메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국응용경제학회 응용경제 응용경제 제17권 제2호
발행연도
2015.1
수록면
121 - 166 (46page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구는 우리나라 발전시장의 계통한계가격(SMP) 하향 안정화를 위한 시사점을 도출하고자 SMP의 결정요인과 변동성 변화를 분석하였다. SVAR모형으로 구조충격을 식별하고, 이를 SMP증가율에 대해 표현한 후 구조변화 분석방법으로 SMP의 변동성 변화를 분석하였다. 2001～2014년까지의 월별자료를 이용하여 실증 분석한 결과, SMP 변동성은 발전공급능력, 첨두부하 비중, 첨두부하의 연료가격 등에 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한, 2009년 10월 이후로 전력수요예측모형의 예측오차와 전력예비율에서 발생하는 전력수요 예측오차가 SMP 변동성의 새로운 결정요인인 것으로 확인되었고 그 경로는 첨두부하 비중인 것으로 나타났다. 본 연구의 실증결과는 장기적으로 연료가격이 낮은 발전소를 확대하는 것과 함께, 전력수요 예측모형의 예측력 제고와 적정 전력 예비율 설정을 통해서 전력수요 예측오차를 5% 이내로 유지한다면 SMP의 하향 안정화를 달성하는데 도움이 됨을 시사한다.
#계통한계가격 변동성 #전력 발전시장 #전력수요예측오차 #구조충격 #system marginal price volatility #electricity power market #electricity demand forecast error #structural shock

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (34)

참고문헌 신청
Andreou, E. / 2010 / Regression Models with Mixed Sampling Frequencies / Journal of Econometrics 158 : 246 ~ 261 google schola Bai, J. / 1994 / Least Squares Estimation of a Shift in Linear Processes / Journal of Time Series Analysis 15 (5) : 453 ~ 472 google schola Bai, J. / 1997 / Estimating Multiple Breaks One at a Time / Econometric Theory 13 (3) : 315 ~ 352 google schola Bai, J. / 1998 / Estimating and Testing Linear Models with Multiple Structural Changes / Econometrica 66 (1) : 47 ~ 78 google schola Bai, J. / 2003 / Computation and Analysis of Multiple Structural Change Models / Journal of Applies Econometrics 18 (1) : 1 ~ 22 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0