---

Zaman Serilerinde gelisen bir konu olan aral_k degerli zaman serileri, ‡esitli ‡özümleme yöntemleri ve modelleme tekniklerinin farkl_ kombinasyonlar_ ile zaman serisi öngörü yöntemlerinin elde edilmesi, elde edilen yöntemlerinin öngörü dogruluklar_ kars_last_r_larak en yüksek dogrulugu saglayan yöntem ve modelin belirlenmesi ama‡lanm_st_r.Veri seti olarak günlük zaman serisi verileri kullan_lm_st_r.Farkl_ yaklas_mlar (Yaklas_m1, Yaklas_m2, Yaklas_m3) ve uygun modelleme teknikleri (Karma Otoregresif Bütünlesik Hareketli Ortalama Modeli (ARIMA), Yapay Sinir Aglar_ (YSA), Holt Üstel Düzlestirme Yöntemi ve Vektör Otoregresif Modeller (VAR)) aral_k degerli zaman serilerini analiz etmek i‡in kullan_lm_st_r.Farkl_ öngörü yöntemleri olusturulmus, aral_k degerli zaman serilerinin öngörü yöntemleri ile ‡özümlenmesi sonucu deneysel ‡al_sman_n verileri olan Hata Kareleri Ortalamas_n_n Karekökü (RMSE), Ortalama Mutlak Yüzde Hata (MAPE), Theil´ in Aral_k _statistikleri (U´) ve Aral_k Ortalama Oransal Varyans_ (ARV´) degerleri elde edilmistir.Uygulanan yöntemlerden elde edilen öngörü sonu‡lar_n_n degerlendirilmesi neticesinde VAR modelinin üstünlügü görülmüstür.

---

1985 y_l_nda Adana´da dogdu. 2008 y_l_nda Samsun Ondokuz May_s Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi _statistik Bölümünden mezun oldu. 2015 y_l_nda OMÜ Fen Bilimleri Enstitüsünde doktoras_n_ tamamlad_. 2016 y_l_nda Nevsehir Hac_ Bektas Veli Üniversitesi _ktisadi ve _dari Bilimler Fakültesi Bankac_l_k ve Finans Bölümüne Yard_mc_ Do‡ent olarak atand_.

---