Trend analizi

“Gelecek bir ya da iki yıl için kısa dönem talep tahminlerinde zaman serileri modelinin uygulanması yararlı olabilir.” 106 Belirli zaman da ğılımında gözlemlenmi ş ve arka arkaya gelen istatistiki verilerin toplanması zaman serilerini olu şturur. Zaman serilerinin yönü, etkinli ği ve bunları etkileyen ve şekillendiren de ğişkenlerin tespiti bir zaman serisinin modelini olu şturur.

Karar verici, turizm sektöründeki hareketlili ğin yıllara göre de ğişimi hakkında bilgi edinmek ihtiyacını duyabilir. Geçmi ş yıllardaki gelen turist sayılarına ve harcamalarına bakılarak gelecek yıllardaki durumun ne olaca ğı tespit edilir. Ancak, bu tür planlamaların çok dikkatli uygulanması gerekir.

Çünkü, ara ştırmacı bu yöntemi kullandı ğında, geçmi ş vakaların gelecekte de aynen tekrar edebilece ği varsayımı ile hareket etmektedir. Dolayısıyla, yapılacak projeksiyon çalı şmalarının amaca uygun olarak sonuçlanaca ğı önceden kabul edilmi ş olur.

“Zaman serileri analizi, 4 ö ğedeki satı şın hesaplanmasından olu şur. Bunlar; trend (ana e ğilim), konjoktürel dalgalanmalar, mevsimlik dalgalanmalar ve tesadüfiöğelerdir. 108 Daha sonra bunlar tekrar toplanarak ürün için satı ş tahmini yapılır. Trend, uzun dönemdir ve teknolojideki, nüfus yapısındaki temel de ğişikliklerden kaynaklanan artan ya da azalan satı şların modellerinin temelini olu şturur. Konjoktürel, orta dönemdir ve genel ekonomideki, rekabetteki de ğişikliklerden kaynaklanan satı ş hareketleridir. Mevsim, yıl içerisindeki satı ş hareketlerinden olu şur. Mevsim terimi haftalık, aylık ve üç aylık satı şları ifade eder. Tesadüfi ö ğeler, grevleri, depremleri, yangınları, karga şaları içerir ve gerçek satı şları görmek için geçmi ş veriler bu ö ğelerden arındırılmalıdır.”

Elde edilen veriler y=a+bx denklemine uygulanarak talep tahmini yapılabilir.