Personal Loan Sales Forecasting Through Time Series Analysis

Abstract

Almost all state enterprises and private sector companies try to foresee future expectations. From the viewpoint of economic, productive, and efficient business management, this is highly important. By making rational decisions, all enterprises aim to rich maximum profitability by taking sales, cost, human resource needs, profits into account. For this reason, enterprises have to make reliable and reasonable forecasts to take the right decisions.  Such forecasts might be used in budgeting, cost, and profit analysis. Forecasted scenarios might come true in the future with a great likelihood. The researcher utilizing time series analysis assumes that all findings that come out will be almost the same happened in the past. Analyzing the time series consist of four aims such as defining, modeling forecasting, and controlling. To define a series, it is needed to compute definitional statistics and to draw its graphic. The second purpose of analyzing the time series is to find the appropriate model of the time series. With that work called “Time series and application to sale dataâ€, it is tried to make a suitable guess model by analyzing the data of personal loans of a bank 2004-2010 sale data based on unit. During the stagnation stage of the sequence correlogram and root, analyses are performed. The sequence is analyzed with the help of the Eviews 5,1 program. At the end of the survey, it is seen that natural logarithmic personal loan sale sequences are at their level and in the first gap it is not constant and it is also seen that when the second gap is taken, the constant is obtained. The sequence of which the second gap is taken is shown based on time-way graphs and correlogram. When the constant is provided, the guessed model is formed by taking the second gap. The suitability of the model is observed by the correlogram, Akaike information criteria (AIC), and Schwarz information criteria (SIC) merits.Tüm kamu kurumlarının ve özel sektör kuruluÅŸlarının geleceÄŸe yönelik tahminde bulunması özellikle etkin, ekonomik ve verimli iÅŸletmecilik açısından oldukça önemlidir. Bir iÅŸletme; satışlarını, maliyetlerini, karını, insan  kaynak  ihtiyacını tahmin ederek rasyonel kararlar alıp maksimum karlılığa ulaÅŸmayı   amaçlar. Bu nedenle Ä°ÅŸletmeler, rasyonel kararlar alabilmek için geçerli ve tutarlı tahminler yapmak zorundadır. Bu gibi tahminler bütçeleme ve gelecekte gerekli olan operasyonel gider ve karlılık  belirlenmesinde kullanılabilir. Tahmin edilen olaylar gelecekte gerçekleÅŸecektir. Zaman serileri analiz yöntemlerini tahmin amacıyla kullanan araÅŸtırmacı, tahmin edilen olayların gelecekte de geçmiÅŸtekine benzer vuku bulacağını varsaymaktadır. Zaman serilerini analiz etmenin; tanımlama, modelleme, tahmin ve kontrol olmak üzere dört temel amacı vardır. Seriyi tanımlamak için serinin tanımsal istatistiklerinin hesaplanması ve grafiÄŸinin çizilmesi gerekmektedir. Zaman serilerini analiz etmenin ikinci amacı zaman serisinin uygun bir modelini bulmaktır  â€œZaman Serileri ve Satış Verilerine Uygulanması†adlı bu çalışma ile sanal bir bankanın  f 2004-2010 yılı adet bazında bireysel kredi satış verileri incelenerek uygun bir model tahmini yapılmaya çalışılmıştır. Serinin duraÄŸanlık analizinde korelogram ve kök testleri yapılmıştır. Seri, Eviews 5.1 programı yardımıyla analiz edilmiÅŸtir. Analiz sonucunda, doÄŸal logaritmik bireysel kredi  satış serisinin kendi düzeyinde ve birinci farkında duraÄŸan olmadığı, ikinci farkının alındığında duraÄŸanlığın saÄŸlandığı gözlenmiÅŸtir. Ä°kinci farkı alınan serinin duraÄŸanlığı yine zaman yolu grafiÄŸi ve korelogram üzerinden gösterilmiÅŸtir. DuraÄŸanlık saÄŸlandıktan sonra ikinci fark alınarak tahmin edilen model oluÅŸturulmuÅŸtur. Modelin uygunluÄŸu hem korelogram üzerinden hem de Akaike bilgi kriteri (AIC) ve Schwarz bilgi kriteri (SIC) deÄŸerleriyle gözlenmiÅŸtir