中国能源需求的建模与实证分析(1)

兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 姓名：韩君申请学位级别：硕士专业：统计学指导教师：梁亚民20070510兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析摘要能源是人类社会发展不可缺少的物质基础，任何一个国家或地区的社会经济发展都离不开能源的支持。改革开放以来，随着我国经济的飞速发展，对能源需求呈急剧上升的趋势，能源的供需矛盾也日益突出。因此，为了能够满足我国经济持续、稳定、健康的发展，制定安全可靠的能源战略也就成了重要而又迫切的任务。以往研究能源需求的分析方法大致可归为两类：一类是能源需求的预测分析方法，另一类是能源需求的因素分析方法。对于能源需求的预测分析方法来说，由于经济现象本身比较复杂，单一方法对能源需求预测精度的提高效果都不明显。对于能源需求的因素分析方法来说，往往以某种经济理论或对经济行为的认识来确立模型的理论关系形式，而依据经济理论或对经济行为的认识来确立模型，在建模本身上就存在着主观性，造成由于认识上的不够全面和深入而导致分析结果的偏差。20世纪70年代以来发展起来的非经典计量经济学则为解决这一问题提供了很好的理论和方法基础：而本文的重点正是基于非经典计量经济学对我国的能源需求问题进行实证研究。对于能源需求预测分析方法中存在的问题来说，本文主要用趋势外推与ARMA组合预测模型来解决。而对于能源需求因素分析方法中存在的问题来说，本文主要采用协整与误差修正模型来解决。最后在实证分析的基础上提出我国的能源发展战略及相应建议。关键词：能源需求趋势外推与ARMA组合模型协整模型建模能源战略兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析AbstractTheenergyisthehumansocietydevelopmentessentialmaterialbase，anycountryorareasocialeconomydevelopmentmustdependontheenergy．Sincethereformandopenpolicy,alongwithourcountryeconomyrapiddevelopment，hasassumedthetendencytotheenergydemandwhichrisessuddenly，thecontradictoryoftheenergysupplyanddemanddaybydayisalsoprominent．Therefore，inordertosatisfythesustainable，stableandhealthydevelopmentofourcountryeconomy,thesafeandreliableenergystrategyalsohasbecomevitalandurgent．Theformerenergydemandanalysismethodmaybeclassifiedtwokindsapproximately：Oneistheenergydemandforecastanalysismethod，anotheroneistheenergydemandfactoranalysismethod．Fortheenergydemandforecastanalysismethod，becauseeconomicphenomenaitselfquiteiscomplex，theeffectofthesolemethodwhichenhancestheprecisionoftheenergydemandforecastisnotallobvious．Fortheenergydemandfactoranalysismethod，itoftenestablishesthemodelbysomekindofeconomictheoryorbyunderstandingtheeconomicactivities，butrestingontheeconomictheoryortheunderstandingoftheeconomicactivitiestoestablishthemodel，thesubjectivityhasexistedinmodelingitself,whichcausesthedeviationoftheanalysisresultbecauseofinsufficientcomprehensive．Sincethe20thcentury70’Sthenon—classicseconometricshavedevelopedforsolvethisproblemto兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析providetheverygoodtheoryandthemethodfoundation；Thenthekeypointofthepaperistheempiricalresearchbasedonthenon-classicseconometricstoourcountry’Senergydemandquestion．Concerningthequestionoftheenergydemandforecastanalysismethod，thepapermainlyadoptsthetendencyextrapolationandtheARMAcombinationforecastmodeltosettle．Concerningthequestionoftheenergydemandfactoranalysismethod，thepapermainlyusestheCo-integrationandErrorCorrectionmodelforansweringthequestion．Finallyourcountry’Senergydevelopmentalstrategyandthecorrespondingsuggestionbasedontheempiricalanalysisisproposed．Keywords：Energydemand；TendencyextrapolationandARMAcombinationmodel；Co—integrationmodel；Modeling，；Energystrategy兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：l壶盈签字日期：b2：￡：五l导师签名—j簪痴一J矿’签字日期：k)．‘：2卫关于论文使用授权的说明本人完全了解学校关于保留、使用学位论文的各项规定，!塑红(选择“同意”／“不同意”)以下事项：1．学校有权保留本论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文；2．学校有权将本人的学位论文提交至清华大学“中国学术期刊(光盘版)电子杂志社”用于出版和编入CNl(I《中国知识资源总库》或其他同类数据库，传播本学位论文的全部或部分内容。学位论文作者签名：硅五签字日期：趔：￡：羔f导师签名：———兰亏至址签字日期：—jiL鱼韭兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析1绪论能源是人类社会发展不可缺少的物质基础，任何一个国家或地区的社会经济发展都离不开能源的支持。自进入工业化时期以来，能源在任何国家的社会与经济生活中都起着无可替代的重要作用，为了满足不断增长的能源需求，世界各国大量开采煤、石油、天然气等化石燃料，但仍然供不应求，多次出现全球性或区域性的能源紧缺，甚而导致严重的能源危机，而与年俱增的能源消费对环境造成的破坏也越来越严重。因此，清楚了解能源供需形势，做好影响能源需求因素分析、搞好能源需求预测为能源规划及政策的制定提供科学依据，将对于保证我国国民经济健康、稳定、持续发展具有重要的理论和现实意义。1．1能源需求理论和分析方法的国内外研究综述1．1．1能源需求理论研究英国经济学家威廉·杰文斯1865年出版的《煤的问题》一书，被认为是最早从经济学角度全面分析能源问题的一部专著。而经济学家乔治斯库·罗根1971年出版的《熵的定律和经济过程》指出，“投入有价值的资源(低熵)与最终产出无价值的废物(高熵)之间的本质差别”，才是经济学对能源问题进行考察和研究的出发点。人们对能源问题的重视，并进行系统地研究，则始于20世纪70年代。20世纪70年代初，丹尼斯·L．梅多斯(OenniSL．Meadows)等人，以整个世界为研究对象，通过研究世界人口、工业发展、污染、粮食生产和资源消耗五种因素之间的变动和相互关系，建立了所谓的“世界末日模型”，首次对能源问题进行了系统研究，通过电子计算机对此模型进行模拟和分析，最后得出这样的结论：如果维持现有的人口增长率和资源消耗速度不变的话，世界资源将会耗竭。国后来20世纪70年代两次石油危机似乎证实了梅多斯等人所得出的结论，这不仅引起经济学家的注意，而且也引起了工程技术专家的关注。因此，在后来对能源需求问题的研究中，主要有两方面的理论研究：基于经济学的理论和基于工程技术的理论。(1)基于经济学理论的能源需求理论：在70年代的石油危机后，经济学家Cleveland实证分析了近100年来美国87个部门的经济增长，并发现了能源需。D．梅多斯等．增长的极限[-I]．北京：商务印书馆，1984，19—20．1兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析求与GNP之间存在着高度的相关关系，并且二者之间的关系受到了能源结构变化的影响。Cleveland在模型中以能源需求与GNP之间存在着因果关系为基本假设，而劳动力和资本等生产要素并没有考虑进去。事实上，这两大传统的生产要素对能源需求的影响是不能够忽略的。Christensen等(1973年)从柯布一道格拉斯生产函数(Cobb—DouglasFunction)演化得出能源需求的超越对数模型，首次将能源作为生产要素引入柯布一道格拉斯生产函数中，从而对能源需求进行分析。之后Hudson和Jorgenson(1974年)、Berndt和Wood(1975年)、Jorgenson和Fraumeni(1981年)等人对此模型不同程度地进行深入研究，结果他们发现，此模型存在着一定的缺陷，而且他们通过研究对其进行了不同程度的补充和修正o。GriffinandGregory。(1976年)在利用部门间和截面组数据(paneldata)计算能源价格弹性时，发现地区间的能源需求变化也会对长期能源需求产生影响，进而他们通过国家间的、跨部门的数据进行研究并建立基于截面组数据的能源需求模型@。20世纪80年代以来，截面组数据研究在质量和数量上都增加很大，特别是在计量经济学的支持下，截面组数据模型得到了迅速地发展：Beenstock(1981年)、KouriS(1983年)、Bopp(1984年)、Prosser(1985年)等人③基于经济学的需求理论，通过分析影响能源需求的因素，建立能源需求函数来分析能源需求并预测未来能源需求，这也是目前应用较多的、较广泛的模型形式之一。NoelD．Uri(1993年)。、MohinderGill等(1995年)。在此基础之上，将气候因素引入能源需求函数中，发展了能源需求函数，使之更接近现实、更能解释其经济意义。(2)基于工程技术理论的能源需求理论：Fisher和Kaysen(1962年)对能源应用设备、技术效率和能源需求的相互关系进行了分析，认为对于一种给定燃料的需求取决于使用该燃料的设各的存量及其该设备的燃料效率和利用率，得⋯Jorgenson．Dale-．andBarbaraFraumeni．。RelativePricesandTechnologychange”inModelingandMeasuringNaturalResourceSubstitution．Cambridge，RA：MITPress，1981．oGriffinandGregory．AnIntercountryTranslogModelofEnergySubstitutionResponses．AmericanEconomicsReviev，V01．66，1976，845—857．罾Prosser．兄D．DemandElasticityinOECD：DynamicalAspects．EnergyEconomiesJanuary，1985，9—12．。NoelD．Uri．^NoteOnEnergyDemandEstimation．InternationalJournalofEnergyResearch。Y01．17No．8，1993．747—758．oNoelD．UriandMohinderGill．TheAgriculturalDemandForElectricityInTheUnitedStates．InternationalJournalofEnergyResearch，V01．19。No．2，1995，145—157．2兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析出了一种分析能源需求的模型。McFadden(1978年，1984年)‘D在上述基础上，通过研究发现该模型存在许多概念上的困难，基于这一点，他补充和发展了这个模型，把燃料应用选择描述为效用最大化的非连续选择，并得出了以效用最大化为基础的非连续模型；由于煤、石油、天然气等都属于不可再生资源，由历史数据估测得到的计量经济学模型，并不能反映这些不可再生资源在以后时期的储量或可消费量，这也是能源经济研究面临的不确定性，基于这一点，Pindyck和Griffin(1978年)。在对能源需求进行分析时，考虑了时间和工程技术等影响因素，并运用动态最优方法进行研究分析，开辟了另一新的能源需求模型。国内对能源需求相关问题的研究比西方起步要晚，19世纪50-60年代主要侧重于介绍前苏联技术经济、动能经济方面的著作。如徐寿波对我国能源规划与综合能源学的研究(1960年)，冯华德、黄载尧对我国大型水利枢纽布局经济效益的研究(1962年)等。能源经济学的系统研究工作始于70年代末，1979年我国能源科学界和经济学界在杭州举行了第一次能源问题座谈会，会议向国务院提出了一份关于我国能源形势和研究工作现状的汇报提纲。1983年中国能源研究会能源经济专业委员会正式成立，并召开了首次能源经济方面的学术交流会，能源经济研究步入了一个新的阶段。这一阶段的研究成果，一方面延续了五、六十年代对能源技术经济问题的研究，另一方面则结合我国当时经济建设的需要，对能源与经济发展、能源管理、能源工程项目 评价 LEC评价法下载LEC评价法下载评价量规免费下载学院评价表文档下载学院评价表文档下载 、能源规划等经济问题进行了探讨。其主要研究成果有：徐寿波《能源技术经济学》(1982年)，张奔《能源经济学及电力系统规划》(1983年)，以及由中国能源研究会能源经济专业委员会编辑的《中国能源经济问题文集》等。80年代末到现在，我国能源经济的研究开始步入了一个全面发展的阶段，其主标志为：研究成果较多，能源经济研究体系开始初步形成，部门能源经济问题和能源经济分析问题引起普遍的关注，能源经济研究的内容日益充实，范围曰趋广泛，与国外能源经济的交流开始增多，国内外能源经济学研究的差距正在逐步缩小，对能源的供需问题的研究也越来越重视。这一阶段的主要研究成果有：吴德春、董继斌主编的《能源经济学》(1991年)，徐寿波《能源经济》(1994年)，陈清泰《中国能源发展战略与政策研究》。McFadden．D．andJeffreyDubin．EconometricAnalysisofResidentialElectricApplianceHoldingsandConsumption．Econometrics，V01．52，1984．。Pindyck．Robert．GainstoProducersfromtheCertelizatioaofExhaustibleResources．ReviewofEconomicsandStaristics．V01．60，1978：238—251．3兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析(2004年)，田立新《能源经济系统分析》(2005年)，魏一鸣等《中国能源报告战略与政策研究》(2006年)。1．1．2能源需求分析方法研究20世纪70年代爆发的“石油危机”使得各国学者更加关注能源问题的研究，并将各种建模方法引入到能源系统的研究当中。这其中对能源需求的研究又较为居多，并得出了一些比较实用的建模方法。这些方法大致可以归结为九种，具体包括：(1)部门分析法，该方法是为了直接预测在一定经济发展速度以及一定技术进步条件下的能源需求量。根据实际情况把国民经济依部门划分，利用能源消费量与经济发展速度(包括社会及居民消费水平的提高速度等)之间的关系，使用单位产值能源消费量来综合反映各部门能源消费的技术水平和管理水平。模型把国民经济现状作为分析和计算的出发点，直接应用基期年份的产值水平与能源消费量等参数在假定了各部门的产值增长速度与单位产值能耗变化率后，就可预测出各部门能源消费需求量，总能源需求量和增长趋势。部门划分越细，预测的准确率就越高，反之，则预测的准确率就越低。吴宗鑫等(1988年)。运用了部门分析法对我国的能源需求进行分析，并对未来能源需求进行预测。(2)传统时问序列趋势法，从能源消费量的过去和现在的统计数据中，按其发生时间的先后次序排成一个序列，找出能源消费量随时间变动的规律，以能源消费量作为时间的函数，使时间外延时，能源消费量的预测值可以从函数关系式解出。该方法的基本思想是能源消费量在将来随时间的变化规律同过去的能源消费量的变化规律是一致的。。适用于国家、地区或企业从事短期或中期的能源消费预测。当遇到历史数据起伏较大，或者对未来趋势需要研究误差或探讨转折点时，就必须同其它预测方法相结合。这种方法运用广泛，国内学者如李维杰(1996年)、陈淑绵(1998年)等分别运用回归模型和自回归移动平均模型对能源需求进行建模与分析，就是属于这种方法的范畴。(3)能源消费弹性系数法，一个国家和地区的能源消费弹性系数可以宏观地反映本国或本地区国民经济发展与能源消费的统计规律。在某一特定的历史发。吴宗鑫等．全国能源需求预测模型．能源预测模型开发与应用[们．北京：中国 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 出版社，198810卜106．。邱人雄．能源规划与系统分析[M]．北京：清华大学出版社，1995．97-100．4兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析展阶段，能源消费弹性系数有一个大体上比较稳定的数值范围。根据历史上能源消费与经济增长的统计数据，计算出能源消费弹性系数，然后利用这个值来预测今后年份的能源需求量，该预测法的基本思想是假设一国或地区在未来预测年份的经济发展趋势与过去的经济发展趋势相比无明显的改变。如果假设成立，则预测结果比较准确。由于近年来各国或地区不断调整经济结构、能源消费结构以及节能等，都直接影响着能源消费弹性系数的数值。在预测中，一般要对能源消费弹性系数作一些修正，用修正后的能源消费弹性系数去预测今后年份的能源需求量。甘肃省计委(1988年)。首次运用此方法研究本省的能源需求；陈书通(1996年)⑦以此为基础，对未来能源消费与经济增长一般关系进行分析，但后来有学者认为能源消费弹性系数法存在一定局限性。(4)投入产出法，能源投入产出分析是研究能源部门与整个国民经济的联系。它从国民经济是～个有机整体出发，同时从能源生产消耗和分配使用两个侧面来全面反映能源产品在国民经济各部门问的运动过程。它不仅能反映能源产品的价值形成过程，也能反映能源产品的使用价值运动过程。它通过各种参数一方面反映了在一定时期的技术状况下能源及国民经济各部门问的技术经济联系，另一方面又可以测量能源与社会总产品、中间产品、最终产品之间的数量关系，既包括它们之间的直接联系，也包括间接联系。能源投入产出分析的上述特点，使得它在经济分济、政策模拟、经济预测诸方面得以广泛地应用。王海建(1999年)。在分析我国能源消费特点的基础上，运用投入产出分析法，并借助中国1987年和1992年18部门能源经济投入产出表，分析了各部门生产技术结构变动和最终需求结构变动对能源需求变动的影响。(5)RRS能源因素分析法，是由20世纪80年代初欧洲Rhys提出了一种简单实用的因素分析法，接着德国学者Reitler、Rudolph和Schaefer在其方法的基础上加以完善，把影响工业能源消费的因素分解为四个部分，即工业总产值增长因素(outputeffect)、能源利用效率因素(energyintensityeffect)、工业结构因素(structuraleffect)、以及其他因素(residuals)。李俊(1994。甘肃省计委．甘肃省能源模型系统．能源预测模型开发与应用[M】．北京：中国计划出版社，1988286—297．。陈书通．我国未来经济增长与能源消费关系分析【J]．中周T业经济，1996，(9)，56—59．。王海建．经济结构变动与能源需求的投入产出分析[J]．统计研究，1999，(6)，31—34．5兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建篌与实证分析年)∞采用此种方法对我国区域能源供求进行分析。(6)BP人工神经网络模型法，神经网络是一种由若干互连处理单元组成的并行计算系统。而前馈神经网络则是神经网络体系结构中的一种，它是指一层中的所有权重直接指向下一个网络层的结点，权重不循环回来作为前一层的输入；前馈神经网络通常使用BP(BackPropagation)算法作为训练方法。BP(BackPropagation)算法是通过从输出层开始修改权重，然后反向移动到网络的隐层，来进行反向学习。该算法于1986年由UCSD的PDP研究小组独立地提出；BP算法的提出后，很快就成为应用最为广泛的多级网络训练算法，并对人工神经网络的推广应用发挥了重要的作用。赵军(1998年)。运用此方法对我国的油气产量进行了历史预测。(7)情景分析法，是从未来社会发展的目标情景设想出发，来构想未来的能源需求，这种构想可以不局限于目前已有的条件限制，允许人们首先考虑未来希望达成的目标，然后再来分析达成这一目标所要采取的措施和可行性。其主要特点有：①承认系统未来的发展有多种可能性，因此预测的结果也是多重的。②承认人在未来发展中的主观能动作用。未来情景的发展既受系统所处环境中各种因素的影响，又受系统内外决策者的群体意图和愿望影响，而最终的未来情景则是在特定的环境因素和决策者群体特定的作用和影响下产生，而情景分析进行过程中，重视人的主观意识，并在分析过程中与决策群体保持信息交流。③情景分析中，特别注意对系统发展起重要作用的关键因素及其协调一致性的分析。④情景分析在定量分析中嵌入大量的定性分析，以指导定量分析的进行，所以是一种融定性分析与定量分析于～体的分析方法。⑤情景分析法是主要用在处于不确定环境下，系统的中长期的情景状态预测。迟春洁、于渤、张弛利用了情景分析法，对中国可供选择的能源供需前景进行了探讨。(8)灰色模型法，在控制论中，将已知信息的系统称为白色系统，未知信息的系统称为黑色系统，而系统中既含有己知又含有未知或不完全的信息系统称为灰色系统。1982年邓聚龙教授创立了灰色系统理论，开辟了控制论的新的研究方法。目前，灰色理论在各个领域应用研究非常广泛。概括来讲，灰色系统理论是以“部分信息己知，部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为。牵俊．中国区域能源供求及其因素分析(J]，资源科学，1994．(4)，93—96．。赵军．基于BP神经尉络的油气产量历史预测[J]．西南面油学院学报，1998，(5)，25—286兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析研究对象，主要通过对“部分”已知信息的生成、开发，提取有价值的信息，对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控。李亮(2004年)。采用此方法对我国的能源消费进行预测。(9)混沌时间序列法，是由FarmerD．J提出的，Takens用数学为之奠定了坚实基础的重构相空间方法。混沌理论以系统中出现的内在随机现象为研究对象，分析随机现象形成的过程和内在机制，它是关于系统从有序间或变为无序状态的一种演化理论。简单地说，混沌就是事物发展过程中的不确定性或者说是一个确定性系统中产生的近似随机性，这种随机性不是外因加于系统的，而是系统的内禀随机性。任何事物都是在一个确定性系统中，混沌现象对初始条件非常敏感，一个小小的扰动变化往往会产生意想不到的结果，从而使得混沌运动产生了长期不可预测的特性：同时又认为混沌是有序而不是随机运动，轨迹虽发散但逃逸不出奇异引子的约束，从而使得做短期预测是可行的。田立新(2005年)。运用此方法对我国的能源消费进行了预测。根据上述能源需求分析方法的研究角度不同，大致可将其分为两类：第一类是能源需求的预测分析方法，它主要基于能源系统本身对能源需求进行研究，其中包括传统时间序列趋势法、BP人工神经网络模型法、灰色模型法和混沌时间序列法。第二类是能源需求的因素分析方法，它主要基于整个社会经济系统对能源需求进行研究，其中包括部门分析法、能源消费弹性系数法、投入产出法、RRS能源因素分析法和情景分析法。从能源需求预测的四种分析方法中可以看出，这些方法多数是从预测的角度对能源需求模型进行研究，以期通过改变预测方法来达到提高预测精度的目的。而从能源需求的因素分析法中则可以看到，它们都是从经济系统中能源经济关系的角度对能源需求的影响因素进行分析，以期通过对各影响因素的合理分析来达到对能源需求的有效控制。在以往的能源需求研究中，这些方法虽然对能源需求预测和影响因素分析做出了一定的贡献；但是它们在建模思想和建模方法上也存在着不足和缺点。对于能源需求的预测分析方法来说，无论较传统的时问序列趋势法，还是较新的BP人工神经网络模型法、灰色模型法和混沌时间序列法，虽然在建模方法本身有了新的进展，但是这些单一方法对能源需求预测精度提高的效果却都不明显。究其。李亮．灰色GM(1，1)和神经网络组台的能源预颡j模型[J]．研究与探讨，2005，(1)，Io-13o【u立新．能源经济系统分析[蝴．北京：社会科学文献iIj版杜，2005．7兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析原因是因为传统的单一方程模型往往只能描述社会经济现象的某一方面，而经济现象本身却比较复杂，因此这样进行描述和预测的结果往往由于缺乏对经济信息的全面充分利用而导致产生较大的误差。所以仅对能源需求预测分析在方法上进行改进和创新是远远不够的，还必须从建模思想上有所突破才行。对于能源需求的因素分析方法来说，部门分析法、能源消费弹性系数法，投入产出法和RRS能源因素分析法是根据历史数据对能源需求的经济关系进行研究来分析能源需求的影响因素及预测：而情景分析法则是从未来社会发展的目标情景设想出发，来构想未来的能源需求，这种构想可以不局限于目前已有的条件限制，允许人们首先考虑未来希望达成的目标，然后再来分析达成这一目标所要采取的措施和可行性；其分析思路和前几种方法正好相反。但是这些方法共同特点是往往以某种经济理论或对经济行为的认识来确立模型的理论关系形式，而依据经济理论或对经济行为的认识来确立模型，在建模本身上存在着主观性，因此，最后也就不可避免会造成由于认识上的不够全面和不够深入而导致建模的不准确进而导致分析结果上产生偏差。所以要对能源需求的因素分析在建模思想和建模方法上都应有所改进才行。1．2本文研究的出发点及主要内容对于能源需求预测分析方法中存在的问题来说，本文主要用趋势外推与ARMA组合预测模型来解决，它是利用两个模型之间的数学逻辑关系进行推导，具有较强的逻辑性和客观性，在预测效果上也有较高的准确性，这改变了传统单一模型由于对信息利用不充分所产生的较大误差。对于能源需求因素分析方法中存在的问题来说，本文主要采用协整与误差修正模型来解决，它是从经济变量数据中所显示的关系出发，来确定模型中包含的变量和变量之问的理论关系，并以此来建立模型。而经济变量数据中所显示的关系是客观的，因此所建立的能源需求模型和进行的因素分析也就具有更好的合理性和更高的科学性。另外协整与误差修正模型还可以解决由非平稳变量引起的“伪回归”的影响，以及分辨出变量之间的长期均衡关系、短期波动以及长期均衡对短期波动的影响，并在此基础上进行相应的长期行为分析和短期行为分析；而这些分析方法和分析结果在以往的研究方法中却没有。因此，本文主要内容安排如下。本文共分为五章。第一章为绪论，简要地介绍了选题的背景、目的和意义，8兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析在总结国内外文献研究的基础上提出本文的出发点及主要研究内容。第二、三、四章为论文的主体部分，第五章为结论与建议，对论文做出总结并提出几点建议。论文第二章为能源需求分析的理论基础。在本章中，首先对中国能源需求的基本状况进行描述和分析：然后，从经济学的角度对能源需求的影响因素进行分析，并构建能源需求影响因素的指标体系，从而为能源需求建模奠定理论基础。论文第三章为中国能源需求的趋势外推与AR姒组合预测模型。在本章中，首先对能源需求是趋势平稳还是差分平稳进行检验分析；在此基础上对趋势平稳的能源需求先建立趋势外推模型并预测。由于趋势外推模型仅描述了能源需求时间序列中的趋势分量，而对于序列中的非趋势分量，即趋势值与实际值的残差序列却没有进行描述，因此再对趋势外推的残差项做ARMA模型并预测，然后将两个模型的预测值相加组合作为最后的预测结果。最后，将趋势外推与ARMA组合预测模型的预测结果与传统的趋势外推模型预测结果比较，得出组合模型具有更高的准确性和稳定性。论文第四章为中国能源需求的协整模型。首先，指出目前应用于能源需求的建模方法存在的缺陷；其次，从经济变量的非平稳性角度出发，对经济变量进行单整和协整检验，在检验符合要求的基础上建立能源需求的长期均衡方程和误差修正模型，并运用长期均衡方程和误差修正模型对中国能源需求进行长期行为和短期行为分析；然后对能源需求模型的预测效果进行研究和分析；最后，从分析角度和预测效果上对协整模型和趋势外推与ARMA组合模型进行比较分析，并在此基础上得出一些结论。9兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析2能源需求分析的理论基础2．1中国能源需求的现状(一)能源需求总量分析中国是世界上最大的发展中国家，建国以来，中国的经济总量和能源消费总量都出现了较大幅度的增长。1953年一1978年GDP由1615亿元增长到G584亿元，再增长到2005年的183084亿元，1953年一1978年，1979年—2005年两个阶段的平均增长率分别为5．8％和9．7％；能源消费量由1953年的0．54亿吨 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 煤增长到1978年的5．71亿吨标准煤，再增长到2005年的22．25亿吨标准煤，年均分别增长了9．9％和6．3％。中国的人均能源消费量也在迅速增长，1953年一1978年由0．09吨标准煤增长到0．59吨标准煤，再增长到2005年的1．70吨标准煤。2003年全国城乡生活人均年用电量为173．7千瓦时，而1980年只有10．7千瓦时。但是，与发达国家相比，中国人均能源消费量仍然比较低。由于中国是从1993年起成为成品油净进口国，1996年起成为原油净进口国，因此三次世界石油危机均未对中国经济产生较大冲击。1997年～1999年中国经济在保持持续增长的同时，能源消费总量出现了下降，在国际上引起了诸多争议，国内主要认为是由于市场需求疲软，能源产品需求减少；一批耗能商、污染大的“五小”企业相继被关闭；产业结构的变化；技术进步等多种因素共同作用的结果。2002年以来，中国经济进入了新一轮的增长周期，固定资产投资迅速增长，重工业的比重出现了增大的趋势，钢铁、建材、电解铝等高能耗产业迅速扩张，由此导致了能源消费量的迅速增长，甚至超过了经济增长速度，2002年—_2004年连续三年的能源需求弹性系数都大于1。(二)能源需求结构分析我国的能源消费结构长期以来都是以煤炭为主，煤炭消费量占到能源消费的66％以上，比例偏大。2004年世界能源消费构成中，煤炭、原油、天然气各占30％左右，其中煤炭占27．2％，原油占36．8％，天然气占23．7％，水电占6．2％，核电占6．1％。。而我国的消费结构中，煤炭占到了67．7％，石油为22．7％，水电、核能、风能、太阳能为7％，天然气所占比重仅为2．6％；可以看出当前我国能源消费主要依赖煤和石油。我国的能源储备中，煤炭占到90％以上，这决定了我国能。营建海，肖兴_=占，中国市场前景报告[M]北京：中国时代经济出版社，200510兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析源消费在今后相当长的时问内仍将以煤炭为主，同时也给我国带来了比较严重的环境污染问题。我国既是能源生产大国，也是能源消费大国。从总量上看，我国的能源生产和消费基本上是平衡的，根据《统计公报2005》有关数据计算得到2005年中国一次能源自给率达到92．8％，进口依存度仅为7．2％。但是，受到资源禀赋的影响，中国主要一次能源的供需结构很不平衡。。从1993年起，中国成为成品油净进口国，1996年起成为原油净进口国，净进口数量不断攀升，2005年原油和成品油净进口数量分别为11875万吨和1742万吨，石油进口依存度超过了40％。中国石油进口依存度的迅速上升使中国能源安全形势臼趋严峻。中国煤炭资源比较丰富，2005年煤炭净出口为4551万吨，焦炭出口1276万吨。受国内市场需求的影响，2004年—2005年，中国煤炭和焦炭净出口数量有所下降。2．2能源需求的经济学分析进行能源经济分析时，我们经常碰到这样两个不同的概念：能源消费(EnergyConsumption)和能源需求(EnergyDemand)。研究者有时将两者等同，而有时又将两者区分开来进行分析，常常给我们分析能源经济问题造成概念上理解的混淆。实际上能源消费和能源需求是两种不同的概念，其中能源消费是指家庭或厂商对能源的利用或使用，包括个人和家庭的生活能源消耗，包括工业、农业、服务业、交通运输等的能源投入，包括各种能源形式间的转换以及能源损失，它是属于统计学意义的，而不属于经济意义。而能源需求是指家庭或厂商对能源产品愿意并能够以某种价格水平购买的数量，是属于经济学范畴的。当出现能源短缺时，能源需求将会大于能源消费，当能源供给充分或者供过于求时，能源需求将等同于能源消费。然而，在实际能源需求研究中，要准确统计或者估计实际能源需求量对于研究者来讲是相当困难的，所以往往在讨论已往发生的能源需求量时，经常采用的是能源消费量，在本文中也将沿用这一习惯。为了能清晰地分清能源消费和能源需求，更进一步理解能源需求，那么我们从经济学角度来对能源需求做出分析和解释。在运用经济学理论。对能源需求进行分析之前，有必要对能源市场作一些基本假定：(1)能源市场具有完全竞争市场的特征，存在着市场机制，即市场上厂”魏一鸣等．中国能源报告战略与政策研究[训，北京：科学出版社，2006。高鸿业．西方经济学[砌．北京：中国经济d；版社，1998．11兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析商生产的能源产品同质、有众多的厂商和消费者、而且消费者和厂商拥有完全信息；(2)消费者或厂商是理性的，即追求利润或效用最大化；(3)消费者或厂商满足预算约束。下面我们对能源需求进行分析。实际上，我们所讲的能源需求是属于一个宏观概念，那么在对能源需求进行分析时，只从微观角度对它分析。假定市场上有Ⅳ个企业生产产品，每个企业在进行生产时只需要两种投入即能源产品和非能源产品即可生产。当企业用于投入生产的资金及能源产品和非能源产品的价格不变时，通过无差异分析法就可以获得该企业在追求利润最大化的情况下对能源产品的需求量，这一过程可以用图直观表示出来，如图2．1所示。Y图2．I最大化的无差异分析X在图2．J中，z轴表示能源产品投入量，y轴表示非能源产品投入量，Q。，Q。，Q，分别表示该企业在不同技术水平下的等产出线即在同一条等产出线上的点表示能源产品和非能源产品的不同投入组合可生产同样的产量，且Q：，Q，，Q，，Q。，Q。分别表示企业的资金用于购买能源产品和非能源产品的数量，E点是等产出线与预算约束线的切点，实际上是在预算约束条件下的利润最大化，即产出最大化。在预算约束即资金有限的条件下，只能选择生产Q1，才能使得企业获得利润最大化，而如果选择Q：，则企业在现有的条件下无法达到，兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析如果选择幺则企业虽然可以达到，但是并不是现有条件下的最大者。这一最大化结果也可通过数学推导得到，当只有能源产品和非能源产品的投入时，假定生产函数为：Q=f(Q。，QU)(2．1)那么企业用于两种投入的资金预算约束：M·Qs名+Qu昂(2．2)式中，Q表示该企业的产出，Qr，Qu分别是购买能源产品和非能源产品的数量，足，昂是能源产品和非能源产品的价格，M是企业可用于投入的资金。现在问题变成在满足式2．2的条件下，使得企业产出最大化。引入拉格朗日乘数，将式2．1和2．2改写成拉格朗日函数：F—Q—A(QE兄+鳓弓一M)t，(Q￡，鳓)一A(QE最+Qu昂一肘)(2．3)将式2．3分别对皿，Qu，A求导，然后使其等于0，得到最大化的必要条件：州鲐％。一弛一o(2．4)矽㈣％一弛to(2．5)Q￡兄+Qu昂一M-0(2．6)将式2．4和2．5结合起来可得：A一【a，(Qs，QU)／aQ必-阿(婉，岛)／aQU／yPv(2．7)从式2．7的几何意义可知我们通过数学推导得到的最大化结果与上述的结果是一致的。在其他条件不变的情况下，假定只有能源产品的价格变动，运用同样的方法可以推导得到在不同价格水平下企业对能源产品的需求量，将价格与其相对应的能源产品需求量画成一条线，实际上就是个别的能源需求曲线，如果将个别能源需求曲线横向加总即可得整个市场能源需求曲线。我们用图2．2来描述这一变化，从上述的结果可以得出结论：当其他条件不变时，能源需求量与能源价格成反比关系，即当能源价格上升时能源需求量下降，反之，则能源需求量上升。根据经济学的需求理论，价格因素是影响商品需求的首要和关键因素，从能兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析源需求的经济学角度分析中可知能源价格是影响能源需求的首要因素，但是除了能源价格之外，还有很多因素影响着未来的能源需求，有的因素甚至比能源价格的影响还要重要。一般而言，能源需求的高低与人口的增长和经济发展密切相关，能源需求的分析是在一定的人口增长和经济发展的假定条件下形成的。从投入产出分析的角度看，能源需求的高低，取决于终端需求与满足终端需求的中间过程。经济结构的变化，经济增长模式的选择，能源消费结构的变化，技术进步，优质能源的可获得性，环境保护的要求等因素会对最终需求的形成及其中间过程产生影响。YPP1P2P3＼＼l⋯一∑l＼＼P、—～’—-——-—～Q1Q2Q3图2．2能源需求曲线XQ这些因素对能源需求的影响具体表现为：在能源价格不变的条件下，如果经济增长速度加快会则使得能源需求增加，相应的能源需求曲线向右平移，因为能源是国民经济发展的重要物质基础，而经济增长速度加快势必会导致能源需求增加。如果人口增加则会使得能源需求增加，相应的能源需求曲线向右平移，其原因是人口是社会系统中最基本的因素。能源是人类赖以生存的基础，人口总量的14兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析多少直接影响着能源的需求。如果城市化水平提高则会使得能源需求增加，相应的能源需求曲线向右平移，这是因为城市居民和农村居民的能源利用方式和消费水平有很大差别，通常情况下城市居民的人均能源消费水平要远高于农村居民。如果产业结构水平提高则会使得能源需求减少，相应的能源需求曲线向左平移，原因是因为随着产业结构水平的提高，作为单位能耗最高的第二产业比重则会下降，从而导致能源需求的减少。如果能源消费结构水平提高则会使得能源需求减少，相应的能源需求曲线向左平移，其原因是能源消费结构水平提高则会增加优质能源的使用比重，提高能源的使用效率，从而使得能源需求下降。如果技术进步水平提高则会使得能源需求减少，相应的能源需求曲线向左平移，这是因为技术进步能提高中间消耗和终端的能源利用效率，改善中间消耗和终端的能源利用方式。如果环境保护政策完备并得以有效实施则会使得能源需求减少，相应的能源需求曲线向左平移，原因是因为环境保护政策是制约高耗能、高污染行业发展的有效手段，同时有时发展优质能源、控制能源需求的有效途径。2．3中国能源需求影响因素指标体系的构建(一)建立中国能源需求影响因素指标体系的依据和原则建立中国能源需求影响因素指标体系是研究能源需求问题的重要前提，是做好能源需求因素分析、搞好能源需求预测并为能源规划及政策制定的重要科学依据，所以中国能源需求影响因素指标体系应遵循如下原则：l、全面性原则。能源是人类社会经济发展必不可少的物质基础，因此在研究能源需求问题时，必须考虑社会经济系统中各方面对其可能产生的影响。2、健康可持续原则。社会经济系统中包括经济、科技、人民生活等众多领域，我们不能仅仅只考虑经济的发展和生活水平的提高，而不顾能源的长远需求和环境保护问题。3、实用操作原则。建立能源需求影响因素指标体系不仅要科学客观．而且要具有简便实用和可操作的特性。4、可比性原则。所选指标要便于横向与纵向的研究分析，具备便于国际对比交流和国内通用的特点。5、最小可靠原则。在具有几乎同等代表效果的前提下。尽可能满足指标数量的最小性和数据来源可靠性的原则．以使指标少而精，又能客观合理地反映对兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析能源需求的真实影响。(二)中国能源需求影响因素指标体系的确立根据建立中国能源需求影响因素指标体系的依据和原则，确立中国能源需求影响因素指标体系如下：表2．1中国能源需求影响因素指标体系指标类型指标名称价格因素经济增长国内生产总值人口全国总人口数城市化城镇人口占总人口的比重产业结构第二产业比重能源消费结构煤炭消费比重技术进步能源密度环境政策(三)中国能源需求影响因素指标体系的评价l、价格因素根据经济学中的需求理论，价格应该是影响能源需求的首要因素。而在我国无论是改革开放前还是改革开放后，价格对我国的能源需求影响都不大。原因是在改革开放之前，我国实行计划经济，各种价格(包括能源)都是由政府决定的，而改革开放后，虽然政府放开了对价格的控制，但是能源工业仍然由国家投资和控制，能源价格仍是实行政府定价，其变动不大。另外，在我国一直没有一个综合的能源价格指数。因此，价格与能源需求之间的关系并不像经济学中分析的那样。2、经济增长能源工业是一个长期性高投入的产业，其发展水平直接受制于经济发展水平。一个国家的总体经济发展水平一般都采用国内生产总值(GDP)来表征。一般地，人均国内生产总值和人均能源消费量是密切相关的，人均国内生产总值水越高，人均能源消费量就越大，因此，经济增长是影响能源消费的一个非常重要的因素。1978年以来，中国经济增长速度很快，1978年一2000年，国内生产总值的年均增长率为9．5％：2001年—2005年期间国民经济年均增长率为9％左右。16兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分折据有关研究机构预测，今后中国的经济仍将保持较快的速度发展，2006年—-2010年期间国民经济年均增长率为8％左右，2011年—2020年期问国民经济年均增长率为7％左右。经济的快速发展，对能源的需求必然要大幅度增加。3、人口和城市化人口是社会系统中最基本的因素。能源是人类赖以生存的基础，人口总量的多少直接影响着能源的总消费量，也直接影响着能源资源的人均占有量和利用方式。总人口包括城市人口和农村人口。城市居民和农村居民的能源利用方式和消费水平有很大差别；城市具有较完善的能源供应基础设施，包括电力供应、天然气和城市煤气管道、热力供应管道等等，可以为生活在城市的居民提供较好的能源服务。而农村居民则不能获得完善的能源基础设施的服务，其收入水平不可能支付得起商品能源的消费。农村居民的能源消费大多还需要依赖于分散的可再生能源资源的采集和传统方式的利用。因此，对于城市人口和农村人口要分析加以考虑和计算。4、产业结构各产业的能耗指数相差较大，据2006年统计资料测算，第一产业的能耗指数为0．413万吨／亿元，第二产业的能耗指数为3．028万吨／亿元，第三产业的能耗指数为0．673万吨／亿元，第二产业的能耗指数远高于第一、三产业的能耗指数，而近年来第一产业所占国内生产总值的比重逐年下降，第三产业所占比重逐年上升，而第二产业所占的比重波动较大，随着产业结构的调整，综合能耗指数必将受到影响。因此，在能源需求建模与分析过程中也必须考虑到产业结构的变化对能源需求的影响。5、能源消费结构能源消费结构反映了整个能源消费量中各种能源所占的比例关系。中国是世界上极少数几个以煤炭作为主要能源的国家，煤炭在一次能源消费结构中的比例高达70％，优质能源特别是天然气所占比例明显偏低，仅为世界平均水平的1／10。据测算，煤炭的利用效率要比石油、天然气低得多。因此，以煤炭为主的能源消费，不但造成能源利率低，能耗指数高，而且环境污染严重。随着经济的不断发展，人民生活逐步改善，对环境保护日益重视，优化能源结构，提高优质能源在一次能源消费结构中的比例，是中国未来能源发展的必然趋势。17兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析6、技术进步科技进步对经济发展的推动力毋庸置疑，科技进步也对能源消费乃至生产供应都产生了影响。人类的每一次能源时代的变换都伴随着科学技术的发展，无论是从手工作坊时代到蒸汽时代、电气化时代，还是到现在的信息时代。在能源消费部门，科学技术的发展可以促进产业部门效率的提高，一方面，可以提高设备的工作效率，直接降低单位产品的能耗；另一方面，通过信息产业、电子商务、通讯设备等产业的迅猛发展，缩短了交易过程，降低了中间环节的成本，使得能源强度下降，进而降低了能源消费量。7、环境政策在世界各国经济社会发展的过程中，环境问题对能源供求技术与能源战略的影响十分显著。随着经济发展水平的提高，人们对环境质量的价值越来越重视。环境外部性的内部化，使能源消费的费用明显上升，也改变了各种能源之间的比价。在不少情况下，对环境因素的考虑，比能源资源条件的因素更起作用。环境因素可能通过两种方式对能源需求起作用。一种是制定越来越严格的环境排放标准，使得不清洁能源的使用成本升高，通过市场调节，推动能源替代，如目前某些国家实施严格的二氧化硫排放标准以及“碳税”，中国的一些特大城市以及重点省会城市现在出台的具体的大气污染治理指标。另一种方式是政府对某些污染比较严重的能源品种实行强制性替代。兰州商学院硕士学位论文中茸能源需求的建模与实证分析3中国能源需求的趋势外推与ARMA组合预测模型3．1引言随着趋势外推理论日趋成熟和完善，人们经常会用趋势外推方法来对时间序列数据进行建模与分析，并在一定程度上得到较满意的结果，然而用趋势外推虽然较好地考虑到了趋势因素的影响，但却忽略了非趋势因素的影响。目前，随着各国经济的发展，宏观经济时间序列往往表现出复杂的特性，而利用传统的单一时间序列建模方法很难揭示其内在的规律性，这使得趋势外推理论在进行建模预测时受到了严重的挑战。本章将从能源需求系统本身的角度出发，在充分利用能源需求自身变化信息的基础上，建立趋势外推与ARMA组合的能源需求模型，以减小仅仅运用趋势外推模型给能源需求预测结果所带来的误差。在本章中，首先对能源需求时间序列是趋势平稳还是差分平稳进行检验分析；在此基础上对趋势平稳的能源需求时间序列建立趋势外推模型并预测。由于趋势外推模型仅描述了能源需求时间序列中的趋势分量，而对于序列中的非趋势分量，即趋势值与实际值的残差项没有进行描述，因此再对趋势外推的残差项建立ARMA模型并预测，然后根据两个模型之间的数学逻辑关系将两个模型的预测值相加组合作为最后的预测结果。最后，将趋势外推与ARMA组合预测模型的预测结果与传统的趋势外推模型预测结果比较，得出组合模型具有更高的准确性和稳定性。本章要研究的重点内容有两点：其一，在对某个时间序列进行建模之前，首先要进行趋势平稳和差分平稳的检验分析，然后根据检验结果选择合适的建模方法，这一点在以往的应用研究中总是被忽略，其结果则造成由于所选择的模型不合适而导致预测误差较大。其二，本章所讨论的组合预测模型是利用两个模型之间的数学逻辑关系进行的推导，具有较强的逻辑性和客观性；这和目前多数学者所运用首先对两个并没有逻辑关系的单一模型进行建模并预测，然后再利用主观赋权对两个单一模型赋予权数并进行加权的方法相比更具有说服力。3．2能源需求的趋势外推预测模型3．2．1趋势外推法的基本理论许多社会经济现象的发展主要是渐进型的，其发展相对于时间变化具有一定19兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析的规律性。因此，当预测对象依时间变化呈现某种上升或下降趋势，并且没有明显的季节变动，有能够找到一条合适的函数曲线反映这种变化趋势时，可以以时间t为自变量，时序数值Y为因变量，建立趋势模型Y—F(f)当有理由相信这种趋势能够延伸到未来时，赋予变量t所需要的值，则可以得到相应时刻的时间序列未来值。趋势外推法就是以时间t为自变量找出一系列历史数据的趋势线并外推于将来所进行的中长期预测。趋势外推法的原理回。给趋势型时间数列拟合以时间单位为自变量的数学模型，然后以顺延的时间单位作已知条件，外推时间数列后续趋势值。外推预测的准确程度取决于所拟合模型的拟合优度，最小二乘法以其所拟合模型的预测标准误差最小的优势成为最常用的趋势模型的拟合方法。趋势外推常用模型有：(1)直线模型，(2)二次曲线模型，(3)幂函数曲线模型，(4)三次曲线模型，(5)对数曲线模型，(6)双曲线模型，(7)指数曲线模型，(8)修正指数曲线模型，(9)龚珀兹曲线模型，(10)逻辑斯曲线模型和皮尔曲线模型。运用因果回归分析法的关键在于相关因素的选择，运用时问序列分析法关键则在于选择怎样的模型。模型选择的恰当与否直接影响着预测结果的好坏。趋势外推法主要采用图形识别法和阶差法进行选择模型。其中，图形识别法是将时间序列的数据以时间t为横轴，观察值为纵轴绘图，根据绘制的图形与各类函数的曲线模型及图形进行对Le,N断，选择合适的模型。而阶差法则是根据所计算时间数列的阶差并将其与各类模型阶差的特点进行比较，选择适宜的模型。趋势模型参数估计方法很多，其中常用的主要是两类方法：一是线性最小二乘法：二是三和值法。对于直线模型和能够线性化的各类曲线趋势模型，其参数估计都可以运用线性最小二乘法来进行，对于无法线性化的几类模型，其参数估计可以利用三和值法来近似确定。3．2．2能源需求趋势外推模型的建立在涉及经济时间序列数据的回归中，常常由于有一共同的趋势而趋向于有同。傅德印、刘晓梅．预测方法与应用[M]．北京：中国统计Hj版社．200320兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析一方向的移动；而在处理这种共同趋势时，通常的做法是通过建立含有趋势变量t的回归模型来消除趋势的影响。但是这种标准操作方法仅当趋势变量是确定性的，而不是随机性的时候才可以接受。根据最近计量经济学家的研究表明，经济时间序列中趋势变化不仅只是确定性的，其趋势线本身可能是漂动的，即随机的。因此，如果情况是这样的话，那么企图用单一条趋势线为数据消除趋势的通常做法将起误导作用。那么如何判断一个序列的趋势是确定性的还是随机性的?研究表明依据ADF单位根检验的回归式aY,_区+卢2t+6r一1+ⅣI可以对确定性趋势和随机性趋势进行正确的判别。在估计此回归时，如果我们发现所给时间序列有单位根(也就是，非平稳的)，我们就可以下结论说该时间序列显示的是随机性趋势。如果它没有单位根，则该序列显示的是确定性趋势。对表3．1中能源需求的数据用Eviews①进行带有趋势项的ADF检验可得，在口；0．10的水平下，查表得临界值为一3．39，而r统计量的值为一3．68；所以有f统计量的值小于临界值，因此根据ADF检验的判断标准可知，该残差时间序列不存在单位根，是趋势平稳的时间序列。表3．11990年一2005年我国能源需求情况能源消费总量(万吨标能源消费总量(万吨标年份准煤)(y)年份准煤)(y)199098703199813221419911037831999133831199210917020001385531993115993200114319919941227372002151797199513117620031749901996138948200420322719971377982005223319数据来源：《中国统计年鉴》(2005，2006)·根据表3．1用Eviews作图工具可得到我国的能源需求趋势模型图。由图3．1可以看出能源需求随时间变化呈现出上升的趋势，并且没有明显的。易丹辉．数据分析与EViews应用[M]．北京：中国统计f1；版社．200221兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析季节变动，而且该曲线的形状与趋势外推三次曲线模型相似，因此根据趋势外推法的基本原理，可以建立以时间t为变量，时序数值Y为因变量，建立能源需求趋势模型：Yl-bo+bit+bzt2+b3t3+sI(1)图3．I1990年-2005年我国能源需求趋势图模型(1)中t=l，⋯，16。对该模型运用Eviews进行最小二乘估计可得如下结果：萝，-72469．05+21944．44t一2892．69t2+132．08t3(9．52)(5．84)(一5．72)(6．74)R2=0．976F=161．733DW=1．009给定显著水平口一0．05，查得相应临界值fo．口(12)=2．179，而所有变量的t检验值的绝对值都大于该临界值，因此可知所有变量都是显著的。eo。(3'12)=3．49，所以F检验也是显著的。由于d，=0．857<DW；1．009<d。=1．728，可知该模型的序列相关性不确定。用非参数游程检验对模型(1)的序列相关性进行进一步检验，模型(1)中兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析残差项e的总观测个数，l=啊+n：，由表3．2可知，其中％一6(即+残差)，n：一10(即．残差)，游程个数k；6(一个游程为同一符号或属性的一个不中断历程)。由于n．和n，小于20，因此运用斯威德(Swed)和艾森哈特(Eisenhart)研制出的在n观测的一个随机顺序中预期游程个数的l临界值表可以查得，当n，一6、蚪，t10，显著性水平a—O．05时，游程的临界值为4和13。又因为残差序列中游程个数k=6，在临晃值4和13之间：所以按95％置信水平，模型(1)中的残差序列不存在相关性；因而也就可以进行预测。表3．2模型(1)中残差项e值年份模型(1)残差项e年份模型(1)残著项e19907050．131998266．501991—2060．801999—893．541992-6664．312000-1088．0l1993—6423．882001-4290．391994-3647．002002—7265．1619952647．862003—161．8019969306．2220046676．2219977280．592005-732．6I3．2．3能源需求趋势外推模型的预测表3．31992年一2005年我国能源需求趋势外推预溯值年份能源消费总量(实际值)能源消费总量(预测值)相对误差绝对值(％)1992109170115834．316．101993115993122416．885．541994122737126384．002．971995131176128528．142．021996138948i29641．786．加1997137798130517．415．281998132214131947．50O．20199913383li34724．540．67200013855313964i．OlO．792001143199147489．393．002002151797159062．164．792003174990175151．80O．092004203227196550．783．29200522331922405I．6IO．33兰州商学院硕士学位论文中茸能源需求的建模与实证分析利用模型(1)对能源消费总量进行预测可得表3．3，由表3．3可知能源消费预测相对误差绝对值的平均值为2．98％，并且从逐年的预测相对误差绝对值中可以看出用趋势外推模型进行预测的相对误差波动较大，其中最大预测误差为6．7096，最小预测误差为0．09％，预测的稳定性不好，预测的效果也不够理想；因此从预测结果的分析中可以进一步得出该模型有改进的必要。3．3趋势外推与AR卧组合模型的能源需求预测分析3．3．1组合模型的背景传统的单一方程模型往往只能描述社会经济现象的某一方面，而经济现象本身却比较复杂，因此这样进行描述和预测的结果往往由于缺乏对经济信息的充分利用而导致建模的不合理进而产生较大的误差。上世纪后期发展的起来组合模型为解决这一问题提供了较好的方法，在一定程度上提高了预测的精度。其主要思想是首先对两个以上单一方程模型的分别进行预测，然后按照事先确定的权重将这些单一方程模型的预测结果进行加权，最后得到总的预测结果。这种组合模型的思想虽然在一定程度上提高了预测的精度，但是其对单一模型进行赋权时或多或少地带有主观性，缺少严密的数学逻辑性，因此也就缺少一定的说服力。本章所讨论的组合预测模型是利用两个模型之间的数学逻辑关系进行推导，具有较强的逻辑性和客观性；这和目前多数学者所运用首先对两个并没有关系的单一模型进行建模并预测，然后利用主观赋权对两个单一模型赋予权数并进行加权的方法相比更具有说服力。本章研究的趋势外推与ARMA组合模型是在趋势外推模型对能源需求预测结果的基础上，利用ARtⅥA模型对趋势外推模型所描述能源需求时间序列中趋势分量之外的非趋势分量，即趋势值与实际值的离差序列进行描述，然后根据两个模型的数学逻辑关系将两个模型的预测值相加组合作为最后的预测结果。最后，将趋势外推与ARMA组合预测模型的预测结果与传统的趋势外推模型预测结果比较，以期得到组合模型具有更高的准确性和稳定性的结论。3．3．2从眦模型的基本理论(一)ARMA模型的基本思想oo王振龙．时间序列分析[M]．北京：中同统计iij版社，200224兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析1、ARMA模型的应用条件运用ARMA模型的前提条件是，用来建立模型的时间序列应该是一个零均值的平稳随机过程。即ARMA模型只适用于对平稳时间序列的描述。平稳时问序列属于一个特殊的随机过程。2、ARMA模型的基本思想是：除极个别的情况外，几乎所有的时间序列中按照时间顺序排列的观察值之间具有依赖关系或自相关性，这种自相关性体现了变量发展的连续性，所以。一旦时间序列的这种自相关性被各种方式定量的方法描述出来，就可以根据时间序列的过去值预测其将来值。为此，根据随时间变化而又互相关联的数字序列，用相应的数学模型加以近似描述；并通过对相应数学模型的分析研究，认识动态数据的内在结构和复杂特性，从而达到最小方差意义下的最佳预测。3、ARRA模型的基本类型ARMA模型有三种基本类型：自回归(AR：Auto—regressive)模型，移动平均(MA：MovingAverage)模型以及自回归移动平均(ARMA：Auto—regressiveMovingAverage)模型。(二)ARMA模型的建模条件1、时序特性的研究工具(1)自相关自相关是时问序列Y。与它的各个滞后时期形成的序列如Yt-I'y。，⋯序列之间的依赖程度或相关程度。因为所涉及的实际上都是同一序列，所以称为自相关。自相关的大小用自相关系数来度量。(2)偏自相关偏自相关是指对于时间序列Y；，在给定Yt-I'_)，。，⋯Y，。+。的条件下，Y。与滞后k期的序列Y，。之间的条件相关。偏自相关是用来测定当其他滞后变量Yt-l')，。，⋯yH+l的影响固定或不变的情况下，Y；与y。。之间的相关程度。2、时间序列特性分析(I)时间序列的随机性时间序列的随机性，就是指时间序列各项之间没有任何相关关系的特性。测兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析定时间序列的随机性的目的在于判定该时间序列是否为纯随机序列，即由一列随机数字构成的时间序列。时间序列分析中测定时间序列的随机性主要运用的是自相关系数及自相关分析图。测定的原则是，如果时间序列的自相关系数基本都落入随机区间内，则该时间序列为纯随机序列：有较多自相关系数落入随机区间外，该时间序列就是非纯随机序列。(2)时间序列的平稳性时间序列的平稳性是指时间序列的统计特性不随时间推移而变化。直观的理解就是，时间序列没有明显的上升或者下降趋势，各个观察值围绕某个固定值上下波动。测定时间序列的平稳性主要运用自相关分析图。测定的原则是，如果时间序列在时滞k一2(或t一3)时，时间序列的自相关系数落入随机区间，逐渐趋于0，则时间序列为平稳的；若有更多的自相关系数落在随机区问以外，时间序列就是非平稳的。另外测定时间序列平稳性的方法还有通常用单位根检验。(3)时间序列的季节性时间序列的季节性是指某一个固定时间间隔上(如根据季节间隔)，重复出现的某种特性。对于时间序列季节性的测定原则是，如果一个月度或季度的时间序列无明显趋势性，它的自相关系数在时滞k一12，24，36，48时与0有显著不同，则时间序列存在着季节性，相反，着与0无显著不同，则说明时间序列不存在季节性。(三)ARMA模型的识别和建立1、自相关函数和偏自相关函数(1)MA国)的自相关和偏自相关函数脱4(q)的自相关函数具有截尾性：而偏自相关函数则不能在某步之后截尾，而是随着时滞k的增加，呈指数衰减或衰减的正弦波。(2)AR◇)的自相关和偏自相关函数ARQ)的自相关函数不能在某步之后截尾，而是随着时滞k的增加，呈指数衰减或衰减的正弦波；而偏自相关函数具有截尾性。(3)ARMA(p，q)的自相关和偏自相关函数兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析由于AR删(P，吁)模型是自回归模型和移动平均模型的结合组成的，所以ARMA0，q)的自相关和偏自相关函数也都比单纯的AR或者^纠复杂，均表现为拖尾性。2、模型的识别自相关函数和偏自相关函数是识别ARMA模型最主要的工具，在建模的过程中，通常利用样本的自相关和偏自相关分析图进行模型识别与定阶。3、模型的参数估计模型的参数估计一般分为两个步骤，先是初步估计，然后进行精确估计。(I)参数的初步估计初步估计就是要设法找到参数的初始估计值。一般是利用序列的样本自相关函数对模型参数进行初步估计或确定初始值。(2)模型参数的精确估计是在初步估计的基础上，依据一定的估计准则进行的参数估计。ARMA模型参数估计最常用的准则是最d,--乘准则和极大似然估计准则。其中，又以应用最小二乘准则居多。4、模型的检验对ARMA模型进行适合性检验，主要是通过检验模型残差序列是否为纯随机序列(白噪声)来进行，目的是判断模型的优劣，判断模型是否适用于预测，否则应进一步改进模型。常用的方法有直观判断法和卡方检验法。3．3．3趋势外推与ARM组合模型的建立(一)趋势外推与ARMA组合模型的建立1、模型的识别对趋势外推模型(1)的残差项用Eviews进行单位根检验可得，在口-0．05的水平下，查表得临界值为一3．88，而r统计量的值为一6．15；所以有f统计量的值小于临界值，因此根据ADF检验的判断标准可知，该残差时闻序列不存在单位根，是平稳的时间序列。由ARiA模型的应用条件可知，AR姒模型只适用于对平稳时间序列的描述。而该残差时间序列为平稳的时间序列，因此可以对该序列建立ARMA模型。兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析图3．2模型(1)中残差项e的自相关函数和偏自相关函数通常对于ARMA模型的识别运用自相关函数图和偏相关函数图来进行分析的，用Eviews对残差序列作自相关函数图和偏相关函数图。由图3．2可知残差序列自相关函数图和偏相关函数图均呈现出拖尾性，所以很难准确的确定P和口的阶数。在此根据残差序列自相关函数图和偏相关函数图的特点，建议建立多个ARMA模型，并对它们作初步的估计和比较，以此选出最优的ARMA模型。2、模型的估计对残差序列的ARMA模型分别运用Eviews进行初步估计可得到以下三个模型兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析VariableCoeffieientStd．Errort-StatistieProb．AR(1l0．9763560．2275014．2916550．0013AR(2)·0．6189490．219464-2．8202710．0167MA(2)-0．8443090．147880·5．7094290．0001R．SOluared0．790092MearldependentVial"-356．3801AdjustedR·squared0．751927S．D．dependentMar5278．430S．E．ofregression2629．025Akaikeinfocriterion18．77402Sum,squaredresid76029509Sehwarzcriterion18．91096LoaIikelihood．128．4182Durbin·Watsonstat1．605334该模型可表示为et一0．976AR(1)一0．619艘(2)一0．844心(2)(2)VadableCoeIficiemSId．Errort-StatisticProb．AR(1l0．8653650．2070074．1803700．0013AR(21·0．6518440．205577—3．1708010．0081R-squared0．610850MeaRdependentvalr-356．3801AdjustedR—squared0．578421S．D．de}∞ndontvar5278．430S．E．ofregression3427．238Al(aikeinfoerRerion19．24846Sumsquaredresid1．41E+08Schwarzcriterion19．33975LogIikelihood·132．7392Durbin·Wakronstat1．556．355该模型可表示为et；0．865AR(1)一0．652．4R(2)(3)VariableCoefficientStd．Errort-StatisticProb．ARn)0．3506660．2729561．2847020．2213MA(1l0．9069170．07712311．759430．0000R．$quared0．608470Mearldependentvat-470．0083Adjusted只．squared0．578353S．D．dependentvar5105．425S．E．ofrd：JressJon3315．176AkaikeInfocrRerion19．17398Sumsquaredresid1．43E+08Schwarzcriterion1926838Loglikelihood．141．8048Durbin-WatsONstat1．533682兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析该模型可表示为q=0．351AR(1)+0．907MA(1)(4)对模型(2)、模型(3)和模型(4)进行比较可以看出，模型(2)的AIC和残差平方和分别为18．77和0．76E+08：模型(3)的AIC和残差平方和分别为19．25和l-41E+08；模型(4)的AIC和残差平方和分别为19．17和1．43E+08。根据模型的选择标准即AIC准则和残差平方和准则可知，在选择可能的模型时，AIC的值和残差平方和的值越小越好。因此经过比较认为模型(2)为较优的模型。3、模型的检验对模型(2)进行P检验，由上述分析结果可知在显著性水平a—O．05时所有变量的伴随概率P均小于0．05，因此，所有变量的系数都是显著的。由于模型(2)中观测值的个数比较少，所以不适宜用七方检验去检验模型的适应性，在此通过估计相关系数法检验模型的适应性。表3．4模型(2)中残差项的自相关系数表滞后期数12345678910ACF—O．15—0．07—0．09—0．15一O．10O．05O．OO0．000．000．00由表3．4可以看出模型(2)中残差项的自相关系数绝对值都小于0．2，且滞后到7期以后均为0，所以可以判断该模型是适合的；并且可以用于预测。4、模型的预测运用Eviews对模型(2)进行预测可得1992年-2005年的模型(1)中残差e预测值。表3．5模型(1)中残差项e预测值年份模型(1)残筹e的预测值年份模型(1)残差e的预测值1992—6375．751999—1203．751993-4949．472000—9lO．681994-886．18200l一144．0919952198．242002422．9819962694．772003502．1619971270．452004228．491998-427．5l2005—87．73兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析3．3．4趋势外推与从卧组合模型的预测1、趋势外推与ARMA组合模型的预测将模型(1)中的预测值和模型(2)中对模型(1)残差e的预测值相加可得到趋势外推与ARMA组合模型的预测结果。表3．61992年一2005年我国能源需求的趋势外推与AIl姒组合模型预测值年份能源消费总量(实际值)能源消费总量(预测值)相对误差绝对值(％)1992109170109458．570．261993115993117467．421．271994122737125497．822．251995131176130726．380．341996138948132336．554．761997137798131787．864．361998132214131519．99O．521999133831133520．80O．232000138553138730．33O．132001143199147345．302．902002151797159485．145，062003174990175653．96O．382004203227196779．273．172005223319223963．880．29由表3．6可知趋势外推与ARMA组合模型预测的能源需求相对误差绝对值的平均值仅为1．85％，而且从逐年预测的相对误差变动上可以看出用趋势外推与ARMA组合模型进行预测的相对误差波动较小，最小相对误差绝对值为0．13％，最大相对误差绝对值也不超过5．06％：与单一的趋势外推模型预测结果进行比较，可以明显看出趋势外推与ARMA组合模型的预测效果更好一些。2、趋势外推与ARMA组合模型对未来能源需求总量的预测利用趋势外推与ARMA组合模型对2006年—-2009年我国的能源需求总量进行预测，可得到如下预测结果。表3．72006年-2009年我国的能源需求总量预测年份2006200720082009能源需求总量预测值(万吨标准煤)258219．7300361．3351067．0411004．1兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析3．3．5模型的分析与讨论图3．3趋势外推模型与组合模型预测值的比较由图3．3可知趋势外推模型预测的能源需求相对误差绝对值的平均值为2．98％，误差最大值为6．70％，误差最小值为0．09％；而趋势外推与ARMA组合模型预测的能源需求相对误差绝对值的平均值仅为1．85％，误差最大值为5．06％，误差最小值为0．13％；从对单一趋势外推模型的预测结果和趋势外推与AR姒组合模型的预测结果进行比较可以看出，用趋势外推与ARMA组合模型对能源需求进行预测，不仅预测结果的准确性高，而且预测结果的稳定性好。而这正是能源需求预测中所要求做到的，只有对能源需求进行更为准确的预测，才能为有效的解决能源需求问题提供有利的依据。因此，趋势外推与ARMA组合的能源需求预测模型所进行的更为准确和稳定的预测无论在理论上还是在实际上都有着重要意义。兰州商学院硕+学位论文中国能源需求的建模与实证分析4中国能源需求的协整模型4．1引言协整理论与误差修正模型作为经典单方程计量经济学模型的扩展和深化，其主要特点则表现为，协整理论与误差修正模型是从经济变量的数据中所显示的关系出发，确定模型中包含的变量和变量之间的理论关系：而经典单方程计量经济学模型则是以某种经济理论或对经济行为的认识来确立模型的理论关系形式。通常经济数据之间所显示的关系是客观的，因此据此所建立的模型也就更为切合实际，并且最后分析所得到的结果也就有更强的说服力。而依据经济理论或对经济行为的认识来确立模型，在建模本身上就存在着主观性，因此，最后也就不可避免会造成由于认识上的不够全面和深入而导致分析结果产生较大的偏差。此外协整理论与误差修正模型的应用还可以解决由非平稳变量引起的“伪回归”的影响，以及分辨出变量之间的长期均衡关系、短期波动以及长期均衡对短期波动的影响，并在此基础上进行相应的长期行为分析和短期行为分析。因此本章要研究的重点内容有：其一，重新阐释三个以上变量，如果具有协整关系，所应具备的条件问题。目前在运用协整理论与误差修正理论建模时，很多文章对于三个以上具有协整关系变量的单整阶数在认识上存在着误区，多数文章认为只有这些变量的单整阶数都相同时，才可能存在协整关系。而计量经济学研究表明，三个以上的变量，如果具有不同的单整阶数，有可能经过线性组合构成低阶单整变量，从而有可能存在着协整关系。其二，在建立能源需求的协整与误差修J下模型的基础上，结合我国的实际，进行能源需求影响因素的长期行为分析和短期行为分析。4．2协整与误差修正模型4．2．1单整如果一个序列在成为稳定序列之前必须经过d次差分，则该序列被称为d阶单整。对于一个随机过程是否具有单整性，是通过单位根检验来判定的。常用的单位根检验有ADF(AugmentedDickey—Fuller)检验、PP(Phiflips—Perron)检验。这里简单介绍一下ADF检验。ADF检验一般采用如下回归式检验X，是否含有兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析单位根：p血f-l+∑n缸“+善，爿这里岔是参数，七是滞后项数，关于七的选取一般采用施瓦茨(Schwartz，1987年)准则。采用0LS对方程进行估计得到参数，计算t统计量来进行单位根检验：f。∽一1)／．，sB日o：声-1，H1：声<1这里的t值不服从标准的t分布，该检验的临界值见麦金农(Mackinnon，1991年)。如果检验统计值大于临界值则接受零假设日。，说明序列t存在着单位根，即序列t是不平稳的序列；否则接受各择假设H。，说明序列工，不存在单位根，即序列是平稳的序列。对于不平稳的序列，还需进一步检验其一阶差分的平稳性，如果检验得知序列的一阶差分是平稳的，则称此序列为，(1)。目前大多数宏观经济变量看起来都是非平稳的，可以看成是，(1)，而只有极少数是，。序列。Phillips(1986年)证明，，(1)序列直接用于回归容易产生“虚假回归”。4．2．2协整及其检验在实际中，多数经济时间序列都是非平稳的，然而某些非平稳经济时间序列的某种线性组合却有可能是平稳的。经济理论认为，某些经济时间序列存在长期均衡关系。例如，净收入与消费，政府支出与税收，工资与价格，进口与出口，货币流通量与价格水平，商品现期价格与期货价格等之间就存在这种长期均衡关系。一般来说，上述经济时间序列属于非平稳序列。其方差与时间t成正比。看起来这些经济变量之间似乎不会存在任何均衡关系，但事实上若干个，(1)经济时间序列的某种线性组合却有可能是平稳序列。称具有如上性质的，(1)序列具有协整性。协整概念是理解经济变量存在长期均衡关系的基础。兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析如果序列x。，x。⋯，x。都是d阶单整，存在一个向量口一(a，，a：，⋯口。)，使得硝≯t(d—b)，其中，b)．0，x，一Cx。，X。⋯，X。)’，则认为序列z。，z。⋯，x。是似，b)阶协整(cointegration)，记为x，～c，“，6)，a为协整向量。由此可见，如果两个变量都是单整变量，只有当它们的单整阶数相同时，才可能协整。三个以上的变量，如果具有不同的单整阶数，有可能经过线性组合构成低阶单整变量。当然我们在进行研究之前并不知道变量之间是否具有上述所讲的协整关系，所以在进行协整分析之前，必须对时间序列之间进行协整检验。关于协整关系的检验目前最常用的有EG两步法、Johansen极大似然法。(1)Engle—Granger两步检验法，为了检验变量之间是否具有协整性，Engle和Granger提出了利用最t],--乘法(OLS)来进行CInl)协整关系的两步法，其实质就是检验协整回归的残差中是否存单位根。如果序列之间不是协整的，那这些残差中一定存在单位根；这就是非协整性零假设。如果序列之间是协整的，那么残差将是平稳的。(2)Johansen极大似然法，上面讨论的Engle和Granger检验方法，通常适用于单方程的协整检验，而Johansen极大似然法是由Johansen(1988年)、Johansen和Juselius(1990年)提出的一种在VAR系统下用极大似然估计来检验多变量之间协整关系的方法，它不仅能检验出变量之间是否存在协整关系，而且可准确确定出协整向量个数，特别是当协整向量不止一个时这种方法更是方便。4．2．3误差修正模型误差修正模型概念首先是由萨甘(Sargan，1964年)提出来的，他用误差修正模型计算被解释变量的调整值，之后这种模型又经过亨德里一安德森(Hendry—Anderson，1977年)和戴维森(Davidson，1978年)等得到进一步完善，尔后格兰杰(Granger)等人”在此基础之上为了研究协整与误差修正模型之间的关系，提出了格兰杰定理并加以证明，得出变量间存在协整关系。根据格兰杰(Granger)定理，如果时间序列t、Y，具有协整关系，还可以用另一种等价oEngle，R．F．andGranger，CtJ．，CointegrationandErrorCorrection：Representation．EstimationandTesting，Econometrica．1987，55．兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析形式，即误差修正模型(ECM，ErrorCorrectionModel)：缸rIn。+口·∽-一缈“)+善@；缸r一一nAyt一)+q其中，卢为长期均衡参数，a。．(0为调整均衡偏差的幅度，e，为平稳序列，k为滞后期数。由于协整关系，‘一。一缈。～I(O)，所以式中所有变量均为稳定的。而该项更重要的作用是：当工。，缈，．．时，flJ于ct。t0，所以此时该项对缸。的净影响为负；当‘．，t缈，。时该项对缸，的净影响为正。从而体现了长期趋势对短期行为的影响。其实际意义是：当x超均衡增长时，该项的作用是使△t减少，当X不足均衡增长时，它的作用是使血，增加，也就是说该项起到了迫使x回到长期协调增长的轨道上。由此可见误差修正机制是一个负反馈过程。4．3中国能源需求建模与协整分析4．3．1变量的选择与数据问题在对能源需求进行建模与分析时，首先遇到的问题是变量的选择与数据问题，必须慎重考虑数据的度量与采用，因为采用的数据反映了建模所依据的理论。(1)变量的选择根据对能源需求影响因素的分析，可得出影响能源需求的主要因素有价格、经济增长、人口、产业结构、能源消费结构、城市化、技术进步和环境政策等。但由于能源价格在我国始终实行政府定价，从而扭曲了能源需求与能源价格之间的经济关系；因此在建摸时不应考虑价格的影响。另外由于环境政策的影响无法用定量的尺度去衡量，所以在能源需求建模过程中将其舍去。(2)数据的选择经济的增长一般都采用国内生产总值(GDP)来表示；人口可直接用全国总人口数(RK)来表示；产业结构的变化我们采用第二产业在国民经济的比重(SI)来加以衡量，因为第二产业即是国民经济的重要部门，也是能源的消费大户，它在国民经济中比重的变化反映了产业结构的变化，也反映了对能源消费的变化：能源消费结构用煤的消费比重(MT)来表示；城市化(CHSH)可采用城市人口占总人口的比重来表示，其中中国城市人口的统计是指市、镇辖区的全部人口，其兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析中也包括一部分农业人口；技术进步(jsu)用能源密度表示，其中能源密度是能源消费量与国内生产总值之比。表4．1模型分析中的主要变量数据表能源消费总国内生产全国总人煤炭消年份量总值口第二产业费比重城市化技术进步1978571443645．29625947．970．717．9215．681979586004062．69754247．171．O18．9614．421980602754545．69870548．272．219．3913．261981594004891．610007246．172．720．1612．14198262lOO5323．410165444．873．721．1311．671983660005962．710300844．474．221．6211．071984709007208．110435743．175．323．019．841985766829016．O10585I42．975．823．7l8．5119868085010275．210750743．775．824．527．8719878663212058．610930043．576．225．327．1819889299715042．811102643．876．225．816．1819899693416992．311270442．976．O26．215．7019909870318667．811433341．376．Z26．4l5．29199110378321781．511582341．876．126．374．76199210917026923．511717143．575．727．634．05199311599335333．911851746．674．728，143．28199412273748197．911985046．675．028．622．55199513117660793．712112147．274．629．042．16199613894871176．612238947．574．729．371．95199713779878973．o12362647．571．729．921．74199813221484402．31248lO46．269．630．401．57199913383189677．112590945．869．130．891．49200013855399214．612674345．967．836．221．40200l143199109655．212762745．266．737．661．3l2002151797120332．712845344．866．339．091．262003174990135822．812922746．o68．440．531．292004203227159878．312998846．268．O41．761．272005223319183084．813075647．568．942．991．22数据来源：《中国统计年鉴》(2005，2006)本文采用的数据均来自2006年《中国统计年鉴》。在使用这些数据之前，应考虑变量的可比性，所以要对其中的一些变量(如国内生产总值)进行数据处理。为了便于研究，并考虑到对各经济时间序列的数据取对数之后不会影响各经济时兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析间序列之间的协整关系，而且所得到的数据也具有合适的经济意义，在下面的分析中，所有在变量字母前加上L表示相应数据经对数转换而得的新变量。本文所采用的经济时间序列数据是从1978年到2005年的年度经济数据；运用Eviews5．0软件进行分析。为了便于查找，我们将本文使用的变量列成表格，有关变量符号名称及单位见表4．2。表4．2模型分析中的主要变量符号、名称及单位符号名称单位LEG能源消费总量万吨标准煤LGDP国内生产总值亿元LRK全国总人口万人LSI第二产业比重％LMT煤炭消费比重％LCHSH城市化％LJSH能源密度吨标煤／万元4．3．2序列检验分析(1)单整序列检验表4．3各个序列的单位根检验(^DF检验)结果水平一阶差分二阶差分序列ADF检验临界值ADF检验临界值ADF检验临界值LEG一3．610—3．612-3．659-3．005LGDP一2．608—3．595-2．072-3．603-4．463～3．612LRK-0．283—3．595-1．627-3．622-4．823～3．603LSI-2．202—3．595-3．797-3．595LMT一1．985—3．588—3．250—2．981LCHSH-1．512-3．588—4．782-3．595LJSH-2．002—3．595-1．984-3．595-5．183-3．612注：各临界值是在5％显著性水平下得到的检验值在建模之前，必须对序列的平稳性进行单位根检验。本章采用AugmentedDickey—Fuller(ADF)单位根检验法对变量进行单位根检验，检验结果见表4．3。从表4．3可以看出，在5％的显著性水平下，序列LEG、LGDP、LRK、LSI、LMT、LCHSH和LJSH均具有单位根，即这些序列是非平稳序列，其中LEG、LSI、LMT和LCHSH的一阶差分序列则均不具有单位根，也就是说它们的一阶差分序列是平稳兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析序列，从而可以判断序列LEG、LSI、LMT和LCHSH都是一阶单整序列。而在5％的显著性水平下，序列LGDP、LRK、和LJSH的一阶差分序列仍均具有单位根，但是它们的二阶差分序列则均不具有单位根，也就是说它们的二阶差分序列是平稳序列，从而可以判断序列LGDP、LRK、和LJSH都是二阶单整序列。(2)序列问的协整检验在建立计量经济模型时，非平稳时间序列常常使我们遇到所谓“伪回归”现象：拟合优度很高，而DW检验值却低于拟合优度，从而使得t统计量及其它统计量无法解释。因为这些统计量的分布不再是正态分布，因此，必须重新考虑建模问题。一个常用的办法是先对非平稳序列进行差分，然后再用差分后的序列进行建模，而这样做的缺点是常常会丢失一些长期信息。对此，协整分析为我们提供了一个很好的分析工具。虽然LEG、LGI)P、LRK、LSI、LMT、LCHSH和LJSH不是同阶单整序列，但由协整的定义可知，当有三个以上不同阶数的单整变量时，有可能经过线性组合构成低阶单整变量，从而存在协整关系。因此可运用由恩格尔一格兰杰(Engle—Granger，1987年)提出的EG两步法来检验变量间是否存在协整关系。对序列组(LEG，LGDP，LRK，LSI，LMT，LCHSH，LJSH)进行协整检验的结果表明，在5％的显著水平下，残差的ADF值为一3．027，临界值为一1．954，因此残差具有平稳性，说明了(LEG，LGDP，LRK，LSI，LMT，LCHSH，LJSH)存在协整关系，且它们的协整向量为(1，一0．998，一3．279，一0．798，0．016，一1．072，一0．789)。4．3．3能源需求模型的建立与长期行为分析(1)模型的建立和分析根据协整理论，如果变量间存在着协整关系，那么它们之间的这种协整关系往往可以用另一种方式来表示，即变量问的长期均衡方程。由于变量LEG、LGDP、LRK、LSI、LMT、LcHSH和LJSH之问存在着协整关系，所以它们可以表示为长期均衡方程(1)：LEG·．43．179+0．998LGDP+3．279LRK+0．798LSI一0．016LMT+1．072LCHSH+0．789LJSH(0．0125)(O．0005)(0．0316)(O．0753)(O．9687)(O．0000)(0．0000)[括号里的数字是P统计量值]由于LMT的P值大于0．10，所以LMT在上述方程中不显著；将LMT删去后对兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析LEG、LGDP、LRK、LSI、LCHSH和LJSH重新进行协整检验，检验结果表明在5％的显著性水平下，残差e的ADF值为-3．037，临界值为-1．954，可知其ADF的绝对值大于临界值的绝对值；因此残差e具有平稳性，说明了(LEG，LGDP，LRK，LSI，LCHSH，LJSH)存在协整关系，且它们的协整向量为(1，一0．995，-3．246，一0．799，一1．074，-0．784)。由此得到如下长期均衡方程(2)：L醪G一_42．844+O．995LGDP+3．246LRK+O．799L钳+1．074三C脚+O．78‘“^，SH(O．0034)(O．0002)(0．0092)(0．0676)(0．0000)(0．0000)[括号里的数字是P统计量值]以上的长期均衡方程的样本估计区间为1978年-2005年，我们不难看出长期均衡方程的各项统计检验结果都是令人满意的。结果表明：能源需求、实际GDP、人口、产业结构、城市化水平及技术进步之间存在着如方程(2)所描述的长期均衡关系，而且方程中的解释变量解释了LEG变化的99．3％。从长期均衡方程(2)中可以看出，能源需求的长期收入弹性、长期人口弹性、长期产业结构变化弹性、长期城市化弹性、长期技术进步弹性分别为0．995、3．246、0．799、1．074、0．784。(2)影响因素的长期行为分析在长期均衡方程中能源需求关于实际GDP的弹性为0．995，与其他国家相比，中国能源需求的长期收入弹性较低。而许多经验结果都表明：能源需求的长期收入弹性应大于l，也就是说能源工业的发展一定赶在国民经济的前面。另外估计得到的长期收入弹性大于零，这也符合了国民经济与能源需求成正相关的经济规律。从长期均衡方程可以得出，能源需求的长期人口弹性为3．246，估计得出这么高的人口弹性与我国人口众多有很大的关联，虽然我国人均能源消费水平低于世界水平，但是我国入口基数庞大，所以总体来讲人口数量的较小变动仍然会引起能源需求的较大变动。能源需求的长期产业结构弹性为0．799，说明产业结构变动一个百分点，就会引起能源需求变动0．799个百分点。实际上，我国在改革开放前，农业生产总值占了整个国民经济近半数；实行改革开放后，由于走的是工业化道路，同世界上发达国家的工业化初期一样，我国这一时期工业部门在国民经济中的比重特别是重工业所占的比重不断上升，而这些部门大都是能源消费大户，这就是现阶段我国产业结构的变化会引起能源需求正相关变化的原因兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析所在。能源需求的长期城市化弹性为1．074，说明城市化水平变动一个百分点就会引起能源需求变动1．074个百分点。目前在我国由于城市人口和农村人口生活消费结构存在着巨大差别，而且城市人口对能源的消费量远大于农村人口，从而导致了随着城市化水平的提高，对能源需求的影响也将不断扩大。在长期均衡方程中能源需求的长期技术进步弹性为0．784，这个结果与经济规律相反；按照经济发展的一般规律，随着技术的不断进步，能源需求应该呈现下降趋势；但在我国却出现了相反的情况。出现这种情况的原因是因为技术进步在提高能源利用效率、降低能源密度的同时，也促进了经济规模的快速扩张；从而导致技术进步带来能源消费量的增加大于能源的节约；并最终导致了能源需求的长期技术进步弹性大于零。4．3．4能源需求的短期行为分析：误差修正模型(E阴)(1)误差修正模型(EcM)为了进一步研究中国能源需求的短期行为，根据格兰杰(Granger)表现定理，我们可估计出如下形式的误差修正模型(ECM)：址髓t。％+善8uALEG,一+荟口。址GDPr一-+善Cf3i址艇“+荟。w她甜“+蒌％“㈣一+蒌asiA脚一+aTEt_l¨·其中，E，一，是来自于协整回归的一阶滞后残差。实际上，为了能够得到一个合理、可靠的误差修正模型，一些诊断性检验常常被用于检验估计得到的误差修正模型当中，这些诊断性检验主要包括：用于检验残差一阶自相关的Durbin—Watson检验(Dw)，用于检验残差q阶自相关的LagrangeMultiplier检验(LM(q))，用于检验残差q阶自回归条件异方差LagrangeMultiplier检验(ARCH(q))，用检验残差异方差性的White检验(wH)，用于检验残差正态性的Jarque—Beta检验(J—B)，用于检验函数形式是否正确的Ramsay检验(RESET(q))等。在估计出长期均衡方程(2)的基础上，我们可以通过估计误差修正模型(ECM)来进一步研究中国能源需求的短期行为。由于估计长期均衡方程得到的残差是平稳的，因而在建立误差修正模型时，可以采用Hendry的从一般到特殊的建模方41兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析法，我们首先选择3阶滞后变量及误差修正项，然后逐渐去掉统计检验不显著的变量，最后得到如下的误差修正模型：△雎Grt0．039+0．699ALEG,一l+0．944ALGDP,一O．800△LaoP,一l+0．375ALSI,(O．0210)(O．0020)(O．000)(0．0026)(O．0221)一0．362ALSI，l—O．243ALCHSH。一l+O．677M．JSH，一0．423ALJSH，一l—O．382E，一I(0．0583)(0．0888)(0．0000)(0．0410)(0．0096)[括号里的数字是P统计量值]R2-0．902DW。2．149F一16．375JB-0．984(0．611)砰胃一15．043∞．659)LM(2)-3．194(0．203)LM(3)一3．831(0．280)LM(4)一4．107(0．392)ARCH(2)-0．391(0．823),aCCH(3)-3．320(0．345)ARCH(4)一3．271(0．514)ReSet(2)一5．555fo．062)RESEt(a)-7．8540．049)Reset(4)-13．645(O．008)[括号里的数字是不拒绝相应零假设的概率]从估计的误差修正方程的所有统计检验结果可以看出，所有P统计量检验值在10。,6的显著性水平下都是显著的：由于DW一2．149接近于2，因此可以推断残差不存在一阶自相关；JB检验值表明残差服从正态分布；删检验值表明残差不存在异方差：LM检验值表明残差不存在高阶自相关；ARCH检验值表明残差不存在自回归条件异方差：RESET检验值表明函数设定形式是正确的。所有这些检验结果表明所得的误差修正模型是比较好的，且残差序列是白噪声序列。图4．1实际值、估计值与残差．20．15．10．05．00．．05兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析图4．1给出了△￡压G的实际值、拟合值与残差图，从图4．1中可以看出ECM模型的残差围绕着0值均匀的上下波动，而且多数年份都在误差限以内，因此该模型的拟合效果是比较理想的，并且可以用于实际预测。(2)影响因素的短期行为分析从短期方程来看，能源的前期需求、实际GDP、产业结构变化、城市化、技术进步仍是短期内能源需求的主要影响因素。在短期内，能源的前期需求会对能源的当期需求产生正相关的影响，其主要原因是在经济正常发展的情况下，能源需求本身存在着规模扩张的效应。经济增长对能源需求的短期影响不仅与当前期的经济增长有关，而且还与前期的经济增长有关，不过两者对能源需求的影响方向相反；总体来说，短期内经济增长对能源需求仍有正相关的影响。人口在短期内对能源需求的影响并不显著，这说明短期内人口增长对能源需求的影响很小；原因是人口的成长存在着时滞效应，只有在长期内对能源需求的影响才表现得明显。在短期内产业结构变化对能源需求总体上来说存在着正相关的影响，这与我国现阶段的发展重工业的国情有着密切关系。在短期内前期城市化水平对能源需求有负相关的影响，这可能与城市居民形成的相对于农村居民的节约能源的生活习惯有关。在短期内当期技术进步对能源需求有正相关的影响，前期技术进步对能源需求有负相关的影响，其主要原因是技术进步对能源需求影响也存在着时滞效应；不过总体来说，短期内技术进步对能源需求仍有正相关的影响。此外，从短期内的误差修正方程来看，误差修正项统计上检验是显著的且是负的，符合反向误差修正机制，并且方程通过了一些诊断性检验如残差自相关检验、参数稳定性检验等，进而说明估计得出的误差修正模型的有效性。误差修正系数为0．382，这说明我国能源需求的短期波动较大，平均每年对上年偏离长期均衡水平的短期调整幅度为38．2％。4．3．5模型的预测检验预测是建模的目的之一，预测效果的好坏是评价模型优劣的标准之一。而评价预测效果的好坏则需要相应的一系列指标，其中计量经济学评价模型预测好坏的指标有：RMSE均方根误差兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析RMSE一糖@嘿)MAE平均绝对误差删E。言渺咄I这两个指标取决于因变量的绝对数值，通常更直接查看的相对指标是：MAPE即平均绝对百分比误差，一般认为如果M．APE的值低于10，则认为预测精度较高。其定义为MMPE一划Yl，--Yi-00ITheilInequalityCoefficient希尔不等系数总是介于0到1之间，数值越小表明拟合值和真实值的差异越小，预测精度越高。TheilIC一均方误差可以分解为骞(烀y∥加拶旧2+(or)--Ory)2+2(1-r)甲，其中夕是预测值的均值，罗是实际序列的均值，吼和or，分别是预测值和实际值的标准差，r是它们之间的相关系数。于是可定义偏差率(BiasProportion)、方差率(VarianceProportion)和协变率(CovarianceProportion)。偏差率、方差率和协变率是三个相互联系的指标，它们的取值范围都在0到1之间，并且这三项指标之和等于l。它们的计算公式是偏差率肛赫方差率兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析m赫协变率cP。赫2t一偏差率一方差率BP反映了预测值均值和实际值均值问的差异，VP反映它们标准差的差异，CP则衡量了剩余的误差。当预测是比较理想时，均方误差大多数集中在协变率上，而其余两项都很小国。为了研究模型的预测性能，用Eviews对长期均衡方程进行预测可得能源需求量预测图。由图4．3可知，该模型的RMSE均方根误差为0．032，ME平均绝对误差为0．027，MAPE平均绝对百分比误差为0．233，希尔不等系数为0．001，偏差率(BiasProportion)为0，方差率(VarianceProportion)为0．002，协变率(CovarianceProportion)为0．998。其中均方根误差、平均绝对误差均很小；平均绝对百分误差远远小于10；偏差率和方差率接近于0，而协变率近似于1：这表明该回归的预测精度相当高，预测值十分接近真实值，因此可用于预测。788082848688909294．9698oo0204Fomcast：LEGFActual：LEGForecastsample：19782005Includedobservations：28RootMeanSquaredErrorMeanAbsoluteErrorMeanAbs．PementError‘me"InequailyCoe墒cJenlBiasPmpo咄onVarianceProporl]onCo帽nanceProportion图4．3能源需求量预测图。李于奈，叶阿忠．高等计量经济学[M]．北京；清华大学出版社，2000鲒∞酪∞∞s；∞甜∞打¨∞仃跎∞舱嚣∞鲫∞雩|OOOOOO0兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析4．4协整模型同趋势外推与AR舭组合模型的比较分析本章从整个社会经济系统的角度出发，运用协整与误差修正模型理论建立了中国能源需求的协整与误差修正模型；并在此基础上对影响中国能源需求的经济增长、人口、产业结构、城市化、技术进步等主要因素进行了长期行为分析和短期行为分析。分析的结果表明无论是在长期行为中还是在短期行为中经济增长和城市化对能源需求的影响与经济学理论中经济增长和城市化对能源需求的影响是一致的；而产业结构和技术进步对能源需求的影响与经济学理论中产业结构和技术进步对能源需求的影响却正好相反。能源需求协整与误差修正模型的长期行为分析和短期行为分析认为由于我国目前处在工业化初期阶段，所以当前进行产业结构调整和技术进步对能源需求产生的负效应往往会被经济规模扩张的正效应所抵消，并最终表现为对能源需求的正效应；这一点值得我们认真研究和重视。第三章的趋势外推与ARMA组合模型则是从能源需求本身的角度出发，在分析能源需求变化特征和趋势的基础上，首先对能源需求建立趋势外推模型并预测。由于趋势外推模型仅描述了能源需求时间序列中的趋势分量，而对于序列中的非趋势分量，即趋势值与实际值的残差序列却没有进行描述，因此再对趋势外推模型的残差项做ARMA模型并预测，然后将两个模型的预测值相加组合作为最后的预测结果。最后，将趋势外推与ARMA组合预测模型的预测结果与传统的趋势外推模型预测结果比较，得出组合模型具有更高的准确性和稳定性。如果说协整与误差修正模型重点是对影响能源需求的因素进行分析的话，那么趋势外推与ARMA组合模型则重点是对提高能源需求的预测精度进行研究。兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析5结论与建议5．1结论(一)建立合理、有效、可预测的能源需求模型是国家制订能源发展战略、规划部署的基础，也是预测未来能源需求量的关键。我们在分析能源需求变化特征和趋势以及影响因素的基础上，运用组合模型理论和协整与误差修正模型理论及其方法对能源需求进行建模与实证分析，并建立了相应的能源需求模型，经过验证所给出的模型是合理、有效、可预测的，而且所预测的未来能源需求量具有比较满意的精度。(二)能源需求趋势外推与ARMA组合预测模型表明，由于宏观经济时间序列常常表现出复杂的特性，而利用传统的单一时间序列建模方法很难揭示其内在的规律，而组合预测模型在充分利用能源需求自身变化信息的基础上，很好地解决这一难题，进而减小仅仅运用趋势外推模型对能源需求预测所带来的误差，并且在一定程度上增加了预测的稳定性。(三)能源需求的协整与误差修正模型表明，能源需求总量与能源需求的影响因素之间存着长期均衡关系，即能源需求总量、经济增长、总人口、产业结构变动、城市化水平及技术进步阃存在着协整关系。从长期方程中可以得知，经济增长、总人口、产业结构变动、城市化水平及技术进步解释了能源需求变化的99．3％，可以认为是能源需求的主要影响因素。其中经济增长、总人口和城市化水平对能源需求的影响与经济学理论分析中的一致；而产业结构和技术进步对能源需求的影响却与经济学理论分析中的相反，其主要原因是因为我国经济社会当前仍处于工业化初级阶段。(四)虽然能源需求价格、能源消费结构和环境政策等因素未能在模型中得到量化和反映，但不是说这些因素对能源需求的影响不重要。事实上，这些因素越是得不到量化和反映，越是暴露了当前我国在这些方面的不足和缺陷，更应该加以重视和解决。就能源需求价格来说，我国目前的仍未实行市场定价，这使得能源的配置效率很低，从而造成了能源的巨大浪费，不利于对能源需求的有效控制。能源消费结构之所以在模型中不显著，是因为一直以来我国没有改变以煤炭为主的能源消费结构，这不仅造成了我国能源利用效率的低下，而且也不利于清洁能源和可再生能源的发展。而环境政策得不到量化，其中不仅有环境评价指标兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析不够完善的原因，而且更重要的是当前环境政策的落实不力和环境监管体系不够健全。5．2建议通过研究，我们发现中国能源战略的制定决非能源产业部门自己的发展战略。一个国家的能源战略，不但包括各能源生产部门的发展问题，还包括用能部门的技术路线问题，包括各种用能设备的制造闯题。从更宏观的角度上讲，一个国家的产业发展路线和产业政策，乃至社会消费方式的引导，都与能源战略有关。我国未来能源发展战略和政策的指导思想。应该是“稳定国内产量，开拓海外资源，确保经济增长；优化经济结构，提高能源效率，调控需求总量；加强技术创新，发展清洁能源，保护生态环境；面向全球市场，完善体制机制，实现和谐发展”。同时以上述实证分析为依据，提出以下政策建议：(一)保证能源供应安全，确保国民经济健康、稳定、持续发展能源是一个国家经济和社会发展的基础和动力，没有充足的能源供应，就难以保证国民经济的持续稳定增长。尽管进入90年代以来，随着供给能力的提高和市场因素作用的增强，我国能源的总量供需矛盾有所缓解，但是这并不能说明我国的能源问题就此得到了解决。而且通过从以上的实际预测分析可知在国民经济高速发展的假定下，未来能源需求将会呈现出快速的增长趋势，所以目前决不能放松对能源工业的投资与建设，要保证能源工业的发展与国民经济发展相适应。另外，在保证能源供应安全的同时，要合理的控制经济增长速度，积极推动经济增长方式由粗放型向集约型转变，严格控制高耗能产业的投资和发展，这不仅有利于提高能源效率，而且也能避免由于经济过快增长而带来能源需求规模的扩张；从而确保国民经济能够健康、稳定、持续发展。(--)严格控制人口增长，培养全民节能意识控制人口增长，继续贯彻实行计划生育政策，是缓解能源需求大幅度增长的重要途径。在能源需求的长期方程中，人口是主要的影响因素，而且其长期弹性为3．246，即总人口增长一个百分点，将可能引起能源需求增长3．246个百分点，也就是说人口增长会引起能源需求的大幅度增长，这将可能导致能源供需矛盾进国陈清蠢．中国能源发展战略与政策研究[M】．北京；经济科学出版社，2004兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析一步加深。所以，今后仍需继续坚持贯彻实行计划生育政策，严格控制总人口的大幅度增长，只有这样才有可能缓解未来能源需求的大幅度增长，从而缓解能源供需矛盾。另外，当前我国能源浪费现象比较严重，很多地方对能源浪费现象还没有引起足够的重视和关注。因此倡导全社会节能降耗，培养全民的节能意识，对我国能源发展同样具有举足轻重的作用。(三)有重点地调整产业结构，确保经济与能源需求的协调增长目前我国仍处在工业化的初期，因此不可避免地会把发展工业作为经济发展的重要目标。由于第二产业特别是工业的能源消耗强度非常高，对能源的消费总量也非常大，因此在发展工业特别是重工业时，应该有所侧重，有的放矢；不能盲目地上项目，只注重经济增长的效益，而不重视经济增长的质量和社会效益。现阶段而言，我国应该首要发展的是基础设施和基础工业，因为这些行业的发展和国民经济发展息息相关，因此在确保满足这些行业发展所需能源需求的基础上，再逐步发展有利于经济发展的其他工业。这样才能保证经济与能源需求的协调增长，才能保证我国经济的持续、稳定、健康发展。(四)改善和优化能源消费结构，提高优质能源的使用率为了保护环境，实现能源、环境、经济的协调发展，世界各国都非常重视洁净能源的发展，以加速能源结构调整步伐。自2005年2月16日《联合国气候变化公约京都议定书》正式生效实施后，二氧化碳减排额已成为一种商品在世界流通。目前我国二氧化碳排放量已位居世界第二，其他温室气体排放量也居世界前列。如不加以控制，在将来受到具体减排指标约束时，很多行业会受到冲击，不得不花费大量资金向排放量较小的国家购买排放权。《京都议定书》在更深层次上推动了我国能源结构的变革，为新能源产业的发展提供了很好的机遇，能源结构调整将是我国新世纪能源战略的主题。而我国的能源消费结构一直以来都是以煤炭为主，对环境造成了极大的污染。随着经济的发展和人们生活水平的提高以及对环境的要求越来越高，对优质能源的需求则明显表现出不断增长的趋势。工业化国家的经验表明，提高能源结构中优质能源的比重，逐步减少固体燃料的比重，是提高能源效率、降低能源系统成本、提供优质能源服务的必然选择。随着我国“西气东输”工程的顺利实施及下游消费市场的逐步成熟，天然气在一次能源消费结构中的比例有望较快上升，再加上我国加入WTO，逐步放开市场，可兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析以合理利用国外资源如石油等，来进一步改善和优化能源消费结构。(五)适度提高城市化水平，以降低城市化对能源需求的快速扩张目前理论界多数学者都提倡加快城市化的发展进程，其主要原因是他们只考虑到了城市化水平的提高有利于经济的增长，却忽略了由于城市化的过快发展会带来的一系列社会经济问题。本文的模型分析结果就表明，过快的提高城市化水平，将会导致中国民用商品能源需求总量的快速增加，会对能源消费结构提出新的要求，周时会对可再生能源发展提出挑战。因为在中国由于受“二元经济”模式的影响，城镇和乡村之间的人均生活能源消费无论是总量还是品种，其差距都非常大：城镇居民人均生活能源消费量是乡村居民的三倍多。因此，适度提高城市化水平，对于缓解能源需求快速扩张的压力是很重要的。(六)加强技术创新，发展清洁能源和可再生能源由于技术进步对我国的能源消费具有双重作用：一方面，技术进步大大提高了能源效率，改善了我国的能源消费结构，降低了能源消费密度；另一方面，技术进步在降低能源密度的同时，也促进了我国经济规模的快速扩张，导致了能源消费总量的快速增加。并且从总体上来看，由于技术进步引起的经济增长的速度和经济增长的基数都比较大，而同期内能源消费密度的降低相对不可能太大，因此，技术进步在降低能源消费密度的同时，会带动能源消费总量的快速增加。尽管如此，解决能源问题仍必须主要依靠技术进步。因为，虽然技术进步对能源总量的需求增加了，但同时依靠科学技术进步可以降低能源消费密度，节约能源。更主要的是，随着技术和管理水平的不断提高、产业规模的不断扩大，可再生能源在保障能源供应、实现可持续发展等方面将发挥越来越重要的作用，而且越来越受到各国政府的重视。开发利用可再生能源已经成为世界能源可持续发展战略的重点，成为大多数发达国家和部分发展中国家2l世纪能源发展战略的重要组成部分。国际能源机构预测，至U2020年，可再生能源在全球能源消费中的比例将达到30％。面对即将到来的可再生能源时代，各国正在迅速前进。丹麦的风电已达到总发电量的18％，而德国2002年风力发电已经占世界风力发电量的三分之一。法国计划在2025年风电达到发电总量的25％。我国具有丰富的水能、风能、太阳能等可再生资源，而且已经具备了一定的技术积累，在中长期战略上应做好大力发展可再生能源的部署。兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析(七)尽快完善能源法律法规体系，保障能源发展战略的实施《能源发展“十一五”规划》规定，“十一五”期间，将修订《煤炭法》、《电力法》、《节约能源法》，制定《能源法》、《石油天然气法》和《国家石油储备管理条例》等法规，尽快完善与社会主义市场经济体制相适应的能源法律法规体系。我国现行能源法律体系存在的结构性缺陷、内容性缺陷、配套性缺陷和协调性缺陷等4个主要问题。2006年10月，带有政府背景的《中国能源法律体系研究》一书出版。书中提出@，应逐步建立起一个以能源基本法为统领，以煤炭法、电力法、石油天然气法、原子能法、节约能源法、可再生能源法、能源公用事业法为主干，以国务院和地方制定的行政法规和能源行政规章相配套的，有中国特色的能源法律体系。以此来促进我国能源政策的落实，保障我国能源发展战略的有效实施。o叶荣泗，吴钟瑚．中国能源法律体系研究[M】．北京：中国电力出版社，200651兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析参考文献[1]Engle，R．EandGranger,C．W．J．，CointegrationandErrorCorrection：Representation，EstimationandTesting,Econometrica，1987，55．[2]GriffinandGregory．AnIntercountryTranslogModelofEnergySubstitutionResponses．AmericanEconomicsReview,V01．66，1976，845-857．[3]Jorgenson，DaleW．andBarbaraFraumeni．“RelativePricesandTechnologychange”inModelingandMeasuringNaturalResourceSubstitution．Cambridge，MA：MITPress，1981．[4]McFadden，D．andJeffreyDubin．EconometricAnalysisofResidentialElectricApplianceHoldingsandConsumption．Econometrics，V01．52，1984．[5]NoelD．Uri．ANoteOnEnergyDemandEstimation．InternationalJournalofEnergyResearch，V01．17，No．8，1993，747—758．[6]NoelD．UriandMohinderGill．TheAgriculturalDemandForElectricityInTheUnitedStates．InternationalJournalofEnergyResearch，V01．19，No．2，1995，145．157．[7]Pindyck。Robert．GainstoProducersfromtheCertelizationofExhaustibleResources，ReviewofEconomicsandStatistics，V01．60，1978：238-251．[8]Prosser,R．D．DemandElasticityinOECD"DynamicalAspects．EnergyEconomicsJanuary,1985，9-12．[9]曹建海，肖兴志．中国市场前景报告[M]．北京：中国时代经济出版社，2005．[10]陈清泰．中国能源发展战略与政策研究[M]．北京：经济科学出版社，2004．[il]陈书通．我国未来经济增长与能源消费关系分析[J]．中国工业经济，1996，(9)，56—59．[12]D．梅多斯等．增长的极限[M]．北京：商务印书馆，1984，19—20．[13]傅德印、刘晓梅．预测方法与应用[M]．北京：中国统计出版社，2003．[14]高鸿业．西方经济学[M]．北京：中国经济出版社，1998．[15]甘肃省计委．甘肃省能源模型系统．能源预测模型开发与应用[M]．北京：中国计划出版社，1988，286-297．兰州商学院硕士学位论文中国能源需求的建模与实证分析[16]顾培亮．能源系统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的监控、管理和维护，并实现节能，是上海世博会面临的一个挑战。本文以上海世博会场馆设施的规划为基础，借鉴历届世博会的相关经验，提出建立世博园区建筑群设施的监控管理平台，并对系统整体构架、功能和监控管理对象进行预分析。我国建筑能耗占总能耗的比例很大，且逐年增加，建筑节能已成为我国可持续发展战略中一个重要的组成部分。为了响应国家的能源政策，提高能源利用效率，对于投资大、设备种类多、能耗大的世博园区建筑群，必须采用科学管理方法和手段，以有效地降低经营成本，合理利用能源，充分体现世博会节能、安全、智能三大特色。本文结合目前我国各行业能源管理信息化建设的现状和发展趋势，针对世博园区能源管理的需求分析，重点对世博园区建筑群设施的监控管理平台下的能源信息监控管理系统进行研究。首先研究了能源信息系统的架构，给出了异构网络之间通信的解决 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 ，然后采用数据仓库技术建立能源信息的多维数据模型，最后研究了基于数据仓库的决策支持系统，为世博会各管理部门提供决策支持服务。能源监控管理系统的建立可为园区其他信息化子系统提供借鉴，同时也为我国智能建筑领域在区域建筑群自动化监控管理以及城市信息化方面的建设提供一种思路和解决方案。7.学位论文赵大东中厚板厂制造执行系统的功能与结构设计2007中厚板厂制造执行系统(ManufacturingExecutionSystem，MES)是位于上层的计划管理系统与下层的工业控制之间的面向车间层的管理系统，在生产计划的组织与调度、生产过程的控制与改进、下达指令与收集实时生产数据等方面起着越来越重要的作用，是企业提高产品质量和生产效益的重要部分。本文以国内某中厚板厂MES的设计为背景，主要做了以下几方面的工作：1．对ER2P(EnterpriseResourcePlan，即企业资源计划)和MES的功能和管理范围作了明确划分，指出目前适合该中厚板厂的ERP/MES架构为“厚四薄三型”，即生产计划的一体化设计功能放在ERP中实现，而针对轧制单元的详细排序设计放在中厚板厂：MES中实现。2．从中厚板厂内部生产管理和外部客户的需求转变两个方面进行了需求分析，提出了该厂MES应该具有的功能和各个功能部分之间的关系，并对其中的生产计划管理、质量和工艺管理、库区管理、设备管理、生产监控、能源管理和实绩收集、数据传输管理和生产辅助管理等重要功能进行了设计。3．提出了中厚板厂MES的结构设计原则，接着对该系统的网络和体系结构进行了设计，指出需要采用C/S和B/S模式相结合的体系结构，最后对程序设计中的模块化和模块化设计中的线程、网络通信和数据库模块进行了研究。4．对中厚板厂MES中生产计划的管理功能，包括具体计划的接收、生产设计、质量设计、下达、监控、统计功能进行了详细设计，并且对热装热送的几种形式和热装热送中生产计划的制定过程进行了研究，指出了中厚板厂MES在计划管理方面支持热装热送时所应具备的功能。5．分析了生产过程中可能出现瓶颈的原因，指出在轧制批次排序时需要注意到轧辊磨损、冷床效率和剪切的影响，给出了排序过程中的原则和方法。8.学位论文屈红英中小企业现代设备管理系统的研究与开发2008设备在企业固定资产中比例越来越大，再加上设备管理领域的观念和方法发展很快，在我国，先进的生产设备和落后的管理模式之间的矛盾日益突出。因此如何管理设备，关系到企业的兴衰成败。本文首先介绍了企业设备管理的主要内容，先进的设备管理技术，着重阐述设备管理系统的重要性及国内外发展现状与趋势，评述目前设备管理系统存在的问题。其次，介绍了数据库技术及其相关理论。再次，重点介绍了企业好的传统做法，紧跟国外设备管理发展的最新趋势，结合我国企业实际运用一系列先进的观念、思路和方法，内容涵盖了设备整个生命周期的各个方面，包括设备的前期管理、设备备件管理、设备维修管理、设备故障管理、设备润滑管理、设备日常使用与维护管理、设备台帐管理、设备经济能源管理等内容。本文采用先进的面向对象技术深入全面地应用到系统的需求分析、数据库设计和应用程序开发各个环节，最大限度地避免了数据冗余、减少数据输入量、节省空间，提高查询效率；设备管理内容覆盖广，从设备基础数据到设备投入使用直至报废生命周期中各种历史纪录、备件的管理、装置考评统一管理等内容。因而可以对数据进行多条件检索和统计分析，灵活多样地为各层次设备管理人员提供决策依据；设备参数层次深、全方位管理，对设备简图、技术文档、相关图纸资料等复杂信息大对象储存。研究表明，企业建设和实施现代设备管理信息系统，可提高设备管理工作效率，降低维修成本，减少企业库存资金，帮助企业提高整体竞争力，取得良好的经济效益和社会效益。9.学位论文张晓杰盐厂设备管理信息系统设计与开发2003平顶山中盐皓龙有限责任公司原来的设备管理,主要以手工和文件共享为主,已不能适应企业发展的需要.为提高工作效率,实现数据共享及辅助决策功能,决定开发设备管理信息系统.该文以该系统的设计和开发为背景,在详细的需求分析的基础上,分析了系统网络拓扑结构、网络操作系统、数据库管理系统、前端开发工具等的选择,建立了先进的客户机/服务器模式下的基于LAN的计算机网络管理信息系统的总体技术方案,完成了系统的设计与调试.选用RationalSQA测试工具,对系统进行了实际测试,并对系统作了整体评估.该系统主要包括三个子系统:设备管理子系统、计量管理子系统、能源管理子系统,系统的核心是网络数据库.该系统采用面向对象的方法进行分析和设计,文中论述了面向对象分析、设计的理论和方法及数据库的设计过程.介绍了采用面向对象的设计思想开发企业管理信息系统的思路,描述了系统的结构及系统所完成的主要功能,对系统数据库的安全性、系统的通用化、用户界面的友好性进行了初步探讨.该系统已在平顶山中盐皓龙有限责任公司顺利投入使用.10.学位论文陈大胜基于中间件的企业应用系统集成的研究与实现2006随着计算机软件技术和企业信息化的不断发展,企业使用的应用系统和管理系统也越来越多.虽然这些系统应用在不同的领域,管理着不同的对象,但是它们之间也存在很多功能和数据的冗余.各个应用系统相互独立运行,之间没有畅通的信息交互和共享,因此企业内部的这些系统相当于一个个"信息孤岛",使得数据不同步,影响企业部门之间的协作效率,造成企业各个层面信息滞后.该论文是作者在参加兰州卷烟厂的一个实际项目的基础上完成的.本文针对该企业各个应用系统无法进行信息交互的现状,在大量的需求分析的基础上设计了一个基于中间件的应用集成平台.利用该平台能够快速地把MES与ERP、企业生产控制系统集成在一起.通过系统之间的集成,MES可以获得ERP的计划,分解后下达给生产控制系统指挥生产.同时实时生产信息也能及时地反馈到MES,再由MES加工处理后发送给ERP作为其进行管理的依据.本文首先较为详细地分析了当前企业应用集成的理论、方法和技术.针对卷烟厂信息化现状,分析了MES与ERP、制丝中控系统、卷接包中控系统、动力能源管理系统和物流自动化系统之间的业务关系和需求.根据分析结果建立了MES与这些系统之间的数据交互模型.其次根据卷烟厂的集成需求确定了以TUXEDO中间件作为集成协作中心,以XML作为数据交换格式的应用集成方案.设计了TLIXEDO客户端调用模块,设计了MES与ERP、制丝中控、卷接包中控、动力能源控制系统、物流自动化系统的每个接口的服务模块和错误处理模块.最后根据设计方案,实现了MES与ERP、制丝中控系统、卷接包中控系统、动力能源管理系统和物流自动化系统之间的集成.使MES能够与这些应用系统进行畅通的信息交互.设计的集成平台目前已经在实际生产中使用,发挥出了可喜的功效.烟草企业的MES系统与其它应用系统集成在国内尚属首例,本项目研究为烟草企业提供了一种快速进行企业应用集成的方案,同时本集成项目方案也适用于其它制造企业的应用集成,具有良好的通用性.本文链接：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Thesis_Y1114436.aspx授权使用：上海海事大学(wflshyxy)，授权号：8cc4b4f7-107a-45c9-886e-9e2d014dc57f下载时间：2010年11月13日 封面 文摘 英文文摘 声明 1绪论 1.1能源需求理论和分析方法的国内外研究综述 1.1.1能源需求理论研究 1.1.2能源需求分析方法研究 1.2本文研究的出发点及主要内容 2能源需求分析的理论基础 2.1中国能源需求的现状 2.2能源需求的经济学分析 2.3中国能源需求影响因素指标体系的构建 3中国能源需求的趋势外推与ARMA组合预测模型 3.1引言 3.2能源需求的趋势外推预测模型 3.2.1趋势外推法的基本理论 3.2.2能源需求趋势外推模型的建立 3.2.3能源需求趋势外推模型的预测 3.3趋势外推与ARMA组合模型的能源需求预测分析 3.3.1组合模型的背景 3.3.2ARMA模型的基本理论 3.3.3趋势外推与ARMA组合模型的建立 3.3.4趋势外推与ARMA组合模型的预测 3.3.5模型的分析与讨论 4中国能源需求的协整模型 4.1引言 4.2协整与误差修正模型 4.2.1单整 4.2.2协整及其检验 4.2.3误差修正模型 4.3中国能源需求建模与协整分析 4.3.1变量的选择与数据问题 4.3.2序列检验分析 4.3.3能源需求模型的建立与长期行为分析 4.3.4能源需求的短期行为分析：误差修正模型(ECM) 4.3.5模型的预测检验 4.4协整模型同趋势外推与ARMA组合模型的比较分析 5结论与建议 5.1结论 5.2建议 参考文献 后记