함수계수 모형을 이용한 장기 제주 전력판매량 예측

최용옥 재단법인 에너지경제연구원 2019 에너지경제연구 Vol.18 No.2

Recently, the decoupling trend in power sales between the nationwide and Jeju was deepened due to the increase in the population and tourists in Jeju and the industrial structure of Jeju different from the main land. In this study, we propose a new model to forecast the long-term power sales in jeju. We model the long-run equilibrium relationship between the power sales in Jeju by usage and nationwide electricity sales to vary according to the relative value-added ratios by sector, value-added in Jeju over that in Korea. According to the new forecasting model, the electricity sales in Jeju will keep increasing by 2.5% per year by 2031 when we adopt the GRDP projection from Jeju Research Institute and the nationwide electricity sales forecasts from the 8th Basic Plan of Long-Term Electricity Supply and Demand. In addition, using the structural VAR model, we quantitatively analyse the 0.3% increase in Jeju's population in 2018 would result in increase of Jeju electricity sales by 0.36% - 0.72% from 2025 to 2031. 최근 전국-제주 전력판매량 사이의 디커플링 추세 심화를 제주지역의 인구와 관광객 수 증가 및 육지와 상이한 산업구조에 기인한 것으로 인식하고 제주지역의 장기 용도별(가정용ㆍ상업용ㆍ산업용) 전력판매량 예측모형을 개발하였다. 용도별 제주 전력판매량과 전국의 전력판매량 사이의 장기균형관계가 제주의 부문별 부가가치 상대비율에 따라서 달라지는 것으로 모형하고 이를 함수계수모형으로 추정 및 예측하는 방법을 소개한다. 새로운 예측모형으로 예측한 결과, 제8차 전력수급계획의 전국 전력판매량 및 제주연구원의 제주지역 GRDP 전망전제하에서 제주지역 전력판매량은 2031년까지 연평균 2.5% 증가하는 것으로 분석되었다. 또한 구조적 VAR 모형으로부터 2018년 0.3%의 제주 인구증가는 2025년 이후 지속적으로 제주 전력판매량을 0.36%~0.72% 증가시키는 것으로 분석되었다.

용도별 도시가스 수요예측모형

최용옥,이성로 한국환경경제학회·한국자원경제학회(구 한국환경경제학회) 2018 한국환경경제학회 학술발표논문집 Vol.2018 No.하계

본 논문은 국내 도시가스수요를 민수용과 산업용수요로 양분하고, 이에 대한 별도의 월 단위 수요예측모형을 제시한다. 국내 도시가스수요는 2013년 이후 수요가 급락하면서 장기적인 추세요인이 감소하고 기온과 가격과 같은 단기적인 요인의 영향력이 높아지고 있다. 이에 과거 총수요를 이용한 추세를 중심의 모형에서 도시가스세부수요를 이용한 수요예측모형이 유용하다는 지적이 제기되었다. 그동안 도시가스수요에 대한 용도별 예측모형을 구축하는 것의 가장 큰 걸림돌은 용도별 도시가스수요의 측정오차(measurement error)를 처리하는 것이었다. 측정오차는 복수의 도시가스 검침일로 인해 발생한다. 연구자에게 검침일 정보가 주어지지 않기에 월별 용도별 사용량 집계시, 해당 월 사용량뿐만 아니라 한 달 전 사용량도 함께 포함되기에 이에 대한 기온 영향도와 요일효과를 정확히 측정하기 어려웠다. 본 연구는 한국가스공사 공급량과 도시가스협회 용도별 판매량을 결합하여 측정오차가 제거된 월별 용도별 도시가스 판매량을 구축하였다. 또한 산업용 수요의 지역별 비중을 이용하여 용도별 월유효일수 추정방법을 제시하였다. 마지막으로 구축된 용도별 수요예측모형의 예측력 평가 결과, 총수요모형에 비하여 예측력이 우수한 것으로 나타났다.

함수 주성분 분석을 이용한 한국의 장기 에너지 수요예측

최용옥,양현진 한국환경경제학회 2019 자원·환경경제연구 Vol.28 No.3

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. 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.

극한 기온이 사망자 수에 미치는 영향: 2019년 장래인구추계 평가

최용옥 동국대학교 사회과학연구원 2019 사회과학연구 Vol.26 No.3

The number of deaths shows an increasing trend as the population ages and a distinct seasonality as it is high in winter and low in summer. In this study, we propose and estimate a model for the number of deaths. To reflect the seasonality, we introduce the concept of a temperature effect on the number of deaths. The temperature effect is defined by the integral of a temperature response function with respect to the temperature density for target period. From the estimation results, we find the number of deaths is increasing as the temperature drops, and the number of deaths spikes below –10℃. In March 2019, Statistics Korea released the population projections for Korea (2017~2067). In that report, the life expectancy at birth in 2018 would be stagnated and the rate of mortality improvement would be lower due to the increase in deaths in 2018. However, most of the increase in deaths in 2018 seems to be a temporary phenomenon due to the record cold wave. By eliminating the effects of cold and analyzing the mortality rate, the expected life expectancy in 2018 is estimated by 0.2 years higher than that from Statistics Korea. The results of this study have important implications for the population projection. It is necessary to eliminate the fluctuation in mortality due to the abnormal temperature before we analyze the trend of the mortality. Since the mortality rate shows a significant deterministic time trend, the level of the most recent year would make a permanent impact on forecasts for long time. Using upward biased mortality rates due to abnormal temperatures, such as cold weather, can lead to long-term over-forecast of mortality. 인구구조가 고령화되면서 사망자 수는 증가하는 추세에 있으며, 기온에 의한 영향으로 동고하저의 뚜렷한 계절성을 보인다. 본 연구에서는 사망자 수의 추세와 계절성을 반영하여 사망자수가 결정되는 모형을 제안하고 추정하였다. 특히, 기온이 사망률에 미치는 영향을 체계적으로분석하였다. 기온이 낮아지면서 사망자 수는 점증하는 것으로 나타났으며, 영하 10도 이하에서사망자 수가 급증하는 것으로 분석되었다. 2019년 3월에 공표한 장래인구특별추계에서, 통계청은 2018년도 사망자 수의 증가로 인해 2018년도 기대수명은 정체되고, 향후 50년 동안의 사망률 개선추세가 낮아진 것으로 발표하였다. 그러나 2018년도 사망자 수 증가의 대부분은 기록적인 한파에 기인한 일시적인 현상으로 보인다. 혹한으로 인한 효과를 제거하고 사망률을 분석한 결과, 2018년도 기대수명은 통계청 공표값 대비 0.2세 증가한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 장래인구추계에 중요한 시사점을 갖는다. 향후 격년으로 발표되는 장래인구추계에서 사망률을 예측할 때, 이상 기온에 의한 사망률의 변동을 제거하고 분석을 해야 할 것이다. 사망률과 같이 연도에 따라서 뚜렷한 추세를 보이는 시계열의 예측치는 가장 최근 연도의 수준에 지속적인 영향을 받게 된다. 혹한 등과 같은 이상기온에 의해서 높게 실현된 사망률을사용하면 장기적으로 사망률을 과대예측하게 되는 결과를 가져올 수 있다.

Disentangling Trend and Seasonality in Panel Data: An Empirical Analysis of Food Product Sales

최용옥(Yongok Choi),정민수(Minsoo Jeong) 한국계량경제학회 2022 JOURNAL OF ECONOMIC THEORY AND ECONOMETRICS Vol.33 No.3

This paper provides a novel approach to extract the trend and seasonal components from panel data consisting of individual entries showing both strong trend and seasonality. For such a data set, the usual principal component analysis generally fails to disentangle them. In the paper, we suggest a methodology to separately identify them using the Hodrick-Prescott filter that is commonly and widely used to remove trends in various economic data. We apply our methodology to a food product sales panel data and show that it effectively disentangles the trend and seasonal components in the data set.

용도별 특성을 고려한 도시가스 수요예측모형

최용옥(Yongok Choi),이성로(Sungro Lee) 한국가스학회 2018 한국가스학회 학술대회논문집 Vol.2018 No.5

다중체계를 갖는 내생적 국면전환모형을 이용한 한국 주식시장의 변동성 분석

최용옥(Yongok Choi) 한국경제연구학회 2019 한국경제연구 Vol.37 No.4

본 논문은 Chang et al.(2017)의 내생적 국면전환(Endogenous Regime Switching) 모형을 다중체계(multiple states)를 갖는 모형으로 확장한다. 본 연구에서 제시하는 다중체계를 갖는 국면전환모형은 전이확률에 과도 식별제약(over-identifying restriction) 을 부여하여 모형 설정(model specification)의 오류의 가능성을 높이지만, 동시에 추정해야 하는 모수의 개수를 많이 줄일 수 있기 때문에 국면의 개수가 많을 때에도 안정적으로 추정이 가능하다는 장점이 있다. 시뮬레이션을 통해서 변동성 분석 모형의 경우에 과도 식별제약이 추정량의 편의를 발생시키지 않으며 오히려 효율성을 증대시키는 것을 확인하였고, 지렛대 효과(leverage effect)와 같은 내생적 피드백 채널을 반영하는 것의 필요성을 확인하였다. 실증분석으로 1997년 이후 일별 KOSPI 초과수익률 자료를 사용하여 국내 주식시장의 변동성을 다중체계를 갖는 국면전환모형으로 적합시킨 결과, 국면의 개수를 극단적으로 16개까지 상정하더라도 안정적으로 추정되는 것을 확인하였다. 국내 주식시장의 변동성에는 지렛대 효과가 강하게 있는 것으로 분석되었으며, 추정 결과로부터 해당 기간 동안의 국면의 개수는 4개 이상으로 파악되며 변동성의 크기에 상하한 경계가 있는 것으로 보인다. This work extends the endogenous regime switching model of Chang et al.(2017) to a model with multiple states. The regime switching model with multiple states proposed in this study is subject to suffer from misspecification error due to over-identifying restrictions on the transition probability. However, it produces stable estimation results due to the parsimony of its structure even when we deal with many regimes. In the case of volatility model, simulation study confirmed that the over-identifying restrictions do not cause estimation bias, but rather increase efficiency and it is crucial to have endogenous feedback channels such as the leverage effect. We apply this model to analyze the volatility of Korean stock market. We use the daily KOSPI excess return data since 1997 to fit the endogenous regime switching model with up to 16 multiple states. We found the strong evidence for the leverage effect. From the estimation results, the number of states during the period is identified as four or more, and there seems to be an upper and lower bound on the size of volatility.

함수 주성분 분석을 이용한 일별 도시가스 수요 예측

최용옥 ( Yongok Choi ),박혜성 ( Haeseong Park ) 한국환경경제학회·한국자원경제학회(구 한국환경경제학회) 2020 자원·환경경제연구 Vol.29 No.4

우리나라 도시가스 수요는 난방수요에 기인한 뚜렷한 동고하저의 계절성을 보이며, 기온에 따른 민감도는 시간에 따라 변화하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 시간에 따라 변화하는 계절성을 효과적으로 모형하기 위해서 시간변동 기온반응함수 개념을 도입하여 이를 해당 일의 기온분포로 적분하여 기온에 따른 수요변동을 추정한다. 또한 기상청에서 발표하는 향후 10일의 도시별 기온 예측치를 체계적으로 반영하여 도시가스 수요를 예측하는 방법론을 개발하였다. 평년기온분포를 사용한 것에 비해서 함수적 방법론을 이용하여 기상청의 기온 예측치를 기온분포예측치로 변환하여 예측했을 때 기온분포의 예측 오차율은 2배, 도시가스 수요의 예측 오차는 5배 가까이 감소하는 것을 확인하였다. The majority of the natural gas demand in South Korea is mainly determined by the heating demand. Accordingly, there is a distinct seasonality in which the gas demand increases in winter and decreases in summer. Moreover, the degree of sensitiveness to temperature on gas demand has changed over time. This study firstly introduces changing temperature response function (TRF) to capture effects of changing seasonality. The temperature effect (TE), estimated by integrating temperature response function with daily temperature density, represents for the amount of gas demand change due to variation of temperature distribution. Also, this study presents an innovative way in forecasting daily temperature density by employing functional principal component analysis based on daily max/min temperature forecasts for the five big cities in Korea. The forecast errors of the temperature density and gas demand are decreased by 50% and 80% respectively if we use the proposed forecasted density rather than the average daily temperature density.

천연가스 수요예측 분야의 인공지능 응용사례

박철웅,최용옥 한국경영과학회 2023 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2023 No.5

C-LASSO를 이용한 도시가스 수요의 특수일 변동성 분석

윤용기,최용옥 재단법인 에너지경제연구원 2022 에너지경제연구 Vol.21 No.1

도시가스 수요는 계절에 따라서 전체 수요에서 산업용 수요가 차지하는 비중이 다르며, 이에 따라서 토요일 및 공휴일의 효과가 계절에 따라서 다르게 나타난다. 본 연구에서는 이와 같은 특수일 효과를 특수일의 연중 시점에 따라서 체계적으로 다르게 추정할 수 있는 모형을 제안한다. 또한, C-LASSO 기법을 이용해서 토요일 및 일요일 이외의 공휴일 효과를 하나의 변수로 안정적으로 추정할 수 있다는 것을 밝혔다. 이 결과는 일별 수요 분석에 직접적으로 활용될 수 있을 뿐만 아니라 월 유효일수 산정을 통해 도시가스 수요의 월별 수요 분석 및 예측에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.