Estimation of Turkey hazelnut export quantity and prices with ARIMA model

Öz

Hazelnut is of strategic importance for Turkey and is a product subject to international trade. Turkey, which realizes 64% of the world hazelnut production, is also the country that exports the most. It is important to estimate the future hazelnut price, export amount and income from exports to maintain the country’s position. Hazelnut export unit price, hazelnut export quantity and hazelnut export value variables in Turkey between 1961 and 2023 were used and forecasted with ARIMA model for 2024, 2025 and 2026. Statistical error evaluation criteria such as mean absolute percentage error (MAPE), mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), normalized Bayesian information criterion (BIC) etc. were used to test the validity of the ARIMA model, which indicated that the model was reliable. In addition, the augmented Dickey-Fuller test (ADF) and Phillips-Perron test (PP) unit root tests were applied to determine the stationarity levels of the series. The series was stationarity at different levels and the Ljung-Box significance levels of the series were appropriate for the models. It is predicted that export unit price and hazelnut export value will follow an increasing trend in the next three years, while hazelnut export quantity will follow a fluctuating course. In addition, it can be said that the export quantity will continue to follow a fluctuating course over the years with the effect of periodicity in production, while the export unit price and export value will continue its upward trend in a fluctuating manner with the effect of the crisis experienced after 2005.

Anahtar Kelimeler

• ARIMA model
• Hazelnut Price
• Hazelnut Exports
• Turkey

Türkiye fındık ihracat miktarı ve fiyatlarının ARIMA modeli ile tahmini

Öz

Fındık Türkiye için stratejik öneme sahip olup, uluslararası ticarete konu olan bir üründür. Dünya fındık üretiminin %64’ünü gerçekleştiren Türkiye, aynı zamanda en fazla ihracat yapan ülkedir. Ülkenin bu konumunu sürdürebilmesi için geleceğe ilişkin fındık fiyatı, ihracat miktarı ve ihracattan elde edilen gelirin bilinmesi önemlidir. Çalışmada 1961-2023 yılları arasındaki Türkiye fındık ihracat birim fiyatı, Türkiye fındık ihracat miktarı ve Türkiye fındık ihracat değeri değişkenleri kullanılmış ve Türkiye için 2024, 2025 ve 2026 yıllarına dair ARIMA modeli ile tahminler yapılmıştır. ARIMA Modelinin geçerliliğini sınamak amacıyla MAPE, MAE, RMSE, Normalize BIC vb. istatistiki hata değerlendirme ölçütleri yapılmış ve modelin güvenilir olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca serilerin durağanlık seviyelerini tespit etmek amacıyla ADF ve PP birim kök testleri uygulanmıştır. Seriler farklı seviyelerde durağanlık göstermekte ve serilerin Ljung-Box anlamlılık düzeyleri modeller için uygundur. Çalışma sonuçlarına göre Türkiye ihracat birim fiyatı ve Türkiye fındık ihracat değerinin gelecek üç yılda artış trendinde olacağı, Türkiye fındık ihracat miktarının ise dalgalı bir seyir izleyeceği tespit edilmiştir. Ayrıca ihracat miktarının üretimdeki periyodisite etkisi ile yıllar itibariyle dalgalı bir seyir izlemeye devam edeceği, ihracat birim fiyatının ve ihracat değerinin 2005 yılından sonra yaşanan krizin etkisi ile artış trendini dalgalı şekilde sürdüreceği söylenebilir. Fiyatlardaki bu oynaklığın dikkate alınarak uygun politikaların izlenmesi ve üreticilerin fiyat oynaklığından korunması önem arz etmektedir.

Anahtar Kelimeler

• ARIMA Model
• Fındık Fiyatı
• Fındık İhracatı
• Türkiye

Kaynakça

1. Akal, M. (2009). Türkiye’nin iç fındık ihracatı tahmini ve öngörü doğruluğu. Uluslararası Yönetim ve İktisat ve İşletme Dergisi, 5(10), 77-96.
2. Akçay, H., & Yıltaş-Kaplan, D. (2024). Zaman serileri tahminleme algoritmaları ile kontör tüketim tahminlemesi ve karşılaştırmalı uygulaması. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 27(1), 166-189.
3. Akdağ, R. (2016). Yapay sinir ağları, destek vektör makineleri ve Box-Jenkins yöntemleriyle kentsel içmesuyu talebi tahmini ve karşılaştırmalı analizi. Business and Economics Research Journal, 7(1), s. 123-138.
4. Akpınar, M., & Yumuşak, N. (2020). Günlük temelli orta vadeli şehir doğal gaz talebinin tek değişkenli istatistik teknikleri ile tahmini. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 35(2), s. 725-741.
5. Akseki, U. (2012). Dünya fındık piyasasında fiyat Oluşumu ve Türkiye için alternatif politikaların belirlenmesi. (Yayımlanmış Doktora Tezi). Ege Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İzmir.
6. Anonim (2024). Trade: Crops and Livestock Products. Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO), Erişim Tarihi: 07.09.2024
7. Aydoğan, M., & Meral, H. (2024). Fındık üretiminin karlılığı ve fındık işletmelerinin asgari gelir düzeylerinin belirlenmesi. Türkiye Tarımsal Araştırmalar Dergisi, 11(1): 71-81.
8. Bayramoğlu, Z., & Gündoğmuş, E. (2007). Dünya fındık piyasasının analizi. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Ekonomik Yaklaşım Dergisi, 18(65), 71-89.

9. Bayyurt, D., & Deveci Kocakoç, İ. (2023). Yapay sinir ağları NARX ile Türkiye fındık üretim miktarı tahmini, Giresun Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 9(1), 15-35.
10. Bülbül, M., & Tanrıvermiş, H. (1999). Türkiye’de ekolojik ve geleneksel fındık üretiminin ekonomik yapısı ve ihracat potansiyeli. Karadeniz Bölgesinde Tarımsal Üretim ve Pazarlama Sempozyumu, Samsun: Karadeniz Tarımsal Araştırma Enstitüsü Yayınları, Yılmaz Ofset.
11. Çabaş, M. (2017). 1990 sonrası fındık ihracatının Türkiye’nin dış ticareti üzerine etkileri: Sakarya örneği. [Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi]. Sakarya Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Sakarya.
12. Çelik, Ş. (2019). Modeling and estimation of potato Production in Turkey with time series Analysis. International Journal of Trend in Research Development, 6(5), 111-116.
13. Dickey, D.A., & Fuller, W.A. (1981). Likelihood ratio statistics for autoregressive Time Series with a Unit Root. Econometrica, 49 (4): 1057-1072.
14. Erdal, G., & Uzunöz, M. (2008). Türkiye ve Avrupa fındık fiyatları ve döviz kuru arasındaki nedensellik ilişkisi. Uludağ Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 22(2), 47-56.
15. Eșidir, K.A., & Metin, S. (2021). arıma yöntemi ile tüketici fiyat endeksi tahmini. İktisadi ve İdari Bilimler Alanında Uluslararası Araştırmalar Dergisi. 978-625-7316-68-2.
16. Food and Agricultural Organization, Faostat (2024). Erişim Linki: https://www.fao.org/faostat/en/#home Erişim Tarihi: 30.08.2024.
17. Hatırlı, S.A., Öztürk, E., & Aktaş, A.R. (2008). Fındık piyasasında fiyat geçirgenliğinin analizi. Akdeniz Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 21(1), 139-143.
18. Kaya, U., Akba, F., Medeni, İ.T., & Medeni, T.D. (2020). Bitcoin fiyat değişimlerinin makine öğrenmesi, zaman serileri analizi ve derin öğrenme yöntemleriyle değerlendirilmesi. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 3(13), 341-355.
19. Kılıç, T.M., & Turhan, Ş. (2020). Türkiye’de fındık ihracatının box-jenkins yöntemiyle modellenmesi ve ihracat öngörüsü. IBAD Sosyal Bilimler Dergisi (Milli Mücadele’nin 100. Yılı Özel Sayısı), 453-461.
20. Kırsahanoğlu, Ş. (2022). Fındık fiyatını etkileyen faktörlerin VAR modeliyle analizi. Fındık Ekonomisi. K.Y. Genç, Y. Mamur Işıkçı & M. Özdemir (Edt.), s. 165-182. Bursa.
21. Kutlar, A., & Turgut, T. (2006). Türkiye’deki Başlıca Ekonomi Serilerinin ARFIMA modelleri ile tahmini ve öngörülebilirliği. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi (11), s. 120-149.
22. Merdan, K. (2024). Türkiye’de fındık ihracat talebine etki eden faktörlerin ARIMA modeli ile tahmin edilmesi, Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26(1), 40-68.
23. Oğhan, S. (2010). Zaman serisi analiz yöntemlerinin karşılaştırılması. Ege Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. Yüksek lisans tezi.
24. Oni, O., & Akanle, Y. (2018). Comparison of exponential smoothing models for forecasting cassava production. International Journal of Scientific Research in Mathematical and Statistical Sciences, 5(3), 65-68.
25. Özcüre, G. (2012). Tarım politikasına uyum perspektifinde fiskobirlik ve fındık üreticilerinin ekonomik ve sosyal sorunlarına çözüm arayışları. Kent Akademisi, 5(11), 105-128.
26. Özer, O.O., & Yavuz, G.G. (2014). Box-Jenkins Modeli yardımıyla fındık fiyatlarının tahmini. XI. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi, 3(5).
27. Pankratz, A. (1983). Forecasting with univariate box-jenkins models: concept and cases. John, Wiley and sons, New YorkIJRDO - Journal of Agriculture and Research.(4), (12), 201813.
28. Parlaktuna, İ. (2009). Türkiye’nin fındık ihracatı analizi: 1980-2007 dönemi Uygulaması. İktisat, İşletme ve Finans, 24(277), 61-80.
29. Pektaş, A.O. (2013). SPSS ile Veri Madenciliği, Dikeyeksen Yayınları, ISBN:978-605-86660-4-7, İstanbul. Perron, P. (1997). Further evidence on breaking trend functions in macroeconomic variables. Journal of Econometrics, 80 (2): 355-385.
30. Sarımeşeli, M., & Aydoğuş, O. (2000). Dünya fındık piyasasının ekonomik analizi ve türkiye için optimum politikaların saptanması. Ankara: Tarımsal Ekonomi ve Araştırma Enstitüsü.
31. Şeyranlıoğlu, O. (2022). Fındık fiyatları ile döviz kuru arasındaki saklı ilişkinin analizi. fındık Ekonomisi. K.Y. Genç, Y. Mamur Işıkçı & M. Özdemir (Edt.), s. 261-278. Bursa: Ekin.
32. Uçar, Ö. (2014). Türkiye fındık ihracat talebi. Uludağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Bursa.
33. Uncomtrade (2024). United Nations Comtrade Database, Erişim Linki: https://comtradeplus.un.org/ Erişim Tarihi: 28.09.2024
34. Usta, R. (2007). Türkiye’nin Fındık İhracatında Pazar ve Mamul Geliştirme Çalışmalarının 1996-2005 dönemi itibariyle incelenmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi İİBF Dergisi, 9(1), 155-172.
35. Yavuz, F., Birinci, A., Peker, K., & Atsan, T. (2004). Türkiye fındık sektörü ekonometrik modelinin oluşturulması ve politik analizlerde kullanımı. Erzurum: Tarımsal Ekonomi Araştırma Enstitüsü