Geri Dön

Dinamik fiyatlama: Türkiye'de elektrik fiyatlaması için bir model önerisi

Dynamic pricing: A model suggestion for electricity pricing in Turkey

  1. Tez No: 375822
  2. Yazar: AHMET TÜRKMEN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET S. İLKAY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Dinamik fiyatlama, Gelir yönetimi, Yapay sinir ağları, Enerji fiyatlaması, Dynamic pricing, Revenue management, Artificial neural networks, Energy pricing
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Üretim Yönetimi ve Pazarlama Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 134

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

  1. 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

    İngilizce

    2018

    Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU

  2. A real options approach to valuation of photovoltaic power investments on rooftops of residential areas in Turkey

    Türkiye'de yerleşim alanlarının çatılarına yapılan fotovoltaik enerji yatırımlarının değerlendirilmesinde gerçek opsiyonlar yaklaşımı

    BARTU OR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA TALAT BİRGÖNÜL

    PROF. DR. İREM DİKMEN TOKER

  3. 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

    Türkçe

    2019

    EkonomiDokuz Eylül Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ LALE ALKINOĞLU KARAMIZRAK

  4. Enerji talebinin kısa ve uzun dönem dinamik analizi: Türkiye uygulaması

    Short and long run dynamic analysis of energy demand: Turkey application

    MİNE ORHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    EkonomiErciyes Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. FAİK BİLGİLİ

  5. The relationship between interest rates and stock returns: Case study on BRIC countries and Turkey's stock indices

    Faiz oranları ile hisse senedi getirileri arasındaki ilişki: BRIC ve Türkiye hisse senedi endeksleri üzerine vaka çalışması

    BERKAY MANİOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KAYA TOKMAKÇIOĞLU

    DOÇ. DR. OĞUZHAN ÖZÇELEBİ