Gri Tahmin Modelleri ile Toplam Enerji Talep Tahmini: Türkiye Örneği

Abstract

ÖzGelişen ve gelişmekte olan ülkelerin, sürdürülebilir enerji politikaları belirleyebilmesinde enerji talep tahminlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Gri tahmin modelleri, önceden herhangi bir ön bilgiye ihtiyaç duymadan sınırlı veri ile başarılı tahminler gerçekleştirebilmektedir. Bu çalışmada, son dönemde önemli ekonomik ve sosyal gelişme gösteren Türkiye'nin toplam enerji talebi için Gri tahmin modelleri dikkate alınmıştır. Gri tahmin; zaman serisi ve sebep-sonuç ilişkisine dayalı çeşitli tahmin modellerini içermektedir. Çalışma kapsamında; zaman serisi modellerinden GM(1,1) ve Gri Verhulst ile sebep-sonuç ilişkisine dayalı GM(0,N) ve GM (1,N) modelleri olmak üzere dört farklı gri tahmin modeli ele alınmıştır. İki çeşit tahmin yapısının kullanılmasındaki amaç; son dönemdeki trendin zaman serisi ile yakalanması ve enerji talebindeki değişimin sebep-sonuç ilişkisiyle elde edilmesi sağlanarak güvenilir ve güçlü tahminlere ulaşmaktır. GM (1,1) ve Gri Verhulst modelleri geçmiş toplam enerji tüketim verileri ile kurulmuştur. GM (0,N) ve GM (1,N) modellerinde ise; GSYH, nüfus, ithalat, ihracat ve bina yüzölçümü bağımsız değişkenleri kullanılarak GM (0,6) ve GM (1,6) modelleri oluşturulmuştur. Kurulan tüm modeller performans ölçütlerine göre kıyaslanmış, başarılı tahmin gerçekleştiren üstün modellerin GM (1,1) ve GM (1,6) olduğu belirlenmiştir. Sonuç olarak; GM (1,1) ile zaman serisi ve GM (1,6) ile yüksek ve düşük senaryo bazlı olmak üzere Türkiye toplam enerji talebi 2025 yılına kadar tahmin edilmiştir.

Gri Sistem Teorisi ve Enerji Tüketim Modellemesinde Bir Uygulama

“…Verhulst Modeli aynı zamanda lojistik büyüme eğrisi olarak da karşımıza çıkmaktadır. Verhulst modeli genellikle belirli bir doygunluğa ulaşmış durumlarla süreçleri tahmin etmek ve tanımlamak için kullanılmaktadır [25]. Verhulst Modeli' nin en yaygın olarak kullanıldığı alan insan popülasyonunun tahminlenmesine ilişkin çalışmalardır ve bu aynı zamanda modelin ortaya atılmasının temelini oluşturur.…”

Türk Bankalarında Dijital Bankacılık Uygulamalarının İnsan Kaynakları Stratejileri Kapsamında İşe Alımlar Üzerine Bir Tahmin

“…Ortalama göreli hata ise eşitlik 12 ile hesaplanır. , maliyet tahmini (Özer Keçe, Ömürbek, Acar, 2016), kredi kartı kullanımı (Yıldırım, Keskintürk, 2015), bankalardaki bireysel kredi risklerinin tahmini (Aksoy ve Akçakanat, 2019), tekstil moda renk tercih trendi (Lin vd., 2010), sığır eti tüketimi (Zeng, Li, Meng ve Zhang, 2019), bilimsel yayınların tahmini (Aydemir, Bedir ve Özdemir, 2013), basınç verileri (Kaleli, Ceviz ve Erentürk, 2014), deformasyon tahmini (Taşçı, 2017), doğalgaz talep tahmini (Oruç ve Çelik Eroğlu, 2017;Wang, Liu ve Yang, 2018;Lu, 2018), ekonomik büyüme tahmini (Önalan ve Başeğmez, 2018), elektrik üretim ve tüketim tahmini (Zhao ve Zhou, 2018;Şahin, 2018;Es, 2020), sağlık sektörü harcamaları ( Öztürk ve Bilgil, 2019), sağlık sektörüne talep tahminleri (Zor ve Çebi, 2018;Şahin, 2019;Oruç ve Başağaoğlu Fındık, 2020), kripto para fiyatları tahmini (Şahin ve Bağcı, 2020), inşaat endüstrisi tedarik zinciri tahmini (Nguyen ve Tran, 2018;Nguyen, 2020), turist sayıları tahmini (Javed, Ikram, Tao ve Liu, 2020), kalite yönetm sistemlerinin geleceği (Ikram, Zang ve Sroufe, 2020), uçak endüstrisi tahmini (Carmona-Benitez ve Nieto, 2020), otomobil endüstrisi talebi (Tran, 2018) gibi farklı disiplinlere ait konular üzerinde tahminlemeler yapıldığı görülmüştür. Gri Tahmin yöntemlerinden birisi olan GM(1,1) Modeli kullanılarak bankalara ait bazı değişkenlerinin tahminlenmesi bu çalışmanın özgün tarafına vurgu yapmaktadır.…”