TR Dizin
Permanent URI for this collectionhttps://acikarsiv.thk.edu.tr/handle/123456789/2551
Browse
4 results
Search Results
Publication Şirket Performans Parametreleri Arasındaki İlişkilerin Belirlenmesi: BİST-30 Şirketleri Üzerinde Analitik İnceleme(2023) Yaşar KÖSE Emre YILMAZ; Türk Hava Kurumu Üniversitesi, İşletme Fakültesi, İşletme Bölümü, Ankara, Türkiye Türk Hava Kurumu Üniversitesi, Ankara Havacılık Meslek Yüksekokulu, Ankara, TürkiyeAmaç: Çalışmanın amacı, şirketlerin değer yaratma esasına dayalı önemli finansal performans göstergeleri olan Serbest Nakit Akımı (FCF), Firma Değeri (EV), Firma Değeri/Faiz, Vergi ve Amortisman Öncesi Kar (EV/EBITDA) ve Fiyat/Kazanç (P/E) aralarındaki ilişkilerin belirlenmesi ve yorumlanmasıdır.Yöntem: Çalışmada BİST 30 şirketlerinin 2015-2021 yıllarında FCF ile EV, P/E ve EV/EBITDA yıllık değerleri arasındaki ilişki panel veri analiz yöntemi ile incelenmiştir.Bulgular: Yapılan analizler sonucunda FCF ile EV ve P/E aralarında aynı yönlü; FCF ile EV/EBITDA arasında ters yönlü ilişki olduğu belirlenmiştir. Elde edilen bulguların literatürdeki çalışmalarla kısmen uyumlu olduğu belirlenmiştir.Özgünlük: Çalışmanın BIST-30 endeksindeki kapsamındaki şirketler için değer maksimizasyonunu esas alan şirket performans ölçüm göstergeleri belirlenerek bu göstergeler arasındaki ilişkiler ortaya konulması ve yorumlanması açısından özgün olduğu değerlendirilmektedir. Daha önce literatürde incelenen örneklem ve zaman aralığında herhangi bir çalışma bulunmamaktadır.Publication Generalization of statistical limit-cluster points and the concepts of statistical limit inferior-superior on time scales by using regular integral transformations(2023) Ceylan YALÇIN; Türk Hava Kurumu Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Endüstri Mühendisliği Bölümü, Ankara, TürkiyeWith the aid of regular integral operators, we will be able to generalize statistical limit-cluster points and statistical limit inferior-superior ideas on time scales in this work. These two topics, which have previously been researched separately from one another sometimes only in the discrete case and other times in the continuous case, will be studied at in a single study. We will investigate the relations of these concepts with each other and come to a number of new conclusions. On some well-known time scales, we shall analyze these ideas using examples.Publication Modelling Strategy of Airline Tankering with Nonlinear Programming(2023) Niyazi Cem GÜRSOY Nesrin ALPTEKİN; Türk Hava Kurumu Üniversitesi, Hava Ulaştırma Fakültesi, Uçuş Eğitimi Bölümü, Ankara, Türkiye ANADOLU UNIVERSITYPurpose: This study aims to reduce the fuel costs, which constitute the largest share of total cost that airline companies have, with extra fuel transportation. Methodology: A nonlinear programming model has been developed for tankering application that takes advantage of the different fuel prices at the airports. General Reduced Gradient Method (GRG) is used to solve the generated nonlinear programming problem. MS EXCEL solver add-in is used to solve the problem. Findings: In the application part of study, two application has been studied on and one of them is parametrical and other assumes Istanbul as an hub airport in order to analyze the effect of flight distance, load rate, fuel price difference between the airports and altitude of cruise flight on tankering and cost. It has been observed that the fuel cost can be saved when tankering is applied to flight distances of 1300nm and less. Although the load rate is high and the fuel price difference is low, flights have been conducted between the centers which have short flight distances, the model allowed to tanker. It was observed that when the amount of fuel recommended by the problem result was taken for the designed scenarios, the fuel consumption increased by 2.5-3% compared to the trips without tankering. Despite the increase in fuel consumption, it has been found that a total fuel cost can be saved of 1% to 47% for round trips. Originality: The efficiency of the original optimization model created with non-linear modeling was developed and tested for various scenarios.Publication Derin Spektroskopi: Derin Öğrenme Yöntemleri Ile Karmaşık Numunelerin Ftir Spektrumlarının Incelenmesi(2023) MECİT YAMAN MEHMET TAN ÖZLEM GÜLÜM İNCİ RUSLAN GARİFULLİN ASMA DJEHICHE MERT KIZILKAYA; TÜRK HAVA KURUMU Ü. TOBB EKONOMİ VE TEKNOLOJİ Ü. MÜHENDİSLİK F. BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ B. TÜRK HAVA KURUMU Ü.Bu proje karmaşık ve değişken numunelerin analizi için, kızılötesi emilim spektrometrisi (FTIR) kullanarak numunenin üst katman gazlarından kimyasal parmak izi üretilmesi ve çıkan spektral parmak izlerinin bir bütün olarak istatistiksel öğrenme yöntemleri ve özel olarak modern sinir ağları mimarileri kullanılarak sınıflandırılması, nitel ve nicel olarak belirlenmesi hakkındadır. Karmaşıklıkla kastedilen, spektroskopik incelemelerde numuneyi belirleyen çok sayıda bileşenin mevcut oluşu ve her bir bileşenin çok detaylı bir spektral parmak izi deseni ile belirleniyor olması; değişkenlikle kastedilen ise, söz konusu numunelerin doğada veya teknolojik uygulamalarda karşılaşılan örneklerinin, kendi aralarında analitik farklılıklar göstermekle beraber, algısal/bütünsel sınıflandırmaya da imkân veren ortak değişmez, arketipsel öz nitelikleri barındırmasıdır. Örneğin pek çok bileşenden oluşan parfüm ve esanslar, motorin ve jet yakıtları, kömür çeşitleri, hava kirliliği tayini için toplanılan numuneler, jeoloji ve astro-jeolojide karşılaşılan kaya parçaları hem karmaşık hem de değişken numunelerdir. Canlılar âleminde her türlü bitkisel ve hayvansal kokular, taze/çürük gıda kokuları, canlılardan çıkan biyolojik sıvı ve gazlar, insan nefesi, ter/ten kokusu, idrar ve idrar üst katman gazları, bileşenleri yönünden karmaşık ve bileşenlerin bağıl oran/konsantrasyon değerleri açısından istatistiki yüksek değişkenlik gösteren malzemelerdir. Proje araştırmaları sonucunda spektroskopik veri kümeleri etiketli, etiketsiz makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak yüksek başarımla tanımlanmasının mümkün olduğu gösterilmiştir. Kullanılan yöntemler arasında PCA, t-SNE gibi boyut düşürme yöntemleri, etiketli istatistiksel analiz yöntemlerinden Naive Bayes, Random Forest ve Support Vector Machines gibi yöntemler ve bu yöntemlerle karşılaştırılan ileri beslemeli ağlar, convolutional sinir ağları, Kohonen haritaları ve atımlı sinir ağları yöntemleridir. Derin spektroskopi projesi, FTIR spektroskopisi ile elektronik burun araştırmalarını birleştirmeyi amaçlayarak, spektroskopik büyük verinin modern makine öğrenmesi yöntemleri ile işlenerek biyomimetik bir elektronik burun mimarisinin mümkün olduğunu göstermiştir. Bu proje, spektroskopik teknikler ve yapay zeka entegrasyonunun karmaşık ve çeşitli numuneleri tanımlamada nasıl etkili bir araç olabileceğini göstermektedir.