報告書番号

580006

タイトル（和文）

一変量時系列モデルによる電力需要分析

タイトル（英文）

EXAMINATION OF UNIVARIATE TIME SERIES MODEL FOR THE ANALYSIS OF ELECTRICITY DEMAND

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

われわれは，７０年代に入って著しい発展をとげた時系列分析の手法を電力需要の短期予測のために利用する目的で検討を行った。とりあげた手法は，一変量ＡＲモデルとＡＲＭＡモデルである。とくに次の点についての検討を行った。（１）定常化系列を得るための，原系列の変換手法の検討。（２）利用するデ－タのサンプル数と推定モデルの予測精度の関係。（３）事前予測に上記の手法が使えるかどうかの検討。これらの検討の結果，手法にかかわる問題には，なお，検討の余地があるが，一変量時系列モデルによる予測法としては，ＡＲモデルと比較してＡＲＭＡモデルがより有効なものであることが明らかとなった。

概要 （英文）

THE PURPOSE OF THIS STUDY IS TO EXAMINE THE METHODS OF THE TIME SERIES ANALYSIS,WHICH HAVE HEEN DEVELOPED REMARKABLY SINCE THE BEGINNING OF THE 1970 S,FOR THE PURPOSE OF UTILIZING THEM FOR SHORT-RUN FORECASTING OF ELECTRICITY DEMAND. THE METHODS EXAMINED WERE THE UNIVARIATE AUTO REGRESSIVE MODEL(AR MODEL)AND THE UNIVARIATE AUTO REGRESSIVE MOVING AVERAGE MODEL(ARMA MODEL).THE POINTS STUDIED WITH PARTICULAR EMPHASIS WERE AS FOLLOWS,(1)TRANSFORMATION METHODS OF ORIGINAL SERIES.(2)THE RELATIONSHIP BETWEEN THE NUMBER OF SAMPLES OF DATA AVAILABLE AND THE ACCURACY OF PREDICTION OF THE ESTIMATED MODEL. (3)WHETHEROR NOT THE ABOVE METHODS WERE APPLICABLE TO EXANTE PREDICTION. AS A MAIN RESULT OF THESE EXAMINATIONS,THE FOLLOWING POINT WAS CLARIFIED. ALTHOUGH THERE IS A ROOM FOR FURTHER INVESTIGATION,ARMA MODEL WAS FOUND TO BE MORE EFFECTIVE THAN AR MODEL AS FOR AS A UNIVARIATE TIME SERIES FORCASTING MODEL IS CONCERNED.

報告者

キーワード