ATM’lerdeki nakite yönelik talep tahmini üzerine sistematik yazın analizi

dc.authorid0000-0003-2397-0010en_US
dc.authorid0000-0001-5324-0612en_US
dc.contributor.authorCedolin, Michele
dc.contributor.authorGenevois, Müjde Erol
dc.date.accessioned2021-07-16T11:09:02Z
dc.date.available2021-07-16T11:09:02Z
dc.date.issued2021en_US
dc.departmentİstanbul Ticaret Üniversitesien_US
dc.description.abstractOtomatik Vezne Makineleri, yaygın kullanılan ismi ile ATM’ler, bankacılık sektörünün en önemli servis kollarından birini oluşturmaktadır. Özellikle COVID-19 sürecinde, bankalar birçok şube içi işlemi bu makinelere kaydırmış, para çekme ve yatırma limitleri arttırılarak bu temassız servis noktasının kullanımını teşvik etmiştir. Bu makinelerde gerçekleşen nakit akışlarına yönelik yapılan talep tahminleri, herhangi bir üründen ziyade direk olarak nakit parayı hedef aldığından, katma değeri yüksek zorlu bir süreci oluşturmakla beraber; problemin karşıt amaçlarını ise, yeterli miktarda nakit bulunmaması durumunda müşteri ihtiyacının giderilememesi ve buna karşılık makine içerisindeki paranın banka tarafından herhangi bir yatırım aracında değerlendirilmemesi oluşturmaktadır. Bu çalışma kapsamında, günümüze kadar ATM talep tahmini üzerine yapılmış çalışmalar, veri yapısı, tahmin yöntemi, karşılaşılan sıkıntılar, alternatif modeller, tahmin dönemi gibi çeşitli başlıklarda sınıflandırılmakta, henüz değinilmemiş noktalar belirtilerek bundan sonraki çalışmalara zemin hazırlanmaktadır. Özellikle talep tahmininde makine öğrenmesi yöntemlerinin yaygın olarak kullanıldığı ve bu yöntemlerin sonuçlarının istatistiksel tahmin yöntemleri çıktıları ile karşılaştırıldığı tespit edilmiştir. Çalışmaların büyük bir çoğunluğu ortak bir açık veri seti kullanmakta ve karşılaştırılabilir sonuçlar sunmaktadır. Bildiğimiz kadarı ile bu çalışma, tasvir ettiğimiz alanda yapılan ilk yazın taraması olmakta, aynı zamanda ülkemizde henüz üzerinde durulmamış bir alanı işaret etmektedir.en_US
dc.description.abstractAutomated Teller Machines, ATM’s, constitute one of the most important service branches of the banking sector. During COVID-19, banks shifted many in-branch transactions to these machines and encouraged the use of this contactless service point by increasing the deposit and withdrawal limits. Demand forecasts for cash flows in these machines create a challenging process with high added value as they target cash directly. The contradictory objectives of the problem are that if the cash is not available, the customer need cannot be met, but the stocked money may not evaluated in any investment instrument. Within the scope of this study, the studies on ATM demand forecasting are classified under various topics such as data structure, forecasting method, alternative models, forecasting horizon, and the backgrounds for future studies are prepared by stating untouched points. Especially, it has been observed that machine learning methods are widely used in the literature and their results are compared with the outcomes of the statistical forecasting techniques. Most of the studies employ a common public data set and provide comparable results. To the best of our knowledge, this study is the first literature review in this field, and also marks an area that has not been addressed yet in our country.en_US
dc.identifier.doi10.46928/iticusbe.768918en_US
dc.identifier.endpage309en_US
dc.identifier.issue40en_US
dc.identifier.startpage287en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11467/4992
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.46928/iticusbe.768918
dc.identifier.volume20en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherİstanbul Ticaret Üniversitesien_US
dc.relation.ispartofİstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Başka Kurum Yazarıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectATM Yönetimien_US
dc.subjectNakit Yönetimien_US
dc.subjectTalep Tahminien_US
dc.subjectFinansal Optimizasyonen_US
dc.subjectATM Managementen_US
dc.subjectCash Managementen_US
dc.subjectDemand Forecastingen_US
dc.subjectFinancial Optimizationen_US
dc.titleATM’lerdeki nakite yönelik talep tahmini üzerine sistematik yazın analizien_US
dc.title.alternativeA SYSTEMATIC LITERATURE ANALYSIS ON CASH FORECASTING PROBLEMS IN ATMSen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
287-309.PDF
Boyut:
461.61 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.56 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama: