Yenilenebilir enerji ülke çekiciliği endeksi (RECAI) kapsamındaki ülkelerde karbon emisyonu belirleyicilerinin makine öğrenmesi ile analizi
Analysis of carbon emission determinants in countries covered by the renewable energy country attractiveness index (RECAI) using machine learning
- Tez No: 968202
- Danışmanlar: PROF. DR. YASEMİN BENLİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Uluslararası Ticaret, International Trade
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uluslararası Ticaret Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uluslararası Ticaret Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 243
Özet
Küreselleşme ile birlikte enerji tüketimindeki artış, ormansızlaşma, tarımsal faaliyetler ve sanayileşme karbon (CO₂) emisyonlarının artışına neden olarak dünya genelinde ciddi çevresel sorunları beraberinde getirmiştir. CO₂ emisyonlarına neden olan değişkenleri belirlemek sürdürülebilir kalkınma için oldukça önemlidir. Bu sebeple çalışmanın amacı, Yenilenebilir Enerji Ülke Çekiciliği Endeksi (RECAI) kapsamındaki ülkelerde kişi başına CO₂ emisyonlarını etkileyen faktörlerin makine öğrenmesi yöntemleri ile analiz edilmesidir. Çalışmada kullanılan bağımsız değişkenler yenilenebilir enerji tüketimi, fosil enerji tüketimi, dış ticaret, doğrudan yabancı yatırımlar, ekonomik büyüme ve kentleşme; bağımlı değişken ise CO₂ emisyonudur. RECAI kapsamındaki otuz iki ülkenin 1991-2023 dönemi yıllık verileri kullanılarak WEKA 3.9.6. programı ile analiz edilmiştir. Ülkeler, kişi başına CO₂ emisyon değerlerine göre“X-Means”algoritmasıyla dört kümeye ayrılmıştır. Kümelerde yer alan ülkelerin her birine“Destek Vektör Regresyonu (SMOreg)”uygulanarak ülkelerdeki kişi başına CO₂ emisyon değerlerine etki eden değişkenler belirlenmiştir. Kümeleme analizi sonuçlarına göre kişi başına CO₂ emisyonlarını en çok artıran değişkenlerin tüm kümelerde fosil enerji tüketimi iken; en çok azaltan değişkenlerin ise Küme 0'da yenilenebilir enerji tüketimi; Küme 1'de kentleşme; Küme 2'de kentleşme, yenilenebilir enerji tüketimi ve dış ticaret; Küme 3'te ise yenilenebilir enerji tüketimi ve kentleşme olduğu belirlenmiştir. Buna göre, CO₂ emisyonlarını etkileyen değişkenlerin kümelerde farklılıklar sergilediği tespit edilmiştir. Sonuç olarak RECAI ülkelerinde kişi başına CO₂ emisyonlarını en çok artıran değişken fosil enerji tüketimi, en çok azaltan değişkenler ise yenilenebilir enerji tüketimi, kentleşme ve dış ticarettir. Elde edilen bulgular yenilenebilir enerji yatırımlarının artırılmasının ve sürdürülebilir şehirleşme uygulamalarının hayata geçirilmesinin gerekliliğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
The increase in energy consumption, deforestation, agricultural activities, and industrialization along with globalization have led to an increase in carbon (CO₂) emissions, bringing about serious environmental problems worldwide. Identifying the variables that cause CO₂ emissions is crucial for sustainable development. Therefore, the aim of this study is to analyze the factors affecting per capita CO₂ emissions in countries covered by the Renewable Energy Country Attractiveness Index (RECAI) using machine learning methods. The independent variables used in the study are renewable energy consumption, fossil energy consumption, foreign trade, foreign direct investment, economic growth, and urbanization, while the dependent variable is CO₂ emissions. Annual data for the period 1991-2023 for thirty-two countries covered by RECAI were analyzed using the WEKA 3.9.6 program. Countries were divided into four clusters according to their per capita CO₂ emission values using the“X-Means”algorithm. Support Vector Regression (SMOreg) was applied to each country in each cluster to determine the variables affecting per capita CO₂ emission values in these countries. According to the cluster analysis results, the variables that most significantly increase per capita CO₂ emissions across all clusters are fossil energy consumption, while the variables that most significantly decrease them are renewable energy consumption in Cluster 0; urbanization in Cluster 1; urbanization, renewable energy consumption, and foreign trade in Cluster 2; and renewable energy consumption and urbanization in Cluster 3. Accordingly, it was determined that the variables affecting CO₂ emissions differ across clusters. Consequently, the variables that most significantly increase per capita CO₂ emissions in RECAI countries are fossil energy consumption, while the variables that most significantly decrease them are renewable energy consumption, urbanization, and foreign trade. The findings demonstrate the necessity of increasing renewable energy investments and implementing sustainable urbanization practices.
Benzer Tezler
- Yenilenebilir enerji tüketiminin ekonomik istikrara etkisi: RECAI ülkeleri örneği
The impact of renewable energy consumption on economic stability: The case of RECAI countries
TUNAHAN HACIİMAMOĞLU
Doktora
Türkçe
2020
EkonomiRecep Tayyip Erdoğan Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ RIZA SANDALCILAR
- Yenilenebilir enerji ve ekonomik büyüme ilişkisi: Dinamik panel veri analizi
The relationship between renewable energy and economic growth: Dynamic panel data analysis
ERDAL EREN KIZILIRMAK
- Yenilenebilir enerji, ekonomik büyüme ve rüzgar enerjisine ilişkin bir inceleme: Seçilmiş OECD ülkeleri örneği
A review of renewable energy, economic growth and wind energy: Example of selected OECD countries
SANİYE İREM KIRICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
EkonomiManisa Celal Bayar ÜniversitesiEkonomi Finans Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE YURTSEVER
- An analysis of the optimal design of feed-in tariff policy for photovoltaic investments in Turkey
Türkiye'deki fotovoltaik yatırımlar için optimal tarife garantisi tasarımının analizi
DUYGU KURAL
- Yenilenebilir enerji kaynakları teşvik politikalarının karşılaştırması
Comparison of renewable energy sources incentive policies
GÖZDE YENİLMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
EnerjiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAYDAR ARAS
