3.2. Spécification du modèle
Pour tester l'existence de l'effet du changement climatique
sur la demande d'électricité ; on propose d'utiliser la
méthodologie de l'auteur Ahmed qui porte sur la Nouvelle-Galles du Sud
uniquement, tout en examinant la relation à court et à long terme
entre la demande d'énergie résidentielle, les facteurs
climatiques et socio-économiques à l'aide d'un décalage
distribué autorégressif à échantillon
fractionné avec le modèle. Dans la première étape,
trois types de données ont été
récupérés et il s'agit de données
énergétiques, qui ont été transformées en
consommation d'énergie par habitant ; les données
socio-économiques qui incluent les dépenses, les revenus, la
population et le prix de l'énergie ; le jeu de données
météorologiques récupéré était
maximal et les données de température minimale converties en CDD
et HDD. Le test de racine unitaire a ensuite été effectué
pour vérifier la stationnarité des ensembles de données et
les résultats ont montré que les ensembles de données
comprennent des variables intégrées à la fois dans I (0)
et I (1). Le modèle de décalage distribué
autorégressif (ARDL) a été utilisé pour estimer la
relation à long terme entre les variables.
L'avantage de la méthode ARDL, peut se situer à
deux niveaux. D'une part, elle peut s'appliquer à n'importe quel
degré d'intégration des variables utilisées : purement I
(0), purement I (1) ou mixte. D'autre part, il a des propriétés
statistiques supérieures pour des petits échantillons.
Le modèle empirique dont nous nous sommes
inspirés, a utilisé une seule variable pour les estimations.
C'est à dire la température comme variable climatique, ajouter
aux variables socio-économiques comme le prix, la population pour
mesurer l'effet sur de la demande d'électricité. Notre
étude ne portera pas sur les mêmes variables mais à la
température on y ajoutera les
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précipitations et le taux d'émission de dioxyde
de carbone, les prix par Kwt ; pour les variables socio-économiques
comme la population et on prendra le PIB pour remplacer le revenu compte tenu
du manque de données.
-Forme fonctionnelle
???? = ?? + ??1????-1 + ? + ????????-?? +
??0???? + ? + ????????-?? + ???? (4)
Avec ???? : terme d'erreur ;
« ??0 » traduit l'effet à court terme de ???? sur ????
Dans le cadre de notre étude, nous cherchons à
saisir les effets sur la consommation d'électricité
(consommation: variable dépendante, température : variable
d'intérêt), tenant compte d'autres variables de contrôle
indispensables dont l'influence améliore les résultats (ces
variables sont couramment utilisées dans bien d'études mettant en
relation la consommation d'électricité et changement climatique)
: la température saison sèche (tempss) et la saison
pluvieuse(tempsp), celui des précipitations(precip), de la
population(pop), du produit intérieur brut (Pib),de l'émissions
de C02(emissico), du prix du kwh (prixel). Ainsi, nous nous proposons d'estimer
un modèle ARDL pour la fonction suivante (forme fonctionnelle
linéaire)
???? = ?? (??????, ????????, ????????????, ??????,
????????????????, ????????????) (5)
Si l'on se propose de saisir les effets de court terme et ceux
de long terme des variables explicatives ci-dessus sur la Consommation
d'électricité, la représentation ARDL de la fonction (4)
sera
??????????????? = ??0 + ? ??1???????????????-?? + ?
??2???????????-?? + ? ??3?????????????????-?? +
?? ?? ??
??=1 ??=0 ??=0
? ??4?????????????????-?? + ? ??5???????????-?? + ?
??6???????????????????-?? + ? ??7??
?? ?? ?? ??=0 ???????????????-?? +
??
??=0 ??=0 ??=0
? ??8??
?? ??=0 ???????????????-?? +
??1??????????????-1 + ??2????????-1 +
??3??????????????-1 +
??4??????????????-1 +
??5??????????????-1 + ??6????????-1 +
??7????????????????-1 +
??8??????????????-1 + ???? (6)
Avec ? : opérateur de différence première ;
??0: constante ; ??1 ... ??8: effets à
court terme ;
??1 ....??8: dynamique de long terme du
modèle ; ??~?????? ( 0 ,?? ) : terme d'erreur (bruit blanc).
Où tempsp représente la
température saison pluvieuse ; tempss la température saison
sèche et precip précipitation, emissco emission de co2,
pib : Produit intérieur brut, prixel le prix d'électricité
et enfin pop la population
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