Estimation of food demand in Turkey using quadratic almost ideal demand system
Karesel ideale yaklaşık talep sistemi ile Türkiye'de gıda talebi tahmini
- Tez No: 536975
- Danışmanlar: PROF. DR. SENCER ECER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Ekonomi, Econometrics, Economics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Ekonomi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Talep tahmini insanlar, şirketler ve hükumetler için kritik bir konudur. Talep tahmini sadece gelecekteki talep miktarlarını öngörmek için değil, aynı zamanda tüketici davranışlarını anlamak için de önemlidir. Çünkü tüketici davranışlarını anlamak, karar verme süreçlerinde yardımcı olmaktadır. Bu tez, 2008 ve 2016 yılları arasındaki gıda talebini tahmin etmektedir. Çünkü, son yıllarda enflasyon oranında yaşanan artış, büyük ölçüde gıda fiyatları ile ilişkilendirilmektedir. Diğer yandan, gıda talebi diğer emtialara göre, nispeten, daha az fiyat esnekliği göstermektedir. Bu yüzden, Türkiye'deki gıda talebi Türk halkının refah seviyesi için önemli bir unsurdur. Bir kişi, tüketicilerin refahı hakkında tüketici tercihlerine bakarak çıkarımlar yapabilir. Bu yaklaşım mikro ekonomik teorinin konularından birisidir. Neoklasik talep teorisini anlamak, tüketici davranışlarının (ve tercihlerinin) daha iyi anlaşılmasını sağlayacaktır. Bu yüzden tezde, Türkiye'de gıda talebini tahmin etmeden önce, bu bağlamda neoklasik talep teorisinin incelemekteyim. Gıda talebini tahmin etmek için İdeale Yaklaşık Talep Sistemini (AIDS) kullanmaktayım, çünkü bu model neoklasik talep teorisinde yer alan birçok önemli varsayımı sağlamaktadır. Ama gıda talebinin ekonometrik tahminini AIDS yerine, Karesel AIDS (QUAIDS) kullanarak yapmaktayım. Çünkü QUAIDS tüketicilerin karesel Engel eğrisine sahip olduğu varsayımı kullanmaktadır, ki bu talep sistemleri için daha uygun bir yöntemdir. Diğer yandan, hem AIDS hem de QUAIDS doğrusal olmayan modellerdir. Literatürde genellikle sonuca daha hızlı yakınsamak için, LA/AIDS olarak adlandırılan doğrusal bir modele dönüştürülerek kullanılmaktadır. Ama LA/AIDS modelinin içsellik (endogeneity) gibi ekonometrik sorunları vardır. Bu yüzden, ben bu tezde QUAIDS modelini doğrusallaştırma olmadan tahmin etmekteyim. Bu çalışmanın özgün yönlerinden birisi de gıda talebini tüketici anketlerini birleştirme (aggregation) ile zaman serisine dönüştürerek tahmin etmemdir. Bu şekilde yaparak, özellikle kurban bayramındaki tüketicilerin farklı davranışlarını fark ediyorum; modeli çok daha hızlı tahmin ediyorum; ve heterojenliği azaltmak için sansürlü talep teknikleri uygulamama gerek kalmıyor. Ama gözlem sayısın birleştirme ile (neredeyse) 100.000'den 108'e düşmektedir. Bu yüzden bazı noktalarda, modele sağlamlık (robustness) testleri yapmaktayım. Çıkan sonuçlar ``ekmek fiyatları'' ve ``et ithalatı'' gibi güncel tartışmalar hakkında önemli görüler vermektedir. ``Et ve Balık'' ve ``Şeker, pekmez, bal, çikolata, ve şekerleme'' ürün gruplarında yüksek gelir esnekliği görülmektedir. Bu yüzden, bu ürün gruplarında yüksek ve düşük gelirli insanlar için farklı refah etkileri gözlemlenebilir. Telafi edilmemiş ve telafi edilen fiyat esnekliği arasındaki fark ise ``Ekmek ve Tahıl'', ``Meyve ve Sebzeler'' ve ``Et ve Balık'' ürün gruplarında çok yüksek gözlenmektedir. Bu durum, tüketicilerin fiyat artışını diğer ürün grupları ile ikame edemediklerini manasına gelmektedir. Dolayısıyla, bu ürün gruplarındaki fiyat artışı yüksek refah kaybına neden olmaktadır. Daha etkin bir refah analizi yapmak için, arz ve arz esnekliğinin de tahmin edilmesi gerekmektedir. Ayrıca bu konuda, makine öğrenmesi üzerine daha fazla metodolojik araştırılma yapılabilir. Makine öğrenmesi algoritmaları tahmin doğruluğu ve kesinliği hususunda daha iyi performans göstermektedir. Ama makine öğrenmesi algoritmalarının yorumlanabilmesi konusunda ciddi bir literatür eksiği vardır. Talep tahmini sistemlerinde makine öğrenmesi yöntemleri kullanabilir.
Özet (Çeviri)
Demand estimation is crucial for people, companies, and governments. It is important not only for predicting the future quantities, but is also important to understand the consumer behaviour. Because, understanding the consumer behaviour helps to decision-making process. This thesis estimates the food demand in Turkey for the years between 2008 and 2016. Because, drastic increases in inflation rates in recent years is mostly attributed to the food prices. Besides, demand for food is relatively more inelastic compared to the other commodity groups. So, food demand in Turkey is an important subject for the welfare of the Turkish people. One can make inferences on the consumers' well-being by observing the revealed preferences which is a subject of the Microeconomic Theory. By understanding the Neoclassical Demand Theory, one can better understand the consumers' behaviours (and preferences). Therefore, I examine the Neoclassical Demand Theory before estimating the food demand in Turkey. I use Almost Ideal Demand System to estimate food demand, because it satisfies many desirable assumptions of the Neoclassical Demand Theory. However, I make estimations using Quadratic AIDS instead of AIDS. Because QUAIDS assumes that consumers have quadratic Engel Curve which is more appropriate for the demand systems. On the other hand, AIDS and QUAIDS are nonlinear models; but in order to make estimations faster, it is converted into a linear model called Linear Approximated AIDS. However, LA/AIDS has some econometric problems like endogeneity; therefore I estimate QUAIDS nonlinearly. One of the distinctive feature of this study is that I estimate food demand after aggregation of household surveys. I convert surveys into time series data. By doing so, I notice unusual behaviour of the consumers during the sacrifice feasts; I estimate the model faster; and I do not need to apply censored demand techniques to reduce heterogeneity. However, the number of observations is reduced to 108 from (almost) 100.000 by aggregation. Thus, I make robustness checks at some points. The results carry conviction and give important intuitions about the current debates like ``bread pricing'' and ``meat imports''. ``Meat and Fish'' and ``Sugar, jam, honey, chocolate, and confectionary'' commodity groups have high income elasticity. Thus, welfare effects can differ for the low and high income people. The difference between compensated and uncompensated price elasticity for ``Bread and Cereals'', ``Fruit and Vegetables'', and ``Meat and Fish'' commodity groups are very high. This means, consumers cannot substitute these commodity groups. Thus, price increases for these commodity groups yield high welfare loss. In order to make better welfare analysis, one should estimate the food supply and supply elasticities of the commodity groups. And further methodological researches can be conducted on the machine learning algorithms. ML algorithms offer better performance of prediction accuracy and precision. However, there is a huge literature gap on interpretability of the ML algorithms. ML can be used for demand systems as well.
Benzer Tezler
- Estimation of food price-nutrient and nutrient-expenditure elasticities for Turkey
Türkiye i̇çin gıda fiyatı-besin ve besin-harcama esnekliklerinin tahmini
NESLİHAN DÖNMEZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
EkonomiYıldız Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN TAŞTAN
- Türkiye'de gıda sanayi ürünlerinin piyasa yapısı, verimlilik artışı, gıda sanayi ürünlerinin arz ve talep tahminleri
Market structure, productivity growth and production and demand estimation of food industry in Turkey
İSMAİL UKAV
- Uluslararası hızlı servis restoranlarının ticari alan analizine dayalı bir yer seçimi modeli önerisi
A site selection model proposal based on trade area analysis of international quick service restaurants
HANZADE KUĞU BAŞ
Doktora
Türkçe
2018
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURAN ZEREN GÜLERSOY
- Makine öğrenmesi yardımıyla zincir restoran gıda satışlarının tahmin edilmesi ve hava durumunun etkisinin incelenmesi
Forecasting food sales on chain restaurant and investigating weather effect on sales by using machine learning methods
SEZGİ ŞENER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ
- Essays on economic analysis of food prices in Turkey
Türkiye'deki gıda fiyatlarının ekonomik analizi üzerine denemeler
SEFA IŞIK
Doktora
İngilizce
2020
EkonomiAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATİH CEMİL ÖZBUĞDAY