Rekabetin, yeniliklerin, değişimin ve hatta dönüşümle birlikte gelen gelişimin, ileri düzeyde algılandığı günümüzde, yönetim bilimlerine ilgi giderek artmakta ve insanlar bu alandaki açıklarını kapatmak üzere çeşitli kanallardan yararlanma çabası içerisine girmektedirler. Yönetim kavramı ve alt başlıkları, akademisyenlerin yanı sıra, akademi dışındaki çevrelerin de her zaman ilgi duyduğu bir alan olarak karşımıza çıkmaktadır. Ön lisans, lisans ve yüksek lisans programlarının yanında, kişisel gelişim eğitimlerinde veya iş dünyasına yönelik yayınlarda da en çok tercih edilen disiplini yönetim bilimleri oluşturmaktadır. Bugün hangi mesleği icra ediyorsa etsin kendisine katkı sağlamak isteyen kişiler, doğrudan yönetim bilimlerinin bir alanına dokunmaya çaba göstermektedirler.

Yönetim bilimleri denildiği zaman ilk akla gelen; stratejik yönetim, insan kaynakları yönetimi, finansal yönetim, yönetim organizasyon, örgütsel davranış veya pazarlama yönetimi gibi temel başlıklardan ziyade, daha alt alanlara indirgenmiş olan özel konuların bir arada irdelendiği yayınları ortaya koymanın okuyucuya bütünsel bir içerik sağladığı kanaatindeyiz.

Bu amaçla hazırlanan “Yönetim Biliminde Etkin Ve Güncel Konular” isimli, editörlü kitap içerisinde,“Yönetim” kavramını esas alarak; bilgi yönetimi, takım yönetimi, çatışma yönetimi, motivasyon yönetimi, değişim yönetimi, tedarik zinciri yönetimi, proje yönetimi, inovasyon yönetimi, marka yönetimi, müşteri ilişkileri yönetimi, sosyal medya yönetimi, ücret yönetimi konuları ele alınmıştır. Seçilmiş alt konuların tek bir kitapta derlenmesi adına yürütülen çalışmada, beş farklı üniversiteden, on bir akademisyenin katkısı yer almaktadır.

Financial time series including high frequency structures like jumps, spikes and stochastic volatility are usually modeled in an ad-hoc manner by stochastic differential equations together with Levy processes. Estimating the parameters and determining the jump size distributions do not have a precise and universally accepted method. Under these circumstances, complexities and confusions usually arise. This book, approaches to this issue from a very different angle through introducing an autocorrelation one process together with finite number of Fourier series terms. Introduction of Fourier series to estimate the dynamics of the process is not done in an ad-hoc manner or as done before in dealing with seasonality. Here the moving average is transformed to a “moving and fluctuating” average by the help of Fourier series. Instead of adding jump structures to the model which makes the parameter estimation quite cumbersome, our model in discrete time can easily be transformed to a well-known mean reverting continuous time process. Moreover, our alternative model turned out to be a quite powerful and accurate forecasting technique.