Dergiler / Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2023 / Cilt: 25 Sayı: Özel

Türkiye'de Sera Gazı Emisyonları ile Gayrisafi Yurtiçi Hasıla Arasındaki Dinamik İlişkinin İncelenmesi

Investigating the Dynamic Relationship Between Greenhouse Gas Emissions and Gross Domestic Product in Türkiye

Sayfa
101–134
Yayın Tarihi
2023-10-30
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)

Ampirik sonuçlar, Türkiye'de Gayrisafi Yurtiçi Hasıla büyümesi ile sera gazı emisyonları arasında karmaşık ancak gözlemlenebilir bir ilişkinin olduğunu ve bu ilişkinin dönemsel dalgalanmalar ile birlikte özellikle kısa ve uzun vadede daha da önem kazandığını göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışma, 1951 ile 2018 yıllarını kapsayan dönemde Türkiye'deki Gayrisafi Yurtiçi Hasıla ile sera gazı emisyonları arasındaki nedensel ilişkinin incelenmesini amaçlamaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Analiz, Gayrisafi Yurtiçi Hasıladan sera gazı emisyonlarına doğru tek yönlü ve kısa vadeli bir nedensel ilişkiyi, yaklaşık olarak 3 yıllık bir dönemi kapsayacak şekilde ortaya koymaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Ampirik sonuçlar, Türkiye'de Gayrisafi Yurtiçi Hasıla büyümesi ile sera gazı emisyonları arasında karmaşık ancak gözlemlenebilir bir ilişkinin olduğunu ve bu ilişkinin dönemsel dalgalanmalar ile birlikte özellikle kısa ve uzun vadede daha da önem kazandığını göstermektedir.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:2018 Verileri
⚙️Değişkenler:Sera Gazı Emisyonları · Gayrisafi Yurtiçi Hasıla · Nedensel Ayrıştırma Yöntemi

Özet

Bu çalışma, 1951 ile 2018 yıllarını kapsayan dönemde Türkiye'deki Gayrisafi Yurtiçi Hasıla ile sera gazı emisyonları arasındaki nedensel ilişkinin incelenmesini amaçlamaktadır. Bu inceleme, Topluluk Ampirik Kip Ayrıştırma, Hilbert-Huang Dönüşümü ve Faz Uyumluluk Yöntemlerinin entegre edilmesiyle birlikte Nedensel Ayrıştırma Yöntemi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın odak noktası, sanayi üretimiyle bağlantılı olan ve sera gazı emisyonlarına önemli ölçüde katkıda bulunan birincil sektörlerin belirlenmesidir. Analiz, Gayrisafi Yurtiçi Hasıladan sera gazı emisyonlarına doğru tek yönlü ve kısa vadeli bir nedensel ilişkiyi, yaklaşık olarak 3 yıllık bir dönemi kapsayacak şekilde ortaya koymaktadır. Bu bulgu, Gayrisafi Yurtiçi Hasıladaki değişikliklerin emisyonlar üzerinde kısa vadeli etkilere sahip olduğunu, ancak tersinin geçerli olmadığını öne sürmektedir. Çalışmada Karbondioksit, Metan ve Nitröz Oksit gazlarına özel önem verilmekte olup bu gazların Gayrisafi Yurtiçi Hasıla ile güçlü ve tutarlı bir nedensel ilişkisi olduğu gözlenmektedir. Çalışmanın önemi, ilgili dinamik nedenselliği incelemek için Topluluk Ampirik Kip Ayrıştırma yaklaşımının kullanılması ve mevcut literatürde önemli bir boşluğu doldurmasıdır. Ampirik sonuçlar, Türkiye'de Gayrisafi Yurtiçi Hasıla büyümesi ile sera gazı emisyonları arasında karmaşık ancak gözlemlenebilir bir ilişkinin olduğunu ve bu ilişkinin dönemsel dalgalanmalar ile birlikte özellikle kısa ve uzun vadede daha da önem kazandığını göstermektedir.

Abstract

This study aims to investigate the causal relationship between Gross Domestic Product and greenhouse gas emissions in Türkiye from 1951 to 2018, using the Causal Decomposition Method that integrates Ensemble Empirical Mode Decomposition, Hilbert-Huang Transform, and Phase Coherence Methods. The primary focus is on identifying the key sectors contributing significantly to greenhouse gas emissions, particularly those connected to industrial production. The analysis reveals a one-way, short-term causal relationship from Gross Domestic Product to greenhouse gas emissions, spanning approximately 3 years. This finding suggests that changes in Gross Domestic Product have short-term effects on emissions, but not vice versa. Special emphasis is placed on the gases Cardon Dioxide, Methane and Nitrous Oxide, as they demonstrate a strong, consistent causal connection with Gross Domestic Product. The significance of this study lies in its utilization of the Ensemble Empirical Mode Decomposition approach to investigate this dynamic causality and address a notable gap in the existing literature. Empirical results indicate a complex yet observable association between Gross Domestic Product growth and greenhouse gas emissions in Türkiye, and that this relationship becomes more important, especially in the short and long term, with periodic fluctuations.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ŞAHİN, G., GAYAKER, S. (2023). Türkiye'de Sera Gazı Emisyonları ile Gayrisafi Yurtiçi Hasıla Arasındaki Dinamik İlişkinin İncelenmesi. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 25 Sayı: Özel, 101–134. https://ajindex.com/articles/971158

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (10)

  1. Abbass, K., Qasim, M. Z., Song, H., Murshed, M., Mahmood, H., & Younis, I. (2022). A review of the global climate change impacts, adaptation, and sustainable mitigation measures. Environmental Science and Pollution Research, 29(28), 42539-42559.
  2. Ahmad, W., Aamir, M., Khalil, U., Ishaq, M., Iqbal, N., & Khan, M. (2021). A new approach for forecasting crude oil prices using median ensemble empirical mode decomposition and group method of data handling. Mathematical Problems in Engineering, 1-12.
  3. Ai, L., Wang, J., & Yao, R. (2011). Classification of parkinsonian and essential tremor using Empirical Mode Decomposition and support vector machine. Digital Signal Processing, 21(4), 543-550.
  4. Allwood, J. M., Bosetti, N. K., Gomez-Echeverri, L., von Stechow, C., & Smith, P. (2014). Annex I: Glossary, Acronyms and Chemical Symbols. In Climate Change 2014: Mitigation of Climate Change.: Contribution of Working Group III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (pp. 1249-1279). Cambridge University Press. (Access Date: 22.07.2023)
  5. Amar, A., & Guennoun Z.E.A. (2012). Contribution of wavelet transformation and empirical mode decomposition to measurement of US core inflation. Applied Mathematical Sciences, 6(135), 6739-6752.
  6. An, N., Zhao, W., Wang, J., Shang, D., & Zhao, E. (2013). Using multi-output feedforward neural network with empirical mode decomposition based signal filtering for electricity demand forecasting. Energy, 49, 279-288.
  7. Awajan, A. M., Ismail, M. T., & Al Wadi, S. (2018). Improving forecasting accuracy for stock market data using EMD-HW bagging. PloS one, 13(7), e0199582. Bokde, N. D., Tranberg, B., & Andresen, G. B. (2021). Short-term CO2 emissions forecasting based on decomposition approaches and its impact on electricity market scheduling. Applied Energy, 281, 116061. Callen, T. (2014). Gross Domestic Product: An Economy’s All. https://www.imf.org/en/Publications/fandd/issues/Series/Back-to-Basics/gross-domestic-product-GDP (Access Date: 21.07.2023)
  8. CBO (2003). The Economics of Climate Change: A Primer. https://www.cbo.gov/sites/default/files/108th-congress-2003-2004/reports/04-25-climatechange.pdf (Access Date: 21.07.2023)
  9. Cheng, C. H., & Wei, L. Y. (2014). A novel time-series model based on Empirical Mode Decomposition for forecasting TAIEX. Economic Modelling, 36, 136-141.
  10. Cheng, J., Yang, Y., & Yang, Y. (2012). A rotating machinery fault diagnosis method based on Local Mean Decomposition. Digital Signal Proce