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基于Bayes误差修正我国能源消费需求组合预测研究 　　摘要 鉴于能源需求系统的复杂性，为了更科学地分析相关经济因素的变化对我国能源需求 的影响效应，本文首先利用通径分析法分析了能源需求的主要影响因素及其对能源需求的直 接与间接作用，结果表明经济增长、全国总人口、能源消耗结构是决定能源消费需求的主要 因素，其中，经济增长为能源需求的主要决定因素，能源消费结构为能源需求的主要限制性 因素。在此基础上，文章考虑了多重共线性和预测有效性问题，分别建立了偏最小二乘(PLS )及趋势外推的单一预测模型，然后基于最优组合预测理论建立了偏最小二乘(PLS)――趋势 外推组合预测模型。最后，利用Bayes统计理论得到了预测误差的概率分布和组合预测的区 间估计。结果表明，利用预测误差的Bayes估计来修正组合预测的结果，将得到更为精确的 结论。 　　关键词 能源需求；偏最小二乘回归；??径分析；Bayes；组合预测 　　中图分类号 F407.2 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2008）04-0050-06 　　 ? 　　能源是经济增长和社会进步的重要物质基础。当前我国正面临新一轮的经济增长，产业结构 调整、居民消费结构升级、城市化进程加速、经济高速发展对能源的依存度不断加大，未来 能源基础能否支撑我国经济的可持续增长，成为国内外关注的重要的问题。因此做好未来能 源需求预测分析，科学、合理、准确地分析和预测我国能源的消费需求形式，建立科学的预 测模型，不仅可以为保障我国能源安全，解决能源瓶颈提供有效途径，而且可以为我国的能 源规划及政策的制订提供科学的依据，对于保持我国国民经济健康、持续、稳定的发展具有 重要的现实意义。 　　 　　1 国内外研究现状及模型选择 　　 　　能源消费系统是一个复杂系统, 在它的发展演化过程中受到多种因素及外部环境的影响和制 约。国内外许多能源或相关机构对能源需求进行过研究，得出了一些比较实用的建模方法，这些方法大致可以归结为：部门分析法、时间序列趋势法［1］、能源弹性系 数法［2］、投入产出法［3］、协整理论与误差修正模型［4～5］等。但由于单一模型 的假设条件及适用范围存在着这样或那样的局限性，使用单一的预测模型往往使许多有用的 经济信息得不到有效的利用。如果对单一模型进行适当的组合，则可以弥补单一模型的不足 ，从而充分利用已有的信息资源，使预测结果具有更大的可信度。卢奇、顾培亮［6］ 等在 对我国能源消费系统进行定性分析的基础上,采用标准差法进行权重分配，建立了我国未来 能源消费量的组合预测模型，并得出这一组合模型的预测结果准确性高、稳定性好的结论。 　　从某种意义上讲，每种单一模型预测方法都基于不同的信息源，而归结起来，信息源主要有 两类：被预测变量自身的历史信息（纵向信息）和相关影响因素的信息（横向信息）。本文 将首先通过文献回顾提取影响因素，然后利用通径分析法分析各影响因素对能源需求的影响 途径与影响效应，并在通径分析结果的基础上选用偏最小二乘回归解决多重共线性问题，充 分利用了横向信息进行预测。时间序列趋势预测法主要考虑被预测变量的历史数据，故本文 基于变量的历史数据信息利用趋势外推法来进行预测，充分利用了纵向信息。这些模型在各 自环境及相应准则下均是最优的，但都不可避免的具有各自的局限性。为解决这个问题，本 文对利用两种不同信息源的预测模型进行融合，建立了偏最小二乘(PLS)――趋势外推组合 预测模型，并进行了实证分析，证明了该方法的有效性。 　　组合预测虽然改良了模型，提高了精度，但由于未来的极大不确定性，使得预测误差也成为 要估计的随机变量。由于可利用的样本量较小，故本文拟选用适用于小样本情况的Bayes统 计技术来估计误差项，并对组合预测最终结果进行动态修正。 　　 　　2 基于通径分析的我国能源需求偏最小二乘回归预测 　　 　　 能源消费需求的建模与预测是制订能源发展战略、规划部署的基础之一。能源需求预测是从 研究一个国家［7］、地区［8］或特定范围内能源消费的历史与现状开始，根 据其消费行为，归纳影响能源消费的各种因素，寻求消费与这些因素的关系［9～10 ］，根据这些关系对未来能源需求发展趋势作出估计和评价。 　　根据经济学的需求理论，价格因素是影响商品需求的首要和关键因素，而在本文中没有把它 考虑在内，原因是：首先，目前中国没有正式公布各种能源的价格数据，我们无从获得；其 次，在改革开放之前，我国实行计划经济，各种能源价格都是由政府决定的，而改革开放后 ，虽然政府放开了对价格的绝对控制，但是能源工业仍然由国家投资和控制，能源价格仍是 实行政府定价，其变动不大。 　　除了能源价格之外，还有很多因素影响着未来的能源需求，有的因素甚至比能源价格的