RASSAL ORMAN REGRESYONU VE DESTEK VEKTÖR REGRESYONU İLE PİYASA TAKAS FİYATININ TAHMİNİ

Authors : Sinan DEMİREZEN, Meral ÇETİN

Pages : 1-15

Doi:10.51541/nicel.832164

View : 43 | Download : 12

Publication Date : 2021-06-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Antik çağdan beri varlığı bilinen statik elektrik 1880’de New York’ta üretilen elektrik ile farklı bir anlam kazanarak insan hayatının vazgeçilmez bir unsuru olmuştur. Günümüzde, temel ihtiyaç alanına girmiş olan elektriğin üretiminden dağıtımına kadar önceleri devlet tekeliyle gerçekleştirilse de özellikle 1980’lı yıllardan itibaren elektrik piyasası serbestleştirilmeye başlanarak rekabetçi bir yapıya dönüşmesi amaçlanmıştır. Serbestleşme adımları başta Şili olmak üzere, İngiltere, Avustralya, Yeni Zelanda ve Baltık ülkelerinde gerçekleşmiş ve günümüzde de bu dönüşüm süreci devam etmektedir. Ülkemizde ise elektrik piyasasındaki serbestleşme çalışmaları tam olarak 2000’li yıllarda gerçekleşmeye başlamıştır. 2015 yılında EPDK’dan aldığı piyasa işletim lisansı ile Enerji Piyasaları İşletme Anonim Şirketi insert ignore into journalissuearticles values(EPİAŞ); faaliyete geçerek elektrik piyasasının serbestleştirilmesinde önemli bir adım atılmıştır. Bu çalışmada, EPİAŞ tarafından işletilmekte olan Gün Öncesi Piyasası’nda belirlenen saatlik Piyasa Takas Fiyatının insert ignore into journalissuearticles values(PTF); tahmin edilmesi amaçlanmıştır. PTF’nin geçmiş değerlerinin ve gün öncesi piyasasında oluşan işlem hacminin PTF tahminindeki başarısı araştırılmıştır. Tahmin yöntemi olarak, makine öğrenmesi yöntemlerinden rassal orman regresyonu ve destek vektör regresyonu kullanılmıştır. Analiz sonucunda, makine öğrenmesi yöntemlerinin tahmin performanslarının karşılaştırılmasında literatürde sıklıkla kullanılan RMSE, MAE ve MAPE kriterlerine göre rassal orman regresyon yöntemi ile gerçekleştirilen ve işlem hacminin de dahil olduğu değişken grubu PTF’yi en iyi tahmin eden model insert ignore into journalissuearticles values(RFR-2.grup); olmuştur. Bu çalışma ile işlem hacminin PTF için önemli bir değişken olduğu belirlenmiş olup PTF tahmin çalışmalarında diğer yöntemlere göre görece daha az kullanılan rassal orman regresyonunda bu yöntemler kadar önemli olduğu görülmüştür.
Keywords : Destek Vektör Regresyonu, Gün Öncesi Piyasası, Makine Öğrenmesi, Piyasa Takas Fiyatı, Random Forest

ORIGINAL ARTICLE URL