Forecasting milk prices using milk supply and inflation

Abstract

Bu çalışmada, Türkiye'deki süt miktarını ve enflasyonu kullanarak süt fiyatlarını inceledik ve gelecek için tahmin yaptık. Tahminler Vektör Otoregresif Model(VAR), Vektör Hata Düzeltme Modeli (VECM) ve Otoregresif Model (AR) olmak üzere üç farklı model ile yapıldı. Modeller arasında kıyaslama genel olarak Karesel Ortalama Hata (RMSE) ve Ortalama Mutlak Yüzde Sapma (MAPE) kriterleri üzerinden yapılmaktadır. Bu kıyaslamalar sonucunda Otoregresif modelinin diğer modellere göre hem MAPE hem de RMSE kriterlerine göre daha iyi performans gösterdiği sonucuna vardık.

We study the forecasting of milk prices in Turkey using milk supply and inflation. Three different models are proposed: Vector Autoregressive Model, Vector Error Correction Model and an Autoregressive Model. The standard approach to evaluate performance of forecast models are comparison of root mean square error (RMSE) and mean absolute percentage error (MAPE) values. We conclude that an autoregressive model has a better forecasting performance compared to the other two models in terms of both MAPE and RMSE criterion.