ARIMA-ARIMAX Yöntemiyle Türkiye Havayolu Yolcu Talep Tahmin Modellemesi, Öngörüsü Ve Karşılaştırması

Havayolu yolcu talebinin belirlenmesi makro ve mikro ekonomik açından ülkelerin ekonomisine etki eden önemli bir girdi unsurudur. Bundan dolayı hemen hemen tüm ülkeler havayolu yolcu talebi tahmin ve öngörüsüne yönelik sürekli araştırmalar yapmaktadır. Bununla birlikte geçmişten günümüze tahmin ve öngörü modellerinde bir çok yeni yöntemler geliştirilmiştir. Bu çalışmanın amacı, güncel verilerin ışığı altında Türkiye havayolu yolcu sayısını ARIMA ve ARIMAX yöntemlerine dayalı olarak model tahminlemesi, öngörüsünün yapılması ve kullanılan ekonometrik modellerden hangisinin daha iyi olduğunun belirlen- mesidir. Çalışmada kullanılan veriler 2010-2022 dönemleri çeyrek dönemlere ait olup; Devlet Hava Meydanları İşletmesinden (DHMİ) gelen- giden toplam yolcu sayıları, ticari gelen-giden toplam uçak hareket sayısı, TUIK’ten Gayri Safi Milli Hasıla (GHSY) ve Birleşik Devletler Enerji Bilgi İşletmesinden Ham Petrol Alış Fiyatı ve kullanılarak sağlanmıştır. Toplanan veriler Eviews 10.00 yardımıyla analiz edilmişlerdir. Araştırmada tek değişkenli zaman serisi analizi Box-Jenkins metoduna dayalı ARIMA modellemesi ve daha sonra modele dışsal değişkenlerin ilave edilerek ARIMAX modeliyle toplam yolcu sayısı tah- minlemesi ve öngörüleri ortaya çıkarılmıştır. Yapılan çalışmada, ilk aşamada Covid-19 etkisi incelenmiş ve bu dönemde yapısal kırılmanın anlamlı bir etkisi olmadığı belirlenmiş, akabinde yapılan model tahimininde mevsimsel etkiyi de dikkate alan SARIMA (1,1,0)(1,1,2) modelinin en uygun model olduğu belirlenmiştir. İkinci çalışmada ARIMAX modellemesi yapılarak eklenen dışsal değişkenlerle birlikte en uygun modelin (1,1)(0,0) olduğu tespit edilmiş, dışsal değişkenlerden ülkeye giriş ve çıkış yapan ticari uçak sayısının, ve Gayri Safi Milli Hasılanın modeli anlamlı şekilde desteklediği, ham petrol fiyatı alış fiyatının ise yolcu sayısının belirlenmesine etkisinin anlamlı olmadığı belirlenmiştir. Yapılan her iki modelin öngörü analizleri sonucunda elde edilen Theil katsayıları, yansızlık oranları (Bias) varyans açıklama oranları, hataların ortalama kare kökü (RMSE), hataların mutlak ortalaması (MAE), hataların ortalama mutlak yüzdesi (MAPE) ve modeli açıklama gücü R kare değerlerinin oldukça iyi seviyede oldukları belirlenmiş olup bununla birlikte, yapılan model karşılaştırmaları neticesinde ARIMAX modelinin daha iyi öngörü gücü olduğu sonucuna ulaşılmıştır.