Geri Dön

Zaman serisi analizi ve tarımsal uygulaması

Time series analysis and an agriculture application

  1. Tez No: 237775
  2. Yazar: MEHMET İLKER BEK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERCAN EFE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ziraat, İstatistik, Agriculture, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Zaman serisi, arma, arima, Box-Jenkins, otoregresif, Time series, arma, arima, Box-Jenkins, autoregresive
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Zootekni Bölümü
  12. Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

Zaman serisi verileri bir dönemden diğerine, değişkenlerin ardışık olarak gözlendiği sayısal değerlerdir. Belirli bir süre içerisinde elde edilen, ardışık dönemlerdeki mevcut verileri kullanarak olayın yapısının analiz edilmesi ve geleceğine ilişkin tahminlerin yapılabilmesinin en uygun ve kolay yolu zaman serisi analizidir.Zaman serisi verileri ekonomik, fiziksel, demografik ve süreç kontrol tipinde veriler şeklinde alt gruplarda da tanımlanabilir. Tarımsal faaliyetlerde içerisinde de bu alt grupların her tipinde veri ile karşılaşmak olasıdır. Tarımsal üretim rakamları, tarımsal ürünlerin fiyat değişim rakamları, meteorolojik veriler gibi zaman içerisinde belirli dönemlerde toplanan veriler kullanılarak, tarımsal faaliyetin planlı bir şekilde yürütülmesine yardımcı olmak için zaman serisi analizleri yapılması gerekmektedir.Bu çalışmada zaman serileri analizinde kullanılan temel kavramlar ve AR, MA, ARMA, ARIMA, mevsimsel Box-Jenkins Modelleri ve Mevsimsel Otoregresif Modeller SAR(P) incelendi.Yapılan araştırmada zaman serisi analizinin, tarımsal faaliyetlerle ilgili alanlarda uygulamasına nadiren rastlanmakla birlikte, analizin teorik boyutunu ve uygulamasını bir arada veren bir kaynağa rastlanmadı.Bu çalışmada uzun dönem süt verimlerinin zaman serisi analiz teknikleri kullanılarak değerlendirilmesi yapıldı ve sonuçlar karşılaştırmalı olarak tartışıldı. En iyi model tercihinin yapılabilmesi için değişik modeller irdelendi. En iyi model olarak ARIMA(0,1,7)(1,0,1) modeli bulundu.

Özet (Çeviri)

Timeseries data is an ordered sequence of observations through time, in other words time series are a collection of observation made sequentially through time. The ability to understand the behavior of the series may help us to make projections into future. The proper and easy way to describe the behavior of time series in a concise manner and also forecasting future values of series is to use time series analysis.One can see the diversity of fields such as economical, physical, demographic and process control events in which time series can be applied. It is obvious to have all these kind of data within agricultural activities. Information about the changes of the amount and prices of agricultural products, the changes in long-term climate and hydrologic series provide long term agricultural time series data. To study time series for all these sort of agricultural data helps us to plan the present activities and help to make correct decision for projections about future activities.The aim of this study is to give an overview of AR, MA, ARMA, ARIMA and seasonal Box-Jenkins models and seasonal autoregresive models SAR(P).During the review of the present literature about time series analysis we could not came across a concise literature giving both theory and application for agricultural data.Therefore after revising the basics of time series analysis in first chapter, in the next chapters the models compared from both theoretical and empirical points of view to find out the ?best? applicable model for milk production time series data. The ?best? model obtained was ARIMA (0,1,7)(1,0,1) .

Benzer Tezler

  1. Meteorolojik kuraklık modellemesi ve Türkiye uygulaması

    Meteorological drought modelling and application to Turkey

    SEVİNÇ SIRDAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEKAİ ŞEN

  2. Konjonktür dalgalarının belirleyicileri: Gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler üzerine uygulamalı bir analiz

    Determinants of business cycles: An empirical study on developed and developing countries

    ALİ GÖKHAN YÜCEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    EkonomiErciyes Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EKREM ERDEM

  3. Determination of spot wheat prices under climate impact using copula approach

    Copula yaklaşımı ile iklim etkisi altında spot buğday fiyatlarının belirlenmesi

    İLAYDA KAYAPINAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Aktüerya BilimleriOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Aktüerya Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE SEVTAP KESTEL

    DR. BÜKRE YILDIRIM KÜLEKCİ

  4. Modelling weather index based drought insurance for provinces in the Central Anatolia region

    İç Anadolu bölgesi illeri için endeks bazlı kuraklık sigortası modellemesi

    ÖMER OZAN EVKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Aktüerya BilimleriOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Aktüerya Bilimleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. Ş. KASIRGA YILDIRAK

  5. Türkiye'de iç borçların sosyal harcamalar üzerindeki etkisi

    The impact of domestic debt on social expenditure in Turkey

    MELEK BIYIKLIOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    EkonomiGalatasaray Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA BURAK GÜRBÜZ