Estimation of Sugar Beet Production in Muş Province through Exponential Smoothing Method

Öz

Approximately 60% of Muş population lives in rural areas and the main economic activities are based on agriculture and animal husbandry. The city is in the top 10 provinces that produce the most sugar beet in the Eastern Anatolia region and ranks first in the TRB2 Region. Apart from being an agricultural product in the city, sugar beet is also used as an intermediate good in industry and stockbreeding after being processed, it prevents migration and ensures the sustainability of agricultural production by improving soil efficiency. All these features increased the demand for sugar beet. To meet the increasing demand and develop new policies, it is important to follow the course of production in the future for the region. This study aims to estimate the course of sugar beet production in Muş province in the next five years using the Box-Jenkins (ARMA) model based on the 1982-2021 period. According to the analysis findings, it is estimated that sugar beet production will decrease in the 2022-2026 period. This study also addresses policies for increasing sugar beet production and brings suggestions to this end.

Anahtar Kelimeler

• Sugar Beet Production
• Time series
• Box-Jenkins Modeling

Muş İli Şeker Pancarı Üretiminin Üstel Düzleştirme Modeli ile Tahmini

Öz

Muş ilinde nüfusun yaklaşık %60'ı kırsal kesimde yaşamakta olup ekonomik faaliyetleri tarım ve hayvancılığa dayanmaktadır. Tarımsal faaliyetlerden biri olan şeker pancarı Muş ili ve çevresi için büyük önem arz etmektedir. Muş ili şeker pancarı üretiminde Doğu Anadolu Bölgesinde önemli paya sahip ilk 10 ilden biri olmasının yanı sıra TRB2 Bölgesinde en fazla üretime sahip ildir. İlde şeker pancarının tarımsal bir ürün olmasının yanında işlenip sanayide ve hayvancılıkta ara malı olarak kullanılması, istihdamı arttırması, göçü engellemesi, toprak verimini arttırarak tarımsal üretimde sürdürülebilirliği sağlaması gibi nedenler şeker pancarına olan talebi arttırmıştır. Artan talebi karşılamak ve yeni politikalar geliştirmek için şeker pancarı üretiminin gelecekte nasıl bir seyir izleyeceği bölge için büyük önem taşımaktadır. Çalışmanın amacı 1982-2021 dönemi verilenden hareketle Muş ilinde şeker pancarı üretiminin gelecek beş yıldaki seyrini Box-Jenkins (ARMA) modeli ile tahmin etmektir. Yapılan analizler sonucunda şeker pancarı üretiminin 2022-2026 döneminde azalacağı öngörülmüştür. Bu kapsamda şeker pancarı üretiminin arttırılmasına yönelik politikalar üzerinde durulmuş ve öneriler sunulmuştur.

Anahtar Kelimeler

• Şeker pancarı üretimi
• zaman serisi
• Box-Jenkins modellemesi

Kaynakça

1. Akın, A. C., Tekindal, M. A., Arıkan, M. S., & Çevrimli, M. B. (2020). Modelling of the milk supplied to the industry in Turkey through box-jenkins and winters' exponential smoothing methods. Veteriner Hekimler Derneği Dergisi, 91(1), 49-60.
2. Akın, M., & Eyduran, S. (2017). Zaman serisi analiz yöntemlerini kullanarak 2016-2025 dönemi Türkiye avokado üretiminin belirlenmesi. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Tarım Bilimleri Dergisi, 27(2), 252-258.
3. Aydın, A. (2022). Türkiye’de buğday üretim sektörünün yapısı ve arima modeli ile üretim tahmini. İşletme Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 5(1), 1-18.
4. Başer, U., Bozoğlu, M., Eroğlu, N. A., & Topuz, B. K. (2018). Forecasting chestnut production and export of Turkey using arima model. Turkish Journal of Forecasting, 2(2), 27-33.
5. Berk, A., & Uçum, İ. (2019). Forecasting of chickpea production of Turkey using arima model. Journal of the Institute of Science and Technology, 9(4), 2284-2293.
6. Çelik, Ș. (2013). Modelling of production amount of nuts fruit by using box-jenkins technique. Yüzüncü Yil Üniversitesi Journal of Agricultural Sciences, 23(1), 18-30.
7. Çiçekgil, Z. & Yazıcı, E. (2016). Türkiye’de tavuk yumurtası mevcut durumu ve üretim öngörüsü. Tarım Ekonomisi Araştırmaları Dergisi, 2(2), 26-34.
8. Eştürk, Ö. (2018). Türkiye’de şeker sektörünün önemi ve geleceği üzerine bir değerlendirme. Anadolu İktisat ve İşletme Dergisi, 2(1), 67-81.

9. Göksu, E., & Saner, G. (2021). Çam balı üretici satış fiyatlarının box-jenkins modeli ile öngörüsü. Turkish Journal of Forestry, 22(2), 111-116.
10. Güler, D., Saner, G., & Naseri, Z. (2017). Yağlı tohumlu bitkiler ithalat miktarlarının arima ve yapay sinir ağları yöntemleriyle tahmini. Balkan ve Yakın Doğu Sosyal Bilimler Dergisi, 3(1), 60-70
11. Güngül, M., & Yenilmez, F. (2019). Üstel düzleştirme yöntemi ile Türkiye’nin tarım sektörü dış ticaret dengesi tahmini (2018-2023). Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 21(3), 959-980.
12. Kadılar, C. (2005). SPSS uygulamalı zaman serileri analizine giriş, Ankara: Bizim Büro Basımevi.
13. Kaymaz, Ö. (2018). Forecasting of commercial egg production in Turkey with box-jenkins and winter's exponential smoothing methods. Eurasian Journal of Veterinary Sciences, 34(3), 142-149.
14. Kaynar, O., & Taştan, S. (2010). Zaman serileri tahmininde arıma-mlp melez modeli. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 23(3), 141-149.
15. Kurt, R., & Karayılmazlar, S. (2019). Türkiye mantar üretimi ve arima (box-jenkins) ile projeksiyonu. Ormancılık Araştırma Dergisi, 6 (1), 72-76 . DOI: 10.17568/ogmoad.461534
16. Kutlu, H. R., Gül, A., & Görgülü, M. (2003). Türkiye hayvancılığı; hedef 2023-sorunlar, çözüm yolları ve politika arayışları. http://www.zootekni.org.tr/ upload/File/Hayvanclk%20Rapor-Sonhali.pdf (Erişim Tarihi: 21/10/2022).
17. Özhan, E. (2020). Yapay sinir ağları ve üstel düzleştirme yöntemi ile Türkiye’deki co2 emisyonunun zaman serisi ile tahmini. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (19), 282-289.
18. Saner, G., Adanacıoğlu, H., & Naserı, Z. (2018). Türkiye'de bal arzı ve talebi için öngörü. Tarım Ekonomisi Dergisi, 24(1), 43-52.
19. Tüzemen, A., & Yıldız, Ç. (2018). Geleceğe yönelik tahminleme analizi: Türkiye çimento üretimi uygulaması. Journal of Management and Economics Research, 16(3), 162-177.
20. Yıldırım, A., & Altunç, Ö. F. (2020). Muş ili süt üretiminin arima modeli ile tahmini. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(UMS'20), 137-146.