At present Cournot model is one of the most commonly used theories to analyze the gaming situation in oligopoly market. But there exist several problems to apply this model to electricity market. The representative one is to obtain the inverse demand curve able to be induced from the relationship between market price and demand response. In Cournot model, each player offers their generation quantity to accomplish maximum profit, which is accomplished by reducing their quantity compared with available total capacity. As stated above, to obtain the probable Cournot equilibrium to reflect real market situation, we have to induce the correct demand function first of all. Usually the correlation between price and demand appears on the long-term basis through the statistical data analysis (for example, regression analysis) or by investigating consumer utility functions of several consumer groups classified as residential, industrial, and commercial. However, the elasticity has a tendency to change continuously according to the total market demand size or the level of market price. Therefore it should be updated as trading period passes by. In this paper we propose a method for inducing and updating this price elasticity of demand function for more realistic market equilibrium
This study focused on the alternative to estimate the demand of employment in Kenya logistics. First of all, it investigated the importance and necessity of search about the present circumstance of the country's industry. Next, it reviewed respectively the concept and limitation of several previous models for employment, including Bureau of Labor Statistics, USA; ROA, Netherlands; IER (Institute for Employment Research), UK; and IAB, Germany. In regard to the demand forecasting of employers in logistics, it could anticipate more realistically the future demand by the time-lag approach. According to the findings, if value of output record 733,080 KSH million in 2015 and 970,640 in 2020, compared to 655,222 in 2013, demand on wage employment in logistics industry would be reached up to 95,860 in 2015 and 104,329 in 2020, compared to about 89,600 in 2012. To conclude, this study showed the more rational numbers about the demand forecasting of employment than the previous researches and displayed the systematic approach to estimate industry manpower in logistics.
The purpose of this study is to first evaluate the seismic behavior of ageing arch bridges by using the Intensity Measure - based demand and DCFD format, which is referred to as the fragility-hazard format. Then, an investigation is performed for their seismic vulnerability. Analytical models are created for bridges concerning different features and these models are subjected to Incremental Dynamic Analysis (IDA) analysis using a set of 22 earthquake records. The hazard curve and results of IDA analysis are employed to evaluate the return period of exceeding the limit states in the IM-based probabilistic performance-based context. Subsequently, the fragility-hazard format is used to assess factored demand, factored capacity, and the ratio of the factored demand to the factored capacity of the models with respect to different performance objectives. Finally, the vulnerability curves are obtained for the investigated bridges in terms of the loss ratio. The results revealed that decreasing the span length of the unreinforced arch bridges leads to the increase in the return period of exceeding various limit states and factored capacity and decrease in the displacement demand, the probability of failure, the factored demand, as well as the factored demand to factored capacity ratios, loss ratio, and seismic vulnerability. Finally, it is derived that the probability of the need for rehabilitation increases by an increase in the span length of the models.
Korea gas corporation (KOGAS) is responsible for the whole sale of natural gas in the domestic market. It is important to forecast the daily demand of city gas for supply and demand control, and delivery management. Since there is the autoregressive characteristic in the daily gas demand, we introduce a modified autoregressive model as the first step. The daily gas demand also has a close connection with the outdoor temperature. Accordingly, our second proposed model is a temperature-based model. Those two models, however, do not meet the requirement for forecasting performances. To produce acceptable forecasting performances, we develop a weighted average model which compounds the autoregressive model and the temperature model. To examine our proposed methods, the forecasting results are provided. We confirm that our method can forecast the daily city gas demand accurately with reasonable performances.
Probabilistic model of seismic demand is the main tool used for seismic demand estimation, which is a fundamental component of the new performance-based design method. This model seeks to mathematically relate the seismic demand parameter and the ground motion intensity measure. This study is intended to use Bayesian analysis to evaluate the accuracy of the seismic demand estimation of Steel moment resisting frames (SMRFs) through a completely Bayesian method in statistical calculations. In this study, two types of intensity measures (earthquake intensity-related indices such as magnitude and distance and intensity indices related to ground motion and spectral response including peak ground acceleration (PGA) and spectral acceleration (SA)) have been used to form the models. In addition, an extensive database consisting of sixty accelerograms was used for time-series analysis, and the target structures included five SMRFs of three, six, nine, twelve and fifteen stories. The results of this study showed that for low-rise frames, first mode spectral acceleration index is sufficient to accurately estimate demand. However, for high-rise frames, two parameters should be used to increase the accuracy. In addition, adding the product of the square of earthquake magnitude multiplied by distance to the model can significantly increase the accuracy of seismic demand estimation.
고속도로 본선 정체의 원인으로 진출램프에서 발생한 대기행렬의 본선 역류가 크게 작용하며, 이에 고속도로 진출램프 대기행렬 발생으로 인한 본선 영향을 적절히 표현하는 연속류 모형과 실제 제어 시 기반이 되는 적용성 연구가 필요하다. 본 연구에서는 고속도로 용량 변화에 따른 공급과 수요 곡선을 탄력적으로 적용하여 진출램프 대기행렬 영향으로 인한 고속도로 본선 교통류를 표현할 수 있는 Supply-Demand 모형의 적용성을 평가하였다. 먼저 Supply-Demand 모형 적용 시 요구되는 입력자료인 구간별 Sending & Receiving function과 진출램프 대기행렬의 본선 영향 등을 고려한 고속도로 본선 용량제약을 처리하는 방안을 제시하였다. 실시간 data를 사용하여 Supply-Demand 모형을 적용하는 일련의 과정을 모형화 한 후, 극심한 상습정체가 발생하는 내부순환로의 홍은진출을 포함하는 구간에 적용, 조정 및 발전시켜 분석하였다. 적용결과, 대기행렬의 본선 영향 범위와 대기행렬 패턴이 실제 교통류와 유사하게 예측되었다. 즉, Supply-Demand 모형이 Sending & Receiving function을 탄력적으로 적용함으로써, 진출램프 대기행렬의 본선 역류 등으로 인한 고속도로 본선의 용량 변화가 적절히 반영되는 것으로 검증되었다.
본 논문에서는 데이터의 효율적인 활용과 정확성에서 보다 우수한 특성을 보이는 GMDH(Croup Method of Data Handling) 알고리즘을 전력수요예측에 적용함으로써 입력 데이터의 선정을 용이하게 하였고, 다양한 데이터를 기반으로 보다 정확한 예측을 할 수 있게 하였다. 그리고, 예측 시에 경제적인 요인(GDP, 수출, 수입, 취업자 수, 경제활동인구, 석유소비량)과 기후적인 요인(평균기온)을 모두 고려하였다. 또한 목표 예측 기간을 1999년 1/4분기에서 2001년 1/4분기까지 9개의 분기로 가정하고, 가정한 목표 기간의 예측 정확도를 높이기 위해 3단계의 시뮬레이션 과정(최적 입력 분기 수를 결정하는 과정, 입력 데이터와 예측값의 시간적 연관성을 분석하는 과정, 입력 데이터의 최적화 과정)을 이용함으로써 더 정확한 전력수요예측 방법을 제시하였고, 제안된 기법으로 목표한 예측 기간에서 0.96%의 평균 에러율을 얻을 수 있었다.
Product characteristic approach and hedonic method were explained and applied to demand behavior of housing for 360 households sampled from four districts of Seoul. Th major findings are: 1) Housing prices are determined by housing characteristics, i.e., basic structure, interior space, interior quality, and neighborhood quality. 2) as income increase , the demand for basic structure, interior space, interior of quality, and neighbor hood quality increases. As compared to the counties that have advanced housing financial systems, income elasticity form housing characteristics was low. 3) householder's educational level has insignificant effects on the demand for neighborhood quality. 4) the housing need of family is different to a family life cycle. In the first stage, the increase of income enhances the demand for basic structure. interior space, and interior quality, but inversed with neighborhood quality. In the second and third stages, the demand for basic structure, interior space, and interior quality increases as the income increases. 5) It is predicted that the larger the family size, the more housing space is required. But in the low-income group, an increase in family size results in a decrease in the demand for interior space because expenses for food and education are indispensable ones. In the middle -income group the demand for interior space, interior quality increases as the family size increases, In the high-income group, the larger the family size the more interior quality is demanded. As mentioned above, the demand for housing is derived form characteristics and the demand behavior far housing characteristics is varied with individual household's characteristics. Therefore, the fact that different housing needs according to various income groups should be considered in housing policy.
The purpose of this study is to identify problems and suggest improvements of estimating procedures and item of fisheries supply-demand statistics served as a basis for the fisheries supply-demand policies. Korea Rural Economic Institute(KREI) and Ministry of Oceans and Fisheries(MOF) respectively publish the fisheries supply-demand statistics. But the reliability of data is low as the statistics of these two organizations are limited and show discrepancy in the numbers. It is therefore difficult to use them as the basic data for policies. Also, an accurate data aggregation is difficult due to following problems in the items of statistics. 1) Problems in estimating route sales and non-route sales of production, 2) adequacy of fishery product yield rate compared to raw material in the fisheries import/export sector, 3) selection of target companies for understand stocks and survey scope of fish species, 4) applying'0'to non-edible product demand etc. In order to develop the fisheries industry as a future growth industry, it is necessary to establish the accurate fisheries supply-demand policy as the instability of fisheries supply and demand is increasing. To do this, statistical reliability has to be improved. The improvements proposed in this study should be implemented considering urgency. First of all, an exhaustive analysis of stock statistics and conversion rates of raw material yield in the fisheries import/export sector should be conducted. In the medium term and the long term, transferring production statistics to MOF and surveys on the use demand of non-food product and the level of reduced and discarded seafood products should be carried out in consecutive order.
As policy makers are often concerned about dynamic effects of demand behavior and its welfare analysis by quantity changes, the paper shows how dynamic price formation systems can be built up to analyze the effect of policy options to the markets dynamically. The paper develops dynamic model of price formation for fish from the intertemporal optimization of the consumer choice problem. While the resulting model has a similar form of the error correction types of dynamic price formation system, it provides the rational demand behavior contrary to the myopic behavior of error correction demand models. The paper also develops appropriate tools of dynamic welfare analysis in quantity space using only short-run demand estimates both theoretically and empirically as a first attempt in the literature of price formation and fisheries. The empirical results of Korean fish markets show that the dynamic model and the welfare measures are reasonably plausible. The methodology and theory of this research can be applied and extended to the commodity aggregation, dynamic demand estimation, and dynamic welfare effects of regulation in the similar framework. Thus, it is hoped that this will enhance its applications to the demand-side economics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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