Konteyner elleçleme için ekonometrik tahminleme: ARMA modeli uygulaması

Abstract

Geleceği planlamada son derece önemli olan öngörü, denizcilik alanında yapılan yatırımların oldukça maliyetli ve geri döndürülemez olmasından dolayı bu alanda ayrı bir öneme sahiptir. Öngörülerin uzun dönemli olması yatırımlarda daha çok önem kazanırken kısa dönemli olması operasyonlarda ve liman kaynaklarının dağıtımında önem arz etmektedir. Bu çalışmada amaç 2018'in son üç ayını ve 2019 yılını kapsayan zaman dilimi için Türkiye'deki ithalat ve ihracat konteynerlerin toplamına yönelik aylık öngörü yaparak liman yöneticilerine liman operasyonlarında karar alma noktasında katkı sağlamaktır. Çalışmada yıl içindeki değişimleri izleyebilmek için kısa dönemli aylık tahmin yapılmıştır. Çalışmada amaç doğrultusunda literatürde kısa dönemli öngörülerde diğer yöntemlere göre çok daha iyi olan, sistematik bir bakış açısı sağlayan, hesaplamada basit ve hızlı olan, dinamik yapıları kapsayan Box – Jenkins yöntemi seçilmiştir. Makalenin en önemli sonuçlarından biri Box – Jenkins yönteminin aşamalarından biri olan modelin tahminlenmesi aşamasında kullanılan Akaike ve Schwarz bilgi kriterlerinin her zaman doğru sonuç vermeyeceği yanıltıcı olabileceği sonucudur. Liman yöneticilerinin aylık elleçlemeler hakkında bilgi sahibi olmalarını sağlamak için, çalışmada 2018'in son üç ayını ve 2019 yılını kapsayan zaman dilimi için Türkiye'deki ithalat ve ihracat konteynerlerin toplamına yönelik aylık öngörü yapılmıştır. Aylık öngörüler ile kendi paylarını hesaplayan kullanıcıların, bu hesaplamalar sayesinde liman operasyonlarını yönetmelerinin de kolaylaşabileceği düşünülmektedir. Çalışmada deterministik trend ve mevsimsellik değişkenlerinin modele direkt dahil edilmesi ve öngörülerde bu değişkenlerin etkilerinin direkt olarak yansıtılması başka çalışmalara da ilham verebileceği düşüncesi ile çalışmanın bilime katkısını ortaya koymaktadır.

Since investments in maritime sector are very costly and irreversible; forecasting, critical in planning the future, has a particular importance in this field. As long-term forecasting is more important in investments, short term forecasting is more important in operations and distribution of port resources. The purpose of this study is to forecast monthly the sum of Turkey's import and export container, for the period from the ninth month of 2018 to the last month of 2019, and also to contribute to the decision-making of port managers in port operations. Short-term monthly estimations were made in order to follow the changes in the year. In accordance with this purpose, in this study, Box - Jenkins method, which includes dynamic structures, which is simple and fast in calculation, which is much better than other methods in short - term forecasts in the literature, has been selected. One of the most important results of the article is that the Akaike and Schwarz information criteria used in the estimation of the model, which is one of the steps of the Box - Jenkins method, are not always accurate, it can be misleading. To ensure that port managers have knowledge about monthly handling, in this study, for the last three months of 2018 and the period covering 2019, it was made monthly forecasting for the sum of import and export containers in Turkey. It is thought that it will be also easier for the users to calculate their shares with monthly projections and manage the port operations through these calculations. In this study, direct contribution of deterministic trend and seasonality variables to the model and direct effects of these variables in projections are the contribution of the study to science with the idea that it can inspire other studies.