Geri Dön

Zaman serileri analizi yöntemi ile Güneydoğu Anadolu bölgesinde antep fıstığı üretim tahmini üzerine bir araştırma

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 87853
  2. Yazar: OSMAN YÜCEL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞEMSETTİN BAĞIRKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1999
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 126

Özet

96 ÖZET Bir tarım ülkesi olan Türkiye, birçok bitkinin ana vatanıdır. Bunlardan biri asırlardır bilinen sert kabuklu bir meyve türü olan Antepfıstığı'dır. Dünya genelinde Türkiye, Türkiye'de isi özellikle Güneydoğu Anadolu Bölgesi bu meyve türünün en önemli orijin merkezi olarak bilinmektedir. Son yıllarda sert kabuklu meyveler pazarında meydana gelen olumlu gelişmeler diğer ülkelerde olduğu gibi ülkemizde de olmuştur, özellikle Antepfıstığı meyvesi üretiminde. Bu bağlamda Ülkemize, Antepfıstığı ve türlerinin yeni plantasyonlar daha uygun iklim, toprak ve sulama koşullarının bulunduğu yerlere en kaliteli çeşit, en uygun anaç kullanılarak ve ileri bahçe teknikleri uygulanarak götürülmelidir. Antepfıstığı Güneydoğu Anadolu Bölgesi 'nde önemli bir geçim kaynağı olduğu gibi Türkiye'nin gittikçe gelişmekte olan bir ihraç ürünüdür. Tarımsal ürünlerin doğal koşullarla yakın ilişkileri üretim miktarlarında tesadüfi dalgalanmalar meydana getirmektedir ki bu bir belirsizliktir, işte Antepfıstığı üreticisi geleceğe ait yapacağı yatırımlarda ve vereceği kararlarda bu risk ve belirsizlik durumları ile karşı karşıyadır. Antepfıstığı üretiminin doğal koşulların etkisi altında olmasından dolayı, üretim miktarında yıldan yıla değişmeler olmaktadır. Üründen elde ettikleri gelirleri düşük olan çiftçiler, belirsizlik kaynağı olan dalgalanmalar karşısında üretim faktörlerini optimum şekilde bir araya getirememekte, üretimlerini rasyonel planlayamamaktadırlar. Bilindiği üzere tarımsal üretim, fiziki ve biyolojik olarak doğal koşulların etkisi altındadır. Gübreleme, hastalık ve zararlılarla mücadele, sulama vb. diğer teknik97 imkanlarla verimin doğal şartlara bağımlılığı azaltılabilir. Ekonomik değeri yüksek olan, Antepfıstığı üretiminin istikrarlı bir şekilde geliştirilmesi büyük ölçüde, üretim faktörlerinden yeterli ölçüde ve uygun bir bileşimi çerçevesinde kullanılmaları ile mümkün olabilecektir. Yapılmış analizlerden beklenen başlıca iki gayenin gerçekleşmesidir; ilki geçmişte ne olduğunu anlamak, ikincisi ise geleceğe ilişkin hareketlerin tahminini yapmaktır -ki bunlar yapılmıştır. Bu çalışmada, Üretim tahmini işleminde Zaman Serileri Analizi Yöntemi kullanılmıştır. Basit EKK Yöntemi ile hesaplamalar yapılmış, Antepfıstığı ile üretim kaynaklan (faktörleri) arasındaki ilişki ortaya konmuş ve kaynakların etkinliği saptanmıştır. Bu çalışma ile Güneydoğu Anadolu Bölgesi“nde Antepfıstığı üretiminde uzun dönemde yıldan yıla kaydedilen dalgalanma dereceleri kullanılarak, dalgalanmaların sebep olduğu belirsizlik problemleri ortaya konmuş ve çözüm önerilerinde bulunmak için tahmin yapılmıştır. Ayrıca üretimi etkileyen değişkenler göz önüne alınarak en iyi üretim tahminini verebilecek denklemler/modeller oluşturulmuştur. Üretim artışı/Üretim önceden tahmin edilmiş, bu bağlamda hiç yapılmamış denecek kadar az olan Antepfıstığı üretim tahmini çalışması yapılmıştır, böylesi bir çalışmanın Ülkemizde yapılabilirliğinin mümkün olduğu gösterilmiştir. Özetle ; Güneydoğu Anadolu Bölgesi'nde makro düzeyde Antepfıstığı üretim miktarının tahminini verecek model/modeller kurulmuş, derlenen bilgiler doğrultusunda üretimi etkileyen faktörler belirlenmiştir. Seçilmiş Bölge'de Güneydoğu Anadolu Projesi'nin gelecekte Antepfıstığı üzerinde oluşturacağı etkiler araştırılmıştır. Geleceğe ilişkin yıllarda olası üretimin98 tahmininin yapılmaya uğraşıldığı bu çalışmada ilaveten, Antepfıstığı üretimini neler (hangi faktörler), ne ölçüde ve ne yönde etkilemekte belirlenmeye çalışılmıştır. Analiz için Bilgiişlem ve paket programlardan SPSS kullanılmıştır. Modellemede, yapılan regresyon analizi ile üretim için regresyon denklemi oluşturulmuş ve testler yapılmıştır. Uygulama I ; Yapılan ”Uygulama I“ ile geçmiş yıllar ve bu yıllara ait üretim değerleri kullanılarak EKK yöntemiyle; Antepfıstığı üretiminde görülen periyodisite yılları ile normal verim yıllan ayrı tutularak bir projeksiyon yapılmıştır. Ayrıca Periyodisite Yılları ile Normal Verim Yılları bir arada hesaplamaya sokulmuştur. Sıraladığımız değişkenleri analiz ve hesaplamalarla, değişkenler gerçekten üretimde etkin mi ve gelecek yıllarda üretim miktarı somut olarak belirlenebilir mi vb. anlamaya çalışılmış, somut istatistikler saptanmıştır. Yıllara denk gelen üretim noktalan sırayla belirlenip birleştirildiğinde görülmüştür ki Zaman Serisinin Eğilimi değişebilen karakterli bir yapıdadır; bir yıl artış, bir yıl düşüş göstermekte ve artarak devam etmektedir. Düzeltme ihtiyacı yoktur. Otokorelasyon pozitiftir yani herhangi bir sorun yoktur. Zaman serisinin grafiği çizilmiş ve eğilimin doğrusal olduğu görülmüştür. Çalışma I.; Herhangi bir sorun bulunmadığı yani Yıllar ile Antepfıstığı Üretimi arasındaki ilişkinin zayıf olmadığı sonucuna vanlmıştır. 1999-2009 yıllannda gerçekleşebilecek olan muhtemel üretim hedefleri hesaplanabilmiştir; muhtemel Antepfıstığı üretim miktarlan aşağıda görülen (Y') tahmin değerleridir. Yıl 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 ViBM-o* 39860 40903 41946 42989 44032 45075 46118 47161 48204 49247 5029099 Çalışma II. ; Normal Verim yılları ile Periyodisite yıllan ayrı ayrı göz önüne alınarak Basit EKK Yöntemi Uygulanmıştır. Son rakamı çift olan yıllar Periyodisite Yıllan, tek olanlar ise Normal Verim Yıllan var sayılmıştır, iki ayrı denklem elde edilmiştir. Her iki denklemle ayrı ayrı hesaplanan (1999-2009) yıllarında gerçekleşecek talimini üretim değerleri (Y') görüldüğü gibidir. Çalışma I ve Çalışma H'yi yorumlarsak; çalışma I'de periyodisite yılları ile normal verim yılları birlikte regrese edilmiş ve oluşturulan denklemle geleceğe ilişkin üretim tahminleri yapılmıştır. Ancak üretimde görülen artış ve düşüş geleceğe ilişkin tahmin değerlerini büyük oranda gerçeklikten saptırmaktadır. îşte bu sebepten periyodisite yılları ile normal verim yıllarını ayrı regrese ettik ve iki ayrı denklem oluşturduk. Bu denklemlerle farklı tahmin değerleri hesapladık. Çalışma I ve çalışma II ile hesaplanan değerlere topluca baktığımızda ve karşılaştırdığımızda; çalışma I ile hesaplanan tahmini üretim değerleri, çalışma II ile hesaplanan tahmini üretim değerlerinden % 46,5 daha azdır-ki bunun nedeni gerçek üretim değerlerindeki artış ve azalıştır. Çalışma III. ; 1 1 adet periyodisite yılları ile 1 1 normal verim yılları regrese edilmiştir. Analiz sonunda negatif bir r değerine ulaşılmıştır ki bulduğumuz bu değer bizi NV ile PR yılları arasındaki ilişki ters yönlüdür sonucuna götürmektedir. Seride düşük PR' den sonra yüksek bir NV yılı gözlenmektedir. PR yılları ile NV yılları arasında doğrusal ilişki olmadığı, yani İncelediğimiz (1974-96) yılan PR ve NV yılları diye ayrımlanabilir sonucuna varırız. Çalışma III bize Antepfıstığı üretiminde periyodisite gerçeğini/varlığını bir kez daha göstermektedir.100 Uygulama II : Üretimi Açıklayıcı Modeller ve Çözümlemeleri; Kullanılacak Model, değişkenlerin logaritmik değerlerini aldığımızda bir artış göstermesi itibariyle ”doğrusaldır". Bu durum Çoklu Klasik Doğrusal regresyon Modeli (KDRM) tekniğinin uygulanması için elverişlidir. Parametrelerin tahmininde Basit EKKY kullanılmıştır. SPSS Paket Programı ile Yapılan Regresyon Analizi ; Bağımlı Değişken'imiz olan Antepfıstığı üretimi'ni açıklamak için Modele bağımsız değişkenlerden; Meyve Veren Ağaç Sayısı, Toprak genişliği, Ticari Gübre ve Hayvansal Gübre Miktarı, İlaç Miktarı, Yağış Miktarı ve Sıcaklık dahil edilmiştir. Önce Tüm bağımsız değişkenler birlikte kullanılarak, Sonra kimi bağımsız değişkenler Bağımlı değişkenimiz olan üretim ile ayrı ayrı modellenmek suretiyle regresyon Analizi yapıldı; Doğrusal Çözüm; 1. Denklemin Yorumu: Üretim ile üretim faktörlerimiz olan Toprak, Hayvansal Gübre, İlaç, Yağış ve Sıcaklık arasındaki ilişki iyidir. T, Gh, İ, Y ve S Değişkenleri istatistiksel olarak önemli açıklayıcılar değillerdir. Ağaç ve Ticari Gübre Değişkenlerinin Üretime etkisi negatif görünmektedir; A ve Gt Değişkenleri istatistiksel olarak önemli açıklayıcılar değillerdir. T. Gı,. İ, Y, S, A ve Gt değişkenleri t-Testini geçememişlerdir. Ancak bir bütün olarak üretim fonksiyonumuz geçerlidir. Tüm bağımsız değişkenler birlikte kullanılarak yapılan regresyon Analizi sonuçlan değerlendirilirse ; Çoklu Doğrusal Bağlantı durumu ortaya çıkmıştır. Açıklayıcı değişkenlerimizin kendi aralarında sıkı bir ilişki içerisinde olmaları ve t hesap değerlerinin birbirine çok yakın çıkması Çoklu Doğrusal Bağlantı'nın varlığını desteklemektedir. Çoklu Doğrusal Bağlantı sorunu ile parametre tahmin değerleri büyük standart hatalar meydana getirmiştir. KDRM'den bir sapma meydana gelmiştir.101 Bağımsız değişkenleri Üretimle ayrı ayrı analize sokarak etkiyi araştıralım. 2. Denklemin Yorumu; Üretim ile üretim faktörlerimizden olan meyve veren ağaç sayısı arasındaki ilişki iyidir. A Değişkeni Üretimi pozitif etkiler ve istatistiksel olarak önemli bir açıklayıcıdır. A değişkeni t-Testini geçmiştir. Fonksiyon geçerlidir. 3. Denklemin Yorumu; Üretim ile üretim faktörlerimizden olan arazi genişliği arasındaki ilişkinin derecesi iyidir. T Değişkeni Üretimi pozitif yönde etkiler ve istatistiksel olarak önemli bir açıklayıcıdır, t-Testini geçmiştir, fonksiyon geçerlidir. 4. Denklemin Yorumu; Üretim ile üretim faktörlerimizden olan Hayvansal ve Ticari Gübre arasındaki ilişki iyidir. Gt ve Gh Değişkenleri Üretimi pozitif yönde etkiler ve istatistiksel olarak önemli birer açıklayıcıdırlar. Yani Gt ve Gh değişkeni t- Testini geçmişlerdir. Bir bütün olarak fonksiyonumuz geçerlidir. 5. Denklemin Yorumu; Üretim ile üretim faktörlerimizden olan İlaç arasındaki ilişki iyidir. İ Değişkeni Üretimi pozitif yönde etkiler ve istatistiksel olarak önemli bir açıklayıcıdır. İ değişkeni t-Testini geçmiştir. Bir bütün olarak fonksiyonumuz geçerlidir. 6. Denklemin Yorumu; Üretim ile üretim faktörlerimizden olan Sıcaklık ve yağış arasındaki ilişki iyidir. Sıcaklık Değişkeni Üretimi pozitif etkiler ve istatistiksel olarak önemli bir açıklayıcıdır. S Değişkeni t-Testini geçmiştir. Ancak Y Değişkeni istatistiksel olarak önemli açıklayıcı değildir, t-Testini geçememiştir. Fonksiyon geçerlidir. Yaptığımız yorumları özetlersek; 2,3,4, ve 5. denklemler t, F ve D-W d istatistiği testlerini geçmişlerdir. 1. denklemin t-Testleri olumsuz çıkmasına karşın F- Testi olumlu çıkmıştır. 1. denklemin t-Testindeki olumsuzluğu 2,3,4,5 ve 6. denklemler gidermişlerdir. Sonuçta üretim faktörlerinin üretimle olan ilişkisi önemli ve tüm fonksiyonlar geçerli çıkmıştır. Ancak 6. denklemde yağış t-Testini geçememiştir, F-Testini geçmiştir. Ve sonuçta 1. denklem tam model denklem olarak elde edilmiş olur. TC. YÜKSEKÖĞRETİM MMULf,102 Loearitmik Çözüm 1. Denklemin Yorumu; Üretim ile üretim faktörlerimiz olan Toprak Hayvansal -Ticari Gübre, İlaç, Sıcaklık arasrilişki iyidir. T, d,, İ,Gt ve S Değişkenleri istatistiksel olarak önemli açıklayıcılar değillerdir. Ağaç ve Yağış Değişkenlerinin Üretime etkisi negatif görünmektedir, önemli açıklayıcılar değillerdir, değişkenler t-Testini geçememişlerdir. Ancak fonksiyon geçerlidir. Çoklu Doğrusal Bağlantı ortaya çıkmıştır. Dolayısıyla t istatistiklerimiz küçük çıkmıştır, açıklayıcı değişkenlerimizin her birinin ayrı ayrı Üretime ne derece etkili olduğunu bu bağlamda saptayamamaktayız. Bağımsız değişkenleri Üretimle ayrı ayrı analize sokarak beklentimiz olan etkinin yön ve değerini araştıralım. 2,3,4 ve 5. Denklemlerin Yorumu; Üretim ile ağaç, Toprak, Gübre ve ilaç arasındaki ilişki iyidir, değişkenler Üretimi pozitif yönde etkilerken, istatistiksel olarak önemli açıklayıcıdırlar, değişkenler t-Testini geçmişlerdir. Fonksiyonlar bir bütün olarak geçerlidirler. 6. Denklemin Yorumu; Üretim ile Sıcaklık ve Yağış arasındaki ilişki iyidir. Sıcaklık Üretimi pozitif etkiler ve önemli bir açıklayıcıdır. S Değişkeni t-Testini geçmiştir. Yağış Değişkeni istatistiksel olarak önemli açıklayıcı değildir, t-Testini geçememiştir, ancak fonksiyon geçerlidir. Logaritmik kalıbı kullanarak yaptığımız analizin yorumlarını özetleyelim; 2,3,4 ve 5. denklemler t, F ve D-W d istatistiği testlerini geçerken 6. denklemde yağış t- Testini geçememiştir, F-Testini geçmiştir. Genelde üretim faktörleri ile üretim arası ilişki önemli ve fonksiyonlar geçerli çıkmıştır. Sonuç olarak tam model denklemimiz 1. denklemdir.

Özet (Çeviri)

Özet çevirisi mevcut değil.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    472633

    Exploring spatial patterns and hotspots of hepatitis A and amoebic dysentery using GIS and geostatistical analysis in Turkey

    Türkiye'de amipli dizanteri ve hepatit A hastalıklarının mekansal doku ve sıcak noktalarının CBS ve geoistatistik analizler ile incelenmesi

    RUUSA-MAGANO DAVID

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET ÖZGÜR DOĞRU

  2. Tez No

    119986

    Güneydoğu Anadolu Projesi alanında günlük ortalama sıcaklıkların stokastik modellenmesi ve ters uzaklık yöntemiyle alansal dağılımının haritalanması

    Stochastic modelling of daily mean temperature in the Southeastern Anatolia Project area and mapping with inverse distance technique

    TAHSİN TONKAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    ZiraatÇukurova Üniversitesi

    Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. KAZIM TÜLÜCÜ

  3. Tez No

    519749

    Catchment scaled drought analysis: Integrated climate and hydrological perspectives

    Havza ölçeğinde kuraklık analizi: Entegre iklim ve hidrolojik perspektifleri

    SAEED VAZIFEHKHAH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERCAN KAHYA

  4. Tez No

    537828

    Statistical challenges in paleoclimatology: independent component analysis of lake hazar and Lake Van data, and a bayesian test for 4.2 ka bp event

    Paleoiklim çalışmalarında istatistiksel uygulamalar: Hazar ve Van Gölü verilerinde bağımsız bileşen analizi, ve gö 4.2 ka olayına bayesçi bir test

    ZEKİ BORA ÖN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Coğrafyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Yer Sistem Bilimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET SİNAN ÖZEREN

  5. Tez No

    850822

    Tectonic kinematic and dynamical boundary conditions to the South of Anatolia using new geodetic constraints and numerical modeling

    Güney Anadolunun kinematik ve dinamik tektonik sınır koşullarının yeni jeodezik gözlemler ve sayısal modellerle belirlenmesi

    VOLKAN ÖZBEY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERGİN TARI

    PROF. DR. MEHMET SİNAN ÖZEREN

Geri Dön