NATURAL GAS DEMAND FORECAST FOR ISPARTA PROVINCE

Yıl 2017, Cilt: 22 Sayı: 1, 31 - 42, 30.01.2017

Kenan Oruç , Şeyma Çelik

Öz

This study tries to determine the future natural gas needs of Isparta, where natural gas infrastructure investments are still ongoing, as well as a rising demand towards this energy each day. Apart from the results obtained from these estimations, the efficiencies of these three methods that vary by the impact of seasonal effects are compared in the estimations performed taking into account Grey Estimation, Box- Jenkins and Exponential Smoothing methods and seasonal effects. For the study, the data of 76 months is collected from housing industry between January 2010-April 2016 is used during the process of estimation. In the study, where the 20 months forecast for May 2016-December 2017 term has taken place, the success of forecast of these three models is evaluated based on RMSE, MSE, MAE-MAD and MAPE criteria. According to the results of these evaluations made, Grey Estimation model was found to be the most successful method whereas the least successful one was Box-Jenkins model.

Anahtar Kelimeler

Demand Forecast, Grey, Box-Jenkins, Exponential Smoothing, Natural Gas

ISPARTA İLİ İÇİN DOĞAL GAZ TALEP TAHMİNİ

Öz

Bu çalışmada; doğal gaz altyapı yatırımlarının halen devam ettiği ve her geçen gün bu enerjiye olan talebin arttığı Isparta ilinin, geleceğe yönelik doğal gaz ihtiyacı belirlenmeye çalışılmıştır. Gri Tahminleme, Box-Jenkins ve Üstel Düzleştirme Yöntemleri ile mevsimsel farklılıklar dikkate alınarak yapılan öngörü işlemlerinde, elde edilen tahmin değerleri dışında, mevsimsel etkiyi hesaplama bakımından farklılık gösteren bu 3 yöntemin yeterliliği de karşılaştırılmıştır. Tahminleme sürecinde Ocak 2010-Nisan 2016 dönemi konut sektörüne ait 76 aylık veri kullanılmıştır. Mayıs 2016-Aralık 2017 dönemini kapsayan 20 ay için öngörü işleminin yapıldığı çalışmada, üç modelin tahmin başarısı RMSE, MSE, MAE-MAD ve MAPE başarı kriterleriyle değerlendirilmiştir. Çalışma sonucunda; Gri Tahminleme en başarılı tahmin sonuçlarını verirken, Box-Jenkins Yöntemi en başarısız tahmin sonuçlarını vermiştir.

Anahtar Kelimeler

Talep Tahminleme, Gri, Box-Jenkins, Üstel Düzleştirme, Doğal Gaz

Kaynakça

• AKGÜL, S. ve Yıldız, Ş. (2013). “Doğal Gaz Tüketim Tahmini”, Sosyal ve Beşeri Bilimler Dergisi, 5 (1) : 440-452.
• AKKURT, M. (2009). Forecasting Natural Gas Consumption By Time Series Methods, Master Thesis, Fatih University Graduate Institute of Sciences, Istanbul.
• ARAS, H. ve Aras, N. (2005). “Eskişehir'de Konutsal Doğal Gaz Talebine Ekonomik Göstergelerin ve Dış Ortam Sıcaklığının Etkileri”, Mühendis ve Makina Dergisi, 46 (540): 20-27.
• BOTAŞ (2015). http://www.botas.gov.tr, (10.12.2015).
• BP Global Company (2015). “BP Statistical Review of World Energy”, http://www.bp.com/statisticalreview, 18.04.2015.
• ÇUHADAR, M., Güngör, İ. ve Göksu, A. (2009). “Turizm Talebinin Yapay Sinir Ağları ile Tahmini ve Zaman Serisi Yöntemleri ile Karşılaştırmalı Analizi: Antalya İline Yönelik Bir Uygulama”, Süleyman Demirel Üniversitesi İİBF Dergisi, 14 (1): 99-114.
• DİLAVER, Z. ve Hunt, L C. (2010). Industrıal Electrıcıty Demand For Turkey: A Structural Tıme Serıes Analysıs, Surrey Energy Economics Discussion Paper Series, Surrey Energy Economics Centre (SEEC), Department of Economics University of Surrey: 1-35.
• Dünya Enerji Konseyi Türk Milli Komitesi-DEKTMK (2008). 2007-2008 Türkiye Enerji Raporu, Poyraz Ofset, Ankara.
• Enerji ve Tabi Kaynaklar Bakanlığı (ETKB) Strateji Geliştirme Daire Başkanlığı (2015). Dünya ve Ülkemiz Enerji ve Tabi Kaynaklar Görünümü, Sayı : 9, Ankara.
• GUJARATI, D. N. (1995). “Basic Econometrics”, 3. Editionı, MC Graw- Hill Higher, New York.
• HANEDAR, A. V., Akkaya, O. ve Bizim, Ç. (2015). Durağanlık Analizi, Birim Kök Testleri ve Trend, http://www.deu.edu.tr/userweb/onder.hanedar/dosyalar/Metin.pdf, (08.12.2015).
• HALİM, S. ve Bisono, I. N. (2008). “Automatic Seasonal Auto Regressive Moving Average Models and Unit Root Test Detection”, International Journal of Management Science and Engineering Management, 3 (4): 266-274.
• KARDİYEN, F. (2007). Dinamik Portföy Analizi: Yeni Bir Model Önerisi, Yayınlanmamış Doktora Tezi, G.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• KAYACAN, E., Ulutaş, B., Büyükşalvarcı, A. ve Kaynak, O. (2007). “Gri Sistem Kuramı Ve Finansman Uygulamaları: İMKB Örneği”, 17-22 Ekim, Zonguldak, 11. Ulusal Finans Sempozyumu Bildiriler Kitabı: 215-229.
• KAYTEZ, F. (2012). En Küçük Kareler Destek Vektör Makinelerı İle Türkiye'nin Uzun Dönem Elektrik Tüketim Tahmini ve Modellemesi, Yayınlanmamış Doktora Tezi, G.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• LI, Y., Campbell, E.P., Haswell, D., Sneeuwjagt, R.J. ve Venables, W.N. (2003). “Statistical Forecasting of Soil Dryness Index in The Southwest of Western Australia”, Forest Ecology and Management, 183: 147-157.
• LIU, S. ve Forrest, J. (2007). “The Current Developing Status on Grey System Theory”, The Journal of Grey System, 2: 111-123.
• LIU, S. ve Lin, Y. (2006). “Grey Information: Theory and Practical Applications”, United States of America: Springer.
• MECIAROVÁ, Z. (2007). “Modeling and Forecasting Seasonal Time Series”, Journal of Information, Control and Management Systems, 5 (1): 73-80.
• PEKER, İ. ve Baki, B. (2011). “Gri İlişkisel Analiz Yöntemiyle Türk Sigortacılık Sektöründe Performans Ölçümü”, International Journal of Economic and Administrative Studies, 4 (7): 1-18.
• Resmi Gazete. (2001). Doğal Gaz Piyasası Kanunu Sayı: 24390, Tertip : 5, Cilt : 40.
• RATHNAYAKA, R.M. Kapila Tharanga ve Seneviratna, D.M. (2014). “GM (1,1) Analysis and Forecasting for Efficient Energy Production and Consumption”, International Journal of Business, Economics and Managment Works, 1 (1) : 6-11.
• SALLEHUDDIN, R., Shamsuddin, S. M. Hj., Hashim, S. Z. M. ve Abrahamy A. (2010). “Forecasting Time Series Data Using Hybrid Grey Relational Artificial Neural Network And Auto Regressive İntegrated Moving Average Model”, Neural Network World, 6 (07): 573-605.
• SÁNCHEZ, E.F. ve Úbeda, A.B. (2007). “Modeling and Forecasting Industrial End-Use Natural Gas Consumption”, Energy Economics, 29 : 710-742.
• SOLAK, A. O. (2013). “Türkiye'nin Toplam Petrol Talebi ve Ulaştırma Sektörü Petrol Talebinin ARIMA Modeli İle Tahmin Edilmesi”, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18 (3) : 131-142.
• SEVİMLİ, E. (2008). Türkiye'de Doğal Gaz Sektörünün Ekonomik Analizi ve Doğal Gaz Politikalarının Değerlendirilmesi, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, G.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
• SOYSAL, M. ve Ömürgönülşen M. (2010). “Türk Turizm Sektöründe Talep Tahmini Üzerine Bir Uygulama”, Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, 128-136.
• ŞENGÜN, G. (2012). Doğal Gaz Talep Tahmini Bayburt İli Üzerine Bir Uygulama, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, A.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü, Erzurum.
• ÖZDEMİR, M. A. ve Bahadır, M. (2010). “Denizli’de Box Jenkins Tekniği ile Küresel İklim Değişikliği Öngörüleri”, Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 12(3) :352-362.
• ÖZKARA, Y. (2009). “Mevsimsel Ayrıştırma Temelli Gri Tahmin Yöntemi İle Aylık Elektrik Yük Tahmini”, Yüksek Lisans Tezi, G.Ü., Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
• TAYLOR, J. W. (2003). “Short-Term Electricity Demand Forecasting Using Double Seasonal Exponential Smoothing”, Journal of Operational Research Society, 54 (8): 799-805.
• TC Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu EPDK (2015a). 2015 Doğal Gaz Piyasası Sektör Raporu, Ankara.
• T. C. Enerji Piyasası Düzenleme Kurumu EPDK (2015b). Mart 2015 Doğal Gaz Piyasası Sektör Raporu, Ankara.
• TOPÇU, G. Y. (2013). “Türkiye Doğal Gaz Tüketim Tahmini” Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, A.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
• TPAO (2015). Ham Petrol ve Doğal Gaz Sektör Raporu, http://www.tpao.gov.tr/tp5/docs/ imaj/HP_DG_SEKTOR_RPR_040515.pdf, (25.05.2016).
• YILMAZ, H. ve Yılmaz M. (2013). “Gri Tahmin Yöntemi Kullanılarak Türkiye'nin CO2 Emisyon Tahmini”, Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi: 141-148.
• YALTA, T. (2015). Zaman Serileri Ekonometrisine Giriş: Box Jenkins Yöntemi, http://yalta.etu.edu.tr/files/ekonometri2-09-zaman-serileri-ekonometrisine-giris-(s2,0).pdf, (04.12.2015).
• YOLSAL, H. (2010). “Mevsimsel Düzeltmede Kullanılan İstatistiki Yöntemler Üzerine Bir İnceleme”, Öneri Dergisi, 245-257.