Özet:
İsletmeler içinde bulunduğumuz yüzyılda pazarda ayakta kalabilmek için karsılasacakları sorunlar için en etkin kararları almak zorundadırlar. Çevresel etkenler, pazarda rakiplerin fazlalığı geleceğe iliskin kararlar için belirsizliği arttırmaktadır. İsletmelerin ürünlerine olan talebi önceden tahmin edebilir olmaları durumunda hem pazarda iyi bir yere yerlesmelerini hem de stratejik kararlarının daha basarılı olmasını sağlayacaktır. Günümüzde hazır giyim perakendesinde satıs tahminleri için kalitatif ve kantitatif yöntemler hem tek baslarına hem de hibrit yapılarak kullanılmaktadır. Sektörde trend ve sezonsallığı yoğun olarak hissedilmesi ve ürün yasam ömrünün kısa olması uzun ve orta vadeli tahminler için kalitatif, kısa vadeli tahminler için ise kantitatif yöntemlerin kullanılmasını tetiklemektedir. Yapay sinir ağları ile kalitatif talep tahmini yöntemi kullanılması doğrusal olmayan talep için daha doğru sonuç çıkmasını sağlayacaktır. Bu tez çalısmasında yapay sinir ağı modeli olan NARX (nonlinear autoregressive exogenous) ile 2011 yılı satıs tahminlerinin olusturmasında kullanılması gereken en etkin yöntem olarak belirlenmistir. Çalısmanın ilk bölümünde hazır giyim perakendeciliğinden bahsedilmistir. İkinci bölümünde Hazır giyim perakendeciliğinde satıs tahmininde kullanılacak kalitatif, kantitatif ve hibrit yöntemler ele alınmıstır. Üçüncü kısımda yapay sinir ağlarının yapısına değinilmistir. Son bölümde ise kullanılan NARX modeli ve uygulama kısmı yer almaktadır.
