결정적 및 확률적 성분과 수준변수를 활용한 SMP 예측 성과 비교

Abstract

성분 분해에 의한 가격 예측은 예측에 영향을 미치는 다양한 요인을 제시하기 때문에 예측 정확성을 높여 주기도 하며, 가격 변화에 대응하는 전략 수립도 용이하게 해준다. 그러나 수준변수에 비해 분석 단계가 많고 복잡하여 많은 연구가 이루어지지 않았다. 최근에는 컴퓨터 기술과 예측 모형의 발전으로 성분 분해를 이용한 가격 예측이 점차 증가하고 있다. 본 연구는 전력거래소의 계통한계가격(system marginal price; SMP)을 대상으로 수준변수와 성분 분해의 예측 성능을 비교하였다. 일중 평균 SMP를 스플라인 함수와 캘린더 효과 등을 바탕으로 결정적 성분과 확률적 성분으로 분해하였으며, 지수평활 모형을 사용하여 결정적 성분에 대한 예측을 수행하였다. SMP를 수준변수로 사용하는 경우에는 ARDL과 LSTM 모형 등을 사용하여 예측을 수행하였다. 성분 분해의 경우에는 AR에 점프 혹은 GARCH 계열 모형 등을 결합하여 확률적 성분을 예측하고, 이를 결정적 성분의 예측과 결합하여 예측을 수행하였다. 실증 결과는 성분 분해를 통한 SMP의 예측이 수준변수를 사용한 경우에 비해 높은 예측 성능을 갖고 있음을 보여주었다. DM 통계량 기준으로 확률적 성분을 AR과 점프를 결합해서 분석한 모형이 가장 높은 예측 성능을 보였으며, 그 다음으로 SMP와 에너지 가격의 공적분 관계를 이용한 ARDL 모형의 예측 성과가 좋았다, 확률적 성분을 GARCH 계열 모형으로 예측한 경우는 점프 모형으로 예측한 경우보다 성능이 낮게 나왔다. 수준변수의 경우에는 LSTM이 ARDL 모형에 비해 다소 예측 성능이 낮았다. 연구 결과는 수준변수와 성분 분해에 의한 예측의 정확도는 데이터의 특성을 반영한 적절한 분석 모형의 선택이 중요함을 보여주고 있다.