Causality Relationship Between Cattle Numbers and Population in Turkey

Öz

In this study, causalities and long term relationship between population, number of cattle and number of buffalo variables are analysis for 1965-2014 period, the direction and size of these relationships are determined by vector error correction models. They were seen in the study that the difference of the series were not stable and the series became stable after the first difference was taken. Cointegration analysis has been used in order to see the presence of long-run relationship between the variables. According to the results of the cointegration analysis, the series act together in the long term, that is, they are cointegrated. The made analysis, the long-term relation between the population and number of cattle is found to be positive. However, a negative relationship has been found between population and number of buffalo. To see the direction of the relationship and the short-run dynamics between the variables, a Vector Error Correction Model (VECM) analysis has been utilized. According to obtained the results, show that there is bi-directional causality among number of cattle and the number of buffalo in Turkey

Anahtar Kelimeler

• Causality, Cointegration, Vector error correction model, Number of cattle, Population

Türkiye’de Büyükbaş Hayvan Sayıları ve Nüfus Arasındaki Nedensellik İlişkisi

Öz

Bu çalışmada, 1965-2014 döneminde nüfus, sığır sayısı ve manda sayısı değişkenleri arasındaki nedensellik ilişkileri ve uzun dönemli ilişkisi analiz edilmiş, ilişkilerin yönü ve büyüklüğü vektör hata düzeltme modeli ile belirlenmiştir. Serilerin durağan olmadığı, birinci farkı alındıktan sonra durağan hale geldikleri görülmüştür. Değişkenler arasında uzun dönemli bir ilişkisinin olup olmadığını görmek için koentegrasyon analizi kullanılmıştır. Koentegrasyon analizi sonuçlarına göre, seriler uzun dönemde birlikte hareket etmekte yani koentegredir. Yapılan analizle nüfus ve sığır sayısı arasında pozitif ilişkinin olduğu görülmüştür. Ancak nüfus ve manda sayısı arasında negatif bir ilişkinin olduğu gözlemlenmektedir. Uzun dönemli ilişkinin yönünü ve kısa dönemdeki etkileri görebilmek için de Vektör Hata Düzeltme Modeli (VECM) analizi kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, Türkiye’de sığır sayısı ve manda sayısı arasında karşılıklı nedensellik ilişkisi görülmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Nedensellik, Koentegrasyon, Vektör hata düzeltme modeli, Büyükbaş hayvan sayısı, Nüfus

Kaynakça

1. S. Dilmen, Veteriner Hekimler Derneği Dergisi, 1973, 43, (9-10), 210-218.
2. N. Akman, F. Aksoy, O. Şahin, Ç, Y. Kaya, G. Erdoğdu, Türkiye Damızlık Sığır Yetiştiricileri Merkez Birliği Yayınları No: 4, Ankara, 2006.
3. M. Taş, AB’ye Uyum Sürecinde Türkiye’de Büyükbaş Hayvancılık. İstanbul Ticaret Odası Yayınları, Yayın No: 2010-72, İstanbul, 2010.
4. N. Akman, E. Tuncel, M. Yener, S. Kumlu, K. Özkütük, N. Tüzemen, M. Yanar, A. Koç, O. Şahin, Ç. Y. Kaya, Türkiye’de Sığır Yetiştiriciliği. Türkiye Tarımsal Öğrenme Nesneleri Deposu, http://traglor.cu.edu.tr/objects/objectFile/turkiye_sigir_yetistiriciligi2008_01_06.pdf, 2008, Erişim Tarihi: 21.02.2015.
5. TÜİK, Hayvansal Üretim İstatistikleri, 2014. Türkiye İstatistik Kurumu Haber Bülteni, Sayı: 18851, 13 Şubat 2015, Ankara.
6. A. S. Nanda, T. Nakao, Animal Science Journal, 2003, 74 (6), 443-455.
7. S. Aral, Y. Cevger, Türkiye’de Cumhuriyet’ten günümüze izlenen hayvancılık politikaları. Türkiye 2000 Hayvancılık Kongresi, Ankara, 31 Mart-2 Nisan 2000, s. 38-56.
8. FAO, Food and Agriculture Organization of the United States, http://faostat3.fao.org/download/Q/QA/E, 2013, Erişim Tarihi: 22.02.2015.

9. TÜİK, Hayvancılık istatistikleri, http://tuikapp.tuik.gov.tr/hayvancilikapp/hayvancilik.zul, 2014, Erişim Tarihi: 13.03.2015.
10. TÜİK, Adrese Dayalı Nüfus Kayıt Sistemi Sonuçları. Türkiye İstatistik Kurumu Haber Bülteni, Sayı: 18616, 28 Ocak 2015, Ankara.
11. TÜİK, Nüfus Projeksiyonları ve Tahminleri. Yıl Ortası Nüfus, http://www.tuik.gov.tr/PreTablo.do?alt_id=1027, 2013, Erişim Tarihi: 27.12.2014.
12. J.Simakovaa, D. Stavarek, Procedia Economics and Finance, 2014, 12, 679-686.
13. J. F. Barahonaa, B. Trejosb, J. W. Leea, W. Chulaphana, C. Jatupornc, Asymmetric Price Transmission in the Livestock Industry of Thailand. 2013 4th International Conference on Agriculture and Animal Science (CAAS 2013). APCBEE Procedia, 2014, 8, 141-145.
14. D. A. Dickey, W. A. Fuller, Econometrica, 1981, 49 (4), 1057-1072.
15. A. C. Darnell, A Dictionary of Econometrics, Printed and Bound In Great Britain By Hartnolls Limited, Bodmin-Cornwall, England, 1994.
16. W. Enders, Applied Econometric Time Series, Jonh Wiles and Sons, Canada, 1995.
17. D. Asteriou, S. Hall, Applied Econometrics. A Modern Approach Using Eviews and Microfit, New York, 2007.
18. J. G. MacKinnon, J. Applied Econm., 1996, 11, 601-618.
19. M. H. Pesaran, Y. Shin, R. J. Smith, Journal of Applied Econometrics, special issue, 2001, 16, 289-326.
20. C. Kadılar, Uygulamalı Çok Değişkenli Zaman Serileri Analizi, Bizim Büro Basımevi, Ankara, 2000.
21. R. F. Engle, C. W. J. Granger, Econometrica, 1987, 55, 251-276.
22. R. Tarı, Ekonometri, 3. Baskı No:172, İstanbul. Kocaeli Üniversitesi Yayınları, 2005.
23. D. N. Gujarati, Temel Ekonometri, Çeviren: Ümit Şenesen ve G. G. Şenesen, Literatür Yayınları, İstanbul, 2012.
24. P. Turner, Journal of Applied Econometrics, 2009, 24, 825-831.
25. M. Bahmani-Oskooee, J. Alse, The Journal of Developing Areas, 1993, 27, 535-542.
26. C. W. J. Granger, Journal of Econometrics, 1988, 39 (1-2), 198-211.
27. J. Love, R. Chandra, Journal of Economic Studies, 2005, 32 (2), 132-145.
28. S. Johansen, Journal of Economic Dynamics and Control, 1988, 12, 231-254.
29. S. Johansen, K. Juselius, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 1990, 52 (2), 169-209.