Sığır Eti Üretiminde Türkiye’nin 2025-2030 Dönemindeki Üretimlerinin ARIMA Modeliyle Tahmini

Öz

Türkiye’de birçok bölgede sığır eti, hem beslenme kültüründe hem de tüketici tercihlerinde önemli bir yere sahip olup, güvenilir ve sürdürülebilir bir şekilde sığır etine erişim tarımsal politikaların temel konularından birini oluşturmaktadır. Bu çalışmada, Türkiye’nin uzun dönemli sığır eti üretim eğilimini ortaya koymak amacıyla 1961–2024 dönemine ait FAOSTAT ve TÜİK verileri kullanılmış; buradan hareketle 2025–2030 dönemi için üretim tahminleri ARIMA tabanlı zaman serisi modelleriyle gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, yıllar itibarıyla nüfustaki değişim dikkate alınarak toplam üretim kişi başına düşen üretimle karşılaştırılmış ve üretimin demografik eğilimlerle ilişkisi incelenmiştir. Bulgular, Türkiye’de sığır eti üretiminin uzun yıllardır artış eğiliminde olduğunu, özellikle 2010 sonrasında üretimde ve kişi başına üretimde belirgin bir ivmelenme yaşandığını göstermektedir. Tahmin sonuçlarına göre 2025–2030 döneminde toplam üretimin 1,50–1,65 milyon ton aralığında seyredeceği, kişi başına üretimin ise 17,00–18,70 kg bandında istikrarlı bir düzeyde korunacağı öngörülmüştür. Bu durum, Türkiye’nin hem toplam üretimde hem de kişi başına düşen üretimde büyüme yönlü eğilimini sürdüreceğine işaret etmektedir. Sığır eti üretiminin beklenen artışları sürdürülebilir biçimde sağlayabilmesi için yem maliyetlerinin düşürülmesi, meraların iyileştirilmesi ve gençlerin tarıma yönelmesini teşvik eden desteklerin güçlendirilmesi gerekmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Sığır eti üretimi
• Üretim planlaması
• Zaman serisi tahmini

Forecasting Türkiye's Beef Production for the 2025–2030 Period Utilizing the ARIMA Model

Öz

Beef has a significant role in the culinary culture and consumer preferences across various areas of Turkey, and dependable, sustainable beef availability is a critical concern for agricultural policy. This research seeks to elucidate the long-term changes in Turkey's beef production using FAOSTAT and TÜİK statistics from 1961 to 2024. Production predictions for the 2025–2030 timeframe were generated using ARIMA-based time series models, based on this data. Total output was compared with per capita production, accounting for population variations throughout the years, and the correlation between production and demographic trends was examined. The results demonstrate that beef output in Turkey has shown a consistent upward trend over many years, with a marked acceleration in both total and per capita production post-2010. Projected outcomes indicate that overall output will vary from 1.50 to 1.65 million tons during 2025–2030, while per capita production is anticipated to stay constant between 17.00 and 18.70 kg. The findings suggest that Türkiye will sustain a growth-oriented trajectory in both total and per capita beef output. To guarantee the sustainability of anticipated gains in beef output, it is imperative to diminish feed prices, enhance pastures, and fortify support systems to motivate youth participation in agriculture.

Anahtar Kelimeler

• Beef production
• Production planning
• Time series forecasting

Kaynakça

1. Alexandratos, N., & Bruinsma, J. (2012). World agriculture towards 2030/2050: The 2012 revision (ESA Working Paper 12-03). Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome. http://large.stanford.edu/courses/2014/ph240/yuan2/docs/ap106e.pdf
2. Atay, O., Gökdal, Ö., Aygün, T., & Ülker, H. (2004). Aydın ili Çine ilçesinde kırmızı et tüketim alışkanlıkları. 4. Ulusal Zootekni Bilim Kongresi Bildirileri, 348–354.
3. Ateşonğun, A. A. (2015). ARIMA ve yapay sinir ağları (YSA) kullanılarak hibrit tahmin modeli geliştirilmesi (Tez No: 382319) [Yüksek lisans tezi, Başkent Üniversitesi].
4. Cao, D., Jia, F., Arik, S. O., Pfister, T., Zheng, Y., Ye, W., & Liu, Y. (2023). Tempo: Prompt-based generative pre-trained transformer for time series forecasting. arXiv preprint, arXiv:2310.04948.
5. Cevher, C., Altunkaynak B., Ataseven Y., Köksal Ö., Gül Yavuz G., Gül U., Yasan Ataseven Z. (2015). Türkiye’de ıslah edilmiş meraların sürdürülebilirliği üzerine bir araştırma: Edirne, Afyonkarahisar, Aksaray, Niğde, Uşak, Ardahan, Artvin, Çorum, Erzurum ve Kars illeri örneği, Yayın No: 252, Ankara.
6. Çelik, Ş. (2012). Türkiye’de kırmızı et üretiminin Box–Jenkins yöntemiyle modellenmesi ve üretim projeksiyonu. Hayvansal Üretim, 53(2), 32–39.
7. Çiçek, H., & Doğan, İ. (2018). Türkiye’de canlı sığır ve sığır eti ithalatındaki gelişmeler ve üretici fiyatlarının trend modelleri ile incelenmesi. Kocatepe Veterinary Journal, 11(1), 1–10.
8. Dalgıç, A., Sarıca, D., & Demircan, V. (2023). Türkiye’de sığır eti üretiminin ARIMA (Box–Jenkins) modeli ile öngörüsü. Ziraat Fakültesi Dergisi, 18(1), 5–12.

9. Denktaş, S. (2017). Et ve et ürünlerinin fonksiyonelliğinin artırılması. Kocatepe Veterinary Journal, 10(2), 106–117.
10. Dönmez, S. (2014). Sağlamcı ARIMA modelleri ve yapay sinir ağlarının karşılaştırılmalı incelenmesi: Turizm örneği (Tez No: 357316) [Yüksek lisans tezi, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi].
11. Ergün, O. F., & Bayram, B. (2021). Türkiye’de hayvancılık sektöründe yaşanan değişimler. Bahri Dağdaş Hayvancılık Araştırma Dergisi, 10(2), 158–175.
12. Eroğlu, N. A., Bozoğlu, M., Topuz, B. K., & Başer, U. (2019). Forecasting the amount of beef production in Turkey. Tarım Ekonomisi Araştırmaları Dergisi, 5(2), 101–107.
13. Eryılmaz, Y. (2023). Türkiye sığır eti üretim ve tüketimine ekonomik bakış. MAS Journal of Applied Sciences, 8(1), 109–121.
14. FAOSTAT. (2021). Chicken meat production statistics. http://www.fao.org/faostat/en/#home
15. FAOSTAT. (2025). Cattle meat production statistics. http://www.fao.org/faostat/en/#data
16. Ferah, O. (2018). Rüzgar hız serilerinde doğrusal interpolasyon ve ARIMA modelleriyle eksik veri tamirinin enerji hesabına etkileri (Tez No: 511596) [Yüksek lisans tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi].
17. Gündüz, O., Esengün, K., & Göktolga, Z. G. (2006). Ailelerin et tüketimleri üzerine bir araştırma: Tokat ili örneği. VII. Tarım Ekonomisi Kongresi Bildirileri, 13–15 Eylül, Antalya.
18. Gürer, B., & Ören, M. N. (2013). Türkiye’de hayvansal ürünlerde gıda güvencesinin analizi. Ç.Ü Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 29(3), 124-133.
19. ITC (2025). Trade statistics for live bovine animals and beef imports. International Trade Centre. Retrieved 12 December 2025, from https://www.trademap.org/Index.aspx.
20. Kadılar, C. (2009). SPSS uygulamalı zaman serileri analizi. Bizim Büro Kitabevi.
21. Kan, A., & Direk, M. (2004). Course of red meat prices in the Konya province. Selçuk Journal of Agriculture and Food Sciences, 18(34), 35–40.
22. Koçak, S., Demirtaş, M., & Çinkaya, S. (2024). Yeni doğan buzağıların ilk besini: Kolostrum önemi ve yönetimi. Bozkurt Z. (Ed.), Bilimsel hayvan üretiminde güncel akademik çalışmalar (Bölüm 1, ss. 1–11), Livre de Lyon.
23. Koyuncu, M., & Akgün, H. (2018). Çiftlik hayvanları ve küresel iklim değişikliği arasındaki etkileşim. Uludağ Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 32(1), 151–164.
24. Küçükoflaz, M., Akçay, A., Çelik, E., & Sarıozkan, S. (2019). Türkiye’de kırmızı et ve süt fiyatlarının Box–Jenkins modeller ile geleceğe yönelik kestirimleri. Journal of Turkish Veterinary Medical Society, 90(2), 122–131. MEB. (2016). Gıda teknolojisi: Et ve et ürünleri teknolojisi. Milli Eğitim Bakanlığı, Ankara.
25. Mech, A. (2017). Status of tea production in Assam: Past trends and future projections. JOLRC, 3, 45–56.
26. Mishra, P., Yonar, A., Yonar, H., Kumari, B., Abotaleb, M., Das, S. S., & Patil, S. G. (2021). State of the art in total pulse production using ARIMA techniques. Current Research in Food Science, 4, 800–806.
27. Nalinci, S. (2013). Amasya ili merkez ilçedeki hanehalkının et tüketim alışkanlıkları ve et tüketimini etkileyen faktörler (Tez No: 322729) [Yüksek lisans tezi, Gaziosmanpaşa Üniversitesi].
28. Nebati, E. E., Taş, M., & Ertaş, G. (2021). Türkiye’de elektrik tüketiminde talep tahmini: zaman serisi ve regresyon analizi ile karşılaştırma. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 31, 348–357.
29. Özbek, F. Ş., Ergişi, S., & Demir, İ. (2025). Forecasting cattle population: A case study of Türkiye. Turkish Journal of Agricultural and Natural Sciences, 12(2), 259–268.
30. Özhan, E. (2020). Türkiye’deki CO₂ emisyonunun yapay sinir ağları ve üstel düzleştirme yöntemi ile tahmini. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 19, 282–289.
31. Palabıçak, M. A. (2019). Türkiye’de kırmızı et sektörü ve geleceğe yönelik üretim ve tüketim dengesinin analizi (Tez No: 572685) [Yüksek lisans tezi, Harran Üniversitesi].
32. SAS Institute Inc. (2025). SAS 13.2 user’s guide: the ARIMA procedure. SAS Institute. https://support.sas.com/documentation/onlinedoc/ets/132/ARIMA.pdf
33. TOB (2025). Mera ıslah çalışmalarının hayvansal üretime etkisi. Tarım ve Orman Bakanlığı, Yayın No. 252. https://www.tob.gov.tr.
34. Tortum, A., Gözcü, O., & Çodur, M. Y. (2014). Türkiye’de hava ulaşım talebinin ARIMA modelleri ile tahmin edilmesi. Journal of the Institute of Science and Technology, 4(2), 39–54.
35. Turhan, Ş., Erdal, B., & Çetin, B. (2010). Türkiye’de kırmızı ette fiyat oluşumu ve etkileyen faktörler. Türkiye IX. Tarım Ekonomisi Kongresi Bildirileri.
36. TÜİK. (2025). Türkiye istatistik kurumu kırmızı et üretim verileri. https://data.tuik.gov.tr
37. Uzundumlu, A. S., & Demir, G. (2025). Türkiye koyun eti üretiminin 2023–2027 dönemi öngörüleri. Journal of Animal Science and Economics, 4(2), 75–80.
38. Uzundumlu, A. S., & Dilli, M. (2023). Estimating chicken meat productions of leader countries for 2019–2025. Ciência Rural, 53, 1–12.
39. Verge, X. P. C., De Kimpe, C., & Desjardins, R. L. (2007). Agricultural production, greenhouse gas emissions and mitigation potential. Agricultural and Forest Meteorology, 142(2–4), 255–269.
40. Yalta, A. T. (2016). Bootstrap inference of level relationships in the presence of serially correlated errors. Computational Economics, 48(2), 339–366.
41. Yeşilyayla, H. (2013). X–12 ARIMA metoduyla sosyo-ekonomik verilerin analizi (Tez No: 348542) [Yüksek lisans tezi, Pamukkale Üniversitesi].
42. Yılmaz, E., Turğut, U., Tosun, D., & Gümüş, S. (2020). İzmir ilindeki çiftçilerin kırsal nüfusun yaşlanma eğilimi ve tarımsal faaliyetlerin devamlılığına ilişkin görüşleri. Tarım Ekonomisi Dergisi, 26(2), 109–119.
43. Yüksel, D. (2015). Arap Baharı’ndan etkilenen Yakın ve Orta Doğu ülkeleri ile Türkiye arasındaki ithalat ve ihracat miktarlarının ARIMA modelleri ile incelenmesi (Tez No: 410440) [Yüksek lisans tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi].