편의 보정 비모수 추정 기법을 이용한 에너지 수요 예측

• 영문명: Forecasting Energy Consumption using a Bias-corrected Nonparametric Estimation Met
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 김지현(Jihyun Kim) 정민수(Minsoo Jeong)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.23 No.5, 2267~2283쪽, 전체 17쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2021.10.30

국문 초록

에너지 수요에 대한 예측은 그 중요성으로 인해 지금까지 많은 연구자들의 관심을 받아왔다. 이러한 에너지 수요의 전망은 향후 더욱 더 중요해질 것으로 예상하지만 모형을 기반으로 하는 예측에는 다양한 불확실성이 존재할 수 있다. 예를 들어 예측에는 예측모형의 불완전성으로 인한 불확실성이 존재할 수 있고, 또한 예측모형에서 사용되는 설명변수의 불확실성에서 오는 불확실성도 존재할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 다양한 불확실성들을 보정할 수 있는 기법들을 제시하고, 이러한 기법들을 적용한 비모수 추정 모형을 이용하여 장기 에너지 수요를 예측하였다. 에너지 예측시 편의를 발생시킬 수 있는 여러 가지 다양한 요인이 존재하는데, 본 연구에서는 먼저 GDP 등의 설명변수 예측에서 발생할 수 있는 오차를 줄이기 위한 비모수 기법을 제시하고 적용하였다. 또한 비모수 비선형적인 모형을 추정할 때 발생하는 편의를 추가적으로 보정하여 보다 개선된 추정값을 얻을 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제시한 예측 방법과 예측치는 다른 예측모형과의 상호검증과 보완을 통해 에너지 장기 수요전망의 효율성을 높이는데 기여할 것으로 기대한다.

영문 초록

Forecasting energy demand has so far attracted the attention of many researchers because of its importance. Although the forecast of energy demand is expected to become more important in the future, there are various sources of uncertainty in the model-based forecast. For example, in forecasting, there may be uncertainty due to the incompleteness of the forecasting model itself. Furthermore, there may also be uncertainty resulting from the uncertainty in the forecast of the explanatory variables used in the forecasting model. In this paper, we first propose a nonparametric bias correction method which can be applied to reduce errors in the explanatory variable forecast. Then, we further adjust the biases arising in nonlinear nonparametric estimation to obtain more accurate forecast values. We expect that our forecasting method will contribute to enhance the robustness and efficiency of the long-term energy consumption forecasting through the comparison and mutual verification with other forecasting models.

목차

1. 서론

2. 에너지 수요 예측 모형

3. 모형의 추정과 예측

4. 결론

References

키워드

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