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三篇能源經濟實證研究：價格、需求與脆弱度

為了解決lng stock forecast的問題，作者劉致峻 這樣論述：

本論文包含了三篇與能源經濟相關的實證研究，其主旨分別探討原油期貨市場的投機行為對原油價格的影響，台灣能源系統的脆弱度指標系統的建構，與台灣住宅部門電力需求函數的非線性關係，分述如下：第一章出於對近年原油越為金融化的同時，原油價格亦出現大幅波動的現象，其背後原因的好奇心。回顧現有文獻，大體以原油市場的供需平衡與期貨市場的投機行為的兩種解釋最為可信，但也尚未形成共識。為提供更多證據以供進一步討論，本文以非交易商的淨多頭部位做為代理變數來捕捉期貨市場的投機行為，這個代理變數相較文獻中常以原油存貨作為投機行為的代理變數更為符合一般大眾的認知。另外，本文建立一個符號限制的因素擴充向量自我回歸模型（St

ructural Factor Augmented Vector Autoregression Model with Sign Restriction）模型，透過該模型的實證結果發現，儘管原油的供給與需求面因素確實對於油價造成影響，但期貨市場的投機行為亦對油價波動造成了立即且持續長達半年的顯著影響，更是2004~2007年、2011~2013年與2015~2016年間原油價格出現巨幅波動的主要原因。在2011年福島核能電廠事故之後，台灣的能源政策方向大幅調整，後在2016年後訂定出一套高度依賴再生能源與天然氣，並逐步淘汰核能發電的能源轉型政策。考量能源設施多屬鄰避設施，且其建設往往耗時長久，故

能源政策大幅度的轉向可能會導致台灣本已不夠完善的能源系統更為脆弱，故本文第二章以台灣為例，建立一套可全面評估能源系統脆弱程度的模型框架。這套脆弱度指標分成三個主要構面與十五個次指標，分別考量初級能源供應面、能源基礎設施面與最終能源消費面。而實證結果表明，台灣目前處於1990-2017年最脆弱的時期之一，另外提出（1）重新務實的評估當前的能源轉型政策的進程與配套方案；（2）完善現有能源基礎設施；（3）設計相關誘使能源用戶改變行為等建議。承襲前一章的建議，本文第三章嘗試估計台灣住宅部門的電力需求函數，以提供可靠資訊，讓政府得以建立適當的能源政策工具。然而，現有文獻中對能源需求的估計和政策含義歧異頗

大，並常常相互矛盾。舉例來說，文獻中常假設能源需求與其影響變數間的關係唯一常數，亦即線性關係。第三章應用一追蹤資料平滑轉換回歸（Panel Smooth Transition Regression Model）模型，來估計台灣住宅部門電力需求函數的非線性關係。其結果拒絕了電力需求為線性的假設，而該假設往往是目前許多政策工具的理論根據。此外，模型的實證結果也表明電力用戶對價格和收入變化的反應往往是不對稱的。換句話說，價格和收入彈性的數值大小係取決於先前的電價水平的高低。當前一年電價處於較高水平時，電力用戶對價格調漲更為敏感，電力消費量減少更多；當前一年電價處於較低水平時，電力用戶對價格調低的敏感

度降低，電力消費量增加較少。這個發現也剛好能夠解釋為什麼近年隨著實質電價的走低，台灣住宅部門單位電力消費量沒有大幅增加的現象。

天然氣價格預測模型之比較分析

為了解決lng stock forecast的問題，作者陳雨彤 這樣論述：

近年來，天然氣逐漸受到重視，對於能源管理、經濟發展以及環境保護都有巨大的影響力，若能事先了解天然氣價格的變動趨勢，將有助於相關政策的擬定，因此本研究主要目的是找出天然氣價格較佳的預測模式。本研究建構出五種模型，分別為ARIMA-GARCH模型、Markov Switching Model (MS)、支持向量迴歸及長短期記憶模型等單一模型外，也利用混合模型將時間序列模型及機器學習做結合，並以三種評估指標：MAE、MAPE及RMSE，來比較分析各模式的預測能力。實證分析採用2010年1月到2020年6月美國Henry Hub (HH)天然氣價格及2015年1月到2020年4月台灣液化天然氣（LN

G）進口之國際慣用價格，簡稱台灣LNG進口價格。實證結果顯示，HH天然氣價格的最佳預測模型為MS(2)-AR(1)與SVR的混合模型，台灣LNG進口價格的最佳預測模型為ARIMA(3,1,2)與SVR的混合模型，兩種天然氣價格都以時間序列與SVR的混合模型表現為最佳。