PARİS MOU LİMAN DEVLET KONTROLÜ DENETİM ÇERÇEVESİ KAPSAMINDA GENEL KARGO GEMİLERİNİN YAŞ FAKTÖRÜNE DAYALI REKABET ANALİZİ VE ARIMA YÖNTEMİ KULLANILARAK GELECEKTEKİ REKABET TAHMİNİ

Öz

Günümüzde tüm sektörler içerisinde yoğun bir rekabet yaşanmakta olup bu durum denizcilik sektöründe daha da belirginleşmektedir. Küresel ticaretin temelini oluşturan deniz taşımacılığında gemilerin denetim süreçleri rekabeti zorlaştıran kritik bir faktördür. Uluslararası gemi denetim rejimleri, gemileri tabi oldukları uluslararası kanunlara uyumu açısından değerlendirerek sektördeki rekabeti belirlemektedir. Paris MoU gibi denetim rejimleri, gemi eksikliklerini değerlendiren ve rekabet dinamiklerini şekillendiren temel unsurlar arasındadır. Bu çalışmada, genel kargo gemilerinin yaş bazlı rekabet analizi yapılmış ve ARIMA modeli ile 2025 yılı rekabetleri tahmin edilmiştir. Paris MoU tarafından 2019-2024 yıllarında gerçekleştirilen denetlere ait sonuç verileri 24 çeyreğe bölünmüş ve genel kargo gemiler 0-5, 5-10, 10-15 ve 15-20 yaş olmak üzere dört yaş grubuna ayrılmıştır. İlk aşamada yaş gruplarının rekabet dinamikleri Gemi Denetim Rekabet Endeksi (Ship Inspection Competition Index - SICI) ile değerlendirilmiş ve SICI değerlerinin güvenilirliği Cronbach's Alpha yöntemi ile test edilmiştir. İkinci aşamada ARIMA modeli ile 2025 yılı sonu için yaş gruplarına göre rekabet tahminleri yapılmıştır. Sonuçlar, 5-10 yaş grubundaki genel kargo gemilerinin 2025 yılı sonunda diğer yaş gruplarına göre Paris MoU kapsamında gerçekleştirilen denet sonuçlarında karşılaşılan eksiklikler açısından daha avantajlı bir rekabet gücüne sahip olacağını göstermektedir.Çalışmanın, denizcilik sektöründe filo yönetimi ve stratejik karar alma süreçlerinde önemli bir fayda sağlayabileceği ve ayrıca SICI ve ARIMA yöntemlerinin entegrasyonuyla mevcut rekabet dinamiklerini ölçmek ve gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için değerli bir akademik çerçeve sunduğu değerlendirilmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Rekabet
• Liman Devleti Kontrolü Denetimi
• Denizcilik Yönetimi
• ARIMA.

COMPETITION ANALYSIS BASED ON AGE FACTOR OF GENERAL CARGO VESSELS UNDER PARIS MOU PSC INSPECTION FRAMEWORK AND FUTURE COMPETITION FORECAST USING ARIMA METHOD

Öz

There is intense competition in all sectors today, and this situation is more evident in the maritime sector. In maritime transportation, which forms the basis of global trade, ship inspection processes are a critical factor that makes competition difficult. International ship inspection regimes determine competition in sector by evaluating ships in terms of their compliance with international laws to which they are subject. Regimes such as Paris Memorandum of Understanding are among the basic elements that evaluate ship deficiencies and shape competition dynamics. In this study, age-based competition analysis of general cargo ships was made and their competition for 2025 was estimated with the ARIMA model. Paris MoU inspection result data were divided into 24 quarters and the ships were divided into four age groups as 0-5, 5-10, 10-15 and 15-20 years. In the first stage, competition dynamics of age groups were evaluated with Ship Inspection Competition Index (SICI) and reliability of the SICI values was tested with Cronbach's Alpha method. In the second stage, competition estimates based on age groups were made for the end of 2025 with ARIMA model. The results show that general cargo vessels in 5-10 age group will have a more advantageous competitive power compared to other age groups by 2025. It is evaluated that the study can provide significant benefit in fleet management and strategic decision-making processes in the maritime industry and also provides a valuable academic framework to measure current competitive dynamics and predict future trends with the integration of SICI and ARIMA methods.

Anahtar Kelimeler

• Competition
• Ship PSC Inspections
• Maritime Management
• ARIMA.

Kaynakça

1. Akkan, B., & Çalışır, V. (2022). Klasik Zaman Serisi Yöntemleri ile Konteyner Elleçleme Tahmini. Journal of Anatolian Environmental and Animal Sciences, 7(3), 341-349. https://doi.org/10.35229/jaes.1133335
2. Arıcan, O. H., Unal, A., Arslan, O., & Bamyacı, M. (2022). A Dry Cargo Coaster Tonnage Selection Model for Shipping Companies in Turkey. Kent Akademisi, 15(4), 1651-1669. https://doi.org/10.35674/kent.1017076
3. Arslan, O. (2022). Gemi Acentelerinde Personel Seçimini Etkileyen Kriterlerin Belirlenmesi Üzerine Nicel Bir Araştırma. Academic Social Resources Journal doi: 10.29228/ASRJOURNAL.66610
4. Arslan, O. (2023). Deniz işletmeciliği ve yönetiminde güncel yaklaşımlar. In M. Yorulmaz (Ed.), Deniz işletmeciliği ve yönetiminde güncel yaklaşımlar (ss. 507-521). Efe Akademik Yayıncılık.
5. Box GEP, Jenkins G. (1970). Time series analysis, forecasting and control. San Francisco. Holden-Day. Deming, W. E. (2018). Out of the Crisis, reissue. MIT press https://doi.org/10.7551/mitpress/11457.001.0001
6. Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American statistical association, 74(366a), 427-431. https://doi.org/10.2307/2286348
7. Fattah J, Ezzine L, Aman Z, El Moussami H, Lachhab A. (2018). Forecasting of demand using ARIMA model. International Journal of Engineering Business Management. 2018;10. doi:10.1177/1847979018808673
8. Kim, G.S. ve Kong, G.Y. (2008). Forecasting Model for KoreanShips’ Detention in Port State Control. Journal of Navigation and Port Research International Edition, 2008: 32(9): 729-736.

9. Munim, Z. H., & Schramm, H. J. (2017). Forecasting container shipping freight rates for the Far East–Northern Europe trade lane. Maritime Economics & Logistics, 19, 106-125. https://doi.org/10.1057/s41278-016-0051-7
10. Schumpeter, J. A. (1942). Capitalism, socialism and democracy. New York: Harper & Brothers. https://doi.org/10.4324/9780203202050
11. Porter, M. E. (2011). Competitive Advantage of Nations: Creating and Sustaining Superior Performance. Simon and Schuster, 2011
12. Yalnız, T., & Çetin, O. (2025). Inspections and Competition in Maritime Transportation: A Study on the Paris MoU and Med MoU. 5th International Symposium of Scientific Research and Innovative Studies, 1-6, Bandırma.
13. Yalnız, Z. (2025). Teknolojik Gelişmelerin İstihdam Üzerine Etkisi: Tekstil ve Hazır Giyim Sektöründen Kanıtlar. (Unpublished Doctoral Dissertation). University of Kocaeli, Institute of Social Sciences, Kocaeli
14. Yalnız Z. & Büyükakın F. & Demir S. (2022). Dünya Tekstil ve Hazır Giyim Sektöründe Faaliyet Gösteren Ülkelerin Rekabet Gücünün Değerlendirilmesi. 7th International Conference on Social Sciences, Academy Global Publishing House, Dec, 2022 p.1692-1706
15. Yılmaz, F., & Ece, N. J. (2017). Türk Bayraklı Gemilere Uygulanan Paris Mou-PSC Denetimlerine İlişkin Değişkenler ile Denetim Sonucu Arasındaki İlişkinin Analizi. Journal of Eta Maritime Science, 5(2), 172-185.
16. Yorulmaz, M., & Avcı, S. (2022). Denizcilikte emniyet konusu ile ilgili yapılmış çalışmaların bibliyometrik analizi. Denizcilik Araştırmaları Dergisi: Amfora, 1(2), 48-73.