Ensemble Modelleriyle Çin Konteyner Navlun Endeksi'nin Tahmin Edilmesi

dc.contributor.authorTuzcuoğlu, Tolga
dc.contributor.authorGencer, Hüseyin
dc.date.accessioned2025-02-20T17:45:18Z
dc.date.available2025-02-20T17:45:18Z
dc.date.issued2023
dc.departmentTürk-Alman Üniversitesi
dc.description.abstractKonteyner taşımacılığında navlun oranlarının nasıl değişeceğini sektördeki paydaşların öngörebilmesi oldukça önemlidir. Bu çalışma, literatürde ilk defa olmak üzere, konteyner taşımacılığında navlun oranlarının değişimini gösteren en önemli göstergelerden biri olan CCFI (Çin Konteyner Navlun Endeksi) 'nin tahmini için toplu zaman serisi modelleri sunmaktadır. Çalışmanın sonuçları, modellerin CCFI’nin tahmininde oldukça iyi sonuçlar verdiğini ve önemli bir karar destek sistemi olarak kullanılabileceğini göstermektedir.
dc.description.abstractStakeholders in the sector need to be able to predict how freight rates will change in container transportation. For the first time in the literature, this study presents aggregate time series models for the prediction of CCFI (China Container Freight Index), one of the most critical indicators showing the change of freight rates in container shipping. The study results show that the models provide promising results in forecasting CCFI and can be used as an essential decision support system.
dc.identifier.endpage423
dc.identifier.issn2651-5318
dc.identifier.issue2
dc.identifier.startpage416
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12846/2002
dc.identifier.volume8
dc.language.isoen
dc.publisherSeyfettin ERDOĞAN
dc.relation.ispartofJOEEP: Journal of Emerging Economies and Policy
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_DergiPark_20250220
dc.subjectNavlun Endeksi Tahmini
dc.subjectToplu Modeller
dc.subjectFinansal Tahminleme
dc.subjectFreight Index Prediction
dc.subjectEnsemble Models
dc.subjectFinancial Forecasting
dc.titleEnsemble Modelleriyle Çin Konteyner Navlun Endeksi'nin Tahmin Edilmesi
dc.title.alternativeForecasting the China Container Freight Index with Ensemble Models
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon