Apricot Production Forecasts of the Leading Provinces in 2019-2025 Periods

Yıl 2020, Milli Mücadele'nin 100. Yılı Özel Sayısı, 561 - 573, 18.12.2020

Tuba Karabacak , Ahmet Uzundumlu

https://doi.org/10.21733/ibad.796324

Cited By: 4

Öz

Apricot which is very important to be consumed in terms of health is produced in two ways as fresh and dried. Turkey is a leading countries for production quantity and export. Turkey which also ranks first at the export of dried apricot in the world, is made export according to 2018 export data; 36.2% of dried apricot export were made to six countries including USA, France, Russian Federation, Germany, and The United Kingdom, and also 74% of fresh apricot export has been made to Russian Federation and Iraq. In 1991, while apricot production was 276,000 tons in Turkey, this amount reached 750,000 tons in 2018. Malatya is the leading province with the largest share in the apricot production quantity. Malatya exports dried apricots to 122 countries, the USA, France and Germany, respectively, with a share of 85% in the world dried apricot exports. Malatya province, in addition to having an important place in the production and export of apricot it also contributes indirectly to export and fresh consumption of other provinces. Also Mersin, Elazığ, Kahramanmaraş, Iğdır, Bursa, Antalya, Isparta, Kayseri and Sivas provinces have importance in terms of the amount of the apricot production in Turkey. This study aims to estimate the apricot production amounts of 2019-2025 by considering the production amounts realized by the leading provinces in apricot production in 1991-2018. Turkey Statistical Institute (TURKSTAT) data is used for 28 years production quantity of these provinces in this study. The ARIMA model was used to making the predictions and in determining the most appropriate model were used to AIC, BIC, SSE, MSE, MPE criteria. The data was analyzed using SAS 9.4 statistical program. As a result of analysis, suggestions were made in order to increase the production and ensure sustainability in the production of the existing apricots of Malatya and nine other provinces which have an important share in apricot exports.

Anahtar Kelimeler

ARIMA model, Apricot, Malatya, Turkey

Kayısı Üretiminde Önde Gelen İllerin 2019-2025 Üretim Tahminleri

Öz

Sağlık açısından tüketilmesi oldukça önemli olan kayısının yaş ve kuru olmak üzere iki şekilde üretimi yapılmaktadır. Üretim miktarı açısından dünyada önde gelen ülkelerden biri olan Türkiye ihracat noktasında da büyük bir paya sahiptir. Dünya kuru kayısı ihracatında birinci sırada yer alan Türkiye 2018 yılı ihracat verilerine göre %36,2’lik kısmını ABD, Fransa, Rusya Federasyonu, Almanya ve Birleşik Krallığın yer aldığı altı ülkeye, taze kayısı ihracatının %74’lük kısmını Rusya Federasyonu ve Irak ülkelerine gerçekleştirmiştir. 1991 yılında Türkiye’de kayısı üretimi 276.000 ton iken bu miktar 2018 yılı itibariyle 750.000 tona ulaşmıştır. Üretim miktarında büyük paya sahip illerin başında Malatya gelmektedir. Malatya dünya kuru kayısı ihracatında %85’lik bir payla sırasıyla ABD, Fransa, Almanya ülkeleri başta olmak üzere 122 ülkeye kuru kayısı ihracatı gerçekleştirmektedir. Malatya ili kayısı üretiminde ve ihracatta önemli bir yere sahip olmakla birlikte ihracatta ve sofralık tüketimde diğer illerdeki kayısı üretimi de ekonomiye yön vermektedir. Mersin, Elazığ, Kahramanmaraş, Iğdır, Hatay, Antalya, Isparta, Kayseri ve Sivas illeri de kayısı üretimi miktarı açısından önemli bir yere sahiptir. Bu çalışma ile kayısı üretim miktarında önde gelen illerin 1991-2018 yıllarında gerçekleştirmiş oldukları üretim miktarları temel alınarak 2019-2025 yılları üretim miktarlarının tahmin edilmesi amaçlanmaktadır. Çalışmada illerin 28 yıllık kayısı üretim miktarları için Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) verileri kullanılmıştır. Tahminleri gerçekleştirmek için ARIMA modeli kullanılmış olup en uygun modeli belirlemek için AIC, BIC, SSE, MSE, MPE kriterlerinden yararlanılmıştır. Verilerin analizi SAS 9.4 istatistik programı aracılığıyla yapılmıştır. Analiz sonucu ile kayısı ihracatında önemli bir paya sahip olan Malatya’nın ve diğer dokuz ilin mevcut kayısı üretimi artırmak ve üretimde sürdürülebilirliği sağlamak amacıyla önerilerde bulunulmuştur.

Anahtar Kelimeler

ARIMA Modeli, Kayısı, Malatya, Türkiye

Kaynakça

• Anonim. (2019). https://malatya.tarimorman.gov.tr/Menu/17/Malatya-Kayisisi Erişim Tarihi: 12.11.2019 tarihinde erişilmiştir.
• Atış, E. ve Çelikoğlu, Ş. (2017). Kağızman ilçesinde kayısı üretimi ve yöre ekonomisine katkıları. Marmara Coğrafya Dergisi, 36, 191-205.
• Bircan, H. ve Karagöz Y. (2003). Box-Jenkins modelleri ile aylık döviz kuru tahmini üzerine bir uygulama. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 6 (2), 49-62.
• Box, G. E., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C. ve Ljung, G. M., (2016). Time series and forecasting and control. 5th Edition. USA: John Wiley & Sons Inc. Hoboken, NewJersey.
• Bozkurt, H. (2007). Zaman serileri analizi. Bursa: Ekin yayınevi.
• BÜGEM. (2020). Ürün raporu. Tarım ve Orman Bakanlığı Bitkisel Üretim Genel Müdürlüğü Kayısı Rekoltesi Tespit Komisyonu, Ankara.
• Çatı, K. ve Yıldız, S. (2007). Türkiye’de kuru kayısı üretim ve pazarlama problemleri ve çözüm önerileri. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 21 (1), 113-125.
• Ertürk, Y. E., Karadaş K. ve Geçer, M. K. Iğdır İlinde Kayısı Üretimi ve Pazarlaması. VII. Bahçe Ürünlerinde Muhafaza ve Pazarlama Sempozyumu, 1, 44-49.
• ETO. (2020). http://elbistan.ziraatodasi.org.tr/dokumanlar Elbistan Ticaret Odası, Erişim Tarihi: 28.08.2020 tarihinde erişilmiştir. FAO. (2019). http://www.faostat.fao.org. Erişim Tarihi: 28.08.2020 tarihinde erişilmiştir.
• FKA. (2010). Sektörel araştırmalar serisi 1 - Kayısı araştırma raporu. Malatya: Fırat Kalkınma Ajansı.
• Gujarati, D. (2005). Basic Econometrics, translated by Abrishami. H., 3th edition, Tehran university (in Persian).
• Hasmida, H. (2009). Water quality trend at the upper part of johor river in relation to rainfall and runoff pattern. Malaysia: MS Thesis, Faculty of Civil Engineering, University Technology.
• HTOM. (2020). https://hatay.tarimorman.gov.tr/ Hatay İl Tarım ve Orman Müdürlüğü, Erişim Tarihi: 01.09.2020 tarihinde erişilmiştir.
• Kadılar, C. (2009). SPSS uygulamalı zaman serileri analizine giriş. 2. Baskı. Ankara: Bizim büro yayınevi.
• Kaiser, R. ve Maravall A. (2000). Notes on time serie analysis, arıma models and signal extraction. banco de espana. Spain: Servicio de Estudios, Papers 12.
• Kaynar, O. ve Taştan, S. (2009) Zaman serileri tahmininde ARIMA-MLP melez modeli. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 23(3), 141-149.
• Koçal, H. (2011). Kayısı yetiştiriciliği. Malatya: Meyvecilik Araştırma Enstitüsü Müdürlüğü, Yayın No: 7.
• Kurtoğlu, S., Uzundumlu, A. S. ve Bilgiç, A. (2019). Türkiye’nin 2018-2025 Dönemindeki Yumurta Üretiminin ARIMA Modeliyle Tahmini. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 7(97), 34-42.
• Külekçi M., Dönmez, R. ve Güler, M. (2016). Elazığ ilinde kayısı yetiştiren işletmelerin ekonomik performanslarının ölçülmesi. Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 33 (3), 130-136.
• Meçik, O. ve Karabacak, M. (2011). Arıma modelleri ile enflasyon tahminlemesi: Türkiye uygulaması. Selçuk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 16 (22), 178-198.
• MUTSO. (2020). Kayısı rekolte tahmini. Muğla Ticaret ve Sanayi Odası http://www.mutso.org.tr/. 02.09.2020ö tarihinde erişilmiştir.
• SAS. (2014). SAS 13.2 User’s Guide The ARIMA Procedure. SAS Institute Inc., Cary, NC, USA https://support.sas.com/documentation/onlinedoc/ets/132/ARIMA.pdf 12.11.2019 tarihinde erişilmiştir.
• Son, L. (2018). Bazı sofralık kayısı çeşitlerinin Silifke/Mersin ekolojik koşullarındaki verim ve kalite özellikleri üzerine araştırmalar. Çukurova Tarım ve Gıda Bilimleri Dergisi, 33(2), 17-22.
• TEPGE. (2020). Tarım ürünleri piyasa raporu, kayısı raporu. tarımsal ekonomi ve politika geliştirme enstitüsü 2020 yılı yayınları. https://arastirma.tarimorman.gov.tr/tepge/Menu/27/Tarim-Urunleri-Piyasalari 02.09.2020 tarihinde erişilmiştir.
• TİM. (2010). Kuru meyve ve mamulleri sektörü proje raporu. Türkiye 2023 ihracat stratejisi sektörel kırılım projesi. Ankara: Türkiye İhracatçılar Meclisi.
• TOBB. (2020). 2018-2020 yılı illerin kayısı rekoltesi tahmini. https://tarimorman.gov.tr/Duyuru. 31.08.2020 tarihinde erişilmiştir.
• Topuz, B. K. Bozoğlu,yıl M. Başer, U. ve Eroğlu, N. A. (2018). Forecasting of apricot production of turkey by using box-jenkins method. Turkish Journal of Forecasting, 2(2), 20-26.
• TÜİK. (2019). Türkiye ve onun illerinin kayısı üretim verileri. http://tuik.gov.tr/PreTablo.do?alt_id=1001 14.11.2019 tarihinde erişilmiştir.
• TÜİK. (2020). Türkiye ve onun illerinin kayısı üretim verileri. https://biruni.tuik.gov.tr/medas/?kn=92&locale=tr 31.08.2020 tarihinde erişilmiştir.
• UİB. (2020). Uludağ ihracatçı birlikleri genel sekreterliği kayısı rekolte tahmini. http://uib.org.tr/tr/bulten-2020-202.html. 02.09.2020 tarihinde erişilmiştir.
• Uzundumlu, A. S. Oksuz, M. E. ve Kurtoglu, S. (2018). Future of fig production in Turkey. Journal of Tekirdag Agricultural Faculty, 15 (02), 138-146.
• Uzundumlu, A. S. ve Topcu Y. (2010). Taze kayısının Dünya ve Türkiye’deki mevcut durumu. Türk Bilimsel Derlemeler Dergisi, 3(1), 43-53.
• Uzundumlu, A.S., Ertek, N. ve Kurtoglu, S. (2019). Erzurum İlinde Tüketilen En Uygun Elma Çeşidinin Belirlenmesi. Ağrı İbrahim Çeçen Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 5(2), 245-264.
• Uzundumlu, A. S. ve Karabacak, T. (2019). Kayısı üretiminde önde gelen illerin 2019-2025 üretim tahminleri. Hoca Ahmet Yesevi 2. Uluslararası Bilimsel Araştırmalar Kongresi. 6-8 Aralık, Erzurum: Atatürk Üniversitesi.
• Yaman, K. Sarucan, A. Atak M. ve Aktürk N. (2001) Dinamik çizelgeleme için görüntü işleme ve arıma modelleri yardımıyla veri hazırlama. Gazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, 16 (1), 19-40. 22. 21.
• Yavuz, F., Bilgic, A., Terin, M. and Guler, I. O. (2013). Policy implications of trends in turkey's meat sector with respect to 2023 vision. Meat Science 95(4), 798-804.
• Yıldırım, A. (2019). Talep tahmin yöntemlerinin karşılaştırmalı analizi: gıda sektöründe bir uygulama. İstanbul: İstanbul Kültür Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İşletme Anabilim Dalı, Doktora Tezi.