İhracat hedef pazar seçiminde yapay sinir ağı ile öngörü

Abstract

İhracat yapan firmaların hedef pazar seçimleri ve hedeflenen pazara ilişkin ihracat öngörüsünde bulunması, firmanın karlılığı ve sürdürülebilir bir ihracat ivmesinin sağlanması açısından önemli bir konudur. Bu amaçla araştırmada, ihracatta hedef pazar seçiminde yapay sinir ağı kullanılarak bir öngörü uygulaması yapılmıştır. Çalışmanın ilk bölümünde ihracat kavramı ele alınmış, ihracat çeşitleri, Türkiye'de ihracatın gelişimi ve uluslararası ticarette ihracatın önemine değinilmiştir. İkinci bölümde hedef pazar seçimi konusu incelenmiştir. Bu doğrultuda pazar çeşitleri, hedef pazar seçimi ve hedef pazar seçme kriterleri değerlendirilmiştir. Üçüncü bölümde ise yapay sinir ağları konusu işlenmiştir. Yapay sinir ağlarının kullanım alanları, avantajları ve dezavantajlarına yer verilmiştir. Çalışmanın son bölümünde "Artificial Neural Network - Yapay Sinir Ağı" ile hedef pazar öngörüsü üzerine bir uygulama geliştirilmiştir. Uygulamada örnek veri olarak, uluslararası gümrük tarifesinde ilk dört basamağı 0813 olarak kodlanmış olan " kurutulmuş meyveler ve sert kabuklu meyveler "in ihracat miktarları üzerinde çalışılmıştır. Girdi verileri, Uluslararası Ticaret Merkezi (International Trade Center – ITC) tarafından yayınlanan ITC Trade Map bilgi bankasından alınmıştır. Bu veriler 2004 - 2018 yılları arasında hedef ülkelere Türkiye' den ve diğer ülkelerden yapılan aylık ihracat miktarlarını kapsamaktadır. Oluşturulan model sonucunda; öngörülmek istenen ihracat miktarları, gerçekleşen ihracat miktarlarından %6 ila %23 arası oranlarındaki hata payı farklar ile bulunmuştur. Elde edilen veriler sonucunda gerçekleşen ihracat miktarlarının önemli oranda örtüştüğü ve dolayısıyla modelin iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.The target market selection and the forecasting export for targeted market is an important issue in terms of the profitability and sustainability of exporter. For this purpose, in this research, Artificial Neural Network is utilized to implement the forecasting process regards the target market selection issue in export. In the first part of the thesis, the concept, various types, the development of the export in Turkey and the importance of the exports in international trade is presented. In the second part, the target market selection issue is presented and consequently, market types, target market selection and target market selection criteria were investigated. In the third chapter, the subject of the artificial neural networks is represented and the applications of artificial neural networks, its advantages and disadvantages are included. In the last part of the research, an application on the target market forecasting has been developed based on the Artificial Neural Network. In the implementation part, export quantities of the sample data from the first four digit of HS Code 0813 as "dried fruits and nuts" are utilized. Input data were obtained from the International Trade Center – ITC database. Corresponding database includes the monthly export quantities between 2004 - 2018. As a result of the utilized model, desired export quantities are forecasted with the 6% and 23% error ratio value. As implied from the results, it is realized that the export quantities are matched seriously and thus the model has represented high performance in target market selection issue.