Dinamik fiyatlama: Türkiye'de elektrik fiyatlaması için bir model önerisi
Dynamic pricing: A model suggestion for electricity pricing in Turkey
- Tez No: 375822
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET S. İLKAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Dinamik fiyatlama, Gelir yönetimi, Yapay sinir ağları, Enerji fiyatlaması, Dinamik fiyatlandırma, Elektrik, Elektrik enerjisi, Fiyatlandırma, Dynamic pricing, Revenue management, Artificial neural networks, Energy pricing, Electricity, Electrical energy, Pricing, Income management
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Üretim Yönetimi ve Pazarlama Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Modern toplumun gereksinimleri doğrultusunda elektriğin her geçen gün daha çok talep edilmesi kaçınılmaz hale gelmiştir. Bu artan talep aynı zamanda yeni yönetimsel problemleri de beraberinde getirmektedir. Bu problemlerden biri ve belki de en önemlisi, elektrik enerjisinin dağıtım öncesinde fiyatlamasının tam isabetli olarak yapılamamasıdır. Bu problemin çözümünde, üretilen elektriğin etkin olarak kullanılabilmesi ve bunun sürdürülebilirliğinin sağlanabilmesi için üretilen elektriğin piyasa talebiyle tam olarak örtüşmesi gerekmektedir. Stoklanamayan bir ürün olan elektrik enerjisinin üretimi ile tüketimi arasında bir tampon olmaması, bu ürünün üretimiyle tüketiminin neredeyse eş zamanlı olarak yapılması gerekliliğini doğurmaktadır. Bu alış verişin etkin olması, elektrik enerjisi arzının piyasa talebine eşit olmasına bağlıdır. Arz ile talep arasındaki bu denge saatlik olarak sağlanabilmelidir. Gelir yönetimi çerçevesinde üretilen elektrik enerjisinin doğru fiyatlanması problemine dinamik fiyatlamayla çözüm üretilebilmektedir. Bu problemin çözümünde farklı illerin hava sıcaklıkları, döviz kurları ve tarihi verilere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tür bir çalışmada yüksek sayıda veriyle çalışılması zorunludur. Piyasadaki arz talep dengesinin oluşabilmesi ise gün öncesi piyasasında elektrik üreten kuruluşların öngörülen miktarda ve belirlenen fiyatlardan elektrik üretmeye hazır olmalarına bağlıdır. Gelir yönetimi çerçevesinde elektriğin dinamik olarak fiyatlanması problemi için etkin bir çözüm yöntemine izin veren bir model oluşturulması bu çalışmanın amacını oluşturmaktadır. Problemin karmaşık yapısından dolayı makul sürelerde denge piyasasında oluşan fiyatlara en yakın fiyatları verebilecek bir modelin buna uygun bir metotla çalışması gerekmektedir. Bu tez çalışmasında geliştirilen model, bir yapay sinir ağı kullanılarak çalıştırılmış, elde edilen sonuçlar farklı ağ yapıları, alternatif model veri setleri ve alternatif uygulamalarla karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırmalarda seçilen illerin ortalama sıcaklığını içeren veri setini barındıran modelin Türkiye ortalaması sıcaklıklarını içeren veri setinin performansından daha yüksek performans ortaya koyduğu sonucuna ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
Due to necessities of the modern society, increasingly need for electric energy has become inevitable. Those necessities also bring new managerial problems with them. One of the most important problems in the subject can be shown as accurately pricing electricity before delivery. In order to solve this problem, produced electric energy has to be used efficiently and has to meet the market demand precisely. Because there can be no stock buffer between production and consumption of electric energy, the production and consumption has to be simultaneous. Efficiency of this interaction depends on the equity of market supply and demand sides. The equlibrium between supply and demand has to be satisfied on a hourly basis. The problem of correctly pricing the electric energy, under revenue management considerations, can be solved by dynamic pricing methods. In solution phase, various cities weather temperature values, foreign exchange rates, and historical data are required. In such research, working with a high number of data is inevitable. Reachig the equity of market supply and demand depends on electricity producing organizasions' readiness to produce electricity from prices decided in the day ahead market. Aim of this study is to provide a model that offers an efficient model to the problem of dynamicly pricing electricity under revenue management considerations. Due to the complex natüre of the problem, the model that would return to the closest possible values that occur in the equity market has to be worked by using a suitable method. In this study, the provided model is worked with artificial neural networks, results are compared with other networks with different configurations, alternative model databases, and alternative applications. In this study, the model with selected cities database is found more successful in comparison with the model with Turkey average daily temperature values.
Benzer Tezler
- BIST enerji sektöründeki firmaların sürdürülebilirlik davranışlarının etkinliğinin ölçülmesi
Measuring the efficiency of sustainability behaviors of companies in the BIST energy sector
AYŞEGÜL ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
İşletmeTrakya Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN GÖKHAN GÜNAY
- Forecasting electricity prices in Turkey: A comparison of classical econometrics and machine learning techniques
Türkiye'de gün öncesi elektrik fiyatları tahmini: Klasik ekonometri ve makine öğrenme teknikleri karşılaştırması
YUNUS EMRE KARAGÜLLE
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU
- Türkiye'de enerjiye yönelik kamu politikalarının enflasyon üzerindeki etkisi
The impact of public energy policies on inflation in Turkey
FATİH IŞIK
- Türkiye'de tekstil sektöründe girdi fiyatlarındaki dalgalanmaların giyim şirketlerinin performansına etkisi
Change of input prices in textile industry and it's impact on performance of clothing companies
OMAR HODZIC
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
EkonomiDokuz Eylül Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ LALE ALKINOĞLU KARAMIZRAK
- Türkiye elektrik piyasası kısa dönemli referans fiyat tahmini
Turkish electricity market short term market clearing price forecasting
SERCAN YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERMİN ONAYGİL