TÜRKİYE’DE CO2 EMİSYONUNUN YENİLENEBİLİR ENERJİ TÜKETİMİ, YENİLENEMEZ ENERJİ TÜKETİMİ, GSMH VE NÜFUS ETKİSİ İLE TAHMİNİ: NMGM (1, N) GRİ TAHMİN MODELİ

FORECASTING OF CO2 WITH THE EFFECT OF RENEWABLE ENERGY, NON-RENEWABLE ENERGY, GDP AND POPULATION FOR TURKEY: FORECASTING WITH NMGM (1, N) GRAY FORECASTING MODEL

Özet

Karbondioksit salınımı çevre üzerinde olumsuz etkisi olan önemli faktörlerden birisidir. Politika yapıcıların yenilenebilir enerji konusunda teşvik politikaları üretmelerinin nedenlerinden biri de CO2 emisyonlarını azaltmayı istemeleridir. Bu noktadan hareketle CO2 emisyonlarının farklı faktörlere bağlı olarak tahmini yapılmalı ve tahmin sonuçlarına göre yeni politikalar geliştirilip uygulanmalıdır. Bu makalede, yenilenebilir enerji tüketimi, yenilenemeyen enerji tüketimi, GSMH ve Nüfus faktörlerinin zaman içinde CO2 emisyonu üzerindeki etkisini ölçmek için gri tahmin modellerinden yeni bir yaklaşım olan NMGM (1, N) tahmin modeli kullanılmıştır. Bu çalışmada 2006-2015 verisi similasyon seti, 2016-2019 verileri test seti olarak kullanılmıştır. Bu yönteme ek olarak GM (1, N) ve çok değişkenli gri tahmin yöntemi olan ekonometrik model ile tahmin yapılmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak NMGM (1, N) tahmin modeli çok düşük sapma değerleri ile oldukça etkili bir tahmin sunmuştur.

Abstract

Carbon dioxide emission is one of the important factors that have a negative impact on the environment. One of the reasons why policy makers produce incentive policies on renewable energy is that they want to reduce CO2 emissions. From this point of view, prediction of CO2 emissions must be made depending on different factors, and new policies can be developed and implemented according to the prediction results. In this article, a new approach from gray estimation models, NMGM (1, N) forecasting model, is used to measure the impact of renewable energy consumption, nonrenewable energy consumption, GDP and Population factors on CO2 emission over time. 2006-2015 data was simulation set and 2016- 2019 data was used as a test set. In addition to this method, estimation was made with GM (1, N) and econometric model, which is the multivariate gray estimation method, and the results were compared. As a result, NMGM (1, N) model has become a very effective estimation method with very low deviation values.