Yazar "Söyler, Hasan" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 8 / 8
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe THE ANALYSIS OF CASH FLOWS MAXIMIZING THE FIRM VALUE THROUGH THE APPROACH OF SYSTEM DYNAMİCS(2022) Tursun, Mehmet; Söyler, Hasan; Aksu, İbrahimIn this study, it was practiced to adopt free cash flows to firm which is frequently used in calculating the firm value through the system dynamics model. For the study, a firm traded at Borsa Istanbul 100 Index (BIST-100) was chosen and the firm’s cash flow projection was created by analyzing its financial data. Future cash flows of the firm were exercised under certain scenarios via system dynamics model. The results exhibit that the future cash flows of the firm can be predicted successfully through the system dynamics model. It is considered that the system dynamics can be used as an efficient strategic management accounting technique and that it can provide the data which the business executives will require when making the optimal decisions maximizing the firm value.Öğe Çinli Postacı Probleminin Genetik Algoritma ve Coğrafi Bilgi Sistemi QGIS İle Çözümü(İnönü Üniversitesi, 2019) Söyler, Hasan; Fendoğlu, EdaGünümüz piyasasında, hızla artan rekabet ortamı ve müşteri taleplerini hızlı ve etkin bir şekilde karşılamak için firmalar, dağıtım sistemlerine çok fazla bütçe ayırmaktadırlar. Bu nedenle firmalar ürün, hizmet ve bilgilerin minimum maliyet, minumum süre ve optimum rota elde edilecek şekilde taşınmasına çok daha fazla önem vermektedirler. Ele alınan problem, bir aracın bir mahalle içerisindeki bütün caddelere uğrayarak başladığı noktaya geri dönmesi problemidir. Literatürde Çinli Postacı Problemi (ÇPP) olarak adlandırılmaktadır. Bu çalışmada ÇPP olarak modellenen problem, Genetik Algoritma (GA) ve Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) yazılımı olan QGIS programının eklentisi ile çözülmüştür. Her iki uygulama da optimal rotalar elde edilerek çıkan sonuçlar karşılaştırılmıştır. Optimal rotanın elde edilmesi ile zamanın ve maliyetin de minimizasyonu amaçlanmıştırÖğe Lineer programlama problemlerinin çözümünde iç nokta algoritmaları ve bir uygulama(İnönü Üniversitesi, 1998) Söyler, Hasan[Abtsract Not Available]Öğe PARA KRİZLERİNİN YAPAY ZEKA YÖNTEMLERİ İLE TAHMİNİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ(2018) Söyler, Hasan; Kızılkaya, OktayÖz: Finansal krizler, yaşandıkları ülkelerde son derece yüksek maliyetlere neden olabilmektedir. Ek olarak bu krizler genellikle, çeşitli kanallar üzerinden yayılarak diğer ülkelerin kriz konusundaki kırılganlığını artırmaktadır. Finansal krizlerin önceden tahmin edilebilmesi de ekonomide ortaya çıkardığı sorunların ve yüklediği maliyetlerin azaltılmasında önemli bir rol oynamaktadır. Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de yaşanan para krizlerinin öngörülebilirliğini yapay zeka yöntemlerinden Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Adaptif Ağ Tabanlı Bulanık Çıkarım Sistemi (ANFIS) yöntemlerini kullanarak araştırmak ve Türkiye’de yaşanan para krizlerini etkileyen değişkenleri belirlemektir. Çalışma sonucunda, Türkiye için para krizi tahmininde kullanılan YSA yönteminin oldukça iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. En iyi performansa sahip YSA modelinin sonuçları dikkate alınarak bağımsız değişkenlerin ağırlıklı değerleri incelendiğinde ise Türkiye’de meydana gelen para krizlerini en fazla etkileyen üç değişkenin sırasıyla reel efektif döviz kuru (REDK), mevduat faiz oranları (MFAIZ) ve ihracat birim değeri (XUV) değişkenleri olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Elde edilen sonuçlar YSA yönteminin para krizleri tahmininde oldukça başarılı olduğunu göstermektedir.Öğe Route Optimization of Malatya Metropolitan Municipality Pesticide Vehicles(Alphanumeric Journal, 2018) Söyler, Hasan; Fendoğlu, EdaIn today's competitive environment, businesses attach importance to transfer products, services and related information between supply and consumption points in order to meet increasing customer demands, in accordance with minimum cost, optimum route and customer satisfaction. Due to its importance in the economy, the Vehicle Routing Problem (VRP), which has been working hard on academics for the last 50 years and is a sub-topic of logistics management, constitutes a significant part of the total distribution cost in the businesses and financial expenditures are serious. In this study, VRP and Chinese Postman Problem (CPP) is introduced, optimal routes of Malatya Metropolitan Municipality pesticide vehicles is determined by using Hierholzer & Floyd Warshall Algorithms and Excel - Solver and solution is compared. Keywords: Decision Making Techniques and Modeling, Optimization, Routing and SchedulingÖğe TÜRKİYE 'NİN GSYİH TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞLARI MODEL PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI*(2015) Söyler, Hasan; Kızılkaya, OktayBir ülkenin gelecek yıllara ait makroekonomik değişkenlerinin tahminleri, karar vericiler için ekonomi politikaların oluşturulmasında önemli bir role sahiptir. Bu çalışmada; son yıllarda tahmin modellemesinde sıklıkla kullanılan yapay sinir ağları modeli yardımı ile ekonomik büyüme değişkeni GSYİH'nın tahmini yapılması amaçlanmıştır. Ekonomik büyüme için; Çok Katmanlı Algılayıcı (ÇKA), Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağları (RTFA) ve geri dönüşümlü Elman Ağı kullanılarak kendi gecikmeli değerlerine göre tahminler elde edilmiştir. Kullanılan YSA mimarilerinin tahmin performansları incelendiğinde 4 girdi katmana sahip RTFA modelinin en yüksek doğruluğu sağladığı görülmüş ve bu model yardımıyla 2013Q4:2014Q4 dönemleri için ekonomik büyüme oranı tahminleri üretilmiştir. Elde edilen sonuçlar yapay sinir ağlarının ekonomik büyüme tahmininde kullanılabilecek başarılı bir yöntem olduğunu göstermiştir.Öğe Türkiye 'Nin Gsyih Tahmini İçin Yapay Sinir Ağları Model Performanslarının Karşılaştırılması(Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 2015) Söyler, Hasan; Kızılkaya, OktayÖz:Bir ülkenin gelecek yıllara ait makroekonomik değişkenlerinin tahminleri, karar vericiler için ekonomi politikaların oluşturulmasında önemli bir role sahiptir. Bu çalışmada; son yıllarda tahmin modellemesinde sıklıkla kullanılan yapay sinir ağları modeli yardımı ile ekonomik büyüme değişkeni GSYİH'nın tahmini yapılması amaçlanmıştır. Ekonomik büyüme için; Çok Katmanlı Algılayıcı (ÇKA), Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağları (RTFA) ve geri dönüşümlü Elman Ağı kullanılarak kendi gecikmeli değerlerine göre tahminler elde edilmiştir. Kullanılan YSA mimarilerinin tahmin performansları incelendiğinde 4 girdi katmana sahip RTFA modelinin en yüksek doğruluğu sağladığı görülmüş ve bu model yardımıyla 2013Q4:2014Q4 dönemleri için ekonomik büyüme oranı tahminleri üretilmiştir. Elde edilen sonuçlar yapay sinir ağlarının ekonomik büyüme tahmininde kullanılabilecek başarılı bir yöntem olduğunu göstermiştir. Başlık (İngilizce):Artificial Neural Networks Models Performance Comparisons For Turkey's GDP Forecasting Öz (İngilizce):Estimates of economic growth for the coming years in a country has an important role in determining business plans for business entities and fiscal policies formulation for goverments. In this study, It was intended to estimate the GDP of economic growth variable with the help of artificial neural networks models which have often been used in estimation modelling recently. For the economic growth estimation were obtained according with its own delayed values by using Multiple Layer Perception (MLP), Radial Basis Function Networks (RBFN) and Recurring Elman Networks. When the estimation performances of the used artificial neural network structures were analyzed,it was seen that RBFN model having 4 input layers got the highest accuracy and through this model estimates of economic growth were produced for 2013Q4 and 2014Q4 periods. The obtained results showed that artificial neural networks were a successful method to be used in the estimates of economic growth.Öğe Türkiye’de CO2 Emisyonlarının Belirleyicileri: Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları ile Bir Uygulama(2023) Söyler, Hasan; Kızılkaya, OktayFosil yakıtların kullanılması sonucu doğaya salınan CO2, çevresel sorunlara neden olan en önemli sera gazlarından birisidir. Dolayısıyla CO2 emisyonlarının zaman içinde nasıl değiştiğinin araştırılması ve CO2 emisyonu üzerinde etkili olan faktörlerin belirlenmesi oldukça önemlidir. Bu çalışmada Yapay Sinir Ağları (YSA) metodu kullanılarak CO2 emisyonu tahmini gerçekleştirilmiş ve çalışmada ele alınan bağımsız değişkenlerin bağıl önemlerini değerlendirmek amacıyla Garson Algoritması kullanılmıştır. Elde edilen tahmin sonuçları, YSA modellerinin CO2 emisyonu tahmininde kullanılabilecek başarılı bir yöntem olduklarını göstermektedir. Yapılan önem analizi sonucunda Türkiye’de CO2 emisyonunu etkileyen en önemli faktörün yenilenebilir enerji tüketimi olduğu belirlenmiştir.
