Affiliation:
1. GAZİOSMANPAŞA ÜNİVERSİTESİ
2. Bozok Üniversitesi, Ziraat Fakültesi
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.
Publisher
Turk Tarim ve Doga Bilimleri Dergisi
Reference44 articles.
1. Ahmed, F., Shah, H., Raza, I., ve Saboor, A. 2011. Forecasting milk production in Pakistan. Pakistan Journal of Agricultural Research, 24, 82-85.
2. 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.
3. Bandyopadhyay, S. 2020. Coronavirus Disease 2019 (COVID-19): We Shall Overcome, Springer. Clean Technologies and Environmental Policy, 22, 545-546.
4. 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.
5. Box, G.E.P., Jenkins, G.M. 1976. Time series analysis forecasting and control. Revised Edition, Holden Day Inc., 170p., California.