Sizin işletmeniz / örgütünüz için hangi metodolojinin doğru olduğunu nasıl belirleyebilirsiniz? Özellikle üretim faaliyetlerini geliştirmek isteyen işletmelerde standart soru şu: Yalın, Toplam Kalite Yönetimi (TKY), Altı Sigma, Çevik, Esnek, Tepkisel, Kısıtlar Teorisi, Taguchi, Tersine Mühendislik ve diğer tüm öngörülen iyileştirme programları arasındaki farklar nelerdir? Bu sorunun altında “çözümler” ormanında mantıklı bir gezinmenin yolunu bulmaya ihtiyaç var ve tam olarak size uyan birini seçmeniz gerekmektedir. Çünkü oyalanarak zaman kaybetmeyi, katma değer sağlamayacak faaliyetlere kaynak tüketmeyi kaldıramayacak bir rekabet ortamı söz konusu.

Üretim yönetiminde kullanılan yaklaşımlar uzun bir liste oluşturabilir. Paradigma sıfatı ile eşleştirdiğimizde ise durum değişmektedir. Paradigma üzerine yapılan açıklamalar ile düşünüldüğünde Toplam Kalite Yönetimi, Yalın, Altı Sigma ve Kısıtlar Teorisinin etki düzeylerinin ve etki alanlarının yüksek olduğu ve işletmeciliğe yeni bir bakış açısı sundukları görülmektedir. Ve yaklaşık yarım asra yakın bir zamandır, halen bilinirlikleri devam etmektedir. En temel düzeyden başlarsak tüm bu metodolojilerin temel amaçları noktasında hemen bir ayrışmanın olduğu görülmektedir. Örneğin; Altı Sigma tutarlılığı sağlamada sürekliliği hedeflerken, Kısıtlar Teorisi iş hacmini arttırmayı öncelemektedir. Yalın değer üzerinden şekillenir ve müşteriye değer sunmayı amaçlar. Toplam Kalite Yönetimi ise akla gelen her alanda kaliteyi hedefler. İşletmelerin istediği para kazanmaya giden yolda hangisi ya da hangileri daha parlak sonuçlar vermektedir? Neden farklı öncelikleri var? Yoksa formül hepsinin entegrasyonunda mı gizli?

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.

Yapay Zekâ İnsanlık için Fırsat mı, Yoksa Tehdit mi?

Tarihte hiç görülmemiş bir dönüşümün ortasında bulunuyoruz. İş yapışımız, günlük hayatımız, bireysel ilişkilerimiz, teknoloji kullanımımız, kısaca bir bütün olarak dönüşümün etkisi altındayız. Belki bunu çok fark etmiyoruz ama sadece on yıl öncesine baktığımızda neleri değişik yaptığımızı ve ne kadar farklı yaptığımızı görebiliyoruz. Dönüşümün de ortaya koyduğu gelişme ile birçok yeni teknolojiye eskisinden çok daha hızlı ulaşıyoruz. Bu teknolojilerin başında da yapay zekâ geliyor.

Yapay zekâ genel maksatlı bir teknoloji olarak karşımıza hemen her yerde çıkmaya başladı. Bu durumu çoğunlukla olumlu karşılasak da aklımızda birçok soru da beliriyor…

Bir fırsat mı, yoksa bir tehdit mi?

Yeteneklerimizi mi geliştirecek, yoksa bizi biz yapan özelliklerimizi mi köreltecek?

Korkmalı mıyız, sevinçle mi karşılamalıyız?

Karar almaya devam mı edeceğiz, yoksa tüm kararları makinelere mi bırakacağız?

Bunlar gibi birçok soru cevabını bekliyor. Henüz her soruya emin olduğumuz bir cevap veremesek de yapay zekânın gelişimini heyecanla takip ediyor, hayatımızın içinde kullanıyor ve iş alanında modellemeye başlıyoruz.

Öbür taraftan da insan olmanın ne olduğunu felsefi anlamda sorguluyor ve makinelerin nerede durması gerektiğine dair etik kurallar da üretmeye başlıyoruz.

Bu kitapta bu tartışmaları göreceksiniz.

Ayrıca yapay zekânın ne olduğundan, tarihçesinden, geçirdiği aşamalardan, bir birey ve kurum olarak ne anlama geldiğinden, kullanım alanlarından, stratejisinden ve sınırlarından bahsedeceğiz. Yapay zekâ ile karıştırılan kavramlara açıklamalar getireceğiz. Makine öğrenmesini inceleyeceğiz.

Bu heyecan verici yolculuğa çıktığınız için teşekkür ederim. Bu kitabın yapay zekâ hakkında temel anlamda bilgi sahibi olmak isteyenler için güzel bir başlangıç olmasını ümit ediyorum.

Paulo Coelho’nun dediği gibi; “Gidilmeye değer hiçbir yolun kestirmesi yoktur”.

Günümüzde hızla yaygınlaşan obezite sorunu, bireylerin yaşam standartlarını düşüren, çeşitli hastalıklara yakalanmasına neden olan ve ölüm riski oranlarını artıran bir sorun haline gelmiştir. Gelişmiş ve gelişmiş birçok ülkede obezite oranları hızla artmaktadır.  Bu artış eğilimi sonucunda ise obezitenin neden olduğu ekonomik ve sosyal maliyetler de artmaktadır. Bu maliyetlerin telafisi ve bireylerin sağlıklarının korunması için kamu politikaları geliştirme gerekliliği ortaya çıkmaktadır. Bu doğrultuda, obezite ile mücadele amacıyla özel bir vergi politikası ile özel bazı vergi araçları kullanılabilmektedir.

Bu çalışma, obezite sorununu tıbbi, ekonomik ve sosyal bir bakış açısıyla değerlendirmektedir. Obezite sorununun çözümüne ilişkin ekonomik ve mali çözümler sunmayı amaçlamaktadır. Bu amaç doğrultusunda literatürde “obezite vergisi” adı ile anılan çeşitli şekillerde uygulanan gıda ve içecek vergilerinin etkinliği ve uygulanabilirliği üzerinde durulmaktadır.

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.