KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Ünye İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2017 / Cilt: 1 - Sayı: 2

Türkiye Fındık Üretici Fiyatlarındaki Dalgalanmaların Analizi

Seval MUTLU ÇAMOĞLU
Sayfa
54–62
Yayın Tarihi
2018-02-07
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)

ARCH tipi modeller içinde TARCH (Eşikli Otoregresif Koşullu Değişen Varyans) modeli, fiyatlardaki oynaklığı açıklayan en uygun model olduğu tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Türkiye’nin önemli bir ihracat ürünü ve Karadeniz’de yaşayan çok sayıda hanehalkının gelir kaynağı olan fındık piyasası fiyat oluşumuna, 2009 yılına kadar devlet çeşitli yöntemlerle az ya da çok müdahale etmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Yeni Fındık Stratejisi politikası uygulaması sonrasında ise fındık fiyatları, serbest piyasa koşullarında oluşmaya başlamıştır.
💡
Sonuç & Katkı:ARCH tipi modeller içinde TARCH (Eşikli Otoregresif Koşullu Değişen Varyans) modeli, fiyatlardaki oynaklığı açıklayan en uygun model olduğu tespit edilmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2009 Verileri
⚙️Değişkenler:Fındık Fiyatları · Volatilite Tahmini · Fiyat Oynaklığı

Özet

Türkiye’nin önemli bir ihracat ürünü ve Karadeniz’de yaşayan çok sayıda hanehalkının gelir kaynağı olan fındık piyasası fiyat oluşumuna, 2009 yılına kadar devlet çeşitli yöntemlerle az ya da çok müdahale etmiştir. Yeni Fındık Stratejisi politikası uygulaması sonrasında ise fındık fiyatları, serbest piyasa koşullarında oluşmaya başlamıştır. Liberal tarım politikaları uygulamaları ile birlikte ürün fiyatlarında oynaklık daha da artmakta ve bu da üretici gelirinde dalgalanmalara ve belirsizliklere neden olmaktadır. Bu çalışmada, fındık üretici aylık fiyatlarının hareketliliği, 2003-2016 dönemleri arasında volatilite tahmin modelleme uygulaması ile analiz edilmiştir. ARCH tipi modeller içinde TARCH (Eşikli Otoregresif Koşullu Değişen Varyans) modeli, fiyatlardaki oynaklığı açıklayan en uygun model olduğu tespit edilmiştir. TARCH modeli sonuçları fındık reel fiyatlarında yüksek volatilitenin varlığına ve oynaklığın uzun süre etkisi olabileceğine işaret etmektedir. Fındık reel fiyatlarının volatilitesi üzerine pozitif şokların etkisinin daha fazla olduğu bulunmuştur. Piyasada yaşanan olumlu ve olumsuz şokların etkisinin uzun süre devam ettiği gözlenmektedir. Tahmin sonuçları fındık fiyatlarında aşırı dalgalanmaların yaşandığını göstermekte ve fiyatlardaki istikrarsızlık ve belirsizlik durumu ise özellikle üretici gelirini olumsuz etkilemektedir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ÇAMOĞLU, S. M. (2018). Türkiye Fındık Üretici Fiyatlarındaki Dalgalanmaların Analizi. Ünye İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 1 - Sayı: 2, 54–62. https://ajindex.com/articles/821053

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (15)

  1. Kaynakça Anonim, (2015). Tarımsal Ürünlerde Üretici ve Tüketici Fiyatları Arasındaki Fark Neden Büyük? Erişim tarihi: 16/06/2017, http://gubretas.com.tr/tr/icerik/12/1846/tarimsal-urunlerde-uretici-ve-tuketici-fiyatlari-arasindaki-fark-neden-buyuk.aspx
  2. Bellemare, M. F. (2015). Rising food prices, food price volatility, and soc, ial unrest. American Journal of Agricultural Economics, 97(1), 1-21.
  3. Bulmuş, İ., (2014).
  4. Mikro İktisat. Duman Ofset, Ankara.
  5. Damba, O. T., Bilgiç, A., & Aksoy, A. (2017). Dünya Ham Petrol ve Seçilmiş Gıda Ürünlerin Arasındaki Fiyat Oynaklığın Tahmini: Bir BEKK-GARCH Yaklaşımı. Atatürk Univ., J. of the Agricultural Faculty, 48 (1): 41-49
  6. Davidson, R., & MacKinnon, J. G. (1993). Estimation and inference in econometrics. Oxford University Press, New York, 687-696.
  7. Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1981). Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1057-1072. EIA, (2010). U.S. Energy Information Administration, Erişim Tarihi:20.04.2017. https://www.eia.gov/naturalgas/weekly/archivenew_ngwu/2003/10_23/Volatility%2010-22-03.htm
  8. Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 987-1007.
  9. Erdal, G., Esengün, K., & Erdal, H. (2008). Türkiye'de Tarım ve Gıda Ürünleri Fiyatlarındaki Belirsizliğin Enflasyon Üzerindeki Etkileri. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal Ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 2008(2), 65-79.
  10. Franses, P. H. (1998). Time series models for business and economic forecasting. Cambridge university press. Gilbert, C. L., & Morgan, C. W. (2010). Food price volatility. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 365(1554), 3023-3034.
  11. Greene, W. H. (2003). Econometric analysis. Pearson Education India. GTB. (2017). 2016 Yılı Fındık Raporu. Gümrük ve Ticaret Bakanlığı, Kooperatifçilik Genel Müdürlüğü, Mart 2017,
  12. Ankara.
  13. Kayalar, S., & Özçelik, A. (2012). Türkiye'de ve Dünyada Fındık Politikaları. Turkish Journal of Agricultural Economics, 18(2). Minot, N. (2014). Food price volatility in sub-Saharan Africa: Has it really increased?. Food Policy, 45, 45-56.
  14. Myers R. J. (1994).Time series econometrics and commodity price analysis, Review of Marketing and Agricultural Economics, vol.62, 167-181.
  15. Rahayu, M. F., Chang, W. I., & Anindita, R. (2015). Volatility Analysis and Volatility Spillover Analys