jssr

Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi

2564-680X

Tokat Gaziosmanpasa University

Input Output Analysis With Fuzzy Target Programmıng: Sectoral Production Value and Electricity Consumption Projection

Girdi Çıktı Analizi ile Bulanık Hedef Programlama: Sektörel Üretim ve Elektrik Tüketim Değerleri Projeksiyonu

https://orcid.org/0000-0003-1914-5878

Sel

Ahmet

T.C. MİLLİ EĞİTİM BAKANLIĞI

12 30 2019

267 284 07 28 2019 12 29 2019

2017

The Journal of Social Sciences Research

In an economy, all sectoral relations can beanalysed with input and output analysis. It is an analysis method which can usemultiplier analysis with input output analysis and can be used with linearprogramming. In this study, input output analysis is used with fuzzy targetprogramming. The target is 2019, 2020 and 2021 GDP values within the frameworkof YEP (New Economy Programme) which is the medium-term program determined bythe Ministry of Development. Optionally, these targets are set as fuzzy targetswith 3% deviation values. The electricity consumption values of 17 sectorsprepared by Turk Stat (Turkish Statistical Institute) in 2017. Consideringthese sectors, the sectoral productionand electricity consumption of the sectors in 2019, 2020 and 2021 isestimated as amount and value within the framework of fuzzy targets. Takinginto account the sectoral generation and electricity usage values, it will helpto determine the investment regions and direct the investments. In addition,the results are expected to contribute to the evaluation of economic programs.

Bir ekonomide tüm sektörel ilişkiler girdi çıktıanaliziyle incelenebilir. Girdi çıktı analizi ile çoğaltan analizleriyapılabildiği gibi doğrusal programlamayla birlikte kullanabilen bir analizyöntemidir. Bu çalışmada girdi çıktı analizi bulanık hedef programlama ilekullanılmıştır. Hedef olarak Kalkınma Bakanlığı tarafından belirlenen ortavadeli program olan YEP (Yeni Ekonomi Programı) çerçevesinde 2019,2020 ve 2021GSYH (Gayri Safi Yurtiçi Hasıla) değerleri alınmıştır. Bu hedefler opsiyonelolarak %3 sapma değerleriyle bulanık hedef olarak belirlenmiştir. 2017 yılındaTÜİK (Türkiye İstatistik Kurumu) tarafından hazırlanan 17 sektöre ait elektriktüketim değerleri dikkate alınarak 2019, 2020 ve 2021 sektörel üretim veelektrik tüketim değerleri senaryoları bulanık hedefler çerçevesinde miktar vetutar olarak tahmin edilmiştir. Bulunan sektörel üretim ve elektrik kullanımdeğerlerinin dikkate alınması, yapılacak elektrik enerjisi yatırım bölgelerininbelirlenmesi ve yatırımların yönlendirilmesine yardımcı olacaktır. Ayrıca eldeedilen sonuçların ekonomi programlarının değerlendirilmesi noktasında da katkısağlaması beklenmektedir

girdi çıktı analizi bulanık hedef programlama sektörel elektrik tüketimi yeni ekonomi programı sektörel üretim

input output analysis fuzzy target programming

Can, U. S. T. A., ve Berber, M. (2017). Türkiye’de Enerji Tüketimi Ekonomik Büyüme İlişkisinin Sektörel Analizi. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi.

Chen, C. L., Lee, W. C. (2004). Multi-Objective Optimization of Multi-Echelon Supply Chainnetworks With Uncertain Product Demands and Prices. Computers and Chemical Engineering, 28 (6-7), 1131–1144.

Çatalca, H. ve Ekren N. (1997), Türkiye’ de Elektrik Enerjisi Tüketiminin Girdi- Çıktı Modeli ile Analizi. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, C:26, S:1,51-59.

Dalkılıç F. (1999). Girdi-Çıktı Analizi ve Hedef Programlama. Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara Üniversitesi.

https://www.enerji.gov.tr/File/?path=ROOT%2F1%2FDocuments%2FE%C4%B0GM%20Ana%20Ra por%2FT%C3%BCrkiye%20Elektrik%20Enerjisi%20Talep%20Projeksiyonu%20Raporu.pdf (erişim7 Mart 2019).

http://enerjienstitusu.de/elektrik-fiyatlari/ (erişim 15 Mart 2019).

http://www.sbb.gov.tr/wpcontent/uploads/2018/11/YeniEkonomiProgram%C4 %B1_OVP_2019- 2021.pdf (erişim 22 Mart 2019).

Kar, M., and Kınık, E. (2008). Türkiye’de Elektrik Tüketimi Çeşitleri ve Ekonomik Büyüme Arasındaki Ilişkinin Ekonometrik Bir Analizi.

Özkan, M. M. (2003). Bulanık Hedef Programlama. Bursa: Ekin Kitabevi.

Özlüer, B. (2011), Sektörler Arası İlişkilerin Doğrusal Programlama ile Analizi: Türkiye Örneği, İstatistik Bilim Dalı, Fen Bilimleri Enstitüsü, Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi, İstanbul.

Ribeiro, L. C. D. S., De Souza, K. B., & Perobelli, F. S. (2016). An Input-Output Linear Programming Model to Assess Brazilian Greenhouse Gas Emissions. In Anais Do XLIII Encontro Nacional De Economia [Proceedings of the 43rd Brazilian Economics Meeting] (No. 187).

Sel, A. and Bircan, H. (2018). Bir Kimya Firmasi Hedeflerinin Bulanik Hedef Programlama ile Değerlendirilmesinde Kim & Whang Yaklaşimi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 497-510.

Terzi, H. (1998). Türkiye' de Elektrik Tüketimi ve Ekonomik Büyüme İlişkisi: Sektörel Bir Karşılaştırma. Iktisat Isletme ve Finans, 13(144), 62-71.

Trinh, B., and Phong, N. V. (2013). A Short Note on RAS Method. Advances in Management and Applied Economics, 3(4), 133.

Yu, K. D. S., Aviso, K. B., Promentilla, M. A. B., Santos, J. R., & Tan, R. R. (2016). A Weighted Fuzzy Linear Programming Model in Economic Input– Output Analysis: An Application to Risk Management of Energy System Disruptions.

Zadeh, L. A. (1975). The Concept of a Linguistic Variableandıts Application to Approximate Reasoning-I. Information Sciences, 8, 199-249.

Zimmermann, H. J. (1978). Fuzzy Programming and Linear Programming with Several Objective Functions. Fuzzy Sets and System, 1, 45-55.

Zimmermann, H. J. (1993). Fuzzy Sets, Decision Making and Expert Systems. Boston: Kluwer Academic Publishers.