Dergiler / Ege Akademik Bakış Dergisi / 2017 / Cilt: 17 - Sayı: 3

Türkiye İçin Anfıs Modeli İle Birincil Enerji Talep Tahmini

Forecasting Primary Energy Demand By Using ANFIS Model for Turkey

Sayfa
431–446
Yayın Tarihi
2017-08-01
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Yapılan analiz sonucunda, Türkiye’nin gelecekteki enerji talebinde diğer gelişmiş ülkelere benzer bir şekilde büyük bir artış olabileceği tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Enerji talebi; ekonomik büyüme, enerji fiyatları, nüfus, şehirleşme ve verimlilik gibi bir dizi faktöre bağlıdır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Buradan hareketle bu çalışmada, enerji talebinin belirleyicisi olan ve literatürde üzerinde en fazla durulan göstergelerden yararlanılarak, 2016-2030 yılları arasında Türkiye’nin enerji talebi, Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) yöntemi ile belirlenmeye çalışılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Yapılan analiz sonucunda, Türkiye’nin gelecekteki enerji talebinde diğer gelişmiş ülkelere benzer bir şekilde büyük bir artış olabileceği tespit edilmiştir.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:2016-2030 Verileri
⚙️Değişkenler:Enerji Fiyatları · Enerji Talebi · Energy Prices

Özet

Enerji talebi; ekonomik büyüme, enerji fiyatları, nüfus, şehirleşme ve verimlilik gibi bir dizi faktöre bağlıdır. Bu nedenle, ülkelerin iktisadi açıdan gelişiminde enerji talebinin oldukça önemli bir yeri vardır. Buradan hareketle bu çalışmada, enerji talebinin belirleyicisi olan ve literatürde üzerinde en fazla durulan göstergelerden yararlanılarak, 2016-2030 yılları arasında Türkiye’nin enerji talebi, Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) yöntemi ile belirlenmeye çalışılmıştır. Söz konusu göstergeler; OECD ülkelerinin 1990-2030 yılları arasındaki dönemi kapsayan büyüme rakamları, nüfus ve enerji fiyatları bağımsız değişkenler olarak ele alınmıştır. Araştırmanın bağımlı değişkeni ise bu ülkelerin birincil enerji talepleridir. Yapılan analiz sonucunda, Türkiye’nin gelecekteki enerji talebinde diğer gelişmiş ülkelere benzer bir şekilde büyük bir artış olabileceği tespit edilmiştir. Ancak petrol ve doğal gaz gibi birincil kaynaklara dayalı enerji talebinde çok ciddi bir değişme olmayacağı sonucuna varılmıştır. Yapılan analizle, literatürde daha önce büyüme ve nüfusa dayalı çalışmalar yapılmış ancak enerji fiyatlarına dayalı olarak kayda değer bir çalışmaya rastlanmamıştır. Diğer değişkenlerle beraber enerji fiyatları da çalışmaya dâhil edilerek literatürdeki bir boşluk doldurulmaya çalışılmıştır

Abstract

Energy demand depends on a series of factors such as economic growth, energy prices, population, urbanization and efficiency. Therefore, energy demand has a very important place for economic development. In this study, some indicators are benefited from determinants of energy demand and particularly emphasize indicators in literature. Energy demand of Turkey has been investigated by using ANFIS model between 2016-2030. The relevant indicators are used as growth rate, population and energy prices as independent variable. The dependent variable of this study is energy demand of these countries. According to ANFIS result, energy demand of Turkey will increase as it does in other countries. However, energy demand will not change dramatically depending on primary energy sources such as oil and natural gas. In literature, there are studies related to growth and population. Yet, in this study, not only growth and population, but also energy prices are considered. The gap in the literature is aimed to be filled by including energy prices with other variables

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

BAYRAMOĞLU, T., PABUÇCU, H., BOZ, F. Ç. (2017). Türkiye İçin Anfıs Modeli İle Birincil Enerji Talep Tahmini. Ege Akademik Bakış Dergisi, Cilt: 17 - Sayı: 3, 431–446. https://ajindex.com/articles/751922

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (9)

  1. AbuAl-Foul, B.M, (2012), Forecasting Energy Demand in Jordan Using Artificial Neural Networks, Topics in Middle Eastern and African Economies Vol. 14, September 2012
  2. Aydın, F.F., (2010),
  3. Enerji Tüketimi ve Ekonomik Büyüme, Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Sayı: 35, Ocak-Temmuz 2010,317 Bayrak M., Esen Ö. (2013), Yapay Sinir Ağları Yöntemiyle Türkiye’nin Enerji Talebi Tahmini ve Enerji Açığı Öngörüsü [2012-2020], Atatürk Üniversitesi 17. Ulusal İktisat Sempozyumu Bayraktutan, Yusuf, Arslan, I., Özkan, G. S. ve Çevik, F. S. (2012a), “Industrial Sector Energy Consumption in Turkey - The Relationship Between Economic Growth (1970-2010)”, Journal of Economics and International Finance, 4 (2), 30-35. http:// dx.doi.org/10.5897/ JEIF11.140 Bp, (2013), Bp Energy Outlook 2030, http://www. bp.com/content/dam/bp/pdf/energy-economics/ e n e rg y- o u t l o o k- 2 0 1 5 / b p - e n e rg y- o u t l o o k- booklet_2013.pdf BP, (2016), Energy Outlook 2035, http://www.bp.com/ en/global/corporate/energy-economics/energy- outlook-2035/energy-outlook-to-2035.html Canyurt, E. O., Ceylan, H., Öztürk, H. K., ve Hepıbaşlı, A. (2004) “Energy Demand Estimation Based on Two Different Genetic Algorithm Approaches” Energy Sources, 26: 1313-1320.
  4. Ceylan, H. ve Öztürk, H. K. (2004) “Estimating Energy Demand of Turkey Based on Economic Indicatiors Using Genetic Algorithm Approach” Energy Converısion and Management, 45:2525-2537.
  5. Ceylan, H., Ceylan, H., Haldenbilen, S. ve Baskan, Ö. (2008) “Transport Energy Modeling With Meta Heuristic Harmony Search Algorithm, An Application to Turkey” Energy Policy, 36:2527-2535.
  6. Ceylan, H., Öztürk, H. K., Hepbaşlı, A., ve Utlu, Z. (2005) “Estimating Energy end Exergy Production and Consumption Values Using Three Different Genetic Algorithm Approaches. Part 1: Model Development” Energy Sources, 27:621-627.
  7. Ceylan, H., Öztürk, H. K., Hepbaşlı, A., ve Utlu, Z. (2005) “Estimating Energy end Exergy Production and Consumption Values Using Three Different Genetic Algorithm Approaches. Part 1: Model Development” Energy Sources, 27:621-627.
  8. Costantini, V. and Martini, C, 2010. “The causality between energy consumption and economic growth: A multi-sectoral analysis using non-stationary cointegrated panel data”, Energy Economics 32, 591– Ediger, V.Ş ve Akar, S. (2007) “ARIMA Forecasting of Primary Energy Demand by Fuel in Turkey” Energy Policy, 35:1701-1708.
  9. Erdoğdu, E. (2007) “Electricity Demand Analysis Using Cointegration and