中国能源消费情况建模分析
中国西部地区省际全要素能源效率研究--基于超效率DEA模型和M almquist指数
份的全要素能源效率变动进行分解 ，这是首次从 动态视角研究 中国全要 素能源效率 ，结果表 明， 技术效率 比技术进步更有助于能源效率的改善［ 引。 屈小 娥基 于 Ｄ Ｅ Ａ—Ｍ ａ ｌ ｍ ｑ ｕ ｉ ｓ ｔ 指数 ，实证 测算 了
经济发展 具有 典型 意义。本 文首 先采用 超 效率
一
３ ２ —
第２ 期（ 总第 ２ ４ ４ 期） ２ ０ １ ４年 ２月
工 业 技 术 经 济
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｉ ｒ ａ ｌ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ｌ ａ Ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍｉ ｃ ｓ
Ｎ ｏ ． ２（ Ｇ 既 Ｉ ，Ｎ ｏ ． ２ ４ ４ ）
基 金项 目：教育部人文社会科学研究规划项 目 （ 项 目编号 ：１ ２ Ｙ Ｊ Ｃ Ｚ Ｈ ２ ８ ２ ） ；国家 自然科学基金项 目 （ 项 目编号：７ １ ２ ６ ３ ０ ４ ５ ） ；西北师范 大学 “ 知 识 与 科 技创 新工 程 ” 科 研 骨 干培 育项 目 （ 项 目编 号 ：Ｎ ＷＮ Ｕ—Ｋ Ｊ Ｃ Ｘ Ｃ ． Ｃ—Ｓ Ｋ ０ ３ ０ ３ —１ ４ ） ｏ 作者简 介 ： 关爱萍 ，西北师范大学商学 院副教授 ，经济学博士后 。研究方 向：资源环境经济、评价理论与方法。师军 ，西北 师范大学 商学院硕士研究生。研究方 向：区域经济。张强 ，西北师范大学商学院副教授 ， 博 士后 ，硕士生导师。研究方向 ：资源环 境管理 、系统建模仿真。
国内生产总值能耗要 比 ２ ０ １ ０ 年下降 １ ６ ％，单位国 内生产总值二氧化碳排放 比２ ０ １ ０ 年下降 １ ７ ％， 西 部地 区由于经济发展落后 、技术水平低下等原因， 将面临更大 的节能减排压力。因此 ，探讨西部各 省能源效率的差异和变化趋势 ，以及能源效率的 影响因素对西部地区实施可持续发展有重要意义。
中国三大产业效率评价——基于平行结构DEA模型的分析
一
ｊ
Ｃ Ｎ Ｅ Ｐ ＲＲ ＥＯ ℃。—■ ＿ Ｏ Ｍ Ｏ ＡＹＣ Ｉ Ｓ１＿ Ｔ Ｎ Ｏ ■■
【 要 】传 统 的 ＤＥ 方 法 将 决 策 单 元 视 为 “ 箱 ” 因此 往 摘 Ａ 黑 ，
往 高 估 效 率 且 无 法 发 现 被 评 单 元 非 有 效 性 的 来 源 。 网络 ＤＥ Ａ
ＤＥ Ａ有 效 。
地评价 ＤＭＵ 的效 率 ，我们使用固定投资指数来修 正固定 资产 投 资金额 ，使 用农产 品生产价格 指数来 修正 第一产业 生产总 值 ， 用工业品 出产价格指 数来修正 第二产业 生产 总值 ， 使 使用
黑箱模型有着广泛 的应用 。然而 ， 正如前文所指 出的， 这一 方法并不能够为决策者提供关于 ＤＭＵ无效 ｌ 生来源的信息。
初 由 Ｃ ａ ｓ Ｃ ｏ ｅ 等 人 提 出 。 ～ 方 法 可 以 测 量 非 边 界 的 ｈｍｅ和 ｏ ｐ ｒ 这
（ １…， 和 Ｙ （ １…， 分别表示投入向量和产出向量。 ｉ ， ｍ） ＝ ， ｍ） ＝ ｒ
每个 ＤＭＵ 内部 有 ｐ 条 平行生产线 （ＤＭＵ ｋ ｌ…ｐ） ｊ ｊ Ｓ ， ＝ ， ＝。注意 ｊ
北 京 １ ０８ ９ ． １ ０ 天 津 ０８ ８ ．２ ０６ ５ ． ５ ９ 河 北 省 ０４ ４ ０３ ５ ． ４ ５ ． ４ ２
山 西 省 Ｏ．２１ ４ ２ ０．０ ９ ３９
，
≥Ｏｊ ， ＝ｌ … ，Ｊ （≠０ ｋ ， Ｐ） ０ＨＳ Ｓ Ｓ ０ ， Ｉ ，
（ ７ ）
（） ８
（ ：０ ７年 ＝ ０ 。 ） 注 ２０ １０ 表 ３ 各 省 市 分 类 效 率值
Ｃ Ｒ 效 平行 结 构 数 修 正 Ｃ 指 指数 修 正 数 修 正 数修 正 指 指 省 份 率 值 效 率值 平 行 结 构 第一 产 业 二 产 业 三产 业 第 第 效 率 值 效 率值 效 率 值 效 率值
NEMS模型介绍
S NEMS的模块使用许多假设和数据来描述未来美国能源
的生产、转换、消费。影响能源市场的主要因素有两 个:经济增长、原油价格。
S The AEO2009 使用了五种不同的情景进行分析:基准
情景,高经济增长,低经济增长,高原油价格,低原油价 格。除了这五种主要情景, AEO2009还有其他34种假 设(用于探测NEMS 个别模块的主要假设改变带来的影 响),这些 情景中大多是大多是由于新技术或者技术 改进造成的。
模型
CGE、3ES-Model、 GEM-E3
计量经济学
一般均衡线性规 划
便于经济分析， 利用大量数据预 测
不能详细描述技 术
宏观经济分析和 能源政策规划方 面的研究
自底向上 模型
MARKAL、EFOM、LAZP 、AIM、LEAP
线性、非线性、 多目标规划、系 统动力学、投入 产出方法
技术详细描述 不擅长经济分析
1.白玫.能源政策模型与工具：国际比较[J].中国社会科学院工业经济研 究所,2011. 2.Energy Information Administration. The National Energy Modeling System: An Overview 2009[R]. Washington. DC: Energy Information Administration, 2009. 3. Energy Information Administration. Annual Energy Outlook 2009 [R]. Washington. DC: Energy Information Administration, 2009. 4. Technology and Greenhouse Gas Emissions An Integrated Scenario Analysis Using the LBNL-NEMS Model.pdf 其它资料来源：
中国东西部省份能源消耗与经济增长关系比较研究——基于面板数据的协整分析
１９ ９７年建立了 ＩＳ法 ，但 Ｂｅｔ ｇ（ ９９ Ｐ ｒｕ ｉ ｎ １９ ）发现 ＩＳ法对 限定 Ｐ 性趋势的设定极为敏感 。Ｍ ｄ ａ ａｄ ｌ ｗｕ （９ ９ ａ和 １９ ）建立 了 ＭＷ 法 ，其优点在于允许在进行单个 Ａ Ｆ检验时可 以有不 同的时 Ｄ
滞 。２０ ０ ３年 Ｉ ｍ、Ｐ ｓｒ 和 Ｓｉ 考 虑异 方差 和 残 差 自相 关 ｅａａ ｎ ｈ ｎ在
维普资讯
２０ ０ ８年第 ５期
Ｓ ｉ ｎ ｅ ａ ｄ Ｔ ｃ ｎｏｏ ｙ Ｍ ａ究 ｎ ｓ ａ ｃ ｃ ｅ ｃ ｎ ｅ科 技 管 理研 ｇ ｍｅ ｔＲｅ ｅ ｒ ｈ ｈ ｌｇ ｎａ ｅ
２ ８ Ｎｏ ５ ００ ．
文 章编 号 ：１０ ７ ９ （０ ８ ５— １２— ３ ００— ６５ ２０ ）０ ０ ３ ０
３ １ 面板 数 据 单位 根 检验 ．
出发 ，实证分析 中 国经济增 长 和电力 消 费关 系 ；周少 甫 等 （０５ 、王海鹏等 （ ０５ 、韩智勇等 （ ０４ ２０ ） ２０ ） ２０ ）分 别研究 了 Ｇ Ｐ和能源消费／ Ｄ 电力消费／ 然气消费／ 油消费 之间 的协 天 石
整 关 系与 因果 关 系 。上 述 这 些 文 献 都 是 基 于 时 间序 列 数 据 研 究中国能源与经济增长关系 ，忽略了中国经济的特殊性。
关键词：能源；经济增长；面板数据 ；协整 中图 分 类号 ：Ｆ ４
文 献 标 识码 ：Ａ
１ 问题 的提 出
从 恩 格 尔 和 格 兰 杰 （９７） 提 出 协 整 理 论 、 恩 格 尔 等 １８ （９９ １８ ）首次运用 协整理论研究 美国居 民电力需求 以来 ，协
和西部地 区省级能源消费数据和 Ｇ Ｐ数据均直接取 自各地地 Ｄ 方统计年鉴 ，实际 Ｇ Ｐ为消 除价格 因素后 的数据 即 以 １７ Ｄ ９８ 年 为基 础 的 各地 方 零 售 物 价 指 数 进 行 平 减 后 得 到 的 数 据 ，以 上数据均采用 自然对数形式 ，分别记为 Ｌ Ｃ和 Ｌ Ｄ 。 Ｅ Ｇ Ｐ
基于ARIMA模型的我国能源消费结构趋势分析与预测
基于ARIMA模型的我国能源消费结构趋势分析与预测薛黎明;侯运炳;闫旭;何广【摘要】本文运用ARIMA模型,对我国2020年前的能源消费总量及煤炭消费总量、非化石能源消费总量进行了预测,对我国能源结构现状及未来能源结构发展趋势进行了分析.预测结果表明,ARI-MA模型对能源消费量进行预测效果较好,可以作为能源消费量预测的工具.我国能源消费总量持续增大,调整经济结构和节能减排依然是我国今后经济发展的主要任务.按照目前的用能习惯和清洁能源的建设速度,煤炭仍将是我国未来的主要能源,其比例将一直在70%左右;非化石能源的比例在2020年的预测结果为11.9%,与我国提出的15%的目标还有一定的差距.论文提出我国应加快实现煤炭的清洁利用、优化煤炭定价机制、着力调整能源消费结构和加快清洁能源建设的建议.%By application of ARIMA model, the prediction of total energy consumption amount, coal and non-fossil consumption amount in China before 2020 is made.Present energy structure condition and its future tendency are analyzed.The result shows that ARIMA model is well fit for the prediction of energy consumption.Coal will still be the main energy source and its percentage accounting for the total energy amount will still be nearly 70％ in the near future.The percentage of non-fossil energy will account for 11.9％ in 2020 and cannot match the goal of 15％proposed by Chinese government.China should take measures to promote clean use of the coal, optimize price making mechanism of coal, adjust the energy consumption structure and accelerate clean energy construction.【期刊名称】《中国矿业》【年(卷),期】2011(020)004【总页数】5页(P24-27,35)【关键词】预测;能源消费;能源结构;煤炭;非化石能源【作者】薛黎明;侯运炳;闫旭;何广【作者单位】中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院,北京,100083;中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院,北京,100083;中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院,北京,100083;中国矿业大学(北京)资源与安全工程学院,北京,100083【正文语种】中文【中图分类】F206能源结构是一次能源总量中各种能源的构成及其比例关系。
全国大学生数学建模竞赛经典试题
全国大学生数学建模竞赛经典试题导语：数模参赛者应根据题目要求，完成一篇包括模型的假设、建立和求解、计算方法的设计和计算机实现、结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文(即答卷)。
竞赛评奖以假设的合理性、建模的创造性、结果的正确性和文字表述的清晰程度为主要标准。
欢迎阅读，仅供参考，更多相关的知识，请关注CNFLA学习网的经典的数学建模问题：运用灰色关联模型为我国产业结构的调整和优化提供建议改革开放以来，中国的产业结构优化都是以经济增长为主要目标，在该目标下所形成的产业结构己经使中国经济保持了近三十年的高速增长。
但是，由于忽视了能源与环境目标，过快的经济增长导致了产业结构失衡、能源消耗过渡、环境污染严重等问题。
因此，产业结构优化作为促进经济发展的重要手段已不是传统意义所指，结构优化的目标更着重于促进产业持续、健康发展以及产业与自然、社会和谐发展，结构状态和变化趋势符合可持续发展要求，结构的优化和变革促进产业可持续发展能力增强，结构优化政策贯彻可持续发展战略思想等。
基于此结合收集的资料，建立数学模型，解决一下问题。
问题一：建立各产业对我国经济增长影响的定量数学模型。
问题二：定量分析能源消费结构对空气质量的的关系。
问题三：建立数学模型分析未来能源消费的大体趋势。
问题四：结合以上问题结论为我国产业结构的调整和优化提供一些建议。
一、问题分析问题一我们发现我国各产业对经济的增长都有一定的作用，通过表分析我们需要定量分析各产业对我国经济增长影响的大小，于是我们通过建立灰色关联的数学模型计算各产业灰色相对关联度p1,p2,p3,比较其大小发现各产业对我国经济增长的定量影响。
问题二我们认为SO2排放放映出我国空气质量的大体状况，而无论是煤炭，石油，天然气，电能等能源的消耗都会排放一定量的的SO2，但我们无法准确确定影响大小，于是我们考虑建立灰色关联的数学模型，计算出各能源对SO2排放的影响程度大小，进而确定能源消费结构对空气质量的关系。
基于GM(1
式中， Ｂ和 ｌ分别 为如下 矩阵 和向量 ： ，
一
Ｂ ＝
（ ｝ ：。） ３ ） ‘ （ ３ ２
（） ］ ２ １
其 内在规律性 。该方法不但预测精度高 ， 而且可以 进行 长期预 ｉ ， 累加 生成 拟合微 分方 程 ， 贝用 ４ 符合能 量 系统 的变 化 规 律 。Ｇ １ １ 模 型 是 最 常 用 的灰 色 Ｍ（ ， ） 预 测模 型 ， 般 分 为 以 下 几 个 步 骤 完 成 其 建 模 过 一
文 章 编 号 ：６ １ ４ ６ （ ０ ２ ０ —０７ ０ １７ — ０ ７ ２ １ ） １ ０ ２—
基 于 Ｇ １ １ 的 中 国 能 源 消 费 预 测 与 分 析 Ｍ（ ， ）
沈励超
（ 西北 师范大学 经济管理学院 甘肃 兰州 ７０ ７ ） ３ ０ ０
摘 要 ：分析 了 ２ １世 纪我 国的 能源现 状 ， 并基 于 ２０ ２ １ ０６～ ０ ０年 中 国能 源消 费总 量 的原 始数 据 ， 构建 Ｇ １１ 模 型 ， 中 国未 来 ５年 的 能 源 消 费进 行 经济 预 测 ，０５年 中国能 Ｍ（ ，） 对 ２１
沈励超 ．基 于 Ｇ １ １ 的 中国能源消费预测与分析 Ｍ（ ，）
・ ３・ ７
‘十 ） ＋
由于序 列 （ ） 是 （ ） 的一 阶累加序 列 ， 据 １ ０ 根 （ ） ｔ ．通过累减计算 ， １１ 可得 ｘ ｏ 的估计值 （） ‘） ＋１ ‘ ＋１ 一 （ Ｏ（ ）＝ （ ） ‘ ）
收 稿 日期 ：０ ２—０ ２１ １—１ ２
１４ 求 出预 测模 型 ． Ｇ １１ 的预测模 型 为 ： Ｍ（ ，） 由于序 列 （ ） 是 （ ） 的一阶 累加序列 ， １ ０ 根据 （） １ ．通 过 累减计算 ， 得 ｘ ｏ 的估计 值 可 （）
基于VAR模型的我国能源-经济-环境(3E)系统研究
的需 求 ． 可以通过 经济 增长 对能 源 的需求 来 表示 ． 能 相 互 影 响 的关 系 （ １ ， 且 它 们之 间如何 影 响及 图 ）并 源促 进经 济发展 最终也 是通 过促 进经 济增 长来实 现 影 响程度 大小无 法从 图 １ 中看 到 ． 因此 。 文提 出 了 本
的． 能源 的发 展 以经济增 长为前 提 。 能源 的开发 利 但 种 新 的研究我 国能源 、 济 、 经 环境三 元 系统之 间发 用对 自然界 也会产 生一 定 的破坏作 用 ．其废 弃物 对 展规 律与 内在关 系 的方法 ．以计 量经 济学 理论 为基 环境会造成 一定 的污染【 而环境是 经济发展 的基 础 ． 础［ ｑ通 过 建立 向量 自回归模 型来 研 究我 国能源 、 ｌ 】 。 １ ． ２ 一
把经 济引入能 源和环 境二 元体 系研 究 。不把 能源作 为一 个重 要 因素 引 入经 济 和环 境二 元 体 系研 究 ． 都
很难开展 更加 全面 、 入 、 深 系统 的研究 工作 。 涛 、 赵 李 咂煜从 系统发展 速度 的角 度给 出 了系统协 调度 的数
图 １ 能源 一 济一 经 环境 （Ｅ 系统 ３）
件 。 展 中国家对 能源 的需求是 巨大 的 ， 发 目前 能源 生 能源 、 经济 、 环境 三个 子系统 之 间的综 合平衡 与协 调
产满 足不 了需 求 ．同时 能源生 产 和消费 引起 了一 系 发展 提供宏 观决策 的事 实依据 。
列环境 问题 。 这又影 响 了经 济的可持 续发 展［ ３ １ 。 随着 能源 一 经济 ． 源一 境［ 经 济一 境Ｉ ． 能 环 ７ ］ ， 环 ８ １ ￣ 元系统 研究 的不断深 入 ． 们发 现 ． 人 如果 不把环 境作 为一 个 重要 因素 引 入能 源 和经 济二 元 体 系研 究 ． 不
GM(1,1)模型对我国能源消费量的预测及分析
序列ꎬ 即计算出 Ｚ(１) 序列ꎬ 公式如下:
Ｚ(１) ＝ ( ｚ(１)(２) ꎬ ｚ(１)(３) ꎬ ������ꎬ ｚ(１)( ｎ) )
(３)
其中: ｚ(１)( ｋ)
＝
１ ２
( ｘ(１)( ｋ)
＋
ｘ(１)( ｋ
－
１) ) ꎬ
ｋ
＝
２ꎬ
３ꎬ ������ꎬ ｎ
寇爱青ꎬ 等: ＧＭ (１ꎬ １) 模型对我国能源消费量的预测及分析
前沿理论
ＧＭ (１ꎬ １) 模型对我国能源消费量的预测及分析
寇爱青ꎬ 周 伟ꎬ 胡巧珍
( 云南财经大学 国际工商学院ꎬ 云南 昆明 ６５００００)
[摘 要] 能源问题是我国长久以来需要关注的主要问题之一ꎬ 对我国经济社会发展有着重要的制约作用ꎮ 由于该数据 具有样本少、 信息不确定等特性ꎬ 文章运用 ＧＭ (１ꎬ １) 模型对其进行预测ꎮ 通过对数据进行一次累加、 生成紧邻均值序列 和构建灰色白化方程等过程ꎬ 选取近 ６ 年我国能源消费量的数据为样本ꎬ 对能源消费量进行拟合与预测ꎬ 以证实该项目的可 行性与准确性ꎮ
它毕竟是有序的ꎬ 是有整体性能的ꎮ 灰色模型有如下一些优
点: 不需要大量的样本ꎻ 样本不需要有规律性分布ꎻ 计算工
作量小ꎻ 定量分析结果与定性分析结果不会不一致ꎻ 可用于
近期、 短期和中长期预测ꎻ 灰色预测精准度高等ꎮ
２������２ ＧＭ (１ꎬ １) 模型运算步骤
下面介绍邓聚龙教授所提出的 ＧＭ ( １ꎬ １) 模型的具体
步骤四: 构建灰色白化方程 ( 也叫影子方程)ꎬ 并进行 参数估计ꎬ 即对 Ｘ(０)( ｋ) ＋ ａＺ(１)( ｋ) ＝ ｂ 进行最小二乘法拟
我国经济增长与能源消费关系研究
学年论文题目我国经济增长与能源消费关系研究二级学院经济与贸易专业班级 1 班学生姓名学号指导教师时间目录摘要 (2)1 绪论 (3)2 能源消费与经济增长的关系 (3)2.1 经济增长促进能源消费 (3)2.1.1 经济增长增加能源需求 (4)2.1.2 经济及科技的发展丰富了利用能源途径 (4)2.1.3 经济增长为能源消费提供财力、物力保证 (4)2.2 能源消费推动经济社会的发展 (4)2.2.1 能源消费促进经济发展 (4)2.2.2 能源消费投入制约经济增长规模 (4)2.2.3 能源消费推动技术进步，促进新兴产业的诞生和发展 (5)3 实证研究 (5)3.1 实证研究方法 (5)3.1.1 平稳性和单整检验 (5)3.1.2单位根检验—ADF检验 (5)3.1.3 格兰杰因果检验 (6)3.1.4 协整检验 (7)3.2 实证研究结果 (7)3.2.1 平稳性和单整检验 (8)3.2.2 协整检验 (8)3.2.3 格兰杰因果检验 (9)4结论 (11)参考文献 (12)摘要能源是国民经济和社会发展的重要战略物质,随着全球经济的发展，能源对经济可持续发展的约束日益明显。
能源与经济发展水平之间的关系研究，也一直是国内外关注的焦点。
经济增长与能源消费的一般规律表明：一方面，能源是经济增长的主要动力，对经济增长有拉动作用;另一方面，经济的增长又影响着能源的消费。
鉴于上面的理论基础，本文提出对我国能源消费与经济增长关系的分析，考虑了各种主要的能源消费与经济增长的关系，利用1990-2010年我国经济增长（GDP）、能源消费总量及水电、石油、天然气、石油的消费总量等年度统计数据，经过数据的一系列处理变换后，利用协整分析理论, 格兰杰因果检验, 建立动态的ARDL模型，检验这些变量之间是否存在长期显著的关系。
得出以下几点结论:（1）经济增长与能源消费总量、煤炭消费总量、天然气消费总量之间存在长期显著的单向作用；（2）石油、水电消费总量与经济增长之间不存在长期显著地影响。
基于时间序列模型的短期中国能源消费量预测研究
Statistics and Application 统计学与应用, 2023, 12(1), 164-172 Published Online February 2023 in Hans. https:///journal/sa https:///10.12677/sa.2023.121018基于时间序列模型的短期中国能源消费量 预测研究陈 琛云南财经大学，云南 昆明收稿日期：2023年1月21日；录用日期：2023年2月11日；发布日期：2023年2月23日摘要能源的使用与社会生产生活有着密切的联系，对此能源消费量的准确预测对于制定能源生产和消费规划以及保持中国经济健康、持续发展具有极其重要的理论与现实意义。
本文采用ARIMA 模型，利用中国1990~2019年的能源消费量进行时间序列建模，2020~2021年能源消费量数据进行测试。
通过相关的检验和分析，疏系数ARIMA((5),2,1)模型的拟合效果较好，对比2020和2021年真实数据发现预测平均误差仅为0.835%，因此利用该模型对中国未来三年的能源消费量进行预测。
预测结果表明，未来三年中国能源消费量仍然增加，但是增长速度放缓，符合中国当前低碳经济发展背景。
关键词能源消费量，时间序列模型，疏系数模型，预测Short-Term Energy Consumption Forecasting in China Based on Time Series ModelChen ChenYunnan University of Finance and Economics, Kunming YunnanReceived: Jan. 21st , 2023; accepted: Feb. 11th , 2023; published: Feb. 23rd, 2023AbstractThe use of energy is closely related to social production and social life, the accurate prediction of energy consumption for the development of energy production and consumption planning, keep-ing China’s economy healthy and sustainable development has the extremely important theoreti-cal and practical significance. In this paper, ARIMA model is adopted to conduct time series mod-陈琛eling with China’s energy consumption from 1990 to 2019, and the data of energy consumption from 2020 to 2021 are used for testing. Through relevant testing and analysis, ARIMA((5),2,1) model has a good fitting effect. Compared with the real data of 2020 and 2021, it is found that the average error of prediction is only 0.835%. Therefore, this model is used to forecast the energy consumption of China in the next three years. The prediction results show that in the next three years, China’s ener-gy consumption will still increase, but the growth rate will slow down, which is in line with China’s current low-carbon economic development background.KeywordsEnergy Consumption, Time Series Model, Sparse Coefficient Model, ForecastCopyright © 2023 by author(s) and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0)./licenses/by/4.0/1. 引言陈琛能源的使用与社会生产生活有着密切的联系，在当前的低碳经济环境下，中国能源大量消耗带来的资源、环境等问题已经不容忽视。
能源消费需求总量的影响因素(应用线性回归模型报告)
目录一、题目简介 (3)二、数据描述 (3)三、建模过程 (3)（一）OLS参数估计 (3)（二）模型检验 (4)（三）残差的正态性检验 (4)（四）多重共线性的检验和修正 (5)（五）强影响点的判断 (6)（六）异方差的检验和修正 (6)（七）自相关的检验和修正 (7)（八）最终结果 (7)四、结论与分析 (8)附录一原始数据 (9)附录二各个过程的程序和结果截图 (10)一、题目简介理论上认为影响能源消费需求总量的因素主要有经济发展水平、收入水平、产业发展、人民生活水平提高、能源转换技术等因素。
为此，收集了中国能源消费标准煤总量、国民总收入、国内生产总值GDP 、工业增加值、建筑业增加值、交通运输邮电业增加值、人均生活电力消费、能源加工转换效率等1985——2002年的统计数据（具体数据见附录）。
本题旨在通过建立这些经济变量的线性模型来说明影响能源消费需求总量的原因。
二、 数据描述本题收集的数据均为定量变量，其符号和经济意义如下表：三、 建模过程(一) OLS 参数估计首先使用普通最小二乘法估计出模型为，其各个参数的t 统计量和模型的F 统计量以及判决系数、调整的判决系数结果如下：7654321i X X X X X 3X X Y 57.195249.33650.4353.1733.102.2884.3680156ˆ++----+-= =t (-0.74) (3.16) (-2.49) (-2.13) (-0.98) （-1.83） （0.34） （1.27）9646.02=R 9398.02=AdjR 88.38=F（二） 模型检验1、拟合优度检验由结果可得出：9646.02=R ，修正的可决系数9398.02=AdjR ，说明模型的样本的拟合程度很好。
2、F 检验)721(:)721(0:10不全为，，，，，，⋯=⋯==j b H j b H j j88.38)/()1/(=--=k n ESS k RSS F ，在05.0=α的显著性水平下，临界值14.3)10,7(),1(05.0==--F k n k F α，因为αF F >，应拒接原假设，说明回归方程显著。
全国能源消费的ARIMA模型预测分析
全国能源消费的ARIMA模型预测分析谢地【摘要】采用ARIMA模型,对我国能源消费总量的年度数据进行分析.结果表明ARIMA模型预测效果良好,相对误差均在3％以内,可用于我国能源消费量的短期预测.【期刊名称】《科技创业月刊》【年(卷),期】2013(026)009【总页数】2页(P30-31)【关键词】能源消费量;单位根检验;ARIMA模型【作者】谢地【作者单位】云南民族大学经济学院云南昆明 650500【正文语种】中文【中图分类】F224.9由于我国的年度能源消费序列为非平稳时间序列，对能源的消费量不易直接采取自回归（AR）、移动平均（MA）或自回归移动平均模型分析（ARMA）。
本文采用ARIMA模型建立我国能源消费量模型，在进行参数估计与检验的基础上，将模型运用于我国能源消费量的预测。
文章采用年度数据的样本区间为 1985－2012 年，原始数据（以“万吨标准煤”为单位的能源消费总量）来源于《2012年中国统计年鉴》。
文章通过ARIMA模型对样本进行统计分析，并在此基础上进行短期预测。
1 ARIMA模型的建模思路ARIMA 模型（autoregressive integrated moving average model）全称为差分自回归移动平均模型，是由统计学家Box和Jenkins提出，又被称为 B－J模型（Box－Jenkins model），ARIMA 模型可用于非平稳时间序列预测。
1.1 ARIMA 模型的形式对于单整序列能够通过d次差分将非平稳序列转化为平稳序列。
设yt是d阶单整序列，即yt～I（d），则：公式（1）中 wt为平稳序列，即wt～I （0）。
于是可以对 wt建立ARMA（p，q）模型：wt＝c＋Φ1wt－1＋…＋如公式（2）所示，wt为 ARMA（p，q）模型。
经过d阶差分变换后的ARMA （p，q）模型称为ARIMA（p，d，q）模型。
1.2 应用 ARIMA（p，d，q）模型建模的过程B－J模型的建模思想可分为如下几个步骤：①对原序列进行平稳性检验，如果序列不满足平稳性条件，可以通过差分变换（单整阶数为d，则进行d阶差分）或者其他变换，如对数差分变换使序列满足平稳性条件；②通过计算能够描述序列特征的一些统计量，如自相关系数（AC）和偏自相关系数（PAC），来确定ARMA 模型的阶数p和q，并在初始估计中选择尽可能少的参数；③估计模型的未知参数，并检验参数的显著性，以及模型本身的合理性；④进行诊断分析，以证实所得模型确实与所观察到的数据特征相符。
中国能源需求向量自回归模型的建立与分析
变量的相关所 造成 的 回归参 数估计量 的偏 倚给予 了充分 的注意 与考虑 ，从 而提出工具 变量法 ，两 阶段最 ／ －乘法 ，有 限信 息 ｊ－ ｘ 及大似然估计法 等估计 方法 。这种建模方 法用来研究大型 复杂
关系 ，所以可以用Ｏ Ｓ Ｌ法对Ｖ Ｒ Ａ 模型内的方程注意进行估计。
Ｎ×１ 阶随机误差项量 。 Ｑ是Ｎ×Ｎ阶方差协 方差矩阵 。位移项 ， 趋势项和季节虚拟变量 ，也可 以包含在上述 Ｖ Ｒ 型中。 在２ 世 纪五 六十 年代 风行 一 Ｏ 时。这种 方法的理 论优 点是对方程 内有 随机误差项与某些解 释
ＶＲ Ａ 模型右侧只有滞后变量 ，而这 些变量与误差项不存 在相关
量 、煤炭 、石油 、天然气的消费量进行 了中长期预测 。
二 、 向量 自回 归 模 型
Ｙ＝Ｅ 一＋ ｔ Ｉ Ｕ Ｉ ｒ
＝
１ — ＋Ⅱ２ 一 ＋… ＋兀ｔｙ一 ７ｌ ｌ ２ ｆ｝＋ｕ ，～Ｕ ０ Ｑ） ｒ ， Ｄ（ ， （） １
用Ｖ Ｒ ｋ表示 ，其 中Ⅱ ， Ａ （） 。…Ⅱ 都是Ｎ× Ｎ阶参数矩阵 ，Ｕ 是
天 然气的消 费量进行预测 ，为科 学地制定能源发展 战略提供理论指导。
关 键 词 － 能 源 需求 ； 向量 自回 归模 型 ；预 测 中图 分 类号 ：Ｆ ６ ． ０４１ 文献 标 识 码 ：Ａ
一
、
引言
的宏观经济问题 ，用来做政策分析 和预测 ，在实际应用 中 ，由 于这些模型的预测效果并不令人 十分满 意 ，所 以联立方程模 型 也招致 一些批评 。疑问主要集 中在零约 束的假定条件 以及对 变 量 进行 内生与外生的划分上 。为达 到可识别 的 目的就要对变量 实行零 约束 。当模 型不可识别时 ，通常是加 入一些额外 的不 同 变量于不同的方程从 而满足识别条件 。这些新加入变量 的解释 能 力有 时是很 弱 的。如果 变量 是非平 稳 的 ，则 违反 了假 定条
能源消耗与经济增长的长期依赖及短期拉动性分析
３ 个省份综列数据 的分析 ， 出中国各省市的能源 ０ 得 消耗与经济增长和能源效率之间存在长期 的均衡
关系。
近些年来， 有关能源消耗与经济增 长的研究 主 要集 中于 时 间序列 的能 源消 耗 和 Ｇ Ｐ因果 关 系 的 Ｄ
３ ８
王犁 ， 高巍 ： 能源消耗与经济增长 的长期依赖及短期 拉动性分 析
二 、 量方法及样本 的选取 计
（ ） 究 的计 量 方法 一 研
相反 ， 则表明变量间长期因果关系不稳健。 （ ） 本 以及《 中 国能源统计年鉴｝２ ０－ ２０ 年 ） （００ ０ ８ 。研究变量包括 各省域 的能源消耗水平 和经济发展水平 ， 并通过各 省份的居 民消费价格总指数对经济发展水平进行平
果 的新 观点 。
收 稿 日期 ：０ ０— ３ ５ ２ １ ０ —０
基金项 目： 国统计科学规划项 目（０８ Ｙ ２ ）国家社科基金青年项 目（９３ ０８ ； 全 ２０Ｌ ０ ５ ； ０Ｃ ＂ ０）安徽财经大学研究生科研创新 基 Ｊ
金 项 目（ Ｙ ２０ ０ ８ Ｃ ０９６）
作者简介 ： 王犁 （９ ３ ， ， １８ 一）男 河北邯郸人 ， 安徽 财经 大学统计 与应用数学学院硕士研 究生 ， 研究方 向为经济统计理论 与 方法 ； （９４ ， ， 高巍 １６ 一）女 安徽蚌 埠人 ， 安徽财经大学统计与应用数学学 院副教授 ， 研究方 向为经济数量分 析。
与 资本 、 劳动和原 材料 等投入 要素 一样 ， 经济 可持 是 续发展 的物 质 基 础 。 能 源 与 经 济 增 长 有 着 密 不 可 分、 相辅 相承 的关 系 ， 方 面是经 济增长对 能 源 的依 一
可持续能源转型：模型构建与分析
可持续能源转型：模型构建与分析作者：王江张翔来源：《中国人口·资源与环境》2020年第03期摘要為研究可持续能源系统转型路径，以转型理论为概念框架，从宏观、中观和微观多层次对能源系统进行分析，建立了基于代理的系统动力学转型模型。
模型选取当前能源消费结构中占较大比重的煤炭、石油、天然气、风能、水电、光伏和核能作为复杂代理，选取消费者作为简单代理，根据中国能源数据对其进行参数化，并模拟运行了能源系统从2016—2050年间各种类型能源消费比重变动的情形。
研究结果显示：①外部景观信号的输入对于能源系统的可持续转型有着至关重要的作用。
随着景观信号的输入，各类能源的相对比重发生复杂的相互作用，景观信号持续时间越长、强度越大，向可持续能源系统转型的速度越快、规模越大。
②到2050年，可持续能源将占一次能源消费比重的60%左右，实现能源系统的可持续转型，其中，水电将在能源系统的可持续化转型中发挥重要的作用。
③2030年以前，石油和天然气将是能源系统中煤炭消费比重下降的主要替代品，因为它们的应用技术已经发展成熟，而且它们更适应当前的基础设施，从短期来看相比可持续能源石油和天然气更有优势，在这种情形下，仍然需要继续支持可持续能源的发展，否则能源系统的可持续转型将不会发生。
该研究主要探索通过当前能源系统的景观压力强度以及转型的进度，来量化未来需要输入的景观压力强度;通过模拟转型发生的具体情景，对转型的进展进行更清楚的界定，借此来评估二氧化碳的排放路径;模拟模型也可以评估各类能源在不同时间点上的各种可能性，以及探索各类可持续能源的发展潜力。
关键词可持续能源;转型理论;多层次分析;代理模型; 系统动力学能源是现代社会的动力之源，在经济发展中占据着至关重要的地位[1]。
随着经济的快速发展，人类社会对能源的消耗急剧攀升，带来了一系列的资源和环境问题。
一方面，传统化石能源不可再生，随着人类的不断开采，化石能源的枯竭不可避免，大部分化石能源本世纪将被开采殆尽，据美国地质局估计，全世界可采石油储量约为3万亿桶，世界石油产量的顶峰将在2030年出现，之后随着剩余储量的减少以及开采难度的加大，石油产量会快速下降;世界天然气储量177×1012m3，如果年开采量维持在2.3×1012m3，则天然气将在80年内枯竭;世界煤炭可采储量约为8 475亿t，虽然相较石油和天然气储量下降缓慢，但是按照当前的消费水平，也只能维持200年左右[1]。
中国新能源汽车动力电池回收利用模型模拟与政策
中国新能源汽车动力电池回收利用模型模拟与政策汇报人：2023-12-27•引言•动力电池回收利用现状•动力电池回收利用模型模拟目录•动力电池回收利用政策分析•动力电池回收利用产业发展建议•结论与展望01引言03政策制定与模型模拟的重要性为了更好地管理和利用废旧动力电池，需要制定相关政策并建立模型模拟来指导实践。
01新能源汽车产业快速发展随着环保意识的提高和技术的进步，新能源汽车在全球范围内得到广泛应用。
02动力电池回收利用的挑战随着新能源汽车数量的增加，废旧动力电池的回收利用成为一个亟待解决的问题。
研究背景与意义研究目的与问题研究目的本研究旨在建立中国新能源汽车动力电池回收利用的模型模拟，为政策制定提供科学依据。
研究问题如何建立有效的模型模拟来评估动力电池回收利用的效率和效果？研究方法与技术路线研究方法采用文献综述、实地调查和数学建模相结合的方法进行研究。
技术路线首先进行文献综述，了解国内外相关研究现状；然后进行实地调查，收集动力电池回收利用的数据；最后建立数学模型，模拟动力电池回收利用的过程，评估其效果和效率。
02动力电池回收利用现状动力电池使用现状动力电池装机量随着新能源汽车市场的快速发展，动力电池装机量逐年增长，目前中国已成为全球最大的动力电池市场。
动力电池类型目前主流的动力电池类型包括锂离子电池、磷酸铁锂电池等，其中锂离子电池占据主导地位。
动力电池应用领域动力电池主要应用于纯电动汽车、混合动力汽车、插电式混合动力汽车等领域。
回收技术发展随着技术的不断进步，动力电池回收处理技术逐渐成熟，包括物理破碎、化学溶解等方式。
回收利用规模随着新能源汽车市场的不断扩大，动力电池回收利用规模也在逐年增长。
回收网络建设目前中国已初步建立起动力电池回收网络，包括自建回收渠道、合作回收渠道以及社会回收渠道。
动力电池回收利用现状目前中国动力电池回收网络尚不健全，存在回收渠道不畅通、回收点不足等问题。
回收网络不健全回收技术落后政策法规不完善目前部分动力电池回收处理技术较为落后，存在处理不彻底、环境污染等问题。
综合能源系统建模与运行优化方法
综合能源系统建模与运行优化方法
综合能源系统是在各类能源系统，如电力系统、热力系统以及地热系统等的基础上，将多种能源进行整合，综合使用的能源系统。
中国是一个多能源依赖型经济，各类能源系统相互依存，互相配合，综合能源系统发挥了重要作用。
要综合能源系统实现有效运行，主要由系统建模、运行优化和经济性评估三个部分组成。
系统建模是用于建立综合能源系统的有效模型，利用数学模型进行决策.系统建模可以提供决策支持，对综合能源系统的运行进行规划和布局。
传统模型可以用概率分析法和网络分析方法进行建模，针对特定系统可以建立多维模型，利用这些模型可以对系统参数和运行状况进行优化，以达到节能降耗的目的。
运行优化是对综合能源系统实现节能降耗和设备优化的关键环节，可以利用模型中的参数分析系统的运行状况，从而得出合理的优化解决方案，实现综合能源系统节能减耗、运行可靠性和经济性优化等目标。
优化方案可以根据设备状况以及能源结构特点，对各项参数进行调整，从而实现系统运行的优化。
经济性评估是对综合能源系统的一种定量评估，可以采用多种经济分析方法，从投资、成本、收益、风险等多方面出发，对整个系统的经济性进行定量评估，分析综合能源系统的经济效益，为决策提供参考依据。
综合能源系统的建模与运行优化是实现能源系统整体节能减耗的重要手段，是中国能源管理的重要组成部分。
未来，将更多地利用系统建模、运行优化、以及经济性评估等技术手段，实现综合能源系统的有效运行，从而实现能源管理的节能降耗。
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应用时间序列分析论文中国能源消费情况建模分析摘要：有关专家估计，若按目前的开采水平，我国石油资源和东部的煤炭资源将在2030年耗尽，水力资源的开发也将达到极限。
能源消费巨增直接导致能源生产快速增长。
2004年全国一次能源生产总量为18.46亿吨标准煤,同比增长15.2%;发电量21870亿千瓦时,同比增长14.5%;煤炭超速增长,近两年年增产量达到2亿吨以上,2004年产量达19.56亿吨,同比增长17.3%;原油产量1.75亿吨,同比增长2.9%。
全国有关专家预测,如果实施有效的需求侧管理,到2020年,我国可减少装机1亿千瓦左右,超过5个三峡工程的装机容量,同时还可节约8000亿至10000亿的投资。
由此可见,在我国实施需求侧管理潜力巨大。
未来15年,我国仍将处在工业化和城镇化加快发展阶段,资源消耗强度将进一步增大。
面对人口不断增加、资源约束突出、环境压力加大的严峻挑战,必须加快转变经济增长方式,否则资源难以为继,环境难以承受,新型工业化难以实现,全面建设小康社会目标就会落空。
能源消费总量的数据：年份能源消费总量（万吨标准煤）年份能源消费总量（万吨标准煤）1953 5411 1982 62067 1954 6234 1983 66040 1955 6968 1984 70904 1956 8800 1985 76682 1957 9644 1986 80850 1958 17599 1987 86632 1959 23926 1988 92997 1960 30188 1989 96934 1961 20390 1990 98703 1962 16540 1991 103783 1963 15567 1992 109170 1964 16637 1993 115993 1965 18901 1994 122737 1966 20269 1995 131176 1967 18328 1996 138948 1968 18405 1997 1377981969 22730 1998 1322131970 29291 1999 1338311971 34496 2000 1385531972 37273 2001 1431991973 39109 2002 1517971974 40144 2003 1749901975 45425 2004 2032271976 47831 2005 2246821977 52354 2001 1431991978 57144 2002 1517971979 58588 2003 1749901980 60275 2004 2032271981 59447 2005 224682一、对原数据的预处理（序列平稳性和随机性检验）1、对原数据进行分析（1）对原数据做时间序列图：由上图可以看出该序列{}t X是非平稳的，并且能源消费总量总体趋势是上升的，在个别年份有一些下降。
（2）、对原数据做自相关系数：由以上可以看出原时间序列{}t X的自相关系数呈倒三角形逐年下降，这是典型的上升序列的特征，由此可以得出原序列为非平稳的序列，这和观察到的时间序列的情形一样，再537.28，取整数7，而此时的Q统计次印证了我们的结论，该序列是非平稳的。
又因为≈量对应的值为212.30>14.07，并且此时对应的P值为0.000，所以拒绝原假设，即此时是非白噪声序列。
由以上可以得出结论：原序列是非平稳非白噪声序列。
2、对原序列做一阶差分(1)差分后的时间序列图如下:一阶差分后的时间序列{}t Y图呈围绕零值波动的特点，上升趋势被消除，初步判断为平稳的序列。
(2)、现在，对一阶差分后的序列做自相关图自相关系数与偏自相关系数没有正弦或倒三角的典型非平稳序列的特性，在零值附近2倍标准差内波动，故可以判断为平稳序列。
在显著性水平为5%的情况下延迟期数24k各期的P值均小于5%，并且在第七期的Q统计量的值为30.083>14.07，因此=2,1,...一阶差分后的序列可视为平稳的非白噪声序列。
二、模型识别由一阶差分后序列的相关图ACF 与PACF 的拖尾与截尾的特征可知该序列可以供选择的模型有：AR(1),MA(1),ARMA(2,1) 1、AR （1）模型拟合的情况由综合考虑前面的差分运算，对能源消费总量序列拟合的模型为：t t t X B X B ε+-+=--1)1(7968.022.5869)1(2、MA （1）模型拟合的情况综合考虑前面的差分运算，对能源消费总量序列拟合的模型为：16360.047.4321)1(-++=-t t t X B εε3、ARMA （2,1）模型拟合的情况综合考虑前面的差分运算，对能源消费总量序列拟合的模型为：tt B B X B ε25988.019899.0107.5501)1(--+=-以上三个模型AR(1),MA(1),ARMA(2,1)的特征根绝对值均小于1，这印证了一阶差分后序列平稳的判断。
以上三个模型目前均可以使用，到底是否真的都可以使用呢？下面就从不同的方面对它们进行检验。
三、模型检验１、模型的显著性检验模型进行检验是检验模型是否有效（对信息的提取是否充分），主要是检验残差序列，一个好的模型的残差序列应该是白噪声序列。
（1）、AR （1）模型的残差序列由上图可知AR （1）模型的残差序列在显著性水平为0.05时，延迟2,3…..24期的P值均大于0.05的显著性检验，故它的残差序列是白噪声序列。
（2）、MA（1）模型的残差序列由上图知，MA（1）模型的残差序列在延迟8期之后才大于0.05，在延迟七期是对应的P 值为0.044<0.05,故可以拒绝原假设，即此模型的残差序列是非白噪声序列。
由此可以得出结论：此模型信息没有提取充分，此模型不够有效，故可以排除此模型。
（3）、ARMA（2,1）模型的残差序列对ARMA(2,1)残差序列的白噪声检验中，可以看出在显著性水平为5%的情况下延迟期数24,...2 k 各期的P 值均大于5%，因此接受残差序列是白噪声的假设。
２、参数的显著性检验Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. ＡＲ（１）模型 C 5869.221 3114.388 1.884550 0.0654 AR(1) 0.796758 0.105202 7.573584 0.0000 ＭＡ（１） 模型 C 4321.469 1067.244 4.049185 0.0002 MA(1) 0.635977 0.109611 5.802111 0.0000 ＡＲＭＡ（２，１）模型 C 5501.069 2824.716 1.947477 0.0575 AR(2) 0.598811 0.105396 5.681539 0.0000 MA(1)0.9899490.0002833501.5070.0000在显著性水平为5%的情况下，AR(1),MA(1),ARMA(2,1)模型的参数的P 值均小于5%，故它们均可视为显著。
综合模型的检验，可以得出以下结论：AR （1）、ＡＲＭＡ（２，１）模型均可以使用。
四、模型的优化当同一个序列同时可以构造两个拟合模型时，并且两个模型都显著有效，这时我们就要确定适当的比较准则，构造适当的统计量，确定相对最优的模型，通常使用的ＡＩＣ和SBC 准则，这两项指标越小越好；R-squared 和Adjusted R-squared 指标，这两个指标越大越好；和DW 值，应该看是否接近2。
由以上理论分析并结合下表对本模型进行分析。
由于MA (1)模型在模型检验中已经排除，所以在此就不用比较分析。
ＡＲ（１）ＭＡ（１）ＡＲＭＡ（２，１）AIC 19.59309 19.79449 19.46023 SBC 19.66885 19.86953 19.57495 R-squared 0.539297 0.428064 0.618091 Adjusted R-squared 0.529895 0.416625 0.601840 Durbin-Watson stat1.6909121.3425741.638015AIC 指标值： AR （1）对应的AIC 的值 > ARMA （2,1）对应的AIC 的值 SBC 指标值：AR （1）对应的SBC 的值 > ARMA （2,1）对应的SBC 的值 R-squared 指标值：ARMA （2,1）大，AR （1）小 Adjusted R-squared 指标值：ARMA(2,1)大，AR （1）小Durbin-Watson stat 指标值：AR(1)最接近2，ARMA （2,1）与2相差较大 综上故，ARMA （2，1）较好，选择ARMA(2,1)五、序列预测注：红线表示2倍标准差的范围真实值预测值95%的预测区间 年份能源消耗总量 (万吨标准煤)年份能源消耗总量 (万吨标准煤)年份能源消耗总量 （万吨标准煤）2006 246270 2006 243605.1 2006 [235858.12,251352.08] 2007 265583 2007 258659.5 2007 [241406.33,275912.67] 20082850002008272197.92008[245742.68,298653.12]由上表可看出真实值在95%的预测区间内，表明我们拟合的模型比较有效，同时， 也说明我国2006-2008年能源消耗总量仍然为递增趋势资源消耗强度将进一步增大，为提供能源的煤炭资源将承受进一步耗尽的压力。