YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DOĞALGAZ TÜKETİM TAHMİNİ

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DOĞALGAZ TÜKETİM TAHMİNİ"

Transkript

1 Aaürk Ü. İİBF Dergisi, 0. Ekonomeri ve İsaisik Sempozyumu Özel Sayısı, YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DOĞALGAZ TÜKETİM TAHMİNİ Oğuz KAYNAR Serkan TAŞTAN 2 Ferhan DEMİRKOPARAN 3 Öze: Doğalgaz emini nokasında amamen dışa bağımlı bir poliika izleyen ve doğalgaz sok kapasiesi oplam ükeiminin ancak %5 ini karşılayan ülkemiz için ükeilen doğalgaz mikarının ahmini, son derece önemlidir. Talebin doğru bir şekilde ahmini, seköre yapılacak yaırımları ve gaz alımı ile ilgili anlaşmaları, dolayısıyla sekörün gelişimini ekileyecek unsurlardan birini oluşurmakadır. Çalışmanın amacı, yapay sinir ağları ve klasik zaman serileri (ARIMA modelleri) yardımıyla doğalgaz ükeimine ilişkin kısa dönemli öngörüde bulunmakır. Ayrıca çalışmamızda her iki model ile elde edilen ahmin değerleriyle gözlenen değerler karşılaşırılarak modellerin performansı kıyaslanmışır. Anahar Kelimeler: Yapay Sinir Ağları, MLP, ARIMA Absrac: I is crucial o predic he naural gas consumpion for our counry ha follow a foreign dependen policy o yield naural gas and whose sorage capaciy of naural gas is %5 of oal consumpion. Robus predicion of naural gas demand is one of he facors ha affecs secor-specific invesmens and agreemens abou buying gas and so developmen of naural gas secor. The objec of his sudy is o prophesy he shor-erm naural gas consumpion by he aid of arificial neural nework and classical ime series (ARIMA models). In his paper also, models performances are analysed hrough he prediced and observed values obained from boh models, are compared. Keywords: Arifical Neural Neworks, MLP, ARIMA I.Giriş Havayı kirlemeyen, perol ve kaı yakıla kıyaslandığında çevre dosu bir enerji kaynağı olan doğalgaz, yüksek yanma verimi, kolaylıkla depolanabilir olması, kurum ve is gibi aık madde bırakmaması, konrol edilebilir bir enerji kaynağı olması ve fiya avanajlarından dolayı, başa ısınma olmak üzere, elekrik üreimi ve sanayide birçok alanda kullanılmakadır. Çevre dosu olan bu enerji kaynağının emini nokasında amamen dışa bağımlı bir poliika izleyen Türkiye, doğal gaz ihiyacının büyük bölümünü boru haları yardımıyla Rusya, İran ve Azerbaycan dan karşılamakadır. Ayrıca Marmara Ereğlisi'ne Nijerya ve Cezayir'den gemilerle sıvılaşırılmış doğal gaz (LNG) edarik edilmekedir. Doğal gazın çıkarıldığı kaynakan ükeim nokalarına nakli, uluslararası anlaşmalarla güvence alına alınmasına karşın çeşili nedenlerle, doğal gaz ihal edilen ülkelerden gelen doğal gaz akışı kesilebilmeke ve bunun sonucunda özellikle kış aylarında konularda ısınma ve sanayide üreimin Yrd. Doç. Dr. Cumhuriye Üniversiesi İİBF Yöneim Bilişim Sisemleri Bölümü 2 Arş. Gör. Cumhuriye Üniversiesi İİBF Yöneim Bilişim Sisemleri Bölümü 3 Arş. Gör. Cumhuriye Üniversiesi İİBF Yöneim Bilişim Sisemleri Bölümü

2 464 Oğuz KAYNAR, Serkan TAŞTAN, Ferhan DEMİRKOPARAN durması gibi problemler yaşanmakadır. Mevsimlik alep dalgalanmalarını beraraf emek ve ihiyacı karşılamak üzere doğal gazın gaz ve sıvı formda depolanması yoluna gidilmekedir. Doğal gazın depolanması için; yeralı su gölleri, yeralı kaya uzu yaakları, erk edilmiş madenler, doğal gaz ve perol yaakları ercih edilmekedir. Ülkemiz, doğal gaz ükeiminin ancak yüzde beşini depolayabilecek sok kapasiesine sahipir ve bu konuda yeni yaırımlar yapılarak sok kapasiesini arırma yolunda çalışmalar sürdürülmekedir. Tamamen dışa bağımlı olduğumuz ve sok kapasiemizin düşük olduğu doğal gaz sekörünün daha sağlıklı işleyebilmesi ve gelişebilmesi için alep, arz, ileim, dağıım ve fiyalandırma konularında planlar yapılması son derece önemlidir. Yapılacak planlama çalışmaları içerisinde en önemli konulardan birini doğal gaz alep mikarının doğru şekilde belirlenmesi oluşurmakadır. Doğalgaz sok kapasiemizin düşük olması nedeniyle, doğal gaz alebinin doğru bir şekilde belirlenmesi doğalgaz alımı ile ilgili anlaşmaları ve yapılacak yaırımları ekileyecekir. Talep ahmini ne kadar doğru olursa, yapılan planlama çalışmaları da o kadar sağlıklı olacakır. Doğal gaz ükeim ahmininde klasik zaman serileri ve son zamanlarda yapay sinir ağları başarıyla kullanılmakadır. Geçmiş dönemlere ilişkin gözlem değerleri yardımıyla geleceğe yönelik ahminler yapmayı amaçlayan zaman serisi modelleri ıp, mühendislik, işleme, ekonomi ve finans gibi birçok alanda yaygın bir şekilde kullanılmakadır. Zaman serileri yardımıyla ahmin yapmak için değişik yönemler kullanılarak oluşurulan farklı modeller bulunmakadır. Bu modeller arasında en çok bilinen ve yaygın olarak kullanılan ARIMA modelleridir. Seriyi oluşuran veriler arasında doğrusal bir ilişkinin olduğunu varsayan ve bu doğrusal ilişkiyi modelleyebilen ARIMA modelleri durağan ya da çeşili isaisiksel yönemlerle durağan hale geirilen zaman serilerine başarıyla uygulanabilmekedir. Oysa uygulamada karşılaşılan birçok zaman serisi sadece doğrusal ilişki içermemekedir. Yapısı gereği hem doğrusal hem de doğrusal olmayan ilişkileri modelleyebilen yapay sinir ağları (YSA) son yıllarda zaman serilerinin analizinde kullanılan alernaif yönemlerden biri olmuşur. Yapay sinir ağlarının zaman serilerinin ahmininde kullanıldığı çalışmalara ilişkin geniş bir derleme Zhang vd. arafından yapılmışır(zhang vd, 998). Yapay sinir ağlarının en önemli avanajı, veri seine ilişkin fonksiyonel yapının am olarak belirlenemediği durumlarda, veriden harekele birçok değişik formdaki fonksiyonel yapıyı başarıyla modelleyebilmesidir. Genel fonksiyon yaklaşırıcısı olarak da bilinen yapay sinir ağları, isaisiksel yönemlerin aksine veri sei üzerinde her hangi bir ön varsayıma gerek duymaz. Doğalgaz ükeiminin yapay sinir ağları ile ahminine ilişkin lieraürde birçok çalışma yer almakadır. Ivezic (2006) çalışmasında geçmiş günlere ai sıcaklık ve doğal gaz ükeim verilerini kullanarak Sibirya için günlük ve hafalık doğalgaz ükeim mikarlarını ahmin emişir. Garcia ve Mohagheg(2004) ise çalışmalarında 2020 yılına kadar Amerika Birleşik

3 Aaürk Ü. İİBF Dergisi, 0. Ekonomeri ve İsaisik Sempozyumu Özel Sayısı, Devleleri ndeki doğal gaz üreim mikarını ahmin eden YSA modeli gelişirmişir. Bolen ise yapığı ez çalışmasında ABD nin sıvılaşırılmış gaz ihalini ahmin emek için yapay sinir ağlarından faydalanmışır. Khoanzad (2000) ise çalışmasında iki aşamalı yapı önermişir. Birinci aşamada iki ade paralel çalışan adapif yapay sinir ağı kullanarak ayrı ayrı elde eiği günlük doğal gaz ükeim ahminlerini ikinci aşamada bir birleşirme üniesinden geçirerek son ahmin değerini elde emişir. Brown ve diğerleri ise çalışmalarında YSA kullanarak gelişirdikleri günlük doğal gaz ükeim modelini lineer regresyon modelleriyle karşılaşırmışlar ve YSA kullanılarak elde edilen ahmin değerlerinin daha iyi sonuçlar verdiğini gösermişlerdir. Vie ve Mandziuk (2003) Polonya nın belirli bir bölgesinde doğal gaz ükeiminin ahmini için gerçekleşirdikleri çalışmada YSA ve Bulanık YSA modellerini kullanmışlar ve uzun dönemli aylık ahminlerin ora dönemli hafalık ahminlere oranla daha iyi sonuçlar verdiğini gösermişlerdir. Ayrıca çalışmalarında, YSA kullanılarak gerçekleşirilen ahmin sonuçlarının klasik isaisiksel yönemlerle elde edilen ahmin sonuçlarından daha iyi olduğunu belirmişlerdir. Bu çalışmada ise Ankara iline ilişkin doğal gaz ükeim ahmini çalışması yapılmışır. Bu amaçla klasik zaman serileri analizi ile ileri beslemeli yapay sinir ağları kullanılarak ahmin modelleri oluşurulmuş günlük hafalık veriler kullanılarak kısa dönemli ahmin sonuçları elde edilmiş, her iki yönem içinde elde edilen ahmin değerleri ile gerçek değerler karşılaşırılmışır. II. Yönem A.Yapay Sinir Ağları Yapay sinir ağları, biyolojik sinir ağlarından esinlenilerek oraya çıkarılan ve biyolojik sinir ağlarına benzer bazı performans özellikleri içeren bir bilgi işleme sisemidir (Fause,994:s.3). Basi bir şekilde insan beyninin çalışma şeklini akli eden YSA lar veriden öğrenebilme, genelleme yapabilme, sınırsız sayıda değişkenle çalışabilme vb. birçok önemli özelliğe sahipir. YSA nın çalışmasına esas eşkil eden en küçük birimler yapay sinir hücresi ya da işlem elemanı olarak isimlendirilir. En basi yapay sinir hücresi Şekil de de görüleceği üzere girdiler, ağırlıklar, birleşirme fonksiyonu, akivasyon fonksiyonu ve çıkış olmak üzere 5 ana bileşenden oluşmakadır.

4 466 Oğuz KAYNAR, Serkan TAŞTAN, Ferhan DEMİRKOPARAN x w x 2 x3 w 2 w 3 ne f (.) y x n w n b Şekil : Yapay Sinir Hücresi Girdiler ( x, x2... xn ), diğer hücrelerden ya da dış oramlardan hücreye giren bilgilerdir. Bunlar ağın öğrenmesi isenen örnekler arafından belirlenir. Ağırlıklar ( w, w2... wn ), girdi kümesi veya kendinden önceki bir abakadaki başka bir işlem elemanının bu işlem elemanı üzerindeki ekisini ifade eden değerlerdir. Her bir girdi, o girdiyi işlem elemanına bağlayan ağırlık değeriyle çarpılarak, oplam fonksiyonu aracılığıyla birleşirilir. Toplam fonksiyonu Eşilik de verildiği şekildedir. n ne = w x i= i i + b () Toplam fonksiyonu sonucunda elde edilen değer doğrusal ya da doğrusal olmayan ürevlenebilir bir ransfer fonksiyonundan geçirilerek işlem elemanının çıkısı hesaplanır. n ( ne) = f w x + b y = f i= i i (2) Yapay sinir ağlarında çok çeşili ağ yapıları ve modelleri vardır. Yapay sinir ağı, Şekil de göserilen bir dizi sinir hücresinin ileri sürümlü ve geri beslemeli bağlanı şekilleri ile birbirine bağlanmasından oluşur. Günümüzde, belirli amaçlarla ve değişik alanlarda kullanılmaya uygun birçok yapay sinir ağı modeli (Percepron, Adaline, MLP, LVQ, Hopfield, Recurren, SOM, ART vb.) gelişirilmişir. Bu ağ yapıları içerisinde en yaygın kullanım alanı bulan ve çalışmamızda da kullanılan çok kamanlı ileri beslemeli yapay sinir ağlarıdır. (Muliple Layer Percepron-MLP )

5 Aaürk Ü. İİBF Dergisi, 0. Ekonomeri ve İsaisik Sempozyumu Özel Sayısı, Çok Kamanlı İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları (MLP) MLP ağlarında nöronlar kamanlar şeklinde organize edilmişir. MLP de ilk kaman girdi kamanıdır. Girdi kamanı, çözülmesi isenilen probleme ilişkin bilgilerin YSA ya alınmasını sağlar. Diğer kaman ise ağ içerisinde işlenen bilginin dışarıya ileildiği çıkı kamanıdır. Girdi ve çıkı kamanlarının arasında yer alan kamana ise gizli kaman adı verilir. MLP ağlarında birden fazla gizli kaman da bulunabilir. Şekil 2, ipik bir MLP ağının yapısını gösermekedir. v 0 j w 0 k X Z Y X 2 Y 2 Z 2 vij w jk Y m X n Z P Şekil 2: Çok Kamanlı İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağı Teknik olarak, bir YSA nın en emel görevi, örnek veri seindeki yapıyı öğrenerek, isenilen görevi yerine geirecek şekilde genelleşirmeler yapmakır. Bunun yapılabilmesi için ağ, ilgili olayın örnekleri ile eğiilerek genelleme yapabilecek yeeneğe kavuşurulur(özemel, 2003:30). YSA nın öğrenmesi, işlem elemanlarının sahip olduğu ağırlıkların, seçilen eğiim algorimalarıyla değişirilmesi ile yapılmakadır Anlaşılması kolay ve maemaiksel olarak ispalanabilir olmasından dolayı MLP ağlarının eğiiminde geri yayılım (Backpropagaion) algoriması kullanılmakadır. Bu algorima, haaları geriye doğru çıkışan girişe azalmaya çalışmasından dolayı geri yayılım ismini almışır. Geri yayılım algoriması danışmanlı öğrenme yapısına sahip ve birçok uygulamada kullanılmış en yaygın öğrenme algorimasıdır. Danışmanlı öğrenme algorimalarında ağın eğiimi için, ağa örnek olarak girdi ve çıkı değerlerden oluşan bir örnek veri sei verilir. Verilen hedef çıkı değerleri, YSA lieraüründe danışman ya da öğremen olarak adlandırılır. Danışmalı öğrenme algorimalarında öğrenme aşamasında ağırlıklar, Eşilik 3 de verilen haa fonksiyonunun minimize edilmesiyle düzenlenir.

6 468 Oğuz KAYNAR, Serkan TAŞTAN, Ferhan DEMİRKOPARAN E = 2 m ( y k k ) k = 2 (3) Eşilike y k ağın üreiği çıkıyı k ise gerçek çıkı değerini gösermekedir. Haayı en aza indirgemek için bağlanı ağırlıkları yeniden düzenlenerek güncellenir. Böylece ağın gerçek çıkı değerlerine en yakın çıkı değerlerini üremesi amaçlanır. Geri yayılım algorimasının deayı için (Fause:994,s ) incelenebilir. MLP ağlarının zaman serisi ahmininde kullanılabilmesi için ağın yapısının belirlenmesi gerekmekedir. Ağ yapısının belirlenme süreci, ağın kaç kamandan oluşacağının, her kamanda kaç işlem elemanı bulunacağının, bu işlem elemanlarının hangi ransfer fonksiyonuna sahip olacağının belirlenmesi işlemlerini kapsar. Kaç dönemlik ahmin yapılacağına bağlı olarak çıkış nöron sayısı belirlenir. Girişe kullanılacak nöron sayısını belirlemek çıkış nöron sayısını belirlemek kadar kolay değildir, çünkü serinin zamandaki değerinin geçmiş kaç gözlem değerinden ekilendiğinin belirlenmesi kriik bir sorudur ve bu sorunun cevabı girdi işlem elemanı sayısının kaç olacağını gösermekedir. Tang ve Fishwick, girdi işlem elemanı sayısının ARIMA (p,d,q) modelindeki p derecesine eşi alınması gerekiğini söylemekedir (Tang ve Fishwick,993). Faka Zhang bu yaklaşımın MA modellerinin AR erimi içermemesi ve Box- Jenkins modellerinin doğrusal modeller olması nedeniyle uygun olmadığını, girdi işlem elemanı sayısının deneme yanılma yoluyla belirlenebileceğini ifade emekedir (Zang vd. 998). Zaman serisi modellemede genellikle ek gizli kamana sahip ağ yapıları yeerli olmakadır. Çıkış değeri ( y ) ile geçmiş N gözlem değerinden oluşan girişler( y, y 2,... y N ) arasındaki ilişki eşilik 4 de verilmişir. y + Eşilike; w, v nöronlar arasındaki ağırlık değerlerini, p gizli nöron p N = wo + w j f v0 j + vij y i e (4) j= i= j ij sayısını, f ise gizli kamanda kullanılan doğrusal olmayan akivasyon fonksiyonunu gösermekedir. En çok kullanılan akivasyon fonksiyonları sigmoid(5) ve hiperbolik anjan(6) fonksiyonlarıdır. f ( x) = (5) x + e x x e e f ( x) = (6) x x e + e

7 Aaürk Ü. İİBF Dergisi, 0. Ekonomeri ve İsaisik Sempozyumu Özel Sayısı, B. Box-Jenkins Meodolojisi Ve Arıma Modelleri Box-Jenkins yönemi ek değişkenli zaman serilerinin ileriye dönük ahmin ve konrolünde kullanılan isaisiksel öngörü yönemlerinden biridir. Zamana bağlı olayların rassal karakerde olaylar, bu olaylarla ilgili zaman serilerinin ise sokasik süreç olduğu varsayımına dayanarak gelişirilmiş olan bu yönemin uygulandığı zaman serisinin eşi aralıklı gözlem değerlerinden oluşan kesikli ve durağan bir seri olduğu varsayılmakadır. Ancak gerçeke zaman serilerinin oralama ve varyansında zamana bağlı olarak bir değişim olmakadır. Durağan olmayan zaman serilerinde görülen bu değişim, genellikle rend, düzenli, düzensiz dalgalanmalar ve esadüfi dalgalanmaların ekisiyle gerçekleşir. Durağan olmayan zaman serilerinin Box-Jenkins yönemiyle öngörüsü için seri bazı dönüşüm yönemleriyle durağan hale geirilmelidir. Box-Jenkins Yönemi ile öngörü dör aşamada gerçekleşmekedir.. Model Belirleme: Zaman serisine uygun Box-Jenkins modeli bu aşamada belirlenir. 2. Paramere Tahmini: Model belirleme aşamasında belirlenen modele ilişkin paramerelerin ahmin edildiği aşamadır. 3. Uygunluğun Tesi: Modelin veri seine uygunluğunun isaisiksel yönemlerle es edildiği bu aşamada model uygun bulunursa son aşamaya geçilir, uygun bulunmazsa başka bir modelin belirlenmesi için ilk aşamaya dönülür. 4. Tahmin: Seçilen en uygun model ahmin için kullanılır. Box-Jenkins Yönemi ile ahmin edilen zaman serisi modelleri; Ooregresif (AR) Modeli, Harekeli Oralama (MA) Modeli, Ooregresif- Harekeli Oralama (ARMA) Modeli ve Ooregresif Büünleşik Harekeli Oralama (ARIMA) Modelidir. ARIMA modelleri, durağan olmayan ancak fark alma işlemiyle durağan hale dönüşürülmüş serilere uygulanan modellerdir. Durağan olmayan ancak fark alma işlemiyle durağan hale dönüşürülmüş serilere uygulanan modellere durağan olmayan doğrusal sokasik modeller denir. Bu modeller d dereceden farkı alınmış serilere uygulanan, değişkenin -dönemindeki değerinin belirli sayıdaki geri dönem değerleri ile aynı dönemdeki haa eriminin doğrusal bir fonksiyonu olarak ifade edildiği AR ve değişkenin -dönemindeki değerinin aynı dönemdeki haa erimi ve belirli sayıda geri dönem haa erimlerinin doğrusal fonksiyonu olarak ifade edildiği MA modellerinin birer birleşimidir. Modellerin genel göserimi ARIMA (p, d, q) şeklindedir. Burada p ve q sırasıyla Ooregresif (AR) Modelin ve Harekeli Oralama (MA) Modelinin derecesi, d ise fark alma derecesidir.

8 470 Oğuz KAYNAR, Serkan TAŞTAN, Ferhan DEMİRKOPARAN Genel ARIMA(p,d,q) modeli aşağıdaki gibi formüle edilir. Z = Φ Z +Φ Z Φ Z + + a Θ a Θ a 2... Θ a 2 2 p p δ 2 q q (7) Burada Z, Z -,.., Z -p d dereceden farkı alınmış gözlem değerlerini, Ф, Ф 2,.. Ф p d dereceden farkı alınmış gözlem değerleri için kasayıları, δ sabi değeri, a, a -,,a -q haa erimlerini ve Θ, Θ 2,, Θ q haa erimleri ile ilgili kasayıları gösermekedir. III. Uygulama Çalışmada kullanılan veriler, Ankara iline ilişkin Ocak 2005 ile Haziran 2006 arasındaki günlük ve hafalık doğalgaz arz değerleridir. MLP ve ARIMA modelleri için her iki veri seinin son 0 gözlemi, yapılan ahminleri es emek için kullanılmışır. MLP modellerinde kalan verinin %80 i eğiim %20 si ise doğrulama verisi olarak ayrılmışır. Bu çalışmada yapay sinir ağları modellerinin oluşurulması için Malab programı kullanılarak bir yazılım gelişirilmişir. Çalışma kapsamında oluşurulan üm MLP modelleri 3 kamanlı bir mimariye sahipir. Gerçekleşirilen yazılım sayesinde giriş nöron sayısı ve gizli kamanda kullanılan nöron sayıları den 0 a kadar değişirilerek 00 farklı yapay sinir ağı modeli elde edilmişir. Veriler MLP ile oluşurulan ağlara girilmeden önce ağın yapısına uygun hale geirilerek; gerekli giriş ve çıkış vekörleri oluşurulmuşur. Daha sonra bu vekörler [- ] aralığında normalleşirilmişir. Eğiim verileri ağa sunularak ağın öğrenme işlemi gerçekleşirilmiş bu 00 model içerisinden es verileri için en küçük haa kareleri oralaması(mse) değerini veren yapay sinir ağı modeli seçilmişir. Hafalık veriler için giriş nöron sayısı 2, gizli nöron sayısı 2, günlük veriler için ise giriş nöron sayısı 2, gizli nöron sayısı 4 olan MLP modeli en uygun model olarak seçilmişir. Veri seine uygun Box-Jenkins modelinin belirlenmesi için hem günlük hem hafalık veriler için farklı modeller oluşurulmuşur. Bu modeller içerisinden günlük veriler için sabi erim içermeyen ARIMA(3,,2); hafalık veriler içinse sabi erim içeren doğal logarimik dönüşüm yapılmış ARIMA(,0,0) modelinin kullanılması uygun görülmüşür. Çalışma sonucunda her iki veri sei için elde edilen sonuçlar Tablo ve Tablo2 de verilmişir. Tablolar incelendiğinde hafalık veriler için ARIMA ve MLP modellerinin oraalama haa kareler degerleri (MSE Mean Square Error) (262858, ,08); günlük veriler için ise (230,30-807,82) şeklinde hesaplanmışır. MSE performans ölçüü kullanılarak modellerin ahmin sonuçları kıyaslandığında YSA modellerinin ARIMA modellerinden daha iyi ahmin performansına sahip olduğu görülmekedir.

9 Aaürk Ü. İİBF Dergisi, 0. Ekonomeri ve İsaisik Sempozyumu Özel Sayısı, Tablo : Günlük Doğalgaz Verilerine İlişkin Tahmin ve Gözlenen Değerler Gozlenen Değerler ARIMA Tahmin MLP Tahmin , , , , , , , , , ,40 MSE 230,30 807,82 MAPE(%) 5,07 4,42 Tahmin sonuçlarını karşılaşırmak için kullanılan diğer bir performans ölçüsü de oralama mulak yüzde haa (MAPE, Mean Absolue Percenage Error) değeridir. Bu değer ölçeken bağımsız olup eşilik 8 de verildiği gibi yüzde değer olarak hesalanmakadır. MAPE = n n = y yˆ y 00 (8) Eşilike y gerçek gözlem değerlerini göserirken, değeri gösermekedir. ŷ ise ahmin edilen Tablo 2: Hafalık Doğalgaz Verilerine İlişkin Tahmin ve Gözlenen Değerler Gözlenen Değerler ARIMA Tahmin MLP Tahmin 2769,7 2667,87 493,8 2939,86 379, ,70 274,7 542, ,43 777,43 207, ,84 059,00 28,32 387,68 865,7 249,48 779,78 858,86 075,39 750,03 96,7 06,38 799,65 863,29 997,02 93,85 79,86 954,08 776,35 MSE , ,08 MAPE(%) 22,38 7,3

10 472 Oğuz KAYNAR, Serkan TAŞTAN, Ferhan DEMİRKOPARAN Tablo dende görüleceği gibi günlük veriler için MLP modelinden elde edilen MAPE degeri %4.42 iken ARIMA modeli için hesaplanan değer %5.07 dir. Benzer şekilde hafalık veriler için Tablo 2 incelendiğinde MLP için MAPE değeri %7.3 iken ARIMA modeli için bu %22.38 olarak hesaplanmışır. Bu sonuçlara göre, her iki veri sei içinde daha düşük MAPE değerlerine sahip YSA modelleri ARIMA modellerinden daha yüksek ahmin performansı gösermişir. Ayrıca gözlenen değerler ile ahmin değerlerine ilişkin grafikler Şekil 3 ve Şekil 4 de göserilmişir GÖZLENEN ARIMA MLP Şekil 3: Günlük Doğalgaz Verilerine İlişkin Tahmin ve Gözlenen Değerler 4500, , , , , ,00 500,00 000,00 500,00 0, GÖZLENEN ARIMA MLP Şekil 4: Hafalık Doğalgaz Verilerine İlişkin Tahmin ve Gözlenen Değerler

11 Aaürk Ü. İİBF Dergisi, 0. Ekonomeri ve İsaisik Sempozyumu Özel Sayısı, IV Sonuç ve Öneriler Bu çalışmada, yapay sinir ağları ve ARIMA zaman serisi analiz yönemleri kullanılarak Ankara ilinin doğal gaz ükeimi ahmin edilmişir. Çalışmada kullanılan veriler günlük ve hafalık biçimde olup Boaş A.Ş Genel Müdürlüğü nden emin edilmişir. Her iki yönem içinde farklı modeller oluşurularak eğiim ve es verileri için en küçük MSE degerlerine sahip modeller, en iyi modeller olarak seçilmiş ve bu modeller yardımıyla 0 ade es verisi için ahminler gerçekleşirilmişir. Her iki yönem yardımıyla elde edilen ahmin sonuçları MSE ve MAPE performans kısasları yardımıyla karşılaşırılmışır. Her iki performans ölçüü içinde yapay sinir ağı modelleri ARIMA modellerinden daha iyi ahmin performansı sergilemişlerdir. Ayrıca günlük veriler için hesaplanan performans ölçülerinin hafalık veriler için hesaplanan değerlerden daha iyi olduğu görülmüşür. Bu durum ağın eğiiminde kullanılan veri sayısı arıkça yapay sinir ağlarının daha iyi sonuç verdiğini gösermekedir. Sonuç olarak veri seindeki lineer ilişkiler yanında lineer olmayan ilişkileri de başarıyla modelleyebilmesi, veri üzerinde her hangi bir ön varsıyım gerekirmemesi ( normallik, fonksiyonel yapı vb.) gibi özelliklerinden dolayı yapay sinir ağları uygun ağ yapısı ve yeerli sayıda veri kullanıldığında çok başarılı sonuçlar üremekedir. Bu özelliklerinden dolayı serisi analizinde klasik isaisiksel yönemlere alernaif bir yönem olarak kullanılabilir. Bu çalışmada kullanılan modellerde, değişkenler sadece geçmişeki doğal gaz ükeim gözlemleridir. Doğalgaz ükeimini ekileyen fakörler arasında doğalgazın fiyaı, alernaif enerji kaynaklarının (perol, kömür elekrik gibi) fiyaları, hava sıcaklığı, abone sayısı gibi değişkenlerde sayılabilir. Bu farklı değişkenlere ai verilerin olmayışı ve modellere dahil edilememesi çalışmanın kısılarından birini oluşurmakadır. Ülkemizde Aylık bazda doğalgaz isaisiklerine ai veri sayısının az oluşu aylık ahmin yapacak modellerin oluşurulmasına engel eşkil emişir. İleriki çalışmalarda farklı değişkenlere ilişkin veriler emin edilerek bu değişkenleri kullanan regresyon modelleri oluşurulup ahmin sonuçları karşılaşırılabilir. Kaynaklar Bolen, M. S.(2005) A New Mehodology for Analyzıng and Predicing U.S. Liquefied Naural Gas Impors Using Neural Neworks, Texas A&M Universiy, Yüksek Lisans Tezi. Brown, R. H., Main, L., Kharou, P., and Piessens, L. P. (996) Developmen of Arificial Neural-nework Models o Predic Daily Gas Consumpion, A.G.A. Forecasing Rev., 5, pp. 22. Fause, L.(994) Fundamenals of Neural Neworks: Archiecures, Algorihms and Applicaions, Prenice Hall. Garcia, A., Mohagheg, S. D. (2004) Forecasing US Naural Gas

12 474 Oğuz KAYNAR, Serkan TAŞTAN, Ferhan DEMİRKOPARAN Producion ino year 2020: a comparaive sudy, Easern Sociey of Peroleum Engineers Regional Conference,SPE 943. Ivezic, D. (2006) Shor-Term Naural Gas Consumpion Forecas, FME Transacions VOL. 34, No 3, Khoanzad, A., Elragal, H., and Lu, Tsun-Liang (2000) Combinaion of Arificial Neural-Nework Forecasers for Predicion of Naural Gas Consumpion, IEEE Trans. Neural New.,, pp Özemel, Ercan. (2003) Yapay Sinir Ağları, Papaya Yayıncılık, İsanbul. Tang, Z, Fishwick, P.A. (993), Feedforward neural nes as models for ime series forecasing,orsa Journal on Compuing, Vol. 5 (4), pp Vie, N.H. ve Mandzuik, J. (2003) Neural and Fuzzy Neural Neworks for Naural Gas Consumpion Predicion, IEEE XIII Workshop on Neural Neworks for Signal Prcessing, pp Zhang, G., Pauwo, B. E., Hu, M. Y. (998) Forecasing wih arificial neural neworks: he sae of he ar, Inernaional Journal of Forecasing, 4, ss

ZAMAN SERİLERİ TAHMİNİNDE ARIMA-MLP MELEZ MODELİ

ZAMAN SERİLERİ TAHMİNİNDE ARIMA-MLP MELEZ MODELİ Aaürk Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cil: 23, Sayı: 3, 2009 4 ZAMAN SERİLERİ TAHMİNİNDE ARIMA-MLP MELEZ MODELİ Oğuz KAYNAR (*) Serkan TAŞTAN (**) Öze: Bu çalışmada zaman serilerinin ahmini

Detaylı

YAPAY SİNİR AĞLARI VE ARIMA MODELLERİNİN MELEZ YAKLAŞIMI İLE ZAMAN SERİLERİNDE ÖNGÖRÜ

YAPAY SİNİR AĞLARI VE ARIMA MODELLERİNİN MELEZ YAKLAŞIMI İLE ZAMAN SERİLERİNDE ÖNGÖRÜ YAPAY SİNİR AĞLARI VE ARIMA MODELLERİNİN MELEZ YAKLAŞIMI İLE ZAMAN SERİLERİNDE ÖNGÖRÜ Erol EĞRİOĞLU Haceepe Üniversiesi, Fen Fakülesi, İsaisik Bölümü, 06532, Beyepe, Ankara, TÜRKİYE, erole@haceepe.edu.r

Detaylı

Box-Jenkıns Modelleri ile Aylık Döviz Kuru Tahmini Üzerine Bir Uygulama

Box-Jenkıns Modelleri ile Aylık Döviz Kuru Tahmini Üzerine Bir Uygulama Kocaeli Üniversiesi Sosyal Bilimler Ensiüsü Dergisi (6) 2003 / 2 : 49-62 Box-Jenkıns Modelleri ile Aylık Döviz Kuru Tahmini Üzerine Bir Uygulama Hüdaverdi Bircan * Yalçın Karagöz ** Öze: Bu çalışmada geleceği

Detaylı

KONYA İLİ SICAKLIK VERİLERİNİN ÇİFTDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELİ İLE MODELLENMESİ

KONYA İLİ SICAKLIK VERİLERİNİN ÇİFTDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELİ İLE MODELLENMESİ KONYA İLİ SICAKLIK VERİLERİNİN ÇİFTDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELİ İLE MODELLENMESİ İsmail KINACI 1, Aşır GENÇ 1, Galip OTURANÇ, Aydın KURNAZ, Şefik BİLİR 3 1 Selçuk Üniversiesi, Fen-Edebiya Fakülesi İsaisik

Detaylı

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE NİĞDE BÖLGESİNİN ELEKTRİK YÜK TAHMİNİ

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE NİĞDE BÖLGESİNİN ELEKTRİK YÜK TAHMİNİ YAPAY SİNİR AĞLARI İLE NİĞDE BÖLGESİNİN ELEKRİK YÜK AHMİNİ anku YALÇINÖZ Saadedin HERDEM Ulaş EMİNOĞLU Niğde Üniversiesi, Mühendislik-Mimarlık Fakülesi Elekrik-Elekronik Mühendisliği Bölümü, Niğde 5 /

Detaylı

Türkiye de Kırmızı Et Üretiminin Box-Jenkins Yöntemiyle Modellenmesi ve Üretim Projeksiyonu

Türkiye de Kırmızı Et Üretiminin Box-Jenkins Yöntemiyle Modellenmesi ve Üretim Projeksiyonu Hayvansal Üreim 53(): 3-39, 01 Araşırma Türkiye de Kırmızı E Üreiminin Box-Jenkins Yönemiyle Modellenmesi ve Üreim Projeksiyonu Şenol Çelik Ankara Üniversiesi Fen Bilimleri Ensiüsü Zooekni Anabilim Dalı

Detaylı

ZAMAN SERİSİ ANALİZİNDE MLP YAPAY SİNİR AĞLARI VE ARIMA MODELİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

ZAMAN SERİSİ ANALİZİNDE MLP YAPAY SİNİR AĞLARI VE ARIMA MODELİNİN KARŞILAŞTIRILMASI ZAMAN SERİSİ ANALİZİNDE MLP YAPAY SİNİR AĞLARI VE ARIMA MODELİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Oğuz KAYNAR * Serkan TAŞTAN ** ÖZ Bu çalışmada zaman serisi analizinde yaygın olarak kullanılan Box-Jenkis modelleri

Detaylı

EKONOMÝK GÖSTERGELERÝN VE DIÞ ORTAM SICAKLIÐININ ETKÝLERÝ

EKONOMÝK GÖSTERGELERÝN VE DIÞ ORTAM SICAKLIÐININ ETKÝLERÝ ESKÝÞEHÝR DE KONUTSAL DOÐAL GAZ TALEBÝNE EKONOMÝK GÖSTERGELERÝN VE DIÞ ORTAM SICAKLIÐININ ETKÝLERÝ Haydar ARAS * Nil ARAS ** Bu makalede, konularda kullanýlan doðal gazýn ýsýma dönemine ai aylardaki ükeiminin

Detaylı

FORECASTING TOURISM DEMAND BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND TIME SERIES METHODS: A COMPARATIVE ANALYSIS IN INBOUND TOURISM DEMAND TO ANTALYA

FORECASTING TOURISM DEMAND BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND TIME SERIES METHODS: A COMPARATIVE ANALYSIS IN INBOUND TOURISM DEMAND TO ANTALYA Süleyman Demirel Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi Dergisi Y.2009, C.14, S.1 s.99-114. Suleyman Demirel Universiy The Journal of Faculy of Economics and Adminisraive Sciences Y.2009, Vol.14,

Detaylı

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TÜRKİYE ELEKTRİK ENERJİSİ TÜKETİMİNİN 2010 YILINA KADAR TAHMİNİ

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TÜRKİYE ELEKTRİK ENERJİSİ TÜKETİMİNİN 2010 YILINA KADAR TAHMİNİ Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der. J. Fac. Eng. Arch. Gazi Univ. Cil 19, No 3, 7-33, 004 Vol 19, No 3, 7-33, 004 YAPAY SİNİR AĞLARI İLE TÜRKİYE ELEKTRİK ENERJİSİ TÜKETİMİNİN 010 INA KADAR TAHMİNİ Coşkun HAMZAÇEBİ

Detaylı

YABANCI ZİYARETÇİ SAYISININ TAHMİNİNDE BOX- JENKINS MODELİ, WINTERS YÖNTEMİ VE YAPAY SİNİR AĞLARIYLA ZAMAN SERİSİ ANALİZİ

YABANCI ZİYARETÇİ SAYISININ TAHMİNİNDE BOX- JENKINS MODELİ, WINTERS YÖNTEMİ VE YAPAY SİNİR AĞLARIYLA ZAMAN SERİSİ ANALİZİ YABANCI ZİYARETÇİ SAYISININ TAHMİNİNDE BOX- JENKINS MODELİ, WINTERS YÖNTEMİ VE YAPAY SİNİR AĞLARIYLA ZAMAN SERİSİ ANALİZİ 62 Arş. Grv. Emrah ÖNDER İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Arş. Grv. Özlem HASGÜL

Detaylı

Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök Testleri, Eşbütünleşme, Hata Düzeltme Modelleri

Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök Testleri, Eşbütünleşme, Hata Düzeltme Modelleri Yıldız Teknik Üniversiesi İkisa Bölümü Ekonomeri II Ders Noları Ders Kiabı: J.M. Wooldridge, InroducoryEconomericsA Modern Approach, 2nd. ed., 2002, Thomson Learning. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök

Detaylı

YAPISAL KIRILMALI BİRİM KÖK TESTLERİNİN KÜÇÜK ÖRNEKLEM ÖZELLİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

YAPISAL KIRILMALI BİRİM KÖK TESTLERİNİN KÜÇÜK ÖRNEKLEM ÖZELLİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI YAPISAL KIRILMALI BİRİM KÖK TESTLERİNİN KÜÇÜK ÖRNEKLEM ÖZELLİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI TC. Pamukkale Üniversiesi Sosyal Bilimler Ensiüsü Yüksek Lisans Tezi Ekonomeri Anabilim Dalı Abdullah Emre ÇAĞLAR

Detaylı

Bölüm 3 HAREKETLİ ORTALAMALAR VE DÜZLEŞTİRME YÖNTEMLERİ

Bölüm 3 HAREKETLİ ORTALAMALAR VE DÜZLEŞTİRME YÖNTEMLERİ Bölüm HAREKETLİ ORTALAMALAR VE DÜZLEŞTİRME ÖNTEMLERİ Bu bölümde üç basi öngörü yönemi incelenecekir. 1) Naive, 2)Oralama )Düzleşirme Geçmiş Dönemler Şu An Gelecek Dönemler * - -2-1 +1 +2 + Öngörü yönemi

Detaylı

Dolar Kurundaki Günlük Hareketler Üzerine Bazı Gözlemler

Dolar Kurundaki Günlük Hareketler Üzerine Bazı Gözlemler Dolar Kurundaki Günlük Harekeler Üzerine Bazı Gözlemler Türkiye Bankalar Birliği Ekonomi Çalışma Grubu Toplanısı 28 Nisan 2008, İsanbul Doç. Dr. Cevde Akçay Koç Finansal Hizmeler Baş ekonomis cevde.akcay@yapikredi.com.r

Detaylı

BİRİM KÖK TESTLERİNDE YAPISAL KIRILMA ZAMANININ İÇSEL OLARAK BELİRLENMESİ PROBLEMİ: ALTERNATİF YAKLAŞIMLARIN PERFORMANSLARI

BİRİM KÖK TESTLERİNDE YAPISAL KIRILMA ZAMANININ İÇSEL OLARAK BELİRLENMESİ PROBLEMİ: ALTERNATİF YAKLAŞIMLARIN PERFORMANSLARI BİRİM KÖK TESTLERİNDE YAPISAL KIRILMA ZAMANININ İÇSEL OLARAK BELİRLENMESİ PROBLEMİ: ALTERNATİF YAKLAŞIMLARIN PERFORMANSLARI Arş. Gör. Furkan EMİRMAHMUTOĞLU Yrd. Doç. Dr. Nezir KÖSE Arş. Gör. Yeliz YALÇIN

Detaylı

24.05.2010. Birim Kök Testleri. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök Testleri, Eşbütünleşme, Hata Düzeltme Modelleri

24.05.2010. Birim Kök Testleri. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök Testleri, Eşbütünleşme, Hata Düzeltme Modelleri Yıldız Teknik Üniversiesi İkisa Bölümü Ekonomeri II Ders Noları Ders Kiabı: J.M. Wooldridge, Inroducory Economerics A Modern Approach, 2nd. ed., 2002, Thomson Learning. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök

Detaylı

Teknolojik bir değişiklik veya üretim arttırıcı bir yatırımın sonucunda ihracatta, üretim miktarında vs. önemli artışlar olabilir.

Teknolojik bir değişiklik veya üretim arttırıcı bir yatırımın sonucunda ihracatta, üretim miktarında vs. önemli artışlar olabilir. YAPISAL DEĞİŞİKLİK Zaman serileri bazı nedenler veya bazı fakörler arafından ekilenerek zaman içinde değişikliklere uğrayabilirler. Bu değişim ikisadi kriz, ikisa poliikalarında yapılan değişiklik, eknolojik

Detaylı

BANKA KREDİ PORTFÖYLERİNİN YÖNETİMİNDE ÖDEMEME RİSKİ ANALİZİ: KALMAN FİLTRESİNE DAYANAN ALTERNATİF BİR YÖNTEM ÖNERİSİ

BANKA KREDİ PORTFÖYLERİNİN YÖNETİMİNDE ÖDEMEME RİSKİ ANALİZİ: KALMAN FİLTRESİNE DAYANAN ALTERNATİF BİR YÖNTEM ÖNERİSİ BANKA KREDİ PORTFÖLERİNİN ÖNETİMİNDE ÖDEMEME RİSKİ ANALİZİ: KALMAN FİLTRESİNE DAANAN ALTERNATİF BİR ÖNTEM ÖNERİSİ K. Bau TUNA * ÖZ Ödememe riski banka kredilerini ve bankaların kredi porföylerini ekiler.

Detaylı

White ın Heteroskedisite Tutarlı Kovaryans Matrisi Tahmini Yoluyla Heteroskedasite Altında Model Tahmini

White ın Heteroskedisite Tutarlı Kovaryans Matrisi Tahmini Yoluyla Heteroskedasite Altında Model Tahmini Ekonomeri ve İsaisik Sayı:4 006-1-8 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ Whie ın Heeroskedisie Tuarlı Kovaryans Marisi Tahmini Yoluyla Heeroskedasie Alında Model Tahmini

Detaylı

Makine Öğrenmesi 8. hafta

Makine Öğrenmesi 8. hafta Makine Öğrenmesi 8. hafa Takviyeli Öğrenme (Reinforcemen Learning) Q Öğrenme (Q Learning) TD Öğrenme (TD Learning) Öğrenen Vekör Parçalama (LVQ) LVQ2 LVQ-X 1 Takviyeli Öğrenme Takviyeli öğrenme (Reinforcemen

Detaylı

Türkiye nin Kabuklu Fındık Üretiminde Üretim-Fiyat İlişkisinin Koyck Yaklaşımı İle Analizi

Türkiye nin Kabuklu Fındık Üretiminde Üretim-Fiyat İlişkisinin Koyck Yaklaşımı İle Analizi TÜRK TARIM ve DOĞA BİLİMLERİ DERGİSİ TURKISH JOURNAL of AGRICULTURAL and NATURAL SCIENCES www.urkjans.com Türkiye nin Kabuklu Fındık Üreiminde Üreim-Fiya İlişkisinin Koyck Yaklaşımı İle Analizi Şenol ÇELİK*

Detaylı

Birim Kök Testleri 3/24/2016. Bir stokastik sürecin birim kök içerip içermediğini nasıl anlarız? Hatırlarsak aşağıdaki AR(1) sürecinde

Birim Kök Testleri 3/24/2016. Bir stokastik sürecin birim kök içerip içermediğini nasıl anlarız? Hatırlarsak aşağıdaki AR(1) sürecinde Yıldız Teknik Üniversiesi İkisa Bölümü Ekonomeri II Ders Noları Ders Kiabı: J.M. Wooldridge, Inroducory Economerics A Modern Approach, 2nd. ed., 2002, Thomson Learning. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök

Detaylı

AYÇİÇEK VE SOYA YAĞI İTHALAT TALEBİNİN ANALİZİ

AYÇİÇEK VE SOYA YAĞI İTHALAT TALEBİNİN ANALİZİ AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ ZİRAAT FAKÜLTESİ DERGİSİ,, 15(),71-79 AYÇİÇEK VE SOYA YAĞI İTHALAT TALEBİNİN ANALİZİ Selim Adem HATIRLI Vecdi DEMİRCAN Ali Rıza AKTAŞ Süleyman Demirel Üniversiesi Ziraa Fakülesi Tarım

Detaylı

GEFRAN PID KONTROL CİHAZLARI

GEFRAN PID KONTROL CİHAZLARI GEFRAN PID KONTROL CİHAZLARI GENEL KONTROL YÖNTEMLERİ: ON - OFF (AÇIK-KAPALI) KONTROL SİSTEMLERİ: Bu eknik en basi konrol ekniğidir. Ölçülen değer (), se değerinin () üzerinde olduğunda çıkış sinyali açılır,

Detaylı

Çift Üstel Düzeltme (Holt Metodu ile)

Çift Üstel Düzeltme (Holt Metodu ile) Tahmin Yönemleri Çif Üsel Düzelme (Hol Meodu ile) Hol meodu, zaman serilerinin, doğrusal rend ile izlenmesi için asarlanmış bir yönemdir. Yönem (seri için) ve (rend için) olmak üzere iki düzelme kasayısının

Detaylı

SORU SETİ 02 (REVİZE EDİLDİ) FİNAL KONULARI

SORU SETİ 02 (REVİZE EDİLDİ) FİNAL KONULARI Ekonomeri 8 Ocak, 0 Gazi Üniversiesi İkisa Bölümü SORU SETİ 0 (REVİZE EDİLDİ) FİNAL KONULARI PROBLEM Aşağıda verilen avuk ei alebi fonksiyonunu düşününüz (960-98): lny = β + β ln X + β ln X + β ln X +

Detaylı

TÜRKİYE NÜFUSU İÇİN STOKASTİK ÖLÜMLÜLÜK MODELLERİ

TÜRKİYE NÜFUSU İÇİN STOKASTİK ÖLÜMLÜLÜK MODELLERİ Nüfusbilim Dergisi\Turkish Journal of Populaion Sudies, 2012, 34, 31-50 31 TÜRKİYE NÜFUSU İÇİN STOKASTİK ÖLÜMLÜLÜK MODELLERİ Ölümlülük ahminleri, demografi ve aküerya bilimlerinde önemli bir rol oynamakadır.

Detaylı

TİCARİ MARKA BAŞVURU TAHMİNİ İÇİN TÉRKİYE UYGULAMASI FORECASTING OF TRADEMARK APPLICATION IN TURKEY

TİCARİ MARKA BAŞVURU TAHMİNİ İÇİN TÉRKİYE UYGULAMASI FORECASTING OF TRADEMARK APPLICATION IN TURKEY TİCARİ MARKA BAŞVURU TAHMİNİ İÇİN TÉRKİYE UYGULAMASI FORECASTING OF TRADEMARK APPLICATION IN TURKEY Nursel Selver RÄZGAR 1 ÄZET Yeni yäneim meolarına gäre Çalışan marka ofisleri, kapasie planlama ve servis

Detaylı

DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıtılmış Gecikme ve Otoregresiv Modeller

DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıtılmış Gecikme ve Otoregresiv Modeller DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıılmış Gecikme ve Ooregresiv Modeller 1 Zaman serisi modellerinde, bağımlı değişken Y nin zamanındaki değerleri, bağımsız X değişkenlerinin zamanındaki cari

Detaylı

DOĞAL GAZ DEPOLAMA ġġrketlerġ ĠÇĠN TARĠFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI. BĠRĠNCĠ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve Ġstenecek Veriler

DOĞAL GAZ DEPOLAMA ġġrketlerġ ĠÇĠN TARĠFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI. BĠRĠNCĠ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve Ġstenecek Veriler DOĞAL GAZ DEPOLAMA ġġrketlerġ ĠÇĠN TARĠFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI BĠRĠNCĠ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve Ġsenecek Veriler BĠRĠNCĠ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç ve kapsam Madde

Detaylı

Birim Kök Testleri. Random Walk. Bir stokastiksürecin birim kök içerip içermediğini nasıl anlarız? Hatırlarsak aşağıdaki AR(1) sürecinde

Birim Kök Testleri. Random Walk. Bir stokastiksürecin birim kök içerip içermediğini nasıl anlarız? Hatırlarsak aşağıdaki AR(1) sürecinde Yıldız Teknik Üniversiesi İkisa Bölümü Ekonomeri II Ders Noları Ders Kiabı: J.M. Wooldridge, Inroducory Economerics A Modern Approach, 2nd. ed., 02, Thomson Learning. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök

Detaylı

İnönü Bulvarı No:27, 06490, Bahçelievler / Ankara-Türkiye hasan.tiryaki@euas.gov.tr, mehmet.bulut@euas.gov.tr. ikocaarslan@kku.edu.

İnönü Bulvarı No:27, 06490, Bahçelievler / Ankara-Türkiye hasan.tiryaki@euas.gov.tr, mehmet.bulut@euas.gov.tr. ikocaarslan@kku.edu. Termik Sanralların Konrol Sisemlerinde Teknolojik Gelişmeler ve Verimlilik Technologic Developmens on Conrol Sysems of Thermal Power Plans and Efficiency Hasan TİRYAKİ 1, Mehme BULUT 2, İlhan KOCAARSLAN

Detaylı

ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTI

ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTI ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTI ÇOKLU DOĞRUSALLIĞIN ANLAMI Çoklu doğrusal bağlanı; Bağımsız değişkenler arasında doğrusal (yada doğrusala yakın) ilişki olmasıdır... r xx i j paramereler belirlenemez hale gelir.

Detaylı

TÜRKİYE ELEKTRİK PİYASASİNDA RÜZGAR ENERJİSİ

TÜRKİYE ELEKTRİK PİYASASİNDA RÜZGAR ENERJİSİ TÜRKİYE ELEKTRİK PİYASASİNDA RÜZGAR ENERJİSİ Musafa ŞEKKELİ Kahramanmaraş Süçü İmam Üniversiesi, Fen Bilimleri Ensiüsü, K.Maraş, msekkeli@ksu.edu.r Ceyhun YILDIZ Kahramanmaraş Süçü İmam Üniversiesi, Fen

Detaylı

598 INTERNATIONAL CONFERENCE ON EURASIAN ECONOMIES 2016

598 INTERNATIONAL CONFERENCE ON EURASIAN ECONOMIES 2016 598 INTERNATIONAL CONFERENCE ON EURASIAN ECONOMIES 2016 Döviz Kuru, Alın Fiyaları ve Borsa Geirileri Yönünün Yüksek Dereceden Markov Zincirleri leri ile Tahmini Esimaion of Direcion of Exchange Rae, Gold

Detaylı

DA-DA DÖNÜŞTÜRÜCÜLER (DA Kıyıcı, DA Gerilim Ayarlayıcı) DA gerilimi bir başka DA gerilim seviyesine dönüştüren devrelerdir.

DA-DA DÖNÜŞTÜRÜCÜLER (DA Kıyıcı, DA Gerilim Ayarlayıcı) DA gerilimi bir başka DA gerilim seviyesine dönüştüren devrelerdir. DADA DÖNÜŞÜRÜCÜLER (DA Kıyıcı, DA Gerilim Ayarlayıcı) DA gerilimi bir başka DA gerilim seviyesine dönüşüren devrelerdir. Uygulama Alanları 1. DA moor konrolü 2. UPS 3. Akü şarjı 4. DA gerilim kaynakları

Detaylı

Güneş Enerjisi ve Isı Pompası Destekli IsıtmaKurutma Sisteminin Modellenmesi. Modeling of Heating-Drying System Assisted Solar Energy and Heat Pump

Güneş Enerjisi ve Isı Pompası Destekli IsıtmaKurutma Sisteminin Modellenmesi. Modeling of Heating-Drying System Assisted Solar Energy and Heat Pump Polieknik Dergisi Cil:4 Sayı: s. 85-9, 20 Journal of Polyechnic Vol: 4 No: pp. 85-9, 20 Güneş Enerjisi ve Isı Pompası Desekli IsımaKuruma Siseminin Modellenmesi Seyfi ŞEVİK, Hikme DOĞAN*2, Musafa AKTAŞ2

Detaylı

FİNANSAL PİYASA VOLATİLİTESİ VE EKONOMİ

FİNANSAL PİYASA VOLATİLİTESİ VE EKONOMİ FİNANSAL PİYASA VOLATİLİTESİ VE EKONOMİ Yrd. Doç. Dr. Hülya Kanalıcı Akay Uludağ Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi Mehme Nargeleçekenler Uludağ Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi

Detaylı

YER ALTI DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI. BİRİNCİ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve İstenecek Veriler

YER ALTI DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI. BİRİNCİ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve İstenecek Veriler YER ALTI DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI BİRİNCİ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve İsenecek Veriler BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç Madde

Detaylı

TÜRKİYE PETROL FİYATLARI OYNAKLIĞININ MODELLENMESİ

TÜRKİYE PETROL FİYATLARI OYNAKLIĞININ MODELLENMESİ Ekonomeri ve İsaisik Sayı: 7 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ TÜRKİYE PETROL FİYATLARI OYNAKLIĞININ MODELLENMESİ Esin FİRUZAN Absrac Nowadays, volailiy of crude

Detaylı

SIVILAŞTIRILMIŞ DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI

SIVILAŞTIRILMIŞ DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI SIVILAŞTIRILMIŞ DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI BİRİNCİ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve İsenecek Veriler BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOK DEĞİŞKENLİ EŞİKSEL OTOREGRESİF MODELLER ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA Ümran Münire KAHRAMAN DOKTORA TEZİ İsaisik Anabilim Dalı 2012 KONYA Her Hakkı Saklıdır TEZ

Detaylı

TCMB FAĐZ KARARLARININ HĐSSE SENEDĐ PĐYASALARI ÜZERĐNE ETKĐSĐ

TCMB FAĐZ KARARLARININ HĐSSE SENEDĐ PĐYASALARI ÜZERĐNE ETKĐSĐ Cenral Bank Review Vol. 10 (July 2010), pp.23-32 ISSN 1303-0701 prin / 1305-8800 online 2010 Cenral Bank of he Republic of Turkey hp://www.cmb.gov.r/research/review/ TCMB FAĐZ KARARLARININ HĐSSE SENEDĐ

Detaylı

Yenilenebilir Enerji Kaynaklarına Geçiş Sürecinin Planlanmasında Doğrusal En İyileme Tekniğinin Kullanılması

Yenilenebilir Enerji Kaynaklarına Geçiş Sürecinin Planlanmasında Doğrusal En İyileme Tekniğinin Kullanılması Yenilenebilir Enerji Kaynaklarına Geçiş Sürecinin Planlanmasında Doğrusal En İyileme Tekniğinin Kullanılması Ahu Soylu, Mein Türkay* Koç Üniversiesi Endüsri Mühendisliği Bölümü Sarıyer, İsanbul ahusoylu@ku.edu.r,

Detaylı

Türkiye de Enerji Üretiminde Fosil Yakıt Kullanımı ve CO2 Emisyonu İlişkisi: Bir Senaryo Analizi

Türkiye de Enerji Üretiminde Fosil Yakıt Kullanımı ve CO2 Emisyonu İlişkisi: Bir Senaryo Analizi EconWorld Working Paper Series No: 2017-002 doi: 10.22440/EconWorld.WP.2017.002 Research Aricle Türkiye de Enerji Üreiminde Fosil Yakı Kullanımı ve CO2 Emisyonu İlişkisi: Bir Senaryo Analizi Hakan Çeinaş

Detaylı

8.Ders(EK) Zaman Serileri Analizi

8.Ders(EK) Zaman Serileri Analizi 8.Ders(EK) Zaman Serileri Analizi SPSS Projec: Airline Passengers daa se is used for various analyses in his online raining workshop, which includes: Times series analysis [building ARIMA models] Proje:

Detaylı

Şenol ÇELİK. Modelling of Production Amount of Nuts Fruit by Using Box-Jenkins Technique

Şenol ÇELİK. Modelling of Production Amount of Nuts Fruit by Using Box-Jenkins Technique YYÜ TAR BİL DERG (YYU J AGR SCI) 013, 3(1): 18 30 Geliş Tarihi (Received) : 6.07.01 Kabul Tarihi (Acceped) : 19.10.01 Araşırma Makalesi/Research Aricle (Original Paper) Ser Kabuklu Meyvelerin Üreim Mikarının

Detaylı

Ayhan Topçu Accepted: January 2012. ISSN : 1308-7304 ayhan_topcu@hotmail.com 2010 www.newwsa.com Ankara-Turkey

Ayhan Topçu Accepted: January 2012. ISSN : 1308-7304 ayhan_topcu@hotmail.com 2010 www.newwsa.com Ankara-Turkey ISSN:136-3111 e-journal of New World Sciences Academy 212, Volume: 7, Number: 1, Aricle Number: 3A47 NWSA-PHYSICAL SCIENCES Received: December 211 Ayhan Toçu Acceed: January 212 Fahrein Arslan Series :

Detaylı

DÖVİZ KURU POLİTİKALARI VE TÜRKİYE DE DÖVİZ KURU OYNAKLIĞININ ETKİLEŞİMLERİ

DÖVİZ KURU POLİTİKALARI VE TÜRKİYE DE DÖVİZ KURU OYNAKLIĞININ ETKİLEŞİMLERİ ARAŞTIRMA RAPORU (Kamuya Açık) DÖVİZ KURU POLİTİKALARI VE TÜRKİYE DE DÖVİZ KURU OYNAKLIĞININ ETKİLEŞİMLERİ DR. MUSTAFA ÖZÇAM BAŞUZMAN ARAŞTIRMA DAİRESİ 27.02.2004 İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ... 1 2. DÖVİZ KURU

Detaylı

FİZİK-II DERSİ LABORATUVARI ( FL 2 4 )

FİZİK-II DERSİ LABORATUVARI ( FL 2 4 ) FİZİK-II DERSİ LABORATUVARI ( FL 2 4 ) KURAM: Kondansaörün Dolma ve Boşalması Klasik olarak bildiğiniz gibi, iki ileken paralel plaka arasına dielekrik (yalıkan) bir madde konulursa kondansaör oluşur.

Detaylı

DOĞAL GAZ TÜKETİM TAHMİNİ

DOĞAL GAZ TÜKETİM TAHMİNİ DOĞAL GAZ TÜKETİM TAHMİNİ Sevim AKGÜL Bayburt Üniversitesi / Meslek Yüksekokulu Doktora Öğrencisi E-posta: akgul@bayburt.edu.tr Şaduman YILDIZ Ardahan Üniversitesi / İİBF-İktisat Bölümü Doktora Öğrencisi

Detaylı

İŞSİZLİK VE İNTİHAR İLİŞKİSİ: 1975 2005 VAR ANALİZİ Ferhat TOPBAŞ *

İŞSİZLİK VE İNTİHAR İLİŞKİSİ: 1975 2005 VAR ANALİZİ Ferhat TOPBAŞ * İşsizlik ve İnihar İlişkisi: 1975 2005 Var Analizi 161 İŞSİZLİK VE İNTİHAR İLİŞKİSİ: 1975 2005 VAR ANALİZİ Ferha TOPBAŞ * ÖZET İşsizlik, birey üzerinde olumsuz birçok soruna neden olan karmaşık bir olgudur.

Detaylı

Borsa Getiri Oranı ve Faiz Oranı Arasındaki İlişkinin Doğrusal Olmayan Yöntemlerle Analizi: Türkiye Örneği

Borsa Getiri Oranı ve Faiz Oranı Arasındaki İlişkinin Doğrusal Olmayan Yöntemlerle Analizi: Türkiye Örneği Volume 4 Number 3 03 pp. -40 ISSN: 309-448 www.berjournal.com Borsa Geiri Oranı ve Faiz Oranı Arasındaki İlişkinin Doğrusal Olmayan Yönemlerle Analizi: Türkiye Örneği Yusuf Ekrem Akbaşa Öze: Bu çalışmada,

Detaylı

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-8 / 24 Mayıs 2010 EKONOMİ NOTLARI

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-8 / 24 Mayıs 2010 EKONOMİ NOTLARI Türkiye Cumhuriye Merkez Bankası Sayı: 2010-8 / 24 Mayıs 2010 EKONOMİ NOTLARI TCMB Faiz Kararlarının Piyasa Faizleri Ve Hisse Senedi Piyasaları Üzerine Ekisi Mura Duran Refe Gürkaynak Pınar Özlü Deren

Detaylı

Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Ekonomisi Bölümü, Ankara e-posta: selma@kayalak.com. Geliş Tarihi/Received:30.05.2012

Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Ekonomisi Bölümü, Ankara e-posta: selma@kayalak.com. Geliş Tarihi/Received:30.05.2012 Türkiye de Fındık Üreim Alanlarının Armasında Deseklemelerin Ekisi Selma KAYALAK 1 Ahme ÖZÇELİK 2 1 Çanakkale Onsekiz Mar Üniversiesi Ziraa Fakülesi Tarım Ekonomisi Bölümü, Çanakkale 2 Ankara Üniversiesi

Detaylı

NL lmk : NU t k : Y t lmk : TEF t : E ijmlk : Q t mlk :

NL lmk : NU t k : Y t lmk : TEF t : E ijmlk : Q t mlk : TİMAK-Tasarım İmala Analiz Kongresi 26-28 Nisan 2006 - BALIKESİR OTOMATİK YÖNLENDİRİCİLİ ARAÇ SİSTEMLERİNİN YENİDEN TASARIMI İÇİN BİR MATEMATİKSEL MODELLEME YAKLAŞIMI KALENDER, Yeşim, TÜRKBEY, Orhan Gazi

Detaylı

RASYONEL BEKLENTLER DOAL ORAN HPOTEZ Türkiye çin Zaman Serisi Bulguları 1950-1995 1

RASYONEL BEKLENTLER DOAL ORAN HPOTEZ Türkiye çin Zaman Serisi Bulguları 1950-1995 1 RASYONEL BEKLENTLER DOAL ORAN HPOTEZ Türkiye çin Zaman Serisi Bulguları 950-995 Rahmi YAMAK * Yakup KÜÇÜKKALE ** ÖZET Bu çalımada, Rasyonel Bekleniler Doal Oran Hipoezinin, Çıkı (ya da isizliin) alep (ya

Detaylı

TÜRK EKONOMİSİNİN ENERJİ BAĞIMLILIĞI ÜZERİNE BİR EŞ-BÜTÜNLEŞME ANALİZİ A CO-INTEGRATION ANALYSIS ON THE ENERGY DEPENDENCY OF THE TURKISH ECONOMY

TÜRK EKONOMİSİNİN ENERJİ BAĞIMLILIĞI ÜZERİNE BİR EŞ-BÜTÜNLEŞME ANALİZİ A CO-INTEGRATION ANALYSIS ON THE ENERGY DEPENDENCY OF THE TURKISH ECONOMY Journal of Yasar Universiy 22 26(7) 4392-444 TÜRK EKONOMİSİNİN ENERJİ BAĞIMLILIĞI ÜZERİNE BİR EŞ-BÜTÜNLEŞME ANALİZİ A CO-INTEGRATION ANALYSIS ON THE ENERGY DEPENDENCY OF THE TURKISH ECONOMY M. Ali Bilginoğlu

Detaylı

Türkiye de Elektrik Tüketimi Büyüme İlişkisi: Dinamik Analiz

Türkiye de Elektrik Tüketimi Büyüme İlişkisi: Dinamik Analiz Enerji, Piyasa ve Düzenleme (Cil:2, 2011, Sayfa 49-73) Türkiye de Elekrik Tükeimi Büyüme İlişkisi: Dinamik Analiz H. Mura Eruğrul * Öze Çalışmada Türkiye de elekrik ükeimi büyüme ilişkisi 1998Ç1-2011Ç3

Detaylı

PRATİK TASARIM METODLARIYLA DÜŞÜRÜCÜ TİP DA-DA DÖNÜŞTÜRÜCÜNÜN GELİŞTİRİLMESİ The Development of DC-DC Buck Converter with Practical Design Methods

PRATİK TASARIM METODLARIYLA DÜŞÜRÜCÜ TİP DA-DA DÖNÜŞTÜRÜCÜNÜN GELİŞTİRİLMESİ The Development of DC-DC Buck Converter with Practical Design Methods PRAİK ASARIM MEODLARIYLA DÜŞÜRÜCÜ İP DÖNÜŞÜRÜCÜNÜN GELİŞİRİLMESİ he Developmen of DC-DC Buck Converer wih Pracical Design Mehods Emre CEBECİ, Yusuf YAŞA Yıldız eknik Üniversiesi Elekrik Mühendisliği Bölümü

Detaylı

GÜÇ SİSTEMLERİNDE KADEME DEĞİŞTİRİCİ TRANSFORMATÖRLERİN KAOTİK OSİLASYONLARI

GÜÇ SİSTEMLERİNDE KADEME DEĞİŞTİRİCİ TRANSFORMATÖRLERİN KAOTİK OSİLASYONLARI GÜÇ SİSEMLERİNDE KADEME DEĞİŞİRİCİ RANSFORMAÖRLERİN KAOİK OSİLASYONLARI Kadir ABACI Mehme Ali YALÇIN Yılmaz UYAROĞLU 3 Hüseyin GELBERİ 4 Elekrik-Elekronik Mühendisliği Bölümü Sakarya Üniversiesi, Esenepe

Detaylı

Zaman Serileri-1. If you have to forecast, forecast often. EDGAR R. FIEDLER, American economist. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr.

Zaman Serileri-1. If you have to forecast, forecast often. EDGAR R. FIEDLER, American economist. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Zaman Serileri-1 If you have to forecast, forecast often. EDGAR R. FIEDLER, American economist IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serisi nedir? Kronolojik sırayla elde edilen verilere

Detaylı

TURİZM GELİŞMESİNİN TÜRKİYE EKONOMİSİ ÜZERİNDEKİ ETKİLERİNİN EKONOMETRİK ANALİZİ

TURİZM GELİŞMESİNİN TÜRKİYE EKONOMİSİ ÜZERİNDEKİ ETKİLERİNİN EKONOMETRİK ANALİZİ T.C. KÜLTÜR ve TURİZM BAKANLIĞI STRATEJİ GELİŞTİRME BAŞKANLIĞI TURİZM GELİŞMESİNİN TÜRKİYE EKONOMİSİ ÜZERİNDEKİ ETKİLERİNİN EKONOMETRİK ANALİZİ UZMANLIK TEZİ Selim DAĞLIOĞLU EKİM - 010 ANKARA T.C. KÜLTÜR

Detaylı

Su Yapıları II Aktif Hacim

Su Yapıları II Aktif Hacim 215-216 Bahar Su Yapıları II Akif Hacim Yrd. Doç. Dr. Burhan ÜNAL Bozok Üniversiesi Mühendislik Mimarlık Fakülesi İnşaa Mühendisliği Bölümü Yozga Yrd. Doç. Dr. Burhan ÜNAL Bozok Üniversiesi n aa Mühendisli

Detaylı

ELEKTRİK DAĞITIM BÖLGELERİNDE UYGULANACAK FİYAT EŞİTLEME MEKANİZMASI HAKKINDA TEBLİĞ

ELEKTRİK DAĞITIM BÖLGELERİNDE UYGULANACAK FİYAT EŞİTLEME MEKANİZMASI HAKKINDA TEBLİĞ ELEKTRİK DAĞITIM BÖLGELERİNDE UYGULANACAK FİYAT EŞİTLEME MEKANİZMASI HAKKINDA TEBLİĞ BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Hukuki Dayanak, Tanımlar ve Kısalmalar Amaç ve kapsam MADDE 1- (1Bu Tebliğ, 4628 sayılı

Detaylı

Eş Zamanlı Yazılımlarda Güvenilirlik Analizi : Literatür Taraması

Eş Zamanlı Yazılımlarda Güvenilirlik Analizi : Literatür Taraması Eş Zamanlı Yazılımlarda Güvenilirlik Analizi : Lieraür Taraması Erku Tekeli Çukurova Üniversiesi, Kozan Meslek Yüksekokulu, Adana eekeli@cu.edu.r Öze: Son yıllarda yüksek başarımlı hesaplamalara olan ihiyaçlar

Detaylı

Crude Oil Import and Economic Growth: Turkey

Crude Oil Import and Economic Growth: Turkey MPRA Munich Personal RePEc Archive Crude Oil Impor and Economic Growh: Turkey Erginbay Ugurlu and Aydın Ünsal Isanbul Aydın Universiy, Gazi Universiy 28 May 2009 Online a hps://mpra.ub.uni-muenchen.de/69923/

Detaylı

ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ

ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ ÇİMENTO BASMA DAYANIMI TAHMİNİ İÇİN YAPAY SİNİR AĞI MODELİ Ezgi Özkara a, Hatice Yanıkoğlu a, Mehmet Yüceer a, * a* İnönü Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği Bölümü, Malatya, 44280 myuceer@inonu.edu.tr

Detaylı

İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASI ÜZERİNE SAKLI MARKOV MODELİ İLE BİR TAHMİNLEME 1

İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASI ÜZERİNE SAKLI MARKOV MODELİ İLE BİR TAHMİNLEME 1 Ekonomik Yaklaşım, Cil : 20, Sayı : 72, ss. 59-85 İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASI ÜZERİNE SAKLI MARKOV MODELİ İLE BİR TAHMİNLEME Ersoy ÖZ 2 Öze Ülkemizde son yıllarda finans sekörü üzerine yapılan geleceğe

Detaylı

Çukurova Koşullarında Selüloz Esaslı Evaporatif Serinletme Pedinin Üç Farklı Su Akış Debisinde Bazı Performans Özellikleri

Çukurova Koşullarında Selüloz Esaslı Evaporatif Serinletme Pedinin Üç Farklı Su Akış Debisinde Bazı Performans Özellikleri 340 Çukurova Koşullarında Selüloz Esaslı Evaporaif Serinleme Pedinin Üç Farklı Su Akış Debisinde Bazı Performans Özellikleri Nuray KOÇ, Yılmaz YILDIZ Çukurova Üniversiesi, Ziraa Fakülesi,Tarım Makinaları

Detaylı

C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 11, Sayı 1, 2010 141

C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 11, Sayı 1, 2010 141 C.Ü. İkisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cil 11, Sayı 1, 2010 141 BİR MALİYE POLİTİKASI ARACI OLARAK BORÇLANMA VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ (1990 2009) Hali ÇİÇEK *, Süleyman GÖZEGİR ** ve

Detaylı

Öğr. Gör. Selçuk ŞİMŞEK İlköğretim Bölümü Sınıf Öğretmenliği Ana Bilim Dalı Eğitim Fakültesi.Pamukkale Üniversitesi

Öğr. Gör. Selçuk ŞİMŞEK İlköğretim Bölümü Sınıf Öğretmenliği Ana Bilim Dalı Eğitim Fakültesi.Pamukkale Üniversitesi PAMUKKALE ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM FAKÜLTESİ SINIF ÖĞRETMENLİĞİ BÖLÜMÜ 2. SINIF ÖĞRENCİLERİNİN BEDEN EĞİTİMİ ve OYUN DERSİNİ SAĞLIK ve SAĞLANAN OLANAKLAR AÇISINDAN DEĞERLENDİRMELERİ Öğr. Gör. Selçuk ŞİMŞEK

Detaylı

Aylık Elektrik Talebinin Mevsimsel Model ile Orta Dönem Öngörüsü

Aylık Elektrik Talebinin Mevsimsel Model ile Orta Dönem Öngörüsü Enerji, Piyasa ve Düzenleme (Cil:1, Sayı:1, 2010, Sayfa 1-23) Aylık Elekrik Talebinin Mevsimsel Model ile Ora Dönem Öngörüsü Galip Alınay * Öze Bu çalışmada Türkiye nin 1995-2008 dönemini kapsayan, oplam

Detaylı

1) Çelik Çatı Taşıyıcı Sisteminin Geometrik Özelliklerinin Belirlenmesi

1) Çelik Çatı Taşıyıcı Sisteminin Geometrik Özelliklerinin Belirlenmesi 1) Çelik Çaı Taşıyıcı Siseminin Geomerik Özelliklerinin Belirlenmesi 1.1) Aralıklarının Çaı Örüsüne Bağlı Olarak Belirlenmesi Çaı örüsünü aşıyan aşıyıcı eleman aşık olarak isimlendirilir. Çaı sisemi oplam

Detaylı

BOBĐNLER. Bobinler. Sayfa 1 / 18 MANYETĐK ALANIN TEMEL POSTULATLARI. Birim yüke elektrik alan içerisinde uygulanan kuvveti daha önce;

BOBĐNLER. Bobinler. Sayfa 1 / 18 MANYETĐK ALANIN TEMEL POSTULATLARI. Birim yüke elektrik alan içerisinde uygulanan kuvveti daha önce; BOBĐER MAYETĐK AAI TEME POSTUATARI Birim yüke elekrik alan içerisinde uygulanan kuvvei daha önce; F e = qe formülüyle vermişik. Manyeik alan içerisinde ise bununla bağlanılı olarak hareke halindeki bir

Detaylı

Ekonometri. Eylül 2012. Sınavın toplam süresi 150 dakikadır.

Ekonometri. Eylül 2012. Sınavın toplam süresi 150 dakikadır. TCMB Araşırmacı Yazılı Meslek Sınavı Ekonomeri Eylül 202 Sınavın oplam süresi 50 dakikadır.. [Toplam 2 puan] Bir araşırmacı, günlük ABD doları/türk lirasının zaman içerisindeki değişimini modellemek amacıyla,

Detaylı

Murat MAZIBAŞ mmazibas@bddk.org.tr Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu (BDDK) ÖZET

Murat MAZIBAŞ mmazibas@bddk.org.tr Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu (BDDK) ÖZET İMKB Piyasalarındaki Volailienin Modellenmesi ve Öngörülmesi: Asimerik GARCH Modelleri ile bir Uygulama Mura MAZIBAŞ mmazibas@bddk.org.r Bankacılık Düzenleme ve Deneleme Kurumu (BDDK) ÖZET Çalışmada, 5

Detaylı

İŞSİZLİK VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİNDE ASİMETRİ ASYMMETRY IN THE RELATIONSHIP BETWEEN UNEMPLOYMENT AND ECONOMIC GROWTH

İŞSİZLİK VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİNDE ASİMETRİ ASYMMETRY IN THE RELATIONSHIP BETWEEN UNEMPLOYMENT AND ECONOMIC GROWTH Doğuş Üniversiesi Dergisi, (), 57-65 İŞSİZLİK VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİNDE ASİMETRİ ASYMMETRY IN THE RELATIONSHIP BETWEEN UNEMPLOYMENT AND ECONOMIC GROWTH Serve CEYLAN Giresun Üniversiesi İİBF, İkisa

Detaylı

BİR YATIRIM ARACI OLARAK ALTIN İLE HİSSE SENEDİ ENDEKSİ ARASINDAKİ İLİŞKİNİN ANALİZİ: TÜRKİYE ÜZERİNE AMPİRİK UYGULAMA 1

BİR YATIRIM ARACI OLARAK ALTIN İLE HİSSE SENEDİ ENDEKSİ ARASINDAKİ İLİŞKİNİN ANALİZİ: TÜRKİYE ÜZERİNE AMPİRİK UYGULAMA 1 BİR YATIRIM ARACI OLARAK ALTIN İLE HİSSE SENEDİ ENDEKSİ ARASINDAKİ İLİŞKİNİN ANALİZİ: TÜRKİYE ÜZERİNE AMPİRİK UYGULAMA 1 Bülen DOĞRU* Musafa UYSAL** ÖZET Bu çalışmanın amacı 2000:1-2012:09 döneminde Türkiye

Detaylı

Zaman Serileri. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören

Zaman Serileri. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serileri IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serisi nedir? Kronolojik sırayla elde edilen verilere sahip değișkenlere zaman serisi adı verilmektedir. Genel olarak zaman serisi,

Detaylı

Enerji Piyasası Reformlarının Elektrik Enerjisi Piyasasına Etkisi: EÜAŞ ve Ayrıcalıklı Şirketler Üzerine Bir Analiz 1

Enerji Piyasası Reformlarının Elektrik Enerjisi Piyasasına Etkisi: EÜAŞ ve Ayrıcalıklı Şirketler Üzerine Bir Analiz 1 YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2010 Cil:17 Sayı:1 Celal Bayar Üniversiesi İ.İ.B.F. MANİSA Enerji Piyasası Reformlarının Elekrik Enerjisi Piyasasına Ekisi: EÜAŞ ve Ayrıcalıklı Şirkeler Üzerine Bir Analiz 1 Doç.

Detaylı

Erkan Özata 1. Econometric Investigation of the Relationships Between Energy Consumption and Economic Growth in Turkey

Erkan Özata 1. Econometric Investigation of the Relationships Between Energy Consumption and Economic Growth in Turkey 1 Öze: Ülkelerin ekonomik ve sosyal gelişmelerinin sürükleyici unsuru ve en emel gereksinimlerinden biri enerjidir. Đş yapma kapasiesi olarak anımlanan enerjiye gelişmiş ülkelerle birlike, gelişmek iseyen

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ZAMAN SERİSİ MODELLERİ ÜZERİNE BİR SİMÜLASYON ÇALIŞMASI

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ZAMAN SERİSİ MODELLERİ ÜZERİNE BİR SİMÜLASYON ÇALIŞMASI T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ZAMAN SERİSİ MODELLERİ ÜZERİNE BİR SİMÜLASYON ÇALIŞMASI Tufan ÖZEK YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI Konya, T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ

Detaylı

İÇİNDEKİLER GİRİŞ. 1. BÖLÜM 1: ETKİNLİK ÖLÇÜMLERİ ve TANIMLAR.. 2. 1.1. Kavramlar ve Metodoloji... 2

İÇİNDEKİLER GİRİŞ. 1. BÖLÜM 1: ETKİNLİK ÖLÇÜMLERİ ve TANIMLAR.. 2. 1.1. Kavramlar ve Metodoloji... 2 İÇİNDEKİLER GİRİŞ. 1 BÖLÜM 1: ETKİNLİK ÖLÇÜMLERİ ve TANIMLAR.. 2 1.1. Kavramlar ve Meodoloji.... 2 1.2. Ekinlik Ölçüm Yönemleri; Avanaj ve Dezavanajları. 5 1.3. Ölçeğe göre geiri varsayımlarının farkları.

Detaylı

Yazılım Mimarisinin Kalite Gereksinimleri: Yazılım Güvenilirliği

Yazılım Mimarisinin Kalite Gereksinimleri: Yazılım Güvenilirliği Yazılım Mimarisinin Kalie Gereksinimleri: Yazılım Güvenilirliği Kaan Kurel İzmir Ekonomi Üniversiesi kaan.kurel@ieu.edu.r Şaban Eren Yaşar Üniversiesi saban.eren@yasar.edu.r Özeçe Yazılım güvenilirliği

Detaylı

BELİRSİZ FİYAT VE TALEP KOŞULLARI ALTINDA SATINALMA POLİTİKALARI. Ercan ŞENYİĞİT*

BELİRSİZ FİYAT VE TALEP KOŞULLARI ALTINDA SATINALMA POLİTİKALARI. Ercan ŞENYİĞİT* Erciyes Üniversiesi Fen Bilimleri Ensiüsü Dergisi 24 (1-2) 165-176 (2008) hp://fbe.erciyes.edu.r/ ISSN 1012-2354 BELİRSİZ FİYAT VE TALEP KOŞULLARI ALTINDA SATINALMA POLİTİKALARI ÖZET Ercan ŞENYİĞİT* Erciyes

Detaylı

Metasezgisel Optimizasyon Tekniklerine Spor Tabanlı Yeni Bir Yaklaşım: Lig Şampiyonası Algoritması

Metasezgisel Optimizasyon Tekniklerine Spor Tabanlı Yeni Bir Yaklaşım: Lig Şampiyonası Algoritması Fıra Üniv. Fen Bilimleri Dergisi Fıra Unv. Journal of Science 27(1), 1-11, 2015 27(1), 1-11, 2015 Measezgisel Opimizasyon Tekniklerine Spor Tabanlı Yeni Bir Yaklaşım: Lig Şampiyonası Algoriması Harun BİNGÖL

Detaylı

ULUSAL HİSSE SENETLERİ PİYASASI NDA ETKİNLİK

ULUSAL HİSSE SENETLERİ PİYASASI NDA ETKİNLİK ULUSAL HİSSE SENETLERİ PİYASASI NDA ETKİNLİK Nuray ERGÜL ÖZET Son yıllarda, Türk Sermaye Piyasalarında hukuk, muhasebe ve deneim alanlarında, uluslararası kuralların uygulanması için büyük değişiklikler

Detaylı

eyd Ekonomik Yaklaşım Derneği / Association

eyd Ekonomik Yaklaşım Derneği / Association eyd Ekonomik Yaklaşım Derneği / Associaion Ekonomik Yaklaşım 016, 7(99): 1-15 www.ekonomikyaklasim.org doi: 10.5455/ey.35908 BIST-100 Endeksinin Volail Davranışlarının Simerik Ve Asimerik Sokasik Volailie

Detaylı

Geliş Tarihi/Received : 04.12.2011, Kabul Tarihi/Accepted : 04.05.2012

Geliş Tarihi/Received : 04.12.2011, Kabul Tarihi/Accepted : 04.05.2012 Pamukkale Üniversiesi Mühenislik Bilimleri Dergisi Cil 18, Sayı 3, 2012, Sayfa 221-229 Türkiye e 1977-2006 Yılları Arasına Meyana Gelen Aylık Trafik Kazalarının Zamansal Analizi Temporal Analysis of Monhly

Detaylı

Karadeniz Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi * Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Elektronik Anabilim Dalı * Elektronik Laboratuarı I

Karadeniz Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi * Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Elektronik Anabilim Dalı * Elektronik Laboratuarı I Karadeniz Teknik Üniversiesi Mühendislik Fakülesi * Elekrik-Elekronik Mühendisliği Bölümü Elekronik Anabilim alı * Elekronik Laborauarı I FET.Lİ KUETLENİİCİLE 1. eneyin Amacı FET Transisörlerle yapılan

Detaylı

Reel ve Nominal Şokların Reel ve Nominal Döviz Kurları Üzerindeki Etkileri: Türkiye Örneği

Reel ve Nominal Şokların Reel ve Nominal Döviz Kurları Üzerindeki Etkileri: Türkiye Örneği Reel ve Nominal Şokların Reel ve Nominal Döviz Kurları Üzerindeki Ekileri: Türkiye Örneği Öze Ahme Mura ALPER Bu çalışma Türkiye deki reel döviz kuru dalgalanmalarının kaynaklarını açıklamayı amaçlamakadır.

Detaylı

Basınçlı İnfiltrasyon Yöntemi İle Üretilmiş SiC/Al2014 Kompozitin Isıl İletkenliği Üzerine İnfiltrasyon Sıcaklığının Etkisi

Basınçlı İnfiltrasyon Yöntemi İle Üretilmiş SiC/Al2014 Kompozitin Isıl İletkenliği Üzerine İnfiltrasyon Sıcaklığının Etkisi 6 h Inernaional Advanced Technologies Symposium (IATS 11), 16-18 May 2011, Elazığ, Turkey Basınçlı İnfilrasyon Yönemi İle Üreilmiş SiC/Al2014 Kompoziin Isıl İlekenliği Üzerine İnfilrasyon Sıcaklığının

Detaylı

PETROL FİYATLARININ BORSA İSTANBUL SANAYİ FİYAT ENDEKSİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİ

PETROL FİYATLARININ BORSA İSTANBUL SANAYİ FİYAT ENDEKSİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİ PETROL FİYATLARININ BORSA İSTANBUL SANAYİ FİYAT ENDEKSİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİ Yrd.Doç.Dr. Cüney KILIÇ Çanakkale Onsekiz Mar Üniversiesi Biga İ.İ.B.F., İkisa Bölümü Yrd.Doç.Dr. Yılmaz BAYAR Karabük Üniversiesi

Detaylı

Long memory and structural breaks on volatility: evidence from Borsa Istanbul

Long memory and structural breaks on volatility: evidence from Borsa Istanbul MPRA Munich Personal RePEc Archive Long memory and srucural breaks on volailiy: evidence from Borsa Isanbul Emrah Ismail Cevik and Gülekin Topaloğlu Namık Kemal Universiy, Bülen Ecevi Universiy 014 Online

Detaylı

A Study on the Estimation of Supply Response of Cotton in Cukurova Region

A Study on the Estimation of Supply Response of Cotton in Cukurova Region MPRA Munich Personal RePEc Archive A Sudy on he Esimaion of Suly Resonse of Coon in Cukurova Region Erkan Akas Faculy of Economics & Admin.Sciences a BIGA 2006 Online a h://mra.ub.uni-muenchen.de/8648/

Detaylı

MÜZĐK VE KONUŞMA ĐŞARETLERĐNĐN DALGACIK ÖZNĐTELĐKLERĐ ĐLE SINIFLANDIRILMASI

MÜZĐK VE KONUŞMA ĐŞARETLERĐNĐN DALGACIK ÖZNĐTELĐKLERĐ ĐLE SINIFLANDIRILMASI MÜZĐK VE KOUŞMA ĐŞARETLERĐĐ DALGACIK ÖZĐTELĐKLERĐ ĐLE SIIFLADIRILMASI Timur Düzenli alan Özkur 2.2 Elekrik-Elekronik Mühendisliği Bölümü, Dokuz Eylül Üniversiesi, Đzmir e-posa: imurduzenli@gmail.com 2

Detaylı

13 Hareket. Test 1 in Çözümleri. 4. Konum-zaman grafiklerinde eğim hızı verir. v1 t

13 Hareket. Test 1 in Çözümleri. 4. Konum-zaman grafiklerinde eğim hızı verir. v1 t 3 Hareke Tes in Çözümleri X Y. cisminin siseme er- diği döndürme ekisi 3mgr olup yönü saa ibresinin ersinedir. cisminin siseme erdiği döndürme ekisi mgr olup yönü saa ibresi yönündedir. 3mgr daha büyük

Detaylı

Doğal Gaz ve Petrol Fiyatları ile BIST Sanayi Sektörü Endeksleri Arasındaki İlişkinin İncelenmesi 1

Doğal Gaz ve Petrol Fiyatları ile BIST Sanayi Sektörü Endeksleri Arasındaki İlişkinin İncelenmesi 1 Doğal Gaz ve Perol Fiyaları ile BIST Sanayi Sekörü Endeksleri Arasındaki İlişkinin İncelenmesi 1 Examining he Relaionship among he Naural Gas, Oil Prices and Sub- Indexes of BIST-Indusrial Kemal Eyüboğlu,

Detaylı