Türkiye Alabalık İhracatının Arima ve Multilayer Perceptron Modelleri ile Tahmini - Gür, Yunus Emre; Eşidir, Kamil Abdullah (My University, 2024)
Bu çalışma, Türkiye'nin aylık alabalık ihracatının tahmin edilmesi amacıyla Multilayer Perceptron (MLP) ve ARIMA yöntemlerinin kullanımını ele almaktadır. Alabalık, Türkiye’de önemli bir ihracat ürünü olarak kabul edilmekte ve doğru tahminler, ticaret planlaması ve pazarlama stratejileri açısından büyük öneme sahiptir. Çalışmada, MLP ve ARIMA yöntemleri üzerine temel bir açıklama sunulmuş ve bu yöntemlerin alabalık ihracat tahmini üzerindeki potansiyeli değerlendirilmiştir. Yapay sinir ağları, biyolojik sinir sistemlerinden esinlenerek tasarlanan bir makine öğrenme tekniğidir ve geçmiş verilere dayanarak gelecekteki trendleri ve değişiklikleri tahmin etmek için kullanılır. ARIMA yöntemi ise zaman serisi verilerini analiz etmek ve gelecekteki değerleri tahmin etmek için kullanılan bir istatistiksel modeldir. Bununla birlikte çalışmada, geçmiş alabalık ihracat verileri temel alınarak bir veri seti oluşturulmuş ve bu veri seti, yapay sinir ağları ve ARIMA modelinin eğitimi ve testi için kullanılmıştır. Her iki yöntem de, geçmiş verilerdeki desenleri ve ilişkileri anlamaya çalışarak gelecekteki ihracat miktarını tahmin etmeyi amaçlamıştır. Tasarlanan modelin bağımlı değişkeni aylık alabalık ihracat değeridir (USD). Bağımsız değişkenler ise aylık balık ihracatı (USD), aylık balık tüketici fiyatı (TL), aylık alabalık üretimi (ton), aylık ortalama Amerikan Dolar Kuru (TL), aylık Türkiye ihracatı (USD) ve aylık alabalık ihracat miktarıdır (kg). Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) ve Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankasından (TCMB) elde edilen aylık veri setleri (Ocak 2005 - Ocak 2023, 217 ay~18 yıl) kullanılarak; Şubat 2023 ile Aralık 2023 arasında gerçekleşecek 11 aya ait alabalık ihracat değerleri (USD) tahmin edilmiştir. Tasarlanan MLP modeli çok katmanlı YSA yapısında olup, aktivasyon fonksiyonu olarak hiperbolik tanjant tercih edilmiştir. Sinir ağında iki adet gizli katman bulunmaktadır. Çıktı katmanında ise bir adet bağımlı değişken bulunmaktadır. MLP ve ARIMA yönteminin sonuçlara göre, Türkiye’de alabalık ihracatı 2023 yılı Şubat Ayı için yaklaşık 22,7 milyon USD olarak tahmin edilmiş, 2023 Aralık Ayında bu değerin 33,9 milyon USD’ye yükseleceği görülmüştür. Öte yandan tahmin sonuçları, Türkiye’nin gelecek 11 aylık alabalık ihracatının dalgalı bir seyir izleyeceğini göstermiştir. Bu sonuçlar, yapay sinir ağları ve ARIMA yöntemlerinin alabalık ihracat tahmininde etkili olduğunu göstermektedir. Her iki yöntem de geçmiş verilere dayanarak gelecekteki ihracat trendlerini ve değişikliklerini yakalamada başarılı olmuştur. Bu çalışma, yapay sinir ağları ve ARIMA yöntemlerinin Türkiye'nin aylık alabalık ihracatı tahmininde kullanılabilirliğini vurgulamaktadır. Gelecekteki araştırmalar, daha geniş ve güncel veri setleri kullanarak tahmin performansını artırabilir ve farklı modelleme tekniklerinin karşılaştırmalı analizini yapabilir. Ayrıca, diğer ekonomik faktörlerin ve sektörel değişkenlerin ihracat tahmini üzerindeki etkileri de incelenebilir.
Keywords: Balıkçılık; Matematik; İşletme; Kamu Yönetimi; İktisat; İşletme Finans; İstatistik ve Olasılık; Bilgisayar Bilimleri; Yapay Zeka