Tekirdağ&Ziraat&Fakültesi&Dergisi&

Transkript

1 NamıkKemalÜniversitesi ISSN:1302*7050 TekirdağZiraatFakültesiDergisi Journal(of(Tekirdag(Agricultural(Faculty( ( ( ( ( ( ( An(International(Journal(of(all(Subjects(of(Agriculture( Cilt(/(Volume:(10Sayı(/(Number:(2(((((Yıl(/(Year:(2013

2 ( ( Sahibi/Owner NamıkKemalÜniversitesiZiraatFakültesiAdına OnBehalfofNamıkKemalUniversityAgriculturalFaculty Prof.Dr.AhmetİSTANBULLUOĞLU Dekan/Dean EditörlerKurulu/EditorialBoard Başkan/EditorinChief Prof.Dr.SelçukALBUT ZiraatFakültesiBiyosistemMühendisliğiBölümü DepartmentBiosystemEngineering,AgriculturalFaculty salbut@nku.edu.tr Üyeler/Members Prof.Dr.M.İhsanSOYSAL Zootekni/AnimalScience Prof.Dr.BülentEKER BiyosistemMühendisliği/BiosystemEngineering Prof.Dr.ServetVARIŞ BahçeBitkileri/Horticulture Prof.Dr.TemelGENÇTAN TarlaBitkileri/FieldCrops Prof.Dr.MüjganKIVAN BitkiKoruma/PlantProtection Prof.Dr.AydınADİLOĞLU ToprakBilimiveBitkiBesleme/SoilScienceandPlantNutrition Prof.Dr.FatihKONUKCU BiyosistemMühendisliği/BiosystemEngineering Prof.Dr.SezenARAT TarımsalBiyoteknoloji/AgriculturalBiotechnology Doç.Dr.ÖmerAZABAĞAOĞLU TarımEkonomisi/AgriculturalEconomics Doç.Dr.MustafaMİRİK BitkiKoruma/PlantProtection Doç.Dr.ÜmitGEÇGEL GıdaMühendisliği/FoodEngineering Yrd.Doç.Dr.DevrimOSKAY TarımsalBiyoteknoloji/AgriculturalBiotechnology Yrd.Doç.Dr.HarunHURMA TarımEkonomisi/AgriculturalEconomics Yrd.Doç.Dr.M.RecaiDURGUT BiyosistemMühendisliği/BiosystemEngineering İndeksler/Indexingandabstracting CABItarafındanfull*textolarakindekslenmektedir/IncludedinCABI DOAJtarafındanfull*textolarakindekslenmektedir/Includedin DOAJ EBSCOtarafındanfull*textolarakindekslenmektedir/Includedin EBSCO FAOAGRISVeriTabanındaİndekslenmektedir/IndexedbyFAO AGRISDatabase INDEXCOPERNICUStarafındanfull*textolarakindekslenmektedir/ IncludedinINDEXCOPERNICUS TUBİTAK]ULAKBİMTarım,VeterinerveBiyolojiBilimleriVeri Tabanı(TVBBVT)Tarafındantaranmaktadır/IndexedbyTUBİTAK] ULAKBİMAgriculture,VeterinaryandBiologicalSciencesDatabase YazışmaAdresi/CorrespondingAddress TekirdağZiraatFakültesiDergisiNKÜZiraatFakültesi59030TEKİRDAĞ E*mail: ziraatdergi@nku.edu.tr Webadresi: Tel: ISSN:

3 DanışmanlarKurulu/AdvisoryBoard BahçeBitkileri/Horticulture Prof.Dr.KazımABAK ÇukurovaÜniv.ZiraatFak.Adana Prof.Dr.Y.SabitAĞAOĞLU AnkaraÜniv.ZiraatFak.Ankara Prof.Dr.JimHANCOCK MichiganStateUniv.USA Prof.Dr.MustafaPEKMEZCİ AkdenizÜniv.ZiraatFak.Antalya BitkiKoruma/PlantProtection Prof.Dr.MithatDOĞANLAR MustafaKemalÜniv.ZiraatFak.Hatay Prof.Dr.TimurDÖKEN AdnanMenderesÜniv.ZiraatFak.Aydın Prof.Dr.IvankaLECHAVA AgriculturalUniv.Plovdiv*Bulgaria Dr.EmilPOCSAI PlantProtectionSoilCons.ServiceVelence*Hungary GıdaMühendisliği/FoodEngineering Prof.Dr.YaşarHIŞIL EgeÜniv.MühendislikFak.İzmir Prof.Dr.FevziKELEŞ AtatürkÜniv.ZiraatFak.Erzurum Prof.Dr.AtillaYETİŞEMİYEN AnkaraÜniv.ZiraatFak.Ankara Prof.Dr.ZhelyazkoSIMOV UniversityofFoodTechnologiesBulgaria TarımsalBiyoteknoloji/AgriculturalBiotechnology Prof.Dr.HakanTURHAN ÇanakkaleOnsekizMartÜniv.ZiraatFak.Çanakkale Prof.Dr.KhalidMahmoodKHAWAR AnkaraÜniv.ZiraatFak.Ankara Prof.Dr.MehmetKURAN OndokuzMayısÜniv.ZiraatFak.Samsun Doç.Dr.TuğrulGİRAY UniversityofPuertoRico.USA Doç.Dr.KemalKARABAĞ AkdenizÜniv.ZiraatFak.Antalya Doç.Dr.MehmetAliKAYIŞ SelçukÜniv.ZiraatFak.Konya TarlaBitkileri/FieldCrops Prof.Dr.EsvetAÇIKGÖZ UludağÜniv.ZiraatFak.Bursa Prof.Dr.ÖzerKOLSARICI AnkaraÜniv.ZiraatFak.Ankara Dr.NurettinTAHSİN Agric.Univ.PlovdivBulgaria Prof.Dr.MuratÖZGEN AnkaraÜniv.ZiraatFak.Ankara Doç.Dr.ChristinaYANCHEVA Agric.Univ.PlovdivBulgaria TarımEkonomisi/AgriculturalEconomics Prof.Dr.FarukEMEKSİZ ÇukurovaÜniv.ZiraatFak.Adana Prof.Dr.HasanVURAL UludağÜniv.ZiraatFak.Bursa Prof.Dr.GamzeSANER EgeÜniv.ZiraatFak.İzmir Dr.AlbertoPOMBO ElColegiodelaFronteraNorte,Meksika TarımMakineleri/AgriculturalMachinery Prof.Dr.ThefanisGEMTOS AristotleUniv.Greece Prof.Dr.SimonBLACKMORE TheRoyalVet.Agr.Univ.Denmark Prof.Dr.HamdiBİLGEN EgeÜniv.ZiraatFak.İzmir Prof.Dr.AliİhsanACAR AnkaraÜniv.ZiraatFak.Ankara TarımsalYapılarveSulama/FarmStructuresandIrrigation Prof.Dr.ÖmerANAPALI AtatürkÜniv.ZiraatFak.Erzurum Prof.Dr.ChristosBABAJIMOPOULOS AristotleUniv.Greece Dr.ArieNADLER MinistryAgr.AROIsrael Toprak/SoilScience Prof.Dr.SaitGEZGİN SelçukÜniv.ZiraatFak.Konya Prof.Dr.SelimKAPUR ÇukurovaÜniv.ZiraatFak.Adana Prof.Dr.MetinTURAN AtatürkÜniv.ZiraatFak.Erzurum Doç.Dr.PasgualeSTEDUTO FAOWaterDivisionItaly Zootekni/AnimalScience Prof.Dr.AndreasGEORGOIDUS AristotleUniv.Greece Prof.Dr.IgnacyMISZTAL BreedingandGeneticsUniversityofGeorgiaUSA Prof.Dr.KristaqKUME CenterforAgriculturalTechnologyTransferAlbania Dr.BrianKINGHORN TheIns.ofGeneticsandBioinf.Univ.ofNewEnglandAustralia Prof.Dr.IvanSTANKOV TrakiaUniv.Dept.OfAnimalSci.Bulgaria Prof.Dr.NihatÖZEN AkdenizÜniv.ZiraatFak.Antalya Prof.Dr.JozsefRATKY Res.Ins.AnimalBreed.andNut.Hungary Prof.Dr.NaciTÜZEMEN AtatürkÜniv.ZiraatFak.Erzurum

4 ( ( Tekirdağ)Ziraat)Fakültesi)Dergisi)/)2013)10(2) İÇİNDEKİLER/CONTENTS T.Aktas,H.H.Orak,F.HasturkSahin,N.Ekinci EffectsofDifferentDryingMethodsonDryingKineticsandColorParametersofStrawberryTree(Arbutusunedo L.)Fruit FarklıKurutmaMetodlarınınKocayemişMeyvesinin(ArbutusunedoL.)KurumaKinetikleriveRenkParametreleri ÜzerineEtkileri... 1*12 O.O.Özer,U.İlkdoğan Box]JenkinsModeliYardımıylaDünyaPamukFiyatınınTahmini TheWorldCottonPriceForecastingByUsingBox*JenkinsModel... 13*20 B.C.Bilgili ÇankırıKentiKamusalYeşilAlanlarınınYeterliliğininUlaşılabilirlikYönündenDeğerlendirilmesi EvaluationofPublicGreenAreasAdequacyintheCityofÇankırıforAccessibility... 21*25 S.Selvi,A.Dağdelen,S.Kara Kazdağlarından(Balıkesir]Edremit)ToplananveÇayOlarakTüketilenTıbbiveAromatikBitkiler MedicinalandAromaticPlantsConsumedAsHerbalTeaAndCollectedFromIdaMountains(Balıkesir*Edremit)... 26*33 P.Ö.Kurt,K.Yağdı BazıİleriEkmeklikBuğday(TriticumAestivumL.)HatlarınınBursaKoşullarındaKaliteÖzellikleriYönünden PerformansınınAraştırılması InvestigatıonofQualityTraitsPerformanceofSomeAdvancedBreadWheat(TriticumAestivumL.)LinesUnderin BursaConditions... 34*43 A.Balkan,T.Gençtan EkmeklikBuğdayda(TriticumAestivumL.)OsmotikStresinÇimlenmeVeErkenFideGelişimiÜzerineEtkisi EffectOfOsmoticStressOnGerminatıonAndEarlySeedlingGrowthinBreadWheat(TriticumAestivumL.)... 44*52 M.F.Baran,B.Akbayrak TarımMakineleriHibeProgramınınKırklareliİlininMekanizasyonGelişimineEtkisi TheEffectofAgriculturalMachineryGrantProgramonMechanizationDevelopmentinKırklareli... 53*57 Ş.Doğan,İ.Aytekin,S.Boztepe AnadoluMerinosuKoyunlarındaMemeTipleriİleMemeÖzellikleri,SütVerimiVeBileşenleriArasındakiİlişkiler TheRelationshipsBetweenUdderTypesAndUdderCharacteristics,MilkYieldAndComponentsinAnatolianMerino Sheep... 58*69 A.İstanbulluoğlu,M.C.Bağdatlı,C.Arslan KaramenderesHavzasıTopraklarındaBazıAğırMetallerin(Cr,Ni,Pb)KirliliğininAraştırılması ToEvaluatedWithTrendAnalysisOfLong*AnnualRainfall:Tekirdag*CorluDistrictApplication... 70*77 A.A.Okur,H.E.Şamlı EffectsofStorageTimeAndTemperatureonEggQualityParametersandElectricalConductivitiesofEggs DepolamaSüresiveSıcaklığınınYumurtaKaliteParametreleriveElektrikİletkenliğiÜzerineEtkileri... 78*82 Ö.Karabulut,K.Bellitürk FarklıMagnezyumKaynaklarınınAsitTopraklardaYetiştirilenMısırBitkisininPotasyum]Kalsiyum]Magnezyum İçeriğineEtkisi TheEffectOfDifferentMagnesiumSourcesOnPotassium*Calsium*MagnesiumContentsOfAMaizePlantWhichis GrowninAcidSoils... 83*91 N.Y.Delice,O.Guneser,Y.K.Yuceer ConsumerExpectationandPreferenceofEzineCheese EzinePeynirindeTüketiciTercihiveBeklentisi... 92*103 S.Altıkat,A.Çelik ToprakYüzeyPürüzlülüğüÖlçümYöntemlerininKarşılaştırılması ComparativeofMeasurementMethodsOfSoilSurfaceRoughness *109

5 Box$Jenkins+Modeli+Yardımıyla+Dünya+Pamuk+Fiyatının+Tahmini+ O.O.+Özer U.+İlkdoğan 2+ 1 AdnanMenderesÜniversitesiZiraatFakültesiTarımEkonomisiBölümü,AYDIN 2 GıdaTarımveHayvancılıkBakanlığı,AvrupaBirliğiveDışİlişkilerGenelMüdürlüğü,ANKARA Buçalışmada,dünya dapamukfiyatlarıbirboxjenkinsmetoduolanarimamodeliileincelenmiştir.ocak2004ve Haziran 2012 dönemini kapsayan 102 aylık dünya pamuk fiyatı kullanılarak, ARIMA (1,1,1) (1,0,1) 12 mevsimsel modelienuygunmodelolaraktespitedilmiştir.yapılanöngörümodelinegöre2012[2013sezonundadünyapamuk fiyatortalaması1.49dolarve2013[2014sezonunda1.57dolarve2013[2014sezonundaise1.55dolardüzeyinde gerçekleşeceğitahminedilmiştir. Anahtar+kelimeler:+Dünyapamukfiyatı,ARIMA,Mevsimselmodeller,Theilistatistiği,Öngörümodellleri The+World+Cotton+Price+Forecasting+By+Using+Box$Jenkins+Model+ Inthisstudy,cottonpricesintheworldwereexaminedbyBoxJenkinsmethodofARIMAmodel.Byusing102per monthwhichcoverstheperiodjanuary2004andjune2012oftheworldpriceofcotton,theseasonalmodelof ARIMA(1,1,1)(1,0,1)12 has been identified as the most appropriate model. According to the forecasting model, duringtheseasonof2012[2013,anavarageoftheworldcottonpriceis$1.49,2013[2014seasonistheworldcotton priceis$1.57andthe2013[2014seasonisestimatedtobe$1.55. Key+words:+Worldcottonprice,ARIMA,Seasonalmodels,Theilstatistics,Forecastingmodels GİRİŞ+ Dünya ekonomisinde gerçekleşen gelişmelerin etkisiyle gelir seviyesi yükselen ülkelerde, pamuk ürünlerineolantalephergeçengünartmaktadır. Tüketimebağlıolarak,tümdünyadapamuklifidış ticareti önemli bir yer tutmaya başlamıştır. Diğer taraftandünyaticaretindeserbestleşmeeğiliminin ağırlık kazanması, özellikle tarımsal ürünlerden pamuk lifi ticaretine yönelik politikaların önemini artırmıştır. Lif bitkileri içinde dünyada en fazla yetiştirilen ürün pamuk olup, özellikle gelişmekte olan ülkelerde emek yoğun olarak üretilmektedir. Gelişmiş ülkeler içinde yer alan ABD, sermaye yoğun üretim olanakları sayesinde dünya pamuk üretimindeönemlikonumdayeralmaktadır.buda gelişmekteolanülkeleraçısındanrekabetgücünü sürekli azaltıcı bir etki yaratmaktadır (Özer ve Özçelik2010). Dünyada temel olarak iki tip pamuk üretimi mevcuttur.bunlaruzunelyafpamukvekısaelyaf pamuklardır. Uzun elyaf pamuklar dünya pamuk üretiminin yaklaşık olarak %5 ini oluştururken, kısaelyafpamuküretimi%95 initeşkiletmektedir. Dünya piyasasında oluşan kısa elyaflı pamuk fiyatları merkezi İngiltere nin Liverpool şehrinde bulunancotlookltd.adlışirkettarafındangünlük olarakalınanfiyatbilgilerindenyararlanılarakave B indeksi olarak ortalama dünya fiyatları belirlenmektedir. Tekstilcinin ihtiyaç duyduğu kaliteli pamuk için dünya piyasasında dikkate alınanasılfiyatliverpoolaindeksfiyatıdır. Bitkisel üretim, genel özelliği nedeniyle, mevsimlere bağlı olarak sürdürülebildiğinden, kesikli bir yapıya sahiptir. Tarımsal üretimdeki riskler, üretim planının olmaması, pazar organizasyonunun yetersizliği gibi sebeplerle üreticiler, üretecekleri ürünlerin seçiminde genellikle bir önceki dönem içinde oluşan satış fiyatını dikkate almaktadır. Üretim kararının bir öncekiyılınfiyatınagöreverilmesi,ürünmiktarıve fiyat üzerinde dalgalanmalara neden olmaktadır (Eraktan ve Açıl 2000). Bu nedenle ileriye dönük fiyat oluşumlarına ilişkin öngörü modellerine ihtiyaç duyulmaktadır. Ayrıca, bu fiyat etkisinin tarımsal üretim üzerinde uzun dönemde bir dalgalanmaya neden olduğu bilinmektedir. Bu nedenle, üreticiler ürün piyasalarında fiyat oluşumu kararlarında belirleyici olmaktadır. Tarımsal üretimde meydana gelen dalgalanmaların süresi ve etkisi üzerine yapılmış birçok çalışma vardır (Altundağ ve Güneş 1991) (Bayanerveark.1999)(Dikmen,2005)(Özçelikve Özer2006)(Bayramoğluveark.2008). 13

6 Dünyapamuksektörününtemelsorunu,fiyatlarda ortayaçıkandalgalanmalarvedüşüşeğilimleridir. Özellikle bu dalgalanmalar ve düşüş eğilimleri, kimiekonomikvesosyalgelişmeleripamuğabağlı olan az gelişmiş ülkeleri etkilemektedir. Bu nedenle gelecekte oluşacak pamuk fiyatının tahmininiönemlihalegetirmektedir. Pamuk fiyatı yıllık sezon fiyatı olarak değerlendirilmektedir. Pamuk sezon fiyatı, ilk hasat zamanı olan Ağustos ayında başlayıp Temmuzayısonunakadarsüren,onikiaylıkzaman diliminitemsiletmektedir.1990[1991sezonundan 2011[2012yılısezonunailişkin(2012yılıTemmuz ayı tahmini fiyattır) Liverpool A indeksinde gerçekleşenfiyatlargrafik1 deverilmiştir. 1990/1991 sezonundan 2000/2001 sezonuna kadar bir dalgalı bir seğir izlediği ve 2001/2002 sezonunda en düşük seviyeye ulaştığı görülmek[ tedir.butarihtensonrahafifdalgalıseyirizleyen fiyatlar 2009/2010 ve 2010/2011 sezonunda hızlı bir artış göstermiş olup 2011/2012 sezonunda tekrarhızlıbirdüşüşeyönlendiğigörülmektedir. Buçalışmada,dünyadapamukfiyatınıyinegeçmiş fiyat düzeyleri üzerinden ilişkisini bir Box Jenkins metodu olan ARIMA modeli ile açıklamak amaçlanmıştır. Materyal+ve+Yöntem+ Materyal+ve+Verilerin+Hazırlığı+ Bu çalışmanın ana materyaliniliverpool A indeksi dünya kütlü pamuk fiyatları oluşturmaktadır. 4" 3,5" 3" 2,5" 2" 1,5" 1" 0,5" 0" Pamukfiyatlarınailişkin2004Ocak 2012Haziran aylarını kapsayan veriler Cotlook veri tabanından dolar kuru fiyatları olarak alınmıştır. Analizde kullanılan her bir Periyot dönemi 1 aya karşılık gelmektedir. Değişken değerlerinin üssel olarak artması sebebiyle ortaya çıkan aşırı değişimi dengelemek ve bu değerleri doğrusal hale getirip varyantsal durağanlığısağlamakamacıyladeğişkenleredoğal logaritmikdönüşümgereklidir(joutz,maddalave Trost1995).Busebeple,analizsüresinceelealına pamuk fiyatlarının logaritmik formu ile çalışılmıştır. Box+Jenkins+Yöntemi++ Zaman serisi herhangi bir olaya ilişkin gözlem değerlerinin zamana göre sıralanmasıyla oluşturulan dizilerdir. Zaman serileri analizi ise, belirli zaman aralıklarında gözlenen bir olay hakkında,gözlenenserininyapısınıverenstokastik süreci modellemeyi ve geçmiş dönemlere ilişkin gözlem değerleri yardımıyla geleceğe yönelik tahminler yapmayı amaçlayan bir metottur (KaynarveTaştan2009).Zamanserileri,elealınan serisininbugünküvegeçmişdeğerlerinikullanarak geleceğedönüktahmindebulunmaktır.buamaca yönelik geliştirilmiş çeşitli yöntemler bulunmaktadır. Bu yöntemlerden birisi Box Jenkinsyöntemidir. Şekil1.Dünyapamukfiyatındakigelişmeler Figure1.Worldcottonpricechange 14

7 Buyönteminkestirimyöntemleri,tekdenklemya da eşanlı denklem sistemlerinin kurulması değil, iktisadi zaman serilerinin olasılık özelliklerini kullanan bırakın da veriler koşsun felsefesiyle çözümlemeyivurgulamaktadır(gujarati2011). Tekdeğişkenlizamanserilerininanalizindekullanı[ lan Box Jenkins yönteminin esası, zaman serile[ rininherhangibirdönemdekideğeriniaynıserinin geçmiş dönemdeki gözlem değerlerinin ve hata terimlerinin doğrusal bir bileşimi ile açıklamaktır. Bu nedenle sözü edilen yöntemi literatürde Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama Yöntemi (ARIMA) olarak da karşımıza çıkmaktadır (Özmen 1986). Zaman serisinin durağan olduğu, yani sürecin ortalamasının, varyansının ve kovaryansı[ nın zamana bağlı olarak değişmediği durumlarda AR,MAveyaARMAmodellerindenuygunolanları kullanılmaktadır. Ancak zaman serilerinin çoğu, zaman boyunca değişen belirli bir stokastik sürecin özelliklerini taşıması nedeniyle durağan değildir (Pindyckand and Rubinfeld 1998). Dura[ ğanolmayanzamanserilerineboxjenkinsyönte[ mininuygulanabilmesiiçinöncedurağanlığıbozan trend ve mevsimsellik gibi unsurların bazı dönü[ şüm yöntemleriyle ortadan kaldırılarak, serinin durağanhalegetirilmesigerekir(özmen1986). Durağanlık koşulunun varlığını test etmek için Dickey ve Fuller (1981) çalışmasında geliştirdiği, bağımlı değişkenin gecikmeli değerleri açıklayıcı değişken olarak kullanılarak oluşturulmuş olan birim kök testlerinden ADF testinden yararlanılmıştır. Bu teste durağanlık yok hipotezi, otoregresif sürecin bir birim kök içermesi ve denklemdeki otoregresif katsayıların toplamının 1 eeşitolmasıolarakifadeedilir(göktaş2000). Daha önce geliştirilmiş olan Dickey[Fuller testi ε t hatasürecindeolabilecekotokorelasyonugözardı etmektedir. ε t sürecinde otokorelasyon varken yapılanenküçükkarelertahminlerietkindeğildir. Bu durumda zaman serisini AR(1) süreci olarak modellemekyanlışolacaktır.adftestiilebirar(p) serisinin birim kök içerip içermediğinin testi yapılmalıdır(aşık2003). Durağan olmayan ancak fark alma işlemiyle durağan hale dönüştürülen serilere uygulanan modellere integre modeller veya durağan olmayan doğrusal stokastik modeller adı verilmektedir (Oğhan2010). Durağan olmayan doğrusal stokastikmodeller, belirli sayıda (d sayıda) farkı alınanrak uygulanan AR ve MA modellerinin bir bileşimidir. Eğer otoregresyon parametresi olan Φ(B) nin derecesi p, hareketli ortalamaparametresiφ (B) ninderecesideqise ve d kez fark alma işlemi yapılmışsa, bu modele (p,d,q) dereceden Otoregresif İntegre Hareketli Ortalama Modeli adı verilir ve ARIMA(p,d,q) şeklindeyazılır(boxandjenkins1976). ARIMA(p,d,q)modeliningenelifadesi W = Φ W + Φ W + + e θ e θ e θ e (1) olarakifadeedilmektedir. Bueşitlik,ARMAmodelindekieşitlikteY t teriminin yerine W t teriminin yazılmış şeklidir. Burada, durağan olmayan Y t sürecinin d derece farkı alınarakdurağanlaştırılmasısonucuw t sürecielde edilmekteve Y = W olarakyazılmaktadır. Fark alma derecesi d=0 olduğunda, yani seri orijinal değerler itibariyle durağan ise bu durumda, ARIMA(p,d,q) modeli AR, MA, ARMA modellerinden birine dönüşmektedir. Bu nedenle ARIMA(p,d,q) modeli esnek bir modeldir. ARIMA(p,d,q) modelinde p veya q sıfır olabilir. p nin sıfır olması durumunda model IMA(d,q), q nun sıfır olması durumunda ise ARI(p,d) model türüne indirgenir (Box andjenkins 1976). Ele alınan modelin, otoregresyon parametresinin yada hareketli ortalama parametresinin kaç gecikmeli değer içereceğinin tespit aşamasına, geçici uygun model belirleme safhası adı verilmektedir. Zaman serilerinde gözlenen sorunlarda biri ise mevsimselliktir. Mevsimlikdeğişmelereşitzaman aralıkları ile tekrarlanan düzenli değişmelerdir. Mevsimsel modellerde birbirini izleyen gözlem değerleri ve birbirini izleyen yılların aynı aylarına aitgözlemdeğerleriarasındailişkibulunmaktadır. Mevsimsel modellerde, birbirini izleyen gözlem değerleri arasındaki ilişki için ARIMA (p,d,q) modeli kullanılabileceği gibi, birbirini izleyen aynı mevsim gözlem değerleri arasındaki ilişki için de ARIMA (P,D,Q)s modeli kullanılabilmektedir. Buradaki s, birbirini izleyen aynı mevsim gözlem değerleriarasındakizamanaralığıdır.aylıkgözlem değerlerinden meydana gelen serilerde s=12, altı aylık zaman serilerinde s=6 alınmaktadır. Mevsimsel zaman serileri modeli kısaca, ARIMA (p,d,q)*(p,d,q)sşeklindegösterilir(oğhan2010). Box+Jenkins+yöntemine+ilişkin+uygunluk+ testleri+ Modelleme aşamasında parametreler tahmin edildikten sonra modelin uygun olup olmadığı kontrol edilmelidir. Model tarafından oluşturulan 15

8 zaman serisinin otokorelasyon fonksiyonunun, orijinal serinin otokorelasyon fonksiyonu ile karşılaştırılmasıdır. Modelde otokorelasyon olup olmadığını test etmek amacıyla Breusch[Godfrey LMTestiveLjung[Boxtestiuygulanmaktadır. Breusch$Godfrey LM Testinin boş ve alternatif hipotezlerişöyleoluşmaktadır: H0:nderecedenotokorelasyonbulunmamaktadır. H1:nderecedenotokorelasyonbulunmaktadır. Sancak(2008),yaptığıçalışmadaisetekdeğişkenli zaman serilerinde, modelin uygunluğunun test edilmesi amacıyla kullanılan ve otokorelasyon katsayıları ile çalışılıyorsa hesaplamadaki kolaylık açısından ve daha hassas bilgi vermesi yönünden Ljung[Boxtestiniönermiştir. Ljungand Box (1978) tarafından geliştirilmiş Q istatistikleri yaklaşık olarak χ2 dağılımı gösterir. Eğer hesaplanan Q istatistiğinin değeri kritik değerinden büyükse yani Q >χ2 oluyorsa, hatalar serisinin tesadüfi dağılmadığı, yani hatalar serisinin otokorelasyon katsayılarının limitleri arasında kalmadığı ve uygulanan modelin uygun olmadığıanlaşılır.budurumdatekrargeçiciuygun modelbelirlemesafhasınadönülür. Box+Jenkins+yönteminin+öngörü+gücünün+test+ edilmesi+ En uygun modelin belirlenmesi aşamasından sonra modelin, geleceğe yönelik öngörüde kullanılabilmesi için öngörü testlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Eğer, bir modele ilişkin öngörü gücü test sonucu anlamsız çıkarsa, ileriye yönelik tahminlerde kullanılamaz. Tahmin doğruluklarını yapmak ve modelin gelecek tahmin gücünü belirlemek için Ortalama Mutlak Yüzde Hata (MAPE) istatistiği (Çuhadar vd. 2009) ve Theil eşitlik katsayısı değeri kullanılmıştır (Vergil ve Özkan2007). OrtalamaMutlakYüzdeHata(MAPE)istatistiği,+ "#$ = 100 (2) şeklindetanımlanır. Burada, Y t :tdönemindekigözlemdeğeri n):tahminyapılandönemsayısı e t :tdönemdekitahminhatasıdır. Lewis (1982) yılı çalışmasında, MAPE değeri %10 un altında olan modelleri çok iyi, %10 20 arasındaolanmodelleriiyi,%20 50arasındaolan modellerikabuledilebilirve%50 ninüzerindeolan modelleri ise yanlış ve hatalı olarak sınıflandırmıştır. Buna karşılık Wittve Witt (1992) çalışmalarındamapeoranının%20veüzerisonuç veren modellerin tahmin açısından uygun bulmamaktadır. TheilEşitsizlikKatsayısıise(Okur2009), n 1 2 ( ΔYˆ i ΔYi ) n i= 1 U = n 1 2 ( ΔYi ) n i= 1 (3) ΔY i = Değişkeningerçekdeğişimi ΔŶ i n = = Değişkeninöngörülendeğişimi Gözlemsayısı U katsayısı 0 U + arasında değişmektedir. Theil Eşitsizlik Katsayısının sıfır çıkması modelin öngörü gücünün en iyi olduğu durumu gösterirken,budeğerinmümkünolduğuncaküçük (1 den küçük) çıkması gerekmektedir (Vergil ve Özkan 2007,Okur 2009). Eğer hesaplanan değer 1 den büyük çıkarsa modelin öngörü gücünün olmadığındansözedilebilinir. Bulgular+Ve+Tartışma+ Zaman serileri analiz yöntemiyle pamuk fiyatlarının modellenmesi yapılırken ilk yapılması gereken işlem logaritması alınmış serinin durağanlığının test edilmesidir. Böylece serinin durağan olup olmadığına karar verilir. Çizelge 1.1 degörüldüğüüzerekesişimkatsayılıvetrendli ADF testine göre dünya pamuk fiyatı değişkeni düzeyde anlamlılık seviyesinde durağan olmadığı bunakarşılıkbirincisırafarkıalındığındadurağan halegeldiği([7.153)hesaplanmıştır. 16

9 Çizelge1.ADFbirimköktestsonucu Table1.TheresultsofADFunitroottest ADF KesişiKatsayısı+Trend K DüzeyADF Tablodeğeri Pamukfiyatı 1 [1.574 %1([3,498) %5([2,891) %10([2,583) K 1.Sırafarkı Tablodeğeri Pamukfiyatı 1 [7.153 %1([3,498) %5([2,891) %10([2,583) Serinin sadece birinci derece farkları alındığından farkalmaderecesid=1olmaktadır.dünyapamuk FiyatlarınailişkinACFvePACFgrafikleriincelenmiş olup, serinin kendi içinde ilişki miktarlarının değişimi,gecikmesayısıartıkçayavaşyavaşolduğu görülmüştür. Dolayısıyla modelin, otoregresif integrehareketliortalamamodel(arima)olması gerekliliğine karar verilmiştir. Serinin birinci dereceden farklarının otokorelasyon fonksiyonu (ACF)grafiği detekrar incelendiğinde, etkin bir mevsimsel dalgalanma olduğu şüphesi oluşmuştur. Bu nedenle mevsimsel farkın alınmasınıngerekliliğiaçığaçıkmaktadır(grafik2). 1,0 0,8 0,6 Otokorelasyon 0,4 0,2 0,00-0,2-0,4-0,6-0,8-1, Gecikme Uzunluğu Şekil2.ACFdağılımı Figure2.DistributionofACF 1

10 Çizelge2.ARIMA(1,1,1)(1,0,1) 12 modelineaitdeğerler Table2.The values of the model ARIMA(1,1,1)(1,0,1) 12 Değişkenler Katsayı Standarthata t[değeri P C AR(1) SAR(12) [ [ MA(1) [ [ SAR(12) Rkare DurbinWatsontesti DüzeltilmişRkare F[istatistiği Logolabilirlik Prob.(F[istatistiği) Elde edilen bu sonuçlar doğrultusunda, serinin tahminiiçinverilerinyapısınauygunzamanserisi analiz yöntemlerinin Mevsimsel Box[Jenkins yöntemi olacağına karar verilmiştir. Farklı gecikmeli ARIMA tahminlerine ilişkin standart hata,tistatistikleri,lmveqistatistikleriileolasılık değerleriüçgecikmeliolarak, "#$(, 1, ), modelleriiçintektekhesaplanmıştır.hesaplanan modellerin katsayılarına ilişkin t istatistikleri anlamlı çıkmasına karşın, LM ve Q istatistikleri sonuçlarına göre otokorelasyon sorunu sadece ARIMA (1,1,1) modelinde rastlanmamıştır. Diğer bütün modeller sorunlu bulunmuştur. Dünya pamuk fiyatı için oluşturulacak modelin ARIMA (1,1,1)(1,0,1) 12 olmasına karar verilmiştir. ARIMA modelineilişkintahminsonuçlarıaşağıdakigibidir. Parametreler tahmin sonuçları incelendiğinde, sabit terim dışında bütün değişkenler anlamlı bulunmuştur.hesaplananparametrelerdenma(1) %10 hata düzeyinde anlamlı iken geriye kalan parametreler%1hataseviyesindeistatistikiolarak sıfırdan farklı ve anlamlı bulunmuştur. Breusch[ GodfreyLMistatistiğinegöre%5 de,(1,2ve12 inci dereceligecikme düzeylerinde) otokorelasyon sorunuortayaçıkmamıştır.ljungandbox(1978)q istatistiğinitestinegöreise;12,24ve36gecikme düzeyinde tek tek uygulanmış ve kritik değerleri %5 hataile Q <χ2 olarak hesaplanmıştır. Yani hatalar serisinin otokorelasyon katsayılarının limitleri arasında kaldığı ve oluşturulan modelin herikitesttegöredeuygunolduğubelirlenmiştir. Dünyada pamuk fiyatları tahminlerinde, modelin kullanımının güvenirliği için Ortalama Mutlak Yüzde Hata (MAPE) istatistiği %36,81 olarak hesaplanmıştır. Bu değer %20 den büyük bir değerdir ve Levis e (1982) göre modelin tahmin edilebilir olduğu söylenebilir. Theil eşitlik değerin ise olarak hesaplanmış olup, bu değer birdenküçükolması,öngörüiçinuygunbirmodel olduğusonucunubizegöstermektedir.buverilerin ışığında Box[Jenkins yöntemleri ile dünya pamuk fiyatlarının gelecek dört yıl için öngörüsü gerçekleştirilmiştir. Öngörü sonuçları Çizelge 3 dekigibidir. Öngörü sonuçlarından anlaşılacağı üzere pamuk fiyatlarında 2012 Temmuz ayından itibaren bir düşüş beklenmekte olup, 2013 yılında tekrar bir artış eğilimi göstererek dalgalı hareketine devam edeceği tahmin edilmektedir. Bu fiyat artışına bağlı olarak 2012 yılında pamuk lifini hammadde olarak kullanan tekstil sanayisinde giderlerin azalacağı tahmin edilmektedir. Buna karşın ekonomisipamuküretiminebağlıolanazgelişmiş ülkeler açısından dış ticaret açıklarının artacağı düşünülmektedir ve sonrasında düşük düzeydebirfiyatartışıbeklenmektedir. 18

11 Çizelge3.Dünyapamukfiyatıöngörüsonuçları Table3.Forecastvaluesofworldcottonpricesresults Ocak 2.22* Şubat 2.22* Mart 2.20* Nisan 2.20* Mayıs 1.97* Haziran 1.81* Temmuz Ağustos Eylül Ekim Kasım Aralık *Gerçekleşenfiyatlar Sonuç+ Ocak 2004 ve Haziran 2012 dönemini kapsayan 102 aylık pamuk borsa fiyatı (dolar kuru) serisi üzerindengeleceğe yönelik fiyat tahminleri için Box[Jenkıns metodu kullanılmıştır. Yapılan tahminde serinin logaritmik değerleri alınarak model ARIMA(1,1,1)(1,0,1) 12 olarak tespit edilmiştir. Modelin uygunluğu için Q ve LM istatistiğihesaplanarak,tahminhatalarınınmodeli tahmin edilebilir ve Theil değerine göre öngörü yapmayauygunbirmodelolduğuhesaplanmıştır. Önümüzdeki dört yıl boyunca pamuk fiyatlarında önce artış sonra azalış ve sonra tekrar hafif bir artış trendi içinde olacağı tahmin edilmektedir. Yapılan öngörü modeline göre 2012[2013 sezonunda dünya pamuk fiyatı ortalama olarak Kaynakça+ Altundağ Ö.S, Güneş T Türkiye de Patates ve SoğanınÜretimMiktarlarıİleFiyatİlişkileri.TÜBİTAK TürkTarımveOrmanDergisi,15:14[23. Aşık, A Yapısal Kırılmalar ve Makroekonomik Değişkenler: Ampirik Bir Çalışma, Gazi Üniversitesi SosyalBilimleriEnstitüsü,YüksekLisansTezi,Ankara. Bayaner, A., Ege, H. ve Uzunlu V Konya İlinde Buğday ve Arpanın Arz Duyarlılığı, Orta Anadolu Hububat Tarımının Sorunları ve Çözüm Yolları Sempozyumu:741[744. Bayramoğlu, Z., Gündoğmuş, E. ve Gündüz, O TarımÜrünlerindeÜretimVeFiyatİlişkisi,VII.Tarım EkonomisiKongresi:313[323. Box,G.E.P.andJenkins,G.M.1976.TimeSeriesAnalysis Forecasting and Control, Revised Edition, Holden DayInc.,California,170p. Çuhadar, M., Güngör, İ. ve Göksu, A., 2009, Turizm Talebinin Yapay Sinir Ağları ile Tahmini ve Zaman 1.49 dolar düzeyinde gerçekleşecek olup 2013[ 2014 sezonunda düşük bir artış trendi ile 1.57 dolara çıkacağı 2014[2015 sezonunda ise 1.55 $ seviyesinedüşeceğitahminedilmiştir. Fiyat artışı ya da azalışına yönelik gerçekleşecek dalgalanmaların, üretimde aynı miktarda değişikliğesebepolacağıbilinmektedir.2014[2015 yılı sonrasında Türkiye de ve dünyada pamuk üretiminde fiyatların düşmesine bağlı olarakbir sonraki dönem için üretimde de bir azalma gerçekleşeceğibeklenmelidir. + + Serisi Yöntemleri ile Karşılaştırmalı Analizi: Antalya İline Yönelik Bir Uygulama, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 14 (1): 99[114. Dickey, D.A. and Fuller, W.A Likehood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with Unit Root,Ecomometrica,v5:455[461p. Dikmen, N Koyck Almon Yaklaşımı İle Tütün Üretimi ve Fiyat İlişkisi, VII. Ulusal Ekonometri ve İstatistikSempozyumu,İstanbul. Eraktan, S.,Açıl, F Ekonomi, Ankara Üniversitesi. ZiraatFak.Yayınları:1512Derskitabı:465,Ankara. Göktaş, Ö Durağan Olmayan Zaman Serilerinde Ko[Entegrasyon Analizi ve Bir Uygulama İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Doktora Tezi, İstanbul. Gujarati, D.N, Temel Ekonometri. Literatür Yayınları:33,İstanbul. Joutz, F. L., Maddala, G.S., Trost, R.P., 1995, An IntegratedBayesianVectorAutoregressionandError 19

12 Correction Model for Forecasting Electricity ConsumptionandPrices,J.Forecast,14:287[310. Kaynar, O. ve Taştan, S Zaman Serisi Analizinde MLP Yapay Sinir Ağları ve ARIMA modelinin Karşılaştırılması, Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari BilimlerFakültesiDergisi,33(162):161[172. Lewis, C.D Industrialand Business Forecasting Methods,ButterworthsPublishing:London. Ljung,G.M.andBox,G.E.P.1978.OnaMeasureofLack offitintimeseriesmodels,biometrika,65:297[303. Oğhan, S Zaman Serisi Analiz Yöntemlerinin Karşılaştırılması, Ege Üniveristesi Fen Bilimleri Enstitüsü,Y.LisanasTezi,Yayınlanmamıştır,İzmir. Okur, S., Parametrik Ve Parametrik Olmayan Basit Doğrusal Regresyon Analiz Yöntemlerinin Karşılaştırmalı Olarak İncelenmesi Yüksek Lisans Tezi,ÇukurovaÜniversitesi,Adana. Özçelik, A. ve Özer, O.O Koyck Modeli İle Türkiye debuğdayüretimivefiyatilişkisininanalizi, AnkaraÜniv.ZiraatFak.TarımBil.Dergisi,12(4):333[ 339. ÖzerO.O.,ÖzçelikA.,PamukÜrünününEnUygunSatış Zamanının Oyun Teorisi Yöntemiyle Saptanması, JournalofAgriculturalSciences,16(4):225[294 Özmen, A Zaman Serisi Analizinde Box[Jenkins Yöntemi ve Banka Mevduat Tahmininde Uygulama Denemesi, Anadolu Üniversitesi Yayınları No. 201, Eskisehir. Pindyck, R.S. and Rubinfeld, D.L., Econometric Models and Economic Forecasts, Irwin/McGraw[Hill InternationalEdit,Singapore,603p. Sancak, S Tek Değişkenli Zaman Dizilerinde Modelleme Sürecindeki Testlerin Karşılaştırmalı İncelenmesi, Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi Fen BilimleriEnstitüsü,Ankara. Vergil H., Özkan F., Döviz Kurları Öngörüsünde Parasal Model ve Arima Modelleri, Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 13(1): 211[231. Witt,S.F.andWitt,C.,1992,ModelingandForecasting DemandinTourism,AcademicPress:London,137p. 20