基于趋势组合的我国煤炭需求预测模型研究

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基于趋势组合的我国煤炭需求预测模型研究作者：张金锁冯雪邹绍辉

来源：《商业研究》2014年第06期

摘要：煤炭资源是我国第一大能源资源，准确地预测煤炭需求动态趋势，对于保障能源供需平衡和规避能源供给风险，促进我国经济社会可持续发展具有重要意义。由于煤炭消费具有非线性和不确定性特征，任何单项煤炭需求预测模型都不能较好地拟合煤炭需求的变动趋势，进而导致预测精度偏低。本文利用ARMA模型拟合其不确定性趋势，紧紧围绕我国煤炭实际消费的非平稳变动特征，通过趋势外推模型拟合煤炭需求的确定性趋势；建立了基于趋势组合的我国煤炭需求预测模型，该模型运用表明其实用性和精确度都好于已有的组合预测模型。

关键词：趋势外推模型；ARMA模型；煤炭需求；组合预测

中图分类号：F224 9文献标识码：A

收稿日期：2014-03-12

作者简介：张金锁（1962-），男，西安人，西安科技大学管理学院教授，博士生导师，经济学博士，研究方向：资源环境政策和管理系统工程；冯雪（1986-），女，西安人，西安科技大学管理学院博士研究生，研究方向：能源经济与管理。一、引言

煤炭资源是我国第一大能源资源，在我国一次能源生产和消费构成中，煤炭占到七成以上，生产和消费量是世界的1/2左右。2012年，全国原煤产量36 5亿t，消费24 4亿t，生产和消费总量分别同比增加3 8%和2 5%。研究表明，尽管受气候变化、经济结构和能源

结构调整的影响，在未来较长一段时期内，其作为我国基础能源的主体地位不会改变［1-3］。根据1997年到2012年的煤炭需求数据，不难发现我国煤炭需求整体上呈现非线性和不确定性特征，相关机构发布和一些学者研究的煤炭需求变动数据总体上没有较好地拟合煤炭需求变动趋势［4-5］，这给我国煤炭产业规划、能源战略调整以及经济安全保障带来了一定影响。

目前，煤炭需求预测有多种方法，按预测原理和建模基础，可以分为单项预测模型和组合预测模型。在单项预测模型建模和应用方面，主要有传统时间序列法、弹性系数法、协整与误差修正模型、投入产出法、系统动力模型、人工智能模型（ANN、SVM）等［6-10］。在这

方面，林伯强、赵国浩、魏一鸣等、孙涵等学者的研究成果具有代表性。事实上，单项预测模型很难拟合煤炭需求变动趋势，预测效果都有待改善。Bates和Granger［11］首次将多种单项预测模型进行适当组合形成一个新的预测模型，预测效果明显好于单项预测模型。柴建、郭菊娥［12］考虑了多重共线性和预测有效性问题，在偏最小二乘（PLS）和趋势外推预测模型的基础上，构建了线性组合模型。张青［13］针对线性最优组合预测模型最优权重分配时往往出现负权重等方面的不足，建立了基于Ann模型非线性组合预测模型。张会新、白嘉［14］首