Bu çalışmanın temel konusu internet ve e-ticarettir. Tarihsel sürece baktığımızda, internetin temellerinin günümüz kullanımından çok farklı bir amaç için atıldığı görülmektedir. Başlangıçta belirli bir kesime hitap eden internet zaman içerisinde herkesin kullanımına açılmıştır. İnternetin herkes tarafından kullanılmaya başlaması ise girişimcilere yeni ufuklar açmıştır. Bu bağlamda firmalar önemli ölçüde ürün ve hizmetlerinin satış ve pazarlamasını sanal ağlara taşımışlardır. Zamanla e-ticaret olarak adlandırılan sanal ağlar üzerinden yapılan ticarete güven artmış ve önemli bir ticaret platformu haline gelmiştir. Günümüzde internet ve e-ticaret birlikte gelişmektedir. İnternette meydana gelen gelişmeler e-ticareti etkilerken, e-ticarette meydana gelen gelişmeler de interneti etkilemektedir.

Bu çalışma üç temel bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde internet ve e-ticaret kavramları açıklanmış ve bu kavramların birleşenleri hakkında bilgi verilmiştir. İkinci bölümde, e-ticaretin gelişmesine yönelik dünyada ve Türkiye’de yapılan temel çalışmalara yer verilmiştir. Üçüncü ve son bölümde ise internet ve e-ticaret ile ilgili sayısal veriler derlenerek zaman içerisinde internet ve e-ticarette meydana gelen değişmeler vurgulanmıştır.

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.