Karbondioksit salınımı çevre üzerinde olumsuz etkisi olan önemli faktörlerden birisidir. Politika yapıcıların yenilenebilir enerji konusunda teşvik politikaları üretmelerinin nedenlerinden biri de CO2 emisyonlarını azaltmayı istemeleridir. Bu noktadan hareketle CO2 emisyonlarının farklı faktörlere bağlı olarak tahmini yapılmalı ve tahmin sonuçlarına göre yeni politikalar geliştirilip uygulanmalıdır. Bu makalede, yenilenebilir enerji tüketimi, yenilenemeyen enerji tüketimi, GSMH ve Nüfus faktörlerinin zaman içinde CO2 emisyonu üzerindeki etkisini ölçmek için gri tahmin modellerinden yeni bir yaklaşım olan NMGM (1, N) tahmin modeli kullanılmıştır. Bu çalışmada 2006-2015 verisi similasyon seti, 2016-2019 verileri test seti olarak kullanılmıştır. Bu yönteme ek olarak GM (1, N) ve çok değişkenli gri tahmin yöntemi olan ekonometrik model ile tahmin yapılmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak NMGM (1, N) tahmin modeli çok düşük sapma değerleri ile oldukça etkili bir tahmin sunmuştur.
Çok değişkenli gri tahmin modeli NMGM (1 N) ekonometrik modeller co2 emisyonları yenilenebilir enerji tüketimi yenilenemez enerji tüketimi GSYİH nüfus.
Carbon dioxide emission is one of the important factors that have a negative impact on the environment. One of the reasons why policy makers produce incentive policies on renewable energy is that they want to reduce CO2 emissions. From this point of view, prediction of CO2 emissions must be made depending on different factors, and new policies can be developed and implemented according to the prediction results. In this article, a new approach from gray estimation models, NMGM (1, N) forecasting model, is used to measure the impact of renewable energy consumption, non-renewable energy consumption, GDP and Population factors on CO2 emission over time. 2006-2015 data was simulation set and 2016-2019 data was used as a test set. In addition to this method, estimation was made with GM (1, N) and econometric model, which is the multivariate gray estimation method, and the results were compared. As a result, NMGM (1, N) model has become a very effective estimation method with very low deviation values.
Multivariate grey prediction model NMGM (1 n) econometric models co2 emissions renewable energy consumption non-renewable energy consumption GDP population.
Primary Language | English |
---|---|
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | December 21, 2021 |
Acceptance Date | November 21, 2021 |
Published in Issue | Year 2021 Volume: 12 Issue: 24 |
KAUJEASF is the corporate journal of Kafkas University, Faculty of Economics and Administrative Sciences Journal Publishing.
KAUJEASF has been included in Web of Science since 2022 and started to be indexed in the Emerging Sources Citation Index (ESCI ), a Clarivate product.
2025 June issue article acceptance and evaluations are ongoing.