APP下载

灰色GM(1,1)模型在能源消费预测中的应用

2014-07-02徐步然

关键词:消费结构总量灰色

徐步然

(天津大学管理与经济学部,天津 300072)

灰色GM(1,1)模型在能源消费预测中的应用

徐步然

(天津大学管理与经济学部,天津 300072)

选取重庆市2000—2011年能源消费总量数据和能源消费结构中的煤炭、石油、天然气以及电力消费量数据,应用灰色预测理论,建立重庆市能源消费的GM(1,1)预测模型,对重庆市能源消费总量和能源消费结构进行中短期预测,提出了对重庆市“十二五”期间能源发展战略的建议。结果表明:灰色GM(1,1)模型具有较高的预测精度,适合进行中短期预测。

能源消费;灰色预测;GM(1,1)模型;重庆市

能源是实现经济持续快速平稳发展、维持社会和谐稳定的物质基础,对经济和社会发展有不可替代的作用。工业革命以来,世界各国对能源的需求日益增加,不断加大对煤炭、石油、天然气和电力能源的开采力度,以至于多次出现能源短缺问题。随着我国改革开放的不断深化,我国经济保持了持续较高的增长速度,随之而来的便是对能源消费需求的增加,能源问题已经成为我国学者研究的热门话题之一。近年来,随着“西部大开发”战略的实施,重庆市经济实现了跨跃式发展,能源需求也大大增加,而由于能源利用技术水平和能源生产水平有限,导致能源问题已经成为制约重庆经济发展的重要瓶颈。因此,能否准确预测重庆市能源消费及其消费结构对重庆市经济可持续发展有着非常重要的作用。

在能源消费预测理论方面,国内外学者进行了较为广泛的研究。常见的预测方法包括回归分析法、因素分析法、能源消费弹性系数法、部分分析法和投入产出法等。近年来,刘勇[1]运用ARIMA模型对中国未来能源消费总量进行预测,达到了最小方差意义下的最优预测效果,并指出该模型是一种精度较高的时序短期预测方法。刘爱芹[2]借助组合模型对中国未来几年的能源消费总量进行了预测,认为该模型预测准确性较高、稳定性较好,有助于改进我国能源消费预测方法,并指出未来几年我国能源消费总量将以更快的速度稳步上升。张松等[3]基于EMD分析,结合SVM方法构建了中国能源消费的预测模型,提出了一种全新的能源消费预测方法,为我国调整能源消费结构和能源战略提供指导。付家锋等[4]建立了基于灰色神经网络的能源消费预测模型,该模型适合能源消费系统的复杂性和非线性特征,并通过实证分析获得了更为精确的预测结果,以此作为能源消费预测的工具。

随着灰色预测理论的广泛应用,我国学者陆续采用灰色预测模型对我国能源消费总量进行预测。陈洪涛等[5-10]通过灰色GM(1,1)模型对中国能源消费总量进行了短期预测。结果表明:中国能源消费呈现准指数增长规律。该模型对中国能源消费预测精度达到了94.53%,适用于中国能源消费中长期预测。本文在灰色预测理论基础上,选取重庆市2000—2011年碳排放数据,基于灰色GM(1,1)模型,对重庆市未来几年的能源消费总量和能源消费结构进行预测,为重庆市制定“十二五”能源战略提供参考依据。

1 灰色GM(1,1)模型

灰色GM(1,1)预测模型有很多优势。鉴于该模型以“部分信息已知,部分信息未知”的小样本和贫信息系统为研究对象,能够在原始数据较少的情况下得到满意的预测结果,既可以用于短期预测,也可以用于中长期预测,而且预测精度比其他一般预测模型要高。因此,利用灰色GM(1,1)模型得到的预测数据更加精确。

同时,为了提高灰色GM(1,1)模型的适用性,需要对传统模型作以下优化:对原始数据序列进行预处理以提高数据序列光滑度,进而提高预测的精度。

由于灰色GM(1,1)模型是根据累加生成序列和最小二乘法的原理建立的齐次指数增长模型,其预测精度和原始数据的增长趋势有很大关系。原始数据的光滑度越高,模型的预测精度也越高。因此,有必要对原始数据进行预处理。

对原始数据序列作对数变换,令Y(0)=⌊y(0)(1),y(0)(2),…,y(0)(n)」,其中,y(0)(k)= ln x(0)(k),k=1,2,…,n。利用平滑度更高的序列进行预测,最后将预测数据进行逆变换即可得到原始数据序列的预测值。

2 重庆市能源消费总量预测

2.1 样本选取

本文选取重庆市2000—2011年能源消费总量数据进行预测。首先对原始能源消费总量数据作对数变换,然后基于GM(1,1)模型对未来几年重庆市能源消费总量进行预测。本文数据来源于2012年《重庆市统计年鉴》。

2.2 能源消费总量预测

通过Matlab编程,将灰色预测模型拟合值逆变换可以得到重庆市能源消费总量预测数据,如表1所示(单位为万吨标准煤)。

表1 重庆市能源消费总量及其预测数据

2.3 模型精度检验

2.4 结果分析

1)基于灰色GM(1,1)的能源消费预测模型具有较高的精度,平均相对误差仅为3.67%,预测精度为二级;后验方差和小误差概率精度均为一级,能够很好地用来预测重庆市未来几年的能源消费总量。

2)从表1可以看出:2000年以来,重庆市能源消费总量一直保持着较高的增长速度。可见,重庆市为了保持经济高速发展对能源的开采力度越来越大,如果保持目前的能源消费政策和能源战略,“十二五”期间重庆市能源消费总量将突破1亿万吨标准煤。因此,重庆市要实现“十二五”期间经济健康可持续发展,必须制定科学合理的能源消费规划和能源消费战略。

3 重庆市能源消费结构预测

3.1 样本选取

本文选取重庆市2000—2011年消费结构数据进行预测,在对重庆市能源消费总量预测的基础上,对煤炭、石油、天然气和电力4种主要能源分别进行预测,以便考察重庆市能源消费结构的未来变动趋势。本文数据来源于2012年《重庆市统计年鉴》。

3.2 能源消费结构预测

同理,重复上述步骤,将灰色预测模型拟合值逆变换可以得到重庆市能源消费结构预测数据,如表2所示(单位为万吨标准煤)。

表2 重庆市能源消费结构预测数据

从表2可以得到重庆市未来几年能源消费结构的预测数据,如表3所示(单位为万吨标准煤)。

表3 重庆市未来几年能源消费结构的预测数据

3.3 结果分析

从表2和3可以看出:2000年以来,重庆市能源消费总量一直保持着较高的增长速度;重庆市能源消费结构一直以煤炭为主;在整个能源结构中,煤炭消费一直占据着相当大的比重,虽然重庆市调整了能源消费战略,使得煤炭消费所占的比重逐年递减,但是从预测数据来看这种下降趋势并不明显,未来几年煤炭消费依然保持较高的比重;同时,石油、天然气和电力能源消费在未来几年将会有所上升,但仍需要政府加强能源消费调控,否则重庆市能源消费结构在“十二五”期间不会有明显改善。这对于重庆市顺利实现“十二五”规划是个严峻的挑战。

4 重庆市能源战略建议

根据灰色GM(1,1)模型可知:“十二五”期间重庆市能源消费总量仍然保持较高增长速度;煤炭消费在能消费结构中依然占据很大的比重。虽然近年来煤炭消费所占比重有所下降,但是下降幅度并不明显。因此,为了完成重庆市“十二五”规划的能源战略,重庆市应该从以下几个方面落实能源消费战略:

1)制定科学合理的能源发展战略。在保持经济平稳健康发展的基础上,强化经济可持续发展理念,强调节能在能源消费规划中的指导作用,尽量减少能源消费量。政府部门不但要将节能作为能源发展战略的指导思想,更要将节能落实到日常生产中去。

2)优化能源消费结构。一直以来,重庆市能源消费结构中煤炭始终占据了很大的比重,考虑到煤炭等自然资源的有限性,必须对现有能源消费结构进行优化。同时,大力推广风能、太阳能、天然气等清洁能源和可再生能源,促进能源消费多元化,减少煤炭等化石能源消费,实现能源消费结构的优化升级。

3)加快科技创新。鼓励通过技术进步实现节能,提高能源转化和利用效率,降低单位产出能耗,降低经济增长对能源消费的过分依赖,促进经济增长方式由粗放型向集约型转变。

4)大力倡导生活节能。提高居民节能意识,逐步转变以往能源消费习惯和生活方式,从自我做起,从小事做起,共建节能环保城市。

[1]刘勇,汪旭辉.ARIMA模型在我国能源消费预测中的应用[J].经济经纬,2007(5):11-13.

[2]刘爱芹.基于组合模型的能源消费预测研究[J].中国人口·资源与环境,2010,20(11):25-27.

[3]张松,金亮.中国能源消费的EMD分析和预测[J].数学的实践和认识,2011,41(12):114-119.

[4]付家锋,蔡国田,张雷.基于灰色神经网络的能源消费组合预测模型[J].资源开发与市场,2006,22(3):216-219.

[5]陈洪涛,周德群.基于GM(1,1)模型的中国能源消费预测研究[J].矿业研究与开发,2007,27(3):77-79.

[6]王瑞娜,唐德善.基于改进的灰色GM(1,1)模型的人口预测[J].统计与决策,2007(20):93-95.

[7]王晓佳,杨善林.基于组合插值的GM(1,1)模型预测方法的改进与应用[J].中国管理科学,2012,20(2): 129-134.

[8]姚天祥,刘思峰,谢乃明.新信息离散GM(1,1)模型及其特性研究[J].系统工程学报,2010,25(2):164-170.

[9]董奋义.基于新改进GM(1,1)模型的中国企业债券融资发展预测[J].中国管理科学,2007,15(4):93-97.

[10]吴涛,李必强,钱正芳.GM(1,1)模型的关联度检验分析[J].武汉理工大学学报,2002,24(6):85-87.

(责任编辑 刘舸)

Prediction of Gross Energy Consum ption for Chongqing Based on GM(1,1)Model

XU Bu-ran
(Department of Management and Economics,Tianjin University,Tianjin 300072,China)

This paper selects the total energy consumption data and the coal,oil,natural gas,electricity consumption data of Chongqing from 2000 to 2011,and establishes the energy consumption model based on GM(1,1)model for short-term energy consumption prediction and energy consumption structure prediction of Chongqing.The results show that,the gray GM(1,1)model owns higher prediction accuracy,and is suitable for short-term prediction of gross energy consumption;at the same time,itwill stillmaintain a high growth for Chongqing city in the next few years.While the coal consumption decreased year by year,but the energy consumption structure is not obviously improved.Finally,the proposal of energy development strategy is put forward for Chongqing during 12th Five year.

energy consumption;grey prediction;GM(1,1)model;Chongqing

O21;F062.1

A

1674-8425(2014)09-0130-04

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2014.09.027

2014-02-18

国家自然科学基金资助项目(71171144)

徐步然(1983—),男,硕士研究生,主要从事应用统计学、技术经济及管理研究。

徐步然.灰色GM(1,1)模型在能源消费预测中的应用[J].重庆理工大学学报:自然科学版,2014(9):130-133.

form at:XU Bu-ran.Prediction of Gross Energy Consumption for Chongqing Based on GM(1,1)Model[J].Journal of Chongqing University of Technology:Natural Science,2014(9):130-133.

猜你喜欢

消费结构总量灰色
基于ELES模型的河北省城镇居民消费结构分析
“十三五”期间山西省与10省签约粮食总量2230万吨
2020年全国农民工总量比上年减少517万人
浅灰色的小猪
为何化肥淡储总量再度增加
总量控制原则下排污权有效配置的实施
灰色时代
她、它的灰色时髦观
感觉
我国消费结构与产业结构互动机制的理论探讨