Estimating time series data on energy production in Türkiye by comparing bayesian and classical models
Enerji üretimine ilişkin zaman serisi verilerinin bayesian ve klasik modelleri karşılaştırarak Türkiye'de tahmin edilmesi
- Tez No: 820183
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞAKİR İŞLEYEN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 181
Özet
Bu çalışmada, Bayesian yapısal zaman serisi (BSTS) ve Oto-regressif entegre hareketli ortalama (ARIMA) olmak üzere iki tahmin modeli, 1971-2020 yılları arasında Türkiye'nin enerji üretimi verilerini tahmin etmek amacıyla karşılaştırılmıştır. Modeller kömür, gaz, hidrolik ve petrol üretimi ile GSMH gibi çeşitli enerji kaynaklarına ve Dünya Bankası veritabanından elde edilen verilere uygulanmıştır. Temel amaç, bu modellerin enerji üretimi trendlerini tahmin etme doğruluğunu değerlendirmektir. Güvenilir ve kapsamlı sonuçlar elde etmek için analiz ve modelleme işlemleri R ve SPSS yazılımları kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Bu karşılaştırmada MAPE, MAE, RMSE ve R² gibi değerlendirme metrikleri de kullanılmıştır. BSTS modelleri, önceki bilgilerin dahil edilmesine ve belirsizliklerin nicelendirilmesine imkan sağlayan Bayesian bir çerçeve içermektedir ve zaman serisi tahmininde yaygın olarak kullanılan geleneksel ARIMA modelleri ile karşılaştırılmıştır. Modellerin doğruluğunu değerlendirmek için veri seti eğitim ve test alt kümelerine ayrılmış ve böylece model hatalarının değerlendirilmesi mümkün olmuştur. Sonuçlar, BSTS modelinin Türkiye'nin enerji üretimi zaman serisi verilerini tahmin etmede ARIMA modelinden daha iyi performans gösterdiğini göstermiştir. BSTS modelinin benimsediği Bayesian yaklaşım, enerji üretimi dinamiklerindeki doğal belirsizlikler ve karmaşıklıkları dikkate alarak, ARIMA modelinin Box-Jenkins yaklaşımına kıyasla daha fazla güvenilirlik ve doğruluk sağlamıştır. Sonuç olarak, BSTS modeli 2021-2028 yılları için enerji üretimini tahmin etmek amacıyla seçilmiştir. Ayrıca, bu çalışma Türkiye'deki GSMH'yi etkileyen faktörleri incelemek için çoklu doğrusal regresyon analizinden yararlanarak mevcut literatüre katkı sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
In this study, two forecasting models, Bayesian structural time series (BSTS) and Autoregressive integrated moving average (ARIMA), were compared for predicting energy production data in Türkiye from 1971 to 2020. The models were applied to various energy sources such as coal, gas, hydraulic, and oil production, as well as GDP, using data obtained from the World Bank database. The primary aim was to assess the accuracy of these models in forecasting energy production trends. To ensure reliable and comprehensive results, the analysis and modeling processes were conducted using R and SPSS software. MAPE, MAE, RMSE, and R² were also used for this comparison. The BSTS models, which incorporate a Bayesian framework enabling the inclusion of prior information and uncertainty quantification, were contrasted with the conventional ARIMA models commonly used for time series forecasting. To evaluate the models' accuracy, the dataset was divided into training and testing subsets, allowing for the assessment of model errors. The findings indicated that the BSTS model performed better than the ARIMA model in estimating the time series data of energy production in Türkiye. The Bayesian approach employed by the BSTS model, which accounts for the inherent uncertainties and complexities in energy production dynamics, demonstrated greater reliability and accuracy compared to the Box-Jenkins approach of the ARIMA model. As a result, the BSTS model was selected to forecast energy production from 2021 to 2028. Furthermore, this study contributes to the existing literature by utilizing multiple linear regression analysis to examine the factors influencing GDP in Türkiye.
Benzer Tezler
- Akım serilerinin kaotik analizi karadeniz havzası uzerine bir uygulama
Chaotic analysis of river discharge time series a case study on black sea river basins
ASLIHAN ALBOSTAN
Doktora
Türkçe
2015
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİHRAT ÖNÖZ
- Demand, supply and partial equilibrium analysis of Turkish electricity energy pricing
Türkiye elektrik enerjisi piyasasına dair arz, talep ve kısmi denge analizi
ASENA ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Aktüerya BilimleriOrta Doğu Teknik ÜniversitesiAktüerya Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE SEVTAP KESTEL
DOÇ. DR. ŞAHAP KASIRGA YILDIRAK
- Başlıca iklim parametrelerinin bitki su tüketimine etkilerinin uzaktan algılama yöntemleri ile araştırılması
Investigation of effects of major climate parameters on crop water consumption using remote sensing methods
ORKAN ÖZCAN
Doktora
Türkçe
2014
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU
PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ
- Meteorolojik değişkenlerin elektrik tüketimi üzerindeki etkisi
Effects of meteorological variables on electricity consumption
BEYTİYE DERYA AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. HÜSEYİN TOROS
- GR6J hidrolojik modelindeki artık yağış ayrıştırma sabitinin model kalibrasyonuna etkisi
Effect of residual rainfall separation constant on model calibration in the GR6J hydrological model
HALİL İBRAHİM DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET CÜNEYD DEMİREL