OECD ülkelerinin yaş meyve sebze ithalatının veri madenciliği yöntemleri ile tahminlenmesi
Predicting fresh fruit and vegetables import of OECD countries' by data mining methods
Yazar: NEDRET TOSUN
Danışman: DOÇ. DR. SEZGİN IRMAK
Akdeniz Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Meyveler = Fruits ; OECD ülkeleri = OECD countries ; Rastgele ormanlar = Random forests ; Sebzeler = Vegetables ; Veri madenciliği = Data mining ; Yaş ürünler = Fresh products ; İhracat = Export ; İthalat = Import

Özet:
Dünya yaş meyve sebze üretiminde ülkemiz ön sıralarda yer almakla birlikte ihracata bu potaniyelini yeterince yansıtamamaktadır. Günümüz dünyasında uluslararası alanda yaşanan rekabet her geçen gün artmakta olup, hedef pazarlar belirlenirken mevcut imkan ve kaynakların en etkin şekilde değerlendirilmesi ve ihracat işlemlerinde başarılı olmak için doğru bir hedef pazar çalışmasının gerçekleştirilmesi oldukça önemlidir. 
Ayrıca, gelecek dönemde üretim planının  hazırlanabilmesi ve bu doğrultuda stratejik kararlar alınabilmesi için ithalatçı ülkelerinin gelecek dönem alım taleplerinin belirlenmesi gerekmektedir. 
Bu nedenle, tez çalışması ile Türkiye'nin yaş meyve sebze ihracatında önemli bir potansiyele sahip olan OECD ülkelerinin ürün ve ülke bazında gerçekleştireceği yaş meyve sebze ithalatının tahmin edilmesine yönelik bir analiz gerçekleştirilmiş ve ithalat değerlerini etkileyen öznitelikler olarak "Dönem", "Alıcı ülke kodu", "Ürün kodu", "Enflasyon oranı", "Nüfus", "GSYİH", "Beş yıl sonraki GSYİH tahmini değeri", "İş yapma kolaylığı endeksi", "Açık pazar endeksi", "Alıcı ülkenin dolar döviz kuru", "Üretimi" ve "Tarımda işgücü istatistiği" değerleri esas alınmıştır. XGBoost, Rastgele Orman ve YSA'nın ithalat değişkenini tahmin etmedeki performans değerleri kıyaslanmış ve XGBoost Algoritmasının diğer yöntemlere kıyasla daha iyi tahminler gerçekleştirdiği sonucu elde edilmiştir.

Abstract:
Although, Turkey is one of the world's most important fresh fruit and vegetable producer countries, it can not adequately reflect this potential to export. In today's world, since the competition in the international trade is increasing day by day, it is very important to evaluate the available opportunities and resources in the most effective way while determining the target markets. In addition, in order to be successful in export process, target market study should be performed correctly.
On the other hand, to prepare a future production plan and to make strategic decisions in this direction, it is necessary to determine the purchase demands of the importer countries for the next period.
OECD countries have a significant potential in Turkey's fresh fruit and vegetable exports. Therefore, in this study, an analysis is carried out to predict OECD countries' fresh fruit and vegetable import by country and product base.  For this purpose, the attributes that influence imports of OECD countries are taken as "Period", "Country code", "Product code", "Inflation rate", "Population", "GDP", "5 year later  prediction of GDP", "Ease of doing business index", "Open market index", "Dolar exchange rate", "Production" and "Labor statistics in agriculture". The performance values of XGBoost, Random Forest and ANN in predicting the import variable were compared and the result of XGBoost Algorithm shows better performance compared to other methods.