Teknoloji ve ekonomi ilişkisi, insanın doğa karşısında verdiği mücadelenin bir neticesidir. Teknoloji doğası gereği gelişmeyi, ekonomi de ise ilerlemeyi temsil eder. Uygarlık, bu iki temelin üstünde ortaya çıkar. Teknik değişimler, iki yüzü olan etkiler bırakır. Bunlardan ilki, bilim olarak insanın zihinsel yetilerine ihtiyaç duyar. Bu nedenle algılarımızla temas içindedir ve tüm bilimsel üretimlere konu olur. İkinci yüzüyle ilerlemeyi temsil ettiğinden, ekonomik alanda zenginlik sağlar. Her teknik icat, yeni endüstri alanları yaratırken, yeni yaşam tarzları da belirler.

Ekonomiyi faaliyetler alanı şeklinde toparlarsak, teknoloji yapısal bir zemindir. Ekonominin kurumları günümüzde, hiç olmadığı kadar teknolojinin omuzlarına ihtiyaç duymaktadır. Ekonominin küresel etkileşimci karakteri, teknolojiye olan ilgimiz oranında sağlıklı olabilir. Enformasyonel bir dünya, teknolojide geri kalmayı affetmez.

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.

Teknolojik gelişmeler sosyo-kültürel ve ekonomik koşullardaki değişimler, iletişim paradigmalarını, markaların iş yapış biçimlerini ve hedef kitleleriyle ilişkilerini değiştirmiştir. İnternetle doğup büyüyen yeni nesil tüketiciler, gelişen dijital teknolojiler ile hem iş hem de özel hayatlarını şekillendirmeye başlamışlardır. Bu değişimin doğal bir sonucu olarak reklam, halkla ilişkiler ve pazarlama alanında büyük bir dönüşüm yaşanmıştır. Dijital ortamlarda fikir, ürün veya hizmetlerin yeni platformlar üzerinden ilgili hedef kitleye iletilmesi olarak tanımlanan dijital pazarlama iletişimi ise yeni ve birleştirici bir kavram olarak ortaya çıkmıştır. Bu noktada, tüketicilerle çift yönlü iletişim akışı kurulmasını; markaların tanıtılmasını ve satışın artırılmasını destekleyen dijital pazarlama iletişiminin doğru yönetilmesi kurumlar açısından oldukça önemlidir.

Bu kitabın amacı, dijital çağda yeni nesil tüketicilere ulaşmanın anahtarlarından biri olan dijital pazarlama iletişimi alanına katkı sağlamaktır. Bu bağlamda kitapta; dijital marka yönetimi, dijital pazarlama iletişimi, dijital siyasal kampanya yönetimi, nöro pazarlama, viral pazarlama, dijital iletişimde yer markalama, sosyal medya ve dijital halkla ilişkiler gibi konulara açıklık getirilmiştir.

Understanding the behavior of asset prices is essential in evaluating investment decisions so that practitioners and academics have been investigating what assets are worth and whether asset prices are predictable. The degree of stock return predictability is a statistical concept and totally an empirical issue. In this study, we conduct an empirical application on the equity premium forecastability concept. We consider both macroeconomic and technical indicators in order to predict the equity risk premiums of selected thirteen stock markets including Belgium, Greece, Malaysia, Mexico, Portugal, Spain, Taiwan, Turkey, Brazil, Hong-Kong, India, Russia, and South Africa. Incorporating information from all indicators including domestic and foreign macroeconomic indicators, oil price changes, and technical indicators provides in-sample fitting gains. Out-of-sample forecasting results show that the strategy of combining forecasts provides out-of-sample gains. Portfolio performance analyses suggests following the forecasts generated by the proposed models to obtain positive returns over the buy-and-hold strategy.