我国电力消费波动特性研究

第36卷　第6期2008年6

月V o l.36　N o.6 J u n.　2008

电力经济

我国电力消费波动特性研究

谭忠富,谢品杰,侯建朝,王绵斌

(华北电力大学电力经济研究所,北京　102206)

摘　要:基于1953～2005年的数据,对中国电力消费波动特性进行了实证分析。通过建立G A R C H(1,1)、T G A R C H(1,1)和E G A R C H(1,1)3个模型,描述了中国电力消费增长率的波动特征,利用G r a n g e r因果关系检验法分析了电力消费增长率与增长率波动性之间的因果关系。实证结果表明:G A R C H(1,1)模型是最优的拟合模型,我国电力消费波动存在显著的A R C H效应和G A R C H效应,但电力消费增长率不存在杠杆效应。

且我国电力消费增长率是增长率波动的G r a n g e r原因,这意味着当期的电力消费增长率水平会对未来增长率波动产生影响。因此,有关部门应当采取有效措施以保证电力消费平稳增长,从而保持经济的健康协调发展。

关键词:电力消费;波动;A R C H模型;G r a n g e r因果关系检验

基金项目:国家自然科学基金项目(70373017、70571023)

作者简介:谭忠富(1964-),男,博士后,博士生导师,研究方向为电力经济、风险管理理论。

中图分类号:T M744 文献标识码:A 文章编号:1001-9529(2008)06-0006-04

C h a r a c t e r i s t i c s o f e l e c t r i c i t y c o n s u m p t i o n f l u c t u a t i o n s i nC h i n a

T A NZ h o n g-f u,X I EP i n-j i e,H O UJ i a n-c h a o,W A N GM i a n-b i n

(I n s t i t u t e o f E l e c t r i c i t y E c o n o m i c s,N o r t h C h i n a E l e c t r i c P o w e r U n i v.,B e i j i n g102206,C h i n a)

A b s t r a c t:

B a s e d o nt h e d a t af r o m1953t o2005,t h ee l e c t r i c i t y c o n s u m p t i o nc h a r a c t e r i s t i c si n

C h i n a a r ea n a l y z e d.

T h em o d e l s o f G A R C H(1,1),T G A R C H(1,1),a n dE G A R C H(1,1)w e r e c o n s t r u c t e da n d u s e d t o i l l u m i n a t e t h e

f l u c t u a t i o n c h a r a c t e r i s t i c s o f e l e c t r i c i t y c o n s u m p t i o n

g r o w t hi nC

h

i n a,a n d t h e c a u s a l r e l a t i o n s h i pb e t w e e n t h e g r o w t h

r a t eo f e l e c t r i c i t y c o n s u m p t i o n a n d i t s f l u c t u a t i o n i s a n a l y z e d b y u s i n g t h e G r a n g e r c a u s a l i t y t e s t.I t i s c o n c l u d e d t h a t t h e G A R C H(1,1)m o d e l i s t h e o p t i m a l f i t t i n g m o d e l,a n d A R C Ha n d G A R C He f f e c t s e x i s t o b v i o u s l y i n C h i n e s e e-l e c t r i c i t y c o n s u m p t i o nf l u c t u a t i o n s,b u t t h e r ei s n o l e v e r a g e e f f e c t i nt h ec o n s u m p t i o ng r o w t hr a t e.I na d d i t i o n,t h e

g r o w t h r a t e o f C h i n e s e e l e c t r i c i t y c o n s u m p t i o ni s t h e G r a n g e r r e a s o n o f g r o w t h r a t e f l u c t u a t i o n s,w h i c hm e a n s t h a t t h e

c u r r e n t g r o w t h r a t e l e v e l w i l l a f f e c t t h e f u t u r e g r o w t h r a t e f l u c t u a t i o n s.T h e r e f o r e,r e l e v a n t

d

e p a r t m e n t s s h o u l d t a k e e f-

f e c t i v e m e a s u r e s t o e n s u r e s t e a d y

g r o w t ho f e l e c t r i c i t y c o n s u m p t i o n.

K e yw o r d s:e l e c t r i c i t y c o n s u m p t i o n;f l u c t u a t i o n;A R C Hm o d e l;G r a n g e r c a u s a l i t y t e s t

我国是世界上电力生产和消费的大国,既经历过电力供过于求,也有过电力紧缺乃至拉闸限电的现象。然而,电力是现代社会必不可少的生产、生活资料,是国民经济发展和社会进步的重要基础,电力工业的发展速度直接关系到国民经济的发展水平,电力短缺或过剩,都将直接影响到经济健康协调的发展,因此,研究电力消费规律具有重要的理论意义和现实意义,能对国家宏观政策产生一定的影响。

近年来,国内外学者对电力消费的研究,主要关注于两方面内容:一是电力需求与各种经济因素之间的关系,包括是否存在协整和因果关系[1-4];二是对未来社会电力需求的预测[5-7]。但是,对我国电力消费增长率波动特性、增长率及其波动之间双向影响关系的分析还尚未见诸于文献,而如果对电力消费波动特性有一定的认识,则能为以后电力发展战略的制定提供科学的依据,从而具有重要的现实意义和政策含义。

为此,本文利用A R C H类模型来考察和分析我国电力消费增长率的波动特性,进而借助G r a n g e r因果关系检验法探讨电力消费增长率与增长率波动两者之间的双向影响关系。

谭忠富,等　我国电力消费波动特性研究

7(总625)

1　计量模型

1.1　A R C H 类模型

E n g l e 于1982年提出的A R C H 模型是最常用

的波动建模工具,它通过对过去p 期非预期回报的平方移动平均来捕获时间序列的条件异方差性,从而解决了时变方差建模的难题。针对A R C H 模型在样本容量较小时,其滞后阶数过大带来的计算效率和精度的不足,B o l l e r s l e v 于1986年在A R C H 模型的基础上提出了G A R C H 模型,典型的A R M A (m ,n )-G A R C H (p ,q )模型为:

y t =a +∑m i =1

i y t -i +∑n i =1

θi εt -i +u t

u t ～N

(0,σ2t

)(1)

σ2

t

=c +∑p

k =1

αk σ

2

t -k

+∑q

k =1

βk u 2

t -k

(2)

式(1)称为均值方程,而式(2)则称为方差方程,其中m 、n 、p 、q 为模型的阶,θi 、 i 、αi 、βi 为模型参数。当αi =0,即为A R C H 模型,而G A R C H (p ,q )等价于A R C H (∞)模型。

在A R C H 和G A R C H 模型中,方差的影响被认为是对称的,而实际上,“坏消息”比“好消息”会对市场波动造成更大的影响,即存在“杠杆”效应。而Z a k o i a n (1993)提出的T G A R C H 模型和N e l s o n (1991)提出的E G A R C H 模型可以用来描述这种方差影响的非对称性。

T G A R C H 模型的方差方程为:

σ2

t

=c +∑p

k =1

αk σ

2

t -k

+γu 2

t -1

d t -1+∑q

k =1

βk u 2

t -k (

3)其中,d t -1是一个名义变量,当εt -1<0时,d t -1=1;否则d t -1=0。参数γ值反映了不同的消息条件下,正向和负向随机冲击对波动的影响。

而E G A R C H 模型的方差方程为:

l n (σ2

t

)=c +∑p

k =1αk u t -i σt -i +∑r

k =1γk [u

t -k

σt -k

]+∑q k =1

βk l n (σ2

t -k )

(4)

其中若存在参数γk

≠0且显著,则说明存在非对称性。

1.2　G r a n g e r 因果关系检验

为了考察我国电力消费增长率与增长率波动性之间的双向影响关系,在此运用由G r a n g e r (1969)提出的因果检验法,对于一个二元V A R

模型:

y t =α10+∑n

i =1α1i y t -i +∑n i =1β1i x t -i +ε1t

x t =α20+∑p i =1

α2i y t -i +∑p i =1

β2i x y -i +ε2t (5)

若原假设β1i (i =1,2,…,n )为零被拒绝,说明x t 的滞后项有助于解释和预测y t ,说明x t 是y t 的G r a n g e r 原因;而若原假设α2i (i =1,2,…,n )为零被拒绝,则说明y t 是x t

的G r a n g e r 原因。2　我国电力消费波动特性实证研究

2.1　数据来源及基本统计特征

在具体实证建模分析中,由于难以获取我国电力消费量的月度数据和季度数据,采用年度数

据,样本区间为1953～2005年,样本长度为53年,数据来源于《中国能源统计年鉴》和《中国统

计年鉴》。借助金融市场中的对数收益率,即利用电量E t 的对数一阶差分来表示电力消费的增长率R t ,即R t =l n E t -l n E t -1,其时间序列趋势如图1所示,数据的基本统计性质见表1。

图1　我国电力消费增长率序列(1953～2005年)

表1　电力消费增长率的基本统计特征

统计量[概率]

R t 值均值

0.107740标准差0.105530偏度0.413558峰度5.361944J -B 统计量13.57[0.001]Q (10)

18.31[0.050]Q 2(10)

38.64[0.000]

由图1可以看出,增长率基本上围绕均值上下波动,波动幅度较大,且有明显的“波动聚集”特征,即电力消费增长率经过一段时间的上升(下降)之后,较高(低)增长率将还会持续一段时

间,实际上,这也正是G A R C H 模型所擅长描述的异方差特征变动的数据特性。表1中偏度的数值

8(总626

)2008,36(6)

为正,表现为向右倾斜的波动特征。从峰度可以知道,分布呈现尖峰态。而J-B检验表明,我国电力消费的增长率分布不满足正态分布。Q(10)统计量表明序列存在明显的自相关性,因此可以利用自回归移动平均(A R M A)方程来描述;而Q2 (10)统计量则表明序列存在条件异方差和波动聚集现象,因此宜于使用A R C H类模型进行建模。

为了进行A R C H类模型的应用,必须要进行序列的平稳性检验,本文采用A D F和K P S S单位根检验法来确定变量的平稳性,检验结果如表2所示,表明在1%的显著性水平下,增长率序列为I(0)稳定序列。

表2　波动率的单位根检验

检验模型检验值1%临界值5%临界值

A D F检验-4.920-3.568-2.921

K P S S检验0.3230.7390.463

2.2　电力消费增长率的A R C H类模型

根据G A R C H建模的一般步骤[8],首先需要对增长率序列建立一个经济计量模型(如A R、M A、A R M A模型),以分离出数据中的任何线性相关成分,为此,根据增长率序列的自相关函数(A C F)和偏自相关函数(P A C F),比较了A R(1), M A(1)和A R M A(1,1)模型,依据A I C准则和S C 准则,确定采用M A(1)模型。模型的解释变量在1%的水平下显著,且利用L j u n g-B o x Q统计量对所估计模型的残差序列进行检验,表明不再存在自相关现象,因而利用M A(1)模型来描述均值方程是是充分的。表3给出了残差序列的基本统计特征。由此可知,残差序列分布仍呈现“尖峰厚尾”的特征,Q2(10)统计量表明残差序列仍具有“波动聚集”现象。为了检验残差序列是否存在额外的A R C H效应,利用由E n g l e(1982)提出的A R C H-L M方法对其进行检验,得到滞后阶数为8时检验结果(见表4),结果表明残差序列方差非常数,即存在A R C H效应。

表3　残差序列(%)的基本统计特征

统计量[概率]R t值

均值-0.000460

标准差0.097351

偏度-0.339594

峰度7.382708

J-B统计量42.62[0.000]

Q(10)14.24[0.114]

表4　残差序列的A R C H-L M检验结果

F统计量23.709概率值0.000

T＊R2统计量37.146概率值0.000

由上述分析可知,引入M A(1)模型后的残差存在显著的高阶A R C H效应,因此,将考虑使用G A R C H模型。以M A(1)为均值方程,利用E v i e w s5.1提供的极大似然程序进行G A R C H模型估计。为了深入研究电力消费的波动特征,总共考虑了M A(1)-G A R C H(1,1),M A(1)-T G A R C H(1,1)和M A(1)-E G A R C H三种模型。表5列出了模型的估计结果。

表5　模型估计结果

参数(概率)G A R C H(1,1)T G A R C H(1,1)E G A R C H(1,1)

均值方程a0.084247(0.0000)0.085891(0.0000)0.085383(0.0000)

M A(1)0.410544(0.0098)0.419710(0.0108)0.416097(0.0157)

方差方程

c6.68E-05(0.3008)8.54E-05(0.2548)-1.00235(0.0014)

A R C H(1)0.411495(0.0599)0.620095(0.1105)0.780987(0.0007)

G A R C H(1)0.575394(0.0000)0.552084(0.0004)0.941196(0.0000)

γ-0.39739(0.2670)0.161442(0.2908)

Q(10)9.0661(0.431)8.0932(0.525)8.4516(0.489)

Q2(10)7.8018(0.554)8.4131(0.493)6.9444(0.643)

A I C-2.77423-2.77168-2.72536

对数似然值77.1299878.0636176.85935

表5结果表明,我国电力消费增长率波动存在显著的G A R C H效应,但系数γ不显著,说明我国电力消费增长率波动不存在非对称性和“杠杆”效应,即正负冲击对方差的影响没有明显差别。从模型的诊断结果看,残差均不再存在条件异方差和自相关,说明三个模型的均值方程和方差方程都是充分的。而且,从A I C值来看,显示M A(1)-G A R C H(1,1)模型拟合得最好。应用G A R C H(1,1)模型分析用电量波动规律时,方差方程中的ε2t-1前的系数α反映了外部冲击对用电量波动的影响,α越大说明外部冲击对其影响越大;h t-1之前的系数β衡量了系统波动的记忆性,β越大,系统波动的记忆性越强,在本文中β= 0.9145,表明当期方差冲击的91.45%在下一期仍然存在。而两者之和α+β则刻画了波动持续性的强弱,其值越接近1,则持续性越强。在本文中,两者之和为0.9869<1,说明我国电力消费年波动率具有有限方差,属于弱平稳过程,用电量波动的不确定性最终会衰减,但非常接近1,说明增长率的波动有明显的持续性和聚集性,因此其波动可能持续较长的时间。

给出了M A(1)-G A R C H(1,1)模型的条

谭忠富,等　我国电力消费波动特性研究9(总627)

件异方差序列走势,可以发现,我国电力消费的波动幅度比较大,波动集聚现象比较持久。值得注意的是,波动比较剧烈的事情,其条件异方差远远大于一般水平,这种波动的大规模震荡对于波动

的预测具有重要的现实意义

。

图2　M A (1)-G A R C H (1,1)模型的条件异方差序列

2.3　增长率与其波动性的G r a n g e r 因果关系检验

考察我国电力消费增长率与增长率波动两者之间的双向影响关系,利用M A (1)-G A R C H (1,1)

模型的条件异方差序列{σ2

t }来衡量电力消费增长率的波动性。采用G r a n g e r 因果关系法进行检

验,表6列出了滞后期分别为2、3时的R t 与σ2

t 之间的检验结果。结果显示,至少95%的置信区间下,我国电力消费增长率R t 是增长率波动σ2

t 的G r a n g e r 原因,而电力消费增长率波动不是电力消费增长率的G r a n g e r 原因。由此可知,当期的用电量增长率水平会对未来用电量增长率波动产生影响,而历史用电增长率波动对未来的电力消费增长率不会产生影响。在经济实践中,不难发现,高的电力消费增长率(绝对值)往往伴随着高的增长率波动,如1959～1963年的电力消费增长率波动是最高的,这也支持了我们的结论。

表6　G r a n g e r 因果关系检验

零假设

滞后期数

F 统计量概率R t 不是σ2

t

的G r a n g e r 因23.697870.032636.585570.0009σ2

t 不是R t

的G r a n g e r 因20.175780.83943

0.89504

0.4517

3　结论

本文基于中国1953～2005年的数据,通过A R C H 类模型和G r a n g e r 因果关系检验方法,实证分析了我国电力消费增长率的波动特性,得出以下结论。

(1)我国电力消费的增长率并不服从正态分布,呈现尖峰厚尾的特征。

(2)我国电力消费的增长率序列具有显著的条件异方差性和波动的聚集性。进一步检验表明,电力消费增长率的1%的置信水平下具有显著的G A R C H 效应,当期方差冲击的91.45%在下一期仍然存在。且增长率波动可能持续较长的一段时间,具有一定的持续性和聚集性。

(3)我国电力消费的增长率不存在“杠杆”效应,正负冲击对波动的影响基本一致。这是由于电力作为经济发展的生产要素之一,必须要保持电力消费与经济的协调发展,而较少受到其他外部因素的干扰,所以电力消费波动的消息对变量消费增长波动的冲击大致相同,即不存在杠杆效应。

(4)A R C H 类模型能较好地拟合我国电力消费的波动性,特别是能够有效地捕获到序列的异

方差和尖峰厚尾的特点。而且,与T G A R C H 和

E G A R C H 模型相比较,G A R C H 模型能够更好地描述和拟合中国电力消费的波动特征。

(5)我国电力消费增长率是增长率波动的G r a n g e r 原因,这表明当期的用电量增长率水平会对未来的增长率波动产生影响。而由于电力消费和我国经济发展之间存在着长期均衡的协整关系,故电力消费的波动会影响到经济增长,因此,为了保证我国经济健康协调的发展,有关部门在制定相关政策的时候,应当采取有效措施以保证电力消费的平稳增长。

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收稿日期:2008-04-08本文编辑:郑文彬