5th International Conference on Artificial Intelligence and Applied Mathematics in Engineering (ICAIAME 2023), Antalya, Turkey, 3 - 05 November 2023, pp.1
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.