SARIMA-GARCH 모형을 활용한 일일 발전용 가스 공급량 예측 분석

초록

전 세계적으로 증가하는 에너지 수요와 재생에너지 변동성에 대응하기 위해서는 천연가스의 정확한 공급 예측이 필수적이다. 특히 최근 몇 년 동안 수요 예측에 실패하며 국민 부담이 가중되고 있는 상황에서 본 연구는 일일 발전용 가스 공급량을 더 정확히 예측하기 위해 시계열 모형을 활용하여 분석한다. SARIMA 모형에 일일 발전용 가스 공급량 데이터를 적합시켜 초기 분석을 진행하고, AIC, BIC, Box-Jenkins 방법론에 근거해 다양한 차수를 가진 모형을 구축한다. SARIMA 모형의 잔차 진단을 통해 조건부 이분산성을 확인한다. 이를 바탕으로 잔차를 GARCH 모형에 적합시켜 SARIMA-GARCH 결합 모형을 제안한다. 이 모형은 잔차가 정규분포과 등분산성를 따르지 않는 SARIMA 모형의 부족한 설명력을 강화하며 예측의 정확성을 향상시킨다. 최종적으로 예측 성능을 비교 분석하여 일일 발전용 가스 공급량 데이터의 최적의 모형은 SARIMA(1,0,2)(1,1,1)${}_7$-GARCH(2,1)로 선정되었다. 본 연구의 시계열 모형 및 분석 결과를 활용해 정확도 높은 가스 공급량을 제공함으로써 에너지 자원 분야에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

키워드