Redirecting to http://dergipark.org.tr/_fragment?_hash=HFy9HvBBBwPaar8BzU6HW_D1WTpN5aYdGb-i0aNImug&_path=id%3D1642598%26_format%3Dhtml%26_locale%3Den%26_controller%3DApp%255CController%255CSite%255CArticleController%253A%253AesiArticleStats.
Research Article
BibTex RIS Cite

Dağıtılmış Gecikme Modelleri: Koyck ve Almon Modeli: Tarım Verileri Üzerine Bir Uygulama

Year 2025, Volume: 28 Issue: 4, 1131 - 1142, 04.07.2028

Nilay Köleoğlu , Şenol Çelik

https://doi.org/10.18016/ksutarimdoga.vi.1642598

Abstract

Mısır, sıcak iklim tahılları grubuna giren tek yıllık bit bitki olup, dünyada tahıllar içinde üretim açısından buğdaydan sonra ikinci sırada yer almaktadır. Mısır, hayvan yemi ve insan yiyeceği olarak çok değişik alanlarda kullanılmaktadır. Mısır bitkisi, Türkiye’de buğday ve arpadan sonra en fazla üretilen hububat bitkisidir. Tarla bitkileri sınıfına giren mısır bitkisinin üretim miktarı ve fiyat arasındaki ilişki Koyck ve Almon yöntemleri kullanılarak analiz edilmiştir. Çalışma verileri Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK)’ndan alınan 2000-2023 yılları arası dönemi kapsamaktadır. Koyck modelinden elde edilen sonuçlara göre mısır üretimi, geriye dönük olarak en çok son üç yıllık fiyatından etkilenmektedir. Mısır fiyatlarında oluşacak olan değişim 6.194 yıllık süreçte üretim bazında dikkat çeken bir etkiye sebep olmuştur. Analizden elde edilen bir diğer sonuç, t döneminde görülen mısır fiyatlarındaki bir TL artma miktarı, üretim miktarını 302283.6 ton arttırmıştır. Bunun yanında t-1 dönemde fiyatta görülen bir TL artma üretim miktarını 2602666.2 ton arttırırken, t-2 dönem fiyatındaki bir TL artma 224089.2 ton, t-3, t-4, t-5 ve t-6 dönem fiyat için bir TL artma, üretim üzerinde sırasıyla 192940.8, 166122, 143031.1 ve 123149.7 ton artışına sebep olmaktadır. Mısır bitkisinin fiyat bazındaki gecikmeli değerlerindeki değişmeler üretim miktarı üzerinde azalan yönde pozitif etki oluşturmuştur. Modelin uygunluğu için determinasyon katsayısı (R2), düzeltilmiş determinasyon katsayısı (R ̅^2), Bayesci Bilgi Kriteri (BIC) ve Akaike Bilgi Kriteri (AIC) uyum iyiliği istatistikleri incelenmiştir. Uyum iyiliği testleri incelendiğinde Koyck modeli için R2=0.940, R ̅^2=0.925 ve BIC=29.340 sonuçlarına ulaşılmıştır. Almon modeli için R2=0.935, R ̅^2=0.924 ve BIC=29.374 sonuçlarına ulaşılmıştır. Dolayısıyla her iki modelin de uygun olduğu görülmüştür. Ancak, araştırma bulguları bize, mısır üretimi-fiyat ilişkisini Koyck Modelinin biraz daha iyi sonuçlar verdiğini göstermiştir.

Keywords

Mısır Üretim Fiyat Koyck modeli Gecikme modelleri

References

  • Abokyi, E., Strijker, D., Asiedu, K. F. & Daams, M.N. (2020). The impact of output price support on smallholder farmers' income: evidence from maize farmers in Ghana. Heliyon, 6(9), e05013.
  • Akgül, S., & Yildiz, Ş. (2016). Almon Modeliyle Çorum İli Kirmizi Et Üretimi ve Fiyat İlişkisi. Uluslararası Bütün Yönleriyle Çorum Sempozyumu Bildiriler Kitabi, 45-54, 28-30 Nisan 2016.
  • Almon, S. (1965). The Distributed Lag between Capital Appropriations and Expenditures. Econometrica, 33, 178–196.
  • Assouto, A. B., Houensou, D. A. & Semedo, G. (2020). Price risk and farmers’ decisions: A case study from Benin. Scientific African, 8, e00311.
  • Bashmakov, I., Grubb, M., Drummond, P., Lowe, R., Myshak, A. & Hinder, B. (2024). “Minus 1” and energy costs constants: Empirical evidence, theory and policy implications. Structural Change and Economic Dynamics, 71, 95-115. https://doi.org/10.1016/j.strueco.2024.06.010
  • Berk, A. (2017). The analysis of relationship between sunflower production and its price by using Koyck model in Turkey. Custos E Agronegocio on Line, 13(4), 42-53.
  • Çukur, T., Işın, F. & Çukur, F. (2023). Cevizde üretim ile fiyat ilişkisinin analizi. Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi, 12(1): 101-106.
  • Davidson, R. & MacKinnon J.G. (1993). Estimation and inference in Econometrics, Oxford University Press, New York.
  • Dikmen, N. (2006). Koyck - Almon Yaklaşımı ile Tütün Üretimi ve Fiyat İlişkisi. Ç.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 15(2),153-168.
  • Doğan, H. G. & Gürler, A.Z. (2013). Gecikmesi Dağıtılmış Ekonometrik Modelin Seçilmiş Bir Tarım Ürünü Üzerine Uygulanması (Kuru soğanda Almon Modeli Örneği). Akademik Bakış Dergisi, 39, 1-12.
  • Doğan, H. G., Gürler, A.Z., Ayyıldız, B. & İmek, E. (2014). Patates Üretiminde Üretim Fiyat İlişkisinin Koyck Yaklaşımı ile Analitik Olarak Değerlendirilmesi (TR71 Bölgesi Örneği). Türk Tarım-Gıda Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2(1), 42-46.
  • Doğan, H. G., Gürler, A.Z. & Ayyıldız, B. (2014). Üretim Fiyat İlişkisinde Almon Polinomial Tekniği Yaklaşımı (Samsun İli Çeltik Örneği). Gaziosmanpaa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 31(3), 49-55.
  • Erdal, H., Erdal, G., Esengün, K. (2009). An Analysis of Production and Price Relationship for Potato in Turkey: A Distributed Lag Model Application. Bulgarian Journal of Agricultural Science, 15(3), 243-250.
  • Erenstein, O., Jaleta, M., Sonder, K., Mottaleb, K., & Prasanna, B. M. (2022). Global maize production, consumption and trade: trends and R&D implications. Food security, 14(5), 1295-1319.
  • Feng, Y., Yang, J., and Huang, Q. (2023). Multiscale correlation analysis of Sino-US corn futures markets and the impact of international crude oil price: A new perspective from the multifractal method. Finance Research Letters, 53, 103691.
  • Ge, Y., & Wu, H. (2020). Prediction of corn price fluctuation based on multiple linear regression analysis model under big data. Neural Computing and Applications, 32, 16843-16855.
  • Gujarati, D.N. (2003). Basic Econometrics. The McGraw-Hili Companies, Inc., the United States.
  • Güriş, S., Çağlayan, E. ve Güriş, B. (2013). Eviews ile Temel Ekonometri, Der Yayınları, No:411, İstanbul. Kadılar, C., & Öncel Çekim, H. (2020). SPSS ve R Uygulamalı Zaman Serileri Analizine Giriş. Seçkin Yayıncılık San. ve Tic. A. Ş., Ankara.
  • Kasali, J., & Adeyemi, A. A. (2022). Model-data fit using Akaike Information Criterion (AIC), Bayesian Information Criterion (BIC), and the sample-size-adjusted BIC. Square: Journal of Mathematics and Mathematics Education, 4(1), 43-51.
  • Koyck, L.M. (1954). Distributed Lags and Investment Analysis. North-Holland Publishing Company, Amsterdam.
  • Kutlar, A. (2005). Uygulamalı Ekonometri. Nobel Yayın No:769, Teknik Yayınlar: 97, İstanbul.
  • Özbay, N., & Çelik, Ş. (2016). Türkiye’de karpuz üretiminde üretim-fiyat ilişkisinin almon gecikme modeli ile incelenmesi. KSÜ Doğa Bilimleri Dergisi, 19(2), 141-146.
  • Paksoy, M., & Ortasöz, N. (2018). Kahramanmaraş ili Pazarcık ilçesinde mısır üretim faaliyetinin ekonomik analizi. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Tarım ve Doğa Dergisi, 21, 95-101. doi:10.18016/ksutarimdoga.vi.472962
  • Peng, Q., Shen, R., Li, X., Ye, T., Dong, J., Fu, Y., & Yuan, W. (2023). A twenty-year dataset of high-resolution maize distribution in China. Scientific Data, 10(1), 658, 1-18.
  • Sun, Y., Gao, P., Raza, S. A., Shah, N., & Sharif, A. (2023). The asymmetric effects of oil price shocks on the world food prices: Fresh evidence from quantile-on-quantile regression approach. Energy, 270, 126812.
  • Şahinli, M.A., & Özçelik, A. (2016). Fındık arz fonksiyonu tahmin modeli: Türkiye üzerine ekonometrik bir uygulama. Nevşehir Bilim ve Teknoloji Dergisi, 5, 79-88.
  • Tanklevska, N., Petrenko, V., Karnaushenko, A., & Melnykova, K. (2020). World corn market: analysis, trends and prospects of its deep processing. Agricultural and Resource Economics. International Scientific E-Journal, 6(3), 96-111.
  • Tuğay, M.E. (2012). Türk tarımında bitkisel üretimi artırma yolları. Tarım Bilimleri Araştırma Dergisi, 5(1), 1-8.
  • Turhal, K. (2021). Türkiye'de yıllara göre mısır (Zea mays l.) ekim alanları ile verimin mısır üretimine olan etkileri. ISPEC Journal of Agricultural Sciences, 5(2), 418-425.
  • TÜİK, 2024. Türkiye İstatistik Kurumu. Tarımsal Ürün Fiyatları ve Üretim Değerleri. Bitkisel Ürün Fiyatları. https://biruni.tuik.gov.tr/medas/?kn=110&locale=tr (Erişim tarihi: 11.06.2024).
  • TÜİK, 2024. Türkiye İstatistik Kurumu. Bitkisel Üretim İstatistikleri. Tahıllar ve Diğer Bitkisel Ürünler. https://biruni.tuik.gov.tr/medas/?kn=92&locale=tr (Erişim tarihi: 11.06.2024).
  • TÜİK, 2024. https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Bitkisel-Uretim-Istatistikleri-2022-45504 (Erişim tarihi: 11.06.2024).
  • Waqas, M.A., Wang, X., Zafar, S.A., Noor, M.A., Hussain, H.A., Azher Nawaz, M., & Farooq, M. (2021). Thermal stresses in maize: effects and management strategies. Plants, 10(2), 293. https://doi.org/10.3390/ plants10020293
  • You, N., Dong, J., Li, J., Huang, J., & Jin, Z. (2023). Rapid early-season maize mapping without crop labels. Remote Sensing of Environment, 290, 113496.
  • Yurdakul, F. (1998). Pamuk Üretimi ile Pamuk Fiyatı Arasındaki ilişkinin Ekonometrik Analizi: Koyck-Almon Yaklaşımı. Çukurova Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(1), 343-351.

Distributed Lag Models: Koyck and Almon Model: An Application on Agricultural Data

Year 2025, Volume: 28 Issue: 4, 1131 - 1142, 04.07.2028

Nilay Köleoğlu , Şenol Çelik

https://doi.org/10.18016/ksutarimdoga.vi.1642598

Abstract

Corn is an annual plant that falls into the warm-weather cereal group and ranks second in terms of production among cereals in the world after wheat. Corn is used in many different areas as animal feed and human food. Corn is the most produced cereal plant in Turkey after wheat and barley. The relationship between the production amount and the price of corn plant, which is classified as a field crop, was analyzed using the Koyck and Almon methods. The study data covers the period between 2000-2023, obtained from the Turkish Statistical Institute (TSI). According to the results obtained from the Koyck model, corn production is retrospectively affected by the last three years' prices. The change in corn prices has caused a remarkable effect on production in a period of 6.194 years. Another result obtained from the analysis is that a one TL increase in corn prices in period t increased the production amount by 302283.6 tons. In addition, while a TL increase in price in period t-1 increases the production amount by 2602666.2 tons, a TL increase in price in period t-2 increases the production amount by 224089.2 tons, a TL increase in price in periods t-3, t-4, t-5 and t-6 increases the production amount by 192940.8, 166122, 143031.1 and 123149.7 tons, respectively. Changes in the lagged values of maize prices have a positive effect on production in a decreasing direction. For the suitability of the model, the coefficient of determination (R2), the adjusted coefficient of determination (R ̅^2), the Bayesian Information Criterion (BIC) and the Akaike Information Criterion (AIC) goodness of fit statistics were examined. When the goodness of fit tests is analyzed, R2=0.940, R ̅^2=0.925, and BIC=29.340 for the Koyck model. The Almon model has resulted in R² = 0.935, adjusted R² = 0.924, and BIC = 29.374. Therefore, it is observed that both models are suitable. However, the research findings indicate that the Koyck model provides slightly better results in explaining the corn production-price relationship.

Keywords

Corn Production Price Koyck model Lag models

References

  • Abokyi, E., Strijker, D., Asiedu, K. F. & Daams, M.N. (2020). The impact of output price support on smallholder farmers' income: evidence from maize farmers in Ghana. Heliyon, 6(9), e05013.
  • Akgül, S., & Yildiz, Ş. (2016). Almon Modeliyle Çorum İli Kirmizi Et Üretimi ve Fiyat İlişkisi. Uluslararası Bütün Yönleriyle Çorum Sempozyumu Bildiriler Kitabi, 45-54, 28-30 Nisan 2016.
  • Almon, S. (1965). The Distributed Lag between Capital Appropriations and Expenditures. Econometrica, 33, 178–196.
  • Assouto, A. B., Houensou, D. A. & Semedo, G. (2020). Price risk and farmers’ decisions: A case study from Benin. Scientific African, 8, e00311.
  • Bashmakov, I., Grubb, M., Drummond, P., Lowe, R., Myshak, A. & Hinder, B. (2024). “Minus 1” and energy costs constants: Empirical evidence, theory and policy implications. Structural Change and Economic Dynamics, 71, 95-115. https://doi.org/10.1016/j.strueco.2024.06.010
  • Berk, A. (2017). The analysis of relationship between sunflower production and its price by using Koyck model in Turkey. Custos E Agronegocio on Line, 13(4), 42-53.
  • Çukur, T., Işın, F. & Çukur, F. (2023). Cevizde üretim ile fiyat ilişkisinin analizi. Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi, 12(1): 101-106.
  • Davidson, R. & MacKinnon J.G. (1993). Estimation and inference in Econometrics, Oxford University Press, New York.
  • Dikmen, N. (2006). Koyck - Almon Yaklaşımı ile Tütün Üretimi ve Fiyat İlişkisi. Ç.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 15(2),153-168.
  • Doğan, H. G. & Gürler, A.Z. (2013). Gecikmesi Dağıtılmış Ekonometrik Modelin Seçilmiş Bir Tarım Ürünü Üzerine Uygulanması (Kuru soğanda Almon Modeli Örneği). Akademik Bakış Dergisi, 39, 1-12.
  • Doğan, H. G., Gürler, A.Z., Ayyıldız, B. & İmek, E. (2014). Patates Üretiminde Üretim Fiyat İlişkisinin Koyck Yaklaşımı ile Analitik Olarak Değerlendirilmesi (TR71 Bölgesi Örneği). Türk Tarım-Gıda Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2(1), 42-46.
  • Doğan, H. G., Gürler, A.Z. & Ayyıldız, B. (2014). Üretim Fiyat İlişkisinde Almon Polinomial Tekniği Yaklaşımı (Samsun İli Çeltik Örneği). Gaziosmanpaa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 31(3), 49-55.
  • Erdal, H., Erdal, G., Esengün, K. (2009). An Analysis of Production and Price Relationship for Potato in Turkey: A Distributed Lag Model Application. Bulgarian Journal of Agricultural Science, 15(3), 243-250.
  • Erenstein, O., Jaleta, M., Sonder, K., Mottaleb, K., & Prasanna, B. M. (2022). Global maize production, consumption and trade: trends and R&D implications. Food security, 14(5), 1295-1319.
  • Feng, Y., Yang, J., and Huang, Q. (2023). Multiscale correlation analysis of Sino-US corn futures markets and the impact of international crude oil price: A new perspective from the multifractal method. Finance Research Letters, 53, 103691.
  • Ge, Y., & Wu, H. (2020). Prediction of corn price fluctuation based on multiple linear regression analysis model under big data. Neural Computing and Applications, 32, 16843-16855.
  • Gujarati, D.N. (2003). Basic Econometrics. The McGraw-Hili Companies, Inc., the United States.
  • Güriş, S., Çağlayan, E. ve Güriş, B. (2013). Eviews ile Temel Ekonometri, Der Yayınları, No:411, İstanbul. Kadılar, C., & Öncel Çekim, H. (2020). SPSS ve R Uygulamalı Zaman Serileri Analizine Giriş. Seçkin Yayıncılık San. ve Tic. A. Ş., Ankara.
  • Kasali, J., & Adeyemi, A. A. (2022). Model-data fit using Akaike Information Criterion (AIC), Bayesian Information Criterion (BIC), and the sample-size-adjusted BIC. Square: Journal of Mathematics and Mathematics Education, 4(1), 43-51.
  • Koyck, L.M. (1954). Distributed Lags and Investment Analysis. North-Holland Publishing Company, Amsterdam.
  • Kutlar, A. (2005). Uygulamalı Ekonometri. Nobel Yayın No:769, Teknik Yayınlar: 97, İstanbul.
  • Özbay, N., & Çelik, Ş. (2016). Türkiye’de karpuz üretiminde üretim-fiyat ilişkisinin almon gecikme modeli ile incelenmesi. KSÜ Doğa Bilimleri Dergisi, 19(2), 141-146.
  • Paksoy, M., & Ortasöz, N. (2018). Kahramanmaraş ili Pazarcık ilçesinde mısır üretim faaliyetinin ekonomik analizi. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Tarım ve Doğa Dergisi, 21, 95-101. doi:10.18016/ksutarimdoga.vi.472962
  • Peng, Q., Shen, R., Li, X., Ye, T., Dong, J., Fu, Y., & Yuan, W. (2023). A twenty-year dataset of high-resolution maize distribution in China. Scientific Data, 10(1), 658, 1-18.
  • Sun, Y., Gao, P., Raza, S. A., Shah, N., & Sharif, A. (2023). The asymmetric effects of oil price shocks on the world food prices: Fresh evidence from quantile-on-quantile regression approach. Energy, 270, 126812.
  • Şahinli, M.A., & Özçelik, A. (2016). Fındık arz fonksiyonu tahmin modeli: Türkiye üzerine ekonometrik bir uygulama. Nevşehir Bilim ve Teknoloji Dergisi, 5, 79-88.
  • Tanklevska, N., Petrenko, V., Karnaushenko, A., & Melnykova, K. (2020). World corn market: analysis, trends and prospects of its deep processing. Agricultural and Resource Economics. International Scientific E-Journal, 6(3), 96-111.
  • Tuğay, M.E. (2012). Türk tarımında bitkisel üretimi artırma yolları. Tarım Bilimleri Araştırma Dergisi, 5(1), 1-8.
  • Turhal, K. (2021). Türkiye'de yıllara göre mısır (Zea mays l.) ekim alanları ile verimin mısır üretimine olan etkileri. ISPEC Journal of Agricultural Sciences, 5(2), 418-425.
  • TÜİK, 2024. Türkiye İstatistik Kurumu. Tarımsal Ürün Fiyatları ve Üretim Değerleri. Bitkisel Ürün Fiyatları. https://biruni.tuik.gov.tr/medas/?kn=110&locale=tr (Erişim tarihi: 11.06.2024).
  • TÜİK, 2024. Türkiye İstatistik Kurumu. Bitkisel Üretim İstatistikleri. Tahıllar ve Diğer Bitkisel Ürünler. https://biruni.tuik.gov.tr/medas/?kn=92&locale=tr (Erişim tarihi: 11.06.2024).
  • TÜİK, 2024. https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Bitkisel-Uretim-Istatistikleri-2022-45504 (Erişim tarihi: 11.06.2024).
  • Waqas, M.A., Wang, X., Zafar, S.A., Noor, M.A., Hussain, H.A., Azher Nawaz, M., & Farooq, M. (2021). Thermal stresses in maize: effects and management strategies. Plants, 10(2), 293. https://doi.org/10.3390/ plants10020293
  • You, N., Dong, J., Li, J., Huang, J., & Jin, Z. (2023). Rapid early-season maize mapping without crop labels. Remote Sensing of Environment, 290, 113496.
  • Yurdakul, F. (1998). Pamuk Üretimi ile Pamuk Fiyatı Arasındaki ilişkinin Ekonometrik Analizi: Koyck-Almon Yaklaşımı. Çukurova Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(1), 343-351.
There are 35 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Agricultural Economics (Other)
Journal Section RESEARCH ARTICLE
Authors

Nilay Köleoğlu 0000-0002-6153-719X

Şenol Çelik 0000-0001-5894-8986

Early Pub Date June 10, 2025
Publication Date July 4, 2028
Submission Date February 18, 2025
Acceptance Date April 17, 2025
Published in Issue Year 2025 Volume: 28 Issue: 4

Cite

APA Köleoğlu, N., & Çelik, Ş. (2028). Dağıtılmış Gecikme Modelleri: Koyck ve Almon Modeli: Tarım Verileri Üzerine Bir Uygulama. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Tarım Ve Doğa Dergisi, 28(4), 1131-1142. https://doi.org/10.18016/ksutarimdoga.vi.1642598
 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