ARIMA forecasting of primary energy demand by fuel in Turkey

Ediger, Volkan Ş.; Akar, Sertaç

doi:10.1016/j.enpol.2006.05.009

Cited by 517 publications

(238 citation statements)

References 31 publications

Supporting

Mentioning

225

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…According to Ediger and Tatlidil [4], Keleş [5], and Ediger and Akar [29] previous forecasts of Turkish electricity demand were, on the hole, unsuccessful. Arguably, a key reason for this is the failure of previous studies to adequate capture the impact of the main economic drivers and the UEDT on Turkish electricity demand.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Turkish aggregate electricity demand: An outlook to 2020

Dilaver

Hunt

2011

Energy

View full text Add to dashboard Cite

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Turkish aggregate electricity demand: An outlook to 2020

Dilaver

Hunt

2011

Energy

View full text Add to dashboard Cite

“…Metode ini juga telah banyak diterapkan untuk peramalan dalam berbagai bidang. (Hikichi, Salgado, & & Beijo, 2017) misalnya, menerapkan ARIMA untuk memprediksi banyaknya sertifikasi ISO 14001 di Amerika utara, (Goyal, Chan, & Jaiswal, 2006) dan (Liu, 2009) menggunakannya untuk memprediksi polusi di lingkungan perkotaan, (Ediger & Akar, 2007) memanfaatkannya untuk memprediksi kebutuhan energi berdasarkan jenisnya, sedangkan (Mohamed & Bodger, 2005) Pada umumnya, nilai yang akan datang berkorelasi dengan beberapa nilai terbaru. Dengan demikian, untuk meramalkan y t (h) seringkali tidak semua nilai yang ada di y perlu untuk digunakan.…”

unclassified

Prediksi Harga Bahan Pokok Nasional Jangka Pendek Menggunakan ARIMA

Rasyidi

2017

JISEBI

View full text Add to dashboard Cite

Abstrak-Fluktuasi harga bahan pokok yang tidak terkendali dapat menyebabkan kerugian bagi konsumen maupun produsen. Salah satu langkah untuk mengatasi permasalahan tersebut yaitu dengan membuat prediksi harga yang akurat sehingga tindakan preventif dapat dilakukan untuk meminimalkan gejolak harga. Dalam studi ini, ARIMA digunakan untuk memprediksi harga bahan pokok nasional dalam jangka pendek. Data harga harian dari dua belas bahan pokok pada empat horizon prediksi (1 hingga 30 hari ke depan) digunakan untuk menguji kinerja ARIMA dalam memprediksi harga bahan pokok. Hasil eksperimen menujukkan bahwa model ARIMA yang dihasilkan mampu memprediksi harga dengan tingkat error ratarata sebesar 2.22%.Kata Kunci-ARIMA, Bahan Pokok, Prediksi, Peramalan Abstract-Uncontrolled price fluctuation of basic commodities can harm both consumers and producers. One way to overcome the problem is by making accurate price prediction so that preventive actions can be conducted to minimize the price fluctuation. In this study, ARIMA is used to make short-term price prediction of national basic commodities. Daily pricing data of twelve commodities in four prediction horizons (1 to 30 days ahead) is used to test the performance of ARIMA in predicting the commodity prices. The experimental results showed that the ARIMA model was able to predict the price quite accurately with an average error rate of 2.22%.

show abstract

“…In addition to mathematical approaches to these scanning tasks such as ARIMA (Ediger and Akar 2007), newer approaches such as artificial neural networks (Lam 2004) and simulation (McDoniel and Monteleone 2001) are gaining importance (Kuo and Xue 1998). Bayesian networks (BNs) in particular have been applied successfully in areas such as computer science, medical diagnosis, and operational risk management (Pourret, Naim, and Marcot 2008).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Improving Environmental Scanning Systems Using Bayesian Networks

Welter¹,

Mayer

Quick

2013

Bus Res

View full text Add to dashboard Cite

Standard-Nutzungsbedingungen:Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wissenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden.Sie dürfen die Dokumente nicht für öffentliche oder kommerzielle Zwecke vervielfältigen, öffentlich ausstellen, öffentlich zugänglich machen, vertreiben oder anderweitig nutzen.Sofern die Verfasser die Dokumente unter Open-Content-Lizenzen (insbesondere CC-Lizenzen) zur Verfügung gestellt haben sollten, gelten abweichend von diesen Nutzungsbedingungen die in der dort genannten Lizenz gewährten Nutzungsrechte.

show abstract

ARIMA forecasting of primary energy demand by fuel in Turkey

Cited by 517 publications

References 31 publications

Turkish aggregate electricity demand: An outlook to 2020

Turkish aggregate electricity demand: An outlook to 2020

Prediksi Harga Bahan Pokok Nasional Jangka Pendek Menggunakan ARIMA

Improving Environmental Scanning Systems Using Bayesian Networks

Contact Info

Product

Resources

About