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1、金融危機對我國電力需求影響的分析及預測----基于干預模型和神經(jīng)網(wǎng)絡廈門大學趙裕輝、劉謝冰、魏永新目錄一、引言2二、我國用電需求與宏觀經(jīng)濟的關系31先導作用的驗證32.用電需求與各類產(chǎn)業(yè)的相關性分析3三、有關近期用電量和宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)（GDP）的分析4四、指數(shù)-ARMA干預模型的分析和預測41ARMA模型原理42指數(shù)-ARMA模型的識別43干預模型的構建4五、基于神經(jīng)網(wǎng)絡的預測模型優(yōu)化41神經(jīng)網(wǎng)絡的原理42神經(jīng)網(wǎng)絡對預測模型的優(yōu)化4六、結束語4參考文獻：4[摘要]200811年全球金融危機爆發(fā)后，我國用電量的時間序列出現(xiàn)明顯違背趨勢的波動，并與宏觀經(jīng)濟指
2、標相背離。針對這種現(xiàn)象，本文基于2001年以來的季度時間序列建立指數(shù)-ARMA（1,1）模型進行擬合，并結合干預模型和神經(jīng)網(wǎng)絡方法來對此特殊時期的用電量進行時間序列分析和預測。結果取得了較好的預測效果，發(fā)現(xiàn)金融危機對我國的電力需求和宏觀經(jīng)濟不僅產(chǎn)生了沖擊性影響，并且由此引發(fā)的通貨膨脹也產(chǎn)生了持續(xù)的影響。[關鍵詞]電力需求金融危機ARMA模型通貨膨脹[ABSTRACT]Sincetheoutbreakofthe2008globalfinancialcrisis,thetimeseriesdataofelectricityconsumptioninChin
3、aexhibitunusualfluctuationsagainsttrend,andmoveagainstthatoftheMacro-economicindex.Thispapermanagestoconstructaexponential-arma(1.1)modeltofitthetimeseriesdataofelectricityconsumptioncombinedwithinterventionmodelandneuralnetworks,thusbeingabletoproperlyanalyzeandpredictthetrend.
4、Itturnsoutthatnotonlythefinancialcrisishasanabrupteffectonpowerdemandandeconomy,butthesubsequentinflationresultedfromthatalsoimposesalastingimpact.[KEYWORDS]PowerDemandFinancialCrisisARMAModelInflation一、引言2008年以雷曼兄弟公司破產(chǎn)為標志的全球金融危機爆發(fā)至此將近三年的時間，此次危機的爆發(fā)給中國實體經(jīng)濟領域帶來了巨大的影響，這種影響會隨著時間呈鏈條式
5、蔓延。而電力行業(yè)作為具有先行性的基礎性產(chǎn)業(yè)，關乎著國民經(jīng)濟的命脈，因此電力需求預測也一直受到廣大學的極大關注?，F(xiàn)在正處于金融危機爆發(fā)后的三年，是對電力需求分析建立干預模型的最佳時期，電力需求的預測結果將會對國民經(jīng)濟各產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有極為重要的指導性作用。因此，早在二十世紀七十年代末國際學術界就關于能源消費與經(jīng)濟增長之間因果關系，進行了大量的實證研究。而目前國內(nèi)，近期的相關研究也比較多：曲德巍、孫琳（2007）從索洛模型的角度研究了電力消費對經(jīng)濟增長的影響，結果發(fā)現(xiàn)我國電力消費對經(jīng)濟增長的貢獻率接近64%。林伯強（2003）在生產(chǎn)函數(shù)模型的基礎上運用協(xié)整分
6、析和誤差修正模型研究中國電力消費與經(jīng)濟增長的關系，其實證結果表明GDP、資本、人力資本以及電力消費存在長期均衡關系?？傊?，我國作為一個高耗能產(chǎn)業(yè)眾多、第二產(chǎn)業(yè)比重接近50%的制造業(yè)大國，電力消費量與國民經(jīng)濟必然聯(lián)系較緊密（基于1996~2000年數(shù)據(jù)，我國第二產(chǎn)業(yè)增加值的電耗系數(shù)在0.4千瓦時/元左右，第一產(chǎn)業(yè)為0.075~0.1千瓦時/元，第三產(chǎn)業(yè)0.08~0.1千瓦時/元【1】），對國民經(jīng)濟發(fā)展的反映作用自然不容忽視；并且相對于計算程序復雜、受統(tǒng)計方法和數(shù)據(jù)來源影響較大的GDP、GNP等傳統(tǒng)宏觀經(jīng)濟指標，用電量是比較準確的，人為操縱的可能性較小。各
7、級政府和機構也因此越來越注重觀察使用電量來掌握宏觀經(jīng)濟的實際運行狀況。目前，電力需求預測的方法主要有：回歸分析法、時間序列方法、專家預測發(fā)、模糊預測法等等。這些模型在數(shù)據(jù)處理上和預測精度上都有各自的優(yōu)缺點，實際工作中也得到了較廣泛的應用。本文對電力需求的預測是建立在金融危機爆發(fā)的三年后這一特殊的經(jīng)濟環(huán)境背景下，并采用指數(shù)-ARMA（1,1）模型進行擬合，通過干預模型和神經(jīng)網(wǎng)絡兩種方法從兩個角度剖析電力需求受金融危機影響后的變化情況，在指數(shù)-ARMA干預模型預測結果的基礎上，再結合神經(jīng)網(wǎng)絡方法對殘差部分進行訓練和預測，可融合各自模型的優(yōu)點，降低預測誤差，
8、11優(yōu)化預測結果，使預測精度更為精確，更能把握宏觀實體經(jīng)濟的變化，為國民經(jīng)濟各產(chǎn)業(yè)提供更為精確
