This study predicts the stock price of Petkim Petrokimya Holding Corp. (PETKM), which is listed in Borsa Istanbul (BIST), using PETKM stock price, US dollar (USD/TRY) price and BIST Chemical, Petroleum & Plastic (XKMYA) index price. A time series data set with three inputs and one output is created using these data. Random Forest Regression (RFR), Long-Short Term Memory (LSTM), and Convolutional Neural Network (CNN) algorithms are used in the prediction model. The success of these methods is compared using performance metrics such as MSE, RMSE, MAE, and R2. According to the calculated error metrics, LSTM and RFR algorithms gave better results than CNN with an MSE value less than 0.02. However, the fact that the R2 values of the most successful models created with all three algorithms were greater than 95% revealed that all the algorithms mentioned could be used to estimate this data set.

İşletmelerin ileriye dönük planlarını gerçekleştirmelerinde şirketin iş birliği içinde olduğu tedarikçilerle birlikte başarılı olmaları önemli bir rol oynamaktadır. Bu rolde en uygun ve en doğru tedarikçiler ile çalışmak işletmeler için önemli bir karar sürecidir. Bu çalışmada perakende sektöründe öncü bir firmanın tedarikçi seçme problemi, Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) tekniklerinden olan SWARA ve VIKOR yöntemleri ile değerlendirilmiştir. Uygulama, firmanın tedarik süreci boyunca sürekli sorun yaşadığı tedarikçiler ile gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında firmanın kendi dinamiklerine uygun değerlendirme kriterlerini belirlemek için literatürde en çok kullanılan kriterler üzerinden istatistiki hipotezler oluşturulmuş, oluşturulan bu hipotezler üzerinden hazırlanan anket, tedarikçiler ile bire bir ilişki halinde olan uzmanlara uygulanmıştır. Anketin geçerlilik ve güvenirlik analizlerini değerlendirmek için Açıklayıcı Faktör Analizi ve Doğrulayıcı Faktör Analizi yöntemleri kullanılmıştır. Anket sonucunda belirlenen önem dereceleri SWARA yöntemi ile hesaplanmış, nihai değerlendirmede ise VIKOR yöntemi ile tedarikçiler arasında karşılaştırma yapılarak tedarikçi sıralaması elde edilmiş ve elde edilen bu bulgular sonuç kısmında tartışılmıştır. Bu çalışmadaki hipotezler, literatürde benzer olanları ile karşılaştırıldığında, farklı ÇKKV yöntemleri ile kullanıldığı görülmüş fakat SWARA ve VIKOR yöntemleri ile olanına rastlanmamıştır. Böylece bu yöntemlerin birlikte kullanılmasının tedarikçi seçiminde başarılı bir şekilde uygulanabileceği gösterilmiş ve literatüre farklı bakış açısı kazandırılması amaçlanmıştır.

Günümüz rekabetçi ortamında firmaların en büyük hedeflerinden biri market payında sürdürebilirliğini sağlamak ve kar oranını artırmaktır. Bunu başarabilmek için güçlü bir Tedarik Zinciri yönetimi oldukça önemlidir. Tedarik Zincirinin verimli birşekilde yönetilmesi için doğru tedarikçi seçimi oldukça önemlidir. Yanlış seçilecek bir tedarikçi tüm prosesin hatalı yürümesine sebep olabilir. Seçim sürecinde karar vericilerin birbiriyle ters düşen amaçları ve gerçek hayattaki belirsizlikleri dikkate alması gerekmektedir. Çok Amaçlı Karar Verme problemlerinin çözümü için kullanılan yöntemlerden birisi de Hedef Programlamadır. Gerçek hayattaki belirsizlikler içinse Bulanık Mantıktan faydalanılmaktadır. Uygulama kısmında üç müşteri, üç ürün çeşidi ve dört tedarikçinin olduğu bir tedarikçi seçim problemi ele alınmıştır. Her bir müşterinin, hangi tedarikçilerden hangi ürünleri ne miktarda alacağını belirlemek için beş hedef kriterine göre bir değerlendirme yapılmıştır. Amaçların doğru önem derecede belirlenebilmesi için, tedarikçi kriterleri detaylı bir şekilde incelenmiş, uzmanların görüşleri alınmıştır. Belirsizliklerin kriter seçiminde sayısal olarak ifade etmek için BAHP kullanılmıştır. Burdan çıkan önem sıralamasına göre, Öncelikli Hedef Programlamının sıralaması belli olmuştur. Hedef Programlama seçilmesinin sebebi ise aynı anda birçok amacı birlikte gerçekleştirmeye çalışması olmuştur. Ancak, tüm amaçların birlikte tatmin edilmesi mümkün değildir. Bu amaçlar için belirlenen hedef değerlerinden birini arttırmaya / azaltmaya çalışmak diğeri üzerinde ters etki yapabilir. Bu durumda amaçlara karar verici tarafından öncelik verilmiştir. Karar vericilerin gerçek hayattaki belirsizlikleri dahil edebilmesi için model bulanık entegre edilerek, Bulanık Hedef Programlama metodu seçilmiştir. Bunun başlıca nedenlerinden biri gerçek hayatta karşılaşan belirsizlikleri modele entegre ederek daha gerçekçi bir çözüm önerisi sunmak olmuştur. Önermiş olduğumuz bu yaklaşımda, Bulanık Mantık ve Hedef Programlamanın birleşiminden oluşan Bulanık Hedef Programlama tekniği esas alınmıştır. Bu şekilde firmanın hedeflerinin doğrultusunda daha önem vermiş olduğu kriterlere göre amaç fonksiyonu hesaplanarak, daha tatmin edici sonuç alınmasını sağlanmıştır. Öncelik sıralaması belli olan hedefler, Bulanık Hedef Programlama ile Gams yazılımında çözülmüş ve sonuçlar yorumlanmıştır.

Borsa İstanbul’da işlem gören, halka açıklık oranı, işlem hacmi ve piyasa değeri gibi kriterler yönünden en yüksek 100 pay senedinin başarısının değerlendirilmesinde BİST 100 endeksi kullanılmaktadır. Bu çalışmada, BİST 100 getirilerinin kaotik yapıya sahip olup olmadığının ve kısa dönemli öngörülebilirliğinin tespit edilmesi amaçlanmıştır. Öncelikle, 02.01.2008 ile 02.01.2018 tarihleri arasındaki günlük BİST 100 fiyat endeksi verileri kullanılarak BİST 100 getirileri elde edilmiştir. En uygun gecikme zamanı ve gömülü boyut kullanılarak, kaos analizi için gerekli olan faz uzayı yeniden oluşturulmuştur. Ardından, bu getiri serisi için elde edilen yeni faz uzayında kaotik çekerin korelasyon boyutu hesaplanmıştır. Çalışılan BİST 100 yapısının doğrusal olup olmadığını tespit edilmesinde BDS (Brock, Dechert ve Scheinkman) testinden yararlanılmıştır. Bununla beraber, serinin uzun dönemli hafızaya sahip olup olmadığı, dönüştürülmüş genişlik yöntemi ile Hurst üsteli katsayısı belirlenmiştir. Getiri serisinin pozitif Lyapunov üsteline bakılarak, bu serinin kaotik davranış gösterip göstermediği tespit edilmiştir. Kaos analizinin ardından, BİST 100 endeksi YSA ve ANFIS modeli ile tahmin edilmiştir. En düşük hata değerine sahip modelin çıktıları getiri serisine dönüştürülerek BİST 100 getirilerinin tahmini değerleri elde edilmiştir.

Tedarik zinciri ,ürün veya hizmetin tedarikçiden başlayıp son müşteriye ulaşana kadar ki süreçte birçok varlık ve etmen arasındaki etkileşimlerin bütününden oluşan dinamik bir sistemdir. Zamanla artan müşteri sayıları ve bağlantılarıyla değişen ilişkiler bu dinamik sistemi daha karmaşık hale getirmektedir. Giderek büyüyen bu sistem karmaşıklığı öngürülemez sorunlara yol açmaktadır. Bu karmaşıklığın nedeni olarak gözlenebilen ya da gözlenemeyen birçok faktör gösterilebilir. Rekabet ortamının arttığı global dünyada firmalar bu karmaşıklığı çözmenin en iyi yolu olarak tedarik zincirinin her halkasının kusursuz işlemesi olarak görmektedir. Halkanın içerisinde etkisi yok denecek kadar küçük olduğu düşünülüp göz ardı edilen bir kısım faktörlerin etkilerinin büyük olduğu, yapılan analizlerle ortaya konmuştur. Zincirin herhangi bir yerindeki küçük bir aksaklık ise tedarik zincirinde önlenemez bir kaosa yol açabilmektedir. Öngörülemezlik nedeniyle başlangıç koşullarında yapılan ufak bir değişiklik veya bir hata tedarik zinciri sistemi yönetiminin sonuçlarında beklenmedik büyük dalgalanmalara ve güçlüklere sebep olacaktır. Literatürde yapılan bazı çalışmalara göre tedarik zinciri sistemi, kaos kuramının temeli olan kelebek etkisine en iyi örneklerden biridir. Bu çalışmada, tedarik zinciri yönetimi konusunda sistemdeki kaotik durumların ortaya konması, bundan kaçınmak için yapılabilecek çalışmalar ve kaos kontrolü gibi tedarik zinciri sistemi içerisinde kaos kuramının varlığı ile ilgili makaleler, bildiriler ve doktora seviyesindeki tezleri araştırmak ve bu ilişkiyi inceleyen araştırmacılara kolaylık sağlamak amaçlanmıştır. Yapılan çalışmalarda kaos kuramının karar verme rolü, tedarik zincirinin kaotik niteliklerinin irdelenmesi, matematiksel model oluşturma ile kaotik yapısının incelenmesi, kaos kontrol ve senkronizasyon konuları üzerinde durulduğu görülmüştür.