MSTATC PAKET PROGRAMI İLE AGRONOMİK DENEMELERİN EKONOMİK ANALİZİ

Benzer belgeler
İKİNCİ ÜRÜN MISIRDA AZOT GÜBRELEMESİNİN EKONOMİK ANALİZİ. Burhan ÖZKAN. Akdeniz Üniversitesi Ziraat Fakultesi Tarım Ekonomisi Bölümü Antalya-TURKEY

ADİ FİĞ TESCİL RAPORU


TARIMSAL DEĞERLERİ ÖLÇME DENEMELERİ TEKNİK TALİMATI

TARIMSAL DEĞERLERİ ÖLÇME DENEMELERİ TEKNİK TALİMATI

Trakya Bölgesinde Kanola Üretiminin Ekonomik Analizi

... MACAR FİĞİ YEM BİTKİSİ ÜRETİMİNİ GELİŞTİRME PROJESİ

K-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır.

II. ÜRÜN MISIR TESCİL RAPORU

YAZILIM PAKETLERİ İLETİŞİM BİLGİLERİ. Dr. Gürbüz MIZRAK Telefon: E-posta:

ALBATROS YULAF ÇEŞİT ADAYININ TESCİLİ HAKKINDA RAPOR

UYGULAMA 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI

TOKAT ŞARTLARINDA YETĐŞTĐRĐLEN DEĞĐŞĐK MACAR FĐĞĐ + ARPA KARIŞIM ORANLARININ VERĐM VE KALĐTEYE ETKĐLERĐ

Örnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.

Ü«

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

TOKAT ŞARTLARINDA YETĐŞTĐRĐLEN DEĞĐŞĐK MACAR FĐĞĐ+TRĐTĐKALE KARIŞIM ORANLARININ VERĐM VE KALĐTEYE ETKĐLERĐ

SPSS (Statistical Package for Social Sciences)

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

DİYARBAKIR EKOLOJİK KOŞULLARINDA BAZI ADİ FİĞ (VİCİA SATİVA L.) ÇEŞİTLERİNİN VERİM VE VERİM ÖĞELERİNİN BELİRLENMESİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA *

İSTATİSTİK HAFTA. ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ

TARIMSAL DEĞERLERİ ÖLÇME DENEMELERİ TEKNİK TALİMATI

Kazanımlar. Z puanları yerine T istatistiğini ne. zaman kullanacağını bilmek. t istatistiği ile hipotez test etmek

BÖLÜM 8 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 2

Ğ Ğ Ü ğ İ ğ ğ ğ İ ğ Ü Ü ğ ğ ö ç ç ğ ö ğ ç İ ç ğ ç ç ğ ç ç ö ğ ö ç ç ç ğ ö ğ ç ç İ ö ç İ ğ ö ö ç ç ç ç ç ç ç ç ç ç İ ç ğ ç ç Ç ç ö İ ç ç

IMI GRUBU AYÇİÇEĞİ TESCİL RAPORU

ğ ö ö ö ö ğ ğ ç çö ç ğ ç ö ğ ğ ç ğ ğ ç ğ ç ğ ğ ğ ç ö ö ğ ğ ç ö ğ ğ ç ğ ğ ö ö ğ Ö ç ö

İ Ö İ Ü İ İ İ Ş İ İ Ü Ü İ Ç Ş Ğ Ğ Ö Ş ö ö ö Ö

Ğ Ü Ç Ç ç ö ç ö ç ö ç ö ç ö ö ç ç ç ç ç ç çö ç

Ü Ğ ç Ğ ç ö ç ö

Örnek 9.5: Saf Yatırım için Yatırım

MANİSA İLİ SOFRALIK ÜZÜM ÜRETİCİLERİN İYİ TARIM UYGULAMALARINA YAKLAŞIMI VE UYGULAMALARIN EKONOMİK ANALİZİ

Sait GEZGİN, Nesim DURSUN, Fatma GÖKMEN YILMAZ

Flue Cured Tütün Çeşidinde Farklı Potasyum Formlarının Kaliteye Etkisi

SERTİFİKALI BUĞDAY YETİŞTİRİCİLİĞİNİ YAYGINLAŞTIRMA PROJESİ

Prof.Dr. Rian Dişçi İ.Ü.Onkoloji Enstitüsü Kanser Epidemiyolojisi ve Biyoistatistik Bilim Dalı

ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Nokta Grafikleri. Ders 2 Minitab da Grafiksel Analiz-II Tanımlayıcı İstatistikler

Amaç: Bu derste öğrencilerin ekonometrik analizlerde kullanılan paket programların tanıtımı amaçlanmaktadır.

BİTKİSEL ÜRETİM GENEL MÜDÜRLÜĞÜ TOHUMCULUK DAİRE BAŞKANLIĞI

ISSN: Yıl /Year: 2017 Cilt(Sayı)/Vol.(Issue): 1(Özel) Sayfa/Page: Araştırma Makalesi Research Article

İZMİR İLİNDE ARPA ÜRETİM MALİYETLERİNDEKİ DEĞİŞMELER ( ) Dr. Turgay DİZDAROĞLU(*) ÖZET GİRİŞ

KIRŞEHİR KOŞULLARINDA FARKLI SIRA ARASI UYGULAMALARININ BAZI FİĞ ÇEŞİTLERİNDE TOHUM VERİMİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ


Archived at

BKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )

BAZI TARIM ÜRÜNLERİNİN 2015 YILI MALİYETLERİ

Farklı iki ilaç(a,b) kullanan iki grupta kan pıhtılaşma zamanları farklı mıdır?

DİYARBAKIR EKOLOJİK KOŞULLARINDA BAZI KIŞLIK KIRMIZI MERCİMEK

Ege Sahil Kuşağına Uygun Kavuzsuz Yulaf Çeşidinin Geliştirilmesi Beslenme Yaklaşımı

MV SUBA EKMEKLİK BUĞDAY ÇEŞİT ADAYININ TESCİLİ HAKKINDA RAPOR

İ ö Ü ğ Ü ö ğ ö ö ç ğ ğ ç ğ ç ğ Ü ğ Ü ğ ğ ğ ç ğ ç ğ ğ ö ç ğ ç ğ ç ğ ğ ğ ö Ö ğ ç ö ö ğ ç Ü ğ ğ ğ ğ ğ ö ç

KRUSKAL WALLIS VARYANS ANALİZİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

Gruplanmış serilerde standart sapma hesabı

Diyarbakır Ekolojik Koşullarında Bazı Koca Fiğ Genotiplerinin Verim ve Verim Unsurları

Pamukta Muhafaza Islahı

TAŞINMAZ DEĞERLEME İLKE VE UYGULAMALARI

İNSAN KAYNAKLARI PERFORMANS YÖNETİMİ NEDİR?

Modüler Yapı : Güçlü Yardımcı: Veri güvenliği :

5.HAFTA Ders içeriği. Sağlık sigortacılığında fiyatlandırma. Sağlık sigortasının diğer sigorta dallarından farklı yanları

BURSA EKONOMİSİNİN 1999 YILININ DEĞERLENDİRİLMESİ. Prof.Dr.Ali Ceylan ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ İ.İ.B.F. ÖĞRETİM ÜYESİ

Trakya Bölgesi Ekmeklik Buğday Verim Denemeleri. Verim ve Kalite Sonuçları

ÇEREZLİK AYÇİÇEĞİ TESCİL RAPORU

EME 3105 SİSTEM SİMULASYONU (ARENA) Hafta 3

Farklı Azot ve Fosfor Dozlarının Ak Üçgül (Trifolium repens L.) de Ot ve Tohum Verimi ile Bazı Verim ve Kalite Komponentleri Üzerine Etkileri

Güneydoğu Anadolu Bölgesinde Yetiştirilen Farklı Buğday Tiplerinin Yaş Gluten Miktarları Bakımından Kalitelerinin Belirlenmesi

İncelenen özelliklere ait varyans ve regresyon analiz sonuçları aşağıda verilmiştir.

SİLAJLIK MISIR TESCİL RAPORU

ÜRETİM ve MALİYETLER. Üretim Fonksiyonu Kısa Dönemde Üretim Fonksiyonu. Doç.Dr. Erdal Gümüş

ö ö ş Ğ ş ü İ ç ö ş ş Ç ş ü ş ş İ ş ü ş İ ş ö İ ü ö üşü ö şü İ İ İ ü İ ö üş Ğ İ İİ ö ö ş ü ü ö ş ö ö ş ö ş ö ö ü ç ş ç ş ö ü çö ü ü ü ç ç ş ş ş ş ş ç

TARIMSAL DEĞERLERİ ÖLÇME DENEMELERİ TEKNİK TALİMATI

YÜZEYSULARI ÇALIŞMA GRUBU

Rastgele Değişkenlerin Dağılımları. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Archived at

PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

FARKLI GÜBRE KOMPOZİSYONLARININ ÇAYIN VERİM VE KALİTESİNE ETKİSİ. Dr. GÜLEN ÖZYAZICI Dr. OSMAN ÖZDEMİR Dr. MEHMET ARİF ÖZYAZICI PINAR ÖZER

Menemen Koşullarında Yetiştirilen Bazı Tritikale Çeşitlerinin Tane Verimi ve Diğer Verim Özellikleri Üzerinde Araştırmalar 1

Hipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş

Ufuk TÜRKER* * A.Ü.Ziraat Fakültesi Tarım Makinaları Bölümü, Ankara uturker@agri.ankara.edu.tr

YERFISTIĞI (Arachis hypogaea L.) YETİŞTİRİCİLİĞİNDE FARKLI ÇEŞİTLER VE SIRA ÜZERİ MESAFELERE GÖRE TEK VE ÇİFT SIRALI EKİM YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

İzmir İli Emiralem Beldesinde Açıkta ve Örtüaltı Çilek Yetiştiriciliğinde Üretim Maliyetlerinin Belirlenmesi

Erzurum Yöresinde Şeker Pancarı ve Rakip Ürünlerin Mekanizasyon ve Üretim Maliyeti

TRAKYA BÖLGESİNDE YONCA ÜRETİM MEKANİZASYONUNA AİT ÜRETİM GİRDİLERİNİN BELİRLENMESİ

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ PARAMETRİK OLMAYAN TESTLER Prof. Dr. Nihal ERGİNEL

BİR ÖRNEKLEM İÇİN T TESTİ İLİŞKİSİZ ÖRNEKLEMLER İÇİN T-TESTİ

Pamuğun Üretim ve Ticaretindeki Bölgesel Farklılıklar

Data View ve Variable View

YANLILIK. Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır.

taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ

Kahramanmaraş İli Pazarcık İlçesinde Mısır Üretim Faaliyetinin Ekonomik Analizi

Determination of Seed Rate on Winter Lentil (Lens culinaris Medik.) cv. Kafkas

Merkezi eğilim ölçüleri ile bir frekans dağılımının merkezi belirlenirken; yayılma ölçüleri ile değişkenliği veya yayılma düzeyini tespit eder.

YEMEKLİK BAKLAGİLLERİN EKONOMİK ÖNEMİ


SPPS. Verileri Düzenleme ve Değiştirme 3 - Data Menüsü. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011

TRAKYA BÖLGESİNDE BAZI ŞARAPLIK UZUM ÇEŞİTLERİNİN EKONOMİK ANALİZİ

TARIM İŞLETMECİLİĞİ VE PAZARLAMA MESLEK ELEMANI

TÜTÜN ÜRETİMİNDE KALİTENİN GAYRİSAFİ ÜRETİM DEĞERİ ÜZERİNE ETKİSİNİN FONKSİYONEL ANALİZİ 2. TÜTÜN ÜRETİMİNDE KALİTEYİ ETKİLEYEN FAKTÖRLER

İ İ İ Ş Ğ İ ç ö ç İ ğ ğ İ İ ö ç İ ğ ğ ç ö ğ ğ ö ç İ ç ö ç İ ğ ğ ğ ö ğ ö ç ö ç İ ç ö ç İ ğ ğ ç ç ç ğ ö ö Ü

BİYOİSTATİSTİK Uygulama 4 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

Transkript:

MSTATC PAKET PROGRAMI İLE AGRONOMİK DENEMELERİN EKONOMİK ANALİZİ Dr. Turgay D IZ D A R O Ğ U f 1.GİRİŞ Kontrollü şartlarda yapılan denemelerde elde edilen sonuçları doğrudan yayım servislerine veya çiftçilere tavsiye olarak sunmak yanıltıcı olabilmektedir. Çünkü çiftçilerin içinde bulundukları ekolojik, sosyal, teknik ve ekonomik şartlar denemelerin yürütüldüğü şartlardan oldukça farklıdır. Bu nedenle denemelerde yer alan alternatifler (azot dozları, bitki sıklıkları vb.) aynca değişik lokasyonlardaki çiftçi şartlarında da denenmesi gerekmektedir. Denemeye çiftçi uygulamasını da bir alternatif olarak ilave etmek faydalıdır. Araştırılan özellikler dışındaki işlemlerin tamamının yaygın çiftçi uygulamaları olması nedeniyle üretici uygulamalarından daha üstün olan alternatiflerin belirlenmesi kolaylaşmakta ve daha uygulanabilir tavsiyeler ortaya koyma şansı artmaktadır Bu aşama, araştırma sürecinin bir anlamda son halkasını teşkil etmektedir. Aynı zamanda araştırıcı, yayımcı ve çiftçinin birlikte çalıştığı ve çeşitli değerlendirmelerin yapıldığı en önemli aşamadır. Değerlendirmeler, teknik analiz (istatistiki analiz vb.), ekonomik analiz ve çiftçi görüşlerinin ortaya konmasını kapsamaktadır. Esas amaç çiftçi gelirlerinin arttırılması olduğuna göre elde edilen bulguların teknik analiz yanında ekonomik analizi de büyük önem taşımaktadır. Ekonomik analiz ile denemede yer alan en ekonom ik,diğer bir ifade ile üretici gelirini en çok arttırabilecek alternatif belirlenir ve üretici görüşü ile netleşir. Belirlenen alternatifler, benzer şartlardaki üreticiler için tavsiye niteliğindedir. Denem e sonuçlarının ekonomik analiz yapıldıktan sonra üreticilere sunulmasının diğer bir katkısı ise yayımcıya duyulan güvenin pekiştirilmesi ve başarı şansının arttırılmasıdır. Aksi durumda ortaya çıkabilecek olumsuz bir sonuçtan ilkönce yayım cının etkileneceği açıktır. M S TA TÇ istatistik analiz paket programı tarım kuruluşlarında en yaygın kullanılan bir programdır. Bu program ile ekonomist, agronomist ve yayımcıların elde ettiği bulguların ekonomik analizini yapması oldukça kolaydır. Çalışmada, bir örnek ile M STAC paket programını kullanarak deneme sonuçlarının ekonomik analizinin nasıl yapıldığınının gösterilmesi ve ekonomik analiz altprogram ının kullanımının tanıtılması amaçlanmıştır. 6 Ege Tarım sal Araştırm a Enstitüsü. Menemen. İzmir. 325

2. MATERYAL VE METOT Materyal: Çalışm ada, Kubilay-82 fiğ çeşidi ile Ege Tarımsal Araştırma Enstitüsünde 1991 ve 1993 yıllarında yürütülen fiğ sıklık (tohum miktarı) denemesinden elde edilen veriler kullanılmıştır (3). Denem ede, iki yıl, altı sıklık (6,9,12,15,18.21 kg/da), dört tekerrür olmak üzere 48 verim değeri analize alınm ıştır. Metot: M STATC istatistiki analiz paket programının ekonomik analiz attprogramında "Marjinal Analiz" yöntemi kullanılmaktadır. Bu yöntem, maıjinal değişken masraflar ile marjinal gelirin karşılaştırılması esasına dayanmaktadır. Söz konusu alt programda "Net Gelir Analizi", "Risk Analizi" ve "Maıjinal Gelir Analizi" sonuçları elde edilm ektedir (1). 3. BULGULAR: Agronomik denemelerin ekonomik analizinde, M STA TC istatistiki analiz paket programının "ECON" olarak adlandırılan alt programı kullanılması sırasında aşağıdaki aşam alar izlenmektedir. 1. Maliyet/fiyat parametrelerinin belirlenmesi: Denem eden elde edilen 48 verim değeri (=2 yıl x 6 sıklık x 4 tekerrür) FIG S IK.D A T isimli dosyada bulunmaktadır. Bu dosyadaki sıklık (1 no'lu değişken) ve verim (3 no'lu değişken) değerlerinden yararlanılarak P1.PAR dosyası oluşturulmuştur. Bu dosyada değişken masraflar (ayni, nakdi ve aile işgücü mas), çiftçi eline geçen net fiyat, hasat kayıp oranı (%) ve hedef karlılık oranı (% ) belirtilir (Çizelge 1). 326

Çizelge 1. Parametre dosyası MSTATECONPARAMFILE: P1.PAR (parametre dosyası: P1.PAR) Treatment: (alternatifler: tohum miktarı) # Code Label Cash costs (nakdi masr.) Value materials (Materyal masr.) Value family labor (aile işgücü masr.) 1 6 Kg/da 48000.00 0.00 0.00 2 9 Kg/da 72000.00 0.00 0.00 3 12 Kg/da 96000.00 0.00 0.00 4 15 Kg/da 120000.00 0.00 0.00 5 18 Kg/da 144000.00 0.00 0.00 6 21 Kg/da 168000.00 0.00 0.00 Product (ürün): # Code Label Unit Price Harvest loss (değişken adı) (birim) (Fiyat) (hasat kaybı, %) 3 K.ot verimi Kg/da 900.00 5.00 MSTATC variable indicating treatm ent: 1 (alternatiflerin değişken numarası) Target rate of return: 40 (hedef karlılık oranı, %) Net benefit/cost u n it: TL/da (net gelir/masraf birimi)

Hasat kayıp oranı, düzeltilmiş verimi (=Bmt verim-(brüt verim x Hasat kayıp oranı) hesaplamak için gereklidir. Hedef karlılık oranı, bir anlamda üreticinin söz konusu alternatiflerden birini kabul edebileceği en az karlılık oranıdır. Hedef karlılık oranı belirlenirken bir üretim dönemi boyunca işletme sermayesinin maliyeti ile üreticinin uygulamasını değiştirmek için göstereceği çaba ve katlanacağı risk birlikte düşünülmelidir. Hedef karlılık oranı, çalışmada mevcut şartlar dikkate alınarak %40 oranında kabul edilmiştir. 2. Net Gelir Analizi: Parametre dosyasının oluşturulması ile verim, gelir ve masraflara ilişkin tanımlar yapılmış olmaktadır. ECON ana menüsünün " Analyze (Analiz)" başlığı seçildikten sonra gelen analiz menüsünden MNet Benefit Analysis (Net gelir analizi)'1seçeneği kullanılarak verilerin net gelir analizi yapılır Elde edilen sonuçlar çizelge 2'de gösterilmiştir. 328

Çizelge 2. Net gelir analizi I Treatment (alternatifler: tohum miktarı) Value of output (brüt gelir) Cash costs (nakdi masr.) In-kınd costs (ayni masr.) Family labor costs (aile işgücü masr.) TL/da Total costs (toplam değişken masr.) Net benefit (net gelir) TL/da I TL/da TL/da TL/da TL/da 1 1 6 Kg/da 314746 48000 0 0 48000 266746 2 9 Kg/da 402277 72000 0 0 72000 330277 3 12 Kg/da 493869 96000 0 0 96000 397869 t 15 Kg/da 408369 120000 i o 0 120000 288369* 5 18 Kg/da 5U175 144000 0 0 144000 370175* 6 21 Kg/da 512251 168000 0 0 168000 344251* (*) Alt alternatifler (= önceki alternatife göre net gelir azalmasına neden alanlar)

Analiz sonucunda her tohumluk miktarının toplam değişken masrafları, brüt ve net gelirleri hesaplanmaktadır. Burada en yüksek net gelir, 12 Kg/da'lık tohum miktarında elde edilmektedir. Daha sağlıklı karar verebilmek için marjinal gelir analizinin uygulanması gerekmektedir. Çünkü en uygun öneri her zaman en yüksek net geliri sağlayan alternatif olmayabilir. 12 kg/da tohum miktarına kadar net gelir artmakta daha sonra ise dalgalanmaktadır. 15 kg/da dozun net geliri 12 kg/da'dan daha az ve masrafı yüksek olduğu için üreticinin daha çok masraf yaparak daha az bir geliri kabul etmesi rasyonel değildir yani bu sıklık alt alternatif (dominated treatement) konumundadır (1,4). Aynı şekilde 12 kg/da dozun net geliri, 18 ve 21 kg/da'lık dozların net gelirleri ile tek tek karşılaştırıldığında yüksek kalmaktadır. Alt alternatif durumunda olan bu sıklıklarda marjinal analizde dikkate alınmamaktadır. 3. Marjinal Gelir Analizi ECON ana menüsünün analiz alt menüsüiçindeki " Marginal Retum Analysis (Marjinal Gelir Analizi)" seçeneği kullanıldığında aynı veriler kullanılarak marjinal gelir analizi yapılmaktadır. Sonuçlar çizelge 3te görüldüğü gibidir. 330

Ç izelg e 3. Marjinal Gelir Analizi MARGİNAL RETURN TABLE FOR: FIGSIK (Non-dominated treatments only) (Marjinal Gelir Tablosu: FIGSIK (Yalnız gelir artışı sağlayan alternatifler) Target rate of retum: 40 (Hedef karlılık oranı, %) Net Benefit (net gelir) i Total Variable Marginal Net Marginal Variable Marginal Rate of Costs Benefit Costs Return (toplam (martj.net (marj.değ. (Marjinal s değişken gelir) masr.) karlılık Rank (sıra) Treatments (alternatifler) TL/da masr.) TL/da TL/da TL/da oranı) % 1 1 12 Kg/da 397869 96000 67592 24000 281.6* 2 9 Kg/da 330277 72000 63531 24000 264 7* I 3 6 Kg/da 266746 48000 0.00 0.00 0.0 * T h e s e t r e a t m e n t s m e e t o r e x c e e d t a r g e t r a t e o f r e tu r n ( h e d e f k a r lılık o r a n ın a e ş it v e y a d a h a f a z la o la n a lt e r n a t ifle r )

Net gelirleri ve toplam değişken masrafları hesaplanan alternatifler toplam değişken masraflara göre sıralanmaktadır Daha sonra en düşük masraflı alternatiften başlamak üzere net gelirler tek tek bir önceki alternatif ile karşılaştırılır ve net gelir artışı sağlayanlar (Non-dominated treatments) kalır, net gelir artışına neden olmayanlar ise yani alt alternatifler (Dominated treatments), analize dahil edilmezler. Alternatifler arasında yapılan bu ayırım "Dominans Analizi (Dominance Analysis)" olarak tanımlanmaktadır (1) Bu şekilde bir sıralama yapıldıktan sonra marjinal net gelir, marjinal değişken masraflara oranlanarak marjinal karlılık oranı hesaplanmaktadır. Üreticilerin pratik olarak hedef karlılık oranının üstündeki marjinal karlılık oranı ile ilgilendikleri kabul edildiğinden 12 Kg/da tohum miktarının mevcut şartlarda en ekonomik alternatif olduğu görülmektedir. Daha tatminkar bir sonuca ulaşmak için denemede yer alan alternatifleri risk analizi ile değerlendirmek yararlı olacaktır. 4.Risk Analizi Yukarıda söz edilen net gelir ve marjinal gelir analizleri yanında risk analizine de ihtiyaç duyulmaktadır. Risk analizinin minimum gelirler ile ilgili kısmı, "Asgari Gelir Analizi (Minimum Returns Analysis)" olarak da tanımlanmaktadır (2) Üreticiler genelde riske karşı duyarlıdırlar. İşletme gelirlerinin özellikle az sayıda (bir veya iki) ürüne bağlı olduğu durumlarda üreticiler daha az riskli uygulamaları tercih etme eğilimindedirler. Ayrıca önerilen alternatiflerin biribirine göre risk düzeylerinin bilinmesi sağlıklı bir tercihin belirlenmesinde önemlidir. ECON ana menüsünün analiz alt menüsünden "Risk Analysis (Risk Analizi)" seçeneği kullanıldığında verilerin risk analizi yapılmış olmaktadır (Çizelge 4). 332

Çizelge 4. Risk analizi RİSK TABLE FOR: FIGSIK Treatment Number (alternatifler: of tohum observ. miktarı) (gözlem sayısı) (Risk analiz tablosu: FIGSIK) Mean Standart lndex of NB Deviation Variability (ort. net (standart (Varyasyon gelir) sapma) indeksi) Minimum NB (en küçük net gelir) Average Lovvest 2 (en küçük 2 net gelir ortalaması) 1 6 Kg/da 8 266746 103789 38.91 75975 143520 2 9 Kg/da 8 330277 138392 41.90 198180 204165 3 12 Kg/da 8 397869 76609 19.26 234885 292597 4 15 Kg/da 8 288369 108639 37.67 165570 183952 5 18 Kg/da 8 370175 127932 34.56 213390 245452 6 21 Kg/da 8 344251 141693 41.16 210765 218460,

Risk analizinde önemli olan husus en küçük net gelirleri en yüksek olan ve aynı zamanda en düşük varyasyon indeksine sahip alternatiflerin ele alınmasıdır. Risk analiz tablosunda yıllar ve tekerrürlerin net gelirleri, alternatiflerin net gelir ortalaması olarak birleştirilmiştir. Burada her alternatifteki gözlem sayısı (sekiz) kadar net gelir bulunmaktadır. Dolayısıyla alternatiflerin içindeki standart sapma, varyasyon indeksi, en küçük net gelir ve en küçük iki net gelir ortalaması gibi ölçütler risk analizinin önemli unsurlarıdır. Çizelge 4'te 12 Kg/da lık tohum miktarı olan alternatifin standart sapması (76609 TL/da) ve varyasyon indeksi (19 26) diğerlerine göre en düşük, en küçük net geliri(234885 TL/da) ve en küçük net gelir ortalaması (292597 TL/da) ise en yüksek konumdadır. Ele alınan ölçütler açısından en uygun önerinin 12 Kg/da'lık tohum miktarı olduğu görülmektedir. Marjinal gelir analizinde de aynı tohum miktarının uygun olduğu sonucuna varıldığına göre söz konusu sıklığı aynı öneri grubunda bulunan üreticilere önermek mümkündür. 5, SONUÇ Pek çok araştırma enstitüsünde, yayım servislerinde bilgisayarların bulunması ve MSTATC istatistiki analiz programının yaygın kullanımı mevcut bulguların bilgisayar yoluyla ekonomik analizinin yapılmasını kolaylaştırmaktadır. Çalışmada, adı geçen paket programdaki ekonomik analiz alt programının bir örnek üzerinde kullanımının tanıtımı amaçlanmıştır. Ekonomist, agronomist ve yayımcıların aynı analiz yöntemini kullanmaları üreticilere sunulacak tavsiyelerde isabet, yöntem ve yorum birliği sağlayacağı söylenebilir. 134

1. Cimmyt. 1988. From Agronomic Data to Farmer Recommendations An Economics Training Manuel Completely revised edition. M exico D.F. 2. Perrin R.K., VVinkelmann B.L., Moscardi E.R., and Anderson J R. 1983. From Agronomic Data to Farmer Recommendations: An Economics Training Manuel.5th printing CİMMYT. Mexico City. 3. Sabancı, C.O., G. Eğinlioğlu, M. Buğdaycıgil ve F. Abumadi. 1993. Farklı Ekim Yöntemleri ve Tohumluk Miktarlarının Kubilay-82 Adi Fiğ Çeşidinin Yeşil Ot ve Kuru Madde Verimine Etkileri Üzerine Araştırmalar. Son Dönem Gelişme Raporu. Ege Tarımsal Araştırma Enstitüsü Müdürlüğü. Menemen. İzmir. 4. Uzunlu V. ve N. özcan. 1987. Bazı Araştırma Deneme Bulgularının Ekonomik Analiz Yöntemleri. Tarla Bitkileri Araştırma Enstitüsü. Ankara. 335