Türk yenilenebilir enerji sektörünün analizi: Bir bootstrap-veri zarflama analizi yaklaşımı
Turkish reweneable energy sector analysis: A bootstrapt-data envelopment analysis approach
Yazar: ESRA BETÜL KINACI
Danışman: DOÇ. DR. HACI HASAN ÖRKCÜ
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Veri Zarflama Analizi(VZA) doğrusal programlama tabanlı bir yöntemdir ve benzer girdiler kullanarak çıktı ya da çıktılar ortaya koymakla sorumlu karar verme birimlerinin(KVB) göreceli etkinliklerini değerlendirmek için kullanılır. VZA, girdi-çıktılar arasında fonksiyonel bir ilişki istememesinden dolayı en çok tercih edilen yöntemlerden biridir. VZA ile elde edilen etkinlik skorlarının tahmini yanlıdır. Bu da VZA'nın dezavantajlarından biridir. Özellikle küçük boyutlu gözlemlerde bu yan daha büyük değerler alacaktır. Bu sorunu gidermek için Lönthgren ve Tambour (1997) ve Simar ve Wilson (1997,2000) bootstrap metoduyla VZA metodunu birleştirmiş ve yeni bir yaklaşım ileri sürmüşlerdir. Bu sayede etkinlik skorlarının yanı tahmin edilebilmiştir. Daha sonrasında ise etkinlik skorları yan değerinden arındırılmış ve yansız etkinlik skorları elde edilmiştir. Bu tez çalışmasında Türkiye'nin yenilenebilir enerji kaynaklarının tüketimi bakımından enerji performansı VZA ile değerlendirilmiştir. Bu analiz birden fazla yenilenebilir enerji kaynağı çeşidi için uygulanmıştır ve Türkiye'nin yenilenebilir enerji sektörü analizi 2013 ve 2014 yılları için değerlendirilmiştir. KVB' leri Türkiye ve Rusya dahil 21 Avrupa ülkesinden oluşmaktadır. Çalışmada bootstrap metodunun farklı algoritma tipleri kullanılarak, VZA ile elde edilen etkinlik skorlarının deneysel dağılımı elde edilmiş ve bu deneysel dağılım aracılığı ile etkinlik skorlarının yanları tahmin edilmiştir. Yansız tahminler için güven aralıkları hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar grafik ve tablolar ile verilmiştir

Abstract:
Data Envelopment Analysis (DEA) is a linear programming based method and is used to evaluate the relative efficiency of Decision-Making Units (DMU) responsible for output or outputs using similar inputs. DEA is one of the most preferred methods since it does not want a functional relation between input and outputs. Estimation of the efficiency scores obtained with DEA is a bias. This is one of the disadvantages of DEA. Especially in small-sized observations, this bias will get bigger values. To solve this problem, Lönthgren and Tambour (1997) and Simar and Wilson (1997,2000) combined the VZA method with a bootstrap method and proposed a new approach. In this way, the efficiency scores can be estimated. Later on, the efficiency scores were purged from of bias value and unbiased efficiency scores were estimated. In this thesis study, the energy performance of Turkey in terms of consumption of renewable energy sources was evaluated with the DEA. This analysis was applied to several types of renewable energy sources and Turkey's renewable energy sector analysis was evaluated for 2013 and 2014. DMUs are composed of 21 European countries including Turkey and Russia. In the study, the experimental distribution of the efficiency scores obtained by the DEA was obtained and the bias of the efficiency scores were estimated through this experimental distribution by using different algorithm types of bootstrap method. Confidence intervals for unbiased estimates are calculated. The obtained results are given in charts and tables