Deepdent ile Türkiye'de Fındık Piyasasının Tahmini: Derin Öğrenmeye Dayalı Bir Yaklaşım

Abstract

Bu çalışma, Türkiye’nin fındık sektöründe uzun dönemli eğilimleri ve geleceğe yönelik tahminleri incelemektedir. 1961–2023 dönemine ait üretim, hasat alanı ve verim yıllık verileri kullanılarak 2024–2028 dönemi için tahminler, DeepDenT yapay sinir ağı modeli aracılığıyla üretilmiştir. Model, her bir değişkenin zamansal dinamiklerine özgü uyarlanmış bir yaklaşım benimseyerek, istatistiksel olarak optimize edilmiş gecikme seçimleriyle oluşturulan zaman serisi yapıları üzerinde eğitilmiştir. Bulgulara göre üretim miktarında ve hasat alanında artış öngörülürken, hektar başına verimde düşüş beklenmektedir. Bu durum, girdilerin daha verimli kullanımına ve teknolojik olarak uyarlanmış tarımsal uygulamalara yönelik bir dönüşüme işaret etmektedir. Modelin performansı Ortalama Kareler Kök Hata Katsayısı (OKKHK) ve Ortalama Mutlak Yüzde Hata (OMYH) gibi hata ölçütleriyle değerlendirilmiştir. En doğru tahminlerin hasat alanı için elde edildiği görülmüştür. Verim tahminleri orta düzeyde doğruluk göstermiş, üretim tahminleri ise daha yüksek değişkenlik sergilemiş ve bu alanda modelin daha fazla iyileştirilmesi gerektiğini ortaya koymuştur. Değişkenler arasındaki olası bağımlılıkları incelemek amacıyla lineer Granger nedensellik testi uygulanmış ve istatistiksel olarak anlamlı bir lineer ilişki bulunmamıştır. Bu sonuç, her bir göstergenin bağımsız olarak tahmin edilmesinin uygunluğunu desteklemektedir. Çalışmadan elde edilen bulgular, üreticilerin, araştırmacıların ve politika yapıcıların Türkiye’de fındık üretim sistemlerinin dayanıklılığını ve sürdürülebilirliğini artırmalarına katkı sağlamayı amaçlamaktadır.