Redirecting to http://dergipark.org.tr/_fragment?_hash=6doj5RWQ4TXExRVUzUWZguGlGETXAZkvotDMcGPXOWc&_path=id%3D706142%26_format%3Dhtml%26_locale%3Den%26_controller%3DApp%255CController%255CSite%255CArticleController%253A%253AesiArticleStats.
Research Article
BibTex RIS Cite

Türkiye’de Büyükbaş Hayvan Hayat Sigortası Talebinin Count Data Yöntemiyle Tahmini: TRAI Bölgesi Örneği

Year 2021, Volume: 24 Issue: 3, 614 - 621, 30.06.2021

Emine İkikat Tümer , Avni Birinci

https://doi.org/10.18016/ksutarimdoga.vi.706142
Cited By: 2

Abstract

Tarım sektörü üretim yapısından kaynaklanan doğal, sosyal ve ekonomik risklerle karşı karşıyadır. Bu riskleri transfer edebilmek için kullanılabilecek stratejilerden biri tarım sigortasıdır. Bu çalışmada TRA I Bölgesinde faaliyet gösteren tarım işletmelerinde, çiftçilerin büyükbaş hayvan hayat sigortası talebinin tahmini ve büyükbaş hayvan hayat sigortası prim üretiminin toplam tarım sigortaları prim üretimi içerisindeki payının artırılabilmesinde etkili olan faktörlerin belirlenmesi amaçlanmıştır. Oransal örnekleme yöntemiyle belirlenen 122 işletme ile Erzurum, Erzincan ve Bayburt illerinde (TRA I Bölgesi) anket yapılarak veriler toplanmıştır. Çalışmanın amacına uygun olarak Count Data Modeli kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre büyükbaş hayvan hayat sigorta prim fiyatı 3 katına çıktığında sigortalatılmak istenen hayvan sayısı yaklaşık 1 baş azalmaktadır. Tarımsal üretime ayrılan bütçe ve hayvanların hastalanma ihtimali %1 arttığında sigortalatılmak istenen hayvan sayısı sırasıyla %1.56 ve %0.61 artmaktadır.

Keywords

Sigorta talebi Büyükbaş hayvan hayat sigortası Risk Count data TRA I bölgesi

Project Number

109O394

References

  • Akter S, Krupnik TJ, Khanam F 2017. Climate Change Skepticism and Index Versus Standard Crop Insurance Demand In Coastal Bangladesh. Reg Environ Change 17: 2455-2466. https://doi.org/ 10.1007/s10113-017-1174-9
  • Anonymous 2009. Temel Kavramlar. http://www.halkinbirligi.net/modules.php?name=News&file=article&sid=1098.(Erişim tarihi:28.08.2009)
  • Bilgic A, Florkowski JW, Akbay C 2009. Demand for Cigarettes in Turkey: AnAplication of Count Data Model.EmpirEconomics39:733-765.
  • Cameron A, Trivedi PK 1998. Regression Analysis of Count Data. Cambridge University Press, Cambridge, 411 p.
  • Cheung YB 2002. Zero-inflated Models for Regression Analysis of Count Data: A Study of Growth andDevelopment.Stat Med 21:1461–1469.
  • Deniz Ö2005. Poisson RegresyonAnalizi. İstanbul TicaretÜniversitesi Fen BilimleriDergisi 4(7): 59-72.
  • Dougherty JP, Flatnes JE, Gallenstein RA, Miranda MJ, Sam AG 2020. ClimateChangeand Index InsuranceDemand: EvidenceFrom A FramedField Experiment in Tanzania, Journal of Economic Behavior and Organization 175: 155 184.
  • Ege H 2011. Tarım Sektörünün Ekonomideki Yeri ve Önemi. Tarımsal Ekonomi ve Politika Geliştirme Enstitüsü Tepgebakış 7: 1303–8346.
  • Frome EL, KunterMHBeauchamp JJ 1973. Regression Analysis of Poisson-Distributed Data. Journal of American Statistical Association 68(344): 935-940.
  • İkikat Tümer E 2011. Erzurum, Erzincan ve Bayburt İllerinde (TRA I Bölgesi) Çiftçilerin Riske Karşı Tutumları ve Olası Sigorta Primlerinin Belirlenmesi Üzerine Bir Araştırma. Atatürk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı, (Yayınlanmamış Doktora Tezi) 126 sy, Erzurum.
  • İkikat Tümer E, Ağır H, Uslu Z 2019. Çiftçilerin Tarım Sigortası Yaptırma İstekliliği: Konya İli Ilgın İlçesi Örneği. KSÜ Tarım ve Doğa Derg 22(4):571-576 .
  • Isgın T, Bilgic A, Forster DL, Batte MT 2008. Using Count Data Models to Determine the Factors Affecting Farmers’ Quantity Decision of Precision Farming Tecnology Adoption. Computers and Electronic in Agriculture 62: 231-242.
  • Kim S, Gillespie JM, Paudel KP 2005. Count Data Analysis of theAdoption of Best Management Practices in Beef Cattle Production, Selected Paper prepared for presentation at the Southern Agricultural Economics Association Annual Meetings, LittleRock, Arkansas, February 5-9, 2005.
  • Lambert D 1992. Zero-inflated Poisson Regression with an Application to Defects in Manufacturing. Technometrics 34: 1-14.
  • Lawless JF 1987. Negative Binomial and Mixed Poisson Regression. Canadian Journal of Statistics 15: 209–225.
  • McCullagh P, Nelder JA 1989. Generalized Linear Models. Monographs on Statistics and Applied Probability Chapman & Hall London 37p.
  • Newbold P 1995. Statistics for Business & Economics. Fourth Edition Prentice-Hall.
  • Robinson PJ, Botzen WW 2020. Flood Insurance Demand And Probability Weighting: The Influences Of Regret, Worry, Locus Of Control and The Threshold of Concern Heuristic. WaterResources And Economics, 30, 100144. https://doi.org/10.1016/ j.wre.2019.100144
  • Serfilippi E, Carter M, Guirkinger C 2015. Certain and Uncertain Utility and Insurance Demand: Results From a Framed Field Experiment in Burkina Faso, International Conference of Agricultural Economists, 29th Milan, Italy, 8-14 August 2015.
  • SGK, 2019. Türkiye Cumhuriyet Sosyal Güvenlik Kurumu. http://www.sgk.gov.tr.(Erişim tarihi 10.11.2019)
  • TARSİM, 2020. Tarım Sigortaları Havuzu http://www.tarsim.gov.tr.(Erişim tarihi 18.03. 2020).
  • Terin M, Aksoy A 2015. Devlet Destekli Bitkisel Ürün Sigortası Uygulama Sonuçları Üzerine Bir Araştırma: Ortadoğu Anadolu (TRB) Bölgesi Örneği. ÇOMÜ Ziraat Fakültesi Dergisi. 3(2):35-43.
  • TİM 2018. Türkiye İhracatçılar Meclisi Raporları http://www.tim.org.tr/tr/ihracat-ihracat-rakamlari-Tablelar.html. (Erişim tarihi 10.06.2018.)
  • Winkelmann R 1998. Count Data Models with Selectivity. Econometric Reviews 17(4):339-359.
  • Winkelmann R 2008. Econometric Analysis of Count Data. Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
  • Yazgı FE, Olhan E 2017. Gelişmiş Ülkeler ve Türkiye'de Tarım Sigortası Sistemlerinin * Karşılaştırılması, Tarım Ekonomisi Dergisi 23(2):231-239.
  • Yeşilova A, Kaki B, Kasap İ 2007. Sıfır Değer Ağırlıklı Sayıma Dayalı Olarak Elde Edilen Bağımlı Değişkenlerin Modellenmesinde Kullanılan Regresyon Yöntemleri. TÜİK; İstatistik Araştırma Dergisi 5(1):1-9.

Estimation of Cattle Insurance Demand in Turkey through Count Data Method: The Case of TRA1 Region

Year 2021, Volume: 24 Issue: 3, 614 - 621, 30.06.2021

Emine İkikat Tümer , Avni Birinci

https://doi.org/10.18016/ksutarimdoga.vi.706142
Cited By: 2

Abstract

Agriculture sector faces natural, social and economic risks resulting from its production structure. One of the strategies to be used to transfer such risks is agricultural insurance. It was aimed in the present study to estimate the demand of farmers for cattle insurance (CI) and determine the effective factors which can increase the share of premium production of CI in total premium production of agricultural insurance in TRA1 Region. Data were obtained from 122 farms determined using proportional sampling method in the provinces of Erzurum, Erzincan and Bayburt (TRA1 Region) through a questionnaire survey. Count Data Model was used in convenience with the aim of the study. According to the results obtained, when premium cost of CI increased 3 folds, then the number of animals desired to be insured decreased by nearly 1-fold. In addition, when the budget allocated for agricultural production and the probability of animal disease both increased by 1%, the number of animals desired to be insured increased by 1.56% and 0.61%, respectively.

Keywords

Demand for insurance Cattle insurance Risk Risk Risk Risk Count data Count data Count data Count data TRA I region

Supporting Institution

TÜBİTAK

Project Number

109O394

Thanks

Authors are highly grateful to the Scientific and Technological Research Council of Turkey (TUBITAK) for supporting the research project 109O394.

References

  • Akter S, Krupnik TJ, Khanam F 2017. Climate Change Skepticism and Index Versus Standard Crop Insurance Demand In Coastal Bangladesh. Reg Environ Change 17: 2455-2466. https://doi.org/ 10.1007/s10113-017-1174-9
  • Anonymous 2009. Temel Kavramlar. http://www.halkinbirligi.net/modules.php?name=News&file=article&sid=1098.(Erişim tarihi:28.08.2009)
  • Bilgic A, Florkowski JW, Akbay C 2009. Demand for Cigarettes in Turkey: AnAplication of Count Data Model.EmpirEconomics39:733-765.
  • Cameron A, Trivedi PK 1998. Regression Analysis of Count Data. Cambridge University Press, Cambridge, 411 p.
  • Cheung YB 2002. Zero-inflated Models for Regression Analysis of Count Data: A Study of Growth andDevelopment.Stat Med 21:1461–1469.
  • Deniz Ö2005. Poisson RegresyonAnalizi. İstanbul TicaretÜniversitesi Fen BilimleriDergisi 4(7): 59-72.
  • Dougherty JP, Flatnes JE, Gallenstein RA, Miranda MJ, Sam AG 2020. ClimateChangeand Index InsuranceDemand: EvidenceFrom A FramedField Experiment in Tanzania, Journal of Economic Behavior and Organization 175: 155 184.
  • Ege H 2011. Tarım Sektörünün Ekonomideki Yeri ve Önemi. Tarımsal Ekonomi ve Politika Geliştirme Enstitüsü Tepgebakış 7: 1303–8346.
  • Frome EL, KunterMHBeauchamp JJ 1973. Regression Analysis of Poisson-Distributed Data. Journal of American Statistical Association 68(344): 935-940.
  • İkikat Tümer E 2011. Erzurum, Erzincan ve Bayburt İllerinde (TRA I Bölgesi) Çiftçilerin Riske Karşı Tutumları ve Olası Sigorta Primlerinin Belirlenmesi Üzerine Bir Araştırma. Atatürk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı, (Yayınlanmamış Doktora Tezi) 126 sy, Erzurum.
  • İkikat Tümer E, Ağır H, Uslu Z 2019. Çiftçilerin Tarım Sigortası Yaptırma İstekliliği: Konya İli Ilgın İlçesi Örneği. KSÜ Tarım ve Doğa Derg 22(4):571-576 .
  • Isgın T, Bilgic A, Forster DL, Batte MT 2008. Using Count Data Models to Determine the Factors Affecting Farmers’ Quantity Decision of Precision Farming Tecnology Adoption. Computers and Electronic in Agriculture 62: 231-242.
  • Kim S, Gillespie JM, Paudel KP 2005. Count Data Analysis of theAdoption of Best Management Practices in Beef Cattle Production, Selected Paper prepared for presentation at the Southern Agricultural Economics Association Annual Meetings, LittleRock, Arkansas, February 5-9, 2005.
  • Lambert D 1992. Zero-inflated Poisson Regression with an Application to Defects in Manufacturing. Technometrics 34: 1-14.
  • Lawless JF 1987. Negative Binomial and Mixed Poisson Regression. Canadian Journal of Statistics 15: 209–225.
  • McCullagh P, Nelder JA 1989. Generalized Linear Models. Monographs on Statistics and Applied Probability Chapman & Hall London 37p.
  • Newbold P 1995. Statistics for Business & Economics. Fourth Edition Prentice-Hall.
  • Robinson PJ, Botzen WW 2020. Flood Insurance Demand And Probability Weighting: The Influences Of Regret, Worry, Locus Of Control and The Threshold of Concern Heuristic. WaterResources And Economics, 30, 100144. https://doi.org/10.1016/ j.wre.2019.100144
  • Serfilippi E, Carter M, Guirkinger C 2015. Certain and Uncertain Utility and Insurance Demand: Results From a Framed Field Experiment in Burkina Faso, International Conference of Agricultural Economists, 29th Milan, Italy, 8-14 August 2015.
  • SGK, 2019. Türkiye Cumhuriyet Sosyal Güvenlik Kurumu. http://www.sgk.gov.tr.(Erişim tarihi 10.11.2019)
  • TARSİM, 2020. Tarım Sigortaları Havuzu http://www.tarsim.gov.tr.(Erişim tarihi 18.03. 2020).
  • Terin M, Aksoy A 2015. Devlet Destekli Bitkisel Ürün Sigortası Uygulama Sonuçları Üzerine Bir Araştırma: Ortadoğu Anadolu (TRB) Bölgesi Örneği. ÇOMÜ Ziraat Fakültesi Dergisi. 3(2):35-43.
  • TİM 2018. Türkiye İhracatçılar Meclisi Raporları http://www.tim.org.tr/tr/ihracat-ihracat-rakamlari-Tablelar.html. (Erişim tarihi 10.06.2018.)
  • Winkelmann R 1998. Count Data Models with Selectivity. Econometric Reviews 17(4):339-359.
  • Winkelmann R 2008. Econometric Analysis of Count Data. Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
  • Yazgı FE, Olhan E 2017. Gelişmiş Ülkeler ve Türkiye'de Tarım Sigortası Sistemlerinin * Karşılaştırılması, Tarım Ekonomisi Dergisi 23(2):231-239.
  • Yeşilova A, Kaki B, Kasap İ 2007. Sıfır Değer Ağırlıklı Sayıma Dayalı Olarak Elde Edilen Bağımlı Değişkenlerin Modellenmesinde Kullanılan Regresyon Yöntemleri. TÜİK; İstatistik Araştırma Dergisi 5(1):1-9.
There are 27 citations in total.

Details

Primary Language English
Subjects Agricultural, Veterinary and Food Sciences
Journal Section RESEARCH ARTICLE
Authors

Emine İkikat Tümer 0000-0001-6336-3026

Avni Birinci

Project Number 109O394
Publication Date June 30, 2021
Submission Date March 19, 2020
Acceptance Date October 19, 2020
Published in Issue Year 2021 Volume: 24 Issue: 3

Cite

APA İkikat Tümer, E., & Birinci, A. (2021). Estimation of Cattle Insurance Demand in Turkey through Count Data Method: The Case of TRA1 Region. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Tarım Ve Doğa Dergisi, 24(3), 614-621. https://doi.org/10.18016/ksutarimdoga.vi.706142

Cited By

Nijerya'daki Savunmasız Grubun Gıda Güvensizliği ve Diyet Çeşitliliği. Sürücüler ve Başa Çıkma Stratejileri
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Tarım ve Doğa Dergisi
https://doi.org/10.18016/ksutarimdoga.vi.1102888
Besi Sığırı Üreticilerinin Yenilikleri Benimseme Düzeylerini Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesi
Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.30910/turkjans.1106222
 Download Cover Image


International Peer Reviewed Journal
Free submission and publication
Published 6 times a year



88x31.png


KSU Journal of Agriculture and Nature

e-ISSN: 2619-9149