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基于MCMC的贝叶斯模型平均组合预测方法及其在我国能源消费预测中的应用研究

张伟  
【摘要】:能源是社会发展的重要物质基础,能源消费预测对制定能源规划的重要作用,有助于能源生产和消费的合理性。随着社会经济的发展和工业化进程的不断深入,全社会对能源的需求将越来越大,而资源又相对不足,这使我国将长期面临能源供给危机,能源供给安全问题又一次提上了人们的议事日程。因此,利用科学合理的能源消费模型,对未来数年的能源消费做出准确的预测,对制定合理的经济发展战略和能源安全战略等有着重要的借鉴意义。 由于单一模型的局限性,组合预测模型被越来越多地运用于能源消费预测中,从而使预测精度大为提高。在当前我国能源消费预测中,已有的能源消费组合预测方法有三个共同缺点:第一,未考虑主观先验信息;第二,没有充分提取各预测方法正确的预测信息。第三,没有考虑模型的不确定性因素,如经济机构的未来变化模型结构,模型参数,预测起点基期数据的错误度量等。贝叶斯模型平均组合预测以后验概率作为权重对所选择的单项预测模型进行加权平均,并以后验概率作为判断模型优劣的标准,从而克服了已有能源消费组合预测模型的缺点,并有效处理了模型的不确定性问题。 应用贝叶斯模型平均组合预测的关键是精确估计单项模型的权重。本文采用马尔科夫-蒙特卡洛模拟方法估计权重,该方法提供了一种有效的方法计算边际似然函数。通过对中国能源消费实证分析表明:MCMC方法估计权重比期望最大化(EM),赤池信息准则(AIC),和贝叶斯信息准则(BIC)估计权重得到的组合预测值的预测精度高;贝叶斯模型平均组合预测方法在处理能源消费系统这种具有一定程度不确定性的组合建模与预测方面有很好的应用价值。


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