Zaman serisi modelleri ile Hindistan'daki yumurta üretiminin modellenmesi ve tahmin edilmesi

Amaç: Günümüzde Hindistan'da beslenme alışkanlıkları değişmiş ve bu değişim protein tüketim alışkanlıklarını da etkilemiştir. Yumurta ürünlerinin yeme alışkanlıklarının değişmesi bunun bir göstergesidir. Nüfus artış hızı ve buna bağlı olarak yumurta talebindeki artış göz önüne alındığında, ülkelerin proteinli kümes hayvanı ürünleri üretimlerini artırmaları gerekmektedir. Bu çalışmada, hem politika yapıcılar hem de tedarikçiler için yumurta tüketim tahmini ile stratejiler geliştirebilecek sonuçlar elde edilmesi amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: Bu çalışmada, Hindistan'daki Yumurta üretimi ele alınmış ve ARIMA, BATS, TBATS ve Holt’un doğrusal eğilimi gibi birkaç zaman serisi modeli ile tahminler yapılmıştır. Yumurta üretimine ilişkin veriler 2015-2019 yılları arasında dikkate alınmıştır. Bulgular: Holt’un Doğrusal Trend Modelinin tahmin için en uygun model olduğu tespit edildi. MAPE değerleri sırasıyla BATS, TBATS, ARIMA (1,2,2) ve Holt’un doğrusal trend modeli tarafından sırasıyla%2.137, %5.378, % 4.681 ve% 1.392 olarak elde edilmiştir. Holt’un doğrusal trend modeline göre, yumurta üretimi Hindistan’da yükseliş eğilimini sürdürüyor. Hindistan'daki Yumurta üretimi 2019-2020 ile 2023-2024 döneminde 111350,3'ten 148696,9'a yükselecektir. Öneri: Bu çalışma, Hayvancılık sektöründeki politika yapıcılara, geleceğe yatırım yapmak için stratejiler oluşturmaları ve anlamaları için yardımcı olmaktadır. Dahası, Hindistan hükümeti tarafından yumurta ihracatı, yumurta tedariki, yumurta talebi ve yumurta fiyatları için stratejik bir plan yapmak bakımından önemlidir.

Modeling and forecasting of egg production in India using time series models

Aim: Eating habits have changed in India and this change has also affected protein consumption habits. The change in eating habits of egg products is an indication of this. Considering the population growth rate and the resulting increase in egg demand, the countries should increase their production of protein poultry products. Aim of the study was to obtain results for both policymakers and suppliers to develop strategies with the forecast of egg consumption. Materials and Methods: In this study, the production of Eggs in India is considered and forecasts are made by the several time series model such as the ARIMA, BATS, TBATS, and Holt’slinear trend. The testing data for the production of the egg is considered from 2015-2019. Results: It is detected that Holt’s Linear Trend Model is the best fit model for forecasting. The MAPE values are obtained as 2.137%, 5.378%, 4.681%, and 1.392% by the best-fitted models BATS, TBATS, ARIMA (1,2,2), and Holt’s Linear Trend respectively. According to Holt’s linear trend Model, the Eggs production continues its upward trend in India. The Eggs production in India would be increased from 111350.3 to 148696.9 during the period 2019-2020 to 2023-2024. Conclusion: This study might help policymakers in the Livestock sector to under standard making strategies for the future to invest in it. Furthermore, it is important to make a strategic plan for eggs export, eggs supply, eggs demand, and eggs prices by the Indian government.

___

  • Arıkan MS, Çevrimli MB, Mat B, Tekindal MA, 2018. Price Forecast For Farmed And Captured Trout UsingBox-Jenkins Method And 2009-2017 Prices Academic Studies in Health Sciences, Gece Publishing ISBN: 978-605-288-612-0, pp; 79-90.
  • Çevrimli MB, Arikan, MS, Tekindal MA, 2020. Honey price estimation for the future in Turkey; example of 2019-2020. Ankara Univ Vet Fak Derg, 67(2), 143-152.
  • Chatfield C, Xing H, 2019. The analysis of time series: an introduction with R. CRC press, Apr 25, pp, 111-116.
  • De Livera, AM, Hyndman RJ, Snyder RD, 2011. Forecasting time series with complex seasonal patterns using exponential smoothing. Journal of the American statistical association, 106(496), 1513-1527.
  • Durbin J, Koopman S J, 2012. Time series analysis by state space methods. Oxford university press, pp;141-147. Ediger VŞ, Akar S, 2007. ARIMA forecasting of primary energy demand by fuel in Turkey. Energy policy, 35(3), 1701-1708.
  • Fildes R, 1992. The evaluation of extrapolative forecasting methods. International Journal of Forecasting, 8(1), 81-98.
  • Frain J, 1992. Lecture notes on univariate time series analysis and box jenkins forecasting. Economic Analysis, Research and Publications, pp;189-194.
  • Franses PH, Van Dijk D, 2005. The forecasting performance of various models for seasonality and nonlinearity for quarterly industrial production. I J Forecast, 21(1), 87-102.
  • Gil‐Alana LA, Cunado J, Perez de Gracia F, 2008. Tourism in the Canary Islands: forecasting using several seasonal time series models. J Forecast, 27(7), 621-636.
  • Hamilton JD, 1994. Time series analysis. Princeton university press, pp;209-212.
  • Hannan EJ, Terrell RD, Tuckwell NE, 1970. The seasonal adjustment of economic time series. Internat Econom Rev, 11(1), 24-52.
  • Harvey AC, 1990. Forecasting, structural time series models and the Kalman filter, pp: 29-32.
  • Holt CC, 2004. Forecasting seasonals and trends by exponentially weighted moving averages. I J Forecast, 20(1), 5-10.
  • Hyndman RJ, Athanasopoulos G, 2018. Forecasting: principles and practice. OTexts, pp;154-172.
  • Hyndman RJ, Khandakar Y, 2007. Automatic time series forecasting: the forecast package for R. J Stat Softw, 27(3), 1-22.
  • Jeong K, Koo C Hong T, 2014. An estimation model for determining the annual energy cost budget in educational facilities using SARIMA (seasonal autoregressive integrated moving average) and ANN (artificial neural network). Energy, 71, 71-79.
  • Kendall MG, Ord JK, 1990. Time-series. London, United Kingdom: Edward Arnold London, vol. 296, pp;123-131.
  • Khayati, A, 2015. Forecasting Major Vegetable Crops Productions in Tunisia. I J Res, 15.
  • Kirchgässner G, Wolters J, Hassler U, 2012. Introduction to modern time series analysis. Springer Science & Business Media.
  • Kumari P, Mishra GC, Pant AK, Shukla GARIMA, Kujur SN, 2014. Comparison of forecasting ability of different statistical models for productivity of rice (Oryza sativa L.) in India. Ecoscan, 8(3), 193-198.
  • Makridakis S, Wheelwright SC, Hyndman RJ, 2008. Forecasting methods and applications. John wiley & sons. pp;43- 44.
  • Michel L, Makowski D, 2013. Comparison of statistical models for analyzing wheat yield time series. PLoS One, 8(10), e78615.
  • Ministry of Agriculture and Farmers Welfare, Agriculture Census. All India Report on Number and Area of Operational Holdings, 5, 2020, Accessible at: https://agricoop. nic.in/en/divisiontype/agriculture-census. Accessed on March 13, 2021.
  • Mishra P, Matuka A, Abotaleb MSA, Weerasinghe WPMCN, Karakaya K, Das SS. 2021. Modeling and forecasting of milk production in the SAARC countries and China. Model Earth Syst Environ, 1-13.
  • Oni OV, Akanle YO, 2018. Comparison of exponential smoothing models for forecasting cassava production. Math Stat Sci, Vol, 5, (3),14-21.
  • RStudio Team (2020). RStudio: Integrated Development for R. RStudio, PBC, Boston, MA URL http://www.rstudio. com/.
  • Snyder RD, Koehler AB Ord JK, 1999. Lead time demand for simple exponential smoothing: an adjustment factor for the standard deviation. J Opsearch, 50(10), 1079-1082.
  • Taylor J W, 2003. Exponential smoothing with a damped multiplicative trend. I J Forecast. 19(4), 715-25.
  • Tekindal MA, Yonar H, Aynur H, Tekindal M, et al., 2020. Analyzing COVID-19 outbreak for Turkey and Eight Country with Curve Estimation Models, Box-Jenkins (ARIMA), Brown Linear Exponential Smoothing Method, Autoregressive Distributed Lag (ARDL) and SEIR Models.
  • Eurasian J Vet Sci, Covid-19 Special Issue, 142-155. Tekindal MA, Güllü Ö, Yazıcı AC, Yavuz Y, 2016. The modelling of time-series and the evaluation of forecasts for the future: the case of the number of persons per physician in turkey. Biomed Res, 27(3), 965-971.
  • Yonar H, Yonar A, Tekindal MA, Tekindal M, 2020. Modeling and Forecasting for the number of cases of the COVID-19 pandemic with the Curve Estimation Models, the Box- Jenkins and Exponential Smoothing Methods. EJMO, 4(2), 160-165.
  • Young WL, 1977. The Box-Jenkins approach to time series analysis and forecasting: principles and applications. Oper Res-Rech Opérationnelle, 11(2), 129-43.
Eurasian Journal of Veterinary Sciences-Cover
  • ISSN: 1309-6958
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Yayıncı: Selçuk Üniversitesi Veteriner Fakültesi
Sayıdaki Diğer Makaleler

Zaman serisi modelleri ile Hindistan'daki yumurta üretiminin modellenmesi ve tahmin edilmesi

Aynur Yonar, Harun Yonar, Mostafa Abotaleb, Mostafa Abotaleb, Amr Badr, Abdullah Mohammad Ghazi Al Khatib, Kadir Karakaya, Vinti Dhaka

Sexual dimorphism in the sheep corpus callosum using 3 tesla MRI

Sedat Aydoğdu, Mustafa Koplay, Emrullah Eken

Avrupa Veteriner Hekimliği Eğitim Kurumları Birliği’nin (EAEVE) güncel parametreleri çerçevesinde Türkiye’de veteriner hekimliği eğitiminde akreditasyon uygulamalarına bir örnek

Nigar Yerlikaya, Özgül Küçükaslan

Streptozotosin ile diyabet oluşturulan ratlarda Koenzim Q 10’un testis dokusu üzerine etkileri

Yasemin Öznurlu, Tuğba Özaydın, Emrah Sur

Plasental retansiyonlu süt ineklerinde hepatokinlerin, proinflamatorik sitokinlerin, oksidatif stres ve enerji ile ilgili metabolizma analitlerinin ve hematolojik parametrelerin değerlendirilmesi

Efe Kurtdede, Erdal Kara, Ufuk Kaya, Taha Burak Elifoğlu

Sivas ilinde laktasyon dönemindeki Kangal Akkaraman, Texel ve Île De France koyunlarında bazı hematolojik ve serum biyokimyasal değişkenlerin karşılaştırılması

Mehmet Ekici, Abdurrahman Takcı, Mehmet Buğra Kıvrak

Selçuk Üniversitesi deneysel tıp araştırma ve uygulama merkezindeki wistar ratların biyokimyasal ve hematolojik profili

Bahadır Öztürk, Duygu Eryavuz Onmaz, İlhan Çiftçi, Büşra Ecer, Salih Metin Gökyaprak

Veteriner hekimliği tarihi ve deontoloji alanı akademisyenlerinin bilimsel çalışmalarının bibliyometrik analizi (1950-2015)

Ali Yiğit, Özgül Küçükaslan

Kırsal kalkınma kapsamında, genç çiftçi projeleri ile desteklenen küçükbaş hayvancılık işletmelerinin sosyo-ekonomik analizi

Engin Sakarya, Muharrem Satar

Koyunlarda artan dozlarda uygulanan meloksikamın hematolojik, biyokimyasal ve hemostatik kan parametrelerine etkilerinin değerlendirilmesi

Hüseyin Güngör, Fulya Altınok Yipel