Forecasting Energy Prices Using Data Mining Methods

dc.contributor.advisorBalcılar, Mehmet
dc.contributor.authorFar, Pejman Bahramian
dc.date.accessioned2019-10-11T06:53:34Z
dc.date.available2019-10-11T06:53:34Z
dc.date.issued2017-02
dc.date.submitted2017
dc.departmentEastern Mediterranean University, Faculty of Business and Economics, Dept. of Economicsen_US
dc.descriptionDoctor of Philosophy in Economics. Thesis (Ph.D.)--Eastern Mediterranean University, Faculty of Business and Economics, Dept. of Economics, 2017. Supervisor: Prof. Dr. Mehmet Balcılar.en_US
dc.description.abstractEnergy prices have been playing an increasingly significant role in the world economy since all elements involved in this area are considered as a major input for the production. The energy prices as it affect economic variables in the world, is influenced by economic activities of great countries. Indicatively, oil prices which are a major energy index globally are affected by economic activities of great countries, and when such activities are on the decrease, the economy of the industrial countries slips into recession. The energy market is a complex market which does not follow the random walk process. There are many reasons behind the complexity of the energy market such as political situation, etc. Therefore prediction of this type of market is a difficult task. This study aims to investigate, model and forecast the whole US energy market as an important energy market in the world using different machine learning methods. Besides that, the effect of the US inflation on the volatility of the energy market has as well examined. Keywords: Forecasting, Neural Networks, US Energy Market, LPPL Models, Data mining methodsen_US
dc.description.abstractÖZ: Enerji piyasaları karmaşık bir yapıya sahiptir ve bu piyasalarda oluşan fiyatlar rastsal yürüyüş sürecini takip ederler. Bu karmaşıklığın ardındaki sebepler arasında siyasi gündemin bile dahil olduğu bir çok faktör yer almaktadır. Dolayısıyla enerji piyasalarının öngörülmesi oldukça zordur. Bu çalışmanın amacı Amerikan enerji piyasasını öngörü amacıyla modellemektir. Amerikan enerji piyasasının incelenmesindeki en önemli neden Amerikan ekonomisinin global bir öneme sahip olmasıdır. Bu çalışmada, yukarıda bahsedilenlerin yanı sıra Amerikan enflasyonu ve buna bağlı olarak enerji piyasasının oynaklığı ile olan ilişkisi de incelenmiştir. Enerji ürünleri üretimde ana girdiler olduğundan dünya ekonomisinde gittikçe büyüyen bir role sahiptir. Enerji fiyatları dünya ekonomisindeki bir çok makroekonomik değişkeni etkilemekte büyük ekonomilerin aktiviteleri bu fiyatlar üzerinde etkili olmaktadır. Büyük ekonomilerin aktivitelerindeki yavaşlama ve yükselmeler petrol fiyatalar üzerinde etkili olmakta ve tüm diğer ekonomileri de etkilemektedir. Petrol gibi enerji fiyatlarının öngörülmesi bu nedenle tüm ekonomiler için büyük öneme sahiptir. Anahtar Kelimeler: Öngörü, Yapay Sinir Ağı, Amerika Birleşik Devletleri Enerji Piyasası, LPPL Modeli, Veri Madenciliğien_US
dc.identifier.citationFar, Pejman Bahramian. (2017). Forecasting Energy Prices Using Data Mining Methods . Thesis (Ph.D.), Eastern Mediterranean University, Institute of Graduate Studies and Research, Dept. of Economics, Famagusta: North Cyprus.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11129/4156
dc.language.isoen
dc.publisherEastern Mediterranean University EMUen_US
dc.relation.publicationcategoryTez
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectEconomicsen_US
dc.subjectEnergy Sector-Pricesen_US
dc.subjectForecastingen_US
dc.subjectNeural Networksen_US
dc.subjectUS Energy Marketen_US
dc.subjectLPPL Modelsen_US
dc.subjectData mining methodsen_US
dc.titleForecasting Energy Prices Using Data Mining Methodsen_US
dc.typeDoctoral Thesis

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
farpejman.pdf
Size:
1.9 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Thesis, Doctoral

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.77 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: