Dergiler / İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi / 2022 / Cilt: 21 - Sayı: 42

BOX-JENKINS YÖNTEMİYLE ÇİLEK SATIŞ FİYATLARI İÇİN TAHMİN MODELİ KURULMASI VE TAHMİN SONUÇLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ

ESTABLISHING A FORECAST MODEL FOR STRAWBERRY SALES PRICES BY BOX-JENKINS METHOD AND EVALUATION OF THE FORECAST RESULTS

Sayfa
211–234
Yayın Tarihi
2022-12-30
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)

Hasattan sonraki dönemde yola dayanıksız ve stoklama açısından riskli olan çilek, bu sebeple bölge ve mevsime göre fiyat farklılıkları göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Taze tüketiminin yanı sıra gıda endüstrisinde birçok alanda hammadde olarak başrol oynayan çilek, geleneksel üretimin dışında, sera ve topraksız tarım üretimi ile yılın dört mevsimi ulaşılabilir bir meyvedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Hasattan sonraki dönemde yola dayanıksız ve stoklama açısından riskli olan çilek, bu sebeple bölge ve mevsime göre fiyat farklılıkları göstermektedir.
💡
Sonuç & Katkı:Bu modele göre geleceğe yönelik 52 haftalık çilek fiyatı tahmini yapılmıştır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:ARIMA · BOX-JENKINS · ÇİLEK FİYAT TAHMİNİ

Özet

Taze tüketiminin yanı sıra gıda endüstrisinde birçok alanda hammadde olarak başrol oynayan çilek, geleneksel üretimin dışında, sera ve topraksız tarım üretimi ile yılın dört mevsimi ulaşılabilir bir meyvedir. Hasattan sonraki dönemde yola dayanıksız ve stoklama açısından riskli olan çilek, bu sebeple bölge ve mevsime göre fiyat farklılıkları göstermektedir. Bu fiyat farklılıkları hem üreticiyi hem de tüketici ve çileği hammadde olarak kullanan gıda endüstrisini de önemli ölçüde etkilemektedir. Haftalık çilek satış fiyatlarını kullanarak, Türkiye’deki haftalık çilek satış fiyatları için tahmin modeli geliştirmeyi amaçladığımız çalışmamızda, zaman serisi verileri trend veya mevsimsellik göstermediği için Box-Jenkins tahmin modelinden yararlanılmıştır. Yapılan analizler sonucunda 21 farklı ARIMA (p,d,q) modelleri arasından en başarılı tahmin sonucunu veren ARIMA(3,1,2) modeli seçilmiştir. Bu modele göre geleceğe yönelik 52 haftalık çilek fiyatı tahmini yapılmıştır.

Abstract

Strawberry, which plays a leading role as a raw material in many fields in the food industry as well as its fresh consumption, is a fruit that can be reached all four seasons of the year with greenhouse and soilless agriculture production, apart from traditional production. Strawberry is not resistant to the road and is risky in terms of stocking in the post-harvest period, therefore shows price differences according to the region and season. These price differences significantly affect both the producer and the consumer and the food industry, which uses strawberries as raw materials. In our study, where we aimed to develop a forecast model weekly strawberry sales prices in Turkey using weekly strawberry sales prices, Box-Jenkins forecasting model was used because time series data do not show trends or seasonality. As a result of the analyzes made, among 21 different ARIMA(p,d,q) models, the ARIMA(3,1,2) model was chosen, which gave the most successful estimation result.According to this model, a 52-week strawberry price prediction was made for the future.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

AKAN, B., BAYLAN, E. B. (2022). BOX-JENKINS YÖNTEMİYLE ÇİLEK SATIŞ FİYATLARI İÇİN TAHMİN MODELİ KURULMASI VE TAHMİN SONUÇLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 21 - Sayı: 42, 211–234. https://ajindex.com/articles/860403

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (2)

  1. Referans1 Adanacıoğlu, H., and Yercan, M., (2012), An Analysis of Tomato Prices at Wholesale Level in Turkey: An Application of SARIMA Model, Custos e agronegocio, V.8, N.4, 52-75. Referans2 Akın, M., and Peral Eyduran, S., (2017),Forecasting Harvest Area and Production of Strawberry Using Time Series Analyses, Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 34(3), 18-26. Referans3 Aphinaya, M., Rathnayake, R. M. C. W. M., Sivakumar, S., Amarakoon, A. M. C.(2016), Price Forecasting of Mango Using SARIMA Model, Proceedings of the International Conference on the Humanitiesand the Social Sciences, University of Peradeniya, 3-8, Sri Lanka. Referans4 Boz, F., and Hüseyinli, N.,(2019), Türkiye’de Muz Üretimi ve İthalatına Yönelik Bir Tahmin Modellemesi, Uygulamalı Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 1, Sayı:1-2, ss.63-82. Referans5 Can, M.,(2009), İşletmelerde Zaman Serileri Analizi ile Tahmin, Doktora Tezi, İstanbul Üniversitesi, Sosyal Bilimler Üniversitesi, 252, İstanbul. Referans6 Chaundhary, M., (2021), AI Aided Tools for Fresh Produce Yield and Price Forecasting Deep Learning Approaches, Masters Thessis, Univercity of Waterloo, 100, Canada. Referans7 Darekar, A. And Reddy, A., (2017), Forecasting of Common Paddy Prices in India, Journal of Rice Research, Vol. 10, No.1, 71-75. Referans8 Erdal, G.,(2006), Tarımsal Ürünlerde Üretim – Fiyat İlişkisinin Koyck Yaklaşımı İle Analizi (Domates Örneği), Dergipark, Cilt:2006, sayı:2,21-28. Referans9 Erdoğan, M. A., (2021), Türkiye’de Şeftali Fiyatlarının Analizi ve Fiyatların Box-Jenkins Yöntemiyle Tahmini, Yüksek Lisans Tezi, Uludağ Üniversitesi, 83, Bursa. Referans10 Eşidir, K.A., and Metin, S.,(2021), Türkiye Domates İhracatının Yapay Sinir Ağları Yöntemi Kullanılarak Tahmin Edilmesi, 5th International Mardin Artuklu Scientific Researches Conference. Referans11 Evans, E.A. and Nalampang, S.,(2019), Forecasting Price Trends in the U.S. Avocado, (Persea americana Mill.) Market, Journal of Food Distribution Research 40(2), 37-46. Referans11-2 FAOSTAT,(2022), Food and Agriculture Organization of the United Nation. Referans13 Garcia, W.J.P., Velázquez, R.V.O., Pacheco, I.T., Jiménez, C.A.C., (2019), Price Forecasting and Span Commercialization Opportunities for Mexican Agricultural Products, Agronomy, 9, 826. Referans14 Garde, Y.A., Chavda, R.R., Thorat, V.S., Pisal, R.R.(2021),
  2. Forecasting of Area, Productivity and Prices of Mango in Navsari district, Gujarat, Journal of Crop and Weed, 17(3): 17-28. Referans15 Güle