Muş İli Süt Üretiminin ARIMA Modeli ile Tahmini

Year 2020, Volume: 8 Issue: UMS'20, 137 - 146, 30.12.2020

Abdulmecit Yıldırım , Ömer Faruk Altunç

https://doi.org/10.18506/anemon.832180

Cited By: 5

Abstract

Nüfusun % 60’ının kırsal kesimde yaşadığı Muş ilinde, ekonomi önemli ölçüde tarım ve hayvancılığa dayanmaktadır. Muş ilinde hayvancılığın en önemli ürünlerinden biri de süttür. Türkiye’de olduğu gibi Muş ilinde de nüfus artışına bağlı olarak süt ve süt ürünlerine olan talep artmaktadır. Artan bu taleple başa çıkmak ve buna ilişkin uygun politika çıkarımlarında bulunmak için gelecekteki süt üretiminin nasıl bir seyir göstereceği önem arz etmektedir. Bu çalışmanın amacı TÜİK’in 1995-2019 dönemi verilerinden hareketle gelecek dört yıllık dönemde Muş süt üretimini tahmin etmek ve bu bağlamda öneriler sunmaktır. Süt üretiminin tahmininde ARIMA (Box-Jenkins) modeli kullanılmıştır. Analiz sonuçlarına göre, Muş ili süt üretiminin 2020 yılında yaklaşık 336 bin ton, 2023 yılında ise yaklaşık 368 bin ton olacağı tahmin edilmiştir.

Keywords

Süt Üretimi, Zaman Serisi Analizi, ARIMA, Muş

Milk Production Forecast in Muş Province by ARIMA Model

Abstract

The economy is primarily based on agriculture and livestock farming in the Muş province, where 60 percent of the population lives in rural areas. Milk is one of the most important products of livestock farming in Muş province. Demand for milk and dairy products in Turkey, as well as in the province of Muş, is rising due to population growth. The trend of future milk production is important to cope with this increasing demand and to make appropriate policy implications. The aim of this study is to estimate, based on TURKSTAT data over the period 1995-2019, the milk production of Muş province over the next four years and to provide suggestions in this context. Box-Jenkins estimation methodolgy (ARIMA) models are used to predict the milk production. According to the findings of the study, it is estimated that the milk production of Muş province will be approximately 336 thousand tons in 2020 and 368 thousand tons in 2023.

Keywords

Milk production, Time series analysis, ARIMA, Muş

References

• Abdulla, F., & Hossain, M. M. (2015). Forecasting of Wheat Production in Kushtia District & Bangladesh by ARIMA Model: An Application of Box-Jenkin’s Method. Journal of Statistics Applications & Probability, 4(3), 465-474.
• Ahmed, F., Shah, H., Raza, I., & Saboor, A. (2011). Forecasting milk production in Pakistan. Pakistan Journal of Agricultural Research, 24, 82-85.
• Akın, M., & Eyduran, S.P. (2017). Forecasting Harvest Area and Production of Strawberry Using Time Series Analyses. Gaziosmanpașa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 34(3), 18-26.
• Bars, T., Uçum, İ., & Akbay, C. (2018). ARIMA Modeli ile Türkiye Fındık Üretim Projeksiyonu. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Tarım ve Doğa Dergisi, 21 (Özel Sayı), 154-160.10.18016/ksutarimdoga.v21i41 625.473029.
• Başaran, C., & Engindeniz, S. (2020). Türkiye'de Pamuk Üretiminin ARIMA Modeli İle Tahmini. Turkish Journal of Agricultural Economics, 26(1), 63-70.
• Başer, U., Bozoğlu, M., Eroğlu, N. A., & Topuz, B. K. (2018). Forecasting Chestnut Production and Export of Turkey Using ARIMA Model. Turkish Journal of Forecasting, 2(2), 27-33.
• Berk, A., & Uçum, İ. (2019). Türkiye’nin Nohut Üretiminin ARIMA Modeli ile Tahmini. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 9(4), 2284-2293.
• Burucu, V. & Gülse Bal, H. S. (2017). Türkiye’de arıcılığın mevcut durumu ve bal üretim öngörüsü. Tarım ekonomisi araştırmaları dergisi, 3(1), 28-37.
• Caner, C. B., & Engindeniz, S. (2020). Türkiye’de Pamuk Üretiminin ARIMA Modeli İle Tahmini. Tarım Ekonomisi Dergisi, 26(1), 63-70.
• Çelik, S., Karadas, K., & Eyduran, E. (2017). Forecasting the production of Groundnut in Turkey using Arima model. The Journal of Animal & Plant Sciences, 27(3), 2017, 920-928.
• 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.
• Eyduran, S. P., & Akın, M. (2017). Projecting grape harvest area and production in Turkey using time series analysis. Gaziosmanpașa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 34(3), 64-73.
• Güler, D., Saner, G., & Naseri, Z. (2017). Yağlı Tohumlu Bitkiler İthalat Miktarlarının ARIMA ve Yapay Sinir Ağları Yöntemleriyle Tahmini. Balkan ve Yakın Doğu Sosyal Bilimler Dergisi, 03(01), 60-70.
• Ilić, I., Jovanović, S., & Janković–Milić, V. (2016). Forecasting corn production in Serbia using ARIMA model. Economics of agriculture, 63(4), 1141-1156.
• Kotra, S.W. & Shaik N.U. (2016). Forecasting of Rabi Cereals Production in Andhra Pradesh Using ARIMA Models, International Journal of Engineering Science and Computing, 6(7), 8275-8277.
• Kumar, M., & Anand, M. (2014). An application of time series ARIMA forecasting model for predicting sugarcane production in India. Studies in Business and Economics, 9(1), 81-94.
• Kurt, R., & Karayılmazlar, S. (2019). Türkiye mantar üretimi ve ARIMA (Box-Jenkins) ile projeksiyonu. Ormancılık Araştırma Dergisi, 6(1), 72-76.
• Kutlu, H. R., Gül, A., & Görgülü, M. (2003). Türkiye Hayvancılığı; Hedef 2023 - Sorunlar, Çözüm Yolları ve Politika Arayışları. http://www.zootekni.org.tr/ upload/File/Hayvanclk%20Rapor-Sonhali.pdf (Erişim Tarihi: 21/12/2020).
• Lim, C. T. (2015). Forecasting coconut production in the Philippines with ARIMA model. In AIP Conference Proceedings, 1643(1), 86-92.
• Mgaya, J. F. (2019). Application of ARIMA models in forecasting livestock products consumption in Tanzania. Cogent Food & Agriculture, 5(1), 1607430.
• Murthy, B.R., Umar, S.N. & Hari B. O. (2020). Statistical model for forecasting production of ginger in India. Journal of Pharmacognosy and Phytochemistry, sp9(2): 317-320.
• Mwangi Esther, N., & Wangui Magdaline, N. (2017). ARIMA Modeling to Forecast Pulses Production in Kenya. Asian Journal of Economics, Business and Accounting, 2(3), 1-8.
• Özen, D., Tekindal, M.A., & Çevrimli, M.B. (2019). Modeling and forecasting meat consumption per Capita in Turkey. Erciyes Üniversitesi Veteriner Fakültesi Dergisi, 16(2), 122-129.
• Padhan, P. C. (2012). Application of ARIMA model for forecasting agricultural productivity in India. Journal of Agriculture and Social Sciences, 8(2).
• Saçlı, Y., (2007). AB’ye Dönüşüm Sürecinde Hayvancılık Sektörünün Dönüşüm İhtiyacı. DPT Uzmanlık Tezi, Yayın No: 2707, Ankara.
• Sharma, P. K., Dwivedi, S., Ali, L., & Arora, R. K. (2018). Forecasting maize production in India using ARIMA model. Agro-Economist, 5(1), 1-6.
• Şeker, İ., Tasalı, H., & Güler, H. (2012). Muş ilinde sığır yetiştiriciliği yapılan işletmelerin yapısal özellikleri. FÜ Sağ. Bil. Vet. Derg, 26(1), 09-16.
• Verma, S. (2018). Modeling and forecasting maize yield of India using ARIMA and state space models. Journal of Pharmacognosy and Phytochemistry, 7(5), 1695-1700.