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我国煤炭供需平衡的预测预警研究

艾德春  
【摘要】: “过剩—缓和—再过剩”一直是我国煤炭工业未走出的“怪圈”,究其根本原因,是由煤炭供需总量的预测偏差造成的,且缺乏对煤炭供需的监测预警体系。目前国内对煤炭供需预测及预警的研究处于碎片式状态,发达国家的研究,由于涉及经济安全、国家安全和对外战略等方面,对外基本不公开,因此对煤炭行业的预测及预警可借鉴的模式极少。本论文在煤炭供需预测及预警方面做了一些开拓性的研究。 本论文在理论分析和实证分析相结合的基础上,利用Eviews和SPSS统计软件,详细地分析了影响我国煤炭供给和需求的主要因素,从而初选了影响煤炭供需的指标,然后,根据时差分析理论和因果关系理论,从影响煤炭供需初选指标中,构建了煤炭供需预测预警指标体系。 受指标样本长度的限制,为了提高预测精度,本论文建立了不同的预测模型。对煤炭需求进行预测时,建立了BP神经网络模型、ARMA模型和逐步多元回归模型的组合模型,各模型在1986-2006年的预测误差平方和分别为308387316、487386757、411932952和166631387,组合模型预测结果优于单一模型。利用组合模型对2008-2010年的煤炭需求量进行预测,分别为:26.6、27.5和28.5亿t。 经单位根检验及约汉森协整检验知,煤炭供给量、国内生产总值、铁路运输量和煤炭消费量四个变量(对数)均为非平稳变量,但它们存在协整关系且协整向量个数为2,采用差分的方法构造VAR模型将丢失重要的非均衡误差信息,因此,论文建立了向量误差修正模型(VEC)进行煤炭供给短期预测。从VEC对历史的拟和评价结果看,最大误差仅为4.95%,最小误差仅为0.08%,精度很高,运用VEC模型对2008-2010年的煤炭供给量进行预测,分别为:26.9、27.5和28.6亿t。 为了煤炭供需中长期预测,论文建立了系统动力学(SD)模型,煤炭供需动力学模型由煤炭供应、煤炭消费、铁路运输和GDP和煤矿投资五个子系统组成。从SD模型对历史的仿真结果看,煤炭消费量的最大误差为4.92%,最小误差仅为0.67%;煤炭供给量的最大误差为9.54%,最小误差为1.43%。利用SD模型预测了2015年、2020年的煤炭供给和消费量,分别为:30.1亿t、29.1亿t和35.4亿t、33.7亿t。设置了不同的情景对煤炭供需进行了仿真计算。 论文用周期波动理论研究了煤炭供需波动规律,通过趋势分离法测算了煤炭供需波动周期并进行了检验,结果表明,我国煤炭供需存在周期波动。为把煤炭供给和需求看作一个系统而非独立的两个变量,该文提出了系统供需速率概念,采用经济力学与突变理论相结合的方法,确定了煤炭系统供需速率警限,最后确定了煤炭供需综合警限值及警度,编写了煤炭供需预警分析软件,并对2008-2020年的煤炭供需进行了预警。


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