MUĞLA İLİNE YÖNELİK DIŞ TURİZM TALEBİNİN MODELLENMESİ VE 2012 2013 YILLARI İÇİN TAHMİNLENMESİ

MUĞLA İLİNE YÖNELİK DIŞ TURİZM TALEBİNİN MODELLENMESİ VE 2012 2013 YILLARI İÇİN TAHMİNLENMESİ ÖZ Mura ÇUHADAR 1 Güvenilir ve doğru alep ahminleri başa konaklama, ulaşırma ve seyaha olmak üzere urizm sekörü ile ilgili büün faaliyelerin ekili bir şekilde planlanabilmesi için gereklidir. Bu çalışmada, Türkiye nin önemli urizm merkezlerinden birisi olan Muğla iline yönelik dış urizm alebinin Üsel Düzleşirme ve Box-Jenkins yönemleri ile modellenmesi ve en yüksek doğruluğu sağlayan model yardımıyla 2012 ve 2013 yılları için iibariyle ahminlenmesi amaçlanmışır. Yapılan analiz ve değerlendirmeler neicesinde, en başarılı sonucu Hol-Winers ın çarpımsal mevsimsel üsel düzleşirme yöneminin verdiği belirlenmiş ve elde edilen model yardımıyla Muğla iline yönelik aylık dış urizm alebi ahminleri yapılmışır. Çalışmada urizm alebinin ölçüsü olarak yabancı uris sayıları alınmış ve Muğla ili sınırları içerisindeki hudu kapılarından giriş yapan aylık yabancı uris isaisiklerinden yararlanılmışır. Anahar Kelimeler: Muğla, Turizm Talebi Tahmini, Üsel Düzleşirme Yönemi, Box-Jenkins Meodolojisi JEL Sınıflandırması: C53, L83 MODELING AND FORECASTING INBOUND TOURISM DEMAND TO MUGLA FOR YEARS 2012-2013 ABSTRACT Reliable and accurae esimaes of demand are necessary for he effecive planning of all aciviies relaed o he ourism secor, paricularly in accommodaion, ransporaion and ravel. In his sudy, i is aimed modeling inbound ourism demand for Muğla as a major ourism desinasion in Turkey by Exponenial Smoohing and Box-Jenkins mehods and forecasing monhly ourism demand of Muğla for years 2012 and 2013 via he mehod providing he highes accuracy. As a consequence of he analysis and evaluaions, i has been observed ha Hol-Winer s Exponenial Smoohing model has presened bes performance and by he means of his model i has been forecased he monhly inbound ourism demand o Muğla for years 2012 and 2013. Number of foreign ouriss a ken as a measure of ourism demand in he sudy. Monhly saisics of foreign ouris arrivals wihin he borders of Mugla were uilized Keywords: Muğla, Tourism Demand Forecasing, Exponenial Smoohing Mehod, Box-Jenkins Mehodology. JEL Classificaion: C53, L83 1 Yrd.Doç.Dr., Süleyman Demirel Üniversiesi, Eğirdir Turizm ve Oelcilik Yüksekokulu, muracuhadar@sdu.edu.r

2 Inernai onal Journal of Economic and Adminisrai ve Sudies 1. Giriş 20. yüzyılın ikinci yarısından iibaren urizm, dünya ekonomisinde en hızlı gelişen ve genişleyen sekörlerden biri haline gelmişir. Turizm, çoğu zaman diğer bi r- çok endüsri gibi bölgesel veya ulusal kalkınma için bir araç olarak kullanılmışır. Turizm sekörü, yaygın biçimde gelir, iş ve vergi gelirlerinin oluşurulmasında, ödemeler dengesi problemlerinin hafi fleilmesinde, bölgesel ve ulusal ekonomik gelişmelere kakıda bulunmada rol oynayan önemli bir fakör olarak yerini almışır (Çıma ve Bahar, 2003: 2). Bununla birlike, urizm seköründen elde edilen döviz gelirleri, konaklama, yeme-içm e, ulaşırma, seyaha hediyelik eşya vb. urizm alanında faaliye göseren işlemelere olduğu gibi ülkedeki endüsriyel işlemeler ve diğer hizme sekörlerine kadar doğrudan ve dolaylı olarak ekonominin birçok alanına yayılmakadır. Turizmin ekonomik ekileri Türkiye açısından değerl endirildiği n- de; milli gelire olan kakısının yanında, sağladığı döviz gelirleri ile ödemeler dengesi açığının kapanmasında önemli rol oynay an, geniş kilelere iş imkânı sağlayarak işsizliğin azalılmasına kakıda bulunan bir sekör konumuna geldiği görülmekedir. Dünya Seyaha ve Turizm Konseyi arafından hazırlanan Seyaha ve Turizmin Ekonomik Ekileri: Türkiye 2012 isimli çalışmada; 2011 yılında Türkiye de urizm sekörünün, gayri safi yuriçi hâsılanın % 10,9 unu; oplam isihdamın ise % 8,1 ini sağladığı belirilmişir. Aynı raporda, urizmin doğrudan ve dolaylı olarak isihdam sağladığı kişi sayısının 2012 yılında % 3,4 oranında bir arışla 2 milyonu aşacağı, urizmin oluşuracağı ekonomik ekisinin ise % 1,9 arış gösereceği öngörülmüşür (WTTC, 2012: 1). Bu veriler, urizmin ekonomik büyüme ve kalkınma ile ülkedeki isihdam poansiyeline önemli kakılar sağladığını oraya koymak adır. Ancak, urizmin sayılan kakılarından faydalanabilmek için gerek kamu, gerekse özel sekörde geleceğe yönelik kararların alınmasında isabeli alep ahminlerinin önemi büyükür. Turizm alebi ahminleri, urizm seköründe faaliye göseren işlemelerin, yerel yöneimlerin ve hükümelerin ileriye yönelik olarak yapacakl arı urisik planl a- malarında gereksinim duydukları fakörlerin başında gelmekedir. Üreim planlam a- sı, fiyalandırma, uundurma ve sraejik pazarlam a programlarının, işgücü ve sermaye kaynaklarının isabeli bir şekilde yönlendirilebilmesi için geleceğe dönük doğru ve güvenilir alep ahminlerine gereksinim duyulmakadır. Bir urisik desinasyonu ziyare edecek uris sayısının ve bu sayılara göre şekillenecek olan mal ve hizmelerin ahmin edilmesi; al yapı, konaklama, ulaşım, uundurma ve benzeri birçok faaliyein planl anması ve amamlayıcı diğer sekörlerle koordine edilmesi, o bölgedeki urizmin sağlıklı gelişimi, uzun dönemdeki rekabe gücü ve başarısı açısından önemlidir (Bahar ve Kozak, 2006: 110-111; Kulendran ve Shan, 2002: 6; Song ve Guo, 2008: 113; Assaker, Vinzi ve O Connor, 2010: 2; Vanhove, 2011: 193). Bunlara ilaveen, isabeli ve doğruluk oranı yüksek urizm alebi ahminleri ile sosyal ve çevresel açıdan urizmin olumsuz ekilerinin de en aza indirilmesi sağlanmış olacakır. Turizm seköründe urisik ürün ve hizmelere yönelik alebin eken fakörlere karşı duyarlı olması ve urisik hizmelerin dayanıksızlık depolanamama özelliği, bu sekördeki alep ahminlerini daha önemli duruma geirmekedir. Çünkü alebin Year:6 Number 12, Winer 2014 ISSN 1307-9832

Uluslararası İkisadi ve İdari İncelemeler Dergisi 3 isikrarsızlığı ve dönemsellik özelliğinin fazla olması, urizm seköründe faaliye göseren işlemelerin arz ve alep arasında ideal bir denge kurmasını zorl aşırmak a- dır. Ekonominin diğer birçok seköründe, ürünlerin depolanması ve bekleilmesi ile bu denge kurulabilir. Ancak hizmeler sekörü içerisinde yer alan urizm için bu mümkün değildir. (Frechling, 2000: 5; İçöz, 2005: 339; Law, Mok ve Goh, 2007: 508; Fong, 2008: 1185; UNWTO-ETC, 2008: 1; Song, vd., 2009:1; Middleon vd., 2009: 48-49; Vanhove, 2011: 13). Çalışmanın amacı; Türkiye nin önemli urizm merkezlerinden birisi olan Muğla iline yönelik dış urizm alebinin Üsel Düzleşirme ve Box-Jenkins yönemleri ile modellenmesi ve en yüksek doğruluğu sağlayan model yardımıyla 2012 ve 2013 yılları için Muğla iline yönelik dış urizm alebinin aylar iibariyle ahmin edilmesidir. Yapılan ahminler ile merkezi ve yerel kamu yöneimleri arafından h a- zırlanan urisik gelişme planları için bir zemin oluşurulmak ve ilgili kamu ve işleme yöneicilerinin aylık planlamalarında karar almalarını kolaylaşırmak, çalışmanın amaçları arasında yer almakadır. Çalışmanın izleyen bölümleri şu şekilde yapılandırılmışır; Birinci bölümde, Muğla ilinin sahip olduğu arihi, külürel ve doğal urizm değerleri, Muğla ili sınırları içerisinde yer alan urizm merkezleri ve bu merkezlerin urizm poansiyelleri hakkında bilgi verilmişir. Bu bölümde ayrıca, ilgili çalışmal a- rın bir özei verilmişir. Çalışmada kullanılan yönemler başlığı alında; Üsel Dü z- leşirme ve Box-Jenkins yön emleri hakkında bilgi verilmişir. Çalışma alanının seçimi başlığı alında, çalışmanın Muğla iline yönelik olarak belirlenmesindeki emenler sıralanmışır. Veri ve Yönem bölümünde çalışmanın meodolojisi ayrınılı olarak açıklanmışır. Yönemlerin uygulanmasının ardından bulgular değerlendirilerek 2012 ve 2013 yılları için Muğla iline yönelik aylık dış urizm al ebi ahminleri y a- pılmışır. Sonuç ve öneriler bölümünde, genel bir değerlendirme ve ileriye yönelik çalışmalar için öneriler sunulmuşur. 2. Muğla Turizmi ve İlgili Lieraür Ege Bölgesinin güneyinde yer alan Muğla, Asar (Hisar) dağı eeklerinde ovaya doğru yayılmış, kendine has mimarisi, dar sokakları ve her biri urizm merkezi konumundaki ilçeleri ile bir urizm cenneidir. Muğla ili 1124 km. uzunluğunda sahil bandı, Dünyaca ünlü körfez ve koyl arı, yüzölçümünün %67 sini oluşuran ormanlık alanları, Anadolu Medeniyelerinin mirası zengin külür varlıkları ile urizm seköründe Türkiye nin en gözde illerinin başında gelmekedir Bu karakerisik özellikleriyle il, yerli ve yabancı urisler nezdinde Yeryüzü Cennei ve Güzelliklerin Buluşuğu Yer olarak anımlanmak adır. (Bahar, 2008: 68). Doğal, arihi ve kül ü- rel arz verileri ve nielikli urizm al yapısı ile Muğla İli, yılda üç milyonu aşan sayıda urisi ağırlamaka olup Analya ve İsanbul bölgelerinden sonra en çok uris ağırlayan uri zm merkezi konumundadır. Muğla İl Külür ve Turizm Müdürlüğü sınır isaisiklerine göre, yabancı ziyare çi girişinin önemli bir bölümü İngilere kaynaklı olan Muğla ya, hava ve deniz yolu ile gelen yabancı uris sayısı 2010 yılında 3.006.553 kişi olarak gerçekleşmişir (Muğla İl Külür ve Turizm Müdürlüğü, Sınır İsaisikleri, 2010). 2011 yılında ise Muğla ilini ziyare eden oplam yabancı ziya- Yıl:6 Sayı:12, Kış 2014 ISSN 1307-9832

4 Inernai onal Journal of Economic and Adminisrai ve Sudies reçi sayısı, 2010 yılına göre %2,1 gibi Türkiye oralamasının alında bir oranda arış gösererek 3.069.959 kişi olarak gerçekleşmişir. Muğla iline yönelik dış urizm a- lebinin en büyük bölümünü oluşuran İngilere den gelen uris sayısında önceki yıla göre %11,18 lik bir gerileme yaşanmış olması nedeniyle diğer ülkelerden gelen y a- bancı uris sayılarında (Almanya dışında) arışlar olmasına karşın, oplam yabancı uris sayısındaki arış Türkiye geneline ve diğer urisik desinasyonlara göre düşük oranda gerçekleşmişir. Tablo 1. de 2010 ve 2011 yıllarında Muğla iline en fazla uris gönderen ülkelerin dağılımı ve değişim oranları verilmişir. Tablo 1: Muğla İline Gelen Yabancı Ziyareçilerin Milliyelerine Göre Dağılımı (2010-2011) ÜLKE 2010 2011 DEĞİŞİM (% ) İngilere 1.650.692 1.466.096-11,18 Hollanda 195.909 236.705 20,82 Almanya 187.631 183.859-2 Rusya federasyonu 147.949 182.791 23,55 Fransa 114.980 154.743 34,58 Belçika 114.797 121.007 5,4 Polonya 102.153 112.505 10,13 Diğer 492.442 612.253 24,33 TOPLAM 3.006.553 3.069.959 2,1 Kaynak: Muğla İl Külür ve Turizm Müdürlüğü, 2011 Türkiye de hızla kile urizmine yönelinmesi ile birlike kıyı urizminde pilo bölge seçilen An alya nın ardından 1980 li yıllarla birlike, Türkiye nin en uzun kıyılarına sahip ili olan Muğla ili de hızlı bir urizm yaırım alanına dönüşmeye başlamışır. Muğla ili sınırları içerisinde faaliye gösermeke olan Külür ve Turizm Bakanlığı ndan yaırım ve işleme belgeli oplam 535 ade konaklam a esisi bulunmakadır. Bu esisler oplam 61.601 oda ve 134.706 yaak kapasiesine sahipir (Külür ve Turizm Bakanlığı, İşleme ve Yaırım Belgeli Tesis İsaisikleri, 2010). Tarih boyunca birçok uygarlığa ev sahipliği yapmış olan Muğla ili, kıyı urizminin yanında külür urizminin de önemli bir merkezi durumuna gelmişir. Muğla oprakları n- da, Karya uygarlığı ile başlayan külürel izler, Roma, Bizans, Meneşoğulları ve Osmanlı ile devam emişir (Muğla 2010: 9). Muğla ili urizm faaliyelerinde, emel urisik ürün deniz, kum, güneş ekseninde oluşmakla birlike, kano, yamaç paraşüü, sörf, jip safari, dağcılık, mağaracılık başa olmak üzere pek çok spora olanak anıyan geniş bir coğrafyaya sahipir. Turizm faaliyeleri Bodrum, Marmaris, Fehiye ilçelerinde yoğunlaşmış olup; Dalaman, Oraca, Köycegiz, Ula ve Daça ilçeleri ise, yeni urisik gelişme alanlarını oluşurmakadır (Taaroğlu ve Subaşı: 2009). Muğla ili sınırları içerisinde; dör körfez, doksan yedi koy, iki milli park, bir abia parkı, alı kanyon, dör abii göl, üç mağara, üç ermal kaynak, beş müze, iki yüz yirmi iki anı - sal yapı, üç kilise, üç kış urizm al anı, bir yamaç paraşüü al anı, Dalaman ve Bodrum-Milas olmak üzere, uluslar arası nieliğe sahip iki ade havalimanı bulunmakadır (Muğla Turizm Piyasası Araşırması 2010). Mavi Yolculuğu ile dünya çapında bir üne sahip olan Muğla, ya urizmi açısından da dünyanın sayılı bölgeleri arasında yer almakadı r. Türkiye'nin en donanımlı ya limanları Güney Ege ve Akdeniz kıyı- Year:6 Number 12, Winer 2014 ISSN 1307-9832

Uluslararası İkisadi ve İdari İncelemeler Dergisi 5 larında yoğunlaşm aka olup, ya bağlam a kapasiesi açısından ele alındığında, Türkiye deki ilk on ya limanının sekizi Muğla ili sınırları içerisinde yer almakadır. İl genelinde oplam on dör ade ya limanı bulunmakadır. Külür ve Turizm Bakanlığı nın Ya İsaisikleri Büleni ne göre Muğla ili sınırları içerisindeki (Daça, Fehiye, Göcek, Güllük, Marmaris, Turgureis ve Yalıkavak) limanlar, 2010 yılında yerli ve yabancı olmak üzere oplam 55.379 ya ve yala gelen 398.105 ziyareçiyi ağırlamışır. Bu sayı, Türkiye nin üm limanlarına yalarıyla gelen ziyareçilerin (540.821) yüzde 73,6 sını oluşurmakadır (Külür ve Turizm Bakanlığı Yaırım ve İşlemeler Genel Müdürlüğü, 2010 Yılı Ya İsaisikleri). Yapılan lieraür araması neicesinde, Muğla urizmi ile ilgili ek çalışmanın, Bahar arafından 2008 yılında gerçekleşirildiği görülmekedir. Yazar çalışmasında, Muğla urizmi hakkında ayrınılı bilgiler sunmuş ve ilin urizm poansiyeline yönelik konuları, hem arz ve hem de alep cephesi açısından ele almışır. Ayrıca, Muğla urizminin Türkiye urizmi içerisindeki yeri ve önemi, çalışma kapsamında incelenmişir (Bahar, 2008). Türkiye de urizm alebinin analizi ve ahminine yönelik çalışmalar incelendiğinde, konuyla ilgili yerli ve yabancı kaynaklarda yayınlanmış muhelif çalışmaların olduğu görülmekedir. Ancak, söz konusu çalışmaların büyük bir bölümünün belirli bir bölge veya urizm merkezine değil, ülke genelinde yani Türkiye ye yönelik olarak yapıldığı dikka çekmekedir (Baldemir ve Bahar: 2003; Turanlı ve Güneren: 2003; Çuhadar. ve Kayacan: 2005; Selim ve Demir: 2009; Önder ve Hasgül: 2009; Görmüş ve Göçer: 2010; Soysal ve Ömürgönülşen: 2010). Türkiye de belirli bir bölge veya urizm merkezine yönelik urizm alebinin ahmini ile ilgili çalışmaların sınırlı olduğu söylenebilir (Güngör ve Çuhadar:2005; Çuhadar:2008; Çuhadar, Güngör ve Göksu:2009). Muğla ili ve çevresindeki urisik merkezlere yönelik urizm alebinin ahmini ile ilgili bir çalışmaya ise raslanmamışır. 3. Çalışma Alanının Seçimi Çalışmanın Muğla iline yönelik olarak belirlenmesindeki emenler, aşağıdaki gibi sıralanabilir: Muğla ilinin sahip olduğu zengin arihi, doğal ve külürel urizm poansiyeli. Türkiye ye gelen ziyareçilerin başlıca urisik merkezlere göre dağılımı içerisinde, Muğla ilinin sahip olduğu pay. Tablo 2. de görüldüğü gibi; Türkiye ye 2009 yılında gelen yabancı ziyareçilerin % 10 41 i, 2010 yılında gelen ziyareçil e- rin % 10,38 i, 2011 yılında gelen ziyareçilerin ise % 9,75 i Muğla ili sınırları içerisindeki urisik merkezleri ercih emişir. Yıl:6 Sayı:12, Kış 2014 ISSN 1307-9832

6 Inernai onal Journal of Economic and Adminisrai ve Sudies Tablo 2: Türkiye ye G elen Yabancı Turislerin Başlıca Turisik Merkezlere G öre Dağılımı (2009-2010-2011) 2009 % 2010 % 2011 % Analya 8. 260. 399 30,5 9.246.814 32,2 10.464.425 33,26 Isanbul 7. 510.470 27,7 6.928.867 24,19 8.056.390 25,61 Muğla 2. 820.298 10,41 2.973.886 10,38 3.069.959 9,75 Izmir 1. 056.792 3,9 1.155.830 4,03 1.370.018 4,35 Diğer 7.429.155 27,49 8326807 29,2 8495284 27,03 Toplam 27. 077. 114 100 28. 632. 204 100 31. 456. 076 100 Kaynak: Türkiye Turizm Yaırımcıları Derneği, 2011 Türkiye deki belgeli urizm işlemelerinin urisik merkezlere göre dağılımı içerisinde, Muğla ili sınırları içerisinde faaliye göseren konaklama işlemelerinin oplamdaki payı. Tablo 3. de görüldüğü gibi; Türkiye deki yaırım belgeli esislerin % 17,67 si; işleme belgeli esislerin ise % 14,35 i Muğla ili sınırları içerisinde yer almakadır. Tablo 3: Türkiye deki Bakanlık Belgeli Konaklama İşlemeleri, Oda Sayıları ve Yaak Sayılarının Başlıca Turisik Merkezlere Göre Dağılımı (2010) Turizm Yaırım Belgeli Turizm İşlemesi Belgeli Tesis sayısı Oda sayısı Yaak sayısı Tesis sayısı Oda sayısı Yaak sayısı Analya 129 25.942 57.365 686 143.784 306.535 Muğla 155 20.413 46.227 380 41.188 88.479 İsanbul 103 16.192 34.787 372 31.017 62.841 Tür kiye 877 114.771 252.984 2647 299.621 629.465 Kaynak: Geneli Külür ve Turizm Bakanlığı, İşleme ve Yaırım Belgeli Tesis İsaisikleri, 2010 4. Çalışmada Kullanılan Tahmin Yönemleri Çalışmada, Muğla iline yönelik dış urizm alebinin modellenmesi ve ileriye yönelik ahminlerin üreilmesi amaçlandığından zaman serisi ahmin yönemlerinden faydalanılmışır. İzleyen al başlıklarda, çalışmada kullanılan zaman serisi ahmin yönemlerinden üsel düzleşirme yönemi ve Box-Jenkins meodolojisi hakkında bilgi verilmişir. 4.1 Üsel Düzleşirme Yönemi Üsel düzleşirme yönemi, verilerdeki son değişim ve sıçramaları dikkae al a- rak ahminlerin devamlı güncellendiği bir dizi yönemlerden oluşmakadır. Bu sıçramalar; rasgele değişimler, açıklanamayan ekiler ya da önceden kesirilemeyen göz ardı edilmiş gelişmelerden dolayı oraya çıkmakadır (Kadılar, 2005: 152). Üsel Düzleşirme Yönemlerinde, geçmiş dönem değerlerinin ağırlıklı oralaması hesaplanarak gelecek dönemlerin ahmini değeri olarak alınmakadır. Bu yönemlerde, yakın geçmiş verilerin geleceğe ekisinin, eski dönem verilerinden daha fazla olac a- ğı varsayımı ile ahminde kullanılan geçmiş dönem verilerinden yakın geçmişe gerçekleşenl ere yüksek, daha eski verilere ise üsel olarak azalan ağırlıklar verilmek e- Year:6 Number 12, Winer 2014 ISSN 1307-9832

Uluslararası İkisadi ve İdari İncelemeler Dergisi 7 dir (Sharpe, De Veaux ve Velleman, 2010: 674). Üsel düzleşirme modelleri, kolay uygulanabilir ve düşük maliyeli olmaları ve özellikle kısa dönem ahminlerinde b a- şarılı olmaları nedeniyle yaygın olarak kullanılmakadır (Yaffe ve Mc Gee, 2000: 43). Bu yönem, verilerin özelliklerine uygun farklı modellerden oluşmakadır. Bunlar arasında, ekli (basi) üsel düzleşirme yönemi, Brown un ek paramereli doğrusal üsel düzleşirme yönemi, Hol un iki paramereli doğrusal üsel düzleşirme yönemi, basi mevsimsel üsel düzleşirme yönemi ve Hol-Winers ın mevsimsel üsel düzleşirme yönemi sayılabilir. Trende sahip olmayan ve mevsimsel bileşenin zaman içerisinde sabi olduğu serilerin ahmininde basi mevsimsel düzleşirme yönemi uygundur (IBM, 2011: 10). Trend ve mevsimsel ekiler içeren veril e- rin ahmininde ise Hol-Winers ın mevsimsel üsel düzleşirme yönemi uygun olmakadır. Hol-Winers ın mevsimsel üsel düzleşirme yönemi, biri serinin dönemindeki seviyesini belirlemek, diğeri rendi yani eğilimi, üçüncüsü ise mevsimsel bileşeni belirlemek için kullanılan üç eşiliğe dayanmakadır (Makridakis vd., 1998: 164). Bu yönem, Hol arafından gelişirilen iki paramereli doğrusal üsel düzleşirme yöneminin, mevsimsel ekileri de değerlendirecek biçimde genişleilmiş formudur (Hyndman vd., 2008: 15). Uygulamada iki farklı Hol-Winers yönemi bulunmakadır. Bunlar; Çarpımsal-Mevsimsel ve Toplamsal-Mevsimsel Üsel Düzleşirme Yönemleridir. Toplamsal modelde mevsimsel dalgalanmanın büyüklüğü zaman içerisinde sabiken, çarpımsal modelde serinin uzunluğuna göre değişmekedir. Çarpımsal-Mevsimsel Üsel Düzleşirme yöneminin eşilikleri şu şekilde formüle edilmekedir (Makridakis vd, 1998: 165). Y (1) L (1 )( L1 b1 ) S b ( L L 1 ) (1 ) b 1 Y S (1 ) Ss (2) L (3) F ( L b m) S (4) m sm Toplamsal-Mevsimsel modelin eşilikleri ise şöyledir (Makridakis vd, 1998: 169). L (Y Ss ) (1 )( L 1 b 1 ) (5) b ( L L 1 ) (1 ) b 1 (6) S (Y L ) (1 ) Ss (7) F L b m S (8) m sm Basi Mevsimsel Üsel Düzleşirme yöneminin eşilikleri şöyledir; L Y S ) (1 )( L ) s ( s 1 (9) Yıl:6 Sayı:12, Kış 2014 ISSN 1307-9832

8 Inernai onal Journal of Economic and Adminisrai ve Sudies S F ( Y L ) (1 ) S m L S sm s Yukarıdaki eşiliklerde, Mevsim uzunluğunu (Bir yıl içerisindeki mevsim sayısı), S L b S Serinin dönemindeki genel seviyesini, Trend bileşenini, Mevsimsel bileşeni, Fm, ve ise düzleşirme sabileridir. Modelin oralama düzey düzleşirme sabii, Trend düzleşirme sabii, ( 0 1) Mevsim düzleşirme sabiidir. ( 0 1) m ileri dönem için ahmin değerini ifade emekedir. (10) (11) 4.2 Box-Jenkins Meodolojisi Lieraürde bazen ARIMA yönemi olarak da adlandırılan Box-Jenkins meodolojisi, zaman serilerinin ileriye dönük ahmin ve kon rolünde kullanılan isaisi k- sel ahmin yönemlerinden biridir. Bu yönemin emel vurgusu, zaman serilerini yalnızca kendi geçmiş değerleri ve olasılıksal haa erimi ile açıklamakır. Herhangi bir ikisa kuramına dayanmayan ve bırakın da veriler kendi adlarına konuşsun manığı ile oluşurulan bu modellere kuramsız (aheoric) modeller de denmekedir (Yala, 2011: 4). Zamana bağlı olayların rassal karakerde olaylar, bu olaylarla ilgili zaman serilerinin ise sokasik süreç olduğu varsayımına dayanarak gelişirilmiş olan bu yönemin uygulandığı zaman s erisinin eşi aralıklı gözlem değerlerinden oluşan k e- sikli ve durağan bir seri olduğu varsayılmakadır (Kaynar ve Taşan, 2009: 166). Box-Jenkins yöneminde emel olarak iki ayrı yönemin (Ooregresyon ve Harekeli Oralama) bir birleşimi oluşurulmaya çalışılmakadır. Bu yönemi oluşuran modeller, mevsimsel olmayan ve mevsimsel modeller olarak ikiye ayrılmakadır. Mevsimsel olmayan Box-Jenkins modelleri genel olarak ARIMA(p,d,q) şeklinde i fade edilmekedir. Burada, p ooregresyon (AR) modelinin derecesi, d fark alma işlemi sayısı ve q harekeli oralama (MA) modelinin derecesidir. Mevsimsel Box-Jenkins modelleri ise genel olarak ARIMA(p,d,q,)x(P,D,Q,)s biçiminde ifade edilmekedir. P, mevsimsel ooregresyon (SAR) modelinin derecesini; D, mevsimsel fark alma işlemi sayısını; Q, mevsimsel harekeli oralama (SMA) modelinin derecesini ve S, mevsim periyodunu gösermekedir (Kadılar, 2005: 185). P,D,Q derecelerindeki mevsimsel ARIMA modeli, geri kaydırma işlemcisi ile, s D s P ( B ) s y Q ( B ) (12) Year:6 Number 12, Winer 2014 ISSN 1307-9832

Uluslararası İkisadi ve İdari İncelemeler Dergisi 9 şeklinde ifade edilmekedir. Modelde S mevsimsel fark işlemcisini, S mevsim dönemlerini gösermeke olup aylık veriler için S = 12 olarak alınmakadır. Δ D işlemcisi, D-kere mevsimsel farkının alındığını gösermekedir. Tüm işlemciler ile yapılan dönüşümler sonrasında serinin durağanlığı sağlanmaka ve durağan olmayan seri, D S ile simgelenen fark alma işlemleri sonrasında durağan seri olarak ifade edilmekedir. Modeldeki P mevsimsel oo regresyon (SAR) parameresini, Q ise mevsimsel harekeli oralama (SMA) parameresini simgelemekedir (Akgül,2003: 200). Box-Jenkins yönemi ile model kurma sraejisi cimrilik (uumluluk) prensibine dayanmakadır. Bu prensip verilerin özelliklerini yeerli olarak yansıan bir model için mümkün olan en az paramerenin kullanılması ol arak i fade edilmek e- dir. İlave her parame renin uyumu arırmasının yanında s erbeslik derecesini düşürme maliyei de dikkae alınmalıdır (Sevükekin ve Nargeleçekenler, 2005: 164). Model seçiminde, serinin durağan olup olmaması ve mevsim ekisi aşıyıp aşımaması belirleyici olmakadır. Bu nedenle ilk olarak zaman serisinin özellikleri oraya çıkarılmaka ve uygun bir model bulmaya çalışılmakadır. Çizim.1. Box-Jenkins yönemi ile çözümleme sürecinin aşamalarını gösermekedir. Çizim 1: Box-Jenkins Meodolojisinde Model Gelişirme Aşamaları Veri Hazırlama: Varyansı sabileşirmek için verilere dönüşürme işlemi uygulanır. Durağan seriyi elde emek için verilerin farkı alınır. Model Seçimi: Modelleri belirlemek için veriler incelenir, ACF (Ookorelasyon Fonksiyonu) ve PACF (Kısmi Ookorelasyon Fonksiyonu) hesaplanır. Kesirim: Modellerdeki paramerelerin ahminleri yapılır. Uygun krierler kullanılarak en uygun model seçilir Ayırd edici (Tanısal) Konrol: Arıkların (haaların) ACF/PACF leri konrol edilir. Arıkların Pormaneu esleri yapılır. Arıklar beyaz gürülü müdür? Tahmin: İleriye Yönelik Tahmin am acıyla model kullanılır. Kaynak: Makridakis vd, 1998: 314 5. Veri ve Yönem İlgili çalışmalarda uri zm alebinin ölçüsü olarak, gel en uris sayıları; urislerin gecel eme sayıları; urizm gelirleri, ziyare çi harcamaları ve oel doluluk oranlarının kullanıldığı görülmekedir (Frechling, 2000: 4; Croes, 2000: 34; Song vd., 2008: 450; UNWTO-ETC, 2008: 2; Vanhove, 2011: 195; Brida vd., 2011: 73; Wi Yıl:6 Sayı:12, Kış 2014 ISSN 1307-9832

10 Inernai onal Journal of Economic and Adminisrai ve Sudies vd., 2011: 72; Robinson, 2012: 251). Bunlar arasında en fazla kullanılan ölçüün, oplam uris sayısı olduğu dikka çekmekedir. Turis (ziyareçi) sayıları, urizm faaliyeinin başlangıcını ve hareke nokasını oluşurmasının yanı sıra, diğer üm krierlerin oluşumunu sağlaması iibariyle en fazla kullanılan ölçü olma özelliğini gösermekedir (Lim, 1997: 840). Song ve Wi, inceledikleri 1990-2004 yılları arasında yapılmış kırk beş çalışmanın ouz yedisinde uluslararası urizm alebinin ölçüsü ol a- rak oplam yabancı uris sayılarının kullanıldığını belirmişlerdir (Song ve Wi, 2006: 216). Bu çalışmada urizm alebinin ölçüsü olarak yabancı uris sayıları alınmış ve k 2000 Nisan 2012 döneminde, Muğla ili sınırları içerisindeki hudu kapılarından giriş yapan aylık yabancı uris isaisiklerinden yararlanılmışır. 2000 2009 dönemine ai veriler Külür ve Turizm Bakanlığı, Sınır İsaisikleri Bülenlerinden, 2010 ve 2011 ve 2012 yılı verileri ise Muğla İl Külür ve Turizm Müdürl ü- ğü nden emin edilmişir. Çalışmada, öncelikle kullanılan verilerin zaman serisi özellikleri analiz edilerek seriyi ekileyen emel bileşenler incelenmişir. Verilerin bileşenlerinin incelenmesinden sonra, Üsel Düzl eşirme ve Box-Jenkins yönemlerinden verilerin yapısına en uygun modelin belirlenebilmesi için analizler yapılmışır. En uygun modelin belirlenmesi sürecinde, üsel düzleşirme modelleri için haa kareleri oralamasını minimum yapan düzleşirme sabileri, Box-Jenkins modelleri için, Ookorelasyon (ACF) ve Kısmi Ookorelasyon fonksiyonları (PACF) Akaike s Informaion Crierion (AIC) ile Shwarz s Bayesian Crierion (BIC) dikkae alınmışır. Analizler, IBM PASW 18 ve Miniab 16.2 isaisik programları yardımıyla gerçekleşirilmi ş- ir. Çalışmada kullanılan üm modellerin ahmin performansları ise, Oralama Mulak Yüzde Haa (MAPE) isaisiği yardımıyla değerlendirilmişir. MAPE isaisiğinin, ahmin haalarını yüzde olarak ifade emesi nedeni ile farklı birim değerlere sahip modellerin karşılaşırılmasında oraya çıkabilecek dezavanajları oradan kaldırması ve ek başına da bir anlamının olması, diğer değerlendirme isaisiklerine göre üsünlüğü olarak kabul edilmekedir. Wi ve Wi, urizm alebi ahmin modellerinin performanslarını değerlendirmede en uygun haa ölçüm isaisiğinin MAPE olduğunu ileri sürmüşlerdir (Wi & Wi, 1992: 137). MAPE isaisiğinin maemaiksel ifadesi aşağıda verilmişir. MAPE Bu formülde; e y yˆ n 1 e y n 100(%) y döneminde gerçekleşen değer, ŷ dönemi için hesaplanan ahmin değeri, n = ahmin yapılan dönem sayısı, e dönemindeki ahmin haasını ifade emekedir. (13) Year:6 Number 12, Winer 2014 ISSN 1307-9832

Turis Sayısı Uluslararası İkisadi ve İdari İncelemeler Dergisi 11 Yapılan değerlendirmeler neicesinde, opimum değerlendirme krierlerine ve en yüksek ahmin doğruluğuna sahip model kullanılarak, 2012 ve 2013 yılları için Muğla iline yönelik aylık dış urizm alebi ahminleri yapılmışır. 5.1. Verilerin Zaman Serisi Bileşenlerinin Analizi Çalışmada kullanılan, k 2000 Nisan 2012 döneminde Muğla ili hava ve deniz hudu kapılarından giriş yapan yabancı urisler serisinin zaman yolu grafiği Çizim 2. de verilmişir. Grafik incelendiğinde, verilerin, aran poziif yönlü bir rend ve mevsimsel bileşenin ekisinde olduğu gözlenmekedir. Mevsimsel harekeler, bi r- birini izleyen yılların nisan aylarından iibaren armaya başlayarak Temmuz ve Ağusos aylarında en yüksek, k ve Şuba ayl arında ise en düşük değerl ere ulaşması seklinde meydana gelmekedir. Çizim 2. Muğla İline Gelen Yabancı Turisler Serisi Zaman Grafiği (k 2000 Nisan 2012) 700000 Muğla İline Gelen Yabancı Turis Y = 128073 + 891* 600000 500000 400000 300000 200000 100000 0 Monh Year 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Uygulanan rend analizi neicesinde, serinin aran ve doğrusal rend yapısına sahip olduğu espi edilmişir. Trend denkleminin geçerliliğini es emek i çin yapılan F esi ve denklem kasayılarının esleri, 0.05 önem seviyesinde anlamlı bulunmuşur. Veri seindeki mevsimsel fakörleri espi emek için, lieraürde X-12 ARIMA olarak da bilinen harekeli oralamaya oran yönemi kullanılarak mevsimsel ayrışırma işlemi uygulanmışır. Mevsimsel ayrışırma işlemi PASW 18 isaisik pake programı yardımıyla yapılmış, harekeli oralama ağırlıkları Periyo+1 (Enpoins Weighed by 0.5) aralığıyla hesaplanmışır. Analiz neicesinde elde edilen mevsim fakör değerleri, serinin 12 ayda bir ekrar eden periyodik mevsimsel dalgalanmaların ekisinde olduğunu gösermekedir. Mevsim fakör değerleri Tablo 4. de verilmişir. Yıl:6 Sayı:12, Kış 2014 ISSN 1307-9832

12 Inernai onal Journal of Economic and Adminisrai ve Sudies Tablo 4: Muğla İline Gelen Yabancı Turisler Serisi Mevsim Fakör Değerleri Aylar Mevsim Fakör Değerleri 3,3 (% k ) Şuba 1,8 Mar 5,2 Nisan 34,9 Mayıs 146,4 Haziran 193,0 Temmuz 243,8 Ağusos 246,4 Eylül 201,4 Ekim 113,3 Kasım 6,8 Aralık 3,5 5.2. Üsel Düzleşirme Yöneminin Uygulanması Çalışmada kullanılan verilerin mevsimsel bileşenin ekisinde olması ve mevsimsel harekelerin zaman i çinde değişiklik gösermesi nedeniyle Çarpımsal Mevsimsel üsel düzleşirme modelleri uygulanmış, oplamsal modeller denenmemişir. Uygulanan dör farklı modele ai paramere ahminleri ve haa kareleri oplamları Tablo 5. e verilmişir. Tablo 5: Üsel Düzleşirme Modellerine Ai Paramere Tahminleri Model (Seviye) HKT (Trend) (Mevsim) Çarpımsal-Mevsimsel Trendsiz 0,10000 _ 0,00000 3E+010 Çarpımsal-Mevsimsel Üsel Trend 0,70000 0,00000 0,00000 4E+010 Çarpımsal-Mevsimsel Sönümlü (Damped)Trend 0,40000 0,00000 0,10000 4E+010 Çarpımsal-Mevsimsel Doğrusal Trend (Hol-Winer s) 0,00000 0,00000 0,02000 2E+010 Gerçekleşirilen analizler neicesinde en düşük haa kareleri oplamına sahip modelin Hol-Winers ın Çarpımsal-Mevsimsel Üsel Düzleşirme modeli olduğu görülmekedir. Modelin oluşurulmasında, mevsim fakörl eri olarak mevsimsel ayrışırma yönemi ile elde edilen fakör değerleri kullanılmışır. Düzleşirme sabilerinin, ahmin haasını minimum yapacak şekilde belirlenebilmesi için, ve, değerlerine 0 ile 1 arasında değişen değerler verilmiş ve en küçük haa kareleri oplamının elde edildiği, = 0,00000 = 0,00000 Year:6 Number 12, Winer 2014 ISSN 1307-9832

ACF Değerleri Uluslararası İkisadi ve İdari İncelemeler Dergisi 13 = 0,020000 değerleri modelin düzleşirme kasayıları olarak belirlenmişir. Modele ai denklemler şöyledir; Y L 0,00 (10,00 )( L1 b1 ) Ss (14) b 0,00( L L 1 ) (10,00 ) b 1 (15) Y S 0,02 (10,02 ) Ss L (16) Modelin başlangıç değerleri ise aşağıdaki gibi hesaplanmışır: L 189419,8 (Seviye başlangıç değeri) b 0 0 1006,214 (Trend başlangıç değeri) 5.3. Box-Jenkins Yöneminin Uygulanması Box-Jenkins yöneminin uygulanmasında öncelikle verilerin durağanlığının sağlanması gerekmek edir. Durağanlık kavramı kısaca, zaman serisi verilerinin belirli bir zaman sürecinde sürekli bir arma veya azalmanın olmadığı, verilerin zaman boyunca yaay eksen erafında saçılım gösermesi şeklinde anımlanabilir. Diğer bir ifadeyle zaman serisi verilerinin sabi bir or alama erafında sabi bir varyansla dalgalanması şeklinde i fade edilebilir. Çalışmada kullanılan verilerin zaman serisi bil e- şenlerinin incelenmesi aşamasında, serinin ipik bir mevsimsel yapı sergilediği, mevsimsel bileşenin zaman içerisinde sabi olmadığı ve poziif yönlü aran doğrusal bir rende sahip olduğu belirlenmişi. Verilere ai korelogram Çizim.3. de verilmi ş- ir. Çizim 3: Muğla İline Gelen Yabancı Turisler Serisine Ai Korelogram Ookorelasyon Fonksiyonu 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0-0,2-0,4-0,6-0,8-1,0 1 5 10 15 20 Gecikme 25 30 35 Yıl:6 Sayı:12, Kış 2014 ISSN 1307-9832

ACF Değerleri 14 Inernai onal Journal of Economic and Adminisrai ve Sudies Korelogram incelendiğinde, mevsimselliğin 12 aylık gecikmelerde anlamlı olarak birbirlerine benzer bir yapı oraya koyduğu görülmekedir. Örneğin ACF(1), ACF(13) ve ACF(25) değerleri birbirine benzer yapılar gösermeke ve bu yapıların diğer gecikmelerde de sisemaik olarak devam eiği kolayca gözlenebilmekedir. Bir zaman serisinin pür esadüfî olması durumunda, örnek ookorelasyon değeri normal dağılıma, (T= Gözlem sayısı) varyansa ve sı fır oralamaya sahipir. Çalışmada kullanılan veri seinin örneklem hacmi 148 gözlemden oluşuğu için ookorelasyon kasayısının sandar haası T= ve birinci gecikme için isaisiği değeri ise ACF(1) = olarak hesaplanır. Birinci gecikmede 0,05 anlamlılık düzeyinde ACF(1) = 10,060889 > c = 1,96 olduğundan boş hipoez red edilecekir. Yani birinci gecikmedeki ookorelasyon değeri isaisiksel olarak anlamlıdır. Ookorelasyon değerleri için güven aralıkları ise ± [ c.se ACF(k) ]= ± [1,96*0,082] = ± 0,16072 olarak hesaplanır. ACF(12), ACF(24) ve ACF(36) mevsimsel olarak ookorelasyonlu gecikmel erde hesaplanan isaisikleri ± 0,16072 güven aralığının dışında kalmakadır. Çeşili gecikmelere ai ookorelasyon değerleri (ACF) Tablo.6 da verilmişir. Tablo 6: Muğla İline Gelen Yabancı Turisler Serisine Ai Ookorelasyon Değerleri Gecikme Ookrelasyon (ACF) Sd. Haa ACF(k) Gecikme 1 0,827 0,082 10,060889 12 0,901 0,078 3,88655 24 0,901 0,806 0,075,078 2,49734 36 0,716 0,071 1,87597 Bu sonuçlar, komşu mevsimsel gözlemler arasında yüks ek bir birlikelik olduğunu ve serinin durağan dışı olduğunu oraya koymakadır. Yapılan analizler sonucunda, serinin birinci derece m evsimsel farkı alınarak durağanlığı sağlandığı görülmüşür. Mevsimsel farkı alınmış serinin ookorelasyon fonksiyonu aşağıda verilmişir. Çizim 4: Mevsimsel Farkı Alınan Seriye Ai Korelogram 1,0 0,8 0,6 0,4 Ookorelasyon Fonksiyonu 0,2 0,0-0,2-0,4-0,6-0,8-1,0 1 5 10 15 20 Gecikme 25 30 35 Year:6 Number 12, Winer 2014 ISSN 1307-9832

Uluslararası İkisadi ve İdari İncelemeler Dergisi 15 Çizim.4 incelendiğinde, yapılan dönüşüm ile durağanlığı sağl anan s eride arık ne rend ne de mevsimsel bileşenin ekisinin kalmadığı gözlenmekedir. Güven sınırları dışında kalan ookorelasyon kas ayısının, serideki rassal harekeler ve o dönemdeki aşırı değişkenlik nedeniyle oraya çıkığı kabul edilmişir. Verilere ai oo korelasyon ve kısmi oo korelasyon fonksiyonları incelenerek m evsimsel ve mevsimsel olmayan ooregresyon (AR) ve harekeli oralama (MA) süreçl erinin derec e- leri aşağıdaki gibi belirlenmişir. Ooregresyon (AR)derecesi p = 1 Mevsimsel Ooregresyon (SAR) derecesi P = 0 Harekeli Oralama (MA) derecesi q = 0 Mevsimsel Harekeli Oralama (SMA) derecesi Q = 1 Bu sonuçlar, verilere uygun modelin Çarpımsal-Mevsimsel ARIMA Modeli olarak ifade edilen ARIMA(1,0,0)(0,1,1) 12 olduğunu gösermekedir. Elde edilen modele ai nihai paramere ahminleri Tablo.7 de verilmişir. Belirlenen modelin paramere ahminlerine ai değerlerinin ümünün 0,05 anlamlılık düzeyinde (ayrıca mevsimsel MA paramere ahminin önemli oldukları görülmekedir. 1,25 olması nedeniyle 1 ) isaisiksel açıdan Tablo 7: ARIMA (1,0,0)(0,1,1,) 12 Modeli Tahmini Değişken Tahmin Sandar Haa - isaisiği Anlamlılık AR(1) 0,709 0,061 11,540 0,000 SMA(1) 0,466 0,085 5,499 0,000 Consan 12,183 4,614 2,640 0,009 Gözlem Sayısı 148 Shwarz s Bayesian Crierion (BIC) 1457,875 Akaike Informaion Crierion (AIC) 1451,398 0 : 1 2 k Belirlenen modele ai arıkların rassal (emiz dizi) ve aralarında ardışık bağlanım olup olmadığını sınamak için Ljung-Box (Q * ) isaisiğinden yararlanılmışır. Mevsimsel modeller için; 2 * rk 2 Q n( n 2) ~ ( k p q P Q) (17) n k * eşiliği ile hesaplanan Q isaisiği H r r... r 0 hipoezi alın- 2 da (k-p-q-p-q) serbeslik derecesinde dağılımına sahipir. Modele ai arıklar serisi için 36. gecikmeye kadar hesaplanan Q * isaisikleri, arıklar serisinin rassal olduğunu ve modelin uygunluğunu oraya koymuşur. 12, 24 ve 36. Gecikmeler için 1 Mevsimsel gecikmelerin anlamlılığının es edilmesinde kullanılan -es isaisiği için kriik değer 1,25 olarak alınmakadır. Yıl:6 Sayı:12, Kış 2014 ISSN 1307-9832

16 Inernai onal Journal of Economic and Adminisrai ve Sudies hesaplanan Q * 2 isaisikleri ve değerleri Tablo 8. de verilmişir. Tablo incelendiğinde, 12, 24 ve 36, gecikmeler için yinde sıfır hipoezi kabul edilmişir. * Q < 2 olduğundan, α = 0,05 önem düze- Tablo 8: Arıklar Serisinin Çeşili Gecikmeleri İçin Q * 2 İsaisiği ve Değerleri Gecikme ACF(k) Sd. Haa 2 ( 0,05) df Ljung-Box İsaisiği 12 -,028 0,081 18,31 10 7,063 0,720 24 -,015 0,077 33,92 22 25,563 0,271 36,045 0,073 43,77 34 30 36,247 0,364 Uygulanan modelden elde edilen ahmin değerleri ile aynı döneme ai gerçekleşmiş değerler üzerinde yapılan ahmin doğruluğu ölçüm sonucunda Oralama Mulak Yüzde Haa isaisiği (MAPE) % 10,21 olarak hesaplanmışır. * Q 6. Bulgular ve Muğla İline Yönelik Dış Turizm Talebi Tahminleri Üsel düzleşirme ve Box-Jenkins modellerinin üremiş olduğu ahmin değerleri ile aynı döneme ai gerçekleşmiş değerler üzerinde yapılan Oralama Mulak Yüzde Haa (MAPE) isaisiği sonuçları Tablo 9. da verilmişir. Tablo 9: Modellerin Tahmin Doğruluğu Ölçüm Sonuçları UYGULANAN MODEL MAPE (% ) Çarpımsal - Mevsimsel / Trendsiz Üsel Düzleşirme Modeli 11,32 Çarpımsal Mevsimsel / Doğrusal Trend (Hol-Winers) 7,46 Üsel Düzleşirme Modeli Çarpımsal - Mevsimsel / Sönümlü (Damped) Trend Üsel 8, 73 Düzleşirme Modeli Çarpımsal -Mevsimsel / Üsel Trend Üsel Düzleşirme Modeli 8,06 ARIMA(1,0,0)(0,1,1) 12 Modeli 10,21 Modellere ai ahmin doğruluğu ölçüm sonuçları incelendiğinde, uygulanan modeller içerisinde en düşük haa veren modelin Hol-Winers ın Çarpımsal- Mevsimsel üsel düzleşirme modeli olduğu görülmekedir. Lieraürde MAPE değeri %10 un alında olan modeller çok iyi, %10 ile %20 arasında olan modeller iyi, %20 ile %50 arasında olan modeller kabul edilebilir ve %50 nin üzerinde olan modeller ise yanlış ve haalı olarak sınıflandırılmakadır (Frechling, 2001: 26; Wi & Wi, 1992: 137). Tablo 9. incelendiğinde, Çarpımsal-Mevsimsel üsel düzleşirme yönemi ile yapılan ahminlerde MAPE değerlerinin, rendsiz model dışında %10 un alında olduğu, ARIMA(1,0,0)(0,1,1) 12 modeli ile yapılan ahminde ise MAPE değerinin %11,21 olduğu görülmekedir. Bu durumda uygulanan beş modelin de Muğla iline gelen yabancı uris sayılarını gerçek değerlere yakın bir şekilde Sig. Year:6 Number 12, Winer 2014 ISSN 1307-9832

Turis Sayıları Uluslararası İkisadi ve İdari İncelemeler Dergisi 17 ahmin eiği söylenebilir. Ancak, Hol-Winers ın çarpımsal mevsimsel üsel düzleşirme modelinin, uygulanan diğer modellere göre daha düşük sapma değerlerine s a- hip olduğu (MAPE= 7,46) görülmekedir. Hol-Winers ın mevsimsel üsel düzleşirme yöneminin en önemli avanajı, rend ve mevsimsel ekiler içeren veriler üz e- rinde başarıyla uygulanabilmesidir. Yönemin uygulanması neicesinde elde edilen ahmin serisi ile orijinal serinin birlike zaman grafiği Çizim. 5 e verilmişir. Bu grafiken, ahmin serisinin orijinal seri ile uyum içinde olduğu görülmekedir. Çizim 5: Muğla İline G elen Yabancı Turisler Serisi ile Tahmin Serisinin Birlike Zaman Grafiği 700000 Muğla Y.Turis Tahmin 600000 500000 400000 300000 200000 100000 0 Zaman Year 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Yapılan analiz ve değerlendirm eler neicesinde en yüks ek ahmin doğruluğunu sağlayan çarpımsal mevsimsel üsel düzleşirme modeli kullanılarak, 2012 ve 2013 yılları için Muğla iline yönelik aylık dış urizm ahminleri üreilmiş, elde edilen ahmin değerleri Tablo 10. da verilmişir. Tablo 5: Muğla İline Yönelik Dış Turizm Talebi Tahminleri (2012 2013) Tahmin Döne mi Turis Sayıları Tahmin Döne mi Turis Sayıları.12 4999.13 8183 Şub.12 4083 Şub.13 4716 Mar.12 11977 Mar.13 14703 Nis.12 100146 Nis.13 90373 May.12 371063 May.13 411087 Haz.12 492160 Haz.13 524005 Tem.12 615470 Tem.13 656004 Ağu.12 635482 Ağu.13 654198 Eyl.12 519622 Eyl.13 535783 Eki.12 291002 Eki.13 304838 Kas.12 16616 Kas.13 18776 Ara.12 9458 Ara.13 8284 Yıl:6 Sayı:12, Kış 2014 ISSN 1307-9832

18 Inernai onal Journal of Economic and Adminisrai ve Sudies 7. Sonuç ve Öneriler Turizm sekörü, ülkelerin veya bölgel erin sahip oldukları urizm arz kaynaklarını ekin bir şekilde kullanarak, bölgeler arasındaki dengesizliklerin giderilmesi ve kalkınmanın sağlanması konusunda önemli bir yere s ahipir. Özellikle, zengin u- rizm arz verilerine sahip bölgelerin, planlı ve ekin urizm poliikaları uygulamaları sonucunda, urisik yönden dengeli bir şekilde kalkınmalarına büyük kakılar s ağlamakadır. Bir bölgede efekif urislerin sayısını sapamak ve beklenen poansiyel urisleri gerçekçi bir şekilde ahminlemek, urizm planlama sürecinin başlangıcını oluşurur ve bu sürecin başında yer alır. Turizm alebi ahminleri, urizm seköründe faaliye göseren işlemelerin, ilgili kamu kuruluşlarının ve urizm merkezi yöneicilerinin ileriye yönelik olarak yapacakları planlama çalışmalarına yön veren emel unsurlardan birisidir. Güvenilir ve doğru alep ahminleri başa konaklama, ulaşırma ve seyaha olmak üzere urizm sekörü ile ilgili büün faaliyelerin ekili bir şekilde planlanabilmesi için gereklidir. Bu nedenle, verilerin özelliklerine en uygun ve en az haa veren, dolayısıyla en doğru ahminleri üreecek yönemin belirlenmesi son d e- rece önemlidir. Bu çalışmada, Türkiye nin önemli urizm merkezlerinden birisi olan Muğla iline yönelik dış urizm alebinin Üsel Düzleşirme ve Box-Jenkins yönemleri ile modellenmesi ve en yüksek doğruluğu sağlayan model yardımıyla 2012 ve 2013 yılları için dış urizm alebinin aylar iibariyle ahminlenmesi amaçlanmışır. Yapılan analiz ve değerlendirmeler neicesinde, en başarılı sonucu Hol-Winers ın çarpımsal mevsimsel üsel düzleşirme yöneminin verdiği belirlenmişir. Elde edilen model kullanılarak, 2012 ve 2013 yılları için Muğla iline yönelik aylık dış urizm alebi ahminleri yapılmışır. Çalışmanın, gerek doğal güzellikleri gerekse külür mirasıyla zengin bir envanere sahip olan Muğla iline yönelik urizm alebini modelleyen ve ahmini gerçekleşiren sınırlı sayıdaki çalışmadan bir anesi olduğu söylenebilir. Ç a- lışmada, Muğla iline yönelik dış urizm alebinin ölçüsü olarak Muğla ili deniz ve hava hudu kapılarından giriş yapan oplam yabancı uris sayısı alınmışır. Başlıca pazar ülkelerden gelen uris sayılarına uygulanması, oplam uris sayısını oluşuran bu al verilerin her birinin kendilerine özgü kalıplarının daha ayrınılı olarak anı m- lanmasına imkân sunabilir. İleriye yönelik yapılacak çalışmalar için, Muğla ili sınırları içerisinde faaliye göseren konaklama işlemelerindeki doluluk oranları; urisl e- rin konaklama işlemelerindeki geceleme sayıları ve oralama kalış sürelerine ilişkin ahmin çalışmaları önerilebilir. Önerilen çalışmaların urizm seköründeki uygulamacılar ile karar verme konumunda olan yöneicilerin geleceğe yönelik planlama çalışmalarında yol göseri ci olacakır. Bu alanda yapılacak alep ahmin çalışmalarının, özellikle Muğla gibi urizm poansiyeli yüksek olan bölgel erde urizm faaliyelerinin planlı ve sisemli şekilde kaynak dağılımında israfa yol açmadan yürüülm e- sinde büyük fayda sağlayacağı düşünülmekedir. Year:6 Number 12, Winer 2014 ISSN 1307-9832

Uluslararası İkisadi ve İdari İncelemeler Dergisi 19 Kaynaklar AKGÜL, I. (2003), Zaman Serilerinin Analizi ve ARIMA Modelleri, İsanbul: Der Yayınları. ASSAKER, G., VİNZİ, V.E. & O CONNOR, P. (2010), Srucural Equaion Modeling in Tourism Demand Forecasing: A Criical Review, Journal of Travel and Tourism Research, Spring/Fall, 1-27. BAHAR, O. (2008), Muğla Turizminin Türkiye Turizmi Açısından Yeri ve Önemi, Muğla Üniversiesi, Sosyal Bilimler Ensiüsü Dergisi (İLKE), Güz 2008, (21), 61-80. BALDEMİR, E. ve BAHAR, O. (2003), Türkiye ye Yönelik Turizm Talebinin Neural (Sinir) Ağları Modelini Kullanarak Analizi, Gazi Üniversiesi Ticare ve Turizm Eğiim Fakülesi Dergisi, (2), 152-169. BRIDA, J. G., ADRİA N RİSSO, W.. (2011). An Economeric Sudy of German Tourism Demand in Souh Tyrol, MATIAS, A., NİJKAMP, P., SARMENTO, M. (der.), Tourism Economics-Impac Analysis içinde, Springer- Verlag, Berlin, Heidelberg. CANG, S. ve HEMMINGTON, N. (2010), Forecasing U.K. Inbound Expendiure by Differen Purposes of Visi, Journal of Hospialiy & Tourism Research April, Volume: (34), 294-309. CROES, R. (2000), Anaomy of Demand in Inernaional Tourism: The case of Aruba, Lamber Academic Publishing. ÇIMAT, A. ve BAHAR, O. (2003), Turizm Sekörünün Türkiye Ekonomisi İçindeki Yeri ve Önemi Üzerine Bir Değerlendirme, Akdeniz Üniversiesi, İ.İ.B.F. Dergisi, (6): 1-18. ÇUHADAR, M. (2008), Ispara İli Konaklama İşlemelerine Yönelik T urizm Talebinin Üsel Düzleşirme ve Box-J enkins Yönemleri İle Modellenmesi ve Tahmini, Üçüncü Ulusal Eğirdir Turizm Sempozyumu, 17-19 Ekim 2008, Eğirdir, ÇUHADAR, M. ve KAYACAN, C. (2005), Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Konaklama İşlemel erinde Doluluk Oranı Tahmini: Türkiye'deki Konaklama İşlemeleri Üzerine Bir Deneme, Anaolia Turizm Araşırmaları Dergisi, 16(1), 121-126. ÇUHADAR, M., GÜNGÖR, İ. ve GÖKSU A., (2009), Turizm Talebinin Yapay Sinir Ağları ile Tahmini ve Zaman Serisi Yönemleri ile Karşılaşırmalı Analizi: Analya İline Yönelik Bir Uygulama, Süleyman Demirel Üniversiesi, İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi Dergisi, (14)1, 99-114. FRETCHLING, D. (2001), Forecasing Tourism Demand: Mehods and Sraegies, Buerworh-Heinemann. Yıl:6 Sayı:12, Kış 2014 ISSN 1307-9832

20 Inernai onal Journal of Economic and Adminisrai ve Sudies FONG-LİN CHU (2008). Analyzing And Forecasing Tourism Demand Wih Arar Algorihm, Tourism Managemen, 29 (2008) 1185 1196. GÖRMÜŞ, Ş. ve GÖÇER, İ. (2010), Türkiye ye Yönelik Turizm Talebini Ekileyen Fakörlerin Panel Veri Yönemiyle Analiz Edilmesi, 11. Ulusal Turizm Kongresi Bildiriler Kiabı, 2-5 Aralık 2010, Kuşadası, 44-56 GÜNGÖR, İ. ve ÇUHADAR, M. (2005), Analya İline Yönelik Alman T u- ris Talebinin Yapay Sinir Ağları Yönemiyle Tahmini, Gazi Üniversiesi Ticare ve Turizm Eğiim Fakülesi Dergisi, 2005(1): 84-99 HYNDMAN R.J., KOEHLER, A.B., ORD, J. K., SNYDER, R.D. (2008), Forecasing wih Exponenial Smoohing, The Sae Space Approach, Springer- Verlag, Berlin Heidelberg. IBM, (2011), SPSS Forecasing 20, İnerne Adresi: hp://www-304.ibm. com/suppor/docview.wss?uid=swg27021213#en, Erişim arihi: 12.04.012 KADILAR, C. (2005), SPSS Uygulamalı Zaman Serileri Analizine Giriş, Ankara, Bizim Büro Basımevi. KAYNAR, O ve TAŞTAN, s. (2009), Zaman Serisi Analizinde Mlp Yapay Sinir Ağları ve Arima Modelinin Karşılaşırılması, Erciyes Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi Dergisi, (33), 161-172. KULENDRAN, N. ve SHAN, J. (2002), Forecasing China s Monhly Inbound Travel Demand, (der), Wong, K., Song, H., Tourism Forecasing and Markeing içinde, The Haworh Hospialiy Press, NY. Külür ve Turizm Bakanlığı (2009), Yaırım ve İşlemeler Genel Müdürlüğü, 2009 Yılı Ya İsaisikleri. Külür ve Turizm Bakanlığı (2010), Yaırım ve İşlemeler Genel Müdürlüğü, 2010 Yılı İşleme ve Yaırım Belgeli Tesis İsaisikleri. LAW, R., MOK, H., GOH, C. (2007), Daa Mining in Tourism Demand Analysis: A Rerospecive Analysis, Lecure Noes in Compuer Science, Volume: 4632, 508-515. LIM, C. (1997), Review of Inernaional Tourism Demand Models, Annals of Tourism Research, (24) 4, 835-849. MAKRIDAKIS, S., WHEELWRIGHT, S.C., HYNDMAN, R.J. (1998), Forecasing: Mehods and Applicaions, Third ediion. John Wiley and Sons. MIDDLETON, V.T.C., FYALL, A., MORGAN, M. (2009). Markeing in Travel and Tourism, Fourh ediion, Buerworh-Heinemann. MOUTINHO, L. Tourism Economics-Impac Analysis, Year:6 Number 12, Winer 2014 ISSN 1307-9832

Uluslararası İkisadi ve İdari İncelemeler Dergisi 21 MUĞLA (2010), Türkiye Seyaha Aceneleri Birliği Külür Yayınları. Muğla İl Külür ve Turizm Müdürlüğü Sınır İsaisikleri, 2010. ORHUNBİLGE, N. (1999), Zaman Serileri Analizi Tahmin ve Fiya Endeksleri, İsanbul, Avcıol Basım Yayın. ÖNDER, E. ve HASGÜL O. (2009), Yabancı Ziyareçi Sayısının Tahmininde Box-Jenkins Modelleri ve Yapay Sinir Ağlarıyla Zaman Serisi Analizi, İsanbul Üniversiesi, İşleme İkisadı Ensiüsü, Yöneim Dergisi 20 (62), 62-83. ROBINSON, P. (2012) Tourism: The Key Conceps, Rouledge, Oxon, UK. SONG, H., WITT, S. (2006), Forecasing Inernaional Touris Flows o Macau, Tourism Managemen, 27( 2), 214-224. SONG, H. ve GUO, W. (2008), Tourism Demand Modelling and Forecasing, (der.), Woodside, A. G., Marin, D., Tourism Managemen: Analysis, Behaviour and Sraegy içinde, CAB Inernaional. SONG, H., WITT, S. ve ZHANG, X. (2008), Developing a Web-based Tourism Demand Forecasing Sysem, Tourism Economics, 14 (3), 445-468. SONG, H., WITT, S. ve Lİ, G. (2009), The Advanced Economerics of Tourism Demand, New York, Rouledge, Taylor & Francis Group. SOYSAL, M. ve ÖMÜRGÖNÜLŞEN, M. (2010), Türk T urizm Seköründe Talep Tahmini Üzerine Bir Uygulama, Anaolia: Turizm Araşırmaları Dergisi Prof. Dr. Hasan Işın Dener Özel Sayısı, (21), 128-136. SELİM, S. ve DEMİR, Ç. (2009), Türkiye ye Gelen Turis Sayısının Öngörümlenmesi: Karşılaşırmalı Bir Analiz, 10. Ekonomeri ve İsaisik Sempozyumu, Erzurum, 27-29 Mayıs 2009. SEVÜKTEKİN, M. ve NARGELEÇEKENLER, M., (2005), Zaman Serileri Analizi, Ankara, Nobel Yayın Dağıım Ld. SHARPE, R. N., DE VAUX, R. ve VELLEMAN, P. F. (2010), Business Saisics, (2nd Ediion), Boson, Addison Vesley - Pearson Educaion. TATAROĞLU, M. ve SUBAŞI, E. (2009), Kolluk Güçlerinde Modernleşme: Muğla Örneğinde Turizm Jandarması Yapılanması, Celal Bayar Üniversiesi, İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi, Yöneim ve Ekonomi Dergisi, 16(1): 73-93. TURANLI, M. ve GÜNEREN, E. (2003), Turizm seköründe Talep Tahmin Modellemesi, İsanbul Ticare Üniversiesi Dergisi, (3), 1-13 TÜRKİYE TURİZM PİYASALARI ARAŞTIRMA RAPORLARI, MUĞLA TURİZM PİYASASI ARAŞTIRMASI (2010), İsanbul Gayrimenkul Değerleme ve Danışmanlık A.Ş. TTYD (2010) Türkiye Turizm Yaırımcıları Derneği, 2010 Yılı İsaisikleri. Yıl:6 Sayı:12, Kış 2014 ISSN 1307-9832

22 Inernai onal Journal of Economic and Adminisrai ve Sudies UNWTO-ETC, World Tourism Organizaion and European Travel Commission (2008), Handbook on Tourism Forecasing Mehodologies, Madrid, Spain. VANHOVE, N. (2011), The Economics of Tourism Desinaions, Second Ediion, Elsevier Ld. London. WITT, S. F., WITT C. (1992), Modeling and Forecasing Demand in Tourism, London, Academic Press. WITT, S. F., MOUTINHO, L., HUARNG, K.H., HUI-KUANG YU, T. (2011) Demand Modelling and Fuzzy Time Series Forecasing, Mouinho, L. (der.) Sraegic Managemen in Tourism, 2nd Ediion, CAB Inernaional. WTTC (2012), World Travel & Tourism Council, Travel & Tourism Economic Impac 2012: Turkey. YAFFEE, R.A., Mc GEE, M. (2000), Inroducion o Time Series Analysis and Forecasing wih Applicaions of SAS and SPSS, Academic Press. YALTA, T., (2011), Zaman Serileri Ekonomerisine Giriş: Box-Jenkins Yönemi, TÜBA Ulusal Açık Ders Malzemeleri Konsorsiyumu, Sürüm: 2.0. Year:6 Number 12, Winer 2014 ISSN 1307-9832