YUNUS EMRE GÜR - Academia.edu (original) (raw)

Papers by YUNUS EMRE GÜR

Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 2023

Bilgi ve iletişim teknolojisi hızla gelişmekte ve bulut bilişim, Nesnelerin İnterneti, büyük veri... more Bilgi ve iletişim teknolojisi hızla gelişmekte ve bulut bilişim, Nesnelerin İnterneti, büyük veri analitiği ve yapay zekâ gibi birçok yıkıcı teknoloji ortaya çıkmaktadır. Bu teknolojiler üretim endüstrisine nüfuz etmekte ve endüstriyel üretimin dördüncü aşamasının (yani Endüstri 4.0) gelişini belirleyen siber-fiziksel sistemler (CPS) aracılığıyla fiziksel ve sanal dünyaların kaynaşmasını sağlamaktadır. CPS’nin üretim ortamlarında yaygın olarak uygulanması, üretim sistemlerini giderek daha akıllı hale getirmektedir. Endüstri 4.0’ın üretim endüstrisinde uygulanmasına ilişkin araştırmaları ilerletmek için bu çalışmada, ilk olarak, Endüstri 4.0 için kavramsal bir çerçeve sunulmuştur. İkinci olarak, bu çerçevede sunulan ön uç teknolojiler ile ilgili örnek senaryolar açıklanmıştır. Buna ek olarak, Endüstri 4.0 temel teknolojileri ve bunların Endüstri 4.0 akıllı üretim sistemlerine yönelik olası uygulamaları gözden geçirilmiştir. Son olarak, zorluklar ve gelecek perspektifleri belirlenmiş ve tartışılmıştır.

PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ İŞLETME ARAŞTIRMALARI DERGİSİ (PIAR), 2022

Çalışmada, yapay zekâ temelli tahmin modellerinden Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Zaman Serileri Ana... more Çalışmada, yapay zekâ temelli tahmin modellerinden Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Zaman Serileri Analizi modellerinden Arima ile Türkiye'deki aylık sıfır km otomobil satış adetleri tahmin edilmiştir. Bağımlı değişken aylık sıfır km otomobil satışlarıdır. Bağımsız değişkenler ise aylık otomobil ihracatı (USD), aylık otomobil ithalatı (USD), aylık Amerikan Dolar kuru (TL), aylık Türkiye ihracatı (USD) ve aylık Türkiye ithalatı (USD)'dir. Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK), Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankasından (TCMB) elde edilen aylık veriler (Ocak 2002-Aralık 2020, 228 ay-19 yıl) kullanılarak, Ocak 2021 ile Mart 2022 arasında gerçekleşen 15 aylık sıfır km otomobil satış adetleri tahmin edilmiştir. YSA modelinin performansı Arima modeli ile karşılaştırılmış, tahminlerin farkları ve sonuçlar yorumlanmıştır. Çalışmada Arima'nın YSA'ya kıyasla daha iyi sonuç verdiği tespit edilmiştir.

Akdeniz İİBF Dergisi, 2023

In this study, the performance of different deep learning algorithms to predict silver prices was... more In this study, the performance of different deep learning algorithms to predict silver prices was evaluated. It was focused on the use of deep learning models such as CNN, LSTM, and GRU for the prediction process, as well as a new hybrid model based on combining these models. Each algorithm was trained on historical silver price data and compared its performance in price prediction using this data. This approach aims to achieve more comprehensive and accurate forecasts by combining the strengths of each model. It also makes a unique contribution to the literature in this area by addressing a specialized area such as the silver market, which is often neglected in financial forecasting. The study presents an innovative approach to financial forecasting and analysis methodologies, highlighting the advantages and potential of deep learning models for time-series data processing. The results compare the ability of these algorithms to analyze silver prices based on historical data only and to assess past trends. The study showed that these algorithms exhibit different performances in analyzing historical data. In conclusion, this study compared the performance of different deep learning algorithms for predicting silver prices based on historical data and found that the CNN-LSTM-GRU hybrid model has the potential to make better predictions. These results can provide guidance to researchers working on financial analysis and forecasting.

Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal Ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 2023

This study does a bibliometric analysis to identify important themes in the academic literature o... more This study does a bibliometric analysis to identify important themes in the academic literature on Management Information Systems (MIS) and to investigate how these subjects have evolved over time. Vosviewer and R Studio were utilized as analytic tools. On July 6, 2023, a search for "topic" with the term "Management Information Systems" yielded 2585 items for the period 1970-2023 in this bibliometric analysis. This analysis uses the Web of Science database to find pertinent bibliometric research studies. Studies carried out between 1970 and 2023 (till June) were included in the study's search on the Web of Science database. The findings highlight some important main ideas and sub-themes in the MIS discipline. Also looked at was how these motifs evolved and altered throughout time. This study offers a place to start when assessing broad trends in MIS research and pinpointing potential future difficulties. Researchers and practitioners can use this information to find and close gaps in the literature. As a result, the important topics and trends in the MIS literature are better understood thanks to this bibliometric research. The analyses also demonstrate how specific themes have changed over time and how these problems may serve as a basis for future study.

bmij, 2023

Türkiye, enerji ihtiyacının önemli bir kısmını ham petrol ithal ederek karşılamaktadır. Ülkenin a... more Türkiye, enerji ihtiyacının önemli bir kısmını ham petrol ithal ederek karşılamaktadır. Ülkenin aylık ham petrol ithalat miktarı, enerji talebinin karşılanması açısından önemli bir faktördür. Çeşitli ülkelerden ham petrol ithal edilerek bu ihtiyaç karşılanmaktadır. 2022 yılında Türkiye’nin aylık ham petrol ithalatı 2,8 milyon ton civarında olmuştur. Bu araştırmada, Türkiye’nin 2023 yılı Mart-Aralık ayları arasındaki 10 aylık ham petrol ithalat miktarlarını tahmin etmek için ARIMA modellerinin çeşitli mimarileri kullanılmıştır. ARIMA modelleri, zaman serileri analiz modelleri arasında yer almaktadır. Tasarlanan modelin bağımlı değişkeni Türkiye ham petrol aylık ithalat miktarıdır (kg). Modelin bağımsız değişkenleri ise, ham petrol yurtiçi üretici fiyat endeksi, aylık ortalama Amerikan Doları kuru (TL), aylık Türkiye ihracatı (USD), aylık Türkiye ithalatı (USD) ve aylık Avrupa petrol varil fiyatıdır (USD). Araştırmada kullanılan aylık veri setleri, Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK), Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası (TCMB) ve ABD Enerji Bilgilendirme İdaresinden (EIA) elde edilmiştir. Veri seti, 2004 yılı Ocak ayından başlayarak 2023 yılı Şubat ayına kadar olan 230 aylık dönemi içermektedir. ARIMA modelinin analiz sonuçları, istatistiksel olarak anlamlı çıkmıştır. Elde edilen tahmin sonuçlarına göre, 2023 yılı Mart-Aralık ayları arasında Türkiye’nin aylık ham petrol ithalat miktarlarının 2,4 ile 2,65 milyon ton arasında değişeceği ön görülmüştür.

Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 2024

With technological advances, humans are constantly generating data through various electronic dev... more With technological advances, humans are constantly generating data through various electronic devices and sensors, and this data is stored in digital environments. A vast amount of data has served as a valuable asset that has facilitated the rise and progression of novel fields, including data science, artificial intelligence (AI), deep learning (DL), and the internet of things (IoT). Effectively managing and analyzing data provides a competitive advantage for modern businesses. The objective of this study is to forecast the stock price of Turkish Airlines (THY), a publicly traded corporation listed on Borsa Istanbul. In order to achieve the intended objective, the utilization of machine learning approaches like SVM and XGBoost, as well as the deep learning algorithm Long Short-Term Memory (LSTM), are used. The models are trained over a time period including daily data from January 4, 2010 to September 5, 2023. The forecast performance of the models is evaluated by comparing the actual and predicted stock prices and the model with the lowest error is identified. The proposed models' performances are assessed using the RMSE, MSE, MAE, and R2 error statistics. According to the results obtained, it is determined that the LSTM model has lower error coefficients than SVM and XGBoost models and gives the best performance.

Akademik Hassasiyetler, 2023

Plastik malzemeler, günümüzde birçok endüstriyel ve tüketici ürününün üretiminde önemli bir rol o... more Plastik malzemeler, günümüzde birçok endüstriyel ve tüketici ürününün üretiminde önemli bir rol oynamaktadır. Türkiye gibi gelişmekte olan ülkelerde, endüstriyel büyüme ve nüfus artışı gibi faktörler plastik talebini artırmaktadır. Bu talebin karşılanması için de Türkiye gibi ülkeler, çoğunlukla ithalat yoluyla plastik malzemeleri temin etmektedirler. Dolayısıyla, Türkiye adına ekonomik açıdan oldukça önemli bir potansiyele sahip olan plastik sektörünün ithalat değerinin tahmin edilmesi önem arz etmektedir. Bu çalışmanın amacı, Türkiye'nin plastik sektöründeki gelecekteki ithalat değerini tahmin etmektir. Bu tahminler için yapay sinir ağları (YSA) kullanılmıştır. Çalışma, Türkiye'deki plastik talebini karşılamak için yapılacak plastik ithalatının miktarını öngörme amacını taşımaktadır. Çalışmada kullanılan veriler, Türkiye İstatistik Kurumundan (TÜİK) ve Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankasından (TCMB) edinilmiştir. Çalışmanın sonuçları, 2023 yılı Nisan-Aralık ayları arasında, Türkiye'nin aylık plastik ithalatının 1,25 ile 1,45 milyar USD arasında gerçekleşeceğini göstermektedir. Ayrıca, bu çalışma YSA modellerinin plastik ithalatı tahminindeki potansiyelini vurgulayarak, gelecekteki tahminlerde benzer modellerin kullanımını önermektedir. Bu tür modeller, ekonomik kararlar almak ve ithalat miktarını daha iyi tahmin etmek için kullanılabilir.

Afyon Kocatepe Üniversitesi İİBF Dergisi, 2024

Yapay Sinir Ağları (YSA), makine öğrenmesi alanında yaygın olarak kullanılan etkili bir yöntemdir... more Yapay Sinir Ağları (YSA), makine öğrenmesi alanında yaygın olarak kullanılan etkili bir yöntemdir ve tahmin yapmada başarılı sonuçlar sağlayabilir. YSA, biyolojik sinir sisteminden ilham alınarak matematiksel bir model oluşturur. Bu çalışmada, Türkiye'nin aylık binek otomobil ihracatını tahmin etmek için Yapay Sinir Ağı yaklaşımlarından Multilayer Perceptron (MLP) ve Radial Basis Function (RBF) modelleri kullanılmıştır. Geliştirilen sinir ağı modelleri, Türkiye'nin aylık binek otomobil ihracatını tahmin etmek için tasarlanmıştır. Bağımlı değişken olarak binek otomobil ihracat değeri kullanılırken, bağımsız değişkenler arasında Türkiye'nin aylık binek otomobil ithalatı, Amerikan Doları Kuru, Türkiye ithalatı, yeni otomobil satış adedi, motorlu kara taşıtları üretim endeksi ve yurt dışı üretici fiyat endeksi gibi faktörler bulunmaktadır. Türkiye İstatistik Kurumu ve Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası'ndan elde edilen aylık veriler (Ocak 2010-Kasım 2023, 167 ay süresince) kullanılarak, Aralık 2023 ile Haziran 2024 arasındaki 7 aylık binek otomobil ihracat değerleri tahmin edilmiştir. İki farklı sinir ağı modelinin performansı karşılaştırılarak, tahminlerin farklılıkları ve sonuçları analiz edilmiştir. Bu çalışma, MLP modelinin RBF modele göre daha iyi sonuçlar verdiği sonucuna ulaşmıştır. Elde edilen sonuçlar, gelecekte binek otomobil ihracatının nasıl şekillenebileceği hakkında önemli bilgiler sunmaktadır.

Fırat Üniversitesi İİBF Uluslararası İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 2022

Günümüzde teknolojide yaşanan devrimsel nitelikteki olağanüstü gelişmeler yaşamın her alanında kö... more Günümüzde teknolojide yaşanan devrimsel nitelikteki olağanüstü gelişmeler yaşamın her alanında köklü değişimlere neden olmaktadır. Nesnelerin interneti, büyük veri analitiği, blok zinciri ve yapay zekâ gibi teknolojilerin gelişimi, yaşamı büyük ölçüde etkilediği gibi işletmelerin çalışma şeklini de değiştirmiştir. Yapay zekâ, bu teknolojiler arasında muazzam bir pazarlama dönüşümü potansiyeline sahiptir. Dünyanın hemen hemen her yerindeki büyük işletmeler, pazarlama ihtiyaçlarına en uygun yapay zekâ çözümlerini belirlemeye çalışmaktadır.

Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Apr 27, 2020

As a result of the changes experienced today, importance of brands in addressing the emotions of ... more As a result of the changes experienced today, importance of brands in addressing the emotions of the consumers in order to stand out from the competitors and provide a competitive advantage has increased. Retro marketing is used in marketing communication messages in order to create an emotional connection with the brand and to make it a part of daily life. Thus, firms aimed to remind consumers the past, make them to yearn for the past, and to buy the retro branded products. The aim of this study is determined the thoughts in subconscious of their and response levels of the consumers to Retro ads by using the EEG Analysis Method from the neuromarketing techniques. Therefore, the advertising by Retro marketing, which is accepted to have a significant effect on consumers in the literature, combined with the neuromarketing approach and putting forward the effectiveness of the Retro ads with EEG Analysis Method emphasize the importance of the study. This study is among the very first studies connecting Retro marketing and neuromarketing. The outcomes of the experiments performed led to conclude that the retro marketing ad prepared successsfully has a positive effect on consumers.

International Journal of Social Humanities Sciences Research (JSHSR), 2022

Turistlerin ziyaret ettikleri mekânlardan memnun ayrılmaları; yerel, ulusal ve uluslararası turiz... more Turistlerin ziyaret ettikleri mekânlardan memnun ayrılmaları; yerel, ulusal ve uluslararası turizm faaliyetlerinin sürdürülebilirliği açısından önemlidir. Elazığ’da 2021 yılı sonbahar aylarında 400 kişilik yerli turist üzerinde bir araştırma gerçekleştirilmiştir. Araştırmada, yerli turistlerin yörede kalmış oldukları süre içerisinde sunulan hizmetlere ilişkin memnuniyet düzeyleri araştırılmıştır. Bu çalışmanın amacı, yapılan anket çalışmasından ortaya çıkan ―Memnuniyet‖ durumunu; MultiLayer Perceptron (MLP) ve Radial Basis Function (RBF) modelleri ile tahmin etmektir. Çalışmada, MLP modelinin eğitim aşamasındaki hata oranı %7,7 olurken, modelin test aşamasındaki hata oranı %7,8 çıkmıştır. RBF modelinin eğitim aşamasındaki hata oranı ise %18,8 ve test aşamasındaki hata oranı %11,6 olarak elde edilmiştir. Eğitim aşamasında MLP modeli, RBF’ye kıyasla 2,41 kat ve test aşamasında ise 1,49 kat başarı göstermiştir. Anketlerden elde edilen veriler kullanılarak, her iki modelin mimarisi ve diğer çeşitli parametreleri belirlenmiş, modellerin başarısı karşılaştırılmıştır. Çalışmanın sonunda, MLP’nin RBF modeline kıyasla daha iyi sonuç verdiği tespit edilmiştir.

Uluslararası Sosyal ve Beşeri Bilimler Araştırma Dergisi, 2022

Turistlerin ziyaret ettikleri mekânlardan memnun ayrılmaları; yerel, ulusal ve uluslararası turiz... more Turistlerin ziyaret ettikleri mekânlardan memnun ayrılmaları; yerel, ulusal ve uluslararası turizm faaliyetlerinin sürdürülebilirliği açısından önemlidir. Elazığ’da 2021 yılı sonbahar aylarında 400 kişilik yerli turist üzerinde bir araştırma gerçekleştirilmiştir. Araştırmada, yerli turistlerin yörede kalmış oldukları süre içerisinde sunulan hizmetlere ilişkin memnuniyet düzeyleri araştırılmıştır.
Bu çalışmanın amacı, yapılan anket çalışmasından ortaya çıkan ―Memnuniyet‖ durumunu; MultiLayer Perceptron (MLP) ve Radial Basis Function (RBF) modelleri ile tahmin etmektir. Çalışmada, MLP modelinin eğitim aşamasındaki hata oranı %7,7 olurken, modelin test aşamasındaki hata oranı %7,8 çıkmıştır. RBF modelinin eğitim aşamasındaki hata oranı ise %18,8 ve test aşamasındaki hata oranı %11,6 olarak elde edilmiştir. Eğitim aşamasında MLP modeli, RBF’ye kıyasla 2,41 kat ve test aşamasında ise 1,49 kat başarı göstermiştir. Anketlerden elde edilen veriler kullanılarak, her iki modelin mimarisi ve diğer çeşitli parametreleri belirlenmiş, modellerin başarısı karşılaştırılmıştır. Çalışmanın sonunda, MLP’nin RBF modeline kıyasla daha iyi sonuç verdiği tespit edilmiştir.

4. INTERNATIONAL REGIONAL DEVELOPMENT CONFERENCE, 2017

3rd International Congress on Economics And Business Novi Sad/Serbia, 2017

Recently, advertisements called public spots have been published in order to raise people's aware... more Recently, advertisements called public spots have been published in order to raise people's awareness. Public spot; Prepared by public ornongovernmental organizations; Can be described as short films and sound bands that are believed to be informative, educational and stimulating effects of society . Inthestudy, traffic accidents were researched by means of neuromarketing techniques, in which the public spots of the themes were attained for the purpose. Suggestions will be presented to increase the social sensitivity of working towards this information and to make the public spots subject to traffic accidents more effective in the society. Neuromarketing is expressed as an area that examines "non-rational" and "irrational decisions" of people, bringing together different disciplines, psychology, sociology, marketing and neurology. Inthisstudy; The Public Spots with the theme of "traffic accidents" were watched on volunteers, one of them being selected in the direction of the event and the aim of measuring the effects on the volunteers. EEG analysis method which measures brain waves will be used as data collection tool in the study. Participants will be informed about there search and will be asked to complete the volunteer participation form before starting work. Obtained data will be discussed with neuromarketing techniques and the effectiveness of publics pots will be discussed. This study will make suggestions about what to do next in order to make the traffic accidents more effective in reaching the purpose of the public spots and increase the social awareness.

INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON ECONOMICS, POLITICS AND ADMINISTRATION, 2017

Institution of Economic Development And Social Researches Publications, 2017

Gunumuzde yasanan degisimler neticesinde, markalarin rakiplerinden siyrilmak ve rekabet avantaji ... more Gunumuzde yasanan degisimler neticesinde, markalarin rakiplerinden siyrilmak ve rekabet avantaji saglamak icin tuketicilerin duygularina hitap etmedeki onemi artmistir. Retro pazarlama, marka ile duygusal bir baglanti kurmak ve onu gunluk yasamin bir parcasi yapmak icin pazarlama iletisimi mesajlarinda kullanilmaktadir. Boylelikle firmalar tuketicilere gecmisi hatirlatmayi, gecmise ozlem duymalarini ve retro markali urunleri satin almayi hedeflemistir. Bu calismanin amaci, noropazarlama tekniklerinden EEG analiz metodu kullanilarak tuketicilerin tepki seviyelerini ve bilincaltindaki dusuncelerini belirlemektir Bu nedenle, literaturdeki tuketiciler uzerinde onemli bir etkiye sahip oldugu kabul edilen Retro pazarlama ile yapilan reklamlar, noromarketing yaklasimi ile bir araya getirildiginde ve Retro reklamlarin EEG Analiz Yontemi ile etkinliginin ortaya konmasi, calismanin onemini vurgulamaktadir. Bu calisma, Retro pazarlamayi ve noromarketing'i baglayan ilk calismalar arasindadi...

Teknolojinin gelismesi ile birlikte rekabetin hizli bir sekilde arttigi dunyada IK yoneticileri; ... more Teknolojinin gelismesi ile birlikte rekabetin hizli bir sekilde arttigi dunyada IK yoneticileri; personel ve is sureci ile ilgili dogru verilerin toplamasi, personel egitim ve ise alim, oryantasyon sureci, ve performans degerlemesi vs. zor islevleri kolaylastirmak icin yapay zekâ teknolojilerini kullanmaktadirlar. Yapay zekâ, IK Yoneticilerinin islerini daha hizli ve verimli bir sekilde yapmasini saglamaktadir. Yapay zekâ, gunumuzde insan kaynaklari departmani, finans departmani, pazarlama ve uretim departmani gibi cesitli departmanlarda da kullanilmaktadir. Bu calisma, insan kaynaklari yonetimini tarihsel bir perspektifte ele almaktadir. Calismanin temel amaci, yapay zekânin insan kaynaklari yonetimindeki rolunu incelemektir. Bununla birlikte, yapay zekânin ise alim, tarama ve gorusme sureci, egitim ve yetenek yonetimi gibi Insan Kaynaklari islevlerini nasil destekledigini ele almaya calismaktadir. Calismanin sonucunda, yapay zekâ ve Insan kaynaklari yonetimi vakalarinin kesismesi ...

Books by YUNUS EMRE GÜR

Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 2023

Bilgi ve iletişim teknolojisi hızla gelişmekte ve bulut bilişim, Nesnelerin İnterneti, büyük veri... more Bilgi ve iletişim teknolojisi hızla gelişmekte ve bulut bilişim, Nesnelerin İnterneti, büyük veri analitiği ve yapay zekâ gibi birçok yıkıcı teknoloji ortaya çıkmaktadır. Bu teknolojiler üretim endüstrisine nüfuz etmekte ve endüstriyel üretimin dördüncü aşamasının (yani Endüstri 4.0) gelişini belirleyen siber-fiziksel sistemler (CPS) aracılığıyla fiziksel ve sanal dünyaların kaynaşmasını sağlamaktadır. CPS’nin üretim ortamlarında yaygın olarak uygulanması, üretim sistemlerini giderek daha akıllı hale getirmektedir. Endüstri 4.0’ın üretim endüstrisinde uygulanmasına ilişkin araştırmaları ilerletmek için bu çalışmada, ilk olarak, Endüstri 4.0 için kavramsal bir çerçeve sunulmuştur. İkinci olarak, bu çerçevede sunulan ön uç teknolojiler ile ilgili örnek senaryolar açıklanmıştır. Buna ek olarak, Endüstri 4.0 temel teknolojileri ve bunların Endüstri 4.0 akıllı üretim sistemlerine yönelik olası uygulamaları gözden geçirilmiştir. Son olarak, zorluklar ve gelecek perspektifleri belirlenmiş ve tartışılmıştır.

PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ İŞLETME ARAŞTIRMALARI DERGİSİ (PIAR), 2022

Çalışmada, yapay zekâ temelli tahmin modellerinden Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Zaman Serileri Ana... more Çalışmada, yapay zekâ temelli tahmin modellerinden Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Zaman Serileri Analizi modellerinden Arima ile Türkiye'deki aylık sıfır km otomobil satış adetleri tahmin edilmiştir. Bağımlı değişken aylık sıfır km otomobil satışlarıdır. Bağımsız değişkenler ise aylık otomobil ihracatı (USD), aylık otomobil ithalatı (USD), aylık Amerikan Dolar kuru (TL), aylık Türkiye ihracatı (USD) ve aylık Türkiye ithalatı (USD)'dir. Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK), Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankasından (TCMB) elde edilen aylık veriler (Ocak 2002-Aralık 2020, 228 ay-19 yıl) kullanılarak, Ocak 2021 ile Mart 2022 arasında gerçekleşen 15 aylık sıfır km otomobil satış adetleri tahmin edilmiştir. YSA modelinin performansı Arima modeli ile karşılaştırılmış, tahminlerin farkları ve sonuçlar yorumlanmıştır. Çalışmada Arima'nın YSA'ya kıyasla daha iyi sonuç verdiği tespit edilmiştir.

Akdeniz İİBF Dergisi, 2023

In this study, the performance of different deep learning algorithms to predict silver prices was... more In this study, the performance of different deep learning algorithms to predict silver prices was evaluated. It was focused on the use of deep learning models such as CNN, LSTM, and GRU for the prediction process, as well as a new hybrid model based on combining these models. Each algorithm was trained on historical silver price data and compared its performance in price prediction using this data. This approach aims to achieve more comprehensive and accurate forecasts by combining the strengths of each model. It also makes a unique contribution to the literature in this area by addressing a specialized area such as the silver market, which is often neglected in financial forecasting. The study presents an innovative approach to financial forecasting and analysis methodologies, highlighting the advantages and potential of deep learning models for time-series data processing. The results compare the ability of these algorithms to analyze silver prices based on historical data only and to assess past trends. The study showed that these algorithms exhibit different performances in analyzing historical data. In conclusion, this study compared the performance of different deep learning algorithms for predicting silver prices based on historical data and found that the CNN-LSTM-GRU hybrid model has the potential to make better predictions. These results can provide guidance to researchers working on financial analysis and forecasting.

Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal Ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 2023

This study does a bibliometric analysis to identify important themes in the academic literature o... more This study does a bibliometric analysis to identify important themes in the academic literature on Management Information Systems (MIS) and to investigate how these subjects have evolved over time. Vosviewer and R Studio were utilized as analytic tools. On July 6, 2023, a search for "topic" with the term "Management Information Systems" yielded 2585 items for the period 1970-2023 in this bibliometric analysis. This analysis uses the Web of Science database to find pertinent bibliometric research studies. Studies carried out between 1970 and 2023 (till June) were included in the study's search on the Web of Science database. The findings highlight some important main ideas and sub-themes in the MIS discipline. Also looked at was how these motifs evolved and altered throughout time. This study offers a place to start when assessing broad trends in MIS research and pinpointing potential future difficulties. Researchers and practitioners can use this information to find and close gaps in the literature. As a result, the important topics and trends in the MIS literature are better understood thanks to this bibliometric research. The analyses also demonstrate how specific themes have changed over time and how these problems may serve as a basis for future study.

bmij, 2023

Türkiye, enerji ihtiyacının önemli bir kısmını ham petrol ithal ederek karşılamaktadır. Ülkenin a... more Türkiye, enerji ihtiyacının önemli bir kısmını ham petrol ithal ederek karşılamaktadır. Ülkenin aylık ham petrol ithalat miktarı, enerji talebinin karşılanması açısından önemli bir faktördür. Çeşitli ülkelerden ham petrol ithal edilerek bu ihtiyaç karşılanmaktadır. 2022 yılında Türkiye’nin aylık ham petrol ithalatı 2,8 milyon ton civarında olmuştur. Bu araştırmada, Türkiye’nin 2023 yılı Mart-Aralık ayları arasındaki 10 aylık ham petrol ithalat miktarlarını tahmin etmek için ARIMA modellerinin çeşitli mimarileri kullanılmıştır. ARIMA modelleri, zaman serileri analiz modelleri arasında yer almaktadır. Tasarlanan modelin bağımlı değişkeni Türkiye ham petrol aylık ithalat miktarıdır (kg). Modelin bağımsız değişkenleri ise, ham petrol yurtiçi üretici fiyat endeksi, aylık ortalama Amerikan Doları kuru (TL), aylık Türkiye ihracatı (USD), aylık Türkiye ithalatı (USD) ve aylık Avrupa petrol varil fiyatıdır (USD). Araştırmada kullanılan aylık veri setleri, Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK), Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası (TCMB) ve ABD Enerji Bilgilendirme İdaresinden (EIA) elde edilmiştir. Veri seti, 2004 yılı Ocak ayından başlayarak 2023 yılı Şubat ayına kadar olan 230 aylık dönemi içermektedir. ARIMA modelinin analiz sonuçları, istatistiksel olarak anlamlı çıkmıştır. Elde edilen tahmin sonuçlarına göre, 2023 yılı Mart-Aralık ayları arasında Türkiye’nin aylık ham petrol ithalat miktarlarının 2,4 ile 2,65 milyon ton arasında değişeceği ön görülmüştür.

Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 2024

With technological advances, humans are constantly generating data through various electronic dev... more With technological advances, humans are constantly generating data through various electronic devices and sensors, and this data is stored in digital environments. A vast amount of data has served as a valuable asset that has facilitated the rise and progression of novel fields, including data science, artificial intelligence (AI), deep learning (DL), and the internet of things (IoT). Effectively managing and analyzing data provides a competitive advantage for modern businesses. The objective of this study is to forecast the stock price of Turkish Airlines (THY), a publicly traded corporation listed on Borsa Istanbul. In order to achieve the intended objective, the utilization of machine learning approaches like SVM and XGBoost, as well as the deep learning algorithm Long Short-Term Memory (LSTM), are used. The models are trained over a time period including daily data from January 4, 2010 to September 5, 2023. The forecast performance of the models is evaluated by comparing the actual and predicted stock prices and the model with the lowest error is identified. The proposed models' performances are assessed using the RMSE, MSE, MAE, and R2 error statistics. According to the results obtained, it is determined that the LSTM model has lower error coefficients than SVM and XGBoost models and gives the best performance.

Akademik Hassasiyetler, 2023

Plastik malzemeler, günümüzde birçok endüstriyel ve tüketici ürününün üretiminde önemli bir rol o... more Plastik malzemeler, günümüzde birçok endüstriyel ve tüketici ürününün üretiminde önemli bir rol oynamaktadır. Türkiye gibi gelişmekte olan ülkelerde, endüstriyel büyüme ve nüfus artışı gibi faktörler plastik talebini artırmaktadır. Bu talebin karşılanması için de Türkiye gibi ülkeler, çoğunlukla ithalat yoluyla plastik malzemeleri temin etmektedirler. Dolayısıyla, Türkiye adına ekonomik açıdan oldukça önemli bir potansiyele sahip olan plastik sektörünün ithalat değerinin tahmin edilmesi önem arz etmektedir. Bu çalışmanın amacı, Türkiye'nin plastik sektöründeki gelecekteki ithalat değerini tahmin etmektir. Bu tahminler için yapay sinir ağları (YSA) kullanılmıştır. Çalışma, Türkiye'deki plastik talebini karşılamak için yapılacak plastik ithalatının miktarını öngörme amacını taşımaktadır. Çalışmada kullanılan veriler, Türkiye İstatistik Kurumundan (TÜİK) ve Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankasından (TCMB) edinilmiştir. Çalışmanın sonuçları, 2023 yılı Nisan-Aralık ayları arasında, Türkiye'nin aylık plastik ithalatının 1,25 ile 1,45 milyar USD arasında gerçekleşeceğini göstermektedir. Ayrıca, bu çalışma YSA modellerinin plastik ithalatı tahminindeki potansiyelini vurgulayarak, gelecekteki tahminlerde benzer modellerin kullanımını önermektedir. Bu tür modeller, ekonomik kararlar almak ve ithalat miktarını daha iyi tahmin etmek için kullanılabilir.

Afyon Kocatepe Üniversitesi İİBF Dergisi, 2024

Yapay Sinir Ağları (YSA), makine öğrenmesi alanında yaygın olarak kullanılan etkili bir yöntemdir... more Yapay Sinir Ağları (YSA), makine öğrenmesi alanında yaygın olarak kullanılan etkili bir yöntemdir ve tahmin yapmada başarılı sonuçlar sağlayabilir. YSA, biyolojik sinir sisteminden ilham alınarak matematiksel bir model oluşturur. Bu çalışmada, Türkiye'nin aylık binek otomobil ihracatını tahmin etmek için Yapay Sinir Ağı yaklaşımlarından Multilayer Perceptron (MLP) ve Radial Basis Function (RBF) modelleri kullanılmıştır. Geliştirilen sinir ağı modelleri, Türkiye'nin aylık binek otomobil ihracatını tahmin etmek için tasarlanmıştır. Bağımlı değişken olarak binek otomobil ihracat değeri kullanılırken, bağımsız değişkenler arasında Türkiye'nin aylık binek otomobil ithalatı, Amerikan Doları Kuru, Türkiye ithalatı, yeni otomobil satış adedi, motorlu kara taşıtları üretim endeksi ve yurt dışı üretici fiyat endeksi gibi faktörler bulunmaktadır. Türkiye İstatistik Kurumu ve Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası'ndan elde edilen aylık veriler (Ocak 2010-Kasım 2023, 167 ay süresince) kullanılarak, Aralık 2023 ile Haziran 2024 arasındaki 7 aylık binek otomobil ihracat değerleri tahmin edilmiştir. İki farklı sinir ağı modelinin performansı karşılaştırılarak, tahminlerin farklılıkları ve sonuçları analiz edilmiştir. Bu çalışma, MLP modelinin RBF modele göre daha iyi sonuçlar verdiği sonucuna ulaşmıştır. Elde edilen sonuçlar, gelecekte binek otomobil ihracatının nasıl şekillenebileceği hakkında önemli bilgiler sunmaktadır.

Fırat Üniversitesi İİBF Uluslararası İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 2022

Günümüzde teknolojide yaşanan devrimsel nitelikteki olağanüstü gelişmeler yaşamın her alanında kö... more Günümüzde teknolojide yaşanan devrimsel nitelikteki olağanüstü gelişmeler yaşamın her alanında köklü değişimlere neden olmaktadır. Nesnelerin interneti, büyük veri analitiği, blok zinciri ve yapay zekâ gibi teknolojilerin gelişimi, yaşamı büyük ölçüde etkilediği gibi işletmelerin çalışma şeklini de değiştirmiştir. Yapay zekâ, bu teknolojiler arasında muazzam bir pazarlama dönüşümü potansiyeline sahiptir. Dünyanın hemen hemen her yerindeki büyük işletmeler, pazarlama ihtiyaçlarına en uygun yapay zekâ çözümlerini belirlemeye çalışmaktadır.

Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Apr 27, 2020

As a result of the changes experienced today, importance of brands in addressing the emotions of ... more As a result of the changes experienced today, importance of brands in addressing the emotions of the consumers in order to stand out from the competitors and provide a competitive advantage has increased. Retro marketing is used in marketing communication messages in order to create an emotional connection with the brand and to make it a part of daily life. Thus, firms aimed to remind consumers the past, make them to yearn for the past, and to buy the retro branded products. The aim of this study is determined the thoughts in subconscious of their and response levels of the consumers to Retro ads by using the EEG Analysis Method from the neuromarketing techniques. Therefore, the advertising by Retro marketing, which is accepted to have a significant effect on consumers in the literature, combined with the neuromarketing approach and putting forward the effectiveness of the Retro ads with EEG Analysis Method emphasize the importance of the study. This study is among the very first studies connecting Retro marketing and neuromarketing. The outcomes of the experiments performed led to conclude that the retro marketing ad prepared successsfully has a positive effect on consumers.

International Journal of Social Humanities Sciences Research (JSHSR), 2022

Turistlerin ziyaret ettikleri mekânlardan memnun ayrılmaları; yerel, ulusal ve uluslararası turiz... more Turistlerin ziyaret ettikleri mekânlardan memnun ayrılmaları; yerel, ulusal ve uluslararası turizm faaliyetlerinin sürdürülebilirliği açısından önemlidir. Elazığ’da 2021 yılı sonbahar aylarında 400 kişilik yerli turist üzerinde bir araştırma gerçekleştirilmiştir. Araştırmada, yerli turistlerin yörede kalmış oldukları süre içerisinde sunulan hizmetlere ilişkin memnuniyet düzeyleri araştırılmıştır. Bu çalışmanın amacı, yapılan anket çalışmasından ortaya çıkan ―Memnuniyet‖ durumunu; MultiLayer Perceptron (MLP) ve Radial Basis Function (RBF) modelleri ile tahmin etmektir. Çalışmada, MLP modelinin eğitim aşamasındaki hata oranı %7,7 olurken, modelin test aşamasındaki hata oranı %7,8 çıkmıştır. RBF modelinin eğitim aşamasındaki hata oranı ise %18,8 ve test aşamasındaki hata oranı %11,6 olarak elde edilmiştir. Eğitim aşamasında MLP modeli, RBF’ye kıyasla 2,41 kat ve test aşamasında ise 1,49 kat başarı göstermiştir. Anketlerden elde edilen veriler kullanılarak, her iki modelin mimarisi ve diğer çeşitli parametreleri belirlenmiş, modellerin başarısı karşılaştırılmıştır. Çalışmanın sonunda, MLP’nin RBF modeline kıyasla daha iyi sonuç verdiği tespit edilmiştir.

Uluslararası Sosyal ve Beşeri Bilimler Araştırma Dergisi, 2022

Turistlerin ziyaret ettikleri mekânlardan memnun ayrılmaları; yerel, ulusal ve uluslararası turiz... more Turistlerin ziyaret ettikleri mekânlardan memnun ayrılmaları; yerel, ulusal ve uluslararası turizm faaliyetlerinin sürdürülebilirliği açısından önemlidir. Elazığ’da 2021 yılı sonbahar aylarında 400 kişilik yerli turist üzerinde bir araştırma gerçekleştirilmiştir. Araştırmada, yerli turistlerin yörede kalmış oldukları süre içerisinde sunulan hizmetlere ilişkin memnuniyet düzeyleri araştırılmıştır.
Bu çalışmanın amacı, yapılan anket çalışmasından ortaya çıkan ―Memnuniyet‖ durumunu; MultiLayer Perceptron (MLP) ve Radial Basis Function (RBF) modelleri ile tahmin etmektir. Çalışmada, MLP modelinin eğitim aşamasındaki hata oranı %7,7 olurken, modelin test aşamasındaki hata oranı %7,8 çıkmıştır. RBF modelinin eğitim aşamasındaki hata oranı ise %18,8 ve test aşamasındaki hata oranı %11,6 olarak elde edilmiştir. Eğitim aşamasında MLP modeli, RBF’ye kıyasla 2,41 kat ve test aşamasında ise 1,49 kat başarı göstermiştir. Anketlerden elde edilen veriler kullanılarak, her iki modelin mimarisi ve diğer çeşitli parametreleri belirlenmiş, modellerin başarısı karşılaştırılmıştır. Çalışmanın sonunda, MLP’nin RBF modeline kıyasla daha iyi sonuç verdiği tespit edilmiştir.

4. INTERNATIONAL REGIONAL DEVELOPMENT CONFERENCE, 2017

3rd International Congress on Economics And Business Novi Sad/Serbia, 2017

Recently, advertisements called public spots have been published in order to raise people's aware... more Recently, advertisements called public spots have been published in order to raise people's awareness. Public spot; Prepared by public ornongovernmental organizations; Can be described as short films and sound bands that are believed to be informative, educational and stimulating effects of society . Inthestudy, traffic accidents were researched by means of neuromarketing techniques, in which the public spots of the themes were attained for the purpose. Suggestions will be presented to increase the social sensitivity of working towards this information and to make the public spots subject to traffic accidents more effective in the society. Neuromarketing is expressed as an area that examines "non-rational" and "irrational decisions" of people, bringing together different disciplines, psychology, sociology, marketing and neurology. Inthisstudy; The Public Spots with the theme of "traffic accidents" were watched on volunteers, one of them being selected in the direction of the event and the aim of measuring the effects on the volunteers. EEG analysis method which measures brain waves will be used as data collection tool in the study. Participants will be informed about there search and will be asked to complete the volunteer participation form before starting work. Obtained data will be discussed with neuromarketing techniques and the effectiveness of publics pots will be discussed. This study will make suggestions about what to do next in order to make the traffic accidents more effective in reaching the purpose of the public spots and increase the social awareness.

INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON ECONOMICS, POLITICS AND ADMINISTRATION, 2017

Institution of Economic Development And Social Researches Publications, 2017

Gunumuzde yasanan degisimler neticesinde, markalarin rakiplerinden siyrilmak ve rekabet avantaji ... more Gunumuzde yasanan degisimler neticesinde, markalarin rakiplerinden siyrilmak ve rekabet avantaji saglamak icin tuketicilerin duygularina hitap etmedeki onemi artmistir. Retro pazarlama, marka ile duygusal bir baglanti kurmak ve onu gunluk yasamin bir parcasi yapmak icin pazarlama iletisimi mesajlarinda kullanilmaktadir. Boylelikle firmalar tuketicilere gecmisi hatirlatmayi, gecmise ozlem duymalarini ve retro markali urunleri satin almayi hedeflemistir. Bu calismanin amaci, noropazarlama tekniklerinden EEG analiz metodu kullanilarak tuketicilerin tepki seviyelerini ve bilincaltindaki dusuncelerini belirlemektir Bu nedenle, literaturdeki tuketiciler uzerinde onemli bir etkiye sahip oldugu kabul edilen Retro pazarlama ile yapilan reklamlar, noromarketing yaklasimi ile bir araya getirildiginde ve Retro reklamlarin EEG Analiz Yontemi ile etkinliginin ortaya konmasi, calismanin onemini vurgulamaktadir. Bu calisma, Retro pazarlamayi ve noromarketing'i baglayan ilk calismalar arasindadi...

Teknolojinin gelismesi ile birlikte rekabetin hizli bir sekilde arttigi dunyada IK yoneticileri; ... more Teknolojinin gelismesi ile birlikte rekabetin hizli bir sekilde arttigi dunyada IK yoneticileri; personel ve is sureci ile ilgili dogru verilerin toplamasi, personel egitim ve ise alim, oryantasyon sureci, ve performans degerlemesi vs. zor islevleri kolaylastirmak icin yapay zekâ teknolojilerini kullanmaktadirlar. Yapay zekâ, IK Yoneticilerinin islerini daha hizli ve verimli bir sekilde yapmasini saglamaktadir. Yapay zekâ, gunumuzde insan kaynaklari departmani, finans departmani, pazarlama ve uretim departmani gibi cesitli departmanlarda da kullanilmaktadir. Bu calisma, insan kaynaklari yonetimini tarihsel bir perspektifte ele almaktadir. Calismanin temel amaci, yapay zekânin insan kaynaklari yonetimindeki rolunu incelemektir. Bununla birlikte, yapay zekânin ise alim, tarama ve gorusme sureci, egitim ve yetenek yonetimi gibi Insan Kaynaklari islevlerini nasil destekledigini ele almaya calismaktadir. Calismanin sonucunda, yapay zekâ ve Insan kaynaklari yonetimi vakalarinin kesismesi ...

2th INTERNATIONAL SCIENTIFIC RESEARCH AND INNOVATION CONGRESS March 3-4, 2024/Almaty, Kazakhstan, 2024

This research analyzes and compares different deep learning models for Bitcoin price prediction. ... more This research analyzes and compares different deep learning models for Bitcoin price prediction. A hybrid model, the Particle Swarm Optimization (PSO) optimized Long Short Term Memory (LSTM) neural network model, is suggested as part of the research to forecast fluctuations in the price of Bitcoin. The model's performance is compared with that of LSTM and ANN models. The data is first processed and standardized before being sourced from investing.com, which provides historical Bitcoin price fluctuations. The optimal hyperparameters (e.g., learning rate, number of hidden layer units) of the LSTM model were automatically adjusted using the PSO method. The model's predictive power was enhanced and adjusted in this manner.
According to the findings, the PSO-LSTM model predicts events more accurately than other conventional financial forecasting techniques. For investors making financial choices, the PSO-LSTM model offers a useful tool for more accurate Bitcoin price forecasts. Additionally, the model may be expanded to include other data sources and have a broader use in future financial projections. The findings of this research may significantly benefit individuals seeking to reduce market risk, enhance portfolio management, and make better-informed investment choices. Future research may concentrate on improving the model and determining how well it can forecast various financial assets.