Dergiler / Kafkas Üniversitesi Veteriner Fakültesi Dergisi / 2020 / Cilt: 26 - Sayı: 1
Türkiye’de Dana ve Koyun Eti Fiyatlarının Tavuk Eti Fiyatlarına Etki Düzeylerinin Farklı Regresyon Modelleri ve Karar Ağacı Algoritması İle Değerlendirilmesi
- Sayfa
- 47–52
- DOI
- —
Özet
Türkiye’de kırmızı ette yaşanan fiyat artışlarının tavuk eti fiyatlarına yansımasının ne düzeyde olduğunun belirlenmesi, sektörün üretim planlaması başta olmak üzere pek çok hususta sektöre ışık tutacaktır. Bu çalışmanın amacı, 2005/01 Ocak ile 2018/09 Eylül döneminde aylara göre Türkiye geneli tavuk, dana ve koyun eti tüketici ortalama fiyatlarının (TL/kg) farklı regresyon modelleri ve karar ağacı algoritması ile analiz edilerek, kırmızı ette yaşanan fiyat artışlarının ne ölçüde tavuk eti tüketici fiatlarına yansıdığını ortaya koymak ve tavuk eti tüketici fiyatlarının tahmin oranlarının belirlenmesidir. Çalışmanın sonuçlarına göre dana eti fiyatlarını kullanarak tavuk eti fiyatlarının tahmin edilmesinde kübik regresyon denklemi ile %91.4 açıklama oranında başarılı bir tahmin yapılırken, koyun eti fiyatlarında kübik regresyon denklemi ile %89.9 açıklama oranında başarılı bir tahmin yapılabileceği belirlenmiştir. Dana eti fiyatlarında meydana gelecek 1 birimlik değişimin kübik regresyona göre tavuk eti fiyatlarında 1.35 birimlik bir artışa, koyun eti fiyatlarında meydana gelecek 1 birimlik değişimin ise tavuk eti fiyatlarında 0.39 birimlik bir artışa yol açacağı tahmin edilmiştir.
Abstract
Determination of the extent to which increases in the price of red meat is reflcted in the price of chicken meat will shed light to thesector in many areas, including production planning. The purpose of this study is to present how the increases in the price of redmeat are reflcted in the consumer prices of chicken meat and to determine the estimation rate of the consumer prices of chickenmeat by analysing the monthly average consumer prices of chicken meat, beef and mutton (TRY/kg) in Turkey between January2005 and September 2018 using diffrent regression models and the decision tree algorithm. The results of the study indicate thatin predicting the prices of chicken meat using the prices of beef, the cubic regression equation gives accurate predictions at a rateof 91.4%, and in predicting the prices of chicken meat using the prices of mutton, the cubic regression equation gives accuratepredictions at a rate of 89.9%. It was estimated that 1 unit increase in the prices of beef would result in an increase by 1.35 unit in theprices of chicken meat, and a 1 unit increase in the prices of mutton would result in an increase by 0.39 unit in the prices of chicken meat.