王 翀

（1.中國礦業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，江蘇 徐州221000；2.淮北師范大學(xué) 數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院，安徽 淮北 235000）

0 引言

我國是能源消費(fèi)大國，隨著工業(yè)化和城市化不斷推進(jìn)，能源消費(fèi)需求也不斷提高。而與日俱增的能源消費(fèi)需求，不僅影響我國能源自身安全，而且會對全球能源生產(chǎn)與供給產(chǎn)生一定影響。因此，走綠色低碳的可持續(xù)發(fā)展道路，不斷減少對能源的依賴，是未來經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展所必須遵循的規(guī)律。對未來能源消費(fèi)需求趨勢進(jìn)行把握，對我國能源戰(zhàn)略的制定實(shí)施以及保障經(jīng)濟(jì)社會持續(xù)發(fā)展都具有重要意義。

本文嘗試采用三種單一預(yù)測方法得到的預(yù)測精度存在較大差異，從側(cè)面驗(yàn)證了組合預(yù)測的必要性；在采用協(xié)整分析預(yù)測時，根據(jù)我國經(jīng)濟(jì)情況分別設(shè)定了三個GDP增速進(jìn)行預(yù)測，使預(yù)測結(jié)果更加精確；通過一定模型方法對三種單一預(yù)測模型賦予權(quán)重，使最終預(yù)測結(jié)果充分體現(xiàn)單一預(yù)測結(jié)果包含的信息。

1 樣本數(shù)據(jù)說明

根據(jù)本文的研究需要，共涉及到兩個變量，分別為能源消費(fèi)總量和地區(qū)生產(chǎn)總值，兩個指標(biāo)分別記為EC和GDP?？紤]到數(shù)據(jù)獲得性，本文選取的時間序列跨度為2000—2016年，數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。

根據(jù)表1的數(shù)據(jù)樣本，可得到我國能源消費(fèi)需求的現(xiàn)狀變化趨勢。

表1 2000—2016年我國能源消費(fèi)量一覽表 （萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）

2 三種傳統(tǒng)預(yù)測方法對我國能源消費(fèi)需求預(yù)測

主要采用協(xié)整分析、灰色關(guān)聯(lián)分析、指數(shù)平滑法三種方法，分別對我國能源消費(fèi)需求趨勢進(jìn)行初步預(yù)測。

2.1 基于協(xié)整分析的我國能源消費(fèi)需求預(yù)測

為了通過協(xié)整分析方法對我國能源消費(fèi)需求趨勢進(jìn)行預(yù)測，選擇能源消費(fèi)總量和地區(qū)生產(chǎn)總值兩個指標(biāo)，通過構(gòu)建協(xié)整方程模型進(jìn)行計(jì)量分析。首先需要對能源消費(fèi)總量和地區(qū)生產(chǎn)總值兩個指標(biāo)序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。為了增強(qiáng)序列平穩(wěn)性，對能源消費(fèi)總量和地區(qū)生產(chǎn)總值均做對數(shù)處理，處理后的指標(biāo)分別記為LnEC和LnGDP。根據(jù)單位根檢驗(yàn)法，得到兩個指標(biāo)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果，如表2所示。

表2 LnEC和LnGDP的單位根檢驗(yàn)結(jié)果

由表2可以看出，LnEC和LnGDP兩個變量均在一階差分后通過ADF顯著性檢驗(yàn)，即滿足一階單整。根據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果，LnEC和LnGDP滿足了協(xié)整分析的前置條件。構(gòu)建LnEC和LnGDP之間的協(xié)整關(guān)系計(jì)量模型如下：

其中，α和β均為待估計(jì)參數(shù)，εt為模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)，下標(biāo)t為年份。

采用Eviews軟件，采用線性回歸方法對式（1）進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如下：

對得到的殘差序列采用單位根檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示。

表3 殘差項(xiàng)的單位根檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)協(xié)整分析得到的模型回歸結(jié)果，擬合得到2001—2016年歷年的能源消費(fèi)量的估計(jì)值，結(jié)果如表4所示。

表4 基于協(xié)整分析的能源消費(fèi)需求預(yù)測結(jié)果（萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）

我國“十三五”規(guī)劃中對地區(qū)生產(chǎn)總值提出了6.5%的增速，而且國家提出了6.5%應(yīng)作為經(jīng)濟(jì)增長的底線。2016年，我國地區(qū)生產(chǎn)總值的同比增速為6.7%，2017年上半年同比增速達(dá)到6.9%，均高于6.5%的增速底線。按照變化趨勢和業(yè)界相關(guān)專家預(yù)測，這里對2017—2025年地區(qū)生產(chǎn)總值年均增速分別按照6.5%、6.8%和7%進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果見表5所示。

表5 2017—2025年能源消費(fèi)需求趨勢預(yù)測（萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）

2.2 基于灰色關(guān)聯(lián)分析的我國能源消費(fèi)需求預(yù)測

灰色關(guān)聯(lián)分析是一種現(xiàn)實(shí)的、動態(tài)的分析預(yù)測方法，具體的步驟如下：

對于給定原始序列x0=（x0（1），x0（2），…，x0（n）），可從原始序列中選擇不同長度的連續(xù)數(shù)據(jù)作為子序列。

于是可生成序列x1（k）=x2（1）+x0（2）+…… +x0（k），（k=1，2，…，n）。

構(gòu)造如下矩陣B和向量Yn：

根據(jù)得到的系數(shù)a，b，可構(gòu)建GM（1，1）模型如下：

x（1k+1）=（x（01）-b/a）e-ak+b/a

x（0k+1）=x（1k+1）-x（1k）

求解灰色預(yù)測模型GM（1，1）可得到預(yù)測結(jié)果。

運(yùn)用上述模型，可得能源需求的灰色預(yù)測模型為：

x（1k+1）=3991116e0.0585k-3856127

經(jīng)測算，得到模型預(yù)測及誤差情況如表6（見下頁）所示。

計(jì)算殘差均方差與原始值均方差的方差比C，可得：

C=10833.1/95478.8=0.1135，平均相對誤差絕對值為3.18%。由此可知，計(jì)算的能源消費(fèi)預(yù)測的GM（1，1）模型擬合度較好，對能源消費(fèi)預(yù)測具有一定的參考價(jià)值。

2.3 基于指數(shù)平滑法的我國能源消費(fèi)需求預(yù)測

指數(shù)平滑法，是根據(jù)預(yù)測對象的歷史數(shù)據(jù)，通過一定的加權(quán)平均進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合。從2000年以來我國能源消費(fèi)總量的變化趨勢可以看出，我國能源消費(fèi)需求呈現(xiàn)一定的線性趨勢，因此，本文采用二次指數(shù)平滑法對我國能源消費(fèi)需求趨勢進(jìn)行預(yù)測。二次指數(shù)平滑法的計(jì)算模型如下：

于是，可由最小二乘估計(jì)得到系數(shù)a和b：

表6 基于灰色關(guān)聯(lián)分析的能源消費(fèi)需求預(yù)測結(jié)果（萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）

其中，Sn（1）為一次平滑值，Sn（2）為二次平滑值，α為平滑常數(shù)經(jīng)過反復(fù)測算比較，發(fā)現(xiàn)α取0.3時最優(yōu)。這里取初始平滑值為原始值前三年的平均值。

經(jīng)測算，得到模型預(yù)測及誤差情況如表7所示。

表7 基于指數(shù)平滑法的能源消費(fèi)需求預(yù)測結(jié)果（萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）

由指數(shù)平滑法預(yù)測結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，平均相對誤差絕對值為4.06%，擬合效果也較好，但精度相比灰色關(guān)聯(lián)法較弱。

3 基于Shapley方法的我國能源消費(fèi)需求組合預(yù)測

3.1 Shapley方法基本思路

設(shè)存在n種預(yù)測方法，集合為I={1，2，…，n}，對其中任意子集s，t，E（s）、E（t）分別為各自組合的誤差。設(shè)yi為第i種預(yù)測方法最終分配誤差，對于n種方法組合預(yù)測帶來的總誤差E（n），會在這n種單項(xiàng)預(yù)測中完全分?jǐn)?，即有?/p>

又設(shè)i種方法相對誤差的均值為Ei，組合預(yù)測法的總誤差為E，則：

Shapley方法賦權(quán)法則為：

其中，w為單個預(yù)測方法i的邊際貢獻(xiàn)，（si）為組合中除去i，Ei為i種方法分?jǐn)傉`差，|s|為組合中單一預(yù)測方法的個數(shù)。

第i種預(yù)測方法的權(quán)重計(jì)算如下：

3.2 基于Shapley方法的我國能源消費(fèi)需求預(yù)測

根據(jù)前面三種預(yù)測方法，可求得組合預(yù)測的總誤差值為（6.16+3.18+4.06）/3=4.467。按照Shapley方法，參與組合預(yù)測的成員集合為I={1,2,3}，其中任意子集的誤差即包含元素的誤差的平均值。于是，得到誤差分?jǐn)偨Y(jié)果如表8所示。

表8 誤差分?jǐn)偨Y(jié)果

按照Shapley方法計(jì)算模型，可求得各個成員的Shapley值：

同理，可解得E2=0.671，E3=1.184。于是，三個成員的總分?jǐn)傊禐?.613，加權(quán)平均計(jì)算，得到各個參與的預(yù)測方法的權(quán)重分別為0.598，0.145，0.257。因此，可得到組合預(yù)測模型如下：

y’t=0.598y’1t+0.145y’2t+0.257y’3t

結(jié)合全面三種方法得到的擬合值，可以綜合求得Shapley方法組合預(yù)測值，結(jié)果如下頁表9所示。

3.3 模型比較及未來趨勢預(yù)測

比較表4、表6、表7和表9可以發(fā)現(xiàn)，采用Shapley組合預(yù)測方法得到的2001—2016年能源消費(fèi)需求預(yù)測結(jié)果的平均相對誤差3.05%為最小。因此，可以認(rèn)為采用Shapley組合預(yù)測方法得到的預(yù)測結(jié)果具有較高的精度，是相對最為有效的。

表9 基于Shapley組合預(yù)測法的能源消費(fèi)需求預(yù)測結(jié)果（萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）

為了對2017—2025年我國能源消費(fèi)需求趨勢進(jìn)行綜合預(yù)測，根據(jù)組合預(yù)測模型，首先采用前面三種單一的預(yù)測方法進(jìn)行分年度預(yù)測，再根據(jù)各個預(yù)測方法的權(quán)重值進(jìn)行加權(quán)平均，最終得到綜合預(yù)測值。結(jié)果如表10所示。

表10 2017—2025年能源消費(fèi)需求綜合預(yù)測結(jié)果（萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）

根據(jù)表10結(jié)果，繪制2017—2025年能源消費(fèi)需求的變化趨勢圖（圖1）。由圖1可知，未來幾年我國能源消費(fèi)需求將持續(xù)增長，但增速在經(jīng)歷了未來5年的有所上升之后，在2021—2025年逐步趨于放緩。到2025年，預(yù)計(jì)能源消費(fèi)需求量達(dá)到57.3億噸標(biāo)準(zhǔn)煤左右，同比增速在3%左右。

圖1 2017—2025年我國能源消費(fèi)需求趨勢預(yù)測

4 結(jié)論

本文在三種單一預(yù)測方法的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一種賦權(quán)的組合預(yù)測模型，對我國能源消費(fèi)需求進(jìn)行預(yù)測。組合預(yù)測模型充分考慮了不同單一預(yù)測模型的優(yōu)勢。通過不同預(yù)測方法比較可知，本文的組合預(yù)測模型具有相對較高的精度，因此本文也為能源消費(fèi)需求預(yù)測以及理論預(yù)測方法的改進(jìn)提供了一種新的思路。根據(jù)最終預(yù)測結(jié)果，到2025年我國能源消費(fèi)增長總體趨緩，增速不斷趨于3%。但是，本文的組合預(yù)測模型是基于三類不同預(yù)測模型，而對于這些單一預(yù)測模型的選擇仍然是一門重要學(xué)問。如何通過進(jìn)一步優(yōu)化梳理各種預(yù)測模型的優(yōu)勢，通過構(gòu)建更為精確的組合模型進(jìn)行預(yù)測，將是今后要努力的方向。