• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   RTEÜ
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
  •   RTEÜ
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Predicting the environmental impact of financial development with machine learning algorithms

Erişim

info:eu-repo/semantics/closedAccess

Tarih

2025

Yazar

Kartal, Burcu
Karadağ, Haydar
Şit, Ahmet
Şit, Mustafa

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Künye

Kartal, B., Karadağ, H., Şit, A., & Şit, M. (2025). Predicting the Environmental Impact of Financial Development with Machine Learning Algorithms. In Contributions to Finance and Accounting (pp. 53–69). Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-83266-6_4

Özet

This study aimed to determine the importance levels of variables affecting carbon emissions. Various machine learning algorithms were used and their performances were compared. Energy consumption, gross domestic product (GDP), interest rate, credit volume, inflation, and uncertainty index were used as independent variables. Model performances were evaluated using MAE, MSE, RMSE, and R2 metrics. Among the SVR, KNN, RF, ANN, XGBoost, and LightGBM algorithms, the Random Forest had the highest predictive power. The analysis revealed that the most influential variable on CO2 emissions is energy consumption, followed by GDP, interest rate, credit volume, inflation, and uncertainty index. The results emphasize optimizing energy consumption, increasing efficiency, and switching to renewable energy to reduce carbon emissions. To ensure environmental sustainability, the study recommends increasing technology incentives, prioritizing the use of renewable energy, and policymakers to develop interest and credit policies to reduce CO2 emissions. Thus, it states that economic growth can achieve a sustainable structure with environmentally friendly steps.

Kaynak

Contributions to Finance and Accounting

Cilt

Part F249

Bağlantı

https://doi.org/10.1007/978-3-031-83266-6_4
https://hdl.handle.net/11436/10701

Koleksiyonlar

  • İşletme Bölümü Koleksiyonu [131]
  • Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [6062]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Yönerge | Rehber | İletişim |

DSpace@RTEÜ

by OpenAIRE
Gelişmiş Arama

sherpa/romeo

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına Göre

Hesabım

GirişKayıt

İstatistikler

Google Analitik İstatistiklerini Görüntüle

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Rehber|| Yönerge || Kütüphane || Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi || OAI-PMH ||

Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi, Rize, Türkiye
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz:

Creative Commons License
Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@RTEÜ:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.