Long-term Energy Demand Forecast in Korea Using Functional Principal Component Analysis

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.

함수 주성분 분석을 이용한 한국의 장기 에너지 수요예측

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.