Aile işletmelerinin birçok boyuttan incelediği bir serinin parçası olan bu kitap, aile işletmelerinde liderlik ve aile ilişkilerine odaklanmıştır. Aile üyeleri gerek kurucu, gerek yönetici gerekse de çalışan bazen de sadece hissedar olarak işletmede önemli rol oynamaktadır. Bu önemine karşın aile işletmeleri ile ilgili yazın incelendiğinde aile boyutunun önemli ölçüde ihmal edildiği görülmektedir.

Ailenin sahip olduğu birlik beraberlik anlayışı nedeniyle aile ilişkileri hakkında bilgi verilmekten çekinmesi aile ilişkilerinin incelenmesini güçleştirmekte ve araştırmacıların aile boyutunu ihmal ederek işletme boyutuna odaklanmasına neden olmaktadır. İhmal edilen aile boyutu ise kendini aile üyeleri arasındaki güç ve liderlik mücadelelerinde göstermekte ve işletmenin ömrünü kısaltan en önemli faktörlerden biri olarak karşımıza çıkmaktadır.

Bu nedenlerden dolayı, bu kitap öncelikle aile işletmelerinde güç ve liderlik konularını incelemeye odaklanmıştır. Ayrıca aile işletmesine aile üyelerinin gözünden de bakmaktadır. Bu alanlardaki sorunlar tespit edildikten sonra devir süreci ve ailenin kurumsallaşması süreçlerini açıklayarak, aile işletmelerinin sürdürülebilirlik sorunlarına çözüm önerileri sunmayı amaçlanmaktadır.

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.