บทคัดย่อการคาดการณ์อุปสงค์พลังงานใน

บทคัดย่อ
การคาดการณ์อุปสงค์พลังงานในตลาดเกิดใหม่เป็นหนึ่งในเครื่องมือนโยบายสำคัญที่สุดที่ใช้ โดยผู้ตัดสินใจทั่วโลก ในตุรกี ส่วนใหญ่ศึกษาก่อนใช้รวมแบบฟอร์มต่าง ๆ ของโมเดล econometric อย่างไรก็ตาม เนื่องจากประเมินเศรษฐกิจ และประชากรพารามิเตอร์จะแตกต่างจาก realizations การ คาดการณ์เวลาชุดแล้วให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น ในการศึกษานี้ เราใช้ Autoregressive รวมย้ายเฉลี่ย (อา) และฤดูกาลอา (สมถวิล) วิธีการประเมินพลังงานหลักในอนาคตความต้องการของตุรกีตั้งแต่ปี 2548 ถึง 2020 อาคาดการณ์อุปสงค์พลังงานหลักแล้วจะเชื่อถือได้มากขึ้นกว่าการรวมการคาดการณ์แต่ละ ผลลัพธ์ได้แสดงที่เติบโตรายปีเฉลี่ยราคาของพลังงานแต่ละแหล่งพลังงานหลักจะลดลงในทุกกรณียกเว้นไม้และยังคงสัตว์ – พืชซึ่งจะมีอัตราเติบโตติดลบ ลดลงในอัตราความต้องการพลังงานอาจแปลได้ว่า จะประสบความสำเร็จสูงความเข้มพลังงานในทศวรรษที่ผ่านมามา ตีอีกเป็นที่ใด ๆ ลดลงความต้องการพลังงานจะชะลอการเติบโตทางเศรษฐกิจในระหว่างรอบระยะเวลาคาดการณ์ อัตราการเปลี่ยนแปลงและในเชื้อเพลิงฟอสซิลระบุว่า ระหว่างเชื้อเพลิงทดแทนควรใช้นำส่วนผสมของระบบพลังงานของประเทศ ขึ้นอยู่กับผลการวิจัยของเรา ที่เราเสนอบางคำแนะนำนโยบาย


1. บทนำ
การคาดการณ์อุปสงค์พลังงานเป็นหนึ่งในเครื่องมือนโยบายสำคัญที่สุดที่ใช้ โดยผู้ตัดสินใจทั่วโลก นี้เป็นจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับพลังงานตลาดเช่นตุรกีใหม่ Ediger (2003a) ได้แสดงว่า แม้ว่าผู้บริโภคปานกลาง ความต้องการพลังงานขั้นต้นของตุรกีได้เติบโตขึ้นอย่างรวดเร็วในช่วงปี 1989-1999 และคาดว่าจะดำเนินการต่อไปในอนาคต ตุรกีจะแน่นอนเล่นบทบาทสำคัญในภาคพลังงานของโลกในช่วงทศวรรษแรกของศตวรรษที่ 21
คล้ายกับประเทศส่วนใหญ่คาดการณ์ไว้นี่ตัวด้านความต้องการของระบบพลังงานในตุรกี การคาดการณ์การผลิตพลังงานในอนาคตของการประเทศถูกนำมาพิจารณาในสิ่งดังกล่าว
ความคิดเห็นที่ $The และคำสั่งในบทความนี้เป็นของผู้เขียนคนเดียว และไม่ อย่างใด สะท้อนนโยบายรัฐหรือตำแหน่งของรัฐบาลหรือนายจ้างของพวกเขา
เมื่อเร็ว ๆ นี้ ใน Ediger et al. (ในข่าว), เราพัฒนาระบบสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับการคาดการณ์การผลิตเชื้อเพลิงฟอสซิลโดยใช้ถดถอย Autoregressive Inte¬grated ย้ายเฉลี่ย (อา), และวิธีการตามฤดูกาลโดยอัตโนมัติลดค่าลงเรื่อย ๆ รวมย้ายเฉลี่ย (สมถวิล) ข้อมูลย้อนหลังจากปี 1950 2003 ในลักษณะเปรียบเทียบ วิธีการนำเสนอในการศึกษาแบบบูรณาการรุ่นที่ได้รับจากแต่ละวิธี โดยใช้พารามิเตอร์บางอย่างตัดสินใจที่เกี่ยวข้องกับความดีของพอดี หรือความเชื่อมั่น inter¬val ลักษณะของเส้นโค้ง การสำรอง
การศึกษาพลังงานความต้องการการคาดการณ์ในตุรกีไป 1960s ประเพณีการพลังงานที่คาดการณ์ โดยใช้เทคนิคการถดถอยอย่างง่ายเป็นจุดเริ่มต้นโดยรัฐวางแผนองค์กร (SPO) ศึกษาคล้ายกันในภายหลังได้ถูกอย่างต่อเนื่อง โดยกระทรวงพลังงาน และทรัพยากรธรรมชาติของประเทศตุรกี (MENR) และจำนวน academicians คาดการณ์เหล่านี้ก่อนทำนายมากค่าสูงกว่าปริมาณการใช้ที่เกิดขึ้นจริง อย่างสม่ำเสมอ ภายหลัง ตั้งแต่ 1984 เทคนิคการสร้างโมเดล econometric หลายมีรับจ้าง ในหมู่พวกเขา แบบจำลองสำหรับวิเคราะห์ของพลังงานความต้องการ (MAED), ซึ่งถูกใช้ในการวางแผนพลังงานและการทำนโยบาย โดย MENR ได้รับการหนึ่งที่ใช้บ่อยที่สุด
Ediger และ Tatlıdil (2002) นำเสนอเทคนิคการวิเคราะห์รูปแบบวัฏจักรในข้อมูลชุดเวลาของการใช้พลังงานประจำปีเพิ่มเติมเงินใหม่ และเปรียบเทียบผลกับวิธีผืนเนนหนาว กระดาษมี comprehen¬sive รีวิวและเปรียบเทียบทั้งหมดก่อนหน้านี้พลังงานคาดการณ์ความต้องทำในตุรกี
Ediger และ Tatlıdil (2002), เทคนิคต่าง ๆ มีการใช้ในพลังงานความคาดการณ์ของตุรกี degree-day ถดถอยเชิงเส้น และตัวแปรพหุ autore¬gression ขั้นตอนวิธีพันธุกรรม และเครือข่ายประสาทเทียม (ตาราง 1) ไนซารัคและ Satman (2003) จำลองความต้องการก๊าซธรรมชาติสำหรับความร้อนที่อยู่อาศัยในตุรกีตามแนวคิด degree-day (DD) ซึ่งถูกใช้ครั้งแรก โดย Durmayaz et al. (2000) และ al. et mrah Gu¨ (2001) ในตุรกี ในภายหลังในปี 2004 ถดถอยเชิงเส้น multivariable ถดถอย และชุดครั้งแรกสั่ง autoregressive โมเดลถูกใช้ โดย Yumurtacı และ Asmaz (2004), Go¨ ru¨ cu¨ และ Gu¨ mrah (2004), และ Aras และ Aras (2004), ตามลำดับ อีกครั้งในปี 2004 วิธีแบบจำลองขั้นตอนวิธีพันธุกรรมเริ่มต้นจะใช้สำหรับการคาดการณ์ปริมาณการใช้พลังงานและ exergy เขียนต่าง ๆ เช่น Canyurt และ al. (2004), เซย์แลนและ O¨ ztu¨ rk (2004), และ O¨ ztu¨ rk et al. (2004) ในปี 2005 หลายรุ่นเช่นพันธุกรรมขั้นตอนวิธีการขนส่งพลังงานความต้องการประเมิน (GATEDE), พันธุอัลกอริทึมพลังงาน (GAEN), พันธุอัลกอริทึม Exergy (GAEX) วิธีนี้ได้ถูกพัฒนาขึ้น โดย Haldenbilen และเซย์แลน (2005) และ al. et เซย์แลน (2005a, b) ในที่สุด เทคนิค (แอน) -โครงข่ายประสาทเทียมใช้สำหรับพลังงานความต้องการการคาดการณ์โดย Go¨ ru¨ cu¨ et al. (2004) และเซน So¨ et al. (2005) สรุปวิธีการและข้อมูลที่ใช้และการประมาณระยะเวลาในการศึกษาเหล่านี้ได้ในตารางที่ 1
ผลลัพธ์ (ภาษาไทย) 1:
ระหว่างการศึกษานี้ 4 เท่านั้นเกี่ยวข้องกับความต้องการพลังงานหลัก Ediger และ Tatlıdil (2002) เซย์แลนและ O¨ ztu¨ rk (2004), Canyurt และ al. (2004), และ al. et เซย์แลน (2005b) ใช้วิธีการขั้นตอนวิธีพันธุกรรมในขณะที่เซน So¨ et al. (2005) ใช้โครงข่ายประสาทเทียม เซย์แลนและ O¨ ztu¨ rk (2004) ใช้ 3 สถานการณ์ สถานการณ์สมมติ 1 (GNP และประชากรเติบโตราคาถูกนำเป็น 0.12% และ 5% ตามลำดับ) และ 2 สถานการณ์ (GNP และประชากรเติบโตราคาถูกนำเป็น 4% และ 0.14% ตามลำดับ) ใช้ขั้นตอนวิธีพันธุกรรมในรูปแบบของเชิงเส้น และเนนขณะสถานการณ์ 3 ใช้กระชับโค้งพหุนามCanyurt et al. (2004) ใช้ 5% ของอัตราการเติบโต GDP และอัตราการเติบโตของประชากรของ 0.12% ในสองรูปแบบของไม่ - เชิงเส้นสมการกำลังสอง และเนน เซย์แลน et al. (2005b) ใช้รูปแบบวิธีการขั้นตอนวิธีพันธุกรรมสามเช่นเส้น เนน และผสม พวกเขายอมรับอัตราการเติบโตของ GDP เป็น 5% และเฉลี่ยปีประชากรอัตราการเติบโตเป็น 0.18% สุดท้าย เซน So¨ et al. (2005) ใช้โครงข่ายประสาทเทียมในการสำมะโนประชากร เศรษฐกิจ และข้อมูลพลังงาน 1975 2003 ใช้ในสองวิธีฝึกเครือข่ายประสาท
ดังที่เห็นนี่ ศึกษาเหล่านี้ส่วนใหญ่ใช้แบบฟอร์มต่าง ๆ ของโมเดล econometric อย่างไรก็ตาม Ediger และ

Tatlıdil (2002) ได้แสดงชัดเจนว่า ประเมินเศรษฐกิจ และประชากรพารามิเตอร์จะแตกต่างจากที่ realizations เช่น อัตราการขยายตัวของ GDP ที่จะใช้ในแอพพลิเคชัน MAED ประเพณีไว้มากสูงกว่าจริง จริง สำหรับรอบระยะเวลาระหว่างปี 1985 และปี 1990, 1990 และ 1995 และปี 1995 และ 2000, MAED ใช้อัตราการขยายตัวข

ผลลัพธ์ (ลาว) 1:

Abstract
ຄວາມ​ຕ້ອງ​ການ​ພະ​ລັງ​ງານ​ການ​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ໃນ​ຕະ​ຫຼາດ​ທີ່​ພົ້ນ​ເດັ່ນ​ຂື້ນ​ແມ່ນ​ຫນຶ່ງ​ໃນ​ເຄື່ອງ​ມື​ຂອງ​ນະ​ໂຍ​ບາຍ​ສໍາ​ຄັນ​ທີ່​ສຸດ​ໄດ້​ຖືກ​ນໍາ​ໃຊ້​. ການ​ຕັດ​ສິນ​ໃຈ​ຕວກ​ກີ​ທົ່ວ​ໂລກ​ໃນ​ທີ່​ສຸດ​ການ​ສຶກ​ສາ​ກ່ອນ​ທີ່​ນໍາ​ໃຊ້​ຮູບ​ແບບ​ທີ່​ແຕກ​ຕ່າງ​ກັນ​ຂອງ​ຕົວ​ແບບ​ພັດ​ທະ​ນາ​ຊຸມ​ເນື່ອງ​ມາ​ຈາກ​ການ​ປະ​ເມີນ​ຜົນ​ທາງ​ເສດ​ຖະ​ກິດ​. ຕົວ​ກໍາ​ນົດ​ການ​ປະ​ຊາ​ກອນ​ແລະ​ການ realization ຈະ​ມີ​ຄວາມ​ແຕກ​ຕ່າງ​ຈາກ​ໄລ​ຍະ​ທີ່​ໃຊ້​ເວ​ລາ​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ຜົນ​ໄດ້​ດີກ​ວ່າ​. ໃນ​ການ​ສຶກ​ສາ​ນີ້​, ພວກ​ເຮົາ​ນໍາ​ໃຊ້​ອັດ​ຖົດ​ຖອຍ​. ສະ​ເລ່ຍ​ລວມ​ທັງ​ຫມົດ​ການ​ເຄື່ອນ​ຍ້າຍ (R​) ແລະ​ລະ​ດູ​ການ Abu (Somthavil​) ເພື່ອ​ປະ​ເມີນ​ຄວາມ​ຕ້ອງ​ການ​ພະ​ລັງ​ງານ​ໃນ​ອະ​ນາ​ຄົດ​ຂອງ Turkey ນັບ​ຕັ້ງ​ແຕ່ 2548 ເຖິງ​ຄວາມ​ຕ້ອງ​ການ​ພະ​ລັງ​ງານ​ຕົ້ນ​ຕໍ​ໃນ​ປີ 2020 ແມ່ນ​ຄາດ​ວ່າ​ຈະ​ເຊື່ອ​ຖື​ໄດ້​ກວ່າ​ຜົນ​ລວມ​ຂອງ​ການ​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ຂອງ​ບຸກ​ຄົນ​. ຜົນ​ການ​ຄົ້ນ​ຫາ​ສະ​ແດງ​ໃຫ້​ເຫັນ​ວ່າ​ສະ​ເລ່ຍ​ອັດ​ຕາ​ການ​ຂະ​ຫຍາຍ​ຕົວ​ປະ​ຈໍາ​ປີ​ຂອງ​ແຕ່​ລະ​ແຫຼ່ງ​ພະ​ລັງ​ງານ​ຂອງ​ພະ​ລັງ​ງານ​ຕົ້ນ​ຕໍ​ແມ່ນ​ຫຼຸດ​ຜ່ອນ​ລົງ​ໃນ​ກໍ​ລະ​ນີ​ທັງ​ຫມົດ​ຍົກ​ເວັ້ນ​ຊາກ​ໄມ້​ແລະ​ສັດ - ຕົ້ນ​ໄມ້​, ເຊິ່ງ​ຈະ​ມີ​ອັດ​ຕາ​ການ​ຂະ​ຫຍາຍ​ຕົວ​ທາງ​ລົບ​. ການ​ຫຼຸດ​ລົງ​ໃນ​ຄວາມ​ຕ້ອງ​ການ​ສໍາ​ລັບ​ພະ​ລັງ​ງານ​ສາ​ມາດ​ແປ​ພາ​ສາ​ທີ່​. ເພື່ອ​ບັນ​ລຸ​ຄວາມ​ເຂັ້ມ​ພະ​ລັງ​ງານ​ທີ່​ສູງ​ຂຶ້ນ​ໃນ​ທົດ​ສະ​ວັດ​ທີ່​ຈະ​ມາ​ເຖິງ​. ມົນ​ຕີ​ອີກ​ປະ​ການ​ຫນຶ່ງ​ແມ່ນ​ວ່າ​ຄວາມ​ຕ້ອງ​ການ​ພະ​ລັງ​ງານ​ຫຼຸດ​ລົງ​ຢ່າງ​ໃດ​ຈະ​ເຕີບ​ໂຕ​ຊ້າ​ລົງ​ຂອງ​ເສດ​ຖະ​ກິດ​ໃນ​ໄລ​ຍະ​ການ​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ໄດ້​. ອັດ​ຕາ​ການ​ປ່ຽນ​ແປງ​ແລະ​ຟອດ​ຊິວ​ເຊື້ອ​ໄຟ​ທີ່​ໄດ້​ລະ​ບຸ​. ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ປະ​ສົມ​ຂອງ​ນໍ້າ​ມັນ​ເຊື້ອ​ໄຟ​ງານ​ທົດ​ແທນ​ໃນ​ລະ​ຫວ່າງ​ການ​ລະ​ບົບ​ພະ​ລັງ​ງານ​ຂອງ​ປະ​ເທດ​. ອີງ​ໃສ່​ຜົນ​ຂອງ​ການ​ຄົ້ນ​ຄວ້າ​ຂອງ​ພວກ​ເຮົາ​. ພວກ​ເຮົາ​ສະ​ເຫນີ​ຄໍາ​ແນະ​ນໍາ​ນະ​ໂຍ​ບາຍ​ຈໍາ​ນວນ​ຫນຶ່ງ ທໍາ​ອິດ​. ການ​ນໍາ​ສະ​ເຫນີ ການ​ຄາດ​ຄວາມ​ຕ້ອງ​ການ​ພະ​ລັງ​ງານ​ແມ່ນ​ຫນຶ່ງ​ໃນ​ເຄື່ອງ​ມື​ຂອງ​ນະ​ໂຍ​ບາຍ​ສໍາ​ຄັນ​ທີ່​ສຸດ​ໄດ້​ຖືກ​ນໍາ​ໃຊ້​. ການ​ຕັດ​ສິນ​ໃຈ​ໃນ​ທົ່ວ​ໂລກ ນີ້​ແມ່ນ​ເປັນ​ຄວາມ​ຈິງ​ໂດຍ​ສະ​ເພາະ​ແມ່ນ​ສໍາ​ລັບ​ການ​ຕະ​ຫຼາດ​ພະ​ລັງ​ງານ​ເຊັ່ນ​: ນິວ​ຕວກ​ກີ Ediger (2003a​) ໄດ້​ສະ​ແດງ​ໃຫ້​ເຫັນ​ວ່າ​ເຖິງ​ແມ່ນ​ວ່າ​ຜູ້​ບໍ​ລິ​ໂພກ​ປານ​ກາງ​. ຄວາມ​ຕ້ອງ​ການ​ພະ​ລັງ​ງານ​ຕົ້ນ​ຕໍ​ຂອງ Turkey ໄດ້​ເພີ່ມ​ຂຶ້ນ​ຢ່າງ​ໄວ​ວາ​ໃນ​ໄລ​ຍະ​ປີ 1989-1999 ແລະ​ຄາດ​ວ່າ​ຈະ​ສືບ​ຕໍ່​ເຂົ້າ​ໄປ​ໃນ​ອະ​ນາ​ຄົດ​. ແນ່​ນອນ​ວ່າ Turkey ຈະ​ມີ​ບົດ​ບາດ​ສໍາ​ຄັນ​ໃນ​ຂະ​ແຫນງ​ພະ​ລັງ​ງານ​ຂອງ​ໂລກ​ໃນ​ໄລ​ຍະ​ທົດ​ສະ​ວັດ​ທີ່​ທໍາ​ອິດ​ຂອງ​ສະ​ຕະ​ວັດ​ທີ່​. 21 ທີ່​ຄ້າຍ​ຄື​ກັນ​ກັບ​ບັນ​ດາ​ປະ​ເທດ​ທີ່​ຄາດ​ວ່າ​ດ້ານ​ຄວາມ​ຕ້ອງ​ການ​ຂອງ​ລະ​ບົບ​ການ​ພະ​ລັງ​ງານ​ໃນ Turkey​. ການ​ຜະ​ລິດ​ພະ​ລັງ​ງານ​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ໃນ​ອະ​ນາ​ຄົດ​ຂອງ​ປະ​ເທດ​ແມ່ນ​ໄດ້​ຖືກ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ເຂົ້າ​ໄປ​ໃນ​ສິ່ງ​ດັ່ງ​ກ່າວ​ໃນ​ບັນ​ຊີ ຢູ່​ທີ່ $ ຄໍາ​ສັ່ງ​ໃນ​ບົດ​ຄວາມ​ນີ້​ແມ່ນ​ຂອງ​ຜູ້​ຂຽນ​ຄົນ​ດຽວ​ແລະ​ເຮັດ​ບໍ່​ໄດ້​ໃນ​ວິ​ທີ​ການ​ໃດ​ສະ​ທ້ອນ​ໃຫ້​ເຫັນ​ນະ​ໂຍ​ບາຍ​ຫຼື​ຕໍາ​ແຫນ່ງ​ຂອງ​ລັດ​ຖະ​ບານ​ຫຼື​ນາຍ​ຈ້າງ​. ພວກ​ເຂົາ​ເຈົ້າ ບໍ່​ດົນ​ມາ​ນີ້​ໃນ​. Ediger et al (in press​)​, ພວກ​ເຮົາ​ການ​ພັດ​ທະ​ນາ​ລະ​ບົບ​ການ​ສະ​ຫນັບ​ສະ​ຫນູນ​ການ​ຕັດ​ສິນ​ໃຈ​ສໍາ​ລັບ​ການ​ຄາດ​ຄະ​ເນວ່​ການ​ຜະ​ລິດ​ໂດຍ​ນໍາ​ໃຊ້​ພາ​ເຊື້ອ​ໄຟ​ຟອດ​ຊິວ​. Autoregressive Inte¬grated​ການ​ເຄື່ອນ​ຍ້າຍ​ໂດຍ​ສະ​ເລ່ຍ (R​)​, ແລະ​ວິ​ທີ​ການ​ຕາມ​ລະ​ດູ​ການ​ອັດ​ຕະ​ໂນ​ມັດ​ຕັດ​ລົງ​ໄດ້ (ສົມ​ຖະ​ຫວິນ​) 1950 2003 ຂໍ້​ມູນ​ທັງ​ຫມົດ​ສະ​ເລ່ຍ​ຍ້າຍ​ຫວັດ​ສາດ​ບົນ​ພື້ນ​ຖານ​ພີ່​ນ້ອງ​. ການ​ນໍາ​ສະ​ເຫນີ​ຂອງ​ຮູບ​ແບບ​ປະ​ສົມ​ປະ​ສານ​ທີ່​ໄດ້​ຮັບ​ຈາກ​ແຕ່​ລະ​ຄົນ​. ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ຕົວ​ກໍາ​ນົດ​ການ​ສະ​ເພາະ​ໃດ​ຫນຶ່ງ​ທີ່​ກ່ຽວ​ຂ້ອງ​ກັບ​ການ​ຕັດ​ສິນ​ໃຈ​ຄຸນ​ງາມ​ຄວາມ​ດີ​ຂອງ​ພໍ​ດີ​. ຮູບ​ລັກ​ສະ​ນະ​Inter¬val​ຫຼື​ຄວາມ​ເຊື່ອ​ຫມັ້ນ​ຂອງ​ການ​ໂຄ້ງ​ລົງ​ໄດ້​. ການ​ສໍາ​ຮອງ , ການ​ສຶກ​ສາ​, ການ​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ຄວາມ​ຕ້ອງ​ການ​ພະ​ລັງ​ງານ​ໃນ​ປະ​ເພ​ນີ​ຕວກ​ກີ​ຂອງ​ພະ​ລັງ​ງານ​ປີ 1960 ຄາດ​. ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ເຕັກ​ນິກ​ການ​ຖົດ​ຖອຍ​ງ່າຍ​ດາຍ​ເປັນ​ຈຸດ​ລິ​ເລີ່ມ​ຂອງ​ລັດ​ແຜນ Organization (SPO​)​, ການ​ສຶກ​ສາ​ທີ່​ຄ້າຍ​ຄື​ກັນ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ສືບ​ຕໍ່​ໃນ​ວັນ​ຕໍ່​ມາ​. ພະ​ແນກ​ພະ​ລັງ​ງານ Turkey ແລະ​ຊັບ​ພະ​ຍາ​ກອນ​ທໍາ​ມະ​ຊາດ (MENR​) ແລະ​ຈໍາ​ນວນ​ຂອງ​ນັກ​ການ​ສຶກ​ສາ​ການ​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ເຫຼົ່າ​ນີ້​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ສູງ​ຂຶ້ນ​ຫຼາຍ​ກ​່​ວາ​ກ່ອນ​ທີ່​ຈະ​ບໍ​ລິ​ໂພກ​ຕົວ​ຈິງ​ໄດ້​. ເປັນ​ປົກ​ກະ​ຕິ​ຫຼັງ​ຈາກ​ປີ 1984 ສ້າງ​ແບບ​ຈໍາ​ລອງ​ທາງ​ວິ​ຊາ​ການ​, ພັດ​ທະ​ນາ​ຊຸມ​ຈໍາ​ນວນ​ຫຼາຍ​ໄດ້​ມີ​ວຽກ​ເຮັດ​, ໃນ​ບັນ​ດາ​ພວກ​ເຂົາ​ເປັນ​ຕົວ​ແບບ​ຫນຶ່ງ​ສໍາ​ລັບ​ການ​ວິ​ເຄາະ​ຂອງ​ຄວາມ​ຕ້ອງ​ການ​ພະ​ລັງ​ງານ (MAED​)​, ເຊິ່ງ​ໄດ້​ຖືກ​ນໍາ​ໃຊ້​ໃນ​ການ​ວາງ​ແຜນ​ພະ​ລັງ​ງານ​ແລະ​ການ​ສ້າງ​ນະ​ໂຍ​ບາຍ​ໂດຍ MENR ໄດ້​ເປັນ​ຫນຶ່ງ​ໃນ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ຫຼາຍ​ທີ່​ສຸດ​ເລື້ອຍໆ​. Ediger ແລະ​Tatlıdil (2002​) ນໍາ​ສະ​ເຫນີ​ການ​ວິ​ເຄາະ​ດ້ານ​ວິ​ຊາ​ການ​ຂອງ​ຮູບ​ແບບ​ເປັນ​ວົງ​ກົມ​ໃນ​ໄລ​ຍະ​ການ​ຂໍ້​ມູນ​ຂອງ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ພະ​ລັງ​ງານ​ປະ​ຈໍາ​ປີ​ຂອງ​ເງິນ​ໃຫມ່​. ແລະ​ປຽບ​ທຽບ​ຜົນ​ໄດ້​ກັບ​ການ​ສິ້ນ​ຂອງ​ເຈ້ຍ​ທີ່​ມີ​comprehen¬sive​ລະ​ດູ​ຫນາວ Continental​. ການ​ທົບ​ທວນ​ແລະ​ປຽບ​ທຽບ​ທັງ​ຫມົດ​ປະ​ມານ​ການ​ທີ່​ຜ່ານ​ມາ​ຂອງ​ພະ​ລັງ​ງານ​ທີ່​ຕ້ອງ​ເຮັດ​ໃນ Turkey Ediger ແລະ​Tatlıdil (2002​)​, ເຕັກ​ນິກ​ຕ່າງໆ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ໃນ​ການ​ພະ​ລັງ​ງານ​ນາຍ​ຂອງ​ປະ​ລິນ​ຍາ​ວັນ Turkey ແລະ​ແປ​autore¬gression regression ຮູບ​ແຂບ​. ພັນ​ທຸ​ກໍາ​ສູດ​ການ​ຄິດ​ໄລ່ ແລະ​ລົດ​ບັນ​ທຸກ​ແລະ Satman (2003​) ຄວາມ​ຕ້ອງ​ການ​ສ້າງ​ແບບ​ຈໍາ​ລອງ​ສໍາ​ລັບ​ການ​ອາຍ​ແກ​ັ​ສ​ທໍາ​ມະ​ຊາດ​ເນົາ​ເຄືອ​ຂ່າຍ​ແມ່ (ຕາ​ຕະ​ລາງ 1​) ໃນ​ຕອນ​ກາງ​ຄືນ​ສໍາ​ລັບ​ການ​ໃຫ້​ຄວາມ​ຮ້ອນ​ຢູ່​ອາ​ໄສ​ໃນ Turkey ອີງ​ຕາມ​ການ​ລະ​ດັບ​ວັນ (DD​)​, ເຊິ່ງ​ໄດ້​ຖືກ​ນໍາ​ໃຊ້​ຄັ້ງ​ທໍາ​ອິດ​ໂດຍ​. Durmayaz et al (. ແລະ mrah Gu 2000​) ແລະ al​. (2001​) ໃນ Turkey ຕໍ່​ມາ​ໃນ​ປີ 2004 Linear Regression​. regression ແປ​ແລະ​ຄໍາ​ສັ່ງ​ຊຸດ​ທີ່​ໃຊ້​ເວ​ລາ​. ຕົວ​ແບບ​ອັດ​ຖົດ​ຖອຍ​ຖືກ​ນໍາ​ໃຊ້​ໂດຍ​Yumurtacı​ແລະ Asmaz (2004​)​, cu ໄປ ru ແລະ Gu mrah (2004​)​, ແລະ Aras ແລະ Aras (2004​)​, ຕາມ​ລໍາ​ດັບ​, ອີກ​ເທື່ອ​ຫນຶ່ງ​ໃນ​ປີ 2004 ເພື່ອ​ສ້າງ​ແບບ​ຈໍາ​ລອງ​ວິ​ທີ​ກໍາ​ມະ​ພັນ​ການ​ເລີ່ມ​ຕົ້ນ​. ມັນ​ໄດ້​ຖືກ​ນໍາ​ໃຊ້​ສໍາ​ລັບ​ການ​ຄາດ​ການ​ບໍ​ລິ​ໂພກ​ພະ​ລັງ​ງານ​ແລະ exergy ຂຽນ​ດັ່ງ​ກ່າວ Canyurt ແລະ al​. (2004​)​, ເຊ Dylan ແລະ O ztu¨ rk (2004​)​, ແລະ O ztu¨ rk et al​. (2004​) ໃນ​. 2005 ແບບ​ເຊັ່ນ​: ສູດ​ການ​ຄິດ​ໄລ່​ທາງ​ພັນ​ທຸ​ກໍາ​, ການ​ຂົນ​ສົ່ງ​, ການ​ປະ​ເມີນ​ຄວາມ​ຕ້ອງ​ການ​ພະ​ລັງ​ງານ (ປະ​ຕູ​ຮົ້ວ​)​, ພະ​ລັງ​ງານ​ຄວາມ​ຄິດ​ຂອງ​ພັນ​ທຸ​ກໍາ (GAEN​)​, ສູດ​ການ​ຄິດ​ໄລ່​ທາງ​ພັນ​ທຸ​ກໍາ Exergy ວິ​ທີ​ການ (GAEX​) ໄດ້​ຮັບ​ການ​ພັດ​ທະ​ນາ​ໂດຍ Haldenbilen ແລະ​ປາ​ລານ​. (2005​) ແລະ al et Dylan Lacey (2005a​, b​) ການ​ດ້ານ​ວິ​ຊາ​ການ (Ann​) -​.​. ເຄືອ​ຂ່າຍ Neural ສໍາ​ລັບ​ຄວາມ​ຕ້ອງ​ການ​ພະ​ລັງ​ງານ​ຄາດ​ໄປ ru Cu et al (2004​) ແລະ Zen​. ດັ່ງ​ນັ້ນ et al (2005​) ສັງ​ລວມ​ວິ​ທີ​ການ​ແລະ​ຂໍ້​ມູນ​ທີ່​ຖືກ​ນໍາ​ໃຊ້​ເພື່ອ​ປະ​ເມີນ​ໄລ​ຍະ​ເວ​ລາ​ຂອງ​ການ​ສຶກ​ສາ​ເຫຼົ່າ​ນີ້​ຢູ່​ໃນ​ຕາ​ຕະ​ລາງ 1​. ຜົນ​ການ​ຄົ້ນ​ຫາ (ໃນ​ປະ​ເທດ​ໄທ​) 1​: ໃນ​ລະ​ຫວ່າງ​ການ​ສຶກ​ສາ​ຄັ້ງ​ນີ້​ພຽງ​ແຕ່​ມີ​ສ່ວນ​ຮ່ວມ​ສີ່​ຄວາມ​ຕ້ອງ​ການ​ພະ​ລັງ​ງານ​ປະ​ຖົມ Ediger​. ແລະ​Tatlıdil (2002​) ແລະ Lance Lindsey o ztu¨ rk (2004​)​, Canyurt ແລະ al​. (2004​)​, ແລະ al​. et ເຊ LAN (2005b​) ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ເປັນ​ບົບ​ພັນ​ທຸ​ກໍາ​, ໃນ​ຂະ​ນະ​ທີ່​ລະ​ບຸ​ນັ້ນ​ແລະ​. al​. (2005​) ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ລະ​ບົບ​ປະ​ສາດ​ເຄືອ​ຂ່າຍ Seiya LAN ແລະ O ztu¨ rk (2004​) ທີ່​ໃຊ້​ສະ​ຖາ​ນະ​ການ​ສາມ​ສະ​ຖາ​ນະ​ການ 1 (ການ​ຂະ​ຫຍາຍ​ຕົວ GNP ແລະ​ປະ​ຊາ​ກອນ​ໄດ້​ປະ​ຕິ​ບັດ​ເປັນ 012​% ແລະ 5​% ຕາມ​ລໍາ​ດັບ​)​, ແລະ​ສະ​ຖາ​ນະ​ການ​ທີ​ສອງ (GNP​. ແລະ​ອັດ​ຕາ​ການ​ຈະ​ເລີນ​ເຕີບ​ໂຕ​ຂອງ​ປະ​ຊາ​ກອນ​ເປັນ 4​% ແລະ 014​% ຕາມ​ລໍາ​ດັບ​) ໂດຍ​ນໍາ​ໃຊ້​ສູດ​ການ​ຄິດ​ໄລ່​ທາງ​ພັນ​ທຸ​ກໍາ​ໃນ​ຮູບ​ແບບ​ຂອງ​ຮູບ​ແຂບ​ໄດ້​. ແລະ​ອາ​ເມລິ​ກາ​ເຫນືອ​, ໃນ​ຂະ​ນະ​ທີ່​ທີ​ສາມ​ແມ່ນ​ຫນາ​ແຫນ້ນ​ໂຄ້ງ​ເປັນ​ຊື່ Canyurt et al (2004​) 5​% ຂອງ​ອັດ​ຕາ​ການ​ເຕີບ​ໂຕ​ຂອງ GDP ແລະ​ອັດ​ຕາ​ການ​ຈະ​ເລີນ​ເຕີບ​ໂຕ​ຂອງ​ປະ​ຊາ​ກອນ​ຂອງ 012​% ໃນ​ທັງ​ສອງ​ຮູບ​ແບບ​ຂອງ​ການ​ບໍ່ -​. ເປັນ​ຮູບ​ແຂບ​, quadratic ແລະ​ຊື່​. John Lacey Dylan et al​. (2005b​) ຖືກ​ນໍາ​ໃຊ້​ເພື່ອ​ປະ​ກອບ​ທາງ​ພັນ​ທຸ​ກໍາ​ວິ​ທີ​ສາມ​ສາຍ​ດັ່ງ​ກ່າວ Halonen ແລະ​ປົນ​ໃຫ້​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ອັດ​ຕາ​ການ​ຍອມ​ຮັບ​ຂອງ​ການ​ເຕີບ​ໂຕ GDP ແມ່ນ 5​% ແລະ​ອັດ​ຕາ​ປະ​ຈໍາ​ປີ​ສະ​ເລ່ຍ​ການ​ຂະ​ຫຍາຍ​ຕົວ​ຂອງ​ປະ​ຊາ​ກອນ​ແມ່ນ 018​%​, ໄດ້ Zen ດັ່ງ ¨​ແລະ​ເຄືອ​ຂ່າຍ​ປະ​ສາດ​ປອມ​ໃນ​ການ​ສໍາ​ຫລວດ​ເສດ​ຖະ​ກິດ​ປີ 2003 ແລະ​ປີ 1975 ການ​ຝຶກ​ອົບ​ຮົມ​ພະ​ລັງ​ງານ​ສໍາ​ເນົາ​ເຄືອ​ຂ່າຍ​ທີ່​ນໍາ​ໃຊ້​ໃນ​ສອງ​ວິ​ທີ al​. (2005​)​, ທີ່​ເຫັນ​ຢູ່​ທີ່​ນີ້​. ສ່ວນ​ໃຫຍ່​ຂອງ​ການ​ສຶກ​ສາ​ເຫຼົ່າ​ນີ້​ນໍາ​ໃຊ້​ຮູບ​ແບບ​ທີ່​ແຕກ​ຕ່າງ​ກັນ​ຂອງ​ຕົວ​ແບບ​ພັດ​ທະ​ນາ​ຊຸມ​, ຢ່າງ​ໃດ​ກໍ​ຕາມ​, Ediger ແລະ Tatlıdil (2002​) ໄດ້​ສະ​ແດງ​ໃຫ້​ເຫັນ​ວ່າ​ຈະ​ແຈ້ງ​. ການ​ປະ​ເມີນ​ຜົນ​ທາງ​ເສດ​ຖະ​ກິດ ແລະ​ຕົວ​ກໍາ​ນົດ​ການ​ຂອງ​ປະ​ຊາ​ກອນ​ແມ່ນ​ແຕກ​ຕ່າງ​ກັນ​ຈາກ​ການ realization ຄົນ​ເຊັ່ນ​: ອັດ​ຕາ​ການ​ຂະ​ຫຍາຍ​ຕົວ​ຂອງ GDP ໃຫ້​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ໃນ​ຄໍາ​ຮ້ອງ​ສະ​ຫມັກ MAED ຕາມ​ປະ​ເພ​ນີ​ຊຶ່ງ​ສູງ​ກວ່າ​ຕົວ​ຈິງ​ສໍາ​ລັບ​ໄລ​ຍະ​ເວ​ລາ​ລະ​ຫວ່າງ 1985 ແລະ 1990​, ປີ 1990 ແລະ​ປີ 1995 ແລະ​ປີ 1995 ແລະ 2000​, MAED ໄດ້​. ອັດ​ຕາ​ຂອງ​ການ​ຂະ​ຫຍາຍ​ຕົວ