This paper attempts to estimate the kerosene demand function in Korea over the period 1981-2012. As the kerosene demand function provides us information on the pattern of consumer's kerosene consumption, it can be usefully utilized in predicting the impact of policy variables such as kerosene price and forecasting the demand for kerosene. We apply least absolute deviations and least median squares estimation methods as a robust approach to estimating the parameters of the kerosene demand function. The results show that short-run price and income elasticities of the kerosene demand are estimated to be -0.468 and 0.409, respectively. They are statisitically significant at the 1% level. The short-run price and income elasticities portray that demand for kerosene is price- and income-inelastic. This implies that the kerosene is indispensable goods to human-being's life, thus the kerosene demand would not be promptly adjusted to responding to price and/or income change. However, long-run price and income elasticities reveal that the demand for kerosene is price- and income-elastic in the long-run.
The goal of this study is to analyze the effects of the second energy tax reform of the transportation sector in Korea. For this purpose, we estimated the elasticities of energy demand(for gasoline, diesel and LPG) by using the ARDL(Auto-Regressive Distributed Lag) Model during the period of 1997 and 2005. We have the empirical results that the demand for diesel would decrease as much as of 382 million barrel per year and the demand for LPG would increase as much as of 20 million barrel per year since 2007. The second energy tax reform would also result in the decrease of 27,346 ton of air pollutants and 0.96 million ton of carbon dioxide per year. This shows that the second energy tax reform would have achieved its own policy goals by reducing energy demand and improving the quality of environment.
Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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1998.05a
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pp.199-204
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1998
최근 화석연료의 과다한 사용으로 인한 온실효과 등 지구환경문제가 대두되면서 원자력은 온실가스를 배출하지 않는 에너지원으로서 다시 조망을 받고 있다. 특히 부존 에너지자원이 부족하고 전력의 수요가 급증하고 있는 우리의 사정을 고려한다면 원자력은 향후 수십년간 주요 발전원으로 상당한 역할을 수행할 것으로 기대된다. (중략)
In this paper, we simulate the contribution of an increasing renewable energy to demands for fossil fuels and power supply price by estimating a cost function for the Korean electric power generation sector. Since the renewable energy is a composite input, it is not feasible to compute the price index for renewable energy due to data limit. We estimate a restricted cost function, which is derived by minimizing the costs of fossil fuels conditional on the quantity of renewable energy set to its optimal level, jointly with supply relation. In particular, derivation of the shadow price of renewable energy would make it possible to analyze potential costs incurred by power plants.
In order to supply stable natural gas in the future, it is necessary to forecast the demand in advance and secure the quantity of supply. In this paper, we propose a method of estimating the demand function of industrial natural gas, which is the core of the increase of domestic natural gas demand in the future. The cross-sectional data of 304 domestic industries were used to estimate the demand function of the industrial natural gas, and the effect of industry specific characteristics such as capital investment, manufacturing cost. Finally, the least absolute deviation estimation method which is robust to outliers and does not assume the homogeneity of the error term and the normality, And the results were derived. In addition, the economic value of industrial city gas was estimated using the price elasticity of industrial city gas. Therefore, it can be seen that the continuous expansion and supply of city gas to the industrial sector is beneficial at the national level, and the government needs to promote expansion through the industrial city gas support policy.
This study focuses on enhancing the accuracy of consumption function of Korean natural gas for city gas. It is using time-series model with time-varying coefficients taking into account the recent abnormal temperature phenomenon and the changing gross domestic product (GDP) as important variables. This study estimates the cointegrating regression model for the long-run estimation and the error correction model for the short-run estimation. The consumption function of Korean natural gas is estimated to be influenced by the time-varying coefficients of GDP and temperature. Using the estimated time-series model with time-varying coefficients, this study forecasts the consumption of natural gas for city gas from July 2011 to December 2012. The consumption in 2011 would be 18,303 thousand tons, which is little different from the imported 18,681 thousand tons. The consumption of natural gas for city gas in 2012 is forecast to be 19,213 thousand tons. The consumption model of this study is needed to extend by considering the relative prices between natural gas and its substitutes, the scale of consumers and others.
This paper formulates dynamic optimization model for Time-Of-Use Rates when a electric power system consists of three generators and a rating period is divided into three sub-periods. We use Pontryagin's Maximum Principle to derive optimal price and investment policy. Particularly the cross-price elasticities of demand are considered in the objective function. We get the following results. First, the price is equal to short-run marginal cost when the capacity is sufficient. However, if the capacity constraint is active, the capacity cost is included in the price. Therefore it is equal to the long-run marginal cost. Second, The length of rating period affects allocation of capacity cost for each price. Third, the capacity investment in dynamic optimization is proportional to the demand growth rate of electricity. However the scale of investment is affected by not only its own demand growth rate but also that of other rating period.
Park, Jong-Jin;So, Chol-Ho;Kim, Jin-O;Cho, Joong-Sam
Proceedings of the KIEE Conference
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2007.11b
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pp.325-327
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2007
고효율기기의 보급량은 지원금 수준에 크게 영향을 받으므로 각 고효율기기 프로그램에 대한 적정 지원금 수준의 결정은 매우 중요하다. 그러나 에너지 효율 프로그램에 대한 수요관리 목표량은 과거 실적 데이터를 이용한 단순 확산 모형으로 산정되고 있으며, 목표량에 따른 지원금 또한 단순히 추정하여 산정되고 있는 실정이다. 본 논문은 이론적 배경을 바탕으로 고효율기기별 적정 지원금 수준을 산정하고자 목적함수와 제약조건을 설정하여 최적화를 수행하였다.
Wastepaper recycling has significant implications not only in providing scarce raw material input for the paper industry but in environmental concerns such as reducing solid waste disposal, energy conservation and preservation of forest resources. The objectives of this study was (1) to develop an econometric model of demand for and supply of wastepaper, (2) to forecast wastepaper consumption and price to the year 2000 applying the econometric models estimated and (3) to estimate the elasticity of variables which are included in the wastepaper supply and demand equations. In this study wastepaper was classified into three groups, old newsprint, old corrugated and mixed For each group such as demand and supply equation were estimated. The demand equations were estimated as a function of paper and paper product consumption and wholesale price index and supply equations as a function of wastepaper price, one year lagged paper and paperproduct consumption and transportation price. Applying the econometric models to forcasting results in the future consumption and supply of wastepaper projected as 11.645 million MT and 7.396 million MT in 2000, respectively. The rate of wastepaper self-supply is forcasted about 63.5% in 2000. Especially, the rate of old neswprint self-supply is predicted about 16% which means about 2.2 million MT of old newsprint should be imported from foreign countries. Lastly, some policy measures to promote wastepaper recycling rate based upon economic and physical characteristics of wastepaper and market structure are suggested.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.156-156
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2015
최근 화석연료의 사용으로 인한 지구온난화 등 환경파괴가 점점 증가하는 추세이며 이로 인해 신재생에너지 중 하나인 수력발전이 주목받고 있다. 수력발전은 물의 위치에너지를 기계에너지로 이를 다시 전기에너지로 변환하는 친환경적인 방식으로 운영된다. 수력발전량은 우리나라 전체 발전량의 1.5% 정도로 적은 양의 발전량을 생산하지만 가동시간이 짧아 전력수요가 급변하는 상황에 대비 가능하기 때문에 수력발전은 필수적이다. 기후변화의 영향으로 연평균강수량은 증가하는 양상을 보이나 연 강수일수는 줄어드는 등 수자원의 불확실성이 증가하고 있는 실정이다. 따라서 미래 불확실한 수자원 공급에 대비할 수 있는 수자원의 효율적 활용에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 하천의 유량이 계절에 따라 변동 폭이 크다는 점을 고려하며 월별 발전량을 최대화하기 위해 선형계획법을 적용하는 모형을 구축하였다. 선형계획법은 목적함수와 제약조건식 모두 1차식으로 비선형항을 포함할 수 없으나 초기 해가 불필요하고 최적해가 보장된다는 장점을 가진다. 일부 목적함수나 제약조건식에 비선형항이 포함되어 있을 경우 Successive Linear Programming(SLP), Piecewise Linear Programming(PLP), Taylor Expansion 등의 방법을 이용하여 선형화할 수 있다. 본 연구에서 비선형 제약조건은 Taylor Expansion을 이용하여 선형화하였으며 한강수계 9개 댐의 월간 발전량을 최대화시키는 장기 운영 모형을 구축하였다. 개발 환경은 Linux-CentOS이며 사용프로그램은 통계 분석에 많이 활용되는 R programming이다. R programming은 패키지를 이용한 개발이 용이하고 Windows 뿐만 아니라 Linux, Mac, Unix 등의 운영체제에서도 호환 가능하다는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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