Vadeli karbon kontrat fiyatlarının analizi ve değerlendirilmesi
Analyzing carbon futures prices and developing prediction models
Yazar: OZAN NADİRGİL
Danışman: PROF. DR. FAZIL GÖKGÖZ
Ankara Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: İşletme = Business Administration

Özet:
Günümüzün en ciddi ve karmaşık küresel sorunlarının başında gelen iklim değişikliği dünya genelinde ortalama sıcaklıkları ve deniz seviyesini yükselterek, iklim dinamiklerinde ve desenlerinde ciddi değişikliklere neden olup, hayatın her alanına etki eden ciddi sonuçlar doğurmaktadır. Bu kapsamda, toplumlar gibi işletmeler de iklim değişikliğinin olumlu ve olumsuz etkilerine maruz kalmaktadır. İklim değişikliğine neden olan sera gazı emisyonlarının azaltılması için 1980'lerden itibaren artan bir ivme ile uluslararası alanda birçok adım atılmıştır. Bu doğrultuda, 2003 yılında kurulan ve 2005 yılında faaliyete geçen Avrupa Emisyon Ticaret Sistemi (AB ETS) ilk bölgesel emisyon ticaret sistemi olmuştur. Zaman içinde dünya çapında emisyon ticaret sistemlerinin yaygınlaşması ve bu piyasalara olan yatırımcı ilgisinin hızla artması ile bu piyasalarda işlem gören emisyon izin (karbon) fiyatlarının yalnızca bu sistemlerin ve iklim politikalarının başarısı için değil kirletici işletmeler, bireysel ve kurumsal yatırımcılar açısından da giderek artan kritik bir öneme sahip olduğu ortaya çıkmıştır. Bu çerçevede bu çalışma ilk uygulama kısmında, öncelikle 3 farklı kategoride 28 değişkenin ve AB ETS kapsamında faaliyet gösteren 14 farklı sektörün sektörel endeks getirilerinin karbon fiyatı ile olan karşılıklı ilişkisini, özgün olarak geliştirilen 13 denetimli makine öğrenimi (DML) yöntemi ile analiz etmiş ve elde edilen sonuçları kullanarak ikinci uygulama bölümünde, tekli ve çiftli veri ayrıştırma teknikleri, 4 farklı yapay sinir ağı modeli (ANN) ve genetik algoritma optimizasyonu kullanarak karbon fiyatı tahmini için 24 yeni denetimli ML modeli oluşturmuştur. Sonuçta, oluşturulan tüm modellerin tahmin doğruluğu ve model uygunluk performansları çeşitli metriklerle karşılaştırılmış ve en iyi performans gösteren modeller tespit edilmiştir.

Abstract:
Climate change, which is one of the most serious and complex global problems of the new age, causes serious changes in climate dynamics and patterns by raising worldwide average temperatures and sea levels, and leads to consequences affecting all areas of our life. In this context, businesses, as well as societies are exposed to the positive and negative effects of the climate change. In order to mitigate the negative consequences of climate change, many global steps have been taken with an increasing momentum since the 1980's to reduce global greenhouse gas emissions. In this context, the European Emissions Trading System (EU ETS), which was established in 2003 and became operational in 2005, was the first regional emissions trading system in the world. Over time, through the global spread of emissions trading systems and rapid increase in investor interest in these markets, the emission allowance (carbon) price has an incrementally increasing significance not only for the success of ETS systems and climate policies, but also for polluting enterprises, individual and institutional investors. In this framework, in the first analysis section, this study researches the correlation between the carbon price and the sectoral index returns of 28 variables in 3 different categories and sectoral indices of 14 sectors operating within the scope of the EU ETS by using 13 original supervised machine learning (DML) methods. In the second analysis section, by using the results of the first section, 24 new carbon price forecasting DML models are developed through using single and double data decomposition techniques, 4 different artificial neural network models (ANN) and genetic algorithm optimization. Consequently, the prediction accuracies and model fitness performances of the applied novel models are evaluated with various metrics and the best performing models are identified.