GAZİANTEP İLİNİN 2018-2025 DÖNEMİNDE YUMURTA ÜRETİM TAHMİNLERİ

Author :  

Year-Number: 2020-111
Yayımlanma Tarihi: 2020-12-08 21:22:02.0
Language : Türkçe
Konu : Ziraat, Orman, Su ürünleri, Tarım Ekonomisi,Tarımsal İşletmecilik, Tarımsal Pazarlama
Number of pages: 386-401
Mendeley EndNote Alıntı Yap

Abstract

Bu çalışmanın amacı son yıllarda yumurta üretiminde en fazla artışı gerçekleştiren Gaziantep ilinin 1991-2017 üretim verilerini ARIMA modelinde kullanarak 2018-2025 yıllarındaki üretim miktarını tahmin etmektir. ARIMA modelinin en uygun sonucunu vermesi için AIC, BIC, SSE, MSE, MPE gibi kriterlerden en çok kriteri gerçekleştiren model en uygun model olarak seçilmiştir. Çalışmada bu kriterlerden en fazlasını yerine getiren model ARIMA (1,1,1) olarak tespit edilmiştir. 1991 yılında 33.297 adet üretim yapan ilin 2017 yılındaki üretimi %2.393 kat artarak 829.976 adet üretime yükselmiş ve 2018-2025 yılları ortalamasına göre yıllık 1.169.549 adet yumurta üretileceği tahmin edilmiştir. Kullanılan ARIMA modelinde tahmin edilen değer ile gerçekleşen değer arasında bu 27 yıl toplamı dikkate alınınca -%2,37’lik bir değişim hesaplanmıştır. Genel itibariyle Gaziantep ilinin gelecek 8 yıldaki yumurta üretim ortalaması geçen 27 yıl ortalamasına göre %579,11’lik bir artış gerçekleştirecektir. Bu durumda Gaziantep ili Türkiye'de en fazla üretim artışını sağlayan il olacaktır. Gaziantep ilinin iklim şartlarının yumurta tavukçuluğuna uygun olması, yem sanayi bakımından gelişmiş olması ayrıca yumurta üretiminde önde gelen iller açısından kendisine çok yakın illerin olmaması maliyet avantajları sağlamaktadır. Yumurta üretiminde payını giderek artıran Gaziantep ilinde 2015-2019 yıllarında dört organik gübre tesisi kurulmuştur. Bu da gösteriyor ki ileriki yıllarda artan üretim ile beraber bu tesislerin sayı ve kapasite miktarlarının artacağı düşünülmektedir. Ayrıca diğer illerde olduğu gibi Gaziantep ilinde yumurtacılık alanında faaliyet gösteren işletmelerin kuş gribi ve COVİD-19 gibi tehlikelerin sürekli arz etmesi nedeniyle ileriki yıllarda ihracatta ve tüketici tercihlerinde sıkıntı yaşamaması için veterinerlik sertifikası ve benzeri kalite sertifikalarını alarak üretimlerine devam etmeleri gerekmektedir.

Keywords

Abstract

The aim of this study is to estimate egg production rate of Gaziantep province, having realized the most increase in egg production in recent years, in 2018-2025 periods by using data of 1991-2017 periods with ARIMA model. The model that fulfills them most criteria among AIC, BIC, SSE, MSE, MPE for getting rational inference from the ARIMA model was selected as the most appropriate model. The ARIMA (1,1,1) model that fulfills most of these criteria has been determined as the most suitable model in the study. The egg production amount of Gaziantep province in 1991 was 33.397 and reached to 829.976 eggs by increasing 2.393% in 2017 and it is estimated that 1.169.549 eggs will be produced per annum according to the average of 2018-2025 periods. -2.37 percent changes has been calculated between the estimated and actual amount when considered the 27 years in the ARIMA model. In general terms the average egg production of Gaziantep in the next 8 years will increase 579.11% compared to the average of the last 27 years. Well then, in that case Gaziantep province will have the most increased production in Turkey. Gaziantep province has cost advantages for reasons like suitable climatic conditions for egg poultry, having a well-developed feed industry and also not being close to the leading cities of egg production. Gaziantep province gradually increasing its share in egg production has four organic fertilizer plants which were established 2015-2019 years. This shows that it is thought that the number and capacity of these plants will increase with the growing production in the coming years. In addition, for the reason of still ongoing thread of bird flu and COVID-19 the firms enterprises in the field of egg production in Gaziantep and other provinces should continue their production by receiving veterinary and similar quality certificates for not to have troubles exportations and consumer preferences.

Keywords


  • Akgül, Işıl, (2003), Zaman Serilerinin Analizi ve ARIMA Modelleri, Der Yayınları, İstanbul.

  • Aydın, Fadile; Çelen, M. Fatih, (2017), “GAP Bölgesi Yumurta Tavukçuluğu İşletmelerin Demografik ve Sosyo-Ekonomik Yapısı”, Batman Üniversitesi Yaşam Bilimleri Dergisi, 7(2/2), s.107-117.

  • ASO, (2020). Irak’a Yumurta İhracatı, Ankara Sanayi Odası Bilgilendirme Yazısı. https://www.aso.org.tr/iraka-yumurta-ihracati/, Erişim Tarihi: 14.09.2020.

  • Aytop, Yeşim; Işık, Fikret, (2020), “Gaziantep İlindeki Tüketicilerin Yumurta Tüketim Alışkanlıklarının Belirlenmesi”, Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi, 7(1), s.269-275.

  • Box, George Ep; Jenkins, Gwilym M; Reinsel, Gregory C; and Ljung, Greata M, (2016), Time Series Analysis: Forecasting and Control. Fifth Edition, New Jersey, USA.

  • Çelebi, Şaban; Karaca, Hatice, (2006), “Yumurtanın Besin Değeri, Kolesterol İçeriği ve Yumurtayı N-3 Yağ Asitleri Bakımından Geliştirmeye Yönelik Çalışmalar”, Atatürk Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 37, s.257-265.

  • Çelik, Yusuf; Şengül, Turgay, (2001), “Şanlıurfa İli Kentsel Alanında Tüketicilerin Yumurta Tüketim Düzeyleri ve Tüketim Alışkanlıklarının Belirlenmesi ” Hayvansal Üretim, 42(2), s.53-62.

  • Çopur, Gülşen; Duru, Metin; Şahin, Ahmet, (2004), “Düşük Kolesterollü Yumurta Üretimi Yönünde Yapılan Çalışmalar”, 4. Ulusal Zootekni Bilim Kongresi, 01-03 Eylül 2004, Isparta.

  • Dalkılıç, Kenan; Uğurlu, Ayşenur, (2013), "Tavuk Gübresinden Biyogaz Üretimi", Tavukçuluk Araştırma Dergisi, 10, s.14-19.

  • Ergün, Sevgi; Şahin, Süleyman, (2017), “İşletme Talep Tahmini Üzerine Literatür Araştırması” Ulakbilge, 5(10), s.469-487.

  • Ermetin, Orhan; Mülayim, Mevlüt, (2020), “Determination of Roughage Adequacy by Means of Animal Husbandry Status and Feed Sources in the KOP Region", Turkish Journal of Agriculture-Food Science and Technology, 8(8), s.1784-1794.

  • FAO, (2020), Food Agricultural Organization, http://www.fao.org/faostat/en/#home , Accesed Date: 06.08.2020.

  • Farhath, Z, Asha; Arputhamary, B; Arockiam, L., (2016), "Zaman Serisi Modelini Kullanarak ARIMA Tahminine İlişkin Bir Araştırma," Int. J.Comput. Sci. Mobil Bilgisayar 5, s.104-109.

  • GAİB, (2020). Gaziantep İli Yumurta İhracatı İstatistikleri, Güneydoğu Anadolu İhracatçılar Birliği, https://www.gaib.org.tr/ , Erişim Tarihi: 14.09.2020.

  • Gunter, Ulrich; Önder, Irem, (2015), “Forecasting International City Tourism Demand for Paris: Accuracy of Uni-and Multivariate Models Employing Monthly Data”, Tourism Management, 46, s.123-135.

  • ITC, (2020), Trade of Chicken Egg in 2014-2018 Years. https://www.trademap.org/Index.aspx, Accesed Date: 02.09.2020.

  • Kalfa, Derya. (2019). Türkiye'de Yumurta Sektörü ve Sektöre Yönelik Yumurta İhracatı Pazar Araştırması, Karatay Üniversitesi, Sosyal Bilimler Üniversitesi, İşletme ABD, Yüksek Lisans Tezi, Konya.

  • Kaynar, Oğuz; Taştan, Serkan, (2009), “Zaman Serileri Tahmininde ARIMA-MLP Melez Modeli”, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 23(3), s.141-149.

  • Kurtoglu, Seval, (2018), “Türkiye’nin 2018-2025 Dönemindeki Yumurta Üretiminin ARIMA Modeliyle Tahmini”, Atatürk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Tarım İşletmeciliği ABD, Yüksek Lisans Tezi, Erzurum.

  • Kurtoğlu, Seval; Uzundumlu, Ahmet, Semih; Bilgiç, Abdulbaki, (2019), “Türkiye’nin 2018- 2025 Dönemindeki Yumurta Üretiminin ARIMA Modeliyle Tahmini”, Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 7(97), s.34-42.

  • Küçükoflaz, Mehmet; Akçay, Aytaç; Çelik, Elif; Sarıozkan, Savaş, (2019), “Türkiye’de Kırmızı Et ve Süt Fiyatlarının Box-Jenkins Modeller İle Geleceğe Yönelik Kestirimleri”, Veteriner Hekimler Derneği Dergisi, 90(2), s.122-131.

  • Law, Rob; Li, Gang; Fong, Davis, Ka, Chio; Han, Xin, (2019), “Tourism Demand Forecasting: A Deep Learning Approach”, Annals of Tourism Research”, 75, s.410-423.

  • Özkan, Kahraman, (1986). “ Hayvansal Besinler ve Sağlık’’, Tarım ve Mühendislik Dergisi”, 20, s.18-20.

  • Parlakay, Oğuz; Arslan, Duru, Asuman; Akın, Yüksel. (2017). “ Tüketicilerin yumurta tüketim tercihlerinin belirlenmesi: Uşak ili örneği ”, Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 34(2), s.108-115.

  • SAS, (2014), SAS 13.2 User’s Guide The ARIMA Procedure. SAS Institute Inc., Cary, NC, USA, https://support.sas.com/documentation/onlinedoc/ets/132/ARIMA.pdf, Erişim Tarihi: 11.09.2020.

  • Şeker, Sadi, Evren, (2015), “Zaman Serisi Analizi’’, YBS Ansiklopedi, 2(4), s.23-31.

  • TEPGE, (2020). Tarımsal Ekonomi ve Politika Geliştirme Enstitüsü, https://arastirma.tarimorman.gov.tr/tepge/Menu/27/Tarim-Urunleri-Piyasalari, Erişim Tarihi: 23.08.2020.

  • TÜİK, (2020), Türkiye İstatistik Kurumu, http://www.TÜİK.gov.tr, Erişim Tarihi: 07.08.2020.

  • Uzundumlu, Ahmet Semih; Bilgiç, Abdulbaki; Ertek, Nur, (2019), “Türkiye’nin fındık üretiminde önde gelen illerin 2019-2025 yılları arasındaki fındık üretimlerinin ARIMA modeliyle tahmin edilmesi’’, Akademik Ziraat Dergisi, 8, s.115-126.

  • Yaffee, Robert, Alan; McGee, Monnie, (2000), Introduction to Time Series Analysis and Forecasting with application of SAS and SPSS (1st ed.), Academic Press, INC.

  • YUM-BİR, (2020), Yumurta Üreticileri Merkez Birliği, http://www.yum-bir.org, Erişim Tarihi: 07.08.2020.

  • Zaheer, Khalid, (2015), “An Updated Review on Chicken Eggs: Production, Consumption, Management Aspects and Nutritional Benefits to Human Health’’, Food and Nutrition Sciences, 6(13), s.1208-1220.

                                                                                                                                                                                                        
  • Article Statistics