ÜLKELERİN ENERJİ ARZ GÜVENLİĞİ DÜZEYLERİNİN BELİRLENMESİ İÇİN HERFINDAHL-HIRSCHMAN ENDEKSİ TABANLI MAKİNE ÖĞRENMESİ YAKLAŞIMI

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorMetin, Serkan
dc.date.accessioned2026-06-19T06:24:04Z
dc.date.available2026-06-19T06:24:04Z
dc.date.issued2026
dc.departmentMalatya Turgut Özal Üniversitesi
dc.description.abstractEnerji arz güvenliği ülkeler açısından en önemli milli güvenlik sorunlarından biridir. Tek bir enerji kaynağına ve tedarikçiye bağımlı olmak ülkelerin geleceği açısından büyük tehditler oluşturmaktadır. Bunun için ülkeler enerji üretiminde kullanacağı kaynakları çeşitlendirmek zorundadırlar. Çalışmanın amacı, enerji kaynaklarının çeşitliliğini ölçerek ülkelerin enerji arz güvenliği açısından hangi durumda olduklarını değerlendirmektir. Bu çalışmada, ülkelerin enerji arz güvenliği düzeylerini belirlemek için Herfindahl-Hirschman Endeksi (HHI) ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılmıştır. HHI değerlerinin yüksek olması enerji arz güvenliğinin riskte olduğunu ve enerji kaynakları açısından dışa bağımlılığın olduğunu göstermektedir. Çalışmada, 2000-2023 yılları arasındaki 77 ülkeye ait veri seti analiz edilerek enerji arz güvenliği seviyeleri değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, İspanya’nın en düşük HHI değeri (0,2) ile en yüksek enerji arz güvenliğine Paraguay’ın ise en yüksek HHI değeri (1) ile en düşük enerji arz güvenliğine sahip olduğunu göstermiştir. İkinci yöntem olarak da, makine öğrenmesi yöntemlerinden K En Yakın Komşu (KNN), Rastgele Orman (Random Forest), Lojistik Regresyon ve Destek Vektör Makineleri (SVM) yöntemleri ile HHI sınıflandırmadan elde edilen sonuçlar ile yeniden sınıflandırma işlemleri yapılmıştır. Random Forest, %94 doğruluk oranıyla en başarılı yöntem olmuştur.
dc.identifier.dergipark1617073
dc.identifier.doi10.17130/ijmeb.1617073
dc.identifier.endpage103
dc.identifier.issn2147-9208
dc.identifier.issn2147-9194
dc.identifier.issue1
dc.identifier.orcid0000-0003-1765-7474
dc.identifier.startpage83
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.17130/ijmeb.1617073
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12899/4294
dc.identifier.volume22
dc.institutionauthorMetin, Serkan
dc.language.isotr
dc.publisherZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi
dc.relation.ispartofUluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_DergiPark_20260612
dc.subjectEnerji Arz Güvenliği
dc.subjectHerfindahl-Hirschman Endeksi
dc.subjectMakine Öğrenmesi
dc.subjectYenilenebilir Enerji
dc.subjectEnerji Çeşitliliği
dc.titleÜLKELERİN ENERJİ ARZ GÜVENLİĞİ DÜZEYLERİNİN BELİRLENMESİ İÇİN HERFINDAHL-HIRSCHMAN ENDEKSİ TABANLI MAKİNE ÖĞRENMESİ YAKLAŞIMI
dc.title.alternativeA MACHINE LEARNING APPROACH BASED ON THE HERFINDAHL-HIRSCHMAN INDEX FOR DETERMINING THE ENERGY SUPPLY SECURITY LEVELS OF COUNTRIES
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

Diğer Yayınlar Koleksiyonu