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장성연(Seong Yeon Chang) 한국자료분석학회 2023 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.25 No.4
본 연구는 전력 수요함수를 구성하는 경제변수들의 시계열 특성을 살펴보고 전력 수요 예측모형을 제안한다. 일반적으로 전력 수요는 단위근(unit root)을 갖는 시계열 자료로 알려져 있으며, 변수들 간의 공적분(cointegration) 관계를 고려한 수요 함수 추정 및 수요 예측 연구가 널리진행되었다. 본 연구에서는 2006년 1월부터 2022년 12월까지의 월간 시계열 자료를 사용하여 단위근 검정과 구조변화(structural change) 검정을 시행하였다. 이 시기에 한국 사회는 급격한 변화를 경험하였기 때문에 분석에 사용된 시계열 자료들이 구조변화를 겪었을 가능성이 매우 크다.기울기 변화를 경험한 추세 정상(trend-stationary) 시계열 자료에 대해 기울기 변화를 고려하지 않고 단위근 검정을 시행한다면 단위근 귀무가설이 기각되지 않는 경향이 있음이 잘 알려져 있다.본 연구에서는 단위근 검정을 시행할 때 구조변화의 가능성을 고려하였다. 검정 결과를 통해 전력 수요 함수를 구성하는 변수들이 구조변화를 갖는 추세 정상 시계열 자료임을 확인하였다. 이결과를 바탕으로 공적분 회귀모형 대신 구조변화를 고려한 회귀모형을 실증분석하였고, 2023년부터 2050년까지의 장기 전력 수요 예측을 시행하였다. This study considers the time series characteristics in residential electricity demand function and forecasts long-run electricity demand in Korea. It is widely known that electricity demand and its determinants are unit root processes, so that estimating and forecasting the electricity demand function based on cointegration relationship are common in empirical analyses. We apply unit root tests on monthly time series data for the period 2006:01-2022:12. Korea has experienced the rapid development and social changes over this period, which provides convincing evidence of the possibility of structural changes. The unit root test of Dickey, Fuller (1979) tends to be biased in favor of non-rejection of the unit root null hypothesis if the process considered is trend-stationary with a slope change. What we found is that electricity demand and its determinants are trend-stationary processes allowing for a slope change, whereby there is no need to invoke either cointegration regression model or error-correction model under the unit root assumption. We apply a regression model with a structural change to estimate the residential electricity demand function and forecast the long-run electricity demand for the period 2023-2050.
KCI
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