Bu kitap dünyada son yıllarda yaygınlaşan belediyelerde inovasyon ve living labler üzerine yapılan ilk bilimsel çalışmanın ürünüdür. Belediyelerde inovasyonun anlaşılması, yaygın hale getirilmesi sürecine katkı sağlamak ve living lab oluşumunun inovasyon aracı olarak kullanılabilirliğinin incelenmesini amaçlamaktadır.

Belediyelerde inovasyon, yerel hizmetlerin niteliğinin artırılması için ürün veya hizmetlerde, operasyonel veya organizasyonel süreçlerde veya iletişim yöntemlerinde etkililiği ve verimliliği artıracak değişiklikleri ifade etmektedir. Belediyelerde inovasyon aynı zamanda; hızla gelişen teknoloji karşısında yerel halkın değişen ve gelişen taleplerine ve beklentilerine çözüm üretmek amacıyla geliştirilmiş ürün ve hizmetler sunmak olarak da görülebilir.

Vatandaşların artan talep ve beklentilerine cevap verebilmek, bütçe kısıtı, standart çözümlerin yetersiz kalması nedeniyle belediyelerde inovasyon yapma ihtiyacını gün geçtikçe artırmaktadır.

Yaşamın akışı içinde vatandaşın talep, sorun ve ihtiyaçlarını en iyi ve en doğru şekilde tespit edecek, değişimi yakalayarak uygulayacağı politikalar ve sunacağı hizmetlerle çözüm yaratacak olan kurumlar olan belediyelerde inovasyonun gerekliliği hızlandırıcı etki yapan living labi gündeme getirmiştir. Living lab belediyelerde inovasyonu hızlandırıcı etkisi ile kurulması tavsiye edilen araç konumundadır. Vatandaşların belediye ile birlikte ortak ihtiyaçlarına inovasyonla çözüm bulması, teknolojik gelişmelerden haberdar olması ve hizmet, süreç, ürün inovasyonu gibi inovasyonları yapması living lab ortamı ile mümkün olabilmektedir. Bu bağlamda living labin varlığı belediye inovasyonunu hızlandırıcı etkisi yönüyle gereklilik arz etmektedir.

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.