Dergiler / Tarım Ekonomisi Dergisi / 2021 / Cilt: 27 - Sayı: 2

Türkiye’de Kayısı Üretiminin ARIMA Modeli ile Tahmini

Estimating of Apricot Production of Turkey Using ARIMA Model

Sayfa
55–62
Yayın Tarihi
2021-12-31
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bulgular: Model sonuçlarına göre, Türkiye kayısı üretiminin 2020 yılında 769426 ton, 2021 yılında 761686 ton, 2022 yılında 754236 ton, 2023 yılında 747052 ton olacağı tahmin edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Amaç: FAO ve TÜİK’den elde edilen 1970-2019 dönemi (50 yıl) verilerinden yararlanarak gelecek dört yıllık dönemde Türkiye taze kayısı üretimini tahmin etmek ve öneriler geliştirmektir.Tasarım/Metodoloji/Yaklaşım: Kayısı üretimi için gelecek tahmininde ARIMA (Box-Jenkins) modeli kullanılmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Araştırmada, ARIMA modelleri arasında en iyi istatistiksel sonuç ARIMA (1,1,1) modelinde elde edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Bulgular: Model sonuçlarına göre, Türkiye kayısı üretiminin 2020 yılında 769426 ton, 2021 yılında 761686 ton, 2022 yılında 754236 ton, 2023 yılında 747052 ton olacağı tahmin edilmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2019 Verileri
⚙️Değişkenler:Kayısı üretimi · zaman serisi analizi · ARIMA

Özet

Amaç: FAO ve TÜİK’den elde edilen 1970-2019 dönemi (50 yıl) verilerinden yararlanarak gelecek dört yıllık dönemde Türkiye taze kayısı üretimini tahmin etmek ve öneriler geliştirmektir.Tasarım/Metodoloji/Yaklaşım: Kayısı üretimi için gelecek tahmininde ARIMA (Box-Jenkins) modeli kullanılmıştır. Box-Jenkins yöntemi, zaman serilerini analiz etmek için geliştirilen yöntemlerden biridir ve tek değişkenli zaman serilerini analiz etmek için kullanılmaktadır. Araştırmada, ARIMA modelleri arasında en iyi istatistiksel sonuç ARIMA (1,1,1) modelinde elde edilmiştir. Bulgular: Model sonuçlarına göre, Türkiye kayısı üretiminin 2020 yılında 769426 ton, 2021 yılında 761686 ton, 2022 yılında 754236 ton, 2023 yılında 747052 ton olacağı tahmin edilmiştir. Kayısı yetiştiriciliğinde girdi fiyatlarındaki artışlar ve don riski en önemli risk kaynaklarıdır. Bu nedenle üreticilerin tarım sigortası yaptırmaları ve ürün satışlarını zaman dilimine yaymaları konusunda yönlendirilmeleri gerekmektedir. Özgünlük/Değer: Kayısı günümüzde yaş ve kuru olarak tüketilmekte, ayrıca meyve suyu, reçel, kozmetik ve ilaç sanayiinde hammadde olarak kullanılmaktadır. Kayısı üretiminde gelecekle ilgili tahminler, üreticiler, tüketiciler, dışsatımcılar ve sanayiciler açısından politikaların oluşturulmasında önemlidir. Bu nedenle kayısıda üretim tahmini ile ilgili araştırmaların arttırılması ve güncellenmesi gerekmektedir.

Abstract

Purpose: To estimate the fresh apricot production in Turkey in the next four years and to develop suggestions by making use of the 1970-2019 period (50 years) data obtained from FAO and TURKSTAT. Design/Methodology/Approach: ARIMA (Box-Jenkins) model was used for future prediction for apricot production. Box-Jenkins method is one of the methods developed to analyze time series and is used to analyze univariate time series. In the study, the best statistical result among ARIMA models was obtained in ARIMA (1,1,1). Findings: According to the model results, it is estimated that Turkish apricot production will be 769426 tons in 2020, 761686 tons in 2021, 754236 tons in 2022 and 747052 tons in 2023. The most important risks encountered in apricot production are high input prices and frost risk. Therefore, farmers should be guided in obtaining agricultural insurance and spreading product sales over time. Originality/Value: Today, apricots are consumed as fresh and dry, and are also used as raw materials in fruit juice, jam, cosmetics and pharmaceutical industries. Estimates about the future in apricot production are important in creating policies for farmers, consumers, exporters and industrialists. For this reason, researches on apricot production estimation need to be increased and updated.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

UÇAR, K., GÜLER, D., ENGİNDENİZ, S. (2021). Türkiye’de Kayısı Üretiminin ARIMA Modeli ile Tahmini. Tarım Ekonomisi Dergisi, Cilt: 27 - Sayı: 2, 55–62. https://ajindex.com/articles/702681

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Bars, T., Uçum, İ. ve Akbay, C. (2018). ARIMA Modeli ile Türkiye Fındık Üretim Projeksiyonu. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Tarım ve Doğa Dergisi, 21(Özel Sayı): 154-160.
  2. Başaran Caner, C. ve Engindeniz, S. (2020). Türkiye'de Pamuk Üretiminin ARIMA Modeli ile Tahmini. Tarım Ekonomisi Dergisi, 26(1): 63-70.
  3. Berk, A. ve Uçum, İ. (2019). Türkiye’de Nohut Üretiminin ARIMA Modeli İle Tahmini. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 9(4): 2284-2293.
  4. Box, G.E.P. and Jenkins, G.M. (1976). Time Series Analysis: Forecasting and Control. Holden-Day, San Francisco, p.575. Çatı, K. ve Yıldız, S. (2007). Türkiye’de Kuru Kayısı Üretim ve Pazarlama Problemleri ve Çözüm Önerileri. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 21(1): 337-360.
  5. Çelik, Ş. (2013). Sert Kabuklu Meyvelerin Üretim Miktarının Box-Jenkins Tekniği ile Modellenmesi. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Tarım Bilimleri Dergisi, 23(1): 18-30.
  6. Çuhadar, M., Güngör, İ. ve Göksu, A. (2009). Turizm Talebinin Yapay Sinir Ağları ile Tahmini ve Zaman Serisi Yöntemleri ile Karşılaştırmalı Analizi: Antalya İline Yönelik Bir Uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 14(1): 99-114.
  7. Çukur, F. ve Saner, G. (2008). Malatya İli Kayısı Üretiminde Riskin Ölçülmesi ve Riske Karşı Oluşturulabilecek Stratejiler. Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 46(1): 33-42.
  8. Çukur, F., Saner, G., Çukur, T. ve Uçar, K. (2008). Malatya İlinde Kayısı Üreticilerinin Riskin Transferinde Tarım Sigortasına Bakış Açılarının Değerlendirilmesi; Doğanşehir İlçesi Polatdere Köyü Örneği. Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 45(2): 103-111.
  9. Dasyam, R., Pal, S., Rao, V.S., and Bhattacharyya, B. (2015). Time Series Modeling for Trend Analysis and Forecasting Wheat Production of India. International Journal of Agriculture, Environment and Biotechnology, 8(2): 303-308.
  10. Dellal, İ. and Koç, A.A. (2003). An Econometric Analysis of Apricot Supply and Export Demand in Turkey. Turkey Journal of Agriculture and Forestry, 27(2003): 313-321.
  11. Dickey, D.A. and Fuller, W.A. (1981). Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with A Unit Root. Econometrica, 49: 1057-1072.
  12. Ertürk, Y.E., Karadaş, K. ve Geçer, M.K. (2016). Iğdır İlinde Kayısı Üretimi ve Pazarlaması. VII. Bahçe Ürünlerinde Muhafaza ve Pazarlama Sempozyumu (4-7 Ekim 2016, Isparta), 44-49 ss. FAO (2021). Apricot Production and Trade Statistics. http://faostat.fao.org. Erişim: Şubat 2021.
  13. Franses, P.H. and McAleer, M. (1998).