基于ARIMA模型的河北省能源消费预测

河北省能源消费量大,自给率低,能源供需矛盾已成为制约经济发展的瓶颈,准确预测未来能源消费对于科学制定能源规划及经济发展战略具有重要意义。基于1980-2008年河北省能源消费量数据构建了ARIMA(1,2,1)模型,并对未来五年河北省能源消费量进行分析预测。结果表明河北省能源消费量仍将快速增长,因此应制定节能优先的能源发展战略,将节能措施落实到日常工作中。     

能源消费与经济水平的EKC检验——基于动态面板模型

利用EKC模型,对我国东、中、西部地区能源消费与经济发展水平之间关系进行面板分析,结果表明,各地区能源消费均存在明显的消费惯性现象,且消费惯性由东向西逐渐减弱.同时,各地区能源消费与经济水平之间存在典型的库兹涅茨曲线关系,但是要达到曲线的拐点,尚需要一段比较漫长的时间.     

基于ARMA模型的能源消费总量预测研究

近年来,国家不断提倡走低碳经济之路。低碳经济问题的实质就是能源高效利用、改善能源结构和清洁能源开发问题,其核心是节能,提高能源效率。“十二五”能源规划前期重大问题研究选题指南中也指出要在优化和完善传统需求预测模型的基础上,对“十二五”期间的能源需求进行预测分析等。有关资料表明,目前国际上有200多种预测方法,其中有20多种在不同领域中得到了广泛应用。用于能源消费量预测的方法也有很多,常用的有：时间序列法、灰色理论预测法、回归分析法、专家系统法、神经网络法等。综合比较各种方法优缺点,并结合所收集的数据特征,本文选择建立ARMA模型对能源消费总量进行预测研究,预测得出未来5年能源消费总量,希望为相关部门作出正确的能源决策提供一定参考依据。     

陕西省能源消费的ARIMA模型预测分析

能源消费量在社会持续发展中起着极其重要的作用,本文基于1995-2013年陕西省能源消费总量建立时间序列模型ARIMA(2,2,1),并且对未来的能源消费总量进行了预测,得出相关结论。结果表明,陕西省能源消费将持续增长,也为未来的经济决策提供参考和指导。     

基于STIRPAT模型的杭州市能源消费碳排放预测

基于STIRPAT模型,选取人口规模、人均GDP、第二产业产值比重、第三产业产值比重、城镇化水平、非原煤能源使用比例以及第二产业能源强度等七个因素作为自变量,运用偏最小二乘回归（PLS）和两阶段最小二乘回归（2LSL）,设定10％,11.6％和13.5％三种不同人均GDP增长率情景,对2012-2015年杭州市能源消费碳排放量进行预测.研究结果表明：与2010年相比,到“十二五”末期,三种情景下的杭州市能源消费碳排放量分别下降19.2％、14.5％和8.6％.运用灰色GM（1,1）模型,预测到2015年杭州市第二产业产值比重和第二产业能源消费碳排放强度分别降至44.78％和0.22吨标准煤/万元.根据杭州市能源消费碳排放发展现状及趋势,结合回归方程中各因子的碳排放量贡献率,提出有效降低能源碳排放量的相关建议,以期为杭州市节能减排政策的制定和低碳城市建设提供科学依据.     

基于庞得里亚金极大值原理的我国城乡固定资产投资最优分配比例

改革开放以来我国城镇和农村固定资产投资额的差距呈现逐年递增的趋势。本文利用经济控制论的方法,从城镇和农村地区固定资本投资差异的角度入手,建立宏观经济总量模型,利用庞得里亚金极大值原理求解最优解,并利用参数估计的结果计算了我国经济协调发展时城镇和农村固定资产投资的最优分配比例。     

基于离散灰色模型的能源生产量预测

随着我国环境污染日益严峻,积极预测能源生产量对实现我国节能减排、发展绿色产业具有积极的作用,为清晰阐述能源生产量本文选取碳排放为例进行分析。     

基于VECM模型的内蒙古能源生产、消费与经济增长关系的实证研究

能源开发利用对她区经济增长有重要影响。运用VECM模型分析了内蒙古1995—2012年经济增长与能源生产、消费之间的关系。实证结果表明：（1）能源生产及能源消费均是促进内蒙古经济增长的因素。（2）就二者的影响程度来看,能源消费对内蒙古经济增长的影响大于能源生产。鉴于此,本文认为在推动内蒙古经济增长的过程中,应当优化能源发展战略,加快自身工业化发展进程,并提高能源利用率。     

东部12省市地区能源消费与GDP关系研究——基于异质性面板模型

本文研究了我国东部12省市地区的能源消费与GDP的关系,通过对2000—2008年的数据建立异质性面板数据模型,运用弹性系数分析了这些地区的能源利用效率。研究发现,经济实力较强地区的能源利用效率高于经济实力弱的地区,且东部各省市的能源利用效率在研究样本内逐年改善。     

产业结构变动对我国能源消费影响的Panel data模型

本文首先给出了1985年以来能源消费增长率与经济增长率的变化趋势,然后基于29个省(区)1985年～2004年的截面时间序列数据建立了能源消费、经济增长与产业结构之间的Paneldata模型,定量分析了不同时期内产业结构变动对能源消费的影响,最后根据研究结论,提出了政策建议。     

基于投入产出的我国能源消费分析

改革开放以来,中国经济实现了持续快速增长,但其背后高投入、高污染的能源消费方式使得我国的能源供给和环境保护问题愈加突出。本文通过对我国能源消费现状进行分析,融合技术经济学中的投入产出方法,揭示出我国能源消费面临着供给不足、效率低下、污染严重三大问题,最后对如何提高我国能源效率,尽量减少能源消费提出了一些对策建议。     

基于误差修正模型的能源消费与经济增长的实证研究

为了深度考量中国能源消费与经济增长之间的动态影响关系,基于1978-2014年的统计数据,选取能代表能源消费与经济增长的指标变量,利用协整检验以及误差修正模型,对两者之间的关系进行了实证分析,并给予实证结果。分析表明,中国的能源消费会促进经济发展,但经济发展并一定会促进消费增长。并针对以上结论对中国的能源消费提出政策建议。     

产业结构变动对我国能源消费影响的Panel data模型

本文首先给出了1985年以来能源消费增长率与经济增长率的变化趋势，然后基于29个省（区）1985年～2004年的截面时间序列数据建立了能源消费、经济增长与产业结构之间Panel data模型，定量分析了不同时期内产业结构变动对能源消费的影响，最后根据研究结论，提出了政策建议。     

bellman最优模型的应用

我国是石油消费国,石油贮藏量相对匮乏,近年来能源成为全球关注的话题,本文研究了我国石油消费量与GDP发展的关系,通过bellman最优化原理探讨如何开采和利用我国的自有石油使得经济效益最大化,探讨不同利率水平下的不用开采策略。     

中国能源消费与经济增长关系的实证研究

本文研究了1985—2009年中国能源消费与经济增长之间的关系。通过基于误差修正模型的格兰杰因果关系分析,证明了我国能源消费是国内经济增长格兰杰原因,经济的增长就必须以能源消费为代价,但是经济增长并不是能源消费的Granger原因,即存在着从能源消费到经济增长的单向因果关系的结论。建立了长期动态模型,结果表明可以用能源消费总量滞后值和国内生产总值指数滞后值来预测未来的能源消费总量和全国的经济增长速度。     

能源消费与经济增长动态关系的比较研究——基于PVAR模型的分析

本文采用PVAR方法,研究发达国家和发展中国家1990-2009年的国内生产总值和能源消费的关系。结果表明,发达国家、发展中国家能源消费总量与经济增长之间都是相互促进关系,而发展中国家两者之间的影响更显著;发达国家、发展中国家经济增长和能源消费总量之间的相互作用是不对等的,经济增长受能源消费总量的影响更显著一些;石油、煤炭、天然气单个能源消费和能源消费总量与经济增长的关系并不一致。     

中国地区能源消费差异及影响因素分析

文章根据中国大陆30个省市1985-2007年能源消费水平差异及特征,运用统计学中的聚类分析方法,把中国大陆30个省市能源消费状况划分为能源高消费区、能源中消费区和能源低消费区三个类型,三类地区能源消费差别显著.以此为依据利用面板数据计量模型对三类地区能源需求的影响因素进行分析,结果表明,影响三类地区能源需求的因素各不相同,各因素对三类地区能源需求影响差异明显.为了实现节能降耗的目标,三类地区应实行有差别的节能政策措施.     

3E模型视角下我国能源消费外部性研究

我国工业经济的发展带来能源消费的迅猛增长,而伴随粗放式能源消费模式产生的资源耗竭、环境污染及生态破坏问题日益严重。本文基于3E系统模型,通过对我国能源消费现状、能源消费存在的外部性问题及其解决路径的分析,谋求能源-经济-环境三个社会发展子系统之间的综合平衡与协调发展。     

最优差别碳税决定的模型分析

文章从外部性原理分析了碳税的基本原理和决定思路,指出构成最优碳税的两个决定要素,通过构建一个差别碳税气候经济学模型,并利用我国分地区投入产出的时间序列数据进行了最优碳税的计算,据此给出了一些政策建议。     

论甘肃省能源消费与经济增长关系——基于状态空间模型的研究

通过建立甘肃省能源消费与经济增长之间的状态空间模型,并利用E-G两步法检验变量之间的协整关系,以动态机制解读近年来甘肃省能源消费状况。研究结果表明,甘肃省能源消费与经济增长之间存在一种随时间不断变化的长期均衡关系,即变参数协整关系,基于状态空间模型的变参数估计可以很好地揭示甘肃省能源消费弹性的时变规律。