YSA, ARIMA ve ARIMAX Yöntemleriyle Satış Tahmini: Beyaz Eşya Sektöründe bir Uygulama Sales Forecast with YSA, ARIMA and ARIMAX Methods: An Application in the White Goods Sector
Beyaz eşya sektörü Türkiye’nin istihdama ve ihracata verdiği katkılardan dolayı
lokomotif sektörlerinden biridir. Son yıllarda yaşanan teknolojik gelişmeler ve
küreselleşme ile birlikte yaşanan zorlu rekabet koşullarından etkilenen sektörler
içerisinde yer almaktadır. Etkili bir üretim planlaması; mevcut talebi zamanında ve
minimum maliyetle karşılayabilmelidir. Mevcut talebi tespit edebilmek ise iyi bir satış
tahmini ile mümkün olmaktadır. Bu yönüyle satış tahmini, karar vericilerin başarılı
olmalarında önemli bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada, beyaz eşya sektörü için bir satış
tahmini modeli önerilmiştir. Bulaşık makinesi, çamaşır makinesi, buzdolabı, küçük ev
aletleri ve televizyon ürünleri için 46 aylık satış verileri kullanılmıştır. Satışları
etkileyen faktörler olan döviz kuru, tatil günleri, tüketici güven endeksi (TGE), üretici
fiyat endeksi (ÜFE) ve bölgedeki konut satışları, açıklayıcı değişken olarak
kullanılmıştır. Yapay sinir ağları (YSA), ARIMA ve ARIMAX yöntemleri ile elde
edilen sonuçlar, ortalama kareli hata (OKH) performans kriterine göre kıyaslandığında
en isabetli tahminlerin YSA yöntemi kullanılarak elde edildiği söylenebilir.
The white goods sector is one of the locomotive sectors of the country due to the
contributions of employment and exports. The technological developments and
globalization experienced in recent years are among the sectors that are affected by the
changing and competitive conditions. Efficient production planning; must meet the
current demand in time and with minimal cost. Determining the current demand is
possible with a good sales forecast. In this sense, sales forecasting plays an important
role in the success of decision makers. In this study, the sales forecast model for the
white goods sector was proposed. The 46 months’ sales data have been used for dishwashers, refrigerators, small house appliances and televisions. The exchange rate,
holiday days, consumer confidence index, producer price index, housing sales in the
region are used as explanatory variable. It can be said that the most accurate estimates
are obtained by using the ANN method when mean squared error (MSE) compared
which is the performance criterion
