Dünyanın değişik bölgelerinden birçok insan bir noktadan bir başka noktaya çeşitli nedenlerle seyahat etmektedir. İnsanlar, günlük rutinlerinden veya monoton yaşadıkları hayatlarından uzaklaşmak, kaçmak, dinlenmek, yeni yerler keşfetmek için turizm olayına katılırlar. Böylece bedenen ve ruhen rahatlayarak yeniden gündelik yaşamlarına dönerler. Tatil yapmak her yaştan insan için doğal bir haktır. 15-24 yaş arasındaki gençlerin bulundukları yerden ayrılıp, çalışma amacı dışında, gezmek, eğlenmek, eğitim almak, yeni kültürleri tanımak ve dostlar kazanmak amacıyla tatil yapmaları gençlik turizmi olarak değerlendirilmektedir. Gençler enerjik yapıları nedeniyle “güneş-deniz-kum” klasik üçlü dışında, maceraya yönelik aktif spora dayalı alternatif turizm türlerini tercih ederler. Otostop yaparak sırt çantaları ile özgürce dünyayı dolaşmak isterler. Dünya barışına katkı sağlamak, geleceğe umutla bakmak için gençlik turizmi teşvik edilmeli ve desteklenmelidir.

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.