“新常态”下的中国天然气消费分析及预测

作者：柴建; 王亚茹; KIN Keung-lai

来源：运筹与管理, 2019, 28(06): 175-183.

• 贝叶斯模型平均
• 影响因素
• 模型选择
• 情景分析
• 天然气消费量预测

作为一种优质、高效的绿色能源,天然气在中国能源结构中所占比重逐渐增加。但可再生能源的崛起使得天然气成为过渡能源的选择,天然气消费量的增长趋势不明晰,因此相关企业及部门需要合理、准确的天然气需求预测模型为未来的工作提供指导性信息。基于此,本文首先从经济水平、产业结构、能源结构、天然气价格等方面选取影响天然气消费的12个因素。其次,运用贝叶斯模型平均(BMA)法构建了一个包含相关文献中常用的6个影响因素的基准模型,针对该模型,围绕影响天然气消费量的各种因素,以逐个添加的方式建立对比模型,从备选模型中选出预测精度最高的对未来天然气消费量进行预测。最后,将BMA模型与ARIMA模型、ETS模型、BVAR模型、逐步回归模型以及等权重加权平均模型的预测精度进行对比。结果表明,最优的BMA模型包含了涉及经济水平、产业结构、能源结构、人口因素、天然气价格、天然气供给六个方面9个影响因素,其预测精度优于对比预测模型,且该模型预测2022年天然气消费量将达到3254. 153亿立方米,年均增长率为8%。

• 单位
  陕西师范大学; 西安电子科技大学