Supplier selection with support vector regression and twin support vector regression

Tedarikçi seçimi sorunu son zamanlarda literatürde oldukça ilgi görmektedir. Güncel literatür, yapay zeka tekniklerinin geleneksel istatistiksel yöntemlerle karşılaştırıldığında daha iyi bir performans sağladığını göstermektedir. Son zamanlarda, destek vektör makinesi, araştırmacılar tarafından çok daha fazla ilgi görse de, buna dayalı tedarikçi seçimi çalışmalarına pek sık rastlanmamaktadır. Bu çalışmada, tedarikçi kredi endeksini tahmin etmek amacıyla, destek vektör regresyon (DVR) ve ikiz destek vektör regresyon (İDVR) teknikleri kullanılmıştır. Pratikte, tedarikçi verisini içeren örneklemler sayıca oldukça yetersizdir. DVR ve İDVR daha küçük örneklemlerle analiz yapmaya uyarlanabilir. Tedarikçilerin belirlenmesinde DVR ve İDVR yöntemlerinin tahmin kesinlikleri karşılaştırılmıştır. Gerçek örnekler İDVR yönteminin DVR yöntemine kıyasla üstün olduğunu göstermektedir.Suppliers’ selection problem has attracted considerable research interest in recent years. Recent literature show that artificial intelligence techniques achieve better performance than traditional statistical methods. Recently, support vector machine has received much more attention from researchers, while studies on supplier selection based on it are few. In this paper, we applied the support vector regression (SVR) and twin support vector regression (TSVR) techniques to predict the supplier credit index. In practice, the suppliers’ samples are very insufficient. SVR and TSVR are adaptive to deal with small samples. The prediction accuracies for SVR and TSVR methods are compared to choose appropriate suppliers. The actual examples illustrate that TSVR methods are superior to SVR

Emancipating Identity: The Differential Effect of Organizational Identification on Commitment and Performance

Research on organizational identity (OI) and organizational identification (OID) has long considered the two concepts as inseparable. There is also a rising concern among scholars that OID and organizational commitment (OC) might be misrepresented and used interchangeably. These together raise the question: can OI, OID, and OC substitute each other, or should firms make an effort to establish all three differentially in order to capitalize on their unique effects on performance outcomes? In this study, we aim to address these unanswered inquiries with regards to how OI, OID, and OC are interrelated yet distinct constructs that in turn play unique roles in increased performance outcomes. We argue that, OI, OID and OC are distinct constructs that have differential effects on performance outcomes. By first looking at the effect of OI and OID on OC, we aimed to understand the differential relationship of OI and OID with OC. Also, we aimed to examine the concurrent effects of all three constructs namely OI, OID, and OC on individual performance. Drawing on the social identity and social categorization theories, we develop and empirically test a conceptual model where we examine the effects of OI and OID on OC and the effect of OC on individual performance. Through examining the data collected by 345 employees in the education sector, we show that OI and OID have positive significant effects on OC. Further, the results of our hierarchical multiple regression analyses reveal that OI, OID, and OC have positive and significant effects on individual performance

Destek Vektör Regresyon ve İkiz Destek Vektör Regresyon Yöntemi ile Tedarikçi Seçimi

Suppliers’ selection problem has attracted considerable research interest in recent years. Recent literature show that artificial intelligence techniques achieve better performance than traditional statistical methods. Recently, support vector machine has received much more attention from researchers, while studies on supplier selection based on it are few. In this paper, we applied the support vector regression (SVR) and twin support vector regression (TSVR) techniques to predict the supplier credit index. In practice, the suppliers’ samples are very insufficient. SVR and TSVR are adaptive to deal with small samples. The prediction accuracies for SVR and TSVR methods are compared to choose appropriate suppliers. The actual examples illustrate that TSVR methods are superior to SVR.Tedarikçi seçimi sorunu son zamanlarda literatürde oldukça ilgi görmektedir. Güncel literatür, yapay zeka tekniklerinin geleneksel istatistiksel yöntemlerle karşılaştırıldığında daha iyi bir performans sağladığını göstermektedir. Son zamanlarda, destek vektör makinesi, araştırmacılar tarafından çok daha fazla ilgi görse de, buna dayalı tedarikçi seçimi çalışmalarına pek sık rastlanmamaktadır. Bu çalışmada, tedarikçi kredi endeksini tahmin etmek amacıyla, destek vektör regresyon (DVR) ve ikiz destek vektör regresyon (İDVR) teknikleri kullanılmıştır. Pratikte, tedarikçi verisini içeren örneklemler sayıca oldukça yetersizdir. DVR ve İDVR daha küçük örneklemlerle analiz yapmaya uyarlanabilir. Tedarikçilerin belirlenmesinde DVR ve İDVR yöntemlerinin tahmin kesinlikleri karşılaştırılmıştır. Gerçek örnekler İDVR yönteminin DVR yöntemine kıyasla üstün olduğunu göstermektedir

Destek Vektör Regresyon ve İkiz Destek Vektör Regresyon Yöntemi ile Tedarikçi Seçimi

Suppliers’ selection problem has attracted considerable research interest in recent years. Recent literature show that artificial intelligence techniques achieve better performance than traditional statistical methods. Recently, support vector machine has received much more attention from researchers, while studies on supplier selection based on it are few. In this paper, we applied the support vector regression (SVR) and twin support vector regression (TSVR) techniques to predict the supplier credit index. In practice, the suppliers’ samples are very insufficient. SVR and TSVR are adaptive to deal with small samples. The prediction accuracies for SVR and TSVR methods are compared to choose appropriate suppliers. The actual examples illustrate that TSVR methods are superior to SVR.Tedarikçi seçimi sorunu son zamanlarda literatürde oldukça ilgi görmektedir. Güncel literatür, yapay zeka tekniklerinin geleneksel istatistiksel yöntemlerle karşılaştırıldığında daha iyi bir performans sağladığını göstermektedir. Son zamanlarda, destek vektör makinesi, araştırmacılar tarafından çok daha fazla ilgi görse de, buna dayalı tedarikçi seçimi çalışmalarına pek sık rastlanmamaktadır. Bu çalışmada, tedarikçi kredi endeksini tahmin etmek amacıyla, destek vektör regresyon (DVR) ve ikiz destek vektör regresyon (İDVR) teknikleri kullanılmıştır. Pratikte, tedarikçi verisini içeren örneklemler sayıca oldukça yetersizdir. DVR ve İDVR daha küçük örneklemlerle analiz yapmaya uyarlanabilir. Tedarikçilerin belirlenmesinde DVR ve İDVR yöntemlerinin tahmin kesinlikleri karşılaştırılmıştır. Gerçek örnekler İDVR yönteminin DVR yöntemine kıyasla üstün olduğunu göstermektedir

Yapay sinir ağları ile yatırım değerlemesi analizi

This paper shows that discounted cash flow and net present value, which are traditional investment valuation models, can be combined with artificial neural network model forecasting. The main inputs for the valuation models, such as revenue, costs, capital expenditure, and their growth rates, are heavily related to sector dynamics and macroeconomics. The growth rates of those inputs are related to inflation and exchange rates. Therefore, predicting inflation and exchange rates is a critical issue for the valuation output. In this paper, the Turkish economy’s inflation rate and the exchange rate of USD/TRY are forecast by artificial neural networks and implemented to the discounted cash flow model. Finally, the results are benchmarked with conventional practices.Bu çalışmada geleneksel yatırım değerleme metotlarından olan indirgenmiş nakit akım ve net bugünkü değer modeli ile yapay sinir ağları modelinin tahmin etme özelliğinin birleştirilmesi analiz edilmiştir. Değerleme modellerinin temel bileşenlerinden olan satış gelirleri, maliyetler, yatırım harcamaları ve bunların yıllar içerisindeki büyüme oranları sektörel dinamikler ve makroekonomik faktörlerle yakından ilişkilidir. Bununla birlikte, enflasyon oranı ve döviz kurları bu bileşenlerin değişim oranlarını etkilemektedir. Dolayısıyla enflasyon oranını ve döviz kurlarını tahmin etmek değerlemenin sonucu açısından kritik bir önem taşımaktadır. Bu çalışmada Türkiye enflasyonu ve USD/TRY döviz kuru yapay sinir ağları modeli ile tahmin edilmiş ve bu değişkenler indirgenmiş nakit akım modeli içerisine yerleştirilmiştir. Bu modelin sonuçları geleneksel yöntemler ile karşılaştırılmıştır

The relationship between supervision style, working conditions, co - workers behavior, recognition and job satisfaction: a field research on textile firms

Günümüzün yoğun rekabet koşulları, işletmelerin çalışanlarının en etkin ve verimli şekilde çalışmalarına imkan sağlamalarını zorunlu kılmaktadır. Bu zorunluluk çalışanların iş tatminlerinin sağlanmasına verilen önemi artırmaktadır. İşletmeler belirlenmiş hedef ve amaçlara işletme içerisinde yüksek iş tatminine sahip çalışanlarla ulaşabilir. Bundan dolayı, işletmeler çalışanların iş tatminlerini etkileyen faktörleri belirlemek ve iyileştirmek zorundadırlar. Türkiye'nin önemli ihraç sektörlerinden biri olan tekstil sektörü, özellikle işgücüne dayalı olarak çalışmakta ve bu sektördeki çalışanların iş tatminlerinin yüksek olması tekstil firmalarının performanslarını ve rekabet güçlerini artırmaktadır. Yapılan bu çalışma sonucunda, yönetim tarzı, çalışma koşulları, arkadaşlık ortamı ve takdir edilme duygusu ile iş tatmini arasında olumlu bir ilişki olduğu ve iş tatminini en fazla arkadaşlık ortamının etkilediği bulunmuştur.Intensive competition forces firms to work efficiently and effectively with all their resources including human resources. The need for satisfying employees on the job arises as a necessity for the firm success. Firms can achieve their objectives only by developing and maintaining policies and work environments which in turn will result in job satisfaction. In this study the factors which effect job satisfaction are analyzed on a sample of firms operating in the textile industry. Turkish textile firms are well known with their export ability as well as with their use of labor-intensive production technology. High level of job satisfaction of employees is needed for firm performance. The findings of the survey results indicate that supervisory behavior, working conditions, co-workers behavior and recognition are related to job satisfaction, co-workers behavior having the highest effect among all

Investment Valuation Analysis with Artificial Neural Networks

This paper shows that discounted cash flow and net present value, which are traditional investment valuation models, can be combined with artificial neural network model forecasting. The main inputs for the valuation models, such as revenue, costs, capital expenditure, and their growth rates, are heavily related to sector dynamics and macroeconomics. The growth rates of those inputs are related to inflation and exchange rates. Therefore, predicting inflation and exchange rates is a critical issue for the valuation output. In this paper, the Turkish economy’s inflation rate and the exchange rate of USD/TRY are forecast by artificial neural networks and implemented to the discounted cash flow model. Finally, the results are benchmarked with conventional practices

Investment Valuation Analysis with Artificial Neural Networks

This paper shows that discounted cash flow and net present value, which are traditional investment valuation models, can be combined with artificial neural network model forecasting. The main inputs for the valuation models, such as revenue, costs, capital expenditure, and their growth rates, are heavily related to sector dynamics and macroeconomics. The growth rates of those inputs are related to inflation and exchange rates. Therefore, predicting inflation and exchange rates is a critical issue for the valuation output. In this paper, the Turkish economy’s inflation rate and the exchange rate of USD/TRY are forecast by artificial neural networks and implemented to the discounted cash flow model. Finally, the results are benchmarked with conventional practices

Antecedents and Consequences of Trust in Public Sector Websites and Social Media

Rapidly developing information and communication technologies have an influence on the whole world and have become an ordinary part of everyday life. Not only people, but businesses and governments are affected by these changes. In this respect, governments use several online media platforms as their own digital face and thus keep pace with the developing technology. Considering the lacks in previous researches, the aim of this paper is to investigate the critical factors influencing the citizens' trust in public sector websites and social media and also the relationship among trust in the public sector, citizen satisfaction and trust in public sector websites and social media. By studying 607 citizens who are users of the website or social media service belonging to the municipalities in Turkey, we found that: (i) perceived quality, perceived usefulness, and facilitation conditions are the factors that affect the citizens' trust in public sector websites and social media, (ii) trust in the public sector websites and social media affects trust in the public sector and, (iii) trust in the public sector affects citizen satisfaction

Yerel Yönetimlerde Kurumsal Duygusal Hafıza, Bilgi Paylaşımı, Hizmet Geliştirme ve Hizmet Performansı Arasındaki İlişki

Örgütler/kurumlar; faaliyetlerinin devamlılığını sağlayabilmek ve bilgiyi depolayıp geçmişten geleceğe aktarabilmek için kurumsal duygusal hafızaya ihtiyaç duymaktadır. Kurumsal duygusal hafıza ortak bilginin korunmasına, ihtiyaç halinde hatırlanmasına, erişilmesine ve paylaşılmasına imkân vermektedir. Bu yüzden bu çalışmada, yerel yönetimlerde kurumsal duygusal hafıza ile bilgi paylaşımı, hizmet geliştirme ve hizmet performansı arasındaki ilişkinin araştırılması amaçlanmaktadır. Bu çerçevede İstanbul ili sınırları dâhilinde bulunan 39 ilçe belediyesinde çalışan orta ve üst düzey yöneticiye anket yöntemi uygulanarak 361 kişiden veri toplanmıştır. Elde edilen verilerin analizinde ve araştırma hipotezlerini test etmede yapısal eşitlik modelinden yararlanılmıştır. Analizler sonucunda örgütlerde duygusal deneyim seviyesi ve deneyim yayılması ile bilgi paylaşımı arasında, bilgi paylaşımı ve hizmet geliştirme arasında pozitif bir ilişkinin olduğu görülmektedir. Aynı zamanda hizmet geliştirme de hizmet performansını pozitif yönde etkilemektedir. Kurumların hizmet geliştirmeleri de hizmet performanslarına olumlu yönde yansımaktadır