Zaman serisi analizi ve tarımsal uygulaması
Time series analysis and an agriculture application
Yazar: MEHMET İLKER BEK
Danışman: PROF. DR. ERCAN EFE
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Zootekni Bölümü / Zootekni Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2008
Konu: Ziraat = Agriculture ; İstatistik = Statistics

Özet:
Zaman serisi verileri bir dönemden diğerine, değişkenlerin ardışık olarak gözlendiği sayısal değerlerdir. Belirli bir süre içerisinde elde edilen, ardışık dönemlerdeki mevcut verileri kullanarak olayın yapısının analiz edilmesi ve geleceğine ilişkin tahminlerin yapılabilmesinin en uygun ve kolay yolu zaman serisi analizidir.Zaman serisi verileri ekonomik, fiziksel, demografik ve süreç kontrol tipinde veriler şeklinde alt gruplarda da tanımlanabilir. Tarımsal faaliyetlerde içerisinde de bu alt grupların her tipinde veri ile karşılaşmak olasıdır. Tarımsal üretim rakamları, tarımsal ürünlerin fiyat değişim rakamları, meteorolojik veriler gibi zaman içerisinde belirli dönemlerde toplanan veriler kullanılarak, tarımsal faaliyetin planlı bir şekilde yürütülmesine yardımcı olmak için zaman serisi analizleri yapılması gerekmektedir.Bu çalışmada zaman serileri analizinde kullanılan temel kavramlar ve AR, MA, ARMA, ARIMA, mevsimsel Box-Jenkins Modelleri ve Mevsimsel Otoregresif Modeller SAR(P) incelendi.Yapılan araştırmada zaman serisi analizinin, tarımsal faaliyetlerle ilgili alanlarda uygulamasına nadiren rastlanmakla birlikte, analizin teorik boyutunu ve uygulamasını bir arada veren bir kaynağa rastlanmadı.Bu çalışmada uzun dönem süt verimlerinin zaman serisi analiz teknikleri kullanılarak değerlendirilmesi yapıldı ve sonuçlar karşılaştırmalı olarak tartışıldı. En iyi model tercihinin yapılabilmesi için değişik modeller irdelendi. En iyi model olarak ARIMA(0,1,7)(1,0,1) modeli bulundu.Anahtar Kelimeler: Zaman serisi, arma, arima, Box-Jenkins, otoregresif

Abstract:
Timeseries data is an ordered sequence of observations through time, in other words time series are a collection of observation made sequentially through time. The ability to understand the behavior of the series may help us to make projections into future. The proper and easy way to describe the behavior of time series in a concise manner and also forecasting future values of series is to use time series analysis.One can see the diversity of fields such as economical, physical, demographic and process control events in which time series can be applied. It is obvious to have all these kind of data within agricultural activities. Information about the changes of the amount and prices of agricultural products, the changes in long-term climate and hydrologic series provide long term agricultural time series data. To study time series for all these sort of agricultural data helps us to plan the present activities and help to make correct decision for projections about future activities.The aim of this study is to give an overview of AR, MA, ARMA, ARIMA and seasonal Box-Jenkins models and seasonal autoregresive models SAR(P).During the review of the present literature about time series analysis we could not came across a concise literature giving both theory and application for agricultural data.Therefore after revising the basics of time series analysis in first chapter, in the next chapters the models compared from both theoretical and empirical points of view to find out the ?best? applicable model for milk production time series data. The ?best? model obtained was ARIMA (0,1,7)(1,0,1) .Key words: Time series, arma, arima, Box-Jenkins, autoregresive