基于小波神经网络的中国能源需求预测模型

通过分析影响我国能源需求的主要因素,建立了基于小波神经网络的需求预测模型.采用定性与定量相结合的方式,分析了影响我国能源需求的主要因素,通过将人口总数、GDP、产业结构变化以及能源消费量的一阶滞后作为输入变量,建立基于小波神经网络的我国能源需求非线性预测模型.实验结果表明,该非线性预测模型与多元回归模型相比更加合理,具有更高的预测精度.     

组合模型在我国能源需求预测中的应用

文章首先比较了不同的能源需求预测方法的特点,并选择确定性加随机性时间序列组合模型对我国能源需求进行预测,然后详细介绍了建模的过程,并对模型预测精度和参数稳定性作了评价,结果表明本文采用的组合模型是一种比较有效的预测方法,最后用该模型对我国2004~2020能源需求进行了预测。     

中国能源需求的半参数模型

本文构建半参数回归模型研究中国能源需求与经济发展之间的关系，采用两种估计方法对模型进行参数估计，并与简单线性回归模型作比较。研究结果表明：该模型的有效性和预测能力更优良，且更好的揭示了中国能源需求与经济发展之间的均衡增长关系。     

企业能源投入产出模型的编制方法

本文主要介绍如何利用投入产出技术对企业生产耗能进行科学管理的方法.重点阐述了能源投入产出模型的表式;利用能源投入产出模型分析能源结构;制定能源定额;计算综合能耗;预测能源需求;考核节能情况等内容,对能源管理有理论和实用价值.     

广东省能源需求预测模型构建及实证分析

为了对广东省的能源需求进行准确的预测,首先分析了影响广东省能源需求的各种因素,构建了预测指标体系.在此基础上,针对能源系统非线性等复杂系统特征,结合粒子群算法和BP神经网络的优点,构建了改进的PSO-BP神经网络的预测模型,并通过主成分分析法对指标体系进行数据降维,以降低神经网络的规模和复杂程度.以广东省1985-2013年的能源需求数据进行模拟与仿真,并对2014-2018年的能源需求量进行预测,理论分析和实证研究表明,该方法能够很好的反映广东省能源需求的特征,预测结果较为准确合理.     

“新常态”下的中国天然气消费分析及预测

作为一种优质、高效的绿色能源,天然气在中国能源结构中所占比重逐渐增加。但可再生能源的崛起使得天然气成为过渡能源的选择,天然气消费量的增长趋势不明晰,因此相关企业及部门需要合理、准确的天然气需求预测模型为未来的工作提供指导性信息。基于此,本文首先从经济水平、产业结构、能源结构、天然气价格等方面选取影响天然气消费的12个因素。其次,运用贝叶斯模型平均(BMA)法构建了一个包含相关文献中常用的6个影响因素的基准模型,针对该模型,围绕影响天然气消费量的各种因素,以逐个添加的方式建立对比模型,从备选模型中选出预测精度最高的对未来天然气消费量进行预测。最后,将BMA模型与ARIMA模型、ETS模型、BVAR模型、逐步回归模型以及等权重加权平均模型的预测精度进行对比。结果表明,最优的BMA模型包含了涉及经济水平、产业结构、能源结构、人口因素、天然气价格、天然气供给六个方面9个影响因素,其预测精度优于对比预测模型,且该模型预测 2022年天然气消费量将达到3254.153亿立方米,年均增长率为8%。     

基于产业结构优化的节能减排离散动态演化模型

从中国能源环境现状出发,基于产业结构发展趋势及其演变规律,运用动态投入产出分析法,对现有数据进行分析,结合演化理论,提出能源消耗演化目标和污染排放演化目标,建立节能减排下的离散动态演化模型,深入探讨节能减排策略和优化产业结构方法.模型对中国2000-2008年的数据进行拟合检验,得出中国三次产业经济产值、中国能源消耗量及污染排放量,并将其与实际情况进行比较,从节能减排和产业结构优化两个方面给予实证分析.基于建立的模型,结合情景分析法对中国2015年的经济产值、能源消耗及污染排放进行预测并对预测结果进行演化情景分析为中国制定相应的节能减排策略、实现产业结构优化提供了理论依据,为中国实现能源环境可持续发展提供了一个全新的视角和路线.     

基于GAM模型分析变量对产业结构的影响研究

对全国2000-2015年的产业结构以及影响变量的面板数据,使用广义加模型(GAM)研究各变量对产业结构产生的影响,分别分析了单变量和多变量对产业结构产生的影响,然后使用GAM模型对数据进行了10倍交叉验证的模拟实验.结构表明,单变量对产业结构有很大影响,其中科技金融发展指数等对产业结构呈线性作用,多变量的交互作用能够明显对产业结构产生影响,人均GDP对产业结构的影响可以通过其他因素表出.GAM模型对预测的拟合效果比较好.     

基于图模型方法的我国二氧化碳排放的EKC曲线检验及影响因素分析

较为精确地对中国大陆地区29个省份的二氧化碳排放量进行测算,通过图模型方法分析我国二氧化碳的EKC曲线及主要影响因素,且利用贝叶斯平均模型(BACE)方法检验其稳健性。实证研究表明,我国二氧化碳曲线呈倒"U"型,主要影响因素包括经济发展水平、产业结构、能源利用率和城市化等,并指出提升经济发展质量、优化产业结构和提高能源利用率等是实现我国节能减排的重要举措。     

基于组合模型的我国能源需求预测

在信息不完备条件下如何有效预测能源消费总量以把握宏观经济发展趋势,是制定能源规划的基础内容.伴随我国成为全球经济增长重要引擎,能源消费量越来越大,能源安全问题也备受关注.选用灰色系统模型、三次指数平滑模型和BP神经网络模型三种预测模型,应用Shapley值权重分配法确定各预测模型的权重,从而构建组合预测模型并对我国能源消费进行组合预测.在保持过去发展规律基本不变的条件下,2014年能源需求总量为383,718.16万吨标准煤,到2020年将达462,089.33万吨标准煤.2013-2020年能源需求总量年均增长率为3.38%.     

能源对中国经济增长制约作用的实证研究

本文从理论和实证角度研究了中国GDP和能源消费的动态关系,通过对GDP与能源消费格兰杰因果关系的检验,发现两者之间存在着单向因果关系,经济增长导致能源消费的增加;通过对GDP与能源消费的协整检验和建立误差修正模型发现:中国GDP与能源消费之间存在着协整关系,误差修正模型显示了两者之间的长期均衡机制,长短期能源弹性系数说明,从长期来看,能源并不会成为经济增长的“瓶颈”,但必须注意能源对经济发展方式的影响,制定中长期规划来引导经济结构和能源产业的结构调整。     

基于产业结构和能源视角的浙江省经济增长的实证分析

本文从Solow模型出发,同时将产业结构、能源和对外贸易因子纳入到Cobb-Douglas生产函数中,建立主成分回归模型,实证研究了产业结构和能源消费对经济增长的作用程度.本文同时基于能源与产业结构的分析,是对已有研究的一次有益尝试.回归结果显示:产业结构因素和能源因素对浙江省经济增长较其他因素具有较强的正向带动作用.最后,本文给出了相关建议,建议相关部门尤其要做好产业结构优化升级与能源消费结构优化的"两手抓"工作。     

中国碳强度的影响因素解析——基于LMDI分解方法

基于1996-2009年我国碳强度分析,采用对数平均权重分解法(LMDI)进行因素分解.结果显示1996-2009年中国碳强度总体降低了2.9078吨/万元,其中能源强度效应最大,贡献率为85.64%,能源结构效应偏小,为26.78%,而产业结构效应表现出小幅正负波动,总体为-12.0975%,这说明能源结构效应和产业结构效应的潜力还没有充分发挥出来.因此,降低高耗能产业的能源强度是短期内降低碳强度的关键措施,但长远来看改善能源结构以及优化产业结构是降低碳强度的根本途径.     

中国环境由灰变蓝供给侧改革的社会经济影响因素研究——基于Fuzzy-DEMATEL的实证分析

供给侧改革成为中国环境由灰变蓝的关键.为探讨环境改善各影响因素之间的相互作用与影响程度,在文献研究基础上,从人口、经济和政策三大视角提取了影响中国环境的12个社会经济因素,利用Fuzzy-DEMATEL方法对各社会经济影响因素的因果类型和作用程度进行实证检验.结果发现,1)中国环境由灰变蓝的5大关键因素为:能源消费结构、人口规模、产业结构、清洁技术研发水平和能源利用效率;2)原因因素为能源消费结构和人口规模;结果因素为产业结构、清洁技术研发水平和能源利用效率.其中能源消费结构和产业结构分别为最重要的原因因素和最重要的结果因素;3)创新手段和创新技术能够显著改善环境质量.     

基于蒙特卡罗方法的中国中长期煤炭需求预测

为避免传统预测方法的参数取值主观性问题,采用参数随机产生的蒙特卡罗方法预测中国中长期煤炭需求。首先分析了经济增长、能源结构和产业结构三个主要煤炭需求影响因素,并基于1980~2015年间各影响因素及煤炭消费的历史数据和最小二乘法的多元线性回归拟合煤炭需求方程。在此基础上,构建各影响因素的概率分布,采用蒙特卡罗方法模拟1981~2015年的煤炭需求,发现仿真结果可以较好拟合现实,可作为仿真预测的有效工具。结合经济新常态和能源结构调整的现状,控制参数取值范围进行蒙特卡罗仿真预测,结果显示,2016~2025年的煤炭需求呈先上升后下降趋势,并于2020年达到需求的峰值40.25亿吨,这些结果对于煤炭产业的科学决策有重要的作用。     

产业结构变动与城乡收入差距关系的协整分析

根据中国1952-2008年的数据,运用协整理论和Granger因果检验分析了中国产业结构变动与城乡收入差距的关系.协整检验及误差修正模型结果表明,二者之间在所研究期间内存在长期稳定的正向均衡关系,并且短期动态校正作用明显.同时,Granger因果关系检验结果说明中国的产业结构变动与城乡收入差距扩大之间存在双向因果关系.     

产业结构与水资源相关分析理论及其实证

由于不同的产业部门和生活方式对水资源的消耗是不同的，经济的不同发展格局会在很大程度上改变水的需求，因此对宏观经济系统和水资源系统同时进行动态分析，才能揭示它们之间的内在联系。本以北京市为实例，利用相关分析理论和方法，系统地研究了产业结构调整与水资源需求变化之间的关系，同时通过计算，指出北京市产业结构与用水量之间存在着高度相关关系，发展第三产业，调整第二产业是解决首都水资源紧缺的重要方法。     

基于LMDI的中国能源消费碳排放强度变化因素分解

利用IPCC《国家温室气体清单指南》(2006)推荐的参考方法和参数,评估和计算中国1997年-2007年的碳排放量和碳排放强度,并应用LMDI方法对碳排放强度进行因素分解.研究结果表明,能源强度因素对我国碳排放强度变化的贡献率最大,达到139.66%;产业结构效应次之,为-28.23%;能源结构效应最小,为-11.43%.针对实证结果,提出现阶段我国节能减排的重点在于提高能源效率、调整产业结构及优化能源结构.     

Chinese regional energy efficiency change and its determinants analysis: Malmquist index and Tobit model

China becomes the largest energy consumer in 2010 but its energy productivity is well below the world average. To meet China’s fast growing energy using, energy efficiency should be especially emphasized under China’s energy policy. This paper focuses on the regional level of energy efficiency change in China. And we analyze total factor energy efficiency for 30 Chinese provinces over the period 1998–2009 using Malmquist index method and Tobit analysis. The Malmquist estimation results suggest there is a dropping change trend of energy productivity growth. Chinese energy efficiency still faces with huge regional disparity, but the energy technical efficiency reflects convergence in the nationwide and west region. As a result of Tobit regression, we find that industrial structure, energy consumption structure and institutional factor have different influences on energy efficiency.