| Yazarlar (1) |
Dr. Öğr. Üyesi Fatih UYSAL
Kafkas Üniversitesi, Türkiye |
| Özet |
| Çevresel kaygıların yoğunlaşmasıyla birlikte, ikinci el araç piyasaları, yeni araçların üretimindeki karbon ayak izini azaltma konusunda çevre dostu bir alternatif olarak ön plana çıkmıştır. Ancak, etkili ve doğru fiyat tahmin mekanizmalarının yetersizliği, bu piyasaların büyüme ve verimliliği üzerinde engelleyici bir etkiye sahip olabilir. Bu çalışma, bu sorunu çözme hedefine yönelik olarak, özellikle Türk ikinci el araç piyasası üzerinde durmuştur ve Türkiye genelindeki farklı online pazarlardan derlenen geniş bir veri seti sunmuştur. Bu veri seti, çeşitli araç türleri, özellikleri ve yeniden satış koşulları hakkında geniş kapsamlı bilgiler sağlamaktadır. Çalışmada, ikinci el araç fiyatlarının tahmininde hem klasik makine öğrenmesi yöntemleri -özellikle karar ağaçları- hem de derin öğrenme modelleri kullanılmıştır. Bu karşılaştırmalı analizin amacı, bu metotların yeniden satış fiyatının belirlenmesinde tahmin gücünü ve şeffaflığı nasıl iyileştirebileceğini değerlendirmektir. Karar ağaçlarının daha yüksek performans göstermiş olmasına rağmen, derin öğrenme tekniklerinin de benzer sonuçlar elde ettiği ve bu nedenle daha fazla optimizasyon ve geliştirme potansiyeli taşıdığı tespit edilmiştir. Yeniden satış fiyatlarının doğru bir şekilde tahmin edilmesi, ikinci el araç piyasalarının işleyişini daha verimli hale getirebilir ve potansiyel alıcılar ve satıcılar için daha çekici kılabilir. Ayrıca bu durum, yeni araç talebini önemli ölçüde azaltarak çevresel sürdürülebilirliğe katkıda bulunabilir. |
| Anahtar Kelimeler |
| Makale Türü | Özgün Makale |
| Makale Alt Türü | Ulusal alan endekslerinde (TR Dizin, ULAKBİM) yayımlanan tam makale |
| Dergi Adı | Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi |
| Dergi ISSN | 2564-6605 |
| Dergi Tarandığı Indeksler | TR DİZİN |
| Makale Dili | İngilizce |
| Basım Tarihi | 01-2024 |
| Cilt No | 13 |
| Sayı | 1 |
| Sayfalar | 342 / 349 |
| Doi Numarası | 10.28948/ngumuh.1353526 |
| Makale Linki | http://dx.doi.org/10.28948/ngumuh.1353526 |
| Atıf Sayıları |
