This study aims to construct a unique “Renewable Energy Index” (ÖNERİ_YE-BIST) 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 December 2024, 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 decision-making processes.
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 - Aralık 2024 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.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Economic Models and Forecasting, Time-Series Analysis, Financial Forecast and Modelling |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | June 29, 2025 |
Submission Date | May 6, 2025 |
Acceptance Date | June 2, 2025 |
Published in Issue | Year 2025 Volume: 7 Issue: 1 |