Aile inanç ve değerlerinin hâkim olduğu aile işletmeleri, hem ülke ekonomilerine katkısı hem de sürdürülebilirlik konusundaki üslendiği önemli rol nedeniyle dünya genelinde varlığı azımsanmayacak derecede önemlidir ve önemini sürdürmeye devam edecektir. Global olarak bakıldığında aile işletmelerinin hakim olduğu bir piyasada küçük aile işletmeciliği de sayısal olarak ön plana çıkmaktadır. Özellikle sektörel açıdan bakıldığında ise küçük aile işletmelerinin, gelişmekte olan ülkelerin büyük çoğunluğunda tüketilen gıdaların % 80’inden fazlasını sağlayarak yoksulluğun azaltılmasına ve gıda güvencesine önemli ölçüde katkıda bulunduğu belirtilmektedir (IFAD/UNE, 2013). Küresel ve ulusal düzeyde politika ve uygulamaların çoğunun ekonomik değişkenler odaklı olması, aile işletmeciliği kavramının görünürlüğü ve rolünün yeterince anlaşılamamasına neden olmaktadır. Dünyada son dönemde yaşanan krizler ve afetler aile işletmeciliği konusunu daha fazla ön planda tutmuş ve tarım başta olmak üzere bir çok alanda bu kavram daha görünür hale gelmiştir. Son dönemde yaşanılan Covid-19 pandemisi, küresel tarımsal üretim, gıda üretimi, arz zinciri ve işgücü hareketliliği konularında aile işletmelerinin hem gıda güvencesi hem de gıda arz zinciri üzerindeki öneminin farkına varmamızı sağlamıştır.

Bu kitapta her biri farklı yazarlarca kaleme alınan bölümlerde aile işletmelerinin tanımlanması, tarımda ve kırsalda aile işletmeciliğinin rolü, aile işletmelerinde kurumsallaşma, turizm, örgütlenme, insan kaynakları yönetimi, girişimcilik ve farklı sektörlerde faaliyet gösteren bazı köklü aile işletmeleri konuları ele alınmaktadır.

This book offers a comprehensive journey through the evolving world of cryptocurrencies and their intersection with modern econometric forecasting. From the origins of Bitcoin and the rise of decentralized finance to the emergence of smart contracts and digital communities, readers gain a deep understanding of blockchain’s economic and societal impact. Bridging theory and practice, the book explores ARIMA models, machine learning, and neural networks as powerful tools for forecasting in a data-driven economy. It also addresses critical issues such as model interpretability, ethics, and regulatory challenges. Ideal for economists, data scientists, and crypto enthusiasts alike, this work emphasizes the importance of interdisciplinary thinking in navigating the future of finance, technology, and economic modeling in an increasingly digital world.

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.