Türkiye'de Süt ve Süt Ürünleri Üretiminin Mevsimsel ARIMA Modeli ile Tahmini

Year 2024, Volume: 11 Issue: 3, 642 - 653, 24.07.2024

Didem Doğar , Adnan Çiçek , Merve Ayyıldız

https://doi.org/10.30910/turkjans.1389143

Abstract

Süt ve süt ürünleri üretimi, arz talep dengesi, beslenme, ulusal ve uluslararası ticaret, kırsal kalkınma vs. birçok açıdan önemlidir. Bu nedenle, süt ve süt ürünleri sektörünün devamlılığı ve gelişimi için üretim projeksiyonlarına ihtiyaç duyulmaktadır. Çalışmada, 2010- 2023 dönemini kapsayan 156 aylık süt ve süt ürünleri üretim verileri kullanılarak Türkiye için 2024 yılı gelecek 12 aya yönelik mevsimsel ARIMA modeli ile tahminler yapılmıştır. Modeller sonucunda en uygun modelin belirlenmesinde temel varsayım ve adımlar izlenerek, aylık süt ve süt ürünleri üretim verilerini en iyi açıklayan modelin analiz sonuçlarının MAPE, MAE, RMSE, Normalize BIC ve diğer istatistiki hata değerlendirme ölçütlerine göre güvenilir ve tutarlı olduğu belirlenmiştir. Elde edilen bulgulara göre, 2024 yılında mevsimsel dalgalanmalar olmakla beraber kaymak üretimi dışında diğer süt ve süt ürünleri üretiminde artış trendinin devam edeceği belirlenmiştir. Uzun dönem aylık ortalama veriler ile karşılaştırıldığında toplanan inek sütünde %18-24 arasındaki olası artışın, içme sütü üretiminde %12-24 arasında olacağı tahmin edilmiştir. Ayran üretiminin ise uzun dönem verilerine göre %27-50 oranında, yoğurt üretimin ise %9-17 oranında artacağı saptanmıştır. Tereyağı üretiminde uzun dönem verilerine göre %52-71 oranında artacağı, kaymak üretiminin ise yaklaşık %5-29 oranında azalacağı öngörülmektedir. 2024 yılı için elde edilen bulgulara göre dünya ortalamasının üzerinde süt ve süt ürünleri üretiminin artacağı öngörülse de kayıt dışılığın sektörün gelişiminde önemli bir engel olduğu görülmektedir. Bu bağlamda süt sanayine yatırım teşvik edici politikalar geliştirilmesi sektörün gelişimi açısından önemli görülmektedir.

Keywords

Süt üretimi, süt ürünleri üretimi, mevsimsel ARIMA modeli, Türkiye.

Estimation of Milk and Dairy Products Production in Turkey with Seasonal ARIMA Model

Abstract

Milk and dairy production is vital across several sectors, including maintaining supply-demand equilibrium, providing nutrition, facilitating national and international trade, and fostering rural development. Therefore, accurately forecasting production is crucial for the sustainability and progress of the milk and dairy products industry. This study utilizes seasonal ARIMA modeling to forecast milk and dairy production in Turkey for the upcoming 12 months of 2024, utilizing 156 months of production data from 2010-2023. Rigorous model selection processes, guided by fundamental assumptions and methodological steps, identify the most suitable model for interpreting monthly production data. The reliability and consistency of this model are validated through assessments based on various statistical criteria such as MAPE, MAE, RMSE, BIC, among others. The findings indicate that despite anticipated seasonal fluctuations in 2024, the upward trend in milk and dairy production, excluding cream, is expected to continue. Comparative analysis with long-term monthly averages reveals potential increases of 18-24% in collected cow milk and 12-24% in drinking milk production. Additionally, long-term projections foresee a rise of 27-50% in ayran production and 9-17% in yogurt production. Butter production is anticipated to surge by 52-71%, while cream production is expected to decline by approximately 5-29%. Despite projections for 2024 indicating a growth trend surpassing global averages in milk and dairy production, informalities pose significant obstacles to sectoral development. Thus, the formulation of policies encouraging investments in the dairy industry emerges as a critical strategy for sectoral advancement.

Keywords

Milk production, dairy products production, seasonal ARIMA model, Türkiye.

References

• Ahmed, F., Shah, H., Raza, I., ve Saboor, A. 2011. Forecasting milk production in Pakistan. Pakistan Journal of Agricultural Research, 24, 82-85.
• Akdağ, R. 2016. Yapay sinir ağları, destek vektör makineleri ve Box-Jenkins yöntemleriyle kentsel içme suyu talebi tahmini ve karşılaştırmalı analizi. Business and Economics Research Journal, (7), (1), s. 123-138.
• Bandyopadhyay, S. 2020. Coronavirus Disease 2019 (COVID-19): We Shall Overcome, Springer. Clean Technologies and Environmental Policy, 22, 545-546.
• Blaszczyk, B., Ebenek, E., Jagielski, P. 2020. Nutrition behaviors in polish adults before and during COVID-19 lockdown. National Library of Medicine. 12(10):3084-3090.
• Box, G.E.P., Jenkins, G.M. 1976. Time series analysis forecasting and control. Revised Edition, Holden Day Inc., 170p., California.
• Cetron, M., Simone, P. 2004. Battling 21st-Century Scourges with a 14th-Century Toolbox1. Emerging Infectious Diseases, 10(11), 2053.
• Chen, C.F., Chang, Y.H., Chang, Y.W. 2009. Seasonal ARIMA forecasting of inbound air travel arrivals to Taiwan, Transportmetrica, 5(2): 125–140.
• Çapraz, İ., Yılmaz, V. 2005. Süt ve süt ürünleri sektör profili, İstanbul Ticaret Odası Yayınları.
• 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.
• Del Rio-Chanona R.M., Mealy, P., Pichler, A., Lafond, F., Farmer, J.D. 2020. Supply and demand shocks in the COVID-19 pandemic: An industry and occupation perspective. Oxford Review of Economic Policy, 36(S1), S94–S137.
• Deshmukh, S. S., Paramasivam, R. 2016. Forecasting of Milk Production in India with ARIMA and VAR Time Series Models. Asian Journal of Dairy and Food Research, 35(1), 17-22.
• Duru, Ö. 2007. Zaman serileri analizinde arıma modelleri ve bir uygulama, T.C. İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ekonometri Anabilim Dalı, Yüksek lisans Tezi.
• EUROSTAT, 2023. Collection of cow's milk DATA. https://ec.europa.eu/eurostat/ databrowser/view/tag00037/ default/table?lang=en& category=t_agr.t_apro.t_apro_mk
• 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.
• Eştürk, Ö. 2021. Estimating Milk Production in Ardahan Province with ARIMA (Box-Jenkins) Model. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Dergisi, 5(2), 271-281.
• FAO, 2023. Food and Agriculture Organization of the United Nations.
• Heiberger, R.M., Holland, B. 2004. Statistical Analysis and Data Display: An Intermediate Course with Examples in S-Plus, R ve SAS, Springer, p. 580, USA.
• Hepburn, C., O’Callaghan, B., Stern, N., Stiglitz, J., Zenghelis, D. 2020. Will COVID-19 fiscal recovery packages accelerate or retard progress on climate change, Oxford Smith School of Enterprise and the Environment. (36) 20-02.
• Hassan, S.A., Abdelaziz, H.H., İbrahim, A.H. ve Musa, K.S.M. 2018. Sudan'ın Hartum eyaletinde süt üretimi tahmini. Tarım ve Araştırma Dergisi, 4 (12), 6-13.
• IBM Support, 2023. IBM International Business Machines. Support ARIMA (SPSS Modeller).
• Kendal, M.G. 1973. The advanced Theory of Statics,Charles Griffin, London, sf: 506-507.
• Kouam, H. 2020. COVID-19 and oil prices, SSRN Electronic Journal, 1(14).
• 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.
• Mgaya, J. F. 2019. Application of Arima Models in Forecasting Livestock Products Consumption in Tanzania. Cogent Food and Agriculture, 5(1), 1607430.
• OECD, 2020. COVID-19 and the Food and Agriculture Sector: Issues and Policy Responses, Tackling Coronavirus (COVID-19) Contributing to a Global Effort. Organisation for Economic Cooperation and Development.
• OECD/FAO 2021. OECD-FAO Agricultural Outlook 2021-2030, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/19428846-en.
• Oğhan, S. 2010. Zaman Serisi Analiz Yöntemlerinin Karşılaştırılması. Ege Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. Yüksek lisans tezi.
• 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.
• Özmen, A. 1986. Zaman serisi analizinde box-jenkins yöntemi ve banka mevduat tahmininde uygulama denemesi, Anadolu Ünüversitesi Yayın No:207(51).
• 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.
• Pektaş, A.O. 2013. SPSS ile Veri Madenciliği, Dikeyeksen Yayınları, ISBN:978-605-86660-4-7, İstanbul.
• Perez ve ark. 2022. Application of an "ARIMA" model to forecast milk production in Brown Swiss cows from the Peruvian highlands. Journal of the Selva Andina Animal Science, 9 (2), 77-83.
• Schmidhuber, J., Pound, J., ve Qiao, B. 2020. COVID-19: Channels of Transmission to Food and Agriculture. TAGEM, 2018. Tarımsal Araştırmalar ve Politikalar Genel Müdürlüğü. Süt Sektör Politika Belgesi. https://www.tarimorman.gov.tr/TAGEM/Belgeler/yayin/S%C3%BCt%20Sekt%C3%B6r%20Politika%20belgesi%202018-2022.pdf.
• Tatar, B.Ç., Sipahioğlu, O., Açıkalın, B., Karaoğlu, B. 2022. Covid-19 Pandemi Sürecinin Yiyecek İçecek Sektörüne Etkileri. Ankara Medipol Üniversitesi Gastronomi ve Mutfak Sanatları Bölümü, Medipol Üniversitesi Yayınları: 52 (149).
• TEPAV, 2012. Konya’da Tarımsal Sanayide Yapısal Özelliklerinin Analizi ve Rekabet Stratejilerinin Belirlenmesi, Süt ve Süt Ürünleri İmalat Sektörü Sonuç Raporu. Türkiye Ekonomi Politikaları Araştırma Vakfı.
• TEPGE, 2023. Tarımsal Ekonomi ve Politika Geliştirme Enstitüsü. Süt ve Süt Ürünleri Tahmin Raporu.
• TEPGE, 2021. Tarımsal Ekonomi ve Politika Geliştirme Enstitüsü. Süt ve Süt Ürünleri Tahmin Raporu.
• USK, 2018. https://ulusalsutkonseyi.org.tr/wp-content/uploads/Sut_Raporu_2018_Web_Kapakli.pdf.
• USK, 2021. Ulusal Süt Konseyi, Dünya ve Türkiye’de süt sektör istatistikleri. Süt Sektör Raporu. https://ulusalsutkonseyi.org.tr/2021-sut-raporu-3927/.
• Varshney, D., Roy, D. ve Meenakshi, J.V. 2020. Impact of COVID-19 on Agricultural Markets: Assessing the Roles of Commodity Characteristics, Disease Caseload and Market Reforms. Indian Economic Review, 55(1): 83-103.
• Waiswa, D. 2023. Box-Jenkins metodolojisini kullanarak Uganda'nın sığır ve sığır sütü üretiminin modellenmesi ve tahmin edilmesi. Tarımsal Üretim Dergisi, 4 (1), 16-29.
• WHO, 2023. World Health Organization. https://www.who.int/publications/m/item/covid-19-epidemiological-update---22-december-2023
• Wilder-Smith, A., Freedman, D.O. 2020. Isolation, Quarantine, Social Distancing and Community Containment: Pivotal Role for Old-Style Public Health Measures in the Novel Coronavirus (2019- nCoV) Outbreak. J Travel Med;27(2).
• Yıldırım, A., Altunç, Ö.F. 2020. Muş ili süt üretiminin arıma modeli ile tahmini. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 8 (20) 137-1465.