Arima Yöntemi̇yle Türki̇ye ’ni̇n Hava Yolu Kargo Talep Tahmi̇n Modellemesi̇ Ve Öngörüsü

Abstract

Hava yolu ile taşınan yıllık kargo yük miktarının daha doğru tahmin edilmesi ve buna bağlı kargo talep tahmin modeliinin belirlenmesinin pratikte iki önemli katkısı bulunmaktadır. Birincisi, mikro açıdan bu konuda sektörde faaliyet gösteren lojistik firmalarına fiyatlamalarını doğru yapabilmeleri, kapasitelerini iyi yönetebilmeleri, tedarik ve satın alma ihtiyaçlarını doğru bir şekilde planlayabilmeleri, taşıyıcıların etkin filo planlamalarına olanak sağlamaları ve bu alandaki yatırımcılara bir öngörü sağlanması amacıyla bir girdi kaynağı oluşturabilmesi, ikincisi de, makro açıdan ülkemizin ekonomik ve kalkınma planlarını geliştirebilmelerine bir fırsat yaratmasıdır. Bu açıklanan nedenlerle, çalışmada 1978–2017 yılları arasında yurt içi ve yurt dışı gerçekleşen toplam hava kargo yükü verilerinden yararlanılarak tek değişkenli zaman serileri analizi kullanılarak bu analizler için geliştirilen Bütünleşik Otoregresif Hareketli Ortalama (ARIMA) yöntemiyle Türkiye’nin toplam havayolu kargo talebi modelinin belirlenmesi ve bu modelden yararlanılarak 2019-2023 yıllarına yönelik yıllık toplam kargo yük miktarlarının tahmin edilmesi çalışmanın amacı olarak belirlenmiştir. Çalışmadatek değişkene dayalı zaman serileri analizi kapsamında Box Jenkins yöntemine dayalı olarak Oto Regresif Bütüneşik Hareketli Ortalamalar (ARIMA) modeli kullanılarak en uygun ARIMA modeli oluşturulmuş ve bu model çerçevesinde dinamik tahminleme yöntemiyle ileriye dönük tahminlemeler yapılmıştır. Çalışmanın sonucunda belirlenen en uygun ARIMA modelinin ardından 2019-2023 yılları için modelin dinamik tahminlemesi yapılarak Türkiye’nin havayolu kargo yükü talepleri tahmini olarak tespit edilmiştir. Elde edilen gerçek ve tahmini değerlerin %95 güven aralığı içinde olduğu ve modelin ortalama mutlak hata payı yüzdesinin (OMHP), Theil Eşitsizlik Katsayısının, ve “Bias” Oranı değerlerinin kabul edilebilir seviyede değerler olduğu belirlenerek tek değişkenli denkleme dayalı oluşturulan ARIMA modelinin uygun ve modelin tahmin gücünün güvenilir olduğu sonucuna varılmıştır. Anahtar Kelimeler: Hava Kargo Taşımacılığı, Lojistik Talep Tahminleme, ARIMA, Box Jenkins

Box-Jenkins Yöntemiyle Turizm Talebinin Tahmin Edilmesi: Türkiye Örneği

“…Eğer seri aylık ise s = 12, mevsimlik ise s = 4 olmaktadır. Bu bilgiler ışığında en genel haliyle SARIMA modeli Eşitlik 2'deki gibi yazılmaktadır (Çuhadar 2006;Mert ve Çağlar 2019;Önen 2020).…”

The relationship between transportation demand and supply: Granger-Causality test using time-series data

“…Yet, still not many research could be obtained so far for the causality between transport demand and supply, but rather between the transport supply and the economy. The results from a study (Önen 2020) where ARIMA method was used revealed that the air transportation has positive effects on the economic development (there is bi-directional relationship between the two) [81]. The transport share of airway carriage increased continuously over the recent years and expected to increase its share more [81], [82] (Further Data Sources: [77]- [80]).…”

“…The results from a study (Önen 2020) where ARIMA method was used revealed that the air transportation has positive effects on the economic development (there is bi-directional relationship between the two) [81]. The transport share of airway carriage increased continuously over the recent years and expected to increase its share more [81], [82] (Further Data Sources: [77]- [80]). When looking at the competition amongst the land transport modes, especially the differentiation in products, cargo carrying distances, and carrying capacities, etc.…”