tahmin Edilmesi

Kayakuş M., Terzioğlu M., Yağmur A., Erdoğan D.

5th International Conference on Artificial Intelligence and Applied Mathematics in Engineering (ICAIAME 2023), Antalya, Türkiye, 3 - 05 Kasım 2023, ss.1

  • Yayın Türü: Bildiri / Özet Bildiri
  • Basıldığı Şehir: Antalya
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.1
  • Akdeniz Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Kamyonet, pikap, panelvan, minibüs gibi hafif ticari araçlar, özellikle ticaret ve hizmet sektörlerinde büyük miktarlarda kullanılan bir araç sınıfıdır. Bu sınıftaki araçlara yönelik talepteki değişimler, ülkelerin ekonomik canlılığının da bir göstergesi olarak algılanmaktadır. Bu çalışmada, makroekonomik bir gösterge olarak kabul edilen hafif ticari araç satış ve ithalatının tahmin edilmesinin, genel ekonomik göstergelerin değerlendirilmesine katkı sağlayacağı ve bu pazarda faaliyet gösteren otomotiv firmaları için mikro bakış açısıyla etkin kurumsal kaynak planlaması ve kaynakların verimli kullanılması açısından faydalı olacağı düşünülmektedir. Bu çalışmada tasarlanan satış tahmin modeli, literatürdeki önceki çalışmaların analiz edilmesi ve hafif ticari araç satışlarını etkileyebileceği düşünülen makroekonomik değişkenlerin modele dahil edilmesi ile oluşturulmuştur. Bu çalışmada tasarlanan satış tahmin modeli, literatürdeki önceki çalışmalar analiz edilerek ve hafif ticari araç satışlarını etkileyebileceği düşünülen makroekonomik değişkenler modele dahil edilerek oluşturulmuştur. Modelin tahmin başarısını ölçmek için yapay sinir ağı (YSA), çoklu doğrusal regresyon (MLR) ve karar ağacı regresyonu (DTR) olmak üzere üç makine öğrenmesi yöntemi kullanıldı. Çalışma sonucunda R2 değeri YSA için %94,6, ÇDR için %64,1 ve DTR için %82,2 olarak bulunmuştur. Elde edilen sonuçlara göre, Türkiye'deki hafif ticari araç satışlarının tahmini için tasarlanan modelin YSA yöntemi ile oldukça başarılı tahminler gerçekleştirdiği sonucuna varılmıştır.