Estimating of Apricot Production of Turkey Using ARIMA Model

Yıl 2021, Cilt 27, Sayı 2, 55 - 62, 31.12.2021

Kubilay UÇAR Duran GÜLER Sait ENGİNDENİZ

https://doi.org/10.24181/tarekoder.941416

Cited By: 1

Öz

Purpose: To estimate the fresh apricot production in Turkey in the next four years and to develop suggestions by making use of the 1970-2019 period (50 years) data obtained from FAO and TURKSTAT.

Design/Methodology/Approach: ARIMA (Box-Jenkins) model was used for future prediction for apricot production. Box-Jenkins method is one of the methods developed to analyze time series and is used to analyze univariate time series. In the study, the best statistical result among ARIMA models was obtained in ARIMA (1,1,1).

Findings: According to the model results, it is estimated that Turkish apricot production will be 769426 tons in 2020, 761686 tons in 2021, 754236 tons in 2022 and 747052 tons in 2023. The most important risks encountered in apricot production are high input prices and frost risk. Therefore, farmers should be guided in obtaining agricultural insurance and spreading product sales over time.

Originality/Value: Today, apricots are consumed as fresh and dry, and are also used as raw materials in fruit juice, jam, cosmetics and pharmaceutical industries. Estimates about the future in apricot production are important in creating policies for farmers, consumers, exporters and industrialists. For this reason, researches on apricot production estimation need to be increased and updated.

Anahtar Kelimeler

Apricot production, time series analysis, ARIMA, Box-Jenkins model

Türkiye’de Kayısı Üretiminin ARIMA Modeli ile Tahmini

Öz

Amaç: FAO ve TÜİK’den elde edilen 1970-2019 dönemi (50 yıl) verilerinden yararlanarak gelecek dört yıllık dönemde Türkiye taze kayısı üretimini tahmin etmek ve öneriler geliştirmektir.

Tasarım/Metodoloji/Yaklaşım: Kayısı üretimi için gelecek tahmininde ARIMA (Box-Jenkins) modeli kullanılmıştır. Box-Jenkins yöntemi, zaman serilerini analiz etmek için geliştirilen yöntemlerden biridir ve tek değişkenli zaman serilerini analiz etmek için kullanılmaktadır. Araştırmada, ARIMA modelleri arasında en iyi istatistiksel sonuç ARIMA (1,1,1) modelinde elde edilmiştir.

Bulgular: Model sonuçlarına göre, Türkiye kayısı üretiminin 2020 yılında 769426 ton, 2021 yılında 761686 ton, 2022 yılında 754236 ton, 2023 yılında 747052 ton olacağı tahmin edilmiştir. Kayısı yetiştiriciliğinde girdi fiyatlarındaki artışlar ve don riski en önemli risk kaynaklarıdır. Bu nedenle üreticilerin tarım sigortası yaptırmaları ve ürün satışlarını zaman dilimine yaymaları konusunda yönlendirilmeleri gerekmektedir.

Özgünlük/Değer: Kayısı günümüzde yaş ve kuru olarak tüketilmekte, ayrıca meyve suyu, reçel, kozmetik ve ilaç sanayiinde hammadde olarak kullanılmaktadır. Kayısı üretiminde gelecekle ilgili tahminler, üreticiler, tüketiciler, dışsatımcılar ve sanayiciler açısından politikaların oluşturulmasında önemlidir. Bu nedenle kayısıda üretim tahmini ile ilgili araştırmaların arttırılması ve güncellenmesi gerekmektedir.

Anahtar Kelimeler

Kayısı üretimi, zaman serisi analizi, ARIMA, Box-Jenkins modeli

Kaynakça

• Bars, T., Uçum, İ. ve Akbay, C. (2018). ARIMA Modeli ile Türkiye Fındık Üretim Projeksiyonu. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Tarım ve Doğa Dergisi, 21(Özel Sayı): 154-160.
• Başaran Caner, C. ve Engindeniz, S. (2020). Türkiye'de Pamuk Üretiminin ARIMA Modeli ile Tahmini. Tarım Ekonomisi Dergisi, 26(1): 63-70.
• Berk, A. ve Uçum, İ. (2019). Türkiye’de Nohut Üretiminin ARIMA Modeli İle Tahmini. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 9(4): 2284-2293.
• Box, G.E.P. and Jenkins, G.M. (1976). Time Series Analysis: Forecasting and Control. Holden-Day, San Francisco, p.575.
• Çatı, K. ve Yıldız, S. (2007). Türkiye’de Kuru Kayısı Üretim ve Pazarlama Problemleri ve Çözüm Önerileri. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 21(1): 337-360.
• Çelik, Ş. (2013). Sert Kabuklu Meyvelerin Üretim Miktarının Box-Jenkins Tekniği ile Modellenmesi. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Tarım Bilimleri Dergisi, 23(1): 18-30.
• Çuhadar, M., Güngör, İ. ve Göksu, A. (2009). Turizm Talebinin Yapay Sinir Ağları ile Tahmini ve Zaman Serisi Yöntemleri ile Karşılaştırmalı Analizi: Antalya İline Yönelik Bir Uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 14(1): 99-114.
• Çukur, F. ve Saner, G. (2008). Malatya İli Kayısı Üretiminde Riskin Ölçülmesi ve Riske Karşı Oluşturulabilecek Stratejiler. Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 46(1): 33-42.
• Çukur, F., Saner, G., Çukur, T. ve Uçar, K. (2008). Malatya İlinde Kayısı Üreticilerinin Riskin Transferinde Tarım Sigortasına Bakış Açılarının Değerlendirilmesi; Doğanşehir İlçesi Polatdere Köyü Örneği. Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 45(2): 103-111.
• Dasyam, R., Pal, S., Rao, V.S., and Bhattacharyya, B. (2015). Time Series Modeling for Trend Analysis and Forecasting Wheat Production of India. International Journal of Agriculture, Environment and Biotechnology, 8(2): 303-308.
• Dellal, İ. and Koç, A.A. (2003). An Econometric Analysis of Apricot Supply and Export Demand in Turkey. Turkey Journal of Agriculture and Forestry, 27(2003): 313-321.
• Dickey, D.A. and Fuller, W.A. (1981). Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with A Unit Root. Econometrica, 49: 1057-1072.
• Ertürk, Y.E., Karadaş, K. ve Geçer, M.K. (2016). Iğdır İlinde Kayısı Üretimi ve Pazarlaması. VII. Bahçe Ürünlerinde Muhafaza ve Pazarlama Sempozyumu (4-7 Ekim 2016, Isparta), 44-49 ss.
• FAO (2021). Apricot Production and Trade Statistics. http://faostat.fao.org . Erişim: Şubat 2021.
• Franses, P.H. and McAleer, M. (1998). Testing for Unit Roots and Non-Linear Transformations. Journal of Time Series Analysis, 19(2): 147-164.
• Gezer, İ., Pekteki, T., Aygül, H. ve Polat, İ. (2009). Malatya Kayısı Raporu. Bilgi Yolu Eğitim, Kültür ve Sosyal Araştırmalar Merkezi Yayınları, Malatya.
• Güler, D., Saner, G. ve Naseri, Z. (2017). Yağlı Tohumlu Bitkiler İthalat Miktarlarının Arıma ve Yapay Sinir Ağları Yöntemleriyle Tahmini. Balkan ve Yakın Doğu Sosyal Bilimler Dergisi, 3(1): 60-70.
• Gültekin, U. (2004). Türkiye’de Organik Kuru Kayısı Üretiminin Ekonomik Analizi. Doktora Tezi, Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Adana.
• Gündoğmuş, E. (2006). A Comparative Analysis of Organic and Conventional Dried Apricot Production on Small Households in Turkey. Asian Journal of Plant Sciences, 5(1): 98-104.
• Gündüz, O. (2010). Effect of Exchange Rate on Dried Apricot Export in Turkey: A Vector Autoregression (VAR) Analysis. African Journal of Agricultural Research, 5(18): 2485-2490.
• Gündüz, O., Aslan, A., Ceyhan, V. ve Bayramoğlu, Z. (2020a). Malatya Kuru Kayısı Üreticiliği Ekonomisi. Nobel Akademik Yayıncılık, Ankara.
• Gündüz, O., Aslan, A., Ceyhan, V. ve Bayramoğlu, Z. (2020b). Kuru Kayısı Tarımında Risk Yönetim Stratejisi Tercihlerini Etkileyen Faktörlerin Multivariate Probit Analizi. Türk Tarım-Gıda Bilim ve Teknoloji Dergisi, 8(11): 2482-2490.
• Gündüz, O., Ceyhan, V. ve Esengün, K. (2011). Measuring the Technical and Economic Efficiencies of the Dry Apricot Farms. Journal of Food Agriculture and Environment, 9(1): 319-324.
• Işıklar, Z.E. (2016). İMKB Ulusal 100 Endeksi Getiri Volatilitesinin Analizi Üzerine Bir Araştırma. Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi, 12: 245-260.
• Karabacak, T. ve Uzundumlu, A.S. (2020). Kayısı Üretiminde Önde Gelen İllerin 2019-2025 Üretim Tahminleri. IBAD Sosyal Bilimler Dergisi, 2020(Özel Sayı): 561-573.
• Karagölge, C. ve Peker, K. (1996). Kayısı Üretiminin Ekonomik Ekonomik Analizi ve Malatya İlindeki Etkileri, Türkiye II. Tarım Ekonomisi Kongresi (4-6 Eylül 1996, Adana), 139-153 ss.
• Karahan, M. (2011). İstatistiksel Tahmin Yöntemleri: Yapay Sinir Ağları Metodu ile Ürün Talep Tahmini Uygulaması. Doktora Tezi, Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Konya, 79 s.
• Karakaş, G. and Doğan, H.G. (2018). The Effect of Climate Change on Apricot Yield: A Case of Malatya Province. Academic Research in Social, Human and Administrative Sciences-I, (Editör: Bülent Cercis Tanrıtanır, Sevilay Özer), Gece Kitaplığı, Ankara, pp 469-479.
• Kılıç Topuz, B., Bozoğlu, M., Başer, U., and Eroğlu, N.A. (2018). Forecasting of Apricot Production of Turkey by Using Box-Jenkins Method. Turkish Journal of Forecasting, 2(2): 20-26.
• Koç, B. ve Tonkaz, T. (2010). GAP Bölgesinde Çeltik Üretimi İklim İlişkileri ve Çeltik Üretiminin Uzun Dönem Eğilim Analizi. Türkiye 9. Tarım Ekonomisi Kongresi (22-24 Eylül, Şanlıurfa), 622-628 ss.
• Kurt, R. ve Karayılmazlar, S. (2019). Türkiye Mantar Üretimi ve ARIMA (Box-Jenkins) ile Projeksiyonu. Ormancılık Araştırma Dergisi, 1(6): 72-76.
• Külekçi, M., Dönmez, R. ve Güler, M. (2016). Elazığ İlinde Kayısı Yetiştiren İşletmelerin Ekonomik Performanslarının Ölçülmesi. Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 33(3): 130-136.
• Mancı, R., Binici, T. ve Işgın, T. (2011). Malatya İlinde Kayısı Üretim Maliyeti. GAP VI. Tarım Kongresi (9-12 Mayıs 2011, Şanlıurfa), 136-142 ss.
• Mensah, E.K. (2015). Box-Jenkİns Modelling and Forecasting of Brent Crude Oil Price. Munich Personal RePEc Archive, MPRA Paper No:67748 pp.
• Özdemir, M.A. ve Bahadır, M. (2010). Denizlide Box Jenkins Tekniği ile Küresel İklim Değişikliği Öngörüleri. Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 3(12): 352-362.
• Özer, O.O. ve İlkdoğan, U. (2013). Box-Jenkins Modeli Yardımıyla Dünya Pamuk Fiyatının Tahmini. Tekirdağ Ziraat Fakültesi Dergisi, 2(10): 13-20.
• Özer, O.O. ve Yavuz, G.G. (2014). Box-Jenkıns Modeli Yardımıyla Fındık Fiyatının Tahmini. XI. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi (3-5 Eylül 2014, Samsun).
• Özmen, A. (1986). Zaman Serisi Analizinde Box-Jenkins Yöntemi ve Banka Mevduat Tahmininde Uygulama Denemesi. Anadolu Üniversitesi Yayınları No:201, Eskişehir, 110 s.
• Öztürk, D. ve Karakaş, G. (2017). Kayısı Üretimi ve Pazarlama Sorunları; Malatya İli Örneği. Uluslararası Afro-Avrasya Araştırmaları Dergisi, 2(4): 113-125.
• Paksoy, M. and Aslan, A. (2020). Economic Analysis of Organic Apricot Farms in Malatya Region of Turkey. Acta Horticulturae, 1286: 253-258.
• Şenyüz, M. (2019). Türkiye’deki Organik Tarım Ürünlerinin Zaman Serileri İle Analizi. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
• Temel, M. ve Öztürk, M. (2014). Türkiye Yaş Kayısı Üretimi ve İhracatı. XI. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi (3-5 Eylül 2014, Samsun).
• Topçu, Y. ve Uzundumlu, A.S. (2010). Taze Kayısının Dünya ve Türkiye’deki Mevcut Durumu. Türk Bilimsel Derlemeler Dergisi, 3(1): 43-53.
• TÜİK (2021). Bitkisel Üretim, Fiyat ve Dış Ticaret İstatistikleri, http://www.tuik.gov.tr/ Erişim: Nisan 2021.
• Uçar, K and Engindeniz, S. (2016). Economic Aspects of Fresh Apricot Production in Turkey. International Scientific Days 2016, The Agri-Food Value Chain: Challenges for Natural Resources Management and Society (May 19-20, 2016, Nitra), 163-168 pp.
• Uçar, K. ve Engindeniz, S. (2018). Malatya İlinde Kuru Kayısı Pazarlaması Üzerine Bir Araştırma. Selçuk Tarım ve Gıda Bilimleri Dergisi, 32(3): 249-256.
• Uçar, K. ve Engindeniz, S. (2019). Malatya İlinde Kayısı Üretiminde Karşılaşılan Risk Kaynakları ve Uygulanabilecek Risk Yönetimi Stratejileri. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 9(4): 2313-2320.
• Uçar, K. and Engindeniz, S. (2021). A Profitability Analysis of Investment of Apricot Growing in Turkey. Erwerbs-Obstbau, 63: 75-80.
• Uçar, K., Engindeniz, S. ve Çiçekli, U.G. (2019). Tarımsal Yatırımların Kuruluş Yeri Seçimi: Malatya İlinde Kayısı Bahçesi Yatırımı Örneği. İzmir İktisat Dergisi, 34(1): 95-110.
• Uçar, K., Saner, G., and Engindeniz, S. (2017). The Comparative Economic Analysis of Organic and Conventional Dried Apricot Production: A Case Study for Turkey. Fresenius Environmental Bulletin, 26 (7): 4555-4560.
• Uçum, İ. (2016). ARIMA Modeli ile Türkiye Soya Üretim ve İthalat Projeksiyonu. Tarım Ekonomisi Araştırmaları Dergisi, 2(1): 24-31.
• Uysal, H., Can Ağırbaş, N. ve Saner, A. (2016). Türkiye’de Sofralık Üzüm Üretim ve Dış Satımına Yönelik Projeksiyonlar ve Değerlendirmeler. 12. Ulusal Tarım Ekonomisi Kongresi (25-27 Mayıs, Isparta), 1293-1300 ss.
• Vergil, H. ve Özkan, F. (2007). Döviz Kurları Öngörüsünde Parasal Model ve Arima Modelleri: Türkiye Örneği. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 13(1): 211-231.
• Yayar, R. ve Karkacıer, O. (2003). Tarım Sektörü Dış Ticaret Serileri İçin Model Belirleme ve Gelecek Tahmini (Box-Jenkins Tahmin Yöntemi). Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 20(2): 89-108.
• Yıldız, M.Y. ve Atış, E. (2019). Türkiye Organik Kuru İncir İhraç Fiyatının ARMA Yöntemi ile Tahmini. Tarım Ekonomisi Dergisi, 25(2): 141-147.