[국제에너지시장분석] CO2 배출량 추이 분석(미래 예측치 제시 및 배출량 결정요인 분석)
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- 목차
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1. 문제의 인식
2. 실증분석
1. ARIMA 분석
2. 횡단면 분석
3. 추정 및 추론
1. ARIMA 분석
2. 횡단면 분석
4. 연구의 한계
5. 결론 및 시사점
6. 참고문헌
7. 부록
- 본문내용
-
그 결과는 위의 <그림1>과 같이 1971년부터 꾸준히 증가하다가 1998년에 배출량이 급격하게 감소하고 다시 상승하는 곡선을 가지는 것을 알 수 있다. 이러한 변화 양상으로 보아 배출량은 꾸준히 증가하여 2010년 배출량은 2007년보다 클 것이라고 예상을 할 수 있다.
본격적으로 ARIMA분석을 시작하기 위해 가장 먼저 AR, MA 그리고 I의 차수를 정해야 한다. 먼저 AR과 MA의 차수를 정할 수 있는 ACF와 PACF 그래프를 보기 위해 BJIDENT 명령어를 입력하였다.
<그림2>가 BJIDENT의 결과인 ACF와 PACF 그래프이다. 그래프를 확인하여 보니 ACF 그래프는 처음 1 값에서 점점 0으로 수렴하는 형태를 띠고 있고 PACF는 lag가 1일 때만 값이 띄어서 1이었고 lag 2부터는 0으로 수렴하는 결과가 나왔다. 하지만 lag가 8일 때 갑자기 0의 범위에서 벗어나는 현상이 나타나는데 이를 보고 MA가 1이나 2일 것이다. 다음으로 PACF에서 lag 1에서만 값이 1로 띄었으므로 MA가 0인 데이터라는 것을 알 수 있었다.
다음으로는 이산화탄소 데이터의 단위근 검정을 시행하였다.
<그림3>은 UNIT이라는 명령어를 사용하여 얻은 단위근 검정의 결과값이다. 위 결과에서 Dickey-Fuller의 P-value를 보다시피 5.79559D-08라는 매우 낮은 값을 보이며 매우 유의 하다는 결과가 나왔다. 즉 단위근이 없는 staionary한 데이터임을 알 수 있고 I의 차수가 0이라고 할 수 있다. 결과적으로 AR(1 or 2), I(0), MA(0)인 ARIMA라는 것을 알 수 있다.
다음 과정인 BJEST로에서 위에서 결정한 바에 따라 ndiff는 0, nar은 1 그리고 nma을 0으로 설정하였다. 하지만 결과값이 별로 좋지 않아 nar은 1로 한번 2로 한번 두고 nma의 차수를 0부터 3까지 바꾸면서 결정계수를 확인하며 모델의 적합성을 따져보았다. 그랬더니 nar값이 2이고 nma의 값이 3일 때 가장 결정계수가 높은 0. 973373로 가장 높은 값이 나왔다. 이 때 nma차수를 3을 최대치로 0부터 바꾼 이유는 ma의 차수가 높아질수록 데이터의 개수가 적어지기 때문에 예측력이 낮아질 것을 우려하였기 때문이다.
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