$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

전력계통한계가격 변동성 결정요인 분석: 베이지안 변수선택 방법
What determines the Electricity Price Volatility in Korea? 원문보기

자원·환경경제연구 = Environmental and resource economics review, v.31 no.3, 2022년, pp.393 - 417  

이서진 (홍익대학교 경제학부) ,  김영민 (전북대학교 무역학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

전력시장 도매가격인 전력계통한계가격(System Marginal Price, SMP)의 급등락은 발전 사업자들의 재생에너지 및 기존 신규 발전설비에 대한 투자 결정을 변경하거나 지연시켜 에너지 정책 실현에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 이 연구는 2016~2020년 시간별 데이터를 활용하여 우리나라 SMP 주간 실현 변동성을 측정하고 결정요인을 파악함으로써 SMP 급등락 현상에 대한 정보 제공을 목적으로 한다. 국면전환(regime-switching)을 베이지안 변수선택(Bayesian stochastic selection) 모형에 적용하여 추정한 결과, SMP 고변동·저변동 국면 모두에서 기저 발전인 석탄 및 원자력 발전과 재생에너지인 태양광 발전의 증가는 SMP 변동성을 심화시키고, 가스발전량과 LNG 가격 변화는 고변동 국면에서만 SMP 변동성을 감소시키는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 탄소 중립이나 에너지 전환 정책에 따른 재생에너지의 점진적인 확대가 SMP 변동성을 확대할 수 있지만, 재생에너지의 간헐성을 보완하기 위한 가스발전의 증가나 탄소 중립을 위한 석탄발전 감축은 SMP 변동성 증가를 상쇄시키는 역할을 할 수 있음을 시사한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Using hourly SMP data from 2016 to 2020, this paper measures the weekly realized volatility and investigates the main force of its determinants. To this end, we extend the Bayesian variable selection by incorporating the regime-switching model which identifies important variables among a large numbe...

주제어

표/그림 (10)

참고문헌 (37)

  1. 박민혁.문양택.박중구, "전력계통한계가격(SMP)과 기저발전비율, LNG 도입가격, 환율 간 인과관계 분석", 「조명‧전기설비 학회논문지」, 제28권 제7호, 2014, pp. 97~105. 

  2. 신동현.김재혁, "전력 발전시장의 충격식별과 계통한계가격 변동성 분석: 전력수요 예측오차 충격을 중심으로", 「응용경제」, 제17권 제2호, 2015, pp. 121~166. 

  3. 윤원철, "전력시장가격에 대한 역사적 요인분해", 「에너지경제연구」, 제16권 제1호, 2017, pp. 35~55. 

  4. 이서진.유종민, "재생에너지 발전 확대에 따른 전력계통한계가격의 변화", 「자원환경경제연구」, 제31권 제2호, 2022, pp. 141~163. 

  5. 전력거래소, "변동비반영시장 평가진단 및 개선 연구", 2005. 

  6. Asche, F., P. Osmundsen, and M. Sandsmark, "The UK market for natural gas, oil and electricity: are the prices decoupled?" Energy Journal, Vol. 27, No. 2, 2006, pp. 27~40. 

  7. Benini, M., M. Marracci, P. Pelacchi, and A. Venturini, "Day-ahead market price volatility analysis in deregulated electricity markets," IEEE Power Engineering Society Summer Meeting, Vol. 3, 2002, pp. 1354~1359. 

  8. Bierbrauer, M., C. Menn, S. T. Rachev, and S. Trucks, "Spot and derivative pricing in the EEX power markets," Journal of Banking and Finance, Vol. 31, 2007, pp. 3468~3485. 

  9. Bowden, N., and J. E. Payne, "Short term forecasting of electricity prices for MISO hubs: evidence from ARIMA-EGARCH models," Energy Economics, Vol. 30, 2008, pp. 3186~3197. 

  10. Brown, J. P., and A. Kodaka, U.S. Electricity Prices in the Wake of Growing Natural Gas Production, Working paper, Federal Reserve Bank of Kansas City, 2014. 

  11. Chae, Y., M. Kim, and S. Yoo, "Does natural gas fuel price cause system marginal price, vice-versa, or neither? A causality analysis," Energy, Vol. 47, 2012, pp. 199~204. 

  12. Cifter, A., foretastingelectricity price volatility with the Markov-switching GARCH model: Evidence from the Nordic electric power market," Electric Power System Research, Vol. 102, 2013, pp. 61~67. 

  13. Emery, G. W., and Q. Liu, "An Analysis of the Relationship between Electricity and Natural-Gas Futures Prices," Journal of Futures Markets, Vol. 22, No. 2, 2002, pp. 95~122. 

  14. Frommel, M., X., Han, and K. Stepan, "Modeling the daily electricity price volatility with realized measures," Energy Economics, Vol. 44, 2014, pp. 492~502. 

  15. Furio, D., and H. Chulia, "Price and volatility dynamics between electricity and fuel costs: Some evidence for Spain," Energy Economics, Vol. 34, 2012, pp. 2058~2065. 

  16. George, E. I., and R. E. McCulloch, "Variable Selection via Gibbs Sampling," Journal of the American Statistical Association, Vol. 88, 1993, pp. 881~889. 

  17. George, E. I., D. Sun, and S. Ni, "Bayesian stochastic search for VAR model restrictions," Journal of Econometrics, Vol. 142, 2008, pp. 553~580. 

  18. Haldrup, N., and M. O. Nielsen, "A regime switching long memory model for electricity pricess," Journal of Econometrics, Vol. 135, 2006, pp. 349~376. 

  19. Hickey, E., D. G. Loomis, and H. Mohammadi, "Forecasting hourly electricity prices using ARMAX-GARCH models: an application to MISO hubs," Energy Economics, Vol. 34, 2012, pp. 307~315. 

  20. Huisman, R., and R. Mahieu, "Regime jumps in electricity prices," Energy Economics, Vol. 25, 2003, pp. 425~434. 

  21. Jonsson, T., P. Pinson, and H. Madsen, "On the impact of wind energy forecasts," Energy Economics, Vol. 32, 2010, pp. 313~320. 

  22. Kalantzis, F. G., and N. T. Milonas, "Analyzing the impact of futures trading on spot price volatility: Evidence from the spot electricity market in France and Germany," Energy Economics, Vol. 36, 2013, pp. 454~463. 

  23. Ketterer, J. C., "The impact of wind power generation on the electricity price in Germany," Energy Economics, Vol. 44, 2014, pp. 270~280. 

  24. Kim, Y. M., "Bayesian Variable Selection in Markov Switching Models," Working Paper, 2022. 

  25. Knittel, C., and M. Roberts, "An empirical examination of restructured electricity prices," Energy Economics, Vol. 27, 2005, pp. 791~817. 

  26. Kyritsis, E., J. Andersson, and A. Serletis, "Electricity prices, large-scale renewable integration, and policy implications," Energy Policy, Vol. 101, 2017, pp. 550~560. 

  27. Liu, H., and J. Shi, "Applying ARMA-GARCH approaches to forecasting short-term electricity prices," Energy Economics, Vol. 37, 2013, pp. 152~166. 

  28. Liu, L. Y., A. J. Patton, and K. Sheppard, "Does anything beat 5-minute RV? A comparison of realized measures across multiple asset classes," Journal of Econometrics, Vol. 187, No. 1, 2015, pp. 298~311. 

  29. Martinez-Anido, C., G. Brinkman, and B. M. Hodge, "The impact of wind power on electricity prices," Renewable Energy, Vol. 94, 2016, pp. 474~487. 

  30. Mauritzen, J., "Dead battery? Wind power, the spot market, and hydro power interaction in the nordic electricity market," Energy Journal, Vol. 34, 2013, pp. 103~124. 

  31. Mjelde, J. W., and D. A. Bessler, "Market integration among electricity markets and their major fuel source markets," Energy Economics, Vol. 31, 2009, pp. 482~491. 

  32. Munoz, M. P., and D. A. Dickey, "Are electricity prices affected by the US dollar to Euro exchange rate? The Spanish case," Energy Economics, Vol. 31, 2009, pp. 857~866. 

  33. Plihal, T., and S. Lyocsa, "Modeling realized volatility of the EUR/USD exchange rate: Does implied volatility really matter?" International Review of Economics, Vol. 71, 2021, pp. 811~829. 

  34. Rintamaki, T., A. S. Siddiqui, and A. Salo, "Does renewable energy generation decrease the volatility of electricity prices? An analysis of Denmark and Germany," Energy Economics, Vol. 62, 2017, pp. 270~282. 

  35. Saretto, A., A. Shcherbakova, and J. Lin, "What Fuels the Volatility of Electricity Prices?" Elsevier, 2019, 41p. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id3324592 

  36. Serletis, A., and J. Herbert, "The message in North American energy prices," Energy Economics, Vol. 21, 1999, pp. 471~483. 

  37. Ullrich, C. J., "Realized volatility and price spikes in electricity markets: The importance of observation frequency," Energy Economics, Vol. 34, 2012, pp. 1809~1818. 

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로