Seçili temel tarım ürünleri fiyatlarının tahmini: Türkiye üzerine bir uygulama
Forecasting selected basic agricultural product prices: An application on Türkiye
- Tez No: 1022111
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ RIZA SANDALCILAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonomi, Economics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, Türkiye'de temel tarım ve hayvansal ürünler arasında yer alan kırmızı et, buğday ve çiğ süt fiyatları 2010:01-2024:12 dönemi için incelenmiştir. Çalışmanın temel amacı, söz konusu ürünlerin fiyatlarını tahmin etmek ve tahmin performanslarını farklı model yaklaşımları çerçevesinde karşılaştırmalı olarak değerlendirmektir. Bu kapsamda, fiyat serilerinin geçmiş dönem hareketleriyle ilişkisi dikkate alınmış, ayrıca makroekonomik ve maliyet temelli değişkenlerin tahmin sürecindeki rolü analiz edilmiştir. Çalışmada geleneksel zaman serisi modeli olarak SARIMA, makine öğrenmesi modelleri olarak ise XGBoost ve Random Forest yöntemleri kullanılmıştır. Bunun yanında SHAP analiziyle değişkenlerin tahminlerdeki göreli önemi, Causal Forest yaklaşımıyla ise döviz sepetinin ürün fiyatları üzerindeki koşullu etkisi incelenmiştir. Çalışmada 180 aylık veri seti kullanılmış ve veri seti zaman sırası korunarak eğitim ve test dönemlerine ayrılmıştır. Bulgular, SARIMA modelinin üç ürün için de güçlü tahmin performansı sunduğunu göstermektedir. Makine öğrenmesi modelleri arasında ise XGBoost, Random Forest'a göre daha başarılı sonuçlar üretmiştir. SHAP bulgularına göre M2 para arzı, kişi başına gelir, emek maliyeti endeksi ve döviz sepeti fiyat tahminlerinde öne çıkan değişkenlerdir. Çalışma, SARIMA modelinin tarımsal fiyatların kısa ve orta vadeli tahmininde güçlü ve yorumlanabilir bir yöntem olduğunu göstermektedir. Bunun yanında, makine öğrenmesi uygulamalarının fiyat oluşumunun arkasındaki değişkenleri daha görünür hâle getirdiği ifade edilebilir. Bu yönüyle çalışma, Türkiye'de tarımsal fiyat tahmini literatürüne ürün çeşitliliği, model karşılaştırması ve açıklanabilirlik açısından katkı sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
In this study, the prices of red meat, bread wheat, and raw milk, which are among the main agricultural and livestock products in Türkiye, are examined for the period 2010:01–2024:12. The main objective of the study is to forecast the prices of these products and to comparatively evaluate their forecasting performance within the framework of different modelling approaches. In this context, the relationship between price series and their past movements is taken into account, while the role of macroeconomic and cost-based variables in the forecasting process is also analysed. In the study, SARIMA is employed as a conventional time series model, whereas XGBoost and Random Forest are used as machine learning models. In addition, the relative importance of the variables in the forecasts is examined through SHAP analysis, while the conditional effect of the exchange rate basket on product prices is investigated using the Causal Forest approach. The study uses a monthly dataset consisting of 180 observations, and the dataset is divided into training and test periods while preserving the chronological order of the data. The findings indicate that the SARIMA model provides strong forecasting performance for all three products. Among the machine learning models, XGBoost produces more successful results than Random Forest. According to the SHAP findings, M2 money supply, per capita income, the labour cost index, and the exchange rate basket are the variables that stand out in price forecasting. The study demonstrates that the SARIMA model is a strong and interpretable method for short- and medium-term agricultural price forecasting. In addition, it can be stated that machine learning applications make the variables underlying price formation more visible. In this respect, the study contributes to the agricultural price forecasting literature in Türkiye in terms of product diversity, model comparison, and explainability.
Benzer Tezler
- Bioethanol production from lignocellulosic biomass
Lignoselülozik atıklardan biyoetanol üretimi
ÖZNUR YILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHMUT ALTINBAŞ
PROF. DR. BESTAMİ ÖZKAYA
- Yeni çevresel paradigma ölçeği ile organik gıda tüketicilerinin çevreye yönelik tutumlarının değerlendirilmesi: ankara ili örneği
Assesment of ecocentric attitudes of the orgnic food consumers with using the new ecologi̇cal paradi̇gm scale: Sample of Ankara city
CEYDA ATALAY
- Örtü altı yetiştiriciliğinde güvenli sebze üretimine yönelik olarak girdi kullanım düzeyi ve etkinliği; Konya ili örneği
Input use level and efficiency for safe vegatable production in greenhouse cultivation; Konya province
ALİME ÜLKÜ ERMETİN
- Hatay ilinin portakal üretimi ve dış ticarette işletmelerin pazarlama stratejileri
Orange production and foreign trade business marketing strategies in the province
TUĞÇE KIZILTUĞ
