Avrupa Birliği Aile İşletmeleri Raporuna göre, dünyadaki tüm işletmelerin %75’i, Türkiye’de ise işletmelerin %95’i aile işletmeleridir. Ayrıca Fortune 500’deki dünyanın en büyük ve başarılı işletmelerinin %40’ı aile işletmelerinden oluşmaktadır. Buna karşılık aile işletmelerinin genellikle küçük ve orta ölçekli işletmelerden oluştuğunu da söylemek gerekir. Küçük ve orta ölçekteki aile işletmeleri toplam istihdamın yaklaşık %80’ini sağlamakta ve Türkiye’nin toplam ihracatının yaklaşık %30’unu gerçekleştirmektedir (EY, Aile işletmelerinde yeni normal raporu, 2020). Ülke ekonomilerine katkıları dolayısıyla desteklenmesi gereken aile işletmeleri doğaları gereği çeşitli zorluklarla baş etmektedir. Bu durum, bulunacak çözümlerin de aile işletmelerine özgü olmasını gerektirmektedir.

Pazarlama ve marka yerel, ulusal ve uluslararası pazarda rakiplerden farklılaşarak rekabet avantajı elde etmeyi mümkün hale getirir. Bu kitapta her biri farklı yazarlarca kaleme alınan bölümlerde aile işletmelerinde girişimcilik, pazarlama stratejileri, müşteri ilişkileri yönetimi, marka değeri, marka kimliği, marka kişiliği, marka yönetimi, sosyal medya yönetimi, pazarlama iletişimi, uluslararası ticaret ve lojistik konuları ele alınmaktadır.

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.