Search

Türkiye’nin turizm endüstrisinin gelişiminde ele alınması gereken temel konulardan biri turizm talep öngörüsüdür. Turizm talebinin doğru öngörülmesi, hem kamu hem de özel sektörün turizm planlaması açısından oldukça önemlidir. Bu çalışmanın amacı Türkiye’nin turizm talebinin gri modeller ile öngörülmesidir. Dolayısıyla, turizm talebi GM(1,1) gri modeliyle birlikte bu modelin kalıntılarının Fourier serileri ile düzeltildiği FGM(1,1) gri modeliyle ele alınmıştır. 2003-2021 dönemine ait yıllık toplam çıkış yapan ziyaretçi sayısı verisi kullanılarak, bu modellerin performanslarına ilişkin bir karşılaştırma yapılmıştır. Aynı zamanda söz konusu modeller kullanılarak kısa dönemli öngörülerde bulunulmuştur. Ulaşılan sonuçlar, Türkiye için turizm talebinin modellenmesi noktasında FGM(1,1) modelinin GM(1,1) modeline göre daha başarılı olduğunu göstermektedir. Modellerin güvenilirliğinin değerlendirilmesinde dikkate alınan, ortalama mutlak yüzde hata ölçütüne göre FGM(1,1) modelinin 2003-2020 dönemi kestirimleri ile bu model ile yapılan 2021 yılı turizm talep öngörüsü yüksek doğruluk düzeyindedir., Tourism demand forecasting is one of the key issues to be addressed in the development of Turkey’s tourism industry. Accurate forecasting of tourism demand is very important in terms of tourism planning of both public and private sectors. The aim of this study is to forecast the tourism demand of Turkey with grey models. Therefore, tourism demand is handled with GM(1,1) grey model and FGM(1,1) grey model, which is obtained by modifying the residuals of the GM(1,1) model with Fourier series. A comparison of the performances of these models was made by using the annual data related to the total number of departing visitors for the 2003-2021 period. At the same time, short-term forecasts were made by using these models.The results show that FGM(1,1) model outperforms GM(1,1) model in modeling the tourism demand for Turkey. According to the mean absolute percentage error criterion taken into account to analyze the reliability of the models, both the 2003-2020 period predictions and the 2021 year tourism demand forecast of the FGM(1,1) model are at a high accuracy.

Afrika AB’den yedi, ABD’den üç kat daha geniş bir kıta olup bir milyarı aşkın nüfusu ile Asya’dan sonra ikinci sırada gelmekle beraber dünya GSYH’sının yaklaşık %5’ini gerçekleştirmektedir. Afrika dünya hammadde kaynaklarının yüzde 20’sinden fazlasına sahip olup bu özelliği dolayısıyla sömürgecilik faaliyetlerine muhatap olmuş, günümüzde de kolonyal güçler ile bunlara alternatif oluşturan ve kolonyal geçmiş angajmanı bulunmayan Çin, Hindistan, Brezilya ve Japonya gibi ülkelerin radarındadır. Özellikle Çin’in hem BM nezdinde sağladığı diplomatik destek hem de kalkınma projeleri kapsamında sağladığı yardımlar Afrikalı ülkelerce unutulmamış ve Çin’e karşı bir “kötü gün dostu” şeklinde olumlu bir algıya yol açmıştır. Diğer taraftan, 2000li yılların ortalarından itibaren Türkiye’nin küresel dış politikada daha aktif ve özellikle Balkanlar-Ortadoğu-Afrika bölgesinde “bölgesel oyun kurucu” pozisyonuna evrilmeye çalıştığı görülmektedir. Benzer bir eğilim ise geleneksel olarak Türk dış politikasının sert güç ve güvenlik algısının merkeze alınan korumacı yaklaşımından sıyrılmış, yumuşak güç unsurları üzerine bina edilen proaktif bir dış politika patikasına girmesidir. Bu çerçevede Türkiye’nin Afrika bölgesinde etkinliğinin analizini uluslararası ilişkiler disiplinindeki yumuşak güç, bölgesel güç, kimlik ve söylem kavramları üzerinden irdelemek mümkündür. Bu çalışmada Türkiye’nin özellikle ticaret ve kültürel alanda sergilediği yumuşak güç politikaları ekseninde Afrika’ya yönelik geliştirdiği söylem ve bu bunların somut kazanımları özellikle ticari ve ekonomik alanlarda irdelenecek ve en sonunda Türkiye’nin Afrika’ya ilişkin söylem tutarlılığı ve etkinliği yorumlanacaktır.

Türkiye'de son yıllarda sağlık sektöründeki reformlar ve inovasyon süreci sağlık sektöründe hizmet kalitesini ve hastane yoğunluğunu etkilediği görülmektedir. Hastanelerde yoğunluğun artması, sağlık sektörü çalışanlarının iş yoğunluğunu ve çalışma performansını arttırmıştır. Büyük şehirlerde yaşamanın zorluklarına ek olarak sosyal hayat faaliyetleri ve iş yoğunluğu, sosyal bir meslek icra eden sağlık çalışanlarının motivasyonunu, çalışma performanslarını ve çalışma arzusunu olumlu ya da olumsuz etkilemektedir. Bu araştırma ile sağlık çalışanlarının X ve Y kuşak özelinde çalışma performansına etki eden faktörler belirlenerek, çalışanların performansını ve yaşam kalitelerini arttırmaya yönelik bulgular elde edilmek istenmektedir. Bu etkileşim her kuşakta farklı şekilde ortaya çıkmaktadır. Bu kapsamda X ve Y kuşak sağlık çalışanlarının tükenmişlik düzeyleri incelenecektir. Sağlık çalışanlarının kuşaklar arası özellikleri bağlamında tükenmişlik düzeylerini ortaya koyarak, Ankara Atatürk Eğitim ve Araştırma Hastanesi sağlık çalışanlarının tükenmişliklerine etki eden faktörleri belirlemek ve bu faktörlerin etki düzeylerini saptamak amaçlanmıştır. Bu kapsamda araştırmanın birinci bölümünde alan yazın taranarak tükenmişlik kavramları ve kuşaklar açıklanmıştır. Daha sonra kuşaklar ve tükenmişlik ile ilgili yapılan yerli yabancı araştırmalar incelenmiştir. Araştırmanın ikinci bölümünde ise araştırmanın yöntemi ve gereçleri ortaya konulmuştur. Araştırmada nicel araştırma metedolojisi içerisinde ilişkisel tarama modeli kullanılmıştır. Araştırma Ankara ilinde hizmet veren Atatürk Eğitim Araştırma hastanesi 2291 sağlık çalışanı evreninde, 266 örnekleminde gerçekleştirilmiştir. Araştırma sonucunda X ve Y kuşaklarına (yaşa) göre tükenmişlik boyutlarının arasında anlamlı bir farkın olmadığı görülmektedir. Araştırma katılımcılarının tükenmişlik ile ilgili algıları benzerlik göstermektedir. Ancak Tükenmişliğin duygusal boyutu ile katılımcıların cinsiyet, çalıştığı birim, çalışma yılı, çalışma saati ve gelir durumları arasında anlamlı bir farkın olduğu bulunmuştur. Ayrıca çalışma saatleri ile kişisel başarı hissi arasındaki ilişkide de anlamlı bir fark bulunmuştur.Anahtar Kelimler: Sağlık Çalışanı, Kuşak, Tükenmişlik The process of reform and innovation in the health sector in recent years in Turkey seem to affect the quality of services in the health sector and hospitals density. The increase in the density of hospitals increased the work intensity and work performance of the health sector employees. In addition to the difficulties of living in big cities, social life activities and work intensity affect the motivation, work performances and desire of the health workers who perform a social profession positively or negatively. With this research, it is aimed to determine the factors affecting the performance of health workers in the X and Y generations, and to obtain the findings to increase the performance and quality of life of the employees. This interaction occurs differently in each generation. In this context, the burnout levels of X and Y generation health workers will be examined. The aim of this study was to determine the factors affecting the burnout of health workers in Ankara Atatürk Training and Research Hospital and to determine the effect levels of these factors. In this context, in the first part of the study, the literature was scanned and the concepts of burnout and generations were explained. Then, domestic foreign researches about generations and burnout were examined. In the second part of the research, the method and the materials of the research were put forward. In the research, relational screening model was used in quantitative research methodology. The study was carried out in the sample of Atatürk Training and Research Hospital in Ankara. As a result of the research, it is seen that there is no significant difference between burnout dimensions according to X and Y generations (age). The perceptions of the research participants about burnout were similar. However, it was found that there was a significant difference between the emotional dimension of the burnout and the gender of the participants, the unit of study, working year, working hours and income. There was also a significant difference in the relationship between working hours and personal accomplishment.Key Words: Health employee, Generation, Burnout 114

In this paper, the specification of the smooth transition autoregressive (STAR) models as an optimizationproblem has been handled with genetic algorithms. In this context a hybrid-coded genetic algorithm isused. The success of the genetic algorithm based approach is evaluated via a benchmark STAR modeldetermined by conventional method. Better-fitted models than the benchmark model are obtained with theproposed approach., Bu makalede, düzgün geçiş otoregresif (STAR) modellerin belirlenmesi süreci bir optimizasyon problemi olarak genetik algoritmalar ile ele alınmıştır. Bu bağlamda melez kodlamalı bir genetik algoritma kullanılmıştır. Genetik algoritma tabanlı yaklaşımın başarısı, geleneksel yöntemle belirlenen bir referans STAR modeli üzerinden değerlendirilmiştir. Sunulan yaklaşım ile referans modelden daha iyi uyuma sahip modeller elde edilmiştir.

Bu çalışmada zaman serisi analizinde yaygın olarak kullanılan Box-Jenkis modelleri ile ileri beslemeli yapay sinir ağlarının bir karşılaştırması yapılmıştır. Veri seti olarak aylık ve günlük döviz (YTL/$) kuru verileri kullanılmıştır. Farklı Box-Jenkins ve yapay sinir ağları modelleri oluşturulmuş, her bir teknik için en iyi sonuçları veren modeller seçilerek karşılaştırma yapılmış-tır. Elde edilen sonuçlar Yapay sinir ağlarının finansal verilerin tahmininde kullanılabilecek başarılı bir yöntem olduğunu göstermiştir

Satın almakarar sürecinde tüketiciler veri kaynağı olarak birçok unsuru kullanmaktadır. Sosyal bir varlık olmanın getirdiği dürtü ve teknolojide yaşanan gelişmeler satın alım karar sürecinde ağızdan ağıza iletişimi ön plana çıkarmış ve söz konusu iletişimin çevrimiçi gerçekleştirilmesine olanak sağlamıştır. Bu çalışma, bu noktadan hareketle, turizm endüstrisine odaklanmakta ve tatil satın alım davranışları üzerinde diğer müşteriler tarafından oluşturulan görüşlerin etkisini araştırmayı amaçlamaktadır. Çalışmanın veri toplama sürecinde ülkenin en eski ve en çok kullanılan tatil web sitelerinden olan tatilsepeti.com’dan yararlanılmıştır. Veri analizi evresinde yarı-logaritmik model kullanılmıştır. Çalışmanın sonuçları müşteri görüşlerinin satın alım karar süreci üzerindeki etkisinin altını çizmektedir. Customers have used many components as data source in the purchase decision process. The motivation of being a social existence and the technological progress have featured word-of-mouth communication and have led to realization of this communication online. From this point of view, the present study focuses on hospitality industry and aims to investigate the influence of online consumer-generated reviews on holiday buying behaviour. For the data collecting process of the study, tatilsepeti.com, one of the oldest and mostly used holiday web sites is used. The semi-logarithmic model is used to assess the impact of online reviews. The results underline the significant effects of online reviews on consumer buying decision process.

Rejim değişikliği modellerinde doğrusal olmayan zaman serileri birden fazla alternatif doğrusal otoregresif model ile açıklanmaktadır. Bu bakımdan rejim değişikliği modelleri basit bir model biçimine sahip olsalar da söz konusu modeller belirlenirken tahmin edilmesi gereken birçok serbest parametre bulunmaktadır. Diğer taraftan model yapısını belirleyen yapısal parametrelerin bilinen sabit değerleri için rejim değişikliği modelleri otoregresif parametrelerde doğrusaldır. Bu yüzden en küçük kareler yöntemi ile kolaylıkla tahmin edilebilirler. Prensipte model yapısını belirlemekte kullanılan parametrelerin alabilecekleri değerlerin tüm olası kombinasyonları dikkate alınarak oluşturulan modellerden, bilgi kriteri yardımıyla en uygun olan seçilebilir. Bu düşünceden hareketle bu tezde rejim değişikliği modellerini belirleme süreci, kesikli argümanlardan oluşan bir amaç fonksiyonunun optimum değerinin bulunduğu bir optimizasyon problemi olarak düşünülmüş ve ilgili probleme, çözümlerinin kesikli ve çok geniş bir arama uzayı oluşturması nedeniyle bu tür optimizasyon problemlerinde etkinlikleri bilinen genetik algoritmalar ile çözüm aranmıştır. Önerilen yaklaşım simülasyon ve gerçek veriler ile değerlendirilerek, geleneksel yaklaşımlara alternatif olabileceği gösterilmiştir. Non-linear time series is explained with several alternative linear autoregressive models in regime switching models. In this regard, even though the regime switching models have a simple model form there are many free parameters to estimate, when building the models in question. On the other hand, for the known fixed values of the structural parameters determining the model structure, the regime switching models are linear in the autoregressive parameters. Therefore they may be easily estimated by least squares. In principle, the fittest model may be chosen with aid of information criteria from the models created by considering all possible combinations of the values taken by the parameters which are used to determine the model structure. Following this idea, in this thesis the process of specification of the regime switching models were considered as an optimization problem, in which finding the optimal value of an object function that consist of the discrete arguments and hence the solutions form a discrete and wide search space, the related problem was solved with genetic algorithms known as efficient in such problems. It is shown that the proposed approach can be an alternative to the traditional approaches by evaluating it with simulation and real data. 153

Bu çalışmada zaman serilerinin tahmini için otoregresif hareketli ortalamalar(autoregressive integrated moving average-ARIMA) modeli ve çok katmanlı yapay sinir ağları (multi layer perceptron-MLP) modeli birleştirilerek bir melez model oluşturulmuştur. Melez modelde, zaman serisinin doğrusal bileşeni ARIMA modeli ile doğrusal olmayan bileşeni ise MLP modeli ile tahmin edilmiştir. ARIMA ve MLP modellerinin tek başına kullanılması ile elde edilen tahmin sonuçları Melez modelin tahmin sonuçları ile karşılaştırılarak Melez modelin tahmin performansı ölçülmüştür., In this study, a hybrid model was created by combining autoregressive integrated moving average(ARIMA) model and multi layer perceptron(MLP) model for time series forecasting. In hybrid model lineer component of time series is forecasted by ARIMA and nonlinear component is forecasted by MLP respectively. Forecasting performance of hybrid model is measured through the forecast results obtained from the model that used only ARIMA and MLP is compared with the forecast results of hybrid model.

Günümüzde doğrusal olmayan zaman serisi analizinde yaygın olarak kullanılan kendinden uyarımlı eşik otoregresif SETAR modeller; anlaşılması ve yorumlanması kolay, basit bir model biçimine sahip olsalar da söz konusu modeller belirlenirken tahmin edilmesi gereken birçok serbest parametre bulunmaktadır. Bu nedenle bu çalışmada SETAR modellerini belirleme süreci bir optimizasyon problemi olarak düşünülmüş ve ilgili probleme genetik algoritmalar ile çözüm aranmıştır. Bu bağlamda ele alınan probleme ilişkin genetik algoritma bileşenleri tanımlanmış ve algoritma için uygun parametreler belirlenmiştir. Önerilen yaklaşım simülasyon verileri ile değerlendirilerek, kullanılabilirliği gösterilmiştir., Even though, self-exciting threshold autoregressive SETAR models commonly used in nonlinear time series analysis nowadays have a simple, easy to understand and interpret model form, there are many free parameters to estimate, when building the models in question. Therefore in this paper the process of specification of SETAR models were considered as an optimization problem and the related problem was solved with genetic algorithms. In this context genetic algorithm components were defined for the discussed problem and appropriate parameters were determined for the algorithm. The usability of the proposed approach is shown by evaluating it with simulation data.

Customers have used many components as data source in the purchase decision process. The motivation of being a social existence and the technological progress have featured word-of-mouth communication and have led to realization of this communication online. From this point of view, the present study focuses on hospitality industry and aims to investigate the influence of online consumergenerated reviews on holiday buying behaviour. For the data collecting process of the study, tatilsepeti.com, one of the oldest and mostly used holiday web sites is used. The semi-logarithmic model is used to assess the impact of online reviews. The results underline the significant effects of online reviews on consumer buying decision process, Satın almakarar sürecinde tüketiciler veri kaynağı olarak birçok unsuru kullanmaktadır. Sosyal bir varlık olmanın getirdiği dürtü ve teknolojide yaşanan gelişmeler satın alım karar sürecinde ağızdan ağıza iletişimi ön plana çıkarmış ve söz konusu iletişimin çevrimiçi gerçekleştirilmesine olanak sağlamıştır. Bu çalışma, bu noktadan hareketle, turizm endüstrisine odaklanmakta ve tatil satın alım davranışları üzerinde diğer müşteriler tarafından oluşturulan görüşlerin etkisini araştırmayı amaçlamaktadır. Çalışmanın veri toplama sürecinde ülkenin en eski ve en çok kullanılan tatil web sitelerinden olan tatilsepeti.com’dan yararlanılmıştır. Veri analizi evresinde yarı-logaritmik model kullanılmıştır. Çalışmanın sonuçları müşteri görüşlerinin satın alım karar süreci üzerindeki etkisinin altını çizmektedir.

Üniversitelerde sınavların belirli bir düzen içinde gerçekleştirilebilmesi için sınavlara ait tarih, saat ve yer planları bir çizelge şeklinde hazırlanmaktadır. Sınav çizelgeleri hazırlanırken birçok kısıt dikkate alınarak öğrencileri ve öğretim eleman-larını memnun eden bir çizelge oluşturulması amaçlanmaktadır. Ancak bu çizelgele-rin genellikle öğretim elemanları tarafından elle hazırlanması çizelgelerin tamam-lanma süresini arttırmakta ve istenilen kısıtların sağlanmasını güçleştirmektedir. Genetik algoritmalar sınav çizelgeleme gibi zahmetli ve karmaşık problemle-rin çözümünde kullanılabilen yapay zekâ tabanlı optimizasyon algoritmalarından bi-ridir. Temelinde doğadaki canlıların evrim sürecini bulunduran genetik algoritmalar bu işleyişi bilgisayar ortamında gerçekleştirmektedir. Daha önce yapılan çalışmalar-da genetik algoritmaların zor problemleri kısa sürede çözebildiği ve optimal çözümü vermeseler bile buna yakın çözümlere ulaştıkları görülmüştür. Bu çalışmanın amacı sınav çizelgeleme problemine genetik algoritma ile çö-züm bulmaktır. Bundan hareketle sınav çizelgeleme problemini genetik algoritma yardımıyla çözebilen bir web uygulaması geliştirilmiştir. Uygulama C# programlama dilinde yazılmış alınan veriler Sqlite veritabanında tutulmuştur. Programa AForge Genetic (http://www.aforgenet.com/) kütüphanesi eklenerek genetik algoritma işlem-lerinin bu kütüphane yardımıyla yapılması sağlanmıştır. Problemin çözümünü ve uy-gulamanın geliştirilmesini kolaylaştırmak amacıyla ilk olarak sınavları belirli tarih aralığına atayan bir genetik algoritma oluşturulmuş daha sonra bu yerleştirilen sınav-ları sınıflara atayan ikinci bir genetik algoritma oluşturularak problemin iki aşamada çözülmesi sağlanmıştır. Hazırlanan Genetik Algoritma ile Sınav Çizelgeleme Uygu-laması Sivas Cumhuriyet Üniversitesi, İktisadi ve idari Bilimler Fakültesinden alınan gerçek veriler kullanılarak söz konusu fakültenin ihtiyaçları doğrultusunda ara sınav ve final sınav çizelgeleri hazırlamak için çalıştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar genetik algoritmanın sınav çizelgeleme problemini belirlenen kısıtları sağlayarak kısa za-manda başarılı bir şekilde çözebildiğini göstermiştir., In uiversities, the dates, hours and floor plans of the exams are prepared as a schedule so that examinations can be conducted in a specific order. While preparing the exam timetabling, it is aimed to create a table that satisfies students and instruc-tors by considering many constraints. However, it is difficult to provide the neces-sary constraints to be prepared by instructors and it increases the completion time of the schedules. Genetic algorithms are one of the artificial intelligence-based optimization al-gorithms that can be used to solve complicated and complex problems such as exam scheduling. Genetic algorithms involve the process of natural evolution and this pro-cess is carried out in computer environment. Previous studies have shown that gene-tic algorithms can solve difficult problems in a short time. Furthermore, they are fo-und to have approximately optimal values even if they do not provide optimal solu-tion. The aim of this study is to solve the problem of exam scheduling with genetic algorithm. Therefore, a web application was developed to solve the problem of exam scheduling by using genetic algorithm. The web application is written in C# prog-ramming language. The data was saved in Sqlite database. AForge Genetic (http://www.aforgenet.com/) library has been added to the program. In this way, ge-netic algorithm operations are provided by this library. In order to facilitate the solu-tion of the problem and the development of the application, two different genetic al-gorithms were run and the problem was solved in two stages. While the first genetic algorithm was run to designate the exams into the specific date range, the second ge-netic algorithm was run to assign these placed exams to the classes. Exam Schedu-ling Application with Genetic Algorithm has been run to prepare mid-term and final exams schedules according to the demands of the faculty by using the actual data ob-tained from the Faculty of Economics and Administrative Sciences at Sivas Cumhu-riyet University. The results showed that the genetic algorithm can successfully solve the exam scheduling problem in a short time by providing required constraints.