Klasik Zaman Serisi Yöntemleri ile Konteyner Elleçleme Tahmini

Yıl 2022, , 341 - 349, 30.09.2022

Banu Akkan , Vahit Çalışır

https://doi.org/10.35229/jaes.1133335

Öz

Küresel rekabet ortamında ticaret hacmindeki artış ülkelerin ekonomik girdilerinin en önemli unsurlarını oluşturmaktadır. Ulusal ya da uluslararası ticarette rakiplerden öne çıkmanın farklı birçok yolu olsa bile asıl avantajı, sunulan lojistik hizmet ve kalitesi sağlamaktadır. Özellikle son yıllarda hızlı bir şekilde büyüyen denizyolu taşımacılığı ile yük taşıma türleri arasında, en etkin bir şekilde gelişim sağlayan tür konteyner taşımacılığıdır. Bu çalışmada Türkiye’deki bütün limanlarda gerçekleşen ortalama konteyner elleçleme miktarının öngörüsü amaçlanmıştır. Konteyner elleçleme hacimlerinin öngörüsü, konteyner akışındaki planlamanın yapılmasını sağlayacak ve böylece hem liman işletmelerin hizmet kalitesinin iyileştirilmesine katkı hem de ülkemizin küresel rekabette avantajlı duruma geçmesine fikir oluşturacaktır. Bu amaç için, ilgili Bakanlığa ait internet sitesinden Türkiye’deki limanlarda Ocak 2004-Aralık 2021 dönemine ait aylık gerçekleşen toplam konteyner elleçleme miktarına ait verilerden faydalanılmıştır. Öncelikle elimizdeki zaman serisi incelenmiş olup zaman serisinin yapısına uygun olarak Mevsimsel Naive, Holt-Winters Toplamsal, Holt-Winters Çarpımsal, ETS ve SARIMA yöntemleri ile ilgili zaman serisinin analizi gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, ilgili zaman serisinin analizinde en iyi test kümesi sonucuna sahip olan model hata kareler ortalaması ve ortalama mutlak yüzdelik hata kriterleri ile tespit edilmiştir. Sonuç olarak, analiz aşamasında kullanılan yöntemler arasında en uygun yöntemin SARIMA yöntemi olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca, Türkiye’deki tüm limanlara ait 2022 yılına ait ortalama konteyner elleçleme öngörü değerleri %95 alt ve üst güven sınırı ile tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Elleçleme, Konteyner, Türkiye, Zaman serisi analizi

Destekleyen Kurum

-

Proje Numarası

-

Container Handling Forecasting With Classical Time Series Analysis

Öz

The increase in the trade volume in the global competitive environment constitutes the essential element of the economic inputs of the countries. Even though there are many ways to stand out from competitors in national or international trade; the main advantage is to discover the logistics service and the quality provided. Container transport is the most effective type of maritime transport, especially between the fast-growing and the load-carrying species in recent years. This study is intended to forecast the average amount of container handling in all ports in Turkey. The foresight of container handling volumes will ensure that the planning of container flow is carried out, helping to improve the quality of service of port businesses and helping our country gain an advantage over global competition. In this study, data on the monthly total container handling amount for the period of January 2004-December 2021 at Turkish ports were used from the relevant Ministry's website. First of all, the time series we have was examined, and time series analysis was carried out with the Seasonal Naive, Holt-Winters Additive, Holt-Winters Multiplicative, ETS and SARIMA methods in accordance with the structure of the time series. Moreover, in the analysis of this time series, the model with the best test set result was determined according to the root mean squared error and mean absolute percent error criteria. Conclusion, the most suitable method is SARIMA, among the methods tested in this study. In addition, the average container handling prediction values of all ports in Turkey for the year 2022 were determined with 95% lower and upper confidence limits.

Anahtar Kelimeler

: Container, handling, time series analysis, Türkiye

Proje Numarası

-

Kaynakça

• Bal, E. T. & Çalışır, V. (2018). Konteyner Elleçleme İçin Ekonometrik Tahminleme: ARMA Modeli Uygulaması. Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 9(16), 2067-2096.
• Doğusel, V. (2021). Kocaeli Limanları Yük Talep Tahmini. Deniz Taşımacılığı ve Lojistiği Dergisi, 02(02), 82-90.
• Fiskin, C. S., Turgut, O., Westgaard, S. & Cerit, A. G. (2022). Time series forecasting of domestic shipping market: comparison of SARIMAX, ANN-based models and SARIMAX-ANN hybrid model. Int. J. Shipping and Transport Logistics, 14(3), 193-221.
• Holt, C.E. (1957). Forecasting seasonals and trends by exponentially weighted averages (O.N.R. Memorandum No. 52). Carnegie Institute of Technology, Pittsburgh USA.
• Hyndman, R. J. & Khandakar, Y. (2008). Automatic time series forecasting: the forecast package for R. Journal of Statistical Software, 26(3), 1-22.
• Hyndman, R., Athanasopoulos, G., Bergmeir, C., Caceres, G., Chhay, L., O'Hara-Wild, M., Petropoulos, F., Razbash S., Wang, E. & Yasmeen, F. (2021). Forecast: Forecasting functions for time series and linear models. R Package Version 8.14
• Kılınç, G., Karaatlı, M. & Ömürbek, N. (2022). Türkiye Limanlarındaki Konteyner Ve Yük Elleçleme Hacimlerinin YSA NARX Modeli ile Öngörülmesi. Verimlilik Dergisi, (2), 251-266.
• Kılınç, G., Karaatlı, M. & Ömürbek, N. (2022). Türkiye Limanlarındaki Konteyner Ve Yük Elleçleme Hacimlerinin YSA NARX Modeli ile Öngörülmesi. Verimlilik Dergisi, (2), 251-266.
• Kim, J. K., Pak, J. Y., Wang, Y., Park, S. I. & Yeo, G.T. (2011). A Study on forecasting container volume of port using SD and ARIMA. Journal of Navigation and Port Research International Edition, 35(4), 343-349.
• Lertthaitrakul, W., Khumsawat, P. & Manirochana, N. (2021). A Comparison Forecast Volume of Outbound Containers in Case of The Bangkok Port Between Exponential Smoothing nd ARIMA Model. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education, 12 (8), 3010-3016
• Lewis, C.D. (1982). Industrial and Business Forecasting Methods, Butterworths Publishing, Londra.
• OECD. (2011). Strategic TransportInfrastructureNeedsto2030.OECDPublications, Paris. Saka, M. & Çetin, O. (2017). Konteyner Taşımacılığı İçin Yeni Bir Model Önerisi: Köseköy Kuru Limanı. III. Ulusal Liman Kongresi, 1-20.
• Twrdy, E. & Batista, M. (2016). Modeling of container throughput in Northern Adriatic ports over the period 1990-2013. Journal of Transport Geography, 52, 131-142.
• UAB (2022). T.C. Ulaştırma ve Alt Yapı Bakanlığı, Konteyner İstatistikleri. (Erişim tarihi: 12.06.2022).
• Ubaid, A., Hussain, F. & Saqib, M. (2021). Container Shipment Demand Forecasting in the Australian Shipping Industry: A Case Study of Asia–Oceania Trade Lane. Journal of Marine Science and Engineering. 9(9), 968-988.