[논문]함수 주성분 분석을 이용한 한국의 장기 에너지 수요예측

최용옥; 양현진

doi:10.15266/kerea.2019.28.3.437

함수 주성분 분석을 이용한 한국의 장기 에너지 수요예측
Long-term Energy Demand Forecast in Korea Using Functional Principal Component Analysis 원문보기

자원·환경경제연구 = Environmental and resource economics review, v.28 no.3, 2019년, pp.437 - 465

최용옥 (중앙대학교 경제학부) , 양현진 (성균관대학교 경제학과)

초록
AI-Helper

본 연구에서는 장기 전력 수요와 GDP 사이의 소득계수를 시간과 GDP의 값에 따라 변화하도록 모형화한 Chang et al.(2016)에 기반을 두어 장기 에너지 수요의 예측에 관련된 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 장기 에너지와 GDP 사이의 소득계수를 함수로 표현하고, 함수 주성분 분석(Functional Principal Component Analysis)을 통하여 함수계수(Functional Coefficient)를 예측하고 이를 장기 에너지 수요 예측에 적용한다. 또한 함수계수를 비모수적으로 추정할 때 너비띠 모수를 예측 실험 오차를 최소화하도록 설정하는 방식을 제안하였고 개별 국가의 함수계수 변화 패턴을 반영하여 개별 국가의 특수성을 반영하는 예측 방법도 제시한다. 실증분석에서는 전 세계 에너지 데이터를 이용하여 한국의 장기 에너지 수요 예측을 본 논문에서 제시한 방법으로 예측하고, 기존의 방법들 보다 안정적인 장기 에너지 수요 예측이 가능함을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, we propose a new method to forecast long-term energy demand in Korea. Based on Chang et al. (2016), which models the time varying long-run relationship between electricity demand and GDP with a function coefficient panel model, we design several schemes to retain objectivity of the forecasting model. First, we select the bandwidth parameters for the income coefficient based on the out-of-sample forecasting performance. Second, we extend the income coefficient using the functional principal component analysis method. Third, we proposed a method to reflect the elasticity change patterns inherent in Korea. In the empirical analysis part, we forecasts the long-term energy demand in Korea using the proposed method to show that the proposed method generates more stable long term forecasts than the existing methods.

주제어

표/그림 (20)

그림 <그림 1> 너비띠에 따른 소득계수 추정결과
그림 <그림 2> 시간 변화에 따른 개별국가효과의 변화
표 <표 1> 그룹화 방법
그림 <그림 3> 로그취한 그룹별 일인당 GDP와 일인당 총에너지 소비
그림 <그림 4> 가중평균 된 표본 외 예측실험 결과 (너비띠)
표 <표 2> 표본 외 예측실험 결과 (너비띠)
표 <표 3> 그룹별 α 추정결과
그림 <그림 5> 시간축의 좌표과정
그림 <그림 6> 시간축의 고윳값 누적 비중
그림 <그림 7> 시간축의 좌표과정 예측결과
표 <표 4> 시간축 로지스틱 함수 추정결과
그림 <그림 9> GDP축의 고윳값 누적 비중
그림 <그림 8> GDP축의 좌표과정
표 <표 5> GDP축 로지스틱 함수 추정결과
그림 <그림 11> 소득계수 추정 및 예측
그림 <그림 10> GDP축의 좌표과정 예측결과
그림 <그림 12> 소득별, 연도별 소득계수
표 <표 6> 1971년 대비 2031년 소득계수의 변화율
표 <표 7> $3,000 대비 $40,000 소득계수의 변화율
그림 <그림 13> 한국의 소득탄력성, 소득계수 전망결과

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	소득계수란 무엇인가?	비선형 예측모형의 예측력을 결정하는 데 있어 소득 앞의 계수인 소득계수(Income Coefficient)의 함수형태 예측은 매우 중요한 요소가 된다. 즉, 함수계수 패널모형에서 추정된 비선형 함수계수가 미래시점에도 과거와 유사한 비선형 추세를 유지할 것인지의 문제를 분석해야 한다.
	실제 GDP에 대한 회귀계수가 불안정한 예시는 무엇이 있는가?	이러한 모형 설정은 변수들 간의 관계가 안정적이라고 가정하지만 실제 GDP에 대한 회귀계수는 다양한 이유들로 인해 불안정할 수 있다. 예를 들면 우리나라를 포함한 OECD 국가들 대부분은 실질 GDP 에서 에너지 소비가 차지하는 비중으로 측정되는 에너지 집약도가 시간에 따라 변화해 왔고, 특히 2000년대 이후에는 대부분의 국가들에서 에너지 집약도가 감소해왔다. 이러한 변화는 전반적인 에너지 소비뿐만 아니라 대표적인 개별 에너지원인 전력 소비에서도 같은 양상을 보인다.
	용도별 선형 회귀모형의 장점은 무엇인가?	용도별 선형 회귀모형은 에너지 수요를 설명하기 쉽다는 장점이 있지만, 과거 에너지 수요를 결정하는 요인이 장기 미래의 에너지 수요를 결정하는 요인과 다를 수 있으며, 각 요인들의 예측이 어렵기 때문에 모형 오차와 설명변수 예측오차가 크게 발생하는 것으로 알려져 있다. 박준용 등(2011)에서 표본 외 예측실험 결과를 통해 예측력을 분석한 결과 과거 장기 수급계획에서 사용된 용도별 선형 회귀모형은 박준용 등(2011)에서 제시한 선도추급(gap and catch-up) 모형에 비해서 오차가 두 배 이상 큰 것으로 확인되었다.

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