Türkiye’nin Otomotiv İhracat Gelirinin ARIMA modeli ile Tahmin Edilmesi

Yıl 2019, Cilt: 14 Sayı: 55, 318 - 328, 31.07.2019

Esra Karakaş

https://doi.org/10.19168/jyasar.565298

Cited By: 3

Öz

Otomotiv
sanayi, ortaya çıkardığı katma değer, istihdama katkısı, birçok sektörün
gelişimine destek sağlaması ve ülkeye sağladığı ihracat geliri açısından
oldukça önemli bir sanayi koludur. Otomotiv ihracat geliri tahmin verileri,
sektörde yapılacak yatırımların iyi planlanması ve ihracat ile ilgili stratejik
kararların verilmesi aşamasında kullanıla önemli bir bilgidir. Mevcut
çalışmada, Türkiye’nin ihracat gelirini tahmin edebilecek uygun ARIMA modelinin
geliştirilmesi hedeflenmiştir. 2013-2018 yılları arasındaki aylık otomotiv
sanayi ihracat geliri verileri dikkate alınarak yapılan analizler neticesinde,
ARIMA (1,2,1)(0,1,1)₁₂ modelinin tahmin için uygun olduğu ortaya
konmuştur. Önerilen model kullanılarak 2019 yılı aylık ihracat geliri tahmini
elde edilmiş ve açıklanan verilerle kıyaslanmıştır. İlan edilen 2019 yılı ocak,
şubat, mart ve nisan  ayları ihracat
rakamları ile tahmin değerleri kıyaslandığında, modelin gerçek değerlere oldukça
yakın tahminler ortaya koyduğu görülmüştür. 

Anahtar Kelimeler

Zaman serileri, ARIMA modelleri, , Otomotiv ihracat

Kaynakça

• Bedir, A.(2002). Türkiye’de otomotiv sanayii gelişme perspektifi. Erişim adresi file:///C:/Users/asusp/Downloads/gelisme%20(2).pdf
• Duru, Ö.(2007). Zaman Serileri Analizinde ARIMA Modelleri ve Bir Uygulama, Yüksek Lisans Tezi. İstanbul Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• Farooqi, A. (2014). ARIMA Model Building and Forecasting on Imports and Exports of Pakistan. Pakistan Journal of Statistics and Operation Research, vol.10, no.2, 157-168.
• Hanke, J.E. & Wichern, D. (2014). Business Forecasting. England: Pearson Education.
• Karahan, M. (2015). Yapay Sinir Ağları Metodu İle İhracat Miktarlarının Tahmini: ARIMA ve YSA Metodunun Karşılaştırmalı Analizi. Ege Academic Review, vol.15, no.2, 165-172.
• Keck, A., Raubold, A. & Truppia, A. (2010). Forecasting International Trade: A time Series Approach. OECD Journal: Journal of Business Cycle Measurement and Analysis, vol.2009, no.2, 157-176.
• Lu, J. (2015). Forecasting of U.S. Total Textiles and Apparel Export to the World in Next 10 Years (2015-2020). Journal of Textile and Apparel, Technology and Management, vol.9, no.2, 1-8.
• Otomativ Sanayii Derneği (2018). Erişim adresi http://www.osd.org.tr/haberler/ekim-2018-otomotiv-sonuclari-aciklandi
• Ozbek, A., Akalın, M., Topuz, V. ve Sennaroglu, B. (2011). Prediction of Turkey’s Denim Trousers Export Using Artificial Neural Networks and the Autoregressive Integrated Moving Average Model. Fibres & Textiles in Eastern Europe, vol.19, no.3, 10-16.
• Özek, T. (2010). Zaman Serisi Modelleri Üzerinde Bir Simülasyon Çalışması, Yüksek Lisans Tezi, Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.
• Ölekli, H. (2018). Otomotiv: sektörel bakış, KPMG Türkiye. Erişim adresi http://www.osd.org.tr/sites/1/upload/files/sektorel-bakis-2018-otomotiv-4314.pdf
• Pişkin, S. (2017). Türkiye otomotiv sanayii rekabet gücü ve talep dinamikleri perspektifinde 2020 iç Pazar beklentileri. Erişim adresi https://www.taysad.org.tr/uploads/dosyalar/06-02-2017-09-59-170206-Otomotiv_Sektor_Raporu_TSKB-2208.pdf
• Türkiye İhracatçılar Meclisi (t.y.). İhracat rakamları. Erişim adresi http://www.tim.org.tr/tr/ihracat-rakamlari.html
• Uysal, H., & Karabat, S. (2017). Forecasting and Evaluation for Raisin Export in Turkey. BIO Web of Conferences 40th World Congress of Vine and Wine. https://doi.org/10.1051/bioconf/20170903002.
• Wang, C. (2011). A Comparison Study between Fuzzy Time Series Model and ARIMA Model for Forecasting Taiwan Export. Expert Systems with Applications, vol. 38, no.2011, 9296-9304.