PAMUK ÜRÜNÜNÜ İÇİN EN UYGUN SATIŞ ZAMANININ OYUN

1
PAMUK ÜRÜNÜNÜ İÇİN EN UYGUN SATIŞ ZAMANININ OYUN TEORİSİ
2
YÖNTEMİ İLE SAPTANMASI1
3
4
Öz:
5
Bu çalışmanın amacı Aydın İlinde pamuk üretimine yönelik tarım işletmelerinin hasat
6
sonrası pamuk ürünü için satış zamanının Oyun Teorisi Yöntemi ile saptanmasıdır. Bu
7
bakımdan çalışmanın materyalini yörede pamuk üretiminde bulunan üreticilerin yoğun
8
olarak gerçekleştiren köylerden tabakalı tesadüfi örnekleme yöntemi ile seçilen 93 adet
9
işletmeden anket yoluyla toplanan veriler oluşturmaktadır. Oyun Teorisi Modelinde
10
kullanılmak üzere, 1998–2007 yılları arasındaki İzmir Ticaret Borsasından alınan 10 yıl
11
için aylık pamuk fiyatları geriye dönük olarak 1994 yılı reel fiyatlarına (1994=100)
12
çevrilmiştir. En iyi satış dönemini belirlemek amacıyla iki ayrı model kurularak
13
hesaplama yapılmıştır. Birinci modelde cari fırsat maliyeti dikkate alınarak hesaplama
14
yapılmıştır. İkinci modelde ise nispi fırsat maliyeti kullanılmıştır. Birinci model için
15
üreticilerin ürün satışı için en uygun ay olarak %50 ile Mart ayı tespit edilmiştir. 2.
16
Modelde ise, satış zamanı Ekim ayı (hasat ayı) %83.83 ile tespit edilmiştir. Her iki
17
modelden elde edilen sonuçlar 2006–2007 üretim dönemine uygulandığında, 1.Modele
18
göre satış yapılması durumunda üreticilerin %7.64’luk bir fiyat avantajı sağlayacakları
19
tespit edilmiştir. Nispi olarak banka faiz oranı eklenerek hesaplanan 2. Modele göre ise
20
bu oran % 0.60 olarak bulunmuştur.
21
Anahtar Sözcükler:
22
Programlama
Pamuk Üretimi, Satış Zamanı, Oyun Teorisi, Doğrusal
23
1
24
COTTON’S BEST ESTIMATE SALE PRICES DETERMINED: USING WITH
25
GAME THEORY
26
Abstract
27
The purpose of this work is to determine selling time of agricultural enterprises aimed at
28
cotton production after harvest for cotton product with Game Theory Method in Aydin
29
province. Therefore, the materiel of the work has composed data which have been
30
collected from 93 enterprises which have been selected with stratified random sampling
31
method from villages that has intensively produced cotton production in the region. As
32
used in Game Theory Method, monthly cotton prices for 10 years within1998–2007 that
33
have been taken from Izmir Commodity Exchange have been exchanged 1994 real price
34
(1994=100) retrospectively. Two separate Game Theory Models, namely real and
35
current, have been formed by the help of primary data and world cotton price series. In
36
the first model, the calculation has been performed by disregarding the bank interest
37
rate.
38
production selling of producers for first model. In the second model, it has been
39
ascertained that selling time is October (harvest month) with 83.33%. When it has been
40
applied results that has been gained from both two models to production period of 2006-
41
2007, it has been ascertained that producers will provide price advantage 7.64% in case
42
of selling according to first model. This rate has been found 0.60% according to second
43
model that has been relatively calculated by adding bank rate.
44
Keywords: Cotton Production, Sales of Time, Game Theory, Linear Programming
45
Giriş
46
Dünyada pamuk üretiminin yaklaşık olarak beş bin yıldır yapıldığı tahmin edilmektedir.
47
Pamuk
It has been ascertained that the best optimum month is March with 50%
yetiştirme
koşulları
ve
yapısı
nedeniyle
sadece
belirli
bölgelerde
2
48
yetiştirilebilmektedir. Pamuk
yıllardır lif üretiminde kullanılmaktadır. Sanayi
49
Devrimiyle tekstil hammaddesi olarak sanayide kullanılmaya başlamıştır. Lifi dışında
50
çekirdeği (çiğit) bitkisel yağ sanayinde ve çiğit küspesi hayvan yemi olarak
51
değerlendirilmektedir. Pamuğun yüksek düzeyde lif içermesi nedeniyle, linter, kağıt
52
para, barut içeriği ve mobilya yapımı gibi çok çeşitli kullanım alanları da
53
bulunmaktadır. Pamuk bir endüstri bitkisi olması açısından da tarım alanlarında yoğun
54
işgücü kullanımı yönüyle bir istihdam alanı yaratmaktadır. Bu nedenle birçok az
55
gelişmiş ve gelişmiş ülkede kırsal kesimin kalkınması açısından ekonomik etkinliği
56
yüksek bir bitkidir. Söz konusu bu ülkelerde yarattığı katma değer açısından çok önemli
57
bir yere sahiptir.
58
Dünya ekonomisinde gerçekleşen gelişmelerin etkisiyle gelir seviyesi yükselen
59
ülkelerde, pamuk ürünlerine olan talep her geçen gün artmaktadır. Bu tüketime bağlı
60
olarak tüm dünyada pamuk lifi dış ticareti önemli bir yer tutmaya başlamıştır. Diğer
61
taraftan dünya ticaretinde serbestleşme eğiliminin ağırlık kazanması, özellikle tarımsal
62
ürünlerden pamuk lifi ticaretine yönelik politikaların önemini artırmaktadır. Lif bitkileri
63
içinde dünyada en fazla yetiştirilen pamuk özellikle gelişmekte olan ülkelerde emek
64
yoğun olarak üretilmektedir. Gelişmiş ülkeler içinde yer alan ABD, sermaye yoğun
65
üretim olanakları sayesinde dünya pamuk üretiminde önemli konumda yer almaktadır.
66
Bu da gelişmekte olan ülkeler açısından rekabet gücünü sürekli azaltıcı bir etki
67
yaratmaktadır.
68
Dünya pamuk üretiminin 1961-2006 yılları arasındaki seyri incelendiğinde sürekli bir
69
artış trendi içinde olduğu görülmekle birlikte 2006 yılında en yüksek miktara ulaşarak
70
24,8 milyon ton olmuştur. Ülkelerin pamuk üretimindeki son on yıllık durumuna
71
bakıldığında Çin en büyük üretici ülke olup, bu konumuna 2006 yılında dünya pamuk
3
72
lifi üretiminin %27.10‘unu gerçekleştirerek devam ettirmiştir. 2006 yılı verileri dikkate
73
alındığında dünya pamuk üretiminin yaklaşık olarak %60’ı Çin, Hindistan ve ABD
74
tarafından sağlandığı görülmektedir. Türkiye % 3.62 oranıyla dünya pamuk üretiminde
75
yedinci ülkedir (TKB 2007).
76
Dünya pamuk üretimi ve dünya pamuk tüketiminde artışa bağlı olarak 1970 yılından
77
2005 yılına kadar ihracatta %51.16; ithalatta % 48.78 oranında bir artış görülmüştür
78
(FAO 2008). İthalat ve ihracat arasında faklılığın olmasının tek nedeni pamuğun tekstil
79
sektörünün birincil hammaddesi olması, önemli tekstil üreticisi ülkelerin, pamuk
80
üretiminde yaşanacak dalgalanmalara karşı stok olarak pamuğu depolamasından
81
kaynaklanmaktadır.
82
Dünya pamuk ticaretinde 1987 yılında önemli bir artış gerçekleştirilerek 4 milyon ton
83
sınırı geçilmiş ve 5 milyon ton
84
seviyesine ulaşılmıştır. Bu dönemde dünya pamuk ithalatı ve ihracatında bir önceki yıla
85
göre yaklaşık olarak %16 oranında bir artış gerçekleşmiştir. 2005- 2006 döneminde ise
86
dünya pamuk ticareti 7 milyon ton seviyesinden 8 milyon tona yükselmiştir (FAO
87
2008).
88
Türkiye, dünya pamuk ticareti içinde ortaya çıkan gelişmelerden en fazla etkilenen ülke
89
konumundadır. Dünyanın yedinci pamuk üretici olmasına rağmen Türkiye, tekstil
90
sanayinde 90’lı yıllarda yaşanan hızlı gelişme neticesinde dünyanın en önemli dış
91
alımını yapan ülke konumuna yükselmiştir. Bu nedenle Türkiye’de pamuk üretimi ve
92
tekstil sanayi ekonomi içinde üretim konumu açısından vazgeçilmesi zor olan üretim
93
grupları haline gelmiştir.
94
Yüksek risk ve belirsizlik düzeyi tarımsal faaliyetin karakteristik özelliğidir (Erkuş et al
95
1995) ve tarımsal ürünlerin fiyatı, bu risk ve belirsizliklerden fazla etkilenmektedir. Bu
4
96
nedenle üretilen ürünün pazarlanmasında üretici açısından en uygun fiyatın oluştuğu
97
dönemin belirlenmesi, üretici gelirinin artırılması ve arz-talep strateji ve planlamalarının
98
tespit edilmesi açısından önemlidir.
99
Pamuk üretiminin pazara sunuluşu, yıl içinde büyük değişiklikler göstermektedir. Bu
100
da, üretici gelirini dalgalandırmaktadır. Bazen üreticinin kabul edemeyeceği düzeyde
101
düşük fiyatlar oluşabilmektedir. Diğer yandan maliyete bağlı olarak iç piyasada oluşan
102
yüksek pamuk fiyatları, tekstil firmaları açısından sorun olabilmekte, bu durumda
103
ithalata yönelimi artırabilmektedir (TKB 2002).
104
Bu çalışmanın amacı, pamuk üreticilerinin daha yüksek düzeyde gelir elde edebilmeleri
105
için Oyun Teorisi yardımıyla en uygun ürün satış dönemini belirlemek ve bu satış
106
dönemini etkileyen faktörleri ortaya koymak amaçlanmaktadır. Oyun Teorisinde amaç,
107
en kötü koşullar altında, en yüksek beklenen fayda sonucuna ulaştıracak stratejiyi
108
seçmektir (Akçaöz 2001).
109
İktisatçı ve matematikçiler açısından oyun teoremini tanımlarsak; iki ya da daha fazla
110
rakibi belirli kurallar altında birleştirerek karşılıklı olarak çelişen olasılıklar karşısında,
111
birbirlerine karşı en doğru stratejiyi belirleme yöntemdir (Çağlar 2002).
112
Oyun Teorisi karmaşık etkileşimli karar alma sürecinde çözüm için bir başlangıç
113
sağlaması açısından güçlü bir yönetsel araçtır. Oyun kuramı rekabet halindeki karar
114
verici açısından, rakip hangi stratejiyi oynarsa oynasın, “kazanç söz konusu ise
115
maksimizasyon, kayıp söz konusu ise minimizasyon amacına yönelik olarak optimal
116
strateji ne olmalıdır? “sorusunun yanıtını vermektedir. Bu alanda Oyun Teorisi
117
rekabetin yer aldığı ekonomik piyasalarda, ekonomik kararların alınmasında önemli
118
ipuçları sağlayabilmektedir. Oyun teoremi çatışma ortamında rakiplerin de karar
119
süreçlerini dikkate alarak karar verme olayını inceleyen matematiksel bir yaklaşımdır.
5
120
“Rakiplerin hangi davranışı seçeceği bilinmeden, olumlu hareket kararları alabilmek
121
için en rasyonel davranış ne olmalıdır?” sorusu, teoremin ortaya çıkmasına neden
122
olmuştur. Bu nedenle Oyun Teoremi karmaşık çıkarların mücadelesini açıklayan
123
matematiksel bir yaklaşımdır (Özdil 1998).
124
Tarımsal faaliyetin özelliklerinden dolayı, Oyun Teorisinin uygulama alanı çok geniş
125
olabilmektedir. Bunların başında, çiftçinin tabiat koşulları nedeniyle üretimin ne şekilde
126
olacağı konusunda yaşadığı belirsizlik ve bu belirsizlik altında çiftçi ve doğa arasında
127
oynanan oyunlar gelmektedir. Çiftçinin üretim şeklinin ve kazancının ne şekilde
128
gerçekleşeceği, çiftçi ve tabiat arasındaki oyunun sonucuna bağlı olacaktır. Ayrıca,
129
tarım sektöründe Oyun Teorisi; tarım ürünlerinin iç ve dış piyasada pazarlama
130
aşamasında üretici ve alıcı (uluslararası ticaret) arasında oynanan oyunlarda da
131
kullanılmaktadır. Tarımsal ürünlerin üretim planlanması aşamasında, piyasaların ya da
132
doğanın davranışları irdelenerek, rasyonel olan üretim planı yapılması ihtiyacı
133
doğmaktadır.
134
Materyal ve Yöntem
135
Tesadüfî tabakalı örnekleme ile belirlenen 93 işletmeye uygulanan anket formundan
136
elde edilen veriler kullanılarak pamuk üretim miktarı hesaplanmıştır. Pamuk üretim
137
miktarı ile İzmir Ticaret Borsasından alınan 10 yıl için aylık pamuk ürün fiyatları
138
çarpılarak her aya ilişkin gayrisafi üretim değeri geriye dönük olarak hesaplanmıştır.
139
Depolama masrafının hesaplanması amacıyla TARİŞ kooperatiflerinin beton pamuk
140
depolarına ilişkin her aya düşen depolama masrafı bulunmuştur.
141
Oyun Teorisinde kullanılan modelde 1998–2007 yılları arasındaki İzmir Ticaret
142
Borsasından alınan 10 yıl için aylık pamuk fiyatları geriye dönük olarak 1994 yılı reel
143
fiyatlara (1994=100) çevrilerek kullanılmıştır.
6
144
Oyun Teorisinin iki yada daha fazla rakibi belirli kurallar altında birleştirerek karşılıklı
145
olarak çelişen olasılıklar karşısında, birbirlerine karşı en doğru stratejiyi belirleme
146
yöntemidir. Bu tanıma göre bir oyunda aşağıda belirtilen unsurlar bulunmaktadır
147
(Naeve 2004).
148
a) Oyuncular
149
b) Oyunun kuralları ve stratejiler
150
c) Oyunda elde edilen kazanç veya kayıplar (payoff)
151
d) Oyunun sonucu yada denge noktası
152
Oyuncuların oyunu bitirmeleri sonucunda ulaştıkları noktada, oyuncuların seçtikleri
153
stratejiler a= (ai,a-i) şeklinde gösterilebilir. Bu gösterimde yer alan ai, i’inci oyun
154
stratejisini verirken, a-i diğer oyuncunun stratejisini vermektedir (Eichberger 1993).
155
Oyunun oynanması durumunda, her oyuncunun stratejisi olacaktır. Bu stratejiler içinde
156
oyuncular kendi baskın stratejisinin (dominant action) olmasını arzularlar. Bu şekilde
157
baskın stratejiye sahip olan oyuncular için oyunu ne şekilde oynayacaklarını ve oyunun
158
sonucunun ne şekilde biteceğini bilmek oldukça kolay hale gelmektedir.
159
stratejiyle bir oyuncunun karşıdaki oyuncu ya da oyuncular ne şekilde oynarlarsa
160
oynasınlar,
161
gelmektedir.Genellikle oyunların hakim stratejileri yoktur ve oyuncular kendi
162
hareketlerini seçmek için diğer oyuncunun hareketlerini ortaya çıkarmak zorundadır. Bu
163
bakımdan oyuncular, diğer oyuncuların kararları veri iken yapabileceklerinin en iyisini
164
yapacaklardır. Bu da hakim strateji dengesini de içine alan ve daha geniş bir denge
165
kavramı olan Nash dengesidir. Nash dengesi çok geniş oyunlar sınıfında çok kuvvetli
166
tahminler üreten bir çözüm kavramıdır (Esen 2001).
bu
oyuncunun
tek
bir
biçimde
hareket
etmesi
Baskın
anlamına
7
167
Nash dengesinde temel unsur, bir denge noktası düşüncesidir. Analizde Nash, von
168
Neumann minimax teoremi genelleştirilmesinin temeli olarak en iyi cevap (a best-reply)
169
yaklaşımını seçmiştir. Nash’ e göre, iki kişilik bir oyunun çözümüne aday olacak bir
170
strateji çifti, stratejinin her biri rakibinin oynayacağını tahmin ettiği diğerine, en iyi
171
cevap verebilme niteliğini sağlaması gerekmektedir. Yani bir etkiye karşı en iyi tepkiyi
172
vermek şeklinde de açıklanabilir. Bir denge noktası diğer oyuncuların stratejileri
173
hususunda karar verdikleri inanılıyorsa, her bir oyuncunun stratejilerinin, oyuncunun
174
kendi ödülünü maksimize ettiği durumu ifade etmektedir. Her bir oyuncunun stratejisi,
175
diğer oyuncuların oynayacağını tahmin ettiği stratejilerine karşı optimaldır.
176
özellikleri olan bir strateji çifti (kombinasyonu) Nash dengesi olarak isimlendirilmekte,
177
işbirliksiz oyunların temelini oluşturmaktadır (Çağlar 2002).
178
Bu durumda oynanan herhangi bir durumda oyunda oyuncular için baskın stratejilerin
179
bulunması sonucunda ulaşılan denge durumunun aynı zaman da Nash dengesine karşılık
180
geldiğini söylemek mümkündür. Buna karşılık her Nash dengesi baskın stratejiye sahip
181
ortaya çıkaran dengeyi vermek zorunda değildir. Çünkü kimi oyunlarda birden fazla
182
Nash dengesine ulaşılması mümkündür (Kafadar 2002).
183
Neumann ve Morgenstern tarafından geliştirilen oyun kuramının, doğrusal programlama
184
modelin simpleks yöntemle çözülebileceği George B. Dantzig tarafından gösterilmiştir.
185
İki kişilik sıfır toplamlı bir oyunda, oyuncuların ikiden çok kabul edilebilir davranışın
186
olması halinde optimal stratejilerinin belirlenmesi doğrusal programlama yardımıyla
187
gerçekleştirilmektedir (Özdil 1998).
188
İki oyunculu sıfır toplamlı oyunlar doğrusal programlama olarak ifade edilebildiği ve
189
terside geçerli olduğu için, Oyun Teorisiyle doğrusal programlama arasında güçlü bir
190
ilişki vardır (Taha 2000).
Bu
8
İki kişililik sıfır toplmlı oyunlarda;
191
192
a)
Bir oyuncunun kaybı diğer oyuncunun kazancına eşit olup, “v “ ile gösterilen bu
193
değere “ oyunun çözüm değeri “ denilmektedir (Bölüm minimax teoremi). Her
194
oyunda bir tek çözüm değeri vardır.
195
b)
Oyuncu A için x1,x2,..........,xm ‘den oluşan ve x1+x2+...............+xm=1 öyle bir
196
karma strateji seti vardır ki,
A uzun dönemde A1 stratejisini x1 kez, A2
197
stratejisini x2 kez ,......, Am stratejisini xm kez uyguladığında, oyunun çözüm
198
değeri olan V kadar kazanacaktır(Özdil 1998).
199
c) Benzer şekilde B oyuncusu açısından y stratejileri için aynı koşullar geçerlidir.
200
d)
Oyuncular stratejilerini bilmekte ancak, hangi stratejinin ne zaman oynanacağını
201
bilmemektedir. Bu nedenle ölçülü davranmak zorundadır (Özdil 1998).
202
Dolayısıyla, oyuncular konumlarına göre minimax ya da maksimin stratejilerini
203
belirlemek zorundadır.
204
Bu koşullara göre, oyuncuların doğrusal programlama modeline göre matematiksel
205
olarak Oyun Teorisi modelini yazılırsa;
206
Oyuncu I, maksimin değeri üzerinde hareket ediyorsa (Taha 2000);
207
Maks.z= v
m
208
a
ij
xj  v
j=1,2,.......,n
(1)
i
1
209
x1+x2+...............+xm=1
210
xi  0, i  1,2,......., m
211
212
213
9
214
Oyuncu II, minimaks değeri üzerinden hareket ediyorsa (Taha 2000),
215
Min.w= v
216
a
m
i 1
ij
yj  v
217
i=1,2,.......,m
(2)
y1+y2+...............+yn=1
yj  0,
218
j  1,2,......., n
219
İki problem de oyunun değeri olan aynı değişken v ‘yi (1) (2) optimum kılmaktadır.
220
Bunun nedeni Oyuncu I’in problemi, Oyuncu II’nin dualini oluşturmasıdır (Taha 2000).
221
Çalışmada,
222
kullanılacaktır. Satış zamanının belirlenmesi amacıyla oluşturulacak karar alma
223
modelinde, uygun değer hareket seçeneğinin belirlenmesi için olabilecek minimum satış
224
fiyatını, maksimum yapan seçenek bulunacaktır. Maksimin stratejisinin esası, doğa hali
225
ne olursa olsun (aylık satış fiyatı), çiftçinin her stratejisine bir olasılık (cj) (veya oransal
226
kaynak kullanımı) düzeyi atayıp, elde edilecek gelirin belli bir minimum gelir
227
düzeyinden (V) az olmamasını sağlamaktır (Miran 2005). f değeri her bir aya ilişkin
228
aylık faiz oranı değeri üzerinden fırsat maliyetini temsil etmektedir. Doğrusal
229
programlamayla maksimin değer V’yi en büyükleyecek cj değerleri elde edilecektir. Bu
230
değişkene (cj) oyun değişkeni adı verilmektedir ve bu değer oyun değerinin oranını
231
vermektedir. Bu nedenle, cj değerinin toplamı 1’e eşit olacaktır.
232
Çok sayıda strateji söz konusu olduğunda doğrusal programlama yöntemi ile oyun
233
problemlerinin çözümü uygulanmaktadır. Oyun Teorisinde kullanabilecek genel
234
doğrusal programlama modeli Şekil 1’deki gibidir:
235
Pamuk üreticilerinin tamamının depolama imkânı bulunduğu varsayımı altında, elde
236
edilen pamuğa ait gayrisafi üretim değerlerinden her ürüne ait depolama masrafları
Oyun Teorisi yönteminin içinde yer alan maksimin karar modeli
10
237
çıkarılarak tahmini satış fiyatları elde edilmiştir ve satış fiyatı kısıtı olarak (a11…….a12)
238
modele eklenmiştir.
239
Bitkisel ürünlerin depolanması sonucu, faiz gelirinden vazgeçilmiş olunmakta ve bu
240
nedenle bir masraf unsuru (fırsat maliyeti) ortaya çıkmaktadır. Bu amaçla, Ziraat
241
Bankası aylık faiz oranlarından yararlanılarak fırsat maliyetleri modele kısıt (f) olarak
242
eklenmiştir. Fırsat maliyetleri ile satış fiyatı serileri yardımıyla Oyun Teorisi modelleri
243
oluşturulmuştur. Bunun sonucunda, üreticiler açısından en uygun satış zamanı
244
belirlenmiştir.
245
Türkiye’de pamuk hasadının Eylül, Ekim ve Kasım ayları arasında gerçekleştirilmesi
246
nedeniyle, bu aylar içinden en yoğun hasat dönemi olan Ekim ayı alınarak birinci ay
247
kısıtı olarak modele katılmıştır.
248
En iyi satış dönemini belirlemek amacıyla iki ayrı model kurularak hesaplama
249
yapılmıştır. Birinci modelde cari fırsat maliyeti dikkate alınarak hesaplama yapılmış
250
olup, ikinci modelde ise nispi fırsat maliyeti kullanılmıştır. Nispi fırsat maliyetinin
251
hesaplanması işleminde kullanılan aylık faiz oranı 2007 yılı için Merkez Bankası’nın
252
açıklamış olduğu bankalar arası ağırlıklı mevduat hesapları faiz nispetidir.
253
Bulgular ve Tartışma
254
Satış zamanının belirlenmesi amacıyla oluşturulacak karar alma modelinde, optimum
255
hareket seçeneğinin belirlenmesi için olabilecek minimum satış fiyatını, maksimum
256
yapan seçenek, model içinden bulunmuştur.
257
Birinci
258
gerçekleştirilmiştir. Buna göre satış zamanı incelendiğinde( Çizelge 1.), üreticilerin
259
ürün satışı için en uygun ay olarak %50 ile Mart ayı tespit edilmiştir. Bunu sırasıyla %
260
25 ile Şubat ayı ve %12.5 ile Ocak ve hasat mevsimi olarak seçilen Ekim ayı takip
modelde
banka
faiz
oranı
dikkate
alınmadan
hesaplama
işlemi
11
261
etmektedir. Ortalama satış fiyatı olarak çiftçi eline geçen reel fiyat 0,01475 TL/Kg dır.
262
Elde edilen bu değer tümüyle cari yılı temsil etmektedir. 1. Model sonucuna göre
263
üreticiler 8 ay boyunca piyasaya pamuk satma ihtiyacı göstermemektedir.
264
Model sonuçlarından elde edilen fırsat maliyetleri incelendiğinde, Nisan ayı için reel
265
fiyatlarda 0,00145 TL’lik bir artış gerçekleşmesi durumunda, üreticinin Nisan ayında da
266
piyasaya pamuk satması için uygun koşulların sağlanacağı sonucuna varılmıştır. Satış
267
gerçekleştirilmeyen diğer aylara ilişkin fırsat maliyetleri Çizelge 1’de ayrıntılı olarak
268
verilmiştir.
269
Reel fiyatlar üzerinden değerlendirilen 2. Modelde, üreticiler, banka faizini dikkate
270
alarak oluşacak fırsat maliyetleri oranında bir değerlendirme yaparak, depolama
271
faaliyetinde bulunmaktadırlar.
272
İkinci modele göre satış zamanı incelendiğinde( Çizelge 2), üreticilerin ürün satışı için
273
en uygun ay olarak Ekim ayı (hasat ayı) %83.83 ile tespit edilmiştir. Bunu sırasıyla %
274
8.85 ile Temmuz ayı ve %3.12 ile Mart ayı, %2.38’le Şubat ve %1.82’le Ocak ayı takip
275
etmektedir. Ortalama satış fiyatı olarak çiftçi eline geçen reel fiyat 0.013829 TL/kg dır.
276
2. Model sonucuna göre üreticiler 7 ay boyunca piyasaya pamuk satma ihtiyacı
277
göstermemektedirler.
278
Nisbi olarak banka faizleri dikkate alınarak hesaplanan modelden elde edilen fırsat
279
maliyetlerinin bir önceki modelde hesaplanan değerlere göre oldukça düşük bir oranda
280
olduğu bulunmuştur. Nisan ayında pamuk fiyatlarının reel olarak 0,0005 TL artması
281
durumunda (2007 fiyatlarına göre), Nisan ayında da pamuk satışı için uygun fiyat
282
koşullarının oluşacağı saptanmıştır.
283
Modele ilişkin fırsat maliyetleri Çizelge 2’de ayrıntılı olarak verilmiştir.
Satış gerçekleştirilemeyen diğer aylara ait 2.
12
284
Her iki model birlikte değerlendirildiğinde, üreticiler açısından hasat dönemi (Ekim ayı)
285
ve özellikle Mart, Nisan aylarının uygun bir satış zamanı olacağı sonucuna varmak
286
mümkündür. Hasat zamanında üreticilerin yoğun olarak satışlarını gerçekleştirmelerinin
287
nedeni olarak, üreticilerin üretim masraflarını karşılayarak,
288
borçlarını kapatma isteğidir. Özellikle satış zamanının her iki modelde de Ocak ve
289
Nisan ayları arasında çıkmasının en önemli göstergesi, güney yarım kürede yer alan
290
üreticilerin hasat mevsimlerinin başlamaması ve bu dönemde dünya piyasasında pamuk
291
stoklarında yaşanan azalma olarak yorumlanabilir. Hasat zamanına yakın dönemlerde ve
292
hasat zamanında pamuk lifini hammadde olarak kullanan tekstil endüstrisinin,
293
hammadde talebine bağlı olarak piyasada bulunan stok miktarındaki azalış, fiyatları
294
doğrudan doğruya etkilemektedir, bu da söz konusu dönemlerde dünya pamuk fiyatını
295
arttırmaktadır.
296
Her iki modelden elde edilen sonuçlar 2006–2007 üretim dönemine uygulandığında,
297
1.Modele göre satış yapılması durumunda üreticilerin %7.64’luk bir fiyat avantajı
298
sağlayacakları tespit edilmiştir. Nispi olarak banka faiz oranı eklenerek hesaplanan 2.
299
Modele göre ise bu oran % 0.60 olarak bulunmuştur.
300
Son on yıllık ortalama reel pamuk fiyatı verileri ile modellerle hesaplanan en uygun
301
satış zamanları arasındaki avantaj farklılıkları Çizelge 3’de verilmiştir.
302
Birinci model incelendiğinde sadece, 2000 yılı reel pamuk satış fiyatının ortalamasının
303
modelden elde edilen satış zamanı stratejisine göre daha yüksek bir değerde olduğu
304
hesaplanmıştır.
305
olarak piyasada oluşan belirsizliğin, satış zamanını belirlemek için uygun bir koşul
306
sağlayamayacağı ve kriz anlarında üretilen ürünlerin doğrudan pazara sunulmasının
307
daha doğru bir strateji olacağı bu veriler ışığında söylenebilir. Genel olarak son 10 yıl
dönem içinde oluşan
2000 yılında Türkiye’de yaşanan ekonomik ve mali krizlerin neticesi
13
308
değerlendirildiğinde üreticilerin, birinci modele göre davranmaları durumunda yıllık
309
ortalama %5.35’lik bir reel fiyat avantajı sağlayacakları beklenebilir.
310
İkinci modelde elde edilen sonuçlara göre yine 2000 yılı reel fiyatları ortalaması model
311
değerine göre daha iyi bir netice vermiştir. Ayrıca 2003 yılı ve 2006 yılında da reel
312
fiyatlar ortalamasına göre satış zamanı daha iyi sonuç vermiştir. Bunun sebebi modelde
313
kullanılan banka faiz oranları 2007 yılı faiz oranlarının olması ve bu değerin cari yılı
314
temsil etmesidir. İkinci Modele göre son on yıla ilişkin 2007 yılı faiz oranlarının
315
kullanılması durumunda reel fiyatlarda
316
ortaya konulmuştur.
317
İki model birlikte değerlendirildiğinde 2003 yılında cari fiyatlar açısından son on yılın
318
en yüksek pamuk fiyatına ulaşılması sonucu, birinci model %18.57 gibi yüksek bir
319
değere ulaşmıştır. Nispi model olarak adlandırılan ikinci modelde ise bu oran tümüyle
320
farklılık göstermiştir. 2003 yılında uygulanan banka faiz oranları ile 2007 yılında
321
uygulanan oranlarla oldukça farklıdır. Genel olarak birinci modele bakıldığında aşırı
322
farklılık gösteren yıllar göz ardı (2000 ve 2003 yılları) edildiğinde, birinci model için
323
%4.3’lük bir fiyat avantajı yaratabileceğinden söz edilebilir. Buna karşılık ikinci
324
modelde bu oranın ortalaması %3.34 dür.
325
Sonuçlar
326
Genel olarak pamuk üretimi ve satışı ilgili uygulamalar ve görüşler Oyun Teorisi
327
modeli birlikte değerlendirildiğinde; TARİŞ’in bir çiftçi örgütlenmesi olması ve örnek
328
içinde yer alan üreticilerin %78.38’nin ürünlerini TARİŞ’e satmaları neticesinde TARİŞ
329
üyelerinin %4.37’lik bir fiyat avantajı sağlayabileceği beklenebilir. TARİŞ’in piyasada
330
daha etkin bir rol oynamasına neden olacaktır ve sağlanacak gelir artışıyla üyelerine
331
daha iyi hizmet verme olanağı doğacaktır.
%0.015’lik bir avantaja neden olabileceği
14
332
Türkiye genelinde Ege Bölgesi üreticileri için TARİŞ’in böyle bir strateji izlemesi
333
durumunda Türkiye’de üretilen pamuğun sadece %7.20 si için bir fiyat avantajı
334
sağlanabilecektir. TARİŞ‘in böyle bir işlem yapması, ulusal pamuk fiyatında sadece
335
(birinci modele göre) %0.3145 ‘lik bir fiyat avantajı sağlayabilecektir.
336
Üreticilerin tek başına
337
gerçekleştirmelerinin, gelmeleri tarım kesiminde uygulanan uygun bir örgütlenme şekli
338
olduğu bilinmektedir. Pamuk depolama işlemi Ege bölgesi ve bu bölge içinde yer alan
339
Aydın yöresinde özellikle TARİŞ tarafından yapılmaktadır. Pamuk kalitesini
340
yükseltmek ve üreticilerine daha yüksek gelir sağlayabilmesi için devlet tarafından
341
TARİŞ’e uygun ödeme koşullu ile kredi verilerek, depolama faaliyetlerini daha etkin
342
yapmaları sağlanabilir. Pamuk üretiminde etkin bir rol oynayan TARİŞ bir öncü
343
kooperatif olması nedeniyle, diğer bölge kooperatiflerine depolama konusunda örnek
344
olacağı düşünülebilir. Ayrıca TARİŞ dışında üreticilerin kendi içlerinde bir hizmet
345
kooperatifi şeklinde depolama kooperatifleri kurmaları için uygun kredi koşullarının
346
sağlanması da üretim artışını destekleyecek etki yaratacaktır.
347
Kaynaklar
348
Akçaöz H (2001) Tarımsal Üretimde Risk Analizi ve Risk Davranışları: Çukurova
349
Bölgesi Uygulamaları, Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora
350
Tezi, (Basılmamış),Adana.
yapamayacakları
işlerinin
kooperatif
yoluyla birlikte
351
FAO (2007) Statistical database. Available: http:// www.fao.org
352
FAO (2008) Statistical database. Available: http:// www.fao.org
353
Çağlar M (2002) “Oligopollistik Piyasalarda Karar Alma Süreçleri ve Oyun Teorisi”
354
Gazi Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Doktora Tezi, (Basılmamış),Ankara
355
Eichberger J (1993) Game Theory for Ecomists, Academic Press, p. 206-207, USA
15
356
357
Erkuş A, Bülbül M , Kıral T, Açıl F & Demirci R (1995) Tarım Ekonomisi, Ankara
Üni. Ziraat Fak. Eğitim, Araştırma ve Geliştirme Vakfı Yayınları No:5, Ankara.
358
Esen E (2001) Oyun Kuramı Çerçevesinde Tam Bilgili Statik Oyunlar (Oligopol
359
Modelleri Uygulamaları), Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek
360
Lisanas Tezi (Basılmamış), Eskişehir.
361
362
Kafadar T (2002) “ Stratejik Dış Ticaret Politikaları ve Teknoloji Transveri”, İstanbul
Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Y.Lisans Tezi, (Basılmamış), İstanbul
363
Miran B (2005) Uygulamalı İşletme Planlaması, 2. Baskı, İzmir.
364
Naeve J (2004) Yaz Dönemi Seminer Notları. Available: www.uni-
365
hohenheim.de/~www520c/lehre/Spieltheorie/spieltheorie.htm
366
Özdil T (1998) “Ekonomik Problemlerin Çözümünde Oyun Kuramının Yeri: Finansal
367
Piyasalarda Bir Uygulama” Dokuz Eylül Üniversitesi, Sosyal bilimler Enstitüsü,
368
İktisat Anabilim Dalı , Doktora Tezi, (Basılmamış), İzmir
369
Özer,O.O, 2009. “Pamuk Üretimi, Satış Fiyatı Stratejileri ve Piyasanın Gelecekteki
370
Durumu: Aydın İli Örneği” Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
371
(Basılmamış), Ankara.
372
373
Taha H A (2000) Yöneylem Araştırması, (Çeviren ve uyarlayan: Baray Ş A & Esnaf Ş)
Literatür Yayınları, Yayın No:43, İstanbul.
374
TKB (2002). “İl Tarım Ve Kırsal Kalkınma Master Planlarının Hazırlanmasına
375
Destek Projesi” Aydın Tarım Master Planı T.C.Tarım Ve Köyişleri Bakanlığı
376
Araştırma Planlama Ve Koordinasyon Kurulu
377
Müdürlüğü, Aydın
Başkanlığı Aydın Tarım İl
16
ŞEKİLLER
Şekil 1. Oyun Teorisinde kullanılan doğrusal programlama modeli
Fig 1. Linear programming model used in Game Theor
17
ÇİZELGELER
Çizelge 1. Oyun Teorisi modeline göre elde edilen birinci model
Table 1. The first model obtained according to Game Theory model
Max V
Aylar
Ocak(p4)
Şubat(p5)
Mart(p6)
Nisan(p7)
Mayıs(p8)
Haziran(p9)
Temmuz(p10)
Ağustos(p11)
Eylül(p12)
Ekim(p1)
Kasım(p2)
Aralık(p3)
Toplam
0,01475
Satış oranı(%)
Fırsat Maliyeti
12.5
0.00000
25
0.00000
50
0.00000
0
0.00145
0
0.00245
0
0.00185
0
0.00065
0
0.00105
0
0.00175
12.5
0.00000
0
0.00060
0
0.00040
100
Çizelge 2. Oyun Teorisi modeline göre elde edilen ikinci model
Table 2. The second model obtained according to Game Theory model
Max V
Aylar
Ocak(p4)
Şubat(p5)
Mart(p6)
Nisan(p7)
Mayıs(p8)
Haziran(p9)
Temmuz(p10)
Ağustos(p11)
Eylül(p12)
Ekim(p1)
Kasım(p2)
Aralık(p3)
Toplam
0.013829
Satış oranı(%) Fırsat Maliyeti
1.82
0.0000
2.38
0.0000
3.12
0.0000
0
0.0005
0
0.0015
0
0.0009
8.85
0.0000
0
0.0001
0
0.0008
83.83
0.0000
0
0.0006
0
0.0045
100
Çizelge 3. Pamuk satış zamanının değerlendirilmesi
Table 3. Time assessment of cotton sales
Yıllık Ort. Reel Fiy. 1.Model
1998
0.03551
0.03597
1999
0.02634
0.02686
2000
0.02456
0.02453
2001
0.02586
0.02765
2002
0.01809
0.01863
2003
0.02148
0.02547
2004
0.02204
0.02319
2005
0.01476
0.01556
2006
0.01479
0.0153
2007
0.01372
0.01477
Ortalama Değişim %
%Değişim
1.30222
1.98722
-0.10185
6.96097
3.02927
18.57687
5.22094
5.42793
3.42227
7.64109
5.34669
Yıllık Ort. Reel Fiy. 2. Model
0.03551
0.03896
0.02634
0.02714
0.02456
0.02163
0.02586
0.02622
0.01809
0.0189
0.02148
0.01833
0.02204
0.02266
0.01476
0.01572
0.01479
0.01452
0.01372
0.0138
Ortalama Değişim %
%Değişim
9.71487
3.06365
-11.9218
1.42016
4.48731
-14.6498
2.81816
6.4538
-1.83836
0.60474
0.01526
18