Türkiye Koyun Eti Üretiminin 2023-2027 Dönemi Öngörüleri

Year 2025, , 75 - 80, 24.07.2025

Ahmet Semih Uzundumlu , Gülsüm Demir

https://doi.org/10.5281/zenodo.16409345

Abstract

Bu çalışmanın amacı, Türkiye’nin koyun eti üretimindeki değişimleri analiz ederek 2023–2027 yılları arasındaki beş yıllık dönem için üretim tahmininde bulunmaktır. Bu kapsamda, Birleşmiş Milletler Gıda ve Tarım Örgütü İstatistik Veritabanı (FAOSTAT) tarafından sağlanan 1961–2022 dönemine ait 62 yıllık veriler kullanılmıştır. Verilerin analizinde Statistical Analysis System (SAS) istatistik yazılımı ve Autoregressive Integrated Moving (ARIMA) modeli tercih edilmiştir. Model seçim sürecinde Smallest Canonical Correlation (SCAN) ve Extended Sample Autocorrelation Function (ESACF) yöntemlerinden yararlanılmış; bu doğrultuda ARIMA (0,1,0), ARIMA (3,1,2)
ve ARIMA (5,1,0) modelleri önerilmiş ve Akaike Bilgi Kriteri (AIC), Bayesyen Bilgi Kriteri (BIC), Durbin-Watson İstatistiği (DW) ve Belirlilik Katsayısı (R²) gibi değerlendirme kriterlerine göre en iyi uyumu sağlayan model ARIMA (3,1,2) olarak belirlenmiştir. Çalışma bulgularına göre, 2022 yılındaki koyun eti üretimi, 1961 yılına kıyasla yaklaşık iki kat artış göstermiştir. Söz konusu 62 yıllık dönemde üretimin yıllık bileşik büyüme oranı %1,13 olarak hesaplanmış, 2018’e göre 2023 yılında üretim artışı %10,94 olarak tespit edilmiştir. Gelecek beş yıl için (2023–2027) ortalama büyüme oranı %1,10 düzeyindedir ve bu dönemde yıllık üretimin sırasıyla 495.303,39; 501.174,64; 514.430,42; 518.809,68 ve 523.181,87 ton olacağı, beş yıl için ortalama üretimin ise yaklaşık 510.580 ton olacağı öngörülmektedir. Bu doğrultuda, Türkiye’de özellikle son yıllarda verilen desteklerle koyun eti üretiminde gözlenen istikrarlı artış eğiliminin sürdürülebilirliği için küçükbaş hayvancılıkta verimliliği artırıcı politikalarının devam ettirilmesi, girdi ve işgücü maliyetlerinin azaltılması, yerli ırkların ıslahı ve üreticilerin ortak sorunlar için beraber hareket etmesi bu sektörde hızlı ve kaliteli üretimin güçlenmesine katkı sağlayacaktır.

Keywords

Büyüme Oranı, Et Üretimi, Tarım Politikası, Zaman Serisi Analizi

References

• Akgül, İ. (2003). Zaman serilerinin analizi ve ARIMA modelleri. Der Yayınları.
• Eser, E., & Erat, S. (2024). Türkiye koyunculuğunun yüzyılı ve gelecek tahmini. In P. A. Demir (Ed.), Bozkır’da koyunculuk: Tarımsal üretim döngüsünün sürdürülebilirliği açısından stratejik bir sektör (Bölüm 1, ss. 3–22). İksad Yayın Evi.
• FAOSTAT. (2025). Meat production. http://www.fao.org/faostat/en/#data/QC (Erişim tarihi: 05.06.2025)
• Gerber, P. J., Steinfeld, H., Henderson, B., Mottet, A., Opio, C., Dijkman, J., ... & Tempio, G. (2013). Enfrentando el cambio climático a través de la ganadería. Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO), Rome. http://www.fao.org/3/i3437e.pdf. Gritzner, C. F. (2009). Feeding a hungry world. Infobase Publishing.
• Hosny, S., Elsaid, E., & Hosny, H. (2023). Prediction of construction material prices using ARIMA and multiple regression models. Asian Journal of Civil Engineering, 1–14. https://doi.org/10.1007/s42107-023-00597-2
• Kadılar, C. (2009). SPSS uygulamalı zaman serileri analizi. Bizim Büro Kitabevi.
• Leroy, F., Smith, N. W., Adesogan, A. T., Beal, T., Iannotti, L., Moughan, P. J., & Mann, N. (2023). The role of meat in the human diet: Evolutionary aspects and nutritional value. Animal Frontiers, 13(2), 11–18. https://doi.org/10.1093/af/vfac093.
• Maity, R., & Maity, R. (2018). Time series analysis. In Statistical methods in hydrology and hydroclimatology (pp. 305–379), Springer.
• McManus, C., Hermuche, P., Paiva, S., Ferrugem Moraes, J., de Melo, C., & Mendes, C. (2014). Geographical distribution of sheep breeds in Brazil and their relationship with climatic and environmental factors as risk classification for conservation. Brazilian Journal of Science and Technology, 1(3). https://doi.org/10.1186/2196-288x-1-3
• Mishra, S., Swain, D. K., Mishra, D., & Santra, G. H. (2021). Time series analysis of rainfall for Puri District of Odisha using ARIMA modelling. In Intelligent and Cloud Computing: Proceedings of ICICC 2019, Volume 2 (pp. 419–426).
• SAS Institute Inc. (2014). SAS 13.2 user’s guide: The ARIMA procedure. https://support.sas.com/documentation/onlinedoc/ets/132/ARIMA.pdf (Erişim tarihi: 09.06.2025)
• Şen, H. (2023). Estimation of red meat production in Turkey according to the Grey-Markov Chain Model. The Eurasia Proceedings of Science Technology Engineering and Mathematics, 23, 179–188. http://www.epstem.net/tr/download/article-file/3430996.
• Sevinç, G., Şahin, Z., & Aydoğdu, M. (2022). Türkiye’nin küçükbaş hayvan varlığı ile süt üretimindeki gelişmelerin son dönemlerindeki trend analizi. ASR Journal, 35(7), 377–384. https://doi.org/10.29228/ASRJOURNAL.57885.
• Shumway, R. H., & Stoffer, D. S. (2000). Time series analysis and its applications (Vol. 3). Springer.
• Silveira, R. M. F., Vasconcelos, A. M., Silva, J. V. da, Vega, W. H. O., Toro-Mujica, P., & Ferreira, J. (2021). Typification, characterization and differentiation of sheep production systems in the Brazilian semiarid region. NJAS - Impact in Agricultural and Life Science, 1, 48–73. https://doi.org/10.1080/27685241.2021.19562
• Stevens, G. A., Beal, T., Mbuya, M. N., Luo, H., Neufeld, L. M., Addo, O. Y., ... & Young, M. F. (2022). Micronutrient deficiencies among preschool-aged children and women of reproductive age worldwide: A pooled analysis of individual-level data from population-representative surveys. The Lancet Global Health, 10(11), e1590–e1599. https://doi.org/10.1016/S2214-109X(22)00367-9.
• Tamer, B., & Sarıözkan, S. (2017). Yozgat merkez ilçede koyunculuk yapan işletmelerin sosyo-ekonomik yapısı ve üretim maliyetleri. Erciyes Üniversitesi Veteriner Fakültesi Dergisi, 14(1), 39–47.
• Thompson, P. B. (2015). From world hunger to food sovereignty: Food ethics and human development. Journal of Global Ethics, 11(3), 336–350. https://doi.org/10.1080/17449626.2015.1100651.
• Toro-Mujica, P., Arraño, C., Vera, R., Robles, L., Río, C. del, Corvalán, E., & Riveros, J. L. (2019). Perspectives of abandonment/continuity of typological groups of sheep farms in the semi-arid region of Central Chile. Economia Agraria y Recursos Naturales, 19(2), 113–132. https://doi.org/10.7201/earn.2019.02.06
• Uzundumlu, A. S., Zeynalova, A., & Engindeniz, S. (2023). Cotton production forecasts of Azerbaijan in the 2023–2027 periods. Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 60(2), 235–245. https://doi.org/10.20289/zfdergi.1296642
• Uzundumlu, A. S., & Dilli, M. (2023). Estimating chicken meat productions of leader countries for 2019–2025 years. Ciência Rural, 53(2), 1–12. https://doi.org/10.1590/0103-8478cr20210477.
• Zeder, M. A. (2008). Domestication and early agriculture in the Mediterranean Basin: Origins, diffusion, and impact. Proceedings of the National Academy of Sciences, 105(33), 11597–11604. https://doi.org/10.1073/pnas.0801317105.