Sizin işletmeniz / örgütünüz için hangi metodolojinin doğru olduğunu nasıl belirleyebilirsiniz? Özellikle üretim faaliyetlerini geliştirmek isteyen işletmelerde standart soru şu: Yalın, Toplam Kalite Yönetimi (TKY), Altı Sigma, Çevik, Esnek, Tepkisel, Kısıtlar Teorisi, Taguchi, Tersine Mühendislik ve diğer tüm öngörülen iyileştirme programları arasındaki farklar nelerdir? Bu sorunun altında “çözümler” ormanında mantıklı bir gezinmenin yolunu bulmaya ihtiyaç var ve tam olarak size uyan birini seçmeniz gerekmektedir. Çünkü oyalanarak zaman kaybetmeyi, katma değer sağlamayacak faaliyetlere kaynak tüketmeyi kaldıramayacak bir rekabet ortamı söz konusu.

Üretim yönetiminde kullanılan yaklaşımlar uzun bir liste oluşturabilir. Paradigma sıfatı ile eşleştirdiğimizde ise durum değişmektedir. Paradigma üzerine yapılan açıklamalar ile düşünüldüğünde Toplam Kalite Yönetimi, Yalın, Altı Sigma ve Kısıtlar Teorisinin etki düzeylerinin ve etki alanlarının yüksek olduğu ve işletmeciliğe yeni bir bakış açısı sundukları görülmektedir. Ve yaklaşık yarım asra yakın bir zamandır, halen bilinirlikleri devam etmektedir. En temel düzeyden başlarsak tüm bu metodolojilerin temel amaçları noktasında hemen bir ayrışmanın olduğu görülmektedir. Örneğin; Altı Sigma tutarlılığı sağlamada sürekliliği hedeflerken, Kısıtlar Teorisi iş hacmini arttırmayı öncelemektedir. Yalın değer üzerinden şekillenir ve müşteriye değer sunmayı amaçlar. Toplam Kalite Yönetimi ise akla gelen her alanda kaliteyi hedefler. İşletmelerin istediği para kazanmaya giden yolda hangisi ya da hangileri daha parlak sonuçlar vermektedir? Neden farklı öncelikleri var? Yoksa formül hepsinin entegrasyonunda mı gizli?

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.