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研究生:賈繼德
研究生(外文):Chi-Te Chia
論文名稱:台灣電力需求預測模型之探討─ARIMA模型及迴歸模型
論文名稱(外文):A study on forecasting models of Taiwan's electricity demand─ARIMA model and Regressive model
指導教授:陳碧綉陳碧綉引用關係
指導教授(外文):Bih-Shiow Chen
學位類別:碩士
校院名稱:東吳大學
系所名稱:經濟學系
學門:社會及行為科學學門
學類:經濟學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2009
畢業學年度:97
語文別:中文
論文頁數:82
中文關鍵詞:單根檢定共整合自我相關函數偏自我相關函數預測
外文關鍵詞:Unit root testCointegrationAutocorrelation function(ACF)Partial autocorrelation function(PACF)Foracasting
相關次數:
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本研究以台灣整體用電資料,探討電力需求的預測模型之1.ARIMA模型、2.迴歸模型,研究發現,其ARIMA模型有落後期不連續之情形,而迴歸模型需處理變數整合階次不同及模型誤差項自我相關問題,經保留部份資料進行樣本外預測之結果,其中迴歸模型預測效力稍佳於ARIMA模型,惟兩者差異不大,且以Theil不等係數判斷,兩種模型之預測效力尚佳。同時亦求算電力之所得及價格彈性,結果其所得及價格彈性皆小於1,可知電力為必需品且其價格缺乏彈性。
This study discusses the forecasting models of electricity demand in Taiwan, which are ARIMA model and Regression model. From this study, we find that lagged periods are inconsecutive in ARIMA model. For Regression model, it is necessary to cope with variables of different integrated order and autocorrelation of disturbance.
We reserve some data as out of sample to test the forecasting accuracy. The result shows that the Regression model is slightly better than the ARIMA model, but the difference is small. By Theil’s inequality coefficient, the forecasting ability of these two models are equal.
Besides, we calculate the income elasticity and the price elasticity of electricity. Both are smaller than 1, so electricity is a necessary good, and its price is inelastic.
目錄 i
圖目錄 iii
表目錄 v
第一章 緒論 1
第一節 研究動機 1
第二節 研究目的 2
第三節 研究架構 2
第二章 文獻回顧 4
第一節 國內文獻 4
壹、預測工具 4
貳、研究對象 7
第二節 國外文獻 10
壹、預測工具 10
貳、研究對象 12
第三章 理論模型介紹 14
第一節 ARIMA模型 14
壹、ARIMA(p,d,q) Process介紹 15
貳、ARIMA(p,d,q)之判別 16
參、預測評估 23
第二節 迴歸模型 24
壹、基本模型介紹 25
貳、模型估計 25
參、模型檢定 30
肆、模型評估 32
第四章 實證分析 34
第一節 實證模型及資料來源 34
壹、實證模型 34
貳、變數選擇與資料來源 35
第二節 電燈、電力及總用電量之ARIMA模型 41
壹、整合階次(d)之判定 42
貳、ARMA(p,q)之判定 43
第三節 電燈、電力及總用電量之迴歸模型 50
壹、變數單根檢定 50
貳、迴歸模型之估計及預測 51
參、電力需求所得彈性及價格彈性分析 67
肆、迴歸模型與ARIMA模型預測比較 70
第五章 結論與建議 73
第一節結論 73
第二節建議 74
參考文獻 75
附錄一 80
附錄二 82
中文文獻
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網站
中華民國統計資訊網 http://www.stat.gov.tw/
台灣電力公司網站 http://www.taipower.com.tw/
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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