ARIMA modeli ile Covid-19 salgınının Türkiye hava taşımacılığı sektörü üzerindeki etkilerinin analizi

Günümüzün küreselleşen dünyasında uluslararası ticaret hacmi her geçen yıl artmaktadır. Bununla birlikte sosyal, kültürel, iktisadi gelişmeler, uluslararası ve ulusal insan hareketliliğini hızlandırmaktadır. Yaşanan bu gelişmeler nedeniyle hız önem kazanmakta ve havayolu taşımacılığı sektörü her geçen yıl büyümektedir. Ancak 2019 yılı sonunda Çin’de ortaya çıkan ve tüm dünyaya hızla yayılan Covid19 salgını nedeniyle havacılık sektörü büyük bir krize girmiştir. Havacılık sektörünün salgından en fazla etkilenen sektörlerden biri olduğu düşünülmektedir. Bu çalışmanın amacı, Covid19 salgınının havacılık sektörüne olan olumsuz etkilerini nicel olarak ortaya koymaktır. Bu çerçevede 2020 yılı hiç yaşanmamış varsayılarak ARIMA modeliyle 2020, 2021 ve 2022 yıllarına ait tahminler yapılmıştır. Böylece 2020 yılında gerçekleşen taşımacılık verileri bu tahminlerle karşılaştırılarak yaşanan krizin nicel boyutları ortaya çıkarılmıştır. Ayrıca hava taşımacılığı sektörü, yolcu taşımacılığı ve yük taşımacılığı olarak iki bileşene ayrılmıştır. Salgının yolcu taşımacılığını yük taşımacılığına göre çok daha fazla etkilediği sonucuna ulaşılmıştır.

Analysis of the effects of the Covid-19 epidemic on the Turkish air transport sector with the ARIMA model

In today's globalizing world, the volume of international trade is increasing every year. However, social, cultural and economic developments accelerate international and national human mobility. Due to these developments, speed gains importance and the air transport sector is growing every year. However, due to the Covid-19 epidemic, which emerged in China at the end of 2019 and spread rapidly all over the world, the aviation industry entered a major crisis. The aviation sector is thought to be one of the sectors most affected by the epidemic. The aim of this study is to quantitatively reveal the negative effects of the Covid-19 epidemic on the aviation industry. In this context, assuming that 2020 never happened, predictions for 2020, 2021 and 2022 were made with the ARIMA model. Thus, the quantitative dimensions of the crisis experienced were revealed by comparing the transportation data in 2020 with these estimates. In addition, the air transport sector is divided into two components as passenger transport and freight transport. It has been concluded that the epidemic affects passenger transportation much more than freight transportation.

___

  • Akaike, H. (1973), Information theory and an extension of the minimum likelihood principle, in Petrow, B.N. and Csaki, B.F., Second International Symposium on Information Theory, Academiai Kiado, Budapest, 267-281
  • Akca, M. (2020). Covid19’un havacılık sektörüne etkisi. Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 7(4), 45-64. Retrieved from: https://dergipark.org.tr/en/pub/asead/issue/54055/723434
  • Aratani, L. (2020). American Airlines says as many as 25,000 employees could be furloughed, Washingtonpost, Retrieved from (02.08.2021): https://www.washingtonpost.com/local/trafficandcommuting/ americanairlines-says-as-many-as-25000-employees-could-be-furloughed/2020/07/15/3cc8c7e2-c6e8-11ea-b037-9711f89ee46_story.html
  • Bezirci, M. ve Dündar, A. O. (2011). Lojistik köylerin işletmelere sağladığı maliyet avantajları, Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 13(1), 292-307.
  • Canlı, S.N.U ve Özdemir, M. (2021). Covid-19 pandemisinin finansal etkilerinin belirlenmesi: Türkiye havayolu sektörü üzerine bir uygulama, Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 56, (2), 657-681.
  • CBC, (2020, Mart 30). Air Canada to lay off 16,500 employees amid pandemic-related flight cancellations, Retrieved from (30.03.2021): https:// www.cbc.ca/ news/business/air-canada-layoffs-1.5515197
  • Craig, A. T., Heywood, A. E., & Hall, J. (2020). Risk of COVID-19 importation to the pacific islands through global air travel, Epidemiology & Infection, 1-16.
  • Çil, N. (2018). Finansal Ekonometri, Der Yayınları, İstanbul
  • DHMİ (2021). İstatistikler. Retrieved from (03.06.2021): https:// www.dhmi.gov.tr/ Sayfalar/Istatistikler.aspx
  • Emirates, (2020). The Emirates Group’s business response to Covid-19. Retrieved from (05.09.2021): https://www.emirates.com/media-centre/the-emirates-groups-business-response-to-covid19-updated/
  • Enders, W. (2010), Applied econometric time series, Third Edition, New York, Wiley
  • EUROCONTROL (2020), Five-year forecast 2020-2024. European flight movements and service units three scenarios for recovery from Covıd-19 (Report). Retrieved from (09.08.2021): https://www.eurocontrol.int /sites/default/files/2020-11/eurocontrol-five-year-forecast-europe-2020-2024.pdf
  • Hamilton, J.D. (1994), time series analysis, Princeton University Press, Princeton, New Jersey
  • Hannan, E.J. ve Quinn, B.G. (1979), The Determination of the Order of an Autoregression, Journal of the Royal Statistical Society,41, (2) 190-195
  • IATA (2021). Deep losses continue into 2021. Retrieved from (20.08.2021): https://www.iata.org/en/pressroom/pr/2020-11-24-01/
  • IATA (2020). COVID-19 updated ımpact assessment, Retrieved from (20.11.2020): https://www.iata.org/en/iatarepository/publications/ economic reports/ covid fourth impact assessment/
  • Karakavuz, H. (2020). Covid19’un Türk havayolu işletmeleri üzerindeki etkilerine ilişkin bir SWOT analizi, Turkish Studies, 3573-3591
  • Macit, A & Macit, D. (2020). Türk sivil havacılık sektöründe Covid-19 pandemisinin yönetimi. Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 7 (4), 100-116. Retrieved from: https://dergipark.org.tr/en/pub/asead/ issue/54055/717678
  • Nolte, I., Pohlmeier, W. & Voev, V. (2007). Financial Econometrics, WS
  • Pearce, B. (2020). Air travel slows in September, but cargo speeding up, IATA.
  • Pindyck, R.S. & Rubinfeld, D.L. (1991), Econometric models and economic forecast, Third Edition, McGraw-Hill International Edit
  • Rachev, S.T., Mittnik, S., Fabozzi, F.J., Focardi, S.M. &Jasic, T. (2007), Financial Econometrics from basics to advanced modelling techniques, John Wiley & Sons
  • Saban, M. & Trabzon, O. (2021). Covid-19 salgınının havacılık sektöründeki şirket performansları üzerindeki etkileri: Türk Hava Yolları örneği. International Review of Economics and Management, 9 (1), 64-79 . DOI: 10.18825/iremjournal.928303
  • Schwarz, G. (1978), Estimating the dimension of a model, Annals of Statistics 6 (2), 461-464
  • Sevütekin, M. ve Çınar, M. (2017), Ekonometrik zaman serileri analizi, Dora Yayıncılık, Bursa
  • Sivil Havacılık Genel Müdürlüğü (SHGM), (2020). Notam for Turkish Aerodromes, 27 Mart, Erişim adresi (30.03.2020): http://web.shgm.gov.tr/documents/sivilhavacilik/files/Covid-19/27-03- 2020-NOTAM-COVID-19.pdf
  • Şen, G., Bütün, E. (2021). Covid-19’un pandemi salgınının havacılık sektörüne etkisi: Gig ekonomisi alternatifi. Journal of Aviation Research, 3 (1), 106-127. doi: 10.51785/jar.857243
  • Tsay, R.S. (2010), Analysis of financial time series, Third Edition, John Wiley & Sons
  • TÜİK (2020), Havalanlarında toplam yolcu ve yük trafiği, Erişim adresi (29.09. 2020): https://data.tuik.gov.tr/Kategori/ GetKategori?p =ulastirma-ve-haberlesme-112&dil=1
  • Türk Hava Yolları (THY), (2020). Yenı̇ koronavı̇rüs (COVID-19) için alınan önlemler. Erişim adresi (01.04.2020): https://www.turkishairlines.com/tr-int/duyurular/coronavirus-salgini/hijyentedbirleri/
  • UTİKAD (2021). Lojistik Sektörü Raporu (2020). Erişim adresi (29.09.2020): https://www.utikad.org.tr/images/HizmetRapor/utikadlojistiksektoruraporu2020-53923.pdf
  • Wilson, M. E., & Chen, L. H. (2020). Travellers give wings to novel coronavirus (2019- nCoV). Journal of Travel Medicine, 27 (2).
  • Yule, G. (1927), On a method of ınvestigating periodicities in disturbed series with special reference to Wolfer’s Sunspot Numbers, Philosophical Transactions of the Royal Society of London, 226, 267-298