財団法人 電力中央研究所

社会経済研究所

社会経済研究 No．56，2008．2

日本卸電力取引所の取引状況と回帰分析による価格予想

独立行政法人日本原子力研究開発機構
敦賀本部 業務統括部

下

境

芳

典

社会経済研究 №56 2008.2

37

日本卸電力取引所の取引状況と回帰分析による価格予想
The agonizing reappraisal of JEPX and price expectation by the regression analysis
キーワード：日本卸電力取引所、電力価格、回帰分析、スポット市場、価格予想
下

境

芳

典

本論では、2005 年 4 月から取引が開始された日本卸電力取引所（ＪＥＰＸ）の市場状況を、公開デー
タを基に概観するとともに、回帰分析の手法を用い、市場を基礎的に分析した。さらに市場価格が、Ｊ
ＥＰＸの主な設立目的である、電力価格の指標となり、予想することが可能であるかどうか検証した。
まず、約定価格（システムプライス）、約定量、売り入札量、買い入札量を、月間、週間、24 時間の区分で平均したものをグラフ化してデータに傾向や規則性が見られないか検証した。その結果、月、週、日のそれぞれの区分において独自の傾向が見られることが観察された。次にシステムプライスを被説明変数として、約定量、買い入札量、売り入札量を説明変数として回帰式を構成し、各変数とシステム
プライスの関係を検証した。その結果、市場での需要と供給が価格に与える影響力は、買い入札量のほうが強い傾向にあることがわかった。次にシステムプライス時系列分析し、過去のシステムプライスとの関係を、1 日、1 週間、1 ヶ月に分けて検証した。その結果、1 日前のシステムプライスとはかなりの強い関係が示唆された。これらの結果をもとに、システムプライスを被説明変数とし、24 時間前のシステムプライスと買い入札量を説明変数とする回帰式が価格予想式となりえるか検証した。その結果 1
日平均価格において、予想は上方バイアスがあるものの、可能であることが示された。さらにスポット
市場におけるシステムプライスについては、月別に回帰式を構成したものと、1 日を 48 区分した時間帯
別で回帰式を構成したものとで、それぞれシステムプライスが予想可能であるか検証した。その結果、
一日平均の回帰式と同様に上方バイアスがあるが、両回帰式とも価格は予想できるという結論を得た。
１．序章
２．JPEX の説明
2.1 設立の経緯と使命
2.2 市場の制度
2.3 取引状況
３．計量分析
3.1 システムプライスの回帰分析

3.2 システムプライスの時系列分析
４．回帰式による価格予想
4.1 価格予想モデルの検討
4.2 1 日平均価格の回帰式
4.3 月別スポット市場価格の回帰式
4.4 時間帯別スポット市場価格の回帰式
５．終章

１．序章

究の主題は市場価格の構造解析と予想にある。
市場価格とは、経済学的な市場原理に基づいわが国における電力自由化の政策の一環とした「誰もが納得する価格」である。今までの日て、日本卸電力取引所（ＪＥＰＸ）が、2003

本にはそういった意味での指標となる電力価格

年 11 月に設置され、2005 年 4 月から取引が開は存在しなかった。つまりＪＥＰＸの市場価格始された。ＪＥＰＸに関しては、日々の取引デが、初めてその可能性を持った電力価格といえータが電気新聞に掲載され、週ごとには同紙にる。この指標となる電力価格を予想することが市況の解説が掲載されている。市場設立当初は、できれば、法貴（2005）で述べられているよう

業界紙等に特集記事が組まれることなどがあっな電力業界の様々なリスク、例えば新たな発電た。学術的な研究は、山口（2005）や西川（2007）

所の建設の際の目標収益の計算などに役立つだなどにより、研究がなされている。これらの研ろう。さらに三澤（2005）や土方（2004）で述

38

日本卸電力取引所の取引状況と回帰分析による価格予想

べられているような金融的な電力取引への発展

入を正確に予想する情報として、電源開発投資にも貢献できる。現物としての電力ではなく、の判断材料に役立てることだ。二つめは、事業

デリバティブや保険商品等の開発に電力の指標

者間の需給ミスマッチ時の電力の販売・調整手

価格は必要不可欠なものである。電力価格の予段を充実させることだ。現在の技術では、電力想に関しては、上述の西川らによって検討されは貯蔵できない。このことから発生する電力のているものの、価格予想モデルには様々なもの

供給量と需要量のミスマッチを、市場取引によがあり、ＪＥＰＸにおいてどの予想モデルが適り回避できるようにすることだ。

切であるかは、市場の取引状況を考慮し、検証を重ねる必要がある。

いずれも、より多くの事業者が市場に参加し、より多くの取引がなされることによって達成でそこで本論では、取引開始からのＪＥＰＸのきると考えられる。様々な考えを持つプレーヤ

市場状況を、公開データを基に概観するとともーが取引を行うことで市場から恣意性を排除しに、回帰分析の手法を用い、市場を基礎的に分た指標価格が生まれ、プレーヤーによって異な析する。その上で市場価格が、ＪＥＰＸの主なる需給の過不足は、より多くの取引の機会を生設立目的である、電力価格の指標となり、予想

むことになる。

することが可能であるかどうか検証する。予想モデルは、宮内（2004）などを参考に、ＪＥＰ

2.2

市場の制度

Ｘの内部変数を説明変数とする回帰モデルを用いる。

ＪＥＰＸには、前日に受け渡される電気を 30分単位で取引する「前日スポット市場」、向こう

２．ＪＰＥＸの説明

1 年間に受け渡す電気を 1 ヶ月単位で取引する「先渡し定型市場」、非定形の先渡し取引など、

2.1

設立の経緯と使命

上の二つに当てはまらない取引を書き込み自由な掲示板で行う「掲示板市場」の 3 つの市場がJEPX は、電力自由化への課題を検討すべく設置された、総合資源エネルギー調査会電気事ある。いずれの市場も「現物の」電気を取引対象とする。

業分科会の報告答申「今後の望ましい電気事業

しかし、「先渡し市場」と「掲示板市場」は設制度の骨格について」（平成 15 年 2 月 18 日）

立以来数ヶ月に 1 回程度取引が成立するかしなの主旨に基づき設立された日本唯一の電力市場いかというほど取引の薄い状態が続いている。

である。

一方、「前日スポット市場」では設立直後数ヶ月運営しているのは、有限責任中間法人日本卸

以外は、すべての営業日のすべての時間帯で必

電力取引所であり、2003 年 11 月に設立され、ず取引が成立しており、事実上の電力の時価を2005 年 4 月から取引を開始した。同法人は、形成するに至っている。そこで以下では「前日

沖縄電力を除く電力 9 社と、特定規模電気事業

スポット市場」に限定して、研究を進める。

者（PPS)、自家発電設置者など、計 21 社を社員とする中間法人である。

前日スポット市場（以下スポット市場）では、
1 日に受け渡される電気を、30 分毎 48 商品に

上記答申では、次の二つの目的を掲げている。

区分して取引される。取引の単位は、1,000kWh

一つは電気事業者の電源開発投資リスク判断のを 1 単位として、受け渡し単位も同様である。

一助となる指標価格の形成である。つまり、季1kWh 当たりの価格は、1 銭単位である。入札

節や時間帯などで変動していると考えられる需者は取引を希望するエリア（北海道、東北、東

給状況を反映した市場価格を、電力事業者の収京、中部、北陸、関西、中国、九州等）を選択

社会経済研究 №56 2008.2

できる。
約定処理方法は、シングルプライスオークシ

39

ら 2006 年 3 月は「平成 18 年豪雪」といわれるほど日本海側での積雪の多い寒冬であった。

ョン方式が採用されていて、市場参加者の入札

次に約定量と売買入札量を見てみる。年間をした買い・売り量を積み上げ、両価格線の交点

通して売り入札が先行していることがわかる。

の価格を約定価格、量を約定量とする。ただし特徴的なのは、冬季において需給バランスが反送電線の利用状況を確認し、受け渡し可能な売転していることである。図 1 の価格とつなぎ合買のみ約定される。また、いずれかのエリア間

わせて考えれば、経済学の基本法則である需要の売買量が連系設備による託送可能量を超えると供給が働いていると推測できるだろう。また、場合は、託送可能量を制約条件として、エリア

2005 年 4 月から 6 月と、2006 年 4 月から 6 月

ごとに再度約定処理が行われる。

の約定量を比べると、かなり差がある。これは市場取引開始直後に比べて、1 年経ち取引が成

2.3

取引状況

立する量が単純に増えていると見ることができ、市場として取引所が成長し、取引の厚みが増え

JEPX は、ホームページで過去の取引データてきていると考えられる。

を公開している。公開されているデータは、30札量である。
約定価格（システムプライス）は先に述べた各エリア間の連携による制約を考慮しない全国

15
14
13
12
11

\/kWh

分毎の約定価格と約定量、売り入札量、買い入

10

統一の約定価格である。売り入札量と、買い入

9

札量は、ＪＥＰＸにおける需要と供給をあらわ

87すものである。ここで注意したいのは、入札総65

量は、あくまでもＪＥＰＸ内における需給状況'05.4月 '05.6月 '05.8月 '05.10月 '05.12月 '06.2月 '06.4月 '06.6月 '06.8月と言い換えることができるだけで、日本国内に

図 1 システムプライス（月平均）おける電力需給量のごく一部に過ぎないという900ことである。

800
700

これらのデータを元に、取引状況を概観し、
年 4 月から 2006 年 8 月までのデータを用い、価格や入札量を単純平均し、月間、週間、24 時間の取引状況を可視化する。
まず約定価格（システムプライス）と売買入
札量の状況を月単位で平均したものが、図 1 と図 2 である。約定価格は年間を通して 8 円前後

600
MWh/h

傾向を分析する。市場取引が開始された 2005

500
400
300
200
100
0

'05.4月'05.7月'05.10月'06.1月約定量'06.4月
買い入札量'06.7月売り入札量

図 2 約定量と売買入札量（月平均）で推移している。しかし 2005 年 12 月から 3 月

次に週間平均を図 3 と図 4 で見てみる。約定の冬季に最高で 15 円近くまで急上昇している。

価格（システムプライス）については、月曜日冬季に比べ、グラフ上での変化は少ないが 2005から金曜日にかけて、ほぼ 9 円強で推移し、土年の 7,8 月期、2006 年の 7,8 月にも、若干の平

曜、日曜で 8 円弱にまで価格は下がる。いわゆ

均価格の上昇が見られ、季節変動があることがるウィークデイと、ウィークエンドで、明らか読み取れる。付け加えるなら、2005 年 12 月かな差がある。約定量と売買入札量は、約定量は

40

日本卸電力取引所の取引状況と回帰分析による価格予想

100MWh、買い入札量は 300MWh、売り入札ある。売り入札量は、0 時から 7 時までは

量は 600MWh でほぼ推移し、曜日によってそ500MWh 前後で推移するが、8 時に急激に入札れほど大きな変化は見られない。

量が増加し、その後 22 時まで 700MWh で推移

つまり、週平均で見ると、単純に需給のバラし、再び 500MWh 前後に戻る。

ンスが価格を決定しているのではなくて、曜日

約定価格（システムプライス）と入札量のグによって取引価格の水準が異なることがわかる。

ラフの形状は、電力使用量のグラフと似ている。

10

売り入札量のグラフが、テーブル状になるのは、特徴的であり、理由を調査することが必要であ

9

\/kWh

ろうが、おそらく市場内のデータだけでは推測
8は難しいと思われるので、本論では言及しない。
12

7

11
6

5

月

火

水

木

金

土

日

\/kWh

10
9
8

図 3 システムプライス（週平均）

MWh/h

7

600

6

500

5

2

4

400

6

8

10

12

14

16

18

20

22

20

22

図 5 システムプライス（24 時間）

300

800
200

700
100

600
月

火

水

木

金
約定量

土

買い入札量

日
売り入札量

図 4 約定量と売買入札量（週平均）

500
MWh

0

400
300
200

最後に 24 時間の平均を見てみる。図 5 のと

100

おり、0 時から 7 時までは 7 円前後で平坦に推0

移し、7 時から 9 時頃にかけて急激に価格が上昇し、9 円強にまでなる。そのまま午前中の間

2

4

6

8

10

12

14

約定量

16

18

買い入札量

売り入札量

図 6 約定量と売買入札量（24 時間）

価格は上昇し、11 時頃ピークの 12 円弱になる。

以上が市場取引開始以来約 1 年半の市場動向

12 時から 13 時の間、いったん下がり、再びピである。グラフの形状から季節や、曜日、時間

ークの 12 円弱から 11 円くらいで 17 時まで推帯によって価格が変動し、月、週、日それぞれ移し、そこから夜間の間なだらかに 7 円程度まの時間区分にそれぞれ独自の傾向が見られる。

で低下する。

時間的な要因のみで、全ての傾向を説明するこ

売買入札量は図 6 を見ると、約定量は特に大とは難しいが、ここから一定の法則が見出せる

きな変化は見られないが、午前中の 7 時から 10であろう。例えば週による傾向は顕著である。

時頃と、午後の 16 時から 21 時頃に緩やかカー

また、気候の変化等外的な要因も大いに考えらブを描く減少が見られる。買い入札量は、図 5れる。しかし、本論ではそれらの分析までは拡の約定価格とほぼ同じような傾向が見られるが、張せずに、市場内のデータをもとに計量分析を

22 時から翌 0 時頃にかけて上昇する時間帯が行っていく。

社会経済研究 №56 2008.2

41

３．計量分析

18
16

システムプライスの回帰分析

14
\/KWh

3.1

12
10

ここからはシステムプライスを被説明変数と8

して、約定量、買い入札量、売り入札量がどの6程度価格決定に影響するかを測定する。なお、

40以降の分析では、2005 年 5 月から 2006 年 7 月

50までの、土曜日、日曜日を除いた 1 日の平均した数値を用いることにする。また、計算にはMicrosoft 社の Excel を利用した。
まずはそれぞれの相関関係を見てみる。表にまとめたものが表１である。価格と買い入札量に強い正の相関が見られる。価格と売り入札量にも負の相関が見られる。約定量と買い入札量、

100

150

200
約定量

250

300

350

400

図 7 システムプライスと約定量の散布図

pr = 0.011vl + 8.050

・・・・・・（１）（36.39）（7.67）
Ｒ = 0.155
Ｆ = 60.26
2

ｐ = 0.00
次にシステムプライスと買い入札量について

売り入札量との間にも若干の相関関係が見られる。したがって、約定価格を被説明変数として、検討する。前節と同様にシステムプライス

約定量、買い入札量、売り入札量を説明変数と

ｐｒ[￥/ｋＷｈ]を被説明変数とし、買い入札量する重回帰分析では、多重共線性が疑われる。

de［ＭＷ］を説明変数として回帰式を構成する。

そこで価格とそれぞれの変数を別々に回帰分析

結果は散布図が図 8、回帰式が（2）のようにし、価格に対する説明力を検証する。

なった。記号については式（1）と同様である。
散布図には正の相関が認められ、決定係数も高表１ 相関係数
約定価格
約定量
買い入札量
売り入札量

約定価格 約定量 買い入札量 売り入札量
1.00
0.39
0.83
-0.75
0.39
1.00
0.63
-0.34
0.83
0.63
1.00
-0.74
-0.75 -0.34
-0.74
1.00

い数値である。Ｆ値もＦ分布の 5 パーセント点
3.87 より大きく、Ｆ検定による帰無仮説は棄却される。ｐ値も 0.00 以下となりこの回帰式には意味があるといえる。したがって、システムプ
ライスは買い入札量が多ければ上昇する傾向に

はじめにシステムプライスと約定量の回帰分あると言える。

析を試みる。システムプライスｐｒ[￥/ｋＷｈ]を被説明変数とし、約定量ｖｌ［ＭＷ］を説明

18

変数として回帰式を構成する。

16
14なった。回帰係数の下のカッコ内の数値は各説
明変数に対するｔ値である。 Ｒ 2 は決定係数、
ＦはＦ値、ｐはｐ値を示している。散布図および決定係数を見る限り、約定量に強い説明力はないことがわかる。したがって、市場が活況であることと市場価格には特に関係がないこと言
える。

￥/ＫＷｈ

結果は散布図が図 7、回帰式が（1）のように

12
10
8
6
4
100

200

300

400
500
買い入札量

600

700

図 8 システムプライスと買い入札量の散布図

800

42

日本卸電力取引所の取引状況と回帰分析による価格予想

pr = 0.017 de + 3.939・・・・・・（２）（18.34）（27.31）

影響力は、需要のほうが強い傾向にある。市場に供給される電力量が増減することによって、価格も影響を受けるが、需要が増減した場合のＲ2 = 0.697
Ｆ = 761.10
ｐ = 0.00

ほうが、市場に対する影響は強いといえる。
3.2

システムプライスの時系列分析

最後に売り入札量との関係を分析する。ここでも同様にシステムプライスｐｒ[￥/ｋＷｈ]を

ここからはシステムプライスの時系列分析を

被説明変数とし、売り入札量ｓｐ［ＭＷ］を説する。システムプライスを自己回帰分析し、過明変数として回帰式を構成する。

去のシステムプライスと現在のシステムプライ

結果は散布図が図 9、回帰式が（3）のようにスの関係を検証する。対象とするデータは前節なった。記号は（1）と同様のものを示していの回帰分析と同様に 2005 年 5 月から 2006 年 7る。散布図を見ると弱い負の相関が見て取れる。

月までの、土曜日、日曜日を除いた 1 日の平均回帰式の決定係数からは若干の説明力を読める。

した数値を用いることにする。現時点での電力Ｆ値とｐ値に関してはこの回帰式に意味がある

価格と、1 日前、１週間前、１ヶ月前の電力価と言える。売り入札量が増加するとシステムプ

格をそれぞれ自己回帰分析し、どの時点での価ライスが若干下がる傾向にあると言えるだろう。

格が最も説明力があるのか検証する。

\/KWh

まず、原系列を概観する。図 10 で示された
18

ものが期間のシステムプライスの変化である。

16

約 8 円を平均として、6 円から 10 円の範囲で多14くの期間が推移し、2005 年～2006 年の冬季に1218 円近くまで上昇している。ところどころで急

10

激に値下がりしている様子が見られるが、特に8全体として右肩上がりであるとかといった傾向
6は見られない。

4
100

200

300

400

500
売り入札量

600

700

800

900

18

図 9 システムプライスと売り入札量の散布図

1614（ 55.72 ）（－ 20.56 ）Ｒ = 0.565
Ｆ = 429.61
ｐ = 0.00
2

以上がシステムプライスを説明変数とした回

12
￥/ｋＷｈ

pr = −0.008 sp + 14 .565・・・・・（３）

10
8
6
4
2
0
'05.5月'05.7月'05.10月'06.1月'06.4月'06.6月

図 10 システムプライスの原系列

帰分析である。総括すると、市場が活況かどうかは価格には影響はない。市場での売買が盛ん

次に（4）式において求められる階差系列をだからといって価格が上昇したり、逆に市場で図示し、トレンドを概観する。

の売買が薄いときは価格が低くなったりするこ⊿Pi = Pt − Pt −・・・・・・・・（４）
iとはない。市場での需要と供給が価格に与える

社会経済研究 №56 2008.2

43

前述のとおり、期間を 1 日前(i=1)、１週間前

図 11 と同様に規則性は見られない。最後に１(i=5)、１ヶ月前(i=20)として階差をとったもの

ヶ月前の価格差を見ると、図 11 と図 12 とは若が図 11～図 13 である。土日を除いているため、干違った傾向のグラフとなった。グラフ中央付

ｉ＝5 で 7 日前、ｉ＝20 で 28 日前となる。

近で、0 より上の階差が続き、その後 0 より低

1 日前との階差は、ほぼ－3～3 円の間であり、い階差が続くのが見て取れる。これはつまり価

多くは－1～1 円以内に収まっている。グラフの格が上昇傾向から下降傾向に変化する時局があ

振幅を概観する限り、主観的な判断ではあるがったことを意味する。1 ヶ月程度の時間差で見規則性のようなものは読み取れない。１週間前

ればトレンドが見られるようだが、今回の分析の価格との差は、グラフの形状は図 11 と似たではほぼ 1 年間のデータしか取っていないので、ものとなっているが、振幅が－4～6 円程度と広言及は難しい。

がる。そして多くが－2～2 円程度の範囲内にあ次に相関関係を見る。1 日前、１週間前、１り、これも図 11 と比べて大きくなる。しかし、ヶ月前のシステムプライスと、現時点のシステ
ムプライスとの間の相関関係を表にしたものが
表 2 である。

432

表 2 自己相関係数⊿P1

1

1日前 １週間前 １ヶ月前
0.81
0.56
325
321
306
323
319
304
56.36
24.45
11.69
0.00
0.00
0.00

相関係数 0.95

0

n

-1

自由度

-2

t値
p値

-3
-4

図 11 1 日の階差8

ｐ値は統計的に説明力のあることを示している。

6

しかし相関係数は、1 日前は 0.95 とかなりの説

4

明力を持っているが、1 週間前では 0.81 と下が

2⊿P5

1 日前、１週間前、１ヶ月前、いずれもｔ値、っていき、１ヶ月前にいたっては 0.56 とほぼ関

0

係は無いと言わざるを得ない数値となる。

-2-4４．回帰式による価格予想-6-8

図 12 １週間前の階差4.1

価格予想モデルの検討

⊿P520

8
6

価格予想モデルの選択については、データの4

制約や市場の特性等を考慮し決定する必要があ2

る。また、さまざまなモデルを試用し、どのモ

0

デルがふさわしいのかを比較する必要もある。

-2

ＪＥＰＸを対象として価格予想を試みた論文-4-6は西川（2007）がある。西川は 1 変量時系列モ-8デルとして Box=Jenkins 法を用いて価格予想
図 13 １ヶ月前の階差を試み、１円程度の誤差で前日の価格を予想で

44

日本卸電力取引所の取引状況と回帰分析による価格予想

きるという結果を得ている。
電力価格の予想モデルは、電力自由化が先行して行われている欧米ではさまざまものが検討

Ｒ2 = 0.917
Ｆ = 1425

Ｒ2 ’= 0.916ｐ= 0.00
ＤＷ = 2.1295

さ れ て い て 、 そ れ ら は Eydeland(2002) や

ただし、回帰係数の下の（Clewlow (2000)などで詳しく述べられている。

値は各説明変数に対するｔ値であり、Ｒ2 は決定

国内においても、熊谷（2006）や伊藤（2007）

係数、Ｒ2 ’は補正決定係数、ＦはＦ値、ｐはＰ

や宮内（2004）などによって、研究がなされて値、ＤＷはダービン・ワトソン比を示している。

いる。中でも宮内はカリフォルニア電力市場価

次にこの（5）式を用いて 2005 年の 5 月から格を、電力総需要量と 24 時間前の電力価格か7 月までの 2 ヶ月間について外挿テストをおこを説明変数として比較的単純なモデルで説明でない予想回帰式の精度を確かめる。外挿テスト

きることを指摘している。

によって求められた予想価格と、同じ期間の実）内に書かれた数

本論では、3 章において示されたＪＥＰＸの際のシステムプライスとの比較をしたグラフが内生変数の相関関係と、西川、宮内の研究を参図 14 である。さらに、実際の価格から予想価考に回帰モデルを構成する。説明変数は 3.1 に格を引いた差をグラフ化したものが図 15 である。

おいて回帰の当てはまりのよかった買い入札量と、3.2 において当てはまりのよかった 1 日前

10

（24 時間前）の価格とする。宮内は、電力総需
9における需要量といえる買い入札量を説明変数\/KWh

要量を説明変数としたが、本論ではＪＥＰＸ内8とする。また、宮内は現時点での需要量を説明
7

変数としたが、市場価格を予想するにあたり、当然当日の買い入札量を参考にすることはでき

6'06.5月ないので、1 日前の買い入札量を説明変数とす'06.7月

実際の価格

る。
4.2

'06.6月

予想価格

図 14 システムプライスの予想と実際

1 日平均価格の回帰式

21

まず、第 3 章で検証した 1 日の平均価格に関月から 2006 年 4 月までの、土曜日、日曜日を

0

\/KWh

する回帰式を構成する。被説明変数は 2005 年 5-1

除いた 1 日の平均したシステムプライスを用い-2ることにする。
各変数をまとめると、現在のシステムプライ
スｐｒ［￥/ｋＷｈ］を被説明変数とし、pr24 [￥/-3

図 15 システムプライスの予想と実際の差

ｋ Ｗ ｈ ] を 24 時 間 前 の シ ス テ ム プ ラ イ ス 、de24 [ＭＷｈ/ｈ]を 24 時間前の買い入札量として回帰式を構成すると式（5）が得られる。

pr = 0.88004 pr24 + 0.00193de24 + 0.553046（5）（23.94）（2.46）（2.88）

まず（5）式について検討する。式の当ては
まりのよさを表す Ｒ2 は 0.917 であり、単純な回帰式を用いているが高い数値を示している。説
明変数の有意性についてもｔ分布の 5 パーセン
ト点 1.96 よりも大きく、ｔ検定は有意と判定で

社会経済研究 №56 2008.2

45

きる。また、Ｆ値、ｐ値に関しても、回帰式が各月の回帰式の各変数の回帰係数をａ、ｂ、有意であることを示している。ＤＷ比について

ｃ、として記述すると（6）式のようになる。

は、2 に近い数値を示しているので誤差項間の各月の回帰係数は表 3 のようになった。

系列相関はないといえる。
図 14 と図 15 を見ると、若干大きな差が見ら

pr =ａpr24 +ｂde24 +ｃ・・・・・（6）れる時点もあるが、ほぼ±0.5 円程度で予想できていることがわかる。予想値と実際値の差の大きい 5 月初頭は、ゴールデンウィークにあたり、この期間は予想が難しいといえる。7 月にもう一度大きな差が見られる時点があるが、夏季においても予想の難しい時点があると言える。
しかし実際の価格から予想価格を引いた差の平均は-0.11 で、平均絶対誤差率も-0.17％となり、
総じてかなりの精度で予想できているといえる。
図 14 を見ると予想価格が実際の価格を上回っている時点が多い。差の平均が-0.11 であることからも言えるが、（5）式による予想では、実際の価格より若干高く価格を予想してしまう傾向

表 3 各月の回帰式a（ｔ）'05.5月 0.77882
46.84'05.6月 0.76275
36.41'05.7月 0.67516
29.45'05.8月 0.91807
64.13'05.9月 0.77165
52.23'05.10月 0.88189
53.06'05.11月 0.98853
92.42'05.12月 0.76094
35.26'06.1月 0.60064
28.38'06.2月 0.87624
42.28'06.3月 0.90070
79.41'06.4月 0.86462
47.11

b
（ｔ）
0.002114.02
0.006238.50
0.01058
12.31
0.00232
4.30
0.0061713.45
0.00079
2.82
0.00033
1.95
0.00034
0.53
0.0086213.44
0.00377
5.88-0.00006
0.23
0.00268
6.09c（ｔ）
1.349139.34
0.51332
3.16
0.394643.36
0.141232.09
0.48098
5.35
0.68719
6.91
0.062190.93
2.62028
9.07
1.52946
5.20-0.53304
2.79
0.84505
8.48
0.468054.99

ＤＷ比
Ｆ
誤差項の標準偏差
0.72
0.464811280.240.144440.75
0.695881499.900.16255
0.85
0.573532723.57
0.117620.95
0.5364510182.58
0.067600.89
0.26004
3951.780.089850.86
0.28995
2921.61
0.099410.94
0.38474
8237.540.06658
0.58
0.22752
704.100.28889
0.70
0.376071158.30
0.294260.90
0.63835
4018.91
0.190800.88
0.461773790.26
0.099670.90
0.494474177.420.09385Ｒ2が見られる。
まず、各月の決定係数を見てみると、概ね 0.7
4.3

月別スポット市場価格の回帰式以上となっている。2005 年の 12 月のみ 0.58と低い値になってしまっている。ａ、ｂ、の各

前節の分析により、1 日の平均価格をかなり

回帰係数のｔ値は、2005 年 12 月や 2006 年のの精度で予想することができることがわかった。

3 月において買い入札量の影響力が低くなってしかし、前述のとおり卸電力取引所には 1 日平

いる以外は、ほぼすべて回帰係数が有意である

均価格を売買する市場はない。そこで、実際のことを示している。しかしダービン・ワトソン

市場取引のできる 1 日を 48 区分したスポット

比が全ての月の回帰式で 0.2～0.6 と 0 に近い数

市場のシステムプライスを用いて、価格の予想値を示していて、誤差項間に系列相関があるとが可能であるか検証する。

思われ、見せかけの有意性である可能性を否定

4.2 の分析と同様に 2005 年 5 月から 2006 年
4 月までの、土曜日、日曜日を除いた期間を分できない。このことを前提として、次節で外挿テストの結果を見ることにする。

析対象とする。この期間の各月において、月別に価格予想回帰式構成し、スポット市場の価格

4.4

時間帯別スポット市場価格の回帰式予想が可能か検証する。
前節と同様に現在のシステムプライスｐｒ

最後に前節と同様の分析を、48 区分の時間帯［￥/ｋＷｈ］を被説明変数とし、 pr24 [￥/ｋＷ

別に回帰式を構成し、得られた回帰式を、2005

ｈ]を 24 時間前のシステムプライス、de24 [ＭＷ

年 5 月から 7 月までのデータに当てはめ、外挿ｈ/ｈ]を 24 時間前の買い入札量として回帰式を

テストを行い精度を検証する。各時間帯の回帰構成する。また、求められた回帰式に同じ月の式の回帰係数をＡ、Ｂ、Ｃとすると（7）式の実数を挿入する内挿テストを行う。

回帰式の各変数は、表 4 のようになった。同時

46

日本卸電力取引所の取引状況と回帰分析による価格予想

表 4 各時間帯の回帰式

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48

A
（ｔ）
0.75232
15.82
0.76565
16.70
0.79568
16.53
0.79278
16.38
0.8107117.00
0.8121317.03
0.74980
16.02
0.74253
15.67
0.8376418.16
0.7419615.60
0.7502016.14
0.8099119.09
0.8359920.93
0.7222915.54
0.77047
19.33
0.9350535.73
0.7389018.42
0.7531218.45
0.73213
16.94
0.8149021.81
0.6715416.19
0.6681515.96
0.68803
16.78
0.6818415.84
0.77991
21.09
0.7856120.60
0.7001216.97
0.7165017.80
0.7382719.40
0.7380519.44
0.7671120.90
0.7811921.97
0.75648
20.82
0.6751816.18
0.7068017.99
0.78147
21.81
0.7158817.84
0.72165
18.08
0.7954921.35
0.8251123.81
0.7037217.10
0.7084217.50
0.7144117.77
0.7193017.76
0.91032
27.57
0.8814823.14
0.7243814.62
0.62774
11.28

B
（ｔ）
0.00385
3.78
0.00383
3.76
0.003103.29
0.00316
3.32
0.00284
3.02
0.002812.99
0.00384
4.02
0.00404
4.15
0.002482.63
0.004114.14
0.00397
4.14
0.00287
3.17
0.002222.68
0.00425
4.48
0.004154.71
0.00100
1.64
0.004545.61
0.00418
5.04
0.00451
5.13
0.00302
4.05
0.00729
6.83
0.00737
6.52
0.00680
6.14
0.00687
5.83
0.00452
4.83
0.00405
4.33
0.006165.71
0.00575
5.53
0.00534
5.54
0.00537
5.58
0.004625.05
0.00423
4.97
0.00534
5.64
0.00716
6.49
0.00653
6.21
0.004905.39
0.005546.12
0.005416.00
0.00351
4.47
0.00289
4.18
0.00506
6.28
0.00491
6.31
0.004746.30
0.004506.06
0.001271.89
0.001692.13
0.00395
4.37
0.00564
5.38C（ｔ）
0.543292.51
0.695933.39
0.704653.80
0.71371
3.83
0.670433.65
0.66533
3.63
0.88933
4.89
0.89158
4.90
0.568883.28
0.87997
4.85
0.83984
4.77
0.66782
4.04
0.63095
3.80
0.934614.65
0.68493
4.05
0.268192.10
1.43683
5.38
1.31644
4.94
1.41030
5.03
0.93409
3.80
1.23776
3.68
1.196623.23
1.20618
3.19
1.260253.18
0.867992.83
0.97198
3.10
1.29330
3.27
1.25679
3.24
1.14250
3.11
1.131413.08
1.051443.03
1.02871
3.13
0.89927
2.74
1.21366
3.36
0.904142.82
0.65191
2.40
1.135124.10
1.130634.16
1.01432
3.99
0.93247
4.01
1.54446
5.59
1.61776
5.81
1.538815.73
1.56092
5.74
0.378802.140.47006
2.52
1.00886
4.32
1.220694.97

DW比
平均外挿誤差Ｆ
誤差項の標準偏差 平均外挿誤差率
0.814632.37709-0.21497
538.350.22-0.33589
0.82395
2.05667-0.25533
573.330.21-0.39895
0.874112.11200-0.24892
850.610.19-0.38894
0.87326
2.13367-0.24789
844.080.19-0.38732
0.87835
2.09152-0.22515
884.520.18-0.35180
0.878422.10507-0.22624
881.500.18-0.35351
0.86694
1.83757-0.34180
798.160.18-0.53406
0.86671
1.83567-0.35223
796.570.18-0.55036
0.887172.04016-0.21569
963.220.17-0.33701
0.86589
1.88564-0.34828
790.930.18-0.54419
0.873201.85402-0.31726
843.600.18-0.49572
0.880612.04208-0.23190
903.510.17-0.36234
0.879421.98153-0.17498
893.460.17-0.27340
0.82797
2.17595-0.18363
589.600.20-0.28692
0.89637
2.49116-0.24543
1059.540.17-0.38348
0.95115
2.28440-0.11653
2385.030.13-0.18207
0.874132.36359-0.47798
850.710.27-0.74684
0.869712.37815-0.29927
817.740.27-0.46761
0.859592.33125-0.28575
749.920.28-0.44648
0.89103
2.15364-0.03313
1001.620.25-0.05177
0.82123
2.10486-0.36509
562.730.34-0.57045
0.79418
2.15323-0.29521
472.690.37-0.46127
0.79203
2.13289-0.26790
466.520.38-0.41860
0.774072.21759-0.27569
419.700.40-0.43076
0.84308
2.22891-0.14442
658.170.31-0.22566
0.83330
2.24541-0.11993
612.350.31-0.18739
0.771252.23358-0.14131
413.020.40-0.22080
0.77975
2.20455-0.11237
433.700.39-0.17288
0.79933
2.12691-0.08737
487.960.37-0.13652
0.79943
2.13874-0.09636
488.270.37-0.15056
0.81537
2.19791-0.07302
541.010.35-0.11409
0.82933
2.15226-0.05340
595.250.33-0.08343
0.83485
1.91829-0.14942
619.230.33-0.23347
0.79993
2.07841-0.25713
489.800.36-0.40177
0.83235
2.12794-0.16511
608.200.32-0.25798
0.87116
2.09301-0.08160
828.280.27-0.12750
0.85459
2.51359-0.12897
719.950.28-0.20151
0.857812.52849-0.09084
739.040.27-0.14193
0.875332.50186-0.08449
860.100.25-0.13202
0.89850
2.31795-0.11626
1084.400.23-0.18166
0.85773
2.42314-0.31663
738.540.28-0.49474
0.85888
2.40669-0.34785
745.580.28-0.54352
0.868732.36040-0.44328
810.730.27-0.69262
0.86353
2.36684-0.47033
775.130.27-0.73489
0.91872
2.05249-0.15191
1384.68
0.18-0.23735
0.902072.49557-0.20133
1128.390.19-0.31457
0.825592.54409-0.45494
579.870.23-0.71084
0.79647
2.46268-0.58243
479.380.25-0.91004
Ｒ2に外挿テストの結果である、実際の価格と予想価格の差について同表に示した。

pr = Ａpr24 + Ｂde24 + Ｃ・・・・（7）まず各時間帯の決定係数を見てみると、すべての時間帯において 0.7 以上となっていて、回帰式の当てはまりは良好であると言える。各回
帰係数のｔ値は、すべて回帰係数が有意である
ことを示している。Ｆ値も十分に大きく、ダービン・ワトソン比率は全ての時間帯で 2 に近く、回帰式の当てはまりは良好であると言える。
外挿テストも結果は、予想回帰式から求められた実際の価格と、予想価格との差である外挿
誤差が、ほぼ 0.5 円以下となっている。外挿誤差率の平均も、0.5％と予想精度は高いといえる。
しかし全ての時間帯においてマイナス値となっており、実際の価格より過大に予想してしまう傾向がある。
つまり本回帰式は、48 区分すべての時間帯において、若干上方に偏る傾向があるが、有用に価格を予想することができると言える。

５．終章
本論では、ＪＥＰＸ取引開始の 2005 年 4 月から 2006 年 7 月までの取引状況を観察し、取引データから市場価格が予想可能か検証を試みた。
まず、約定価格（システムプライス）、約定量、売り入札量、買い入札量を、月間、週間、24 時間の区分で平均したものをグラフ化してデータに傾向や規則性が見られないか検証した。その結果、月、週、日のそれぞれの区分において独自の傾向が見られることが観察された。
次にシステムプライスを被説明変数として、
約定量、買い入札量、売り入札量を説明変数として回帰式を構成し、各変数とシステムプライスの関係を検証した。その結果、約定量とシス
テムプライスの間には強い関係は見ることができず、市場が活況かどうかは価格には影響はな

社会経済研究 №56 2008.2

いということがわかった。さらに市場での需要と供給が価格に与える影響力は、需要のほうが強い傾向にあり、市場に供給される電力量が増減することによって、価格も影響を受けるが、需要が増減した場合のほうが、市場に対する影
響は強いことがわかった。
次にシステムプライスについて時系列分析し、過去のシステムプライスとの関係を、1 日、1週間、1 ヶ月に分けて検証した。その結果、1日前のシステムプライスとはかなりの強い関係が示唆された。
これらの結果をもとに、システムプライスを
被説明変数とし、24 時間前のシステムプライスと買い入札量を説明変数とする回帰式が価格予想式となりえるか検証した。その結果 1 日平均
価格において、上方バイアスはあるものの、予想は可能であることが示された。さらにスポット市場におけるシステムプライスについては、
月別に回帰式を構成したものと、1 日を 48 区分
した時間帯別で回帰式を構成したものとで、それぞれシステムプライスが予想可能であるか検証した。その結果、1 日平均価格の回帰式と同様に、上方バイアスが見られるが、両回帰式とも価格は予想できるという結論を得た。
今後、数年分のデータが蓄積されれば、年間を通じての季節変動なども分析できるであろう。
また、データの厚みが増せば、価格予想式の精度もより高くすることができるだろう。本論ではＪＥＰＸ内のデータしか取り扱わなかったが、気温や国内における電力需要との関係等、外部変数も取り入れた予想式を構築することも必要である。
しかし本論で得られたＪＰＥＸの市場価格を予想できるという結論は、電力市場の更なる自由化、すなわち電力デリバティブ等の商品設計等に役立てることができるであろう。

47

参考文献
伊藤保之・村上好樹・小林武則（2007）「AR-GARCH
モデルを用いた電力スポット価格の時系列分析とその応用」，IEEJ Trans.PE,Vol.127,No.1,61-68
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しもさかい

よしのり

独立行政法人日本原子力研究開発機構
敦賀本部 業務統括部