居民电力需求的非线性温度敏感性：来自分布回归方法的证据
计量经济学
2025-03-11 v1
摘要
我们使用分布到标量回归模型估计了极端温度事件期间居民电力需求的温度敏感性。我们没有依赖原始温度数据的简单平均值或单个分位数统计量，而是构建了概率密度、风险率和分位数函数等分布摘要，以保留对温度变化的更全面表示。这种方法不仅利用了底层温度分布中更丰富的信息，还能够检验传统模型无法捕捉的极端温度效应。此外，认识到分布函数通常是从有限的离散观测值中估计的，并且可能存在测量误差，我们的计量经济学框架明确解决了这一问题。来自风险率到需求模型的实证结果表明，与热浪相比，居民电力需求对寒潮表现出更强的非线性响应，而热浪冲击则表现出更显著的增量效应。此外，温度分位数到需求模型产生的需求响应估计在很大程度上不显著，这归因于两种反作用力的抵消影响。
引用
@article{arxiv.2503.07213,
title = {Nonlinear Temperature Sensitivity of Residential Electricity Demand: Evidence from a Distributional Regression Approach},
author = {Kyungsik Nam and Won-Ki Seo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.07213},
year = {2025}
}