Hava kargoculuğunda pazar payı tahmini
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Hava kargo taşımacılığının hızlı, emniyetli, güvenilir, trafiksiz ve yüksek değerli ürünler için tercih ediliyor olması hava kargo taşımacılığının güçlü yanları olmasına karşılık, hava kargo firmaları sınırlı bir kapasiteye sahiptirler. Bu sebeple, sınırlı sayıdaki uçak ve kapasiteyi doğru kullanabilmek hava kargo firması için kritik öneme sahiptir. Hava kargo pazarından alınacak payın tahmin edilmesiyle yeni rotalar veya ek uçuşlar ile ilgili kararlar alınabileceği gibi buna ek olarak hava yolunun sunduğu mevcut uçuş frekanslarının yeniden gözden geçirilmesi de söz konusu olabilir. Ayrıca pazar payının arttırılması için, hangi parametrelerin ne yönde değiştirilmesi gerektiği de çalışma sonunda ölçülebilir bir hale gelecektir. Tüm bu etkileri düşündüğümüzde pazar payının doğru tahmin edilmesi hava kargo şirketinin başarısı için kritik öneme sahiptir. Çalışmanın iki amacı bulunmaktadır. Bunlardan ilki, pazar payını etkileyen değişkenlerin analiz edilerek modelde kullanılacak değişkenlerin neler olacağına karar verilmesi, ikincisi ise hava kargo pazar payını tahmin etmek için kullanılacak uygun bir modelin oluşturulmasıdır. Çalışmada hava kargo pazar payını etkileyen değişkenlere karar verilirken, uzman görüşlerinden faydalanılmıştır, değişkenlere karar verilmesinin ardından iki farklı yöntem ile pazar payı tahmin edilmiştir. İlk yöntem olarak zaman serisi analizi kullanılmıştır sonrasında ise yapay sinir ağları kullanılarak tahmin yapılmıştır. Yapılan tahmin sonuçları gerçekleşen pazar payları ile kıyaslanarak yapay sinir ağları kullanılarak geliştirilen modelin daha doğru sonuçlar verdiği görülmüştür. Yapay sinir ağları ile kurulan modelde yer alan parametrelerin pazar payı tahmin sonucuna etkileri incelenmiştir. Gelecek döneme ilişkin pazar payı tahmini hesaplanmıştır ve gelecek dönem karını arttırmaya yönelik neler yapılabileceğine ilişkin bir tartışmaya yer verilmiştir. The strenghts of air cargo transportation are: being fast, secure, safe, without traffic and preferable for valuable products but air cargo carriers have limited capacity. Therefore, using properly of limited amount of aircraft and capacity forms critical importance for air cargo carriers. With the help of right estimation of forecasted market share, profit improvement will be possible by distributing the capacity accordingly. By predicting having share from air cargo market, decisions of new routes or additional flights to which destinations can be taken, furthermore, it is plausible to review and reschedule existing flight frequencies as well. Besides, in order to increase the market share, which parameters is changed to which direction will be measured after the estimation is done. This work has two different purposes. The first of these, to settle on which variables will be used in model by analyzing variables that affects market share. The latter is, generating a reasonable model which will be used for predicting air cargo market share. In this study, when variables that affect air cargo market share are decided, experts opinions are utilized. Time Series Analysis is used as first method, then Artificial Neural Networks is used for estimation. The results of prediction are compared with actualized market shares and it is seen that using Artificial Neural Networks gives us comparable correct results. Forecasted market share results are calculated for oncoming period and there is a debate section to actions that might improve profit for oncomig period.
Collections