Dinamik Fiyatlama - Türkiye'de Elektrik Fiyatlaması İçin Bir Model Önerisi2009-2013 Verileriyle
Bu çalışmada, doğası gereği talep edildiği anda talep miktarına eşit bir arzla karşılanması gereken ve hem fazla hem de eksik üretim durumunda ek maliyetlere yol açan bir ürün olan elektriğin dinamik olarak fiyatlanması için hangi verilerin kullanılması gerektiği araştırılmaktadır. 07. 01. 2009-31. 12. 2013 tarihlerini içeren saatlik fiyat verilerinin yapay sinir ağları kullanılarak farklı veri kombinasyonlarıyla tahminlenmesiyle elektrikte tekel piyasadan serbest piyasaya giden yola bir nebze ışık tutmak amaçlanmıştır. Hedef veri olan gün içi piyasası fiyatlarının tahmini için illerin günlük sıcaklık verileri, merkez bankası yabancı para kuru, gün öncesi piyasası verileri kullanılmış ve seçili dönemde gün öncesi piyasasıyla gün içi piyasası arasındaki %25 olan ortalama mutlak yüzdelik hatanın %20. 8'e kadar iyileştirilebildiği gösterilmiştir. Çalışma hem optimizasyon alanında Türkiye'de elektriğin fiyatlanmasını içermesi hem de pazarlama alanında daha az rağbet gören fiyatlama konusunda yapay sinir ağları kullanımının ve elektriğin dinamik fiyatlanması için gerekli olabilecek verileri içeren veri seti modellerinin gösterilmesi açısından ilgili alan yazınına katkı vermeye çalışmıştır.
- Açıklama
Bu çalışmada, doğası gereği talep edildiği anda talep miktarına eşit bir arzla karşılanması gereken ve hem fazla hem de eksik üretim durumunda ek maliyetlere yol açan bir ürün olan elektriğin dinamik olarak fiyatlanması için hangi verilerin kullanılması gerektiği araştırılmaktadır. 07. 01. 2009-31. 12. 2013 tarihlerini içeren saatlik fiyat verilerinin yapay sinir ağları kullanılarak farklı veri kombinasyonlarıyla tahminlenmesiyle elektrikte tekel piyasadan serbest piyasaya giden yola bir nebze ışık tutmak amaçlanmıştır. Hedef veri olan gün içi piyasası fiyatlarının tahmini için illerin günlük sıcaklık verileri, merkez bankası yabancı para kuru, gün öncesi piyasası verileri kullanılmış ve seçili dönemde gün öncesi piyasasıyla gün içi piyasası arasındaki %25 olan ortalama mutlak yüzdelik hatanın %20. 8'e kadar iyileştirilebildiği gösterilmiştir. Çalışma hem optimizasyon alanında Türkiye'de elektriğin fiyatlanmasını içermesi hem de pazarlama alanında daha az rağbet gören fiyatlama konusunda yapay sinir ağları kullanımının ve elektriğin dinamik fiyatlanması için gerekli olabilecek verileri içeren veri seti modellerinin gösterilmesi açısından ilgili alan yazınına katkı vermeye çalışmıştır.
Stok Kodu:9786257296090Boyut:16.00x23.50Sayfa Sayısı:154Basım Yeri:AnkaraBaskı:1Basım Tarihi:2021-01Kapak Türü:CiltsizKağıt Türü:1. HamurDili:Türkçe
- Taksit Seçenekleri
- Axess KartlarTaksit SayısıTaksit tutarıGenel ToplamTek Çekim24,6024,60212,3024,6038,5325,5864,3926,3292,9826,81122,2827,31QNB Finansbank KartlarıTaksit SayısıTaksit tutarıGenel ToplamTek Çekim24,6024,60212,7925,5838,6926,0864,4326,5793,0127,0612--Bonus KartlarTaksit SayısıTaksit tutarıGenel ToplamTek Çekim24,6024,60212,3024,6038,5325,5864,3926,3292,9826,81122,2827,31Paraf KartlarTaksit SayısıTaksit tutarıGenel ToplamTek Çekim24,6024,60212,3024,6038,5325,5864,3926,3292,9826,81122,2827,31Maximum KartlarTaksit SayısıTaksit tutarıGenel ToplamTek Çekim24,6024,60212,3024,6038,5325,5864,3926,3292,9826,81122,2827,31World KartlarTaksit SayısıTaksit tutarıGenel ToplamTek Çekim24,6024,60212,3024,6038,7726,3264,3926,3292,9826,81122,2827,31Diğer KartlarTaksit SayısıTaksit tutarıGenel ToplamTek Çekim24,6024,60212,3024,6038,5325,5864,3926,3292,9826,81122,2827,31
- Yorumlar
- Yorum yazBu kitabı henüz kimse eleştirmemiş.