Geçmişten günümüze toplumların ekonomik, sosyal ve kültürel yapısından soyutlanamayan işletmeler varlıklarını sürekli kılmak adına değişen, dönüşen koşullara uymak ve içinde bulundukları toplumla iki yönlü ve anlamlı ilişkiler kurmak zorundadırlar. Kurumlar sürekli değişen ve yenilenen bu süreç içerisinde hayatta kalabilmek, sürekliliklerini sağlayabilmek ve rakiplerinden ayırt edilebilmek adına, iç ve dış hedef kitleleriyle; hızlı, doğru ve etkin işleyen bir iletişim dokusuna ve bu amaçla da bütünsel olarak etkin bir şekilde hazırlanmış, güven verici ve inandırıcı bir kimliğe gereksinim duymaktadırlar.

Güven olgusu ise etkin bir iletişimi sürecini destekleyen önemli bir faktör olmasının yanı sıra kurulan ilişkilerde karşılıklı olarak iki taraf arasında işbirliği ve uyumu sağlayan, çatışmaları azaltan bir etkiye sahiptir. Bu bağlamda kurumsal kimliğin en önemli hedeflerinden bir tanesi de tüketicilerde güven duygusu yaratmak ve bunu sürdürmektedir. Bu çerçevede kimliğe duyulan güven, tüketici ve kurum arasında kurulan ilişkinin temelini oluşturmaktadır, çünkü tüketiciler güven duydukları kurumları tercih etme ve o kurumların ürün ve hizmetlerini satın alma yoluna gitmekte ve çevrelerine tavsiye etmektedirler.

Bu doğrultuda tasarlanan kitabın ilk üç bölümünde konuyla ilgili teorik bilgiler sunulmuştur. Birinci bölümde, halkla ilişkiler bağlamında kurumsal kimlik kavramı detaylandırılmış, ikinci bölümde, kurumsal kimlik kavramı çerçevesinde güven olgusu ele alınmış, üçüncü bölümde ise, kurumsal kimlik olgusu kapsamında tüketici ve davranışları ile ilgili kavramsal çerçeve üzerinde durulmuştur. Kitabın dördüncü bölümünde ise kurumsal kimliği ve tüketici güvenini meydana getiren boyutlar dikkate alınarak, kurumsal kimliğin tüketicilerde güven oluşturmasındaki rolü üzerine yapılmış olan saha çalışmasına yer verilmiştir.

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.