Elektrik enerjisi sektöründe eşbütünleşme analizi
Cointegration analysis in electricity sector
Yazar: FATİH ÇEMREK
Danışman: PROF.DR. HÜSEYİN TATLIDİL ; Y.DOÇ.DR. HÜLYA ŞEN
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2006
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
vELEKTRİK ENERJİSİ SEKTÖRÜNDE EŞBÜTÜNLEŞME ANALİZİFATİH ÇEMREKÖZETBu tezde ekonometrik zaman serileri arasındaki ilişkileri araştırmada kullanılanEşbütünleşme Analizi incelenmiş ve daha sonra Eşbütünleşmeye Sınır Testi yaklaşımıhakkında bilgi verilmiştir. Türkiye için 1978-2003 dönemine ilişkin olarak kişi başınaelektrik tüketimi, kişi başına reel gayrisafi milli hâsıla, elektrik fiyatı ve elektrikyatırımları serileri arasında eşbütünleşme ilişkisi olup olmadığı araştırılmıştır.Eşbütünleşme ilişkisinin araştırılmasında Johansen (1988) ile Johansen veJuselius (1991) yöntemi kullanılmış ve uzun dönemde tüketim ile gelir ve yatırımarasında pozitif yönlü, fiyat ile ters yönlü ilişki olduğu belirlenmiştir. Uzun dönemdegelirin %1 artması elektrik tüketimini %1,79 artırırken, yatırımdaki %1'lik artıştüketimi %1,64 artırmaktadır. Fiyattaki %1 `lik artış tüketimde %0,20'lik azalışa nedenolmaktadır. Buna göre uzun dönemde gelir esnekliği %1,79, yatırım esnekliği %1,64olarak belirlenmiştir.Pesaran ve diğerleri tarafından geliştirilen sınır testi yaklaşımı kullanılaraktrendsiz modelde F istatistiğinin değeri 6,089 olarak belirlenmiştir. Bu değer için %5anlamlılık düzeyindeki alt ve üst sınır değerleri sırasıyla 3,219 ve 4,378 olarakbelirlenmiştir. Hesaplanan F istatistiğinin değeri %5 anlamlılık düzeyindeki üst kritiksınır değerinden büyük olduğu için sıfır hipotezi reddedilmiş ve trendsiz model için,incelenen değişkenler arasında eşbütünleşme olduğuna karar verilmiştir.Akaike Bilgi Kriterlerine dayanarak ODG (1,1,0,0) modeli ile Schwarz BilgiKriterine dayanarak ODG (1,0,0,0) modeli belirlenmiştir. Uygulamada genelde Schwarzbilgi kriterine dayanılarak belirlenen model kullanıldığından, ODG (1,0,0,0) modeli içinişlemlere devam edilmiştir.ODG (1,0,0,0) modeli için elde sonuçlara göre uzun dönemde gelir ve yatırımdameydana gelecek bir artış, elektrik tüketimini artıracağı, uzun dönemde geliresnekliğinin 0,334 ve yatırımın esnekliği 0, 147 olduğu belirlenmiştir. Buna göre uzunvidönemde gelirde %10'luk artış tüketimde %3'lük artışa neden olacaktır. Aynı şekildeuzun dönemde yatırımda %10'luk artış elektrik tüketimini %1, 5 artıracağı söylenebilir.ODG (1,0,0,0) modeline dayanılarak tahmin edilen Hata Düzeltme Modelinegöre ECTt-1 değişkenin katsayısı (-0.231) ve istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur.Buna göre uzun dönemdeki dengesizliğin bir sonraki dönemde yaklaşık %23'ünündüzeltileceği ve dengeye ulaşmak için yaklaşık 4 yıla ihtiyaç olduğu belirlenmiştir.Uzun dönemde gelir esnekliği (0,337) kısa döneme göre daha büyüktür. Bunun daanlamı gelir politikaları zaman boyunca daha güçlü etkilere sahiptir. Kısa dönem geliresnekliği (0,078) istatistiksel olarak anlamlıdır.Ayrıca VAR modelleri ve ARIMA modeli ile 2004-2013 dönemi için kişi başınaelektrik tüketimi öngörülmüştür. ARIMA (1,1,1) modelinin en uygun model olduğubelirlenmiştir. ARIMA (1,1,1) modeli kullanılarak yapılan öngörüler sonucunda 2004yılında kişi başına elektrik tüketiminin 1648,77 kWh olduğu belirlenmiştir.

Abstract:
viiCOINTEGRATION ANALYSIS IN ELECTRICITY SECTORFATİH ÇEMREKSUMMARYIn this thesis, Co-integration Analysis used for searching the relations among theeconometric time series was studied and then Bounding Test Approach for Co-integration was explained. It was studied whether there is a co-integration relationamong electricity consumption per capita during 1978-2003 period in Turkey, real grossdomestic product, electricity cost and electricity investment series or not.While analyzing co-integration relation, Johansen (1988) and Johansen andJuselius (1991) method was applied and it was found out that there was a positiverelation between consumption and income & investment in the long term; however, itwas a reverse relation with the cost. In the long term, when 1% increase in the incomerise the electricity consumption 1,79%, 1%increase in the investment effectedconsumption 1,64%. 1% increase in the cost results in 0,20% decrease in theconsumption. Based on these, income elasticity for the long term was determined as1,79%, and investment elasticity as 1,64%.Using the bound testing approach developed by Pesaran and the others, the valueof F statistic for the trendless model was determined as 6,089. Upper and lower limitvalues which were 5% significant for this value were defined in order as 3,219 and4,378. As the calculated F statistic value was bigger than the upper critical value whichwas in 5% significance level, Null Hypothesis was rejected and it was decided that therewas co-integration among the studied variables for the trendless model.ARDL (Autoregressive Distributed Lagged) Model (1,1,0,0) was determinedconsidering Akaike Information Criterion and ARDL (Autoregressive DistributedLagged) Model (1,0,0,0) based on Schwarz Information Criterion. As the methodchosen considering Schwarz Information Criterion was generally used in application,analysis continued for ARDL (Autoregressive Distributed Lagged) Model (1,0,0,0).viiiAccording to the results for ARDL (Autoregressive Distributed Lagged) Model(1,0,0,0), it was found that an increase in the income and investment rose electricityconsumption, and income elasticity was 0,334 and investment elasticity was 0,147 inthe long term.Therefore, 10% increase in the income will result in 3% incresae in theconsumption in the long term. Furthermore, it can be added that 10% increase in theinvestment would rise electricity consumption 1,5%.To Error Correction Model estimated by ARDL (Autoregressive DistributedLagged) Model (1,0,0,0), ECT coefficient variable was (0,231) and found statisticallysignificant. For this reason, it was calculated that disequilibrium in the long term wouldbe corrected 23% in the following period and approximately 4 years were required toprovide equilibrium. Income elasticity in the long term was higher than the short term.This meant that income politics had more powerful effects in time. Short term incomewas statistically significant.In addition, using VAR and ARIMA methods, electricity consumption per capitawas forecasted for 2004-2013 period. It was decided that ARIMA (1,1,1) was the mostappropriate method. According to the forecast by using ARIMA (1,1,1), it wasforecasted that electricity consumption per capita in 2004 would be 1648,77 kwh.