Geri Dön

Türkiye'de yenilenebilir enerji şirketleri için borsa endeksi oluşturulması ve makroekonomik göstergelerle ilişkisi

Constructing a stock market index for renewable energy companies in Türkiye and analyzing its relationship with macroeconomic indicators

PDF İndir

  1. Tez No: 968364
  2. Yazar: RIFAT MERT AKBULUT
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP YÖRÜBULUT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışma, Türkiye'de borsada işlem gören yenilenebilir enerji odaklı şirketlerden özgün bir“Yenilenebilir Enerji Endeksi”(ÖNERİ_YE-BIST) oluşturarak, bu endeksin başlıca makroekonomik değişkenlerle ilişkisini makine öğrenmesi yöntemleriyle analiz etmeyi amaçlamaktadır. Sektörel faaliyet alanlarına göre seçilen şirketlerle, piyasa değeri ağırlıklı bir endeks oluşturulmuştur. Mart 2023 - Temmuz 2025 dönemine ait verilerle doğalgaz fiyatı, elektrik fiyatı ve döviz kuru gibi değişkenlerin hisse fiyatları üzerindeki etkileri XGBoost, SVM ve Lineer Regresyon ile incelenmiştir. Bulgular, enerji piyasasındaki fiyat dalgalanmalarının yenilenebilir enerji hisselerini anlamlı şekilde etkilediğini göstermektedir. Bu sonuçlar, yatırımcılar ve politika yapıcılar için önemli çıkarımlar sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

This study aims to construct a unique“Renewable Energy Index”(ÖNERİ_YEBIST) based on publicly traded renewable energy companies in Turkey and to analyze its relationship with key macroeconomic variables using machine learning methods. The index is composed of companies selected based on their sectoral activities and weighted by market capitalization. Using data from March 2023 to July 2025 the effects of variables such as natural gas prices, electricity prices, and exchange rates on stock prices were examined through XGBoost, Support Vector Machines (SVM), and Linear Regression. The findings reveal that price fluctuations in the energy market significantly influence the stock performance of renewable energy companies. These results offer valuable insights for investors and policymakers in sectoral decisionmaking processes.

Geri Dön