Assessment of coal deposit using multivariate statistical analysis techniques

Kandemir, Süheyla Yerel

doi:10.1080/15567036.2010.540635

Cited by 6 publications

(1 citation statement)

References 17 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Enerji kaynakları, bir ülkenin sosyal refahı ve ekonomik kalkınması için vazgeçilmez faktörlerden biridir (Kandemir, 2016). Günümüzde enerji kaynakları, fosil ve yenilenebilen enerji kaynakları olmak üzere iki kısımda açıklanmaktadır.…”

Section: Introductionunclassified

Türkiye’deki Jeotermal Enerjinin Birincil Enerji Arzı Yönünden Değerlendirilmesi

Takan¹,

Kandemir²

2020

European Journal of Science and Technology

View full text Add to dashboard Cite

ÖzDünyada enerji kaynaklarının ve özellikle yenilenebilir enerji kaynaklarından jeotermal enerjinin yeri oldukça önemlidir. Jeotermal enerji, işletme maliyetinin ucuz olması, devreye girmesinin hızlı olması ve çevresel şartlardan etkilenmemesi gibi nedenlerden dolayı günümüzde elektrik enerjisi üretimi, ısıtma soğutma sistemleri, kimyasal madde ve mineral üretimi gibi birçok alanda oldukça tercih edilen bir yenilenebilir enerji kaynağıdır. Jeotermal enerjinin kullanılabilmesi için gerekli başlıca koşullar; ulaşılabilirlik, buharı ve sıcak suyu pazarlayabilmek amacıyla bir ürün haline getirmede dönüşüm teknolojisine sahip olmak ve ticari kullanımda ekonomik anlamda diğerleriyle rekabet edebilmek amacıyla etkin bir sürecin olmasıdır. Ülkemiz jeolojik ve coğrafik lokasyonu itibarıyla aktif bir tektonik kuşak üzerinde yer almaktadır. Bu yüzden jeotermal enerji açısından önemli bir potansiyele ve dünya ülkeleri arasında iyi bir konuma sahiptir. Günümüzde dünyada ve Türkiye'de nüfus artışı ve teknolojik gelişmelerin gittikçe artmasıyla birlikte, enerji tüketimi de buna bağlı olarak gün geçtikçe artmaktadır. Bu artışın ya da varsa trendin yıllara göre değişiminin belirlenmesi ve analiz edilmesi ilerisi için yapılacak planlamalarda büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, Türkiye'nin 2009-2018 yılları arasındaki jeotermal enerji birincil enerji arzı istatistiksel analiz yöntemleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Bunun için yıllara göre birincil enerji arzı verileri, istatistiksel analiz yöntemlerinden Mann-Kendall trend analizi ve Şen'in eğim testi ile analiz edilmiştir. Analiz sonuçları ve elde edilen grafikler incelendiğinde birincil enerji arzında pozitif yönlü bir trend olduğu ve özellikle 2013 yılı ve sonrasında bu trendde ciddi bir artış olduğu gözlemlenmiştir. Elde edilen tüm sonuçlar grafiklerle ve sonuç tablolarıyla detaylı olarak gösterilmiştir. Sonuç olarak nüfus artışı ve teknolojik ilerlemelere bağlı olarak jeotermal enerji birincil enerji arzının gittikçe artacağı düşünülmektedir.

show abstract

Section: Introductionunclassified

Türkiye’deki Jeotermal Enerjinin Birincil Enerji Arzı Yönünden Değerlendirilmesi

Takan¹,

Kandemir²

2020

European Journal of Science and Technology

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Multi‐class financial distress prediction based on stacking ensemble method

Chen,

Wu,

Zhang

et al. 2024

Int. J Fin Econ

View full text Add to dashboard Cite

The motivation of this article is to help financial soundness companies understand their specific financial status so that they can take timely measures to avoid financial distress. Existing multi‐class financial distress prediction (FDP) studies have mainly segmented financial crisis status, with less attention paid to financial soundness companies. To fill this gap, we propose a new multi‐class definition of FDP from the perspective of financial soundness enterprises. The financial states are defined as financial soundness, moderate financial soundness, mild financial soundness and financial distress. We propose a stacking ensemble model for multi‐class FDP. First, deep neural network, multinomial logit regression (MNLogit) and multivariate discriminant analysis models are used as basic classifiers to obtain preliminary prediction results. Second, MNLogit is used to integrate the results from the previous step. To increase the effective information, stock information is then added into the model. The proposed model was trained using data from 2007 to 2019 for Chinese listed companies and tested using data from 2020. The results show that the MacroR‐Pre, MacroR‐Rec, MacroR‐F1 and MacroR‐AUC of the proposed model are better compared with the benchmark model, including individuals and ensembles, with 87.05%, 90.68%, 88.70% and 88.20%.The addition of stock information and non‐financial indicators can improve the accuracy of the multi‐class FDP model by about 8%. The innovativeness of this paper is twofold. First, it proposes a new multi‐class definition of enterprise financial status. Second, a multi‐class FDP based on stacking is constructed, which provides a new method for solving the multi‐class FDP problem. The study shows that the proposed multi‐class definition and stacking model are suitable for analysing financial soundness enterprises, which can help managers effectively grasp the specific financial status and have strong practical significance.

show abstract