基于假设脱钩区间模型的省际节能减排压力测算以辽宁省为例

参照资源消耗及废物排放与经济增长的定量表达式-IGT方程和IGTX方程,分别推导出资源脱钩指数和二氧化碳排放指数方程.根据脱钩指数,将二氧化碳排放与GDP脱钩程度分为绝对脱钩、相对脱钩和未脱钩三种程度,并构建了假设相对脱钩和假设绝对脱钩区间.以辽宁省1995-2012年间二氧化碳排放量和GDP增长量为对象,分析了二者的脱钩关系.研究发现,除了1997和1999年二者处于相对脱钩状态,其余年份均未脱钩.运用假设脱钩区间模型,分别计算达到相对脱钩和绝对脱钩状态的二氧化碳年排放理想值,并与现值进行比较,得到各年节能减排的压力值.研究结果表明:相对脱钩的压力相对较小,减排压力在0-1671万t之间,占基准年碳排放量的0%-12.23%;绝对脱钩的压力较大,减排压力在320.77-4899.84万t,占基准年碳排放量的2.35%-23.94%.     

江苏省能源消费结构对碳排放影响的效应与趋势——基于LMDI和Logistics模型的实证研究

近年来,江苏省能源消费持续增长且以煤为主的能源结构尚未改变,由此引起碳排放量也在逐年增加.主要研究碳排放系数、碳排放的影响因素以及不同能源结构下的碳排放预测.首先对碳排放系数进行计算,然后基于LMDI模型对影响江苏省碳排放的因素进行分析,最后运用1ogistics模型对不同能源结构下的碳排放进行预测.结果发现能源消费过度依赖煤炭是导致碳排放增加的主要因素,天然气每替代煤炭2%或新能源每替代煤炭1%,2030年江苏省碳排放峰值将下降1%.     

新陈代谢灰色模型在中国碳排放量预测中的应用

中国碳排放问题已经成为世界关注的焦点问题,预测中国未来的碳排放有助于实现2020年碳减排目标.通过选取2005~2011年中国碳排放数据,利用新陈代谢灰色模型对中国碳排放进行短期预测.模型检验结果表明:相对误差为二级,平均精度为一级,预测结果与实际值出入较小,到2015年中国碳排放量将超过31亿吨碳.针对研究结果,提出发展低碳经济提高能源效率和发展非石化能源来降低碳排放的策略.     

中国碳排放灰色预测

中国碳排放问题成为世界关注的焦点问题.预测中国未来碳排放有助于实现2020年的碳减排目标.选取2002-2009年中国碳排放数据,通过灰色GM(1,1)模型,对中国碳排放进行了短期预测.模型检验结果表明:预测精度为二级,关联度、均方差比值和小误差概率均为一级,预测结果与实际值出入较小,到2015年中国碳排放量将超过三十二亿吨碳,"十二五"期间二氧化碳减排形势严峻.针对研究结果,提出发展低碳经济,提高能源效率和发展非化石能源来降低碳排放的策略.     

中国碳排放与能源消费关系实证研究——基于VEC模型

中国碳减排问题成为世界关注的焦点问题.研究碳排放与能源消费关系有助于实现2020年碳减排目标.选取1953-2008年中国碳排放和能源消费数据,运用协整理论、向量误差修正模型(VEC)和Granger因果关系分析,对中国碳排放量与能源消费之间的相互关系进行实证研究.研究结果表明:碳排放与能源消费之间存在协整关系,能源消费增加1%,碳排放将增加0.9646%,即碳排放对能源消费的长期弹性为0.9646.从短期误差修正模型来看,碳排放与能源消费之间具有动态调整机制.非均衡误差项的存在,能够保证两者之间长期均衡关系的存在.Granger因果关系研究表明:碳排放与能源消费之间互为双向因果关系.通过脉冲函数和方差分解分析了模型的动态特征.根据研究结果,提出降低能源消费和减少碳排放对策.     

西藏农业碳排放的实证研究:测算、时空分析及因素分解

基于农业投入、牲畜养殖业和种植业等三个方面15类农业碳源,测算了西藏1998-2012年间及7个市(区)2012年的农业碳排放情况,并进行时间序列演变规律及空间变化分析的基础上,运用LMDI模型对历年来西藏农业碳排放的驱动因素进行分析.结果表明:从时序变化特征来看,西藏农业碳排放总体上呈现"上升-平稳-下降"趋势,14年间碳排放量增长了34.65×10~4t碳量,其主要来源于牲畜养殖业碳排放,占碳排放总量的96.56%.从空间特征差异来看,碳排放总量、碳排放强度区域间差距较大.从因素分解结果来看,基于1998年为基期,结构因子、效率因子分别累计实现了292.20×10~4t和8.03×10~4t的碳减放,但经济因子和劳动力因子却累计实现了327.57×10~4t的碳增量,这一结论与前人研究结论不同,主要由于西藏城镇化率极低,非农牧业转移人口缓慢,人口素质较低等原因.     

工业增加值比重能预测中国碳排放量吗?——基于隐马尔科夫链的实证研究

寻找有效的中国碳排放量预测方法,对于制定环境政策有重要意义.工业生产与环境污染关系密切,但现有研究大多聚焦于经济与环境的关系,对碳排放量预测方法或指标研究有限.文章尝试以工业增加值占国内生产总值的比重作为反映经济活动的代表性指标,通过隐马尔科夫链预测我国碳排放量,并与常用模型或指标的预测效果做了对比分析.分析显示,隐马尔科夫链拟合效果好,工业增加值比重可有效反映我国碳排放趋势,从而为碳排放预测提供了新的解决思路.     

辽宁省碳排放、能源消费与经济增长的实证研究

在环境库兹涅茨曲线的基础上,通过VAR分析方法,从实证的角度揭示了辽宁省1978-2009年碳排量、能源消耗同经济增长之间的动态关系,通过广义脉冲反应分析,得出不同于以往的"N"型EKC曲线.Granger因果检验表明,辽宁省持续提升的GDP不断刺激碳排放量和能源消耗量的增加,但环境变化却不是推动省内经济增长的重要变量.辽宁目前的环境质量正随着经济的增长而恶化,环境质量的提升问题亟待解决.     

“十二五”时期河南省人均GDP预测

为了定量认识"十二五"时期河南省人均GDP的变动趋势,基于河南省1978-2010年人均GDP指数(1952年为100)建立了线性自回归模型,并对"十二五"时期河南省人均GDP指数进行了预测,结果表明:所建立的模型具有较好的拟合和预测效果,并且"十二五"时期河南省人均GDP增速将呈现先慢后快的较为平稳的增长态势,年平均增长率为7.82%。     

福建省碳排放影响因素分析及情景预测

基于福建省经济增长、能源消耗及环境污染现状的基础上,采用联合国政府间气候变化专门委员会规定的碳排放计算方法,测算福建省2003-2015年的能源消费碳排放量.运用灰色关联分析法研究经济增长水平、产业结构、能源结构、能源强度、城市化率和贸易密度与碳排放量的关联度,分析各因素对福建省碳排放量的影响.同时探讨在四种经济增长情况下,福建省2015-2020年人均碳排放量变化趋势.结果显示GDP增速越快,人均碳排放量增长也越快,而当GDP增速维持在9%时,福建省的人均碳排放量可以实现逐年下降的趋势.     

中国股票市场风险的实证分析研究

本文从实证角度说明了上证指数和深证成份指数存在着GARCH现象 ,并建立了沪、深两市股指波动率的IGARCH(1,1) M模型与EGARCH(1,1) M模型。将估计的IGARCH(1,1) M模型与EGARCH(1,1) M模型比较得出 ,对上证指数的波动率 ,IGARCH(1,1) M模型与EGARCH(1,1) M模型的模拟效果基本相同 ,而对深证成份指数的波动率 ,IGARCH M模型要略优于EGARCH M模型。同时还对两市的股指收益的波动率进行了预测分析     

农业生产中化肥需要量的灰色预测

在分析了ＧＭ（１，１）模型局限性的基础上，推荐使用灰色Ｖｅｒｈｕｌｓｔ模型．在本文中，灰色Ｖｅｒｈｕｌｓｔ模型比ＧＭ（１，１）模型预测精度高，能广泛应用到实际问题中。     

关于长江水质污染预测的两种数学模型

本文根据《长江年鉴》提供的数据,分别利用灰色系统中的GM(1,1)模型和数值拟合模型,使用mat-lab软件,对长江水质污染问题进行了预测。给出了未来十年内,在不加治理的情况下,长江水质污染状况的数据,并对两种预测模型加以分析和比较。     

中国入境旅游客源量的模型对比分析及预测

根据2000年1月至2009年12月中国入境旅游客源量的月度统计数据,建立了灰色预测GM(1,1)模型和ARIMA乘积季节模型.借助于MATLAB及SPSS软件,对2009年1月至2009年6月中国入境旅游客源量进行分析预测,并将两种模型的预测效果进行比较,从而探索出比较合适的短期预测方法,预测方法和结果对旅游规划具有一定的参考价值.     

The modeling mechanism,extension and optimization of grey GM (1, 1) model

The modeling mechanism of GM (1, 1) model is studied by using the thought of matrix analysis in this paper, the extension form GGM (1, 1) model based on the fractional order accumulated generating is put forward and its theoretical significance is analyzed. Furthermore, the influence of multiple transformation, translation transformation for the initial value and generating series on model parameters and predictive value are researched, then the quantitative relation among them is deduced and an optimization model and corresponding algorithm in practical modeling are presented.     

火灾损失预测的改进GM(1,1)模型

本文对随机性较强的火灾事故,提出了采用改进GM(1,1)模型来减小预测误差.该模型通过三次改进提高预测精度,首先基于普通GM(1,1)模型,改进模型中初始值提高模型精度;其次基于初值改进后的GM(1,1)模型进行残差修正,再次提高预测准确性;最后对残差修正模型中的初始值进行改进,使最后预测模型更加精确.并且在处理含负值的残差数列时,提出了二次累加的方法进行模型预测.通过普通模型的预测值与改进模型的预测值进行对比,可以发现改进后模型的预测值更加接近实际值.结果表明,三次改进后的GM(1,1)模型精度明显提高,为以后预测研究提供一种理论参考.     

一类改进的灰色预测型线性规划

根据基于GM（1，1）模型的预测型线性规划思想方法，建立了中心逼近式GM（1，1）模型，从而给出对灰色预测型线性规划的改进。     

基于灰色模型的广西海洋经济增加值预测研究

灰色预测模型具有对数据要求不高,却对中短期预测精度较高、效果较好的特点,其应用范围十分广泛.根据2010-2014年广西海洋经济相关数据,建立广西海洋经济增加值的灰色模型并进行检验,证明了模型可用,并对广西海洋经济增加值进行了预测.通过对比预测值与初始值数据,发现海洋科研教育管理服务业增加值与广西海洋生产增加值增长并不相匹配,增加值增加速度慢于广西海洋生产增加值,说明了广西在吸引海洋经济人才、资金、技术等时,对相应的海洋科研教育管理服务业的重视不够;同时,海洋矿业、海洋盐业、海洋船舶工业、海洋生物医药、海洋电力业、海水利用业比重占主要海洋产业增加值比重非常小,无论是绝对数量,还是相对比例,都与广西海洋经济快速发展态势不相匹配,最后给出了结论与建议.     

基于改进灰色GM(1,1)模型的新疆人口总量的分析与预测

利用Lagrange插值理论重构了GM(1,1)预测模型的背景值,以提高改进GM(1,1)模型的预测精度和实效性,进而利用该模型对新疆人口发展态势进行了科学分析与预测.     

工程中的PGM(1,1)模型应用

采用PGM(1,1)模型替代GM(1,1)模型完成工程数据的拟合应用,通过实例数据较差比较证明PGM(1,1)模型具有更良好的短数据序列模拟性能.