In an increasingly digitized world, traditional process management techniques are becoming obsolete. Dr. Ozge Doguc’s book explores new technologies like process mining and robotic process automation for enterprise process management.

Decorated with case studies, “Process Management and Digital Solutions for Enterprises” explains how process management should be done in modern enterprises. Dr. Doguc shows us how traditional enterprise processes such supply chain operations and enterprise resource planning must evolve to catch up with technology. Case studies and real-life applications from production, HR and sales provide guidance to the readers from different backgrounds.

Bu kitap, Avrupa ve Asya ülkesi olması bakımından özgün bir öneme sahip olan Türkiye’nin, hem Avrasya hem de Avrupa alanlarında oluşan ekonomik entegrasyonlara dahil olmasının AB üyelik süreçlerine bir engel ya da tehdit oluşturmadığını, bunun eksen kayması değil aksine bölgesel ve uluslararası barışa katkı sağlayacağını savunuyor. Türkiye Avrupa ve Avrasya’yı ayıran bir köprü olmaktan daha fazlasıdır. Bu yüzden, Türkiye’nin Avrasya ülkesi olma özgünlüğünü kullanarak, bölgesel ekonomik entegrasyonlara katılımının mümkün hatta zorunlu olduğunu vurgulamaktadır. Bu savını; Uluslararası Sistemin Tarafları, Batı’dan Doğu’ya Küresel Güç Kayması, Ekonomik Büyümenin Tarihi, Küresel Güç Kayması ve Türkiye, Avrasya’da Yeni Ekonomik Entegrasyonlar, Avrasya ve Türkiye’nin Politik Ekonomileri vb. ana başlıkları altında açıklamaktadır.

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.