Modeling and forecasting electricity demand in Azerbaijan using cointegration techniques

Policymakers in developing and transitional economies require sound models to: (i) understand the drivers of rapidly growing energy consumption and (ii) produce forecasts of future energy demand. This paper attempts to model electricity demand in Azerbaijan and provide future forecast scenarios—as far as we are aware this is the first such attempt for Azerbaijan using a comprehensive modelling framework. Electricity consumption increased and decreased considerably in Azerbaijan from 1995 to 2013 (the period used for the empirical analysis)—it increased on average by about 4% per annum from 1995 to 2006 but decreased by about 4½% per annum from 2006 to 2010 and increased thereafter. It is therefore vital that Azerbaijani planners and policymakers understand what drives electricity demand and be able to forecast how it will grow in order to plan for future power production. However, modeling electricity demand for such a country has many challenges. Azerbaijan is rich in energy resources, consequently GDP is heavily influenced by oil prices; hence, real non-oil GDP is employed as the activity driver in this research (unlike almost all previous aggregate energy demand studies). Moreover, electricity prices are administered rather than market driven. Therefore, different cointegration and error correction techniques are employed to estimate a number of per capita electricity demand models for Azerbaijan, which are used to produce forecast scenarios for up to 2025. The resulting estimated models (in terms of coefficients, etc.) and forecasts of electricity demand for Azerbaijan in 2025 prove to be very similar; with the Business as Usual forecast ranging from about of 19½ to 21 TWh

Energy demand models for policy formulation : a comparative study of energy demand models

This paper critically reviews existing energy demand forecasting methodologies highlighting the methodological diversities and developments over the past four decades in order to investigate whether the existing energy demand models are appropriate for capturing the specific features of developing countries. The study finds that two types of approaches, econometric and end-use accounting, are used in the existing energy demand models. Although energy demand models have greatly evolved since the early 1970s, key issues such as the poor-rich and urban-rural divides, traditional energy resources, and differentiation between commercial and non-commercial energy commodities are often poorly reflected in these models. While the end-use energy accounting models with detailed sector representations produce more realistic projections compared with the econometric models, they still suffer from huge data deficiencies especially in developing countries. Development and maintenance of more detailed energy databases, further development of models to better reflect developing country context, and institutionalizing the modeling capacity in developing countries are the key requirements for energy demand modeling to deliver richer and more reliable input to policy formulation in developing countries.Energy Production and Transportation,Energy Demand,Environment and Energy Efficiency,Energy and Environment,Economic Theory&Research

Forecasting inflation in France.

The paper develops a model for forecasting inflation in France. As this model has to be integrated in the Eurosystem projection exercises, the projections are conditional to specific assumptions and must be consistent with the Macroeconomic projection exercise of the Banque de France. The specification of the model is thus highly constrained. The theoretical foundations of the model are based on the markup model for prices, but the resulting empirical model also has elements relating to the purchasing power parity and the Phillips curve. The model aggregates forecasts of the main HICP subcomponents. We show that the model exhibits better performance than a standard AR(4) model.Inflation , Out-of-sample forecast , Economic modelling.

Structural changes, international trade and multisectoral modelling

In September 2007 the national team members of the International Inforum (Interindustry Forecasting Project at the University of Maryland) group held the XV annual World Conference in Truijllo, Spain. Such Conferences offer the participants to report their achievements in the different fields concerning the macroeconomic multisectoral modeling approach and data development. The national partners build their country model based on a common input-output accounting structure and a similar econometric modeling approach for sectoral and macroeconomic variables. In each Conference, the contributions refer to the wide spectrum of research activities carried on within the Inforum system of models

Intellectual technologies and decision support systems for the control of the economic and financial processes

Запропоновано комп'ютерна система підтримки прийняття рішень, основними завданнями якої є побудова адаптивної моделі і прогнозування різних типів процесів, які розвиваються в соціально-економічних системах під впливом фундаментальних структурних змін. Складність і актуальність розв'язуваної проблеми полягає в необхідності забезпечити прийнятні якісні прогнози фінансових і економічних показників для коротких вибірок даних, коли використання ретроспективних даних неможливо або суттєво обмежена. Розробка СППР заснована на принципах системного аналізу, тобто можливості обліку деяких стохастичних та інформаційних невизначеностей, формування альтернатив для моделей і прогнозів і відстеження правильності обчислювальних процедур на всіх етапах обробки даних. Реалізована модульна архітектура, яка забезпечує можливість подальшого розширення і модифікації функціональних можливостей системи за допомогою нових методів прогнозування та оцінки параметрів. Крім того, пропонована система, завдяки модульній архітектурі, може бути поліпшена за рахунок використання програмного забезпечення різних виробників без будь-яких додаткових структурних змін. Висока якість кінцевого результату досягається завдяки належному відстеження обчислювальних процедур на всіх етапах обробки даних в ході обчислювальних експериментів: попередня обробка даних, побудова моделі і оцінка прогнозів. Відстеження виконується з відповідними наборами статистичних параметрів якості. Наведено приклад оцінки фінансового ризику в сфері страхування та споживання електроенергії з точки зору енергозбереження. Наведені приклади показують, що розроблена система має хороші перспективи для практичного використання. Передбачається, що система буде універсальною і знайде своє застосування в якості додаткового інструменту для підтримки прийняття рішень при розробці стратегій для компаній і підприємств різних типів.A computer-based decision support system is proposed the basic tasks of which are adaptive model constructing and forecasting of various types of processes that are developing in socio-economic systems under the influence of fundamental structural changes. The complexity and urgency of the solvable problem is the need to provide acceptable quality forecasts of financial and economic indicators for short data samples, when the usage of retrospective data is impossible or significantly limited. The DSS development is based on the system analysis principles, i.e. the possibility for taking into consideration of some stochastic and information uncertainties, forming alternatives for models and forecasts, and tracking of the computing procedures correctness during all stages of data processing. A modular architecture is implemented that provides a possibility for the further enhancement and modification of the system functional possibilities with new forecasting and parameter estimation techniques. In addition, the proposed system, thanks to the modular architecture, can be improved by using the software of different vendors without any additional structural changes. A high quality of the final result is achieved thanks to appropriate tracking of the computing procedures at all stages of data processing during computational experiments: preliminary data processing, model constructing, and forecasts estimation. The tracking is performed with appropriate sets of statistical quality parameters. The example is given for estimation of financial risk in the insurance sphere and the electricity consumption in terms of energy saving. The examples solved show that the system developed has good perspectives for practical use. It is supposed that the system will be universal and find its applications as an extra tool for support of decision making when developing the strategies for companies and enterprises of various types.Предложена компьютерная система поддержки принятия решений, основными задачами которой являются построение адаптивной модели и прогнозирование различных типов процессов, которые развиваются в социально-экономических системах под воздействием фундаментальных структурных изменений. Сложность и актуальность решаемой проблемы заключается в необходимости обеспечить приемлемые качественные прогнозы финансовых и экономических показателей для коротких выборок данных, когда использование ретроспективных данных невозможно или существенно ограничено. Разработка СППР основана на принципах системного анализа, то есть возможности учета некоторых стохастических и информационных неопределенностей, формирования альтернатив для моделей и прогнозов и отслеживания правильности вычислительных процедур на всех этапах обработки данных. Реализована модульная архитектура, которая обеспечивает возможность дальнейшего расширения и модификации функциональных возможностей системы с помощью новых методов прогнозирования и оценки параметров. Кроме того, предлагаемая система, благодаря модульной архитектуре, может быть улучшена за счет использования программного обеспечения разных производителей без каких-либо дополнительных структурных изменений. Высокое качество конечного результата достигается благодаря надлежащему отслеживанию вычислительных процедур на всех этапах обработки данных в ходе вычислительных экспериментов: предварительная обработка данных, построение модели и оценка прогнозов. Отслеживание выполняется с соответствующими наборами статистических параметров качества. Приведен пример оценки финансового риска в сфере страхования и потребления электроэнергии с точки зрения энергосбережения. Решенные примеры показывают, что разработанная система имеет хорошие перспективы для практического использования. Предполагается, что система будет универсальной и найдет свое применение в качестве дополнительного инструмента для поддержки принятия решений при разработке стратегий для компаний и предприятий различных типов