Geri Dön

Structural times series modelling of energy demand

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 400350
  2. Yazar: ZAFER DİLAVER
  3. Danışmanlar: LESTER HUNT, NEIL RICKMAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonomi, Economics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Unıversıty Of Surrey
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonomi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

The derived demand for energy comes from the desire to consume energy services such as lighting, heating, and transportation. Consequently, in addition to the economic drivers (income and price), there are number of exogenous factors that drive energy demand. This research therefore uses the Structural Time Series Model to estimate energy demand relationships for Turkish electricity, OECD-Europe natural gas and US per capita gasoline and these relationships are then used to project future demand. The main findings are:? Estimated long run Turkish industrial energy demand output and price elasticities of 0.15 and -0.16 respectively, with a generally increasing UEDT. Estimated long-run Turkish residential electricity demand income and price elasticities of 1.57 and -0.38 with highly stochastic estimated UEDT with increasing (energy using) and decreasing (energy saving) periods. Estimated Turkish aggregate electricity demand long run income and price elasticities of 0.17 and -0.11 respectively with a generally upward sloping (energy using) estimated UEDT, but at a generally decreasing rate.- Based on these estimates it is projected that for Turkey in 2020 industrial electricity demand will be between 97 and 148 TWh; residential electricity demand will be between 48 and 80 TWh; and aggregate electricity demand will be between 259 and 368 TWh.? Estimated long run OECD-Europe natural gas demand income and price elasticities of 0.95 and -0.18 respectively with an increasing and decreasing an estimated UEDT over the estimation period.- Based on this relationship OECD-Europe natural gas demand is projected to be between 442 and 531 mtoe in 2020.? Estimated long run US per capita gasoline demand income, price maximum, price recovery and price cut elasticities of around 0.42, -0.31, -0.17, and zero respectively with a generally increasing estimated UEDT from 1949 to 1976, but generally declining from 1977 to 1996, and generally increasing from 1997 until 2008.- Based on this relationship US per capita gasoline demand is projected to be between 10 and 13 barrels (1590 litres and 2067 litres) in 2020.

Benzer Tezler

  1. Modelling and forecasting the energy demand for Turkey

    Türkiye için enerji talebi modellemesi ve tahmini

    İSMAİL KAVAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    Yükleniyor...

  2. Improvement of product quality in 3D printers by preventive control

    3B yazıcılarda parça kalitesinin önleyici kontrol ile artırılması

    TUNCA ZEKİ BERKKURT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Yükleniyor...

  3. Anahtarlamalı güç kaynaklarında oluşan harmoniklerin elektromanyetik uyumluluk üzerine etkileri ve filtre tasarım yaklaşımları

    Effects of noise caused by harmonics generated in switched mode power supply on EMI/EMC and filtering studies

    YUNUS FURKAN DİLMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Sakarya Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Yükleniyor...

  4. GSM baz istasyonlarının sürdürülebilir enerji ihtiyacı için taşınabilir radyoizotop termoelektrik jeneratör (RTG) tasarımı

    Sustainable GSM base station energizing using portable radioisotope thermoelectric generator (RTG) design

    ERDEM HAYAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    İstanbul Teknik Üniversitesi

    Nükleer Araştırmalar Ana Bilim Dalı

    Yükleniyor...

  5. Türkiye elektrik piyasasında istatistiksel yöntem ve makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak kısa vadeli gün öncesi elektrik fiyatı tahmini için hibrit bir yaklaşım

    A hybrid approach short-term day-ahead electricity price forecasting in the turkish power market using statistical method and machine learning algorithms

    CEMRE NUR GÜNGÖR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    İstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Yükleniyor...