Metodología econométrica para la selección de factores explicativos del consumo de energía

Área de la Ciencia:

• Economía de la Energía
• Econometría
• Ciencias Ambientales

Sus antecedentes:

• La modelización precisa de la demanda de energía depende en gran medida de la selección adecuada de las variables de entrada.
• Los métodos actuales a menudo utilizan correlaciones simples o análisis descriptivos, lo que podría pasar por alto las verdaderas relaciones causales.

Objetivo del estudio:

• Proponer una nueva metodología para la selección de variables de entrada para la modelización de la demanda de electricidad.
• Identificar los determinantes clave del consumo de electricidad residencial a través de un proceso de selección robusto.

Principales métodos:

• Integración de pruebas de estacionariedad, la prueba de cointegración de Johansen, la modelización de Retraso Distribuido Autoregresivo (ARDL) y la modelización de Vectores de Corrección de Errores (VECM).
• Aplicación de la metodología para analizar la demanda de electricidad en Camerún.

Principales resultados:

• Se estableció una relación causal unidireccional desde el PIB per cápita, las emisiones de CO2, la urbanización y el número de suscriptores hacia el consumo de electricidad residencial.
• La metodología propuesta destaca eficazmente los vínculos causales reales entre las variables de entrada y la demanda de electricidad.

Conclusiones:

• Los factores clave identificados (PIB per cápita, emisiones de CO2, urbanización, número de suscriptores) son cruciales para explicar el consumo de electricidad residencial en Camerún.
• La metodología de selección de entradas desarrollada optimiza la elección de variables para mejorar la modelización y la previsión de la demanda de energía.