经济预测方法

经济预测方法（共12篇）

经济预测方法 篇1

通常建筑工程的建设规模比较大,投入成本也比较大,在建设过程中所受影响的因素也很多,如果使用了不合理方案,所受损失也比较大,因此需要采用建筑工程技术经济预测来个控制工程效益。

一、建筑工程技术经济预测的合理性与必要性

建筑工程技术的合理性体现在技术的安全、实用、经济等多个方面,在如今的时代中,建筑工程技术要的主要发展目标是以最小的成本来实现最大的工程效益,在工程技术的利用中需要考虑建筑水平以及建筑工程的材料供应状况。在建筑工程技术在发展中难免会受到经济效益方面的影响,只有重视工程技术的合理性,才能让建筑工程实现经济与艺术的完美结合。

对建筑工程技术实施经济预测是社会发展以及建筑工程行业发展中逐渐形成的结果。建筑工程经济预测就是通过设定投入、产出关系,对经济效益进行计算。最后通过计算结果来选择经济性最高的实施方案。施工周期、资金等因素会制约工程的建设,为了建筑工程能够顺利进行,就需要采取工程技术经济预测的措施,对工程项目的经济状况进行分析,避免建设中出现资源浪费以及资金不足等状况。

二、建筑工程技术经济预测原则

1、以全过程经济效益为主

建筑工程的开展需要先经过目标的确定,然后是提出项目方案,然后是筛选方案,进行工程的实施和经济效益分析等,工程建设中的每个环节都有着独特的作用,建筑工程的经济预测要具有全面性,预测的内容是全部流程和各个环节。如果只注重其中的某一个环节,就难以有效提升建筑工程技术的经济效益,全过程经济效益预测是必须要以经济效益为中心。

2、最优化预测与满意度预测结合

最优化也是在进行建筑工程技术经济预测的过程中需要遵循的原则。最优化原则最早在美国被提出。让人们对建筑工程技术问题进行分析和解决时,会受到多种因素的限制,即使有理想的解决方案也很难在实践中得到实施,无法达到最优化。在这种情况下,满意度的概念被提出来,在预测建筑工程技术经济效益期间要合理结合满意度与最优化,可以避免盲目追求高效率。

3、以主动预测为主

建筑工程技术的经济预测是一种评估措施,用来对未知的状况进行评估,以确保工程高效进行。传统的方式是把预期值和实际值进行比较,如果二者差别较大,就是需要对过程进行分析,找出改变结果的因素,然后再根据情况采取措施。这样的方式就叫做被动分析,这种方式的缺点是只可以对已经出现了问题的系统进行评估和改善。建筑工程技术经济预测包括了控制理论与体系理论,在工程施工之前进行分析,在问题发生之前进行预测,从而避免问题的发生和出现损失。主动预测与被动分析的方式相结合的方式将成为以后建筑工程技术经济预测中的重要原则。

三、建筑工程技术经济预测的方法

1、定量预测方法

定量预测方法又分为三种具体的方法:平均加权移动法、平均移动法以及平均简单法。平均移动法中的移动是指周期的移动,对已经得知的实际数据求平均值,如果把要对下一周进行预测,可以把周期移动向后移动一个周,得到的数值就是对下一个周期的经济预测值。而平均简单法是把以往的数据信息作为依据,对其进行分析,根据分析结果对未来的效益情况进行预测。平均简单法预测方式具有的优势是操作便捷,灵活,这种方式比较适用于短期的经济预测。平均加权移动法利用加权来反应数据信息之间存在的区别,与其他两种方式相比预测较为准确。

2、定性预期方法

定性预期分析法包括德尔菲法和专家分析法两种。在专家分析法中,专家的建议是主要的参考依据。专家掌握有大量建筑工理论知识,长期从事建筑工作,也拥有了丰富的实践经验,因此,专家所提出的建议对预测很有参考价值,通过对历史项目的分析,可以从中发现规律,对本次工程方案的实施效果做出判断,在作出判断和评价之后,还要做进一步的分析。专家分析法又分为集体分析法和个人分析法,这两种方法各有优势。个人分析法的优势在于专家能够发挥自身的主观能动性和创造性,而集体分析法的优势在于可以提供大量的数据信息,对各种因素的总结也比较全面,多位专家可以针对问题进行沟通和交流,经济预测结果比较准确。德尔菲法是对专家分析法的补充。

四、建筑工程技术中的决策方法

1、非确定性决策

非确定性决策主要包含三种决策方法:最大最小后悔值法、最小最大效益值法、最大最大效益值法。最大最小后悔值法是指先选中一种施工方法,在最优方法得到确定以后,如果已经选择选择的方法不是最优方法,方案选择人员就会后悔,为避免这样的情况发生就有刘可以选择最大最小效益值法,后悔数值就是最优方案与所实施方案效益的差值。最小最大效益法是指采用多个最小效益方案,从中选择出效益最大的方案,作为最优方案。最后一种方法设计指采用多种效益最大的方案,从中选择在自然状况下效益相对更大的决策方案。

2、风险性决策

风险性决策方法一般分为两种,第一种是等概率方法,这种方法的适用于数据不足或者资料缺失的情况。在正常情况下,自然概率是相等的,可以采用假设的方法,假设为正常状况,然后把方案实施后的效益情况作为其参考依据。第二种方法是标准期望值法,具体来说是对每一个方案都进行期望值的计算,然后根据计算结果选出效益最大的方案。

五、结束语

建筑工程中进行经济预测是非常有必要的,建筑工程技术经济预测的原则是以全过程经济效益和主动预测为主,利用最优化预测与满意度预测相结合的方式,预测的方法主要有定量预测法和定性预测方法,所用的决策方法有非确定性决策和风险性决策。总之,只有采取有效措施进行工程技术的经济预测,才能控制工程效益,促进企业的可持续发展。

参考文献

[1]汪清秀.浅析建筑工程技术的经济预测及决策方法[J].城市建设理论研究:电子版.2015,(23).

[2]韩国胜,华长军.浅析建筑工程跟踪的审计方法[J].工程技术:文摘版.2016,(18):00262-00262.

[3]万东操.浅析建筑工程技术的经济预测及决策方法[J].科技视界.2015,(8):87-87.

经济预测方法 篇2

今年以来，我市工业经济保持了良好发展势头，生产持续大幅增长，效益明显提高。1—9月份，全市规模以上工业企业实现增加值174亿元，同比增长26.5%；产销衔接良好，销售率达到99.5%，位居全省第二。9月份当月完成工业增加值22.9亿元，同比增长30.9%。预计全年我市规模以上工业完成工业增加值232亿元,同比增长21%；产销率99.5%以上；主营业务收入506亿元，同比增长57%；利润30亿元，同比增长230%。预计全年原煤完成6750万吨，同比增长44.5%；发电量完成458亿千瓦时，同比增长63.5%；浓硝酸完成34万吨，同比下降15%；纯碱完成27.4万吨，同比增长2.6%，合成氨完成33万吨，同比下降18.5%。

二、明年工业经济发展情况预测

预计2009年我市规模以上工业完成工业增加值260亿元,同比增长11%；产销率98%以上；主营业务收入560亿元，同比增长10%。预计2009年原煤完成7550万吨，同比增长12%；发电量完成500亿千瓦时，同比增长9.2%；浓硝酸完成40万吨，同比增长18%；纯碱完成27万吨，同比无增长。

煤炭行业：矿业集团2009年预计完成原煤6800万吨，同比增长13.3%；国投新集预计完成原煤610万吨，同比下降7.6%。矿业集团2009年没有新的矿井投产，增长主要是由于丁集、顾北矿全面达产，望峰岗、谢桥、张集矿改扩建工程发挥效益。国投新集产量有所下降，主要原因是新集一、二、三矿属于老矿井，井下地质条件较复杂，生产已进入下滑期。

电力行业：主要增长点来自于凤台电厂，一期两台机组分别于8月初、9月底投产，预计今年可以发电25亿千瓦时，明年预计可发电60亿千瓦时。全市电力行业预计明年完成发电量500亿千瓦时，同比增长9.2％，保持平稳发展。

化工行业：淮化集团总投资15.7亿元的清洁生产工艺项目（老系统改造工程）预计2009年6月份完成，年产能为30万吨，该项目采用先进多元料浆气化、低温甲醇洗液氮洗等技术，使合成氨成本大幅降低，初步测算每吨成本降1000元。淮化集团的浓硝酸受市场需求萎缩的影响，价格巨幅下滑，从最高4200元/吨降到目前不到1600元/吨，目前淮化集团浓硝酸已开始减产，预计今年全年可以完成34万吨。2009年该公司浓硝酸预计完成40万吨，同比增长17.65%。焦炭受下游钢铁行业影响，价格大幅下滑，目前销售价与成本价形成倒挂（精煤1700元左右，焦炭1500元左右），且有价无市，焦炭产品库存严重，陷入亏损滞销、限产保炉局面。该公司目前还没有排定焦炭明年产量计划。浓硝酸与焦炭所形成的销售收入占淮化集团总收入的65%左右（浓硝酸占43%，焦炭占22%），该公司明年的生产经营形势不容乐观。德邦公司的纯碱价格已从年内最高2000元/吨下降到目前的1200元/吨；氯化铵从1200元/吨下降到700元/吨，该公司本月开始出现亏损。预计今年全年完成纯碱27万吨，氯化铵31万吨，明年产量预计与今年持平。

我市机械、电子、纺织、医药等行业预计明年将维持平稳发展，没有具有拉动作用的新的经济增长点。

三、存在问题

（一）工业固定资产投资不足。2007年工业完成固定资产投资189亿元，同比增长35.6%，今年1—8月份，工业固定资产投资92亿元，同比增幅低于10%。（采矿业51亿元，同比增长10.5%；制造业11亿元，同比增长34.4%；电力30亿元，同比下降36.5%）上一轮以煤炭、电力为重点的建设投资高峰已基本结束，即期投入不足，发展后劲堪忧，形势十分严峻。投资对经济的影响有滞后性，虽然截至目前工业经济保持了较快的增长，但会在今后逐渐显现。

（二）企业成本压力加大。今年以来，能源原材料价格上涨，煤炭、石油价格上涨较快，电力价格也进行了多次上调，cpi指数居高不下。1—9月份，我市居民消费价格指数（cpi）同比上涨6.4%，而工业品出厂价格指数（ppi）同比上涨16.6%，ppi反超cpi10.2个百分点。在生产成本不断上升，销售价格有所回落的情况下，企业利润被不断压缩，企业投资积极性降低。全部原材料购进价格指数同比上涨21.1%，上游对下游工业企业利润挤压十分明显。同时由于新的《劳动合同法实施》实施，企业用工成本上升，特别是纺织行业等劳动密集型企业受到的冲击最大。

（三）中小企业融资较难。由于国家今年多次上调存款准备金率，收缩银根，银行实施贷款终生负责制，各家银行“惜贷”现象明显，中小企业由于自身造血机制不足，资金链十分脆弱，没有资金支持很难进行技术改造、产业升级等。

十大经济预测 篇3

当前正处承前启后关键期，即将到来的一年中，民众更是早就期盼奥运能够标志伟大复兴。我们能够全面贯彻落实十七大作出的战略部署吗？我们能够及时化解前进道路上的各种困难和问题吗？以下十项预测但愿能有些许抛砖引玉之功。

经济增速略有放缓

基本判断2008年中国经济增速可能会在高位运行的基础上略有减缓。受房地产市场调控等影响，固定资产投资增速有望回落。美国次级债危机造成的损失将间接使外部环境有所恶化。今年下半年起有所抬头的通胀迹象使得政策基调更趋紧缩，今年已经出台的部分政策措施也会逐步显现效果。不过，中国经济增长的基本面没有大的变化，奥运会的拉动作用不可忽视，再加上随着各项惠民政策相继出台，预计内需会在明年继续增长。总的来看，利弊相抵，2008年中国经济增速不会低于10%，但有可能略低于2007年增速。

判断依据 2007年中国经济增长由偏快转向过热趋势明显，预计全年GDP增速将达11.6％。2008年宏观调控的首要任务，是缓解通胀压力，并把过快的经济增长速度，特别是投资增速降下来。此外，坚持和提高节能减排标准，将成为继土地和信贷之后的宏观调控第三个闸门。

2007年宏观调控力度几乎空前，５次提高存贷款基准利率、10次调高存款法定准备金率，出口退税频频调整，产业政策大动干戈。临近年底，紧缩信号更为明显。目前来看，由于2007年各项经济指标居高不下，奥运会后的波谷效应也需提前考虑，新的一年中，各项调控政策将在此基础上进一步强化。

货币从“紧”三管齐下

基本判断美国次级债事件可能加剧中国流动性过剩，因此，2008年货币政策面临的任务更为艰巨。具体分析：由于通胀迹象有所抬头，负利率格局客观存在，2008年央行还会加息2-3次，每次加息幅度可能超过以往常见的27个基点（为了减少企业、居民利息负担，存贷款利差将进一步缩小）；货币回笼方面，公开市场操作和法定存款准备金率仍是主要政策工具，后者可能继续提高至18%左右；为了减低操作成本，窗口指导将被更多采用且更为严格，信贷增速不得超过15%将会成为“高压线”。

判断依据 刚刚结束的中央经济工作会议给2008年货币政策定下的基调是“从紧”，这是中国十年来首次采用这一表述。作为预演，近期监管层已逐步明确2008年银行信贷投放规模、进度以及违规处罚措施，各家商业银行必须“按季度”而非“按年”，统筹规划各自信贷进度。

从必要性来看，2008年中国国际收支失衡仍将继续，通胀压力在能源价格改革推动下可能还会加大。当然，另一方面，阻止货币政策大幅收缩的因素也有两个：一是避免经济运行硬着陆；二是避免中美利差倒挂。这种局面要求各项政策之间加强协同，更重要的是，以开放心态努力突破关碍全局的体制瓶颈。

财政政策有保有压

基本判断 我国财政政策从“积极”转到“稳健”三年来，宏观调控初见成效，但投资和信贷回落的基础仍不稳固。经济运行中投资增长过快、贸易顺差过大、信贷投放过多等问题依旧突出，而且还出现了通货膨胀压力加大和资产价格持续上升等问题。因此，2008年财政政策在总体“稳健”前提下，将会注重体现有保有压，具体来说，就是加强对国民经济的一些薄弱环节的投入，改善民生、改善生态、改善结构，为更好的发展积累能量，为更快的发展奠定基础；另一方面，地方政府主导下的投资饥渴症还较明显，财政政策将在固定资产投资领域加强控制。

判断依据中央经济工作会议传达出的信号是，在货币政策从“稳健”转向“从紧”的同时，明年财政政策继续保持稳健。这样，自2005年以来“双稳健”的财政货币政策，明年将变成一“稳”一“紧”相搭配。这种安排最主要的考量是，改善民生、重点建设、经济结构调整、节能减排等各项工作都需要财政大力支持，明年财政支出还会比较大，所以仍需要实施稳健的财政政策，不宜转为收缩。

但是，明年货币政策面临的压力会更重，财政政策必须主动与之配套。另外，中国的投融资领域理当逐步减少政府参与。综合起来看，2008年财政政策的重点是优化收支结构、强化预算约束。

汇率机制更具弹性

基本判断人民币汇改正在主动性、可控性和渐进性相结合的原则下渐次推进。2008年，伴随中国经济平稳较快增长，金融体制改革进一步深化，企业、居民和金融机构逐渐适应有管理的浮动汇率制度，人民币汇率形成机制势将进一步得到完善，人民币汇率浮动区间有可能在目前0.5%基础上扩大至0.8%-1%。

判断依据完善人民币汇率形成机制改革，是深化经济金融体制改革、健全宏观调控体系的重要内容，其意义包括：一、有利于贯彻以内需为主的经济可持续发展战略，优化资源配置；二、有利于增强货币政策独立性，提高金融调控的主动性和有效性；三、有利于保持进出口基本平衡，改善贸易条件；四、有利于保持物价稳定，降低企业成本；五、有利于促使企业转变经营机制，增强自主创新能力，加快转变外贸增长方式，提高国际竞争力和抗风险能力；六、有利于优化利用外资结构，提高利用外资效果；七、有利于充分利用“两种资源”和“两个市场”，提高对外开放水平。针对国际收支失衡加剧，中国政府连续出台系列举措，其中有些调控手段经反复使用，边际效用已经很低，再加上目前实际采用的小幅但又持续升值的做法效果并不很理想，因此，2008年，在保持人民币汇率合理、均衡、基本稳定的前提下，汇率形成机制可望获得更大弹性。

贸易顺差居高难下

基本判断2007年前10个月，我国进出口贸易保持高速增长态势，增长速度达到23.5%，其中出口增长26.6%，进口增长19.8%，两者相抵，前10个月贸易顺差超过2100亿美元，今年全年贸易顺差超过2500亿美元已成定局。

造成贸易顺差的深层次原因并未出现根本性改变，预计2008年贸易顺差约增长20%，规模达到3000亿美元以上。

判断依据中国的国际收支失衡问题，既是全球经济长期失衡的表现，又是国内储蓄率偏高、消费率偏低的表现，换言之，中国的“双顺差”并非汇率等短期政策的结果。因此，不可能通过人民币升值这一单一途径加以解决。更何况，某些发达国家无理要求的人民币大幅度升值不可能出现。

2008年贸易顺差继续增长的其它因素是，2007年出台的部分措施，如出口退税政策调整等效力正在减弱，服务贸易逆差也在减少。总的来看，国际收支平衡的根本出路在于发挥资本项目调控的空间，也就是要增加资本流出与资本项下的外汇流出，促进企业走出去，以此实现国际收支趋于平衡。

通货膨胀压力加大

基本判断受食品价格持续上涨等因素影响，今年11月全国居民消费价格指数（CPI）同比上涨6.9%，创今年月度新高，也是11年以来新高。预计今年全年CPI涨幅在4.7%左右，是自1996年以来的年度最高涨幅。另一更具风向意义的指标——工业品出厂价格指数（PPI）也在11月创下新高，这表明，通货膨胀压力开始向着上游蔓延，明年防止价格由结构性上涨演变为明显通货膨胀的任务比较艰巨。

判断依据 2007年，相关部门及时出台了一系列平抑价格上涨的综合性措施，总体来看，未来物价上涨的风险依然处于可控状态。不过，值得关注的是：资源、能源等上游大宗商品价格波动向下游传递扩散；国际收支失衡持续积累，过量货币蜂拥进入证券、房产市场并不断吹大资产泡沫；CPI核算体系中教育、医疗，以及公共服务类商品占比过低，而在实际生活中，恰恰又是后者价格涨幅较大，且占居民消费总支出比重不断提高，这种脱节可能导致居民实际感受强于CPI数据。当然，由于决策层严防通胀的态度非常坚决，各项紧缩政策正在不断酝酿、出台中，明年通胀将更多表现为压力而不至演变为现实。

能源价改箭在弦上

基本判断11月1日国内成品油价上调后，炼油环节亏损有所减少，但由于调价以来国际市场油价继续大幅上涨，导致国内成品油特别是柴油供应仍然偏紧。

目前，国家正在积极采取措施，保障成品油市场供应。如强化中石油、中石化两大公司保证成品油市场供应的责任；采取财税支持政策，鼓励成品油生产经营企业增加资源供应，对成品油生产和进口亏损，采取企业上游利润补偿和财政免收进口税等方式给予支持等。但是，以上措施终究属于治标之策，伴随能源法意见征求稿公布，能源定价机制改革可谓箭在弦上。

判断依据 近年来全球石油价格一路走高，中国的石油对外依存度也在节节攀升，但是，出于种种原因，国际市场的价格变动并未合理传导至国内市场。长期而言，这种内外倒挂的格局难以为继，能源作为基本生产要素之一，其价格终须通过市场定价方式合理反映市场供求关系、资源稀缺程度，以及环境损害成本。从根本上来说，正是以往长期保持的、非市场化的、过低的能源价格不恰当地排挤了企业节能降耗的热情。

当然，考虑到能源兼具公共品特性，再加上目前防通胀形势比较严峻，这一改革将会采用渐进方式逐步推进。

民生投入快速增加

基本判断2007年1至11月，全国财政收入累计达到48177.12亿元，同比增长33.5%，不出意外，全年财政收入将会突破5万亿元关口。财政部负责人表示，财政增收重点投向“三农”、教育、医疗卫生、社会保障、环境保护、公共安全等方面。

增加民生保障方面投入，这是近几年公共财政建设中强调突出的导向，这个导向明年还会继续。刚刚结束的中央经济会议提出，要从人民最关心、最直接、最现实的利益问题入手，加大对改善民生的投入力度。对各类民生问题，要区分轻重缓急，突出重点，扎实加以解决。

今年上半年，财政支农支出同比增长28.7%，社会保障和就业支出同比增长29.7%，教育支出同比增长30.6%，医疗卫生支出同比增长36.6%。预计2008年中国将再此基础上进一步加大民生投入，以使全体人民共享改革发展成果。

判断依据 中国的财政年度收入由2002年时不足2万亿元起步，2003年突破2万亿元，2005年突破3万亿元，2006年接近4万亿元，2007年突破5万亿元，数年之内连续迈上新的台阶，增长速度远远快于GDP增速，2008年这种势头仍将持续。

财力相对充足，又逢全面贯彻落实科学发展观，中国在民生领域的投入势必保持高速增长。

资本市场稳中求进

基本判断A股市场2007年行情不会重演。目前，大盘依然处于调整阶段，由于前期行情透支过多，加上股指期货等不确定因素威力巨大，短期之内仍将维持盘整局面，个股分化还会加剧。

造成本轮牛市的基本面依然存在，2008年内地股市在升值受益、奥运商机，以及资产注入等概念股带动下，可能出现上冲7000点的情况。

经过2007年大幅震荡，内地股民投资理念将会逐渐走向成熟，暴涨暴跌出现的几率大大降低。

判断依据 我国资本市场仍然处于新兴加转轨时期。由于资本市场的虚拟特征以及新兴市场规范化程度偏低等原因，在我国证券市场大转折时期，市场规模快速扩张，社会资金大量涌入，不可避免地伴随投机炒作、违法违规行为。越是市场繁荣，风险防范的挑战也越大。如果对于股市繁荣期的风险防范认识不足，各方防范措施不力，市场泡沫可能会进一步向深度演化。泡沫堆积越高，未来修正幅度也越大。对于这样的苗头，从世界各国的经验来看，任何负责任的政府都不可能坐视不管。这是本轮调整充分表明了的基本政策取向。

促进资本市场健康是大势所趋，而要促进资本市场健康发展就必须保证股市发展又“好”又“快”。“好”在“快”前，增长的质量自然是第一位的。

楼市调控依然艰难

基本判断 临近年终，相关部门针对房地产价格上涨过快连续出拳。12月11日，央行、银监会联合下发《关于加强商业性房地产信贷管理的补充通知》，规定各商业银行应以户为单位执行第二套房贷政策；12月18日，央行副行长刘士余在“加强商业性房地产信贷管理专题会议”上明确要求坚决取消转按揭和假按揭贷款，称借款人由此获得新的贷款资金后，大多用于购买多套住房或进入股市，加剧房地产和股市泡沫成分。

在此之前，深圳二手房成交量逐月递减，二手房价格环比下调，其中11月份二手房价格环比比10月下降超过17%，业界有人认为，房地产市场拐点已现。但局部地区房价回落只能作为个案处理，相关部门对于房价上涨仍应保持高度警惕。

判断依据 我国房地产行业的基本面并未发生根本逆转。首先，在可以预见的两三年内，人民币仍将维持在上升通道；其次，城市化进程和人口红利仍会推动住房需求；最后，房地产投资收益颇丰，仍将受到高收入人群青睐。中国社会科学院的研究表明，人民币升值、城市化进程和人口红利对于我国房地产市场的支撑作用，至少可以延续到2010年。

经济预测方法 篇4

美国战略理论家约翰·科林斯说:“想要取得持久的成功, 要有预见性。”

在不确定性事物中发现某种程度的确定性, 是预测的价值所在。把预测应用于经济领域, 重点在于对不确定的未来利益的量化、比较、判断和选择。如按赌博的制度设计, 赌场即庄家的赢率为52.5%, 赌客的赢率为47.5%, 赌客的期望值为-0.0526, 即赌客平均每局输5.25%。具体某一局, 赌客可能赢也可能输, 但整体而言, 赌客必输。赌客如果有全局性, 就不会妄想靠赌博谋生或者发财。但是, 如果赌客有预见性, 也许可以赌博不亏甚至战胜赌场。刘竟涛先生在《炒股不亏钱的智慧》中说, 有位老人根据大量的输赢结果总结出, 在连开12局甚至15局相同结果后, 买相反的, 用13万元总资金中的1000元开始, 输了后加倍买, 获胜率大大提高。老人预见到了前途的光明, 所以敢于参与, 也预见到了道路的曲折, 所以轻仓开始。

炒股与赌博有诸多相似性。在制度的设计上, 散户股民整体上是必亏的, 各国股民大体上都是“7亏2平1赢”。赌客靠概率的预测可以战胜赌场, 股民靠科学的预测也可以战胜股市, 能够科学预测的股民就属于“1赢”的范畴。

一、预测的可能性

概率论的大数定律从理论上有力地支持了预测的可能性。 (大数定律是概率论中讨论随机变量序列的算术平均值向常数收敛的定律。) 唯物辩证法的“事物自己运动发展的规律”, 就是预测的可能性的哲学基础。事物发展的趋势蕴涵着事物发展的必然性和规律性, 预测的前提就是搞清楚事物发展的规律。周期性就是宏观经济运行的主要规律性, 周期性也是“道”的运行规律, “独立而不改, 周行而不殆”。

据《逃不开的经济周期》, 美国经济尽管在1990年代没有出现经济学家所预期的存货周期 (基钦周期, 约4.5年) 现象, 但在2000~2002年开始, 还是出现了资本性支出周期 (朱格拉周期, 约9年) , 2007年开始到现在 (2008年8月) 表现出了房地产周期 (库兹涅茨周期, 约18年) 现象, 这种具有某些规律性的现象, 符合历史经验, 可以看成是经济周期的又一个确凿例证。

尽管经济的周期性波动不可能像正弦波那么标准, 波幅和波长具有不确定性, 但经济的波形仍然具有连续性和渐进性, 使我们认识和观察事物并预测事物的未来和前途成为可能。列宁说:“随时可以看见过去的遗迹, 现在的基础和将来的萌芽”。毛泽东说:“你对于那个问题不能解决吗?那么, 你就去调查那个问题的现状和它的历史吧, 你完完全全调查明白了, 你对那个问题就有解决的办法了。”毛泽东对国民党的预测即简单又实用:“看它的过去, 就可以知道它的现在, 看它的过去和现在, 就可以知道它的将来。”预测听起来很玄, 但这个很玄的事却有很实在的实施方法:搞清了事物的过去和现状, 就搞清了事物发展演化的规律, 也就能预测其趋势, 并提出应对策略和解决问题的办法。

以上说明预测的可能性。这种可能性, 不同于人们挂在口头上的“可能性”, 口头上就那么随口而出。没有严密的逻辑推理, 也就没有可靠性。这里所说的可能性, 是建立在事物发展的规律之上, 建立在严密的逻辑推理之上, 所以, 这种可能性, 具有科学性、必然性和可靠性。

二、预测的困难及克服困难的方法

(一) 预测困难来源于我们自身的思维障碍

培根指出:“人是自然的仆役和解释者, 因此他所能作的和所能了解的, 就是他在事实上或在思想上对于自然过程所见到的那么多, 也就只有那么多”。通过逻辑而被固定下来的种种错误观念, 阻碍着通向真理的道路。“现在占据着人的理智并且在脑海里已经根深蒂固的各种假象和错误观念, 不仅非常扰乱人心, 使真理很难进来, 而且, 即使进来以后, 如果人们事前不提防这种危险, 使自己尽量巩固起来抵御它们的进攻, 它们就会在科学开始复兴的时候, 又找上我们和扰乱我们。”

培根把这些我们自身的思维障碍分为四种, 即:“种族”、“洞穴”、“市场”和“剧场”等, 有四种对应的假象, 即“种族假象”、“洞穴假象”、“市场假象”和“剧场假象”。人们之所以只能看到事物的假象, 主要在于认知主体的幻觉。由于渗进了想象的成分, 人们所看到的事物便不是它所呈现出的本来形态, 而是搀杂了种种主观因素, 如意愿、欲望、期待等等, 所以认知具有了虚幻的成分。要看到真像, 首先必须跳出“种族”、“洞穴”、“市场”和“剧场”, 跳到事物规律的“道”上去。

跳出“种族”, 让我们的意识不仅要“冲出亚洲, 走向世界”, 还要“冲出人类, 走向‘道’”。把自己不当人, 仅当作万物之一, 万物都是“道”的子孙, 万物不是因为我们的“种族”而存在, 而是因为“道”而存在。

跳出“洞穴”, 就像青蛙跳出井, 用更广阔的视野看事物, 用系统思考的方法组织元素, 在系统整体中把握各元素。

市场是贪婪的集散地。跳出“市场”, 也就远离了贪婪的干扰。市场的交易者循着“道”即事物的规律, 独立思考, 就能顺应宏观经济的周期律, 找到真相, 任凭“市场”人士忽悠, 我自巍然不动。

跳出“剧场”, 相当于青蛙跳出温水的锅, 历史地看事物, 看到变化的轨迹, 不为一时的现象所迷惑, 自然就能看到真相。

(二) 预测困难来源于事物现象与本质的矛盾

马克思说:“如果事物的表现形式和事物的本质直接合二为一, 一切科学都成为多余的了。”毛泽东说:“要完全地反映整个事物, 反映事物的本质, 反映事物的内部规律性, 就必须经过思考作用, 将丰富的感觉材料加以去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里的改造制作功夫。”

事物外表上变化不定的形状, 就是现象;事物内部的相当固定不变的相互关系、相互作用等, 就是本质。现象与本质常不一致, 有时甚至相反, 这就是现象和本质的矛盾。与本质完全相反的现象, 称为假象。假象又分人们故意制造的假象和自然发生的假象。

在不知本质的前提下, 怎样识别假象呢?笛卡尔的《探求真理的指导原则》中的原则三说:“关于打算考察的对象, 应该要求的不是某些别人的看法, 也不是我们自己的推测, 而是我们能够从中清楚而明显地直观看出什么, 或者说, 从中确定无疑地演绎出什么。”笛卡尔在《谈谈方法》中说:“我把仅仅貌似真实的看法一律看成大概是虚假的。”例如, 股市中我们把“股市是零和博弈的战场”作为公理, 当网上大肆宣传社保加仓时, 我们的演绎是, 社保是普通的投资机构, 零和博弈中聪明资金必然要掠夺愚蠢资金, 为了便于掠夺就必然掩盖真实意愿, 社保加仓的信息就是掩盖真实意愿的信息, 对应的真实意愿就是机构要出货, 表示机构认为后市将继续下跌。

凡是从某现象推理出与公理相矛盾的结论, 我们就认为该现象为假象。将似是而非的现象优先看成是假象。

(三) 预测困难来源于事物未来的不确定性

唯物辩证法认为, 事物无时无刻不在变化当中, 不是量变就是质变。毛泽东说:“事情是不断变化的, 今天要把将来的事情统统描写出来, 是不可能的, 这样要求与空想社会主义差不多。科学地看事情就不是如此”。毛泽东还说:“一般地说来, 不论在变革自然或变革社会的实践中, 人们原定的思想、理论、计划、方案, 毫无改变地实现出来的事, 是很少的。由于实践中发现前所未有的情况, 因而部分的改变思想、理论、计划、方案的事是常有的, 全部的改变的事也是有的”。计划是根据预测而做的, 预测赶不上变化, 所以“计划赶不上变化”。预测指导实践, 实践的结果作为反馈, 不断修正预测, 如此循环往复, 以至无穷, 使预测结果更趋完善。

(四) 加强学习, 提升预测能力

古今中外, 演绎了大量的“料事如神”的传奇故事, 这些传奇故事就是高水平的预测。那些有科学依据的成功预测就是我们学习的榜样, 我们可以从这些成功的案例中总结出具有普遍意义的预测方法, 再用这种方法指导我们的实践。在宏观经济的预测方面, 索罗斯是我们的首选榜样。

学习预测, 首先要修“道”, 即认识事物的运行规律。以道看万物, 就容易明白小道理。道是事物的终极规律, 如二进制就是目前所知的电脑运算的终极规律。大道至简, 最简单的二进制是电脑运算的基础, 生活中常用的十进制却不是。

以道求道, 从大处着眼, 眼界要拔得够高, 从已知事物的规律探索未知事物的规律;以术求道, 从小处着手, 措施要落得够实, 在日常小事中探求事物的普遍规律。修炼到一定的境界, 充分掌握了大量事物的运行规律, 再看复杂事物, 也就像空中鸟瞰迷宫一般明了。

三、预测成果的运用

(一) 自己动脑, 丰衣足食

一方面, 科学的预见能激发人们对未来的憧憬和追求;另一方面, 结合前文提到的“市场假象”, 我们要明确地认识到, 市场中会有人发布披着科学外衣的虚假预见, 诱发人们对未来的错误憧憬和错误追求, 当然, 根据虚假预见憧憬和追求的人们必然掉入虚假预见的陷阱。

因为市场中鱼龙混杂, 我们不能简单地运用市场中的预测成果, 必须自己动脑, 对市场中的预测成果进行严密的“去伪存真”。最好是亲力亲为, 自己根据原始的可靠的事实进行科学预测, 指导自己的实践。

(二) 辨证地运用预测成果

BBC录制的记录电视片《达尔文所不知道的》中说:“尽管我们不能预测三周以后的天气, 但我们至少可以大概地预测今后三个世纪的气候。”对预测成果的运用, 要有辨证的态度。因为科学预测是建立在可靠基础之上, 所以在大方向上要坚定地贯彻执行预测的结论;因为预测有不确定性, 所以在细节上要轻视预测的结论。

我认为, 由于预测者要从历史、现在和全局来预测未来, 而且, 万事万物又是变化的, 可想而知, 预测所依据的信息量是巨大的, 而我们人类的能力却是有限的, 我们只能沿着“道”所指引的路, 尽量去除细枝末节, 追究根本, 才有可能抓住事物的本质, 得到比较正确的预测成果。事物呈波浪式前进, 大波中有中波, 中波中还有小波, 我们一般只能预测大的趋势, 就像潮流呈趋势运动, 趋势中有波浪, 波浪中有水花, 水花中的水分子在作布朗运动, 越小的运动越难以把握。所以, 在运用预测成果时, 大方向上要坚信, 在细节上要轻视。在股市中, 预测股市大趋势的准确度较高, 预测波段的准确度次之, 预测明天的涨跌准确度最差。在争取最好的结果的同时作最坏的准备, 在预测的牛市中, 遇到阴跌的困难, 要坚定对牛市的判断, 敢于越跌越买, 不可临时改为放空。同理, 在预测的熊市中, 遇到上涨的困难, 要坚定对熊市的判断, 敢于越涨越放空, 不可临时改为买入。

四、根据经济数据预测股市的方法探讨

(一) 可靠数据是股市预测的基础

股市的预测按时间长短可分为长期趋势预测、中期波段预测、短期涨跌预测。预测的依据有宏观指标, 如狭义货币供应量M1、采购经理人指数PMI等, 中观指标即行业经济指标, 如发电量、用电量、水泥产量等, 微观指标即股市自身产生的指标, 如K线图、资金流向、市场情绪、媒体言论等。客观度越高的依据越可靠, 客观度越低即主观度越高的依据越不可靠, 宏观指标、中观指标、微观指标的客观度逐渐降低, 可靠性逐渐下降。上述依据中, 宏观指标主要预测大盘指数的长期趋势, 中观指标主要预测大盘指数或板块指数的中期趋势, 微观指标主要预测大盘指数的短期趋势。

关于根据K线图、资金流向、市场情绪等预测行情的方法, 有大量的专业书籍作了介绍, 这里就不赘言了, 关于根据媒体言论作预测, 讲一个小故事供各位股民朋友参考。笔者曾在某个股上吃了一个大亏, 后来通过苦心研究, 发现了该股的一个小秘密。有位网名为“大牛散”的人在个股的“股吧”中经常会发布一些“调研成果”, 由充分的原始材料出发, 根据经济理论做了严密的逻辑推理得到预测结论, 给人的第一印象是“大牛散是该股的研究专家”。笔者因粗略学了一点波普尔的科学哲学和笛卡尔的方法论, 提出“大牛散是该股的研究专家, 根据大牛散的言论交易可以赚钱”的假设, 试着依据历史事实寻求验证。不验不知道, 一验吓一跳, 笔者根据K线图的高低点寻找对应时间段中“大牛散”关于个股涨跌的言论, 发现每个高点和每个低点都有“预测”言论, 而且百分之百与市场行情相反。发现这个“秘密”后, 我非常兴奋, 终于找到发财的捷径了:只要按照“大牛散”的言论进行反向操作, 几个波段下来, 每年至少可轻松盈利50%。在一次朋友聚会上, 为了报答两位高手平日对我的帮助, 我将这个用金钱 (亏损的金钱) 和汗水换来的秘密告诉他们, 没想到, 他们几乎异口同声地说:“不可行。如果‘大牛散’消失了, 你也不做了吗?”他们认为, 网上的言论, 在预测方面的权重小, 且没有持续性, 只能作为次要的参考。

(二) 用历史和现在的经济数据预测股市的趋势

根据宏观指标、中观指标等预测股市趋势行情的总原则, 用历史数据计算宏观指标、中观指标与股指的相关度, 根据相关度和宏观指标、中观指标的最新数据预测股指的趋势。招商证券的罗毅先生在研究报告“著名的M1定买卖”中详细地研究了狭义货币供应量M1与股指大趋势的关系, 建议股民朋友阅读这篇研究报告。我这里要介绍的是, 股民朋友自己根据最新的M1数据和其他一些宏观指标、中观指标, 利用Excel软件综合研究股市趋势的方法。具体步骤如下。

第一步, 在Excel表格中, 按列的顺序排列M1、M2、新增信贷、PMI、消费者信心指数、宏观经济景气指数的先行指数、波罗的海干散货指数等宏观经济指标数据, 然后排列澳大利亚BJ煤炭现货价、布伦特原油价、秦皇岛煤炭库存、直供电厂煤炭库存、发电量、用电量、水泥产量、合成氨产量、生铁产量、汽车产量、房地产新开工面积、家电产量、玻璃产量等行业经济指标数据。相同月份的指标数据排在同一行。

第二步, 计算上述各指标数据的环比增加值和 (或) 同比增加值, 形成新的数据列。

第三步, 根据各指标的环比增加值和 (或) 同比增加值的正负号, 对各指标评分。

第四步, 设置各指标评分的权重值“初值”。

第五步, 求各指标评分的总分:各指标评分乘以各指标权重值, 再求总和。这个总分的数值区间是不确定的。

第六步, 将这个总分除以“权重值的总和”, 得到一个数值区间为0~100%的数据, 这个数据就是每个月股指涨跌的概率值。将这个概率值作为“模拟账户”每个月的仓位值, 例如, 某月上涨概率为80%, 对应该月“模拟账户”仓位值为80%。

第七步, 用“模拟账户”仓位值乘以大盘指数的月涨跌值, 得到“模拟账户”的月收益, 各月的历史收益相加得到“模拟账户”总收益。

第八步, 改变在第四步中设置的权重值“初值”, “模拟账户”总收益会相应变化, 总收益的最高值对应的就是各指标评分的权重值“终值”。依次改变各指标的权重值“初值”, 分别得到各指标的权重“终值”。因为各指标的权重值有相互影响, 需要进行几轮改变, 权重值“终值”才能逐渐稳定下来。

第九步, 重复第六步, 得到最终的股指涨跌概率值。如果将第七步的大盘指数替换为各板块指数, 可以预测各板块股指的涨跌概率值。

(三) 预测模型的评价

将2005年至2011年的大盘涨幅和模拟账号涨幅比较, 结果如表1所示。

从表1可以看出, 在2005年~2007年、2009年的上升趋势中, 模拟账号涨幅与大盘涨幅高度一致, 有效地抓住了牛市的行情, 在2008年、2010年~2011年的下跌趋势中, 应为预测的上涨概率低, 控制仓位值在低位甚至空仓, 模拟账号虽然略有亏损, 但远远强于大盘, 有效地避免了熊市的系统性风险, 如果根据预测的结果融券放开, 则模拟账号可以取得近似于大盘跌幅数值绝对值的正收益。

摘要：通过分析事物的历史, 可以找出该事物运动发展的规律;根据该事物的现状比对历史规律, 就可以大致判断该事物的未来发展方向。本文具体介绍了用经济数据预测股市趋势的一种方法, 利用EXCEL软件, 找出宏观经济指标和行业经济指标与股市指数之间的相关性规律性, 再根据宏观经济指标和行业经济指标的现状数据, 比对经济数据与股市指数之间的规律, 就可以知道股市未来一段时期的趋势方向, 为投资股市提供较为可靠的依据。

关键词：宏观经济指标,行业经济指标,预测,股市指数,趋势方向

参考文献

[1]卡尔.波普尔.科学发现的逻辑[M].中国美术学院出版社, 2007, 6.

[2]拉斯.特维德.逃不开的经济周期[M].中信出版社, 2008, 11.

[3]贾俊平, 等.统计学[M].中国人民大学出版社, 2009, 11.

[4]李云雁, 等.试验设计与数据处理[M].化学工业出版社, 2008, 7.

世界经济形势分析与预测 篇5

1月5日，在社会科学文献出版社举行的“20世界经济与全球政治形势发布会”上，中国社科院世界经济与政治研究所副所长李向阳发布了“2004～2005年世界经济形势分析与预测”的课题报告。

报告指出，全球经济呈现出强劲的增长势头，经济增长率高于20世纪90年代高速增长时期的平均水平，创造了过去来的最高记录。报告同时指出，受周期发展的制约和一系列不确定性因素的影响，2005年全球经济增长将会明显放缓，但仍能保持适中的速度，预计在4.3%左右。

一、主要发达国家经济的增长趋势

报告显示，2004年美日欧三大经济体的增长速度普遍提高，美日经济增长势头强劲，欧元区经济增长率相对较低。2004年美日欧三大经济体增长率分别可达到4.3%、4.5%和2.0%。其中，日本经济承接上年度经济增长的势头，多年来增长速度第一次有可能接近美国。

就经济增长的贡献因素来看，美日欧之间存在明显的差异。美国经济增长的动力主要来自于消费和投资，但受就业市场的影响，第二季度消费需求增长缓慢，对增长的贡献度大幅下降。由于贸易收支状况的持续恶化，净出口对经济增长的贡献一直为负。日本经济在继续依赖外需拉动的同时，消费开始成为增长的重要动力，政府支出的作用逐渐淡出。

报告预测，2005年三大经济体的基本增长态势不会发生根本性变化，只是要比2004年的增长率有所降低。根据多数国际组织的预测，美国的增长率为3.4%～3.5%，日本的增长率为2.2%～2.3%，欧元区的增长率为1.9%～2.2%。其中，下调幅度最明显的是日本,，相反，欧元区经济基本上能够继续维持2004年的增长水平。

二、主要发展中国家与转轨国家经济的增长趋势

报告指出，2004年主要发展中国家均呈现出强劲的增长势头。东亚地区经济作为一个整体将继续成为全球经济增长率最高的地区;印度的增长率虽然有所放慢，但在发展中国家大国中仍然位居前列，仅次于中国和俄罗斯，其连续稳定的高增长正在令世界所瞩目。根据不久前修正过的数字，按照财政年度计算，财政年度印度的经济增长率为10.4%，首次超过中国成为全球第一。俄罗斯经济已经连续实现第六年的增长，并且内需增加已逐渐成为经济增长的主要推动力量。居民消费对经济增长的贡献度从20的3.9个百分点上升到2004年上半年的4.7个百分点。南美洲的巴西已经摆脱阿根廷金融危机所带来的负面影响，从上年度的负增长进入中速增长阶段。南非作为非洲经济的领头羊创造了过去50年来连续5年增长的新记录。

主要发展中国家与转轨国家经济的高速增长得益于以下几种因素：第一，发达国家复苏进程的加快，对绝大多数发展中国家经济产生了巨大的拉动作用。尤其是东亚地区经济，许多国家2004年上半年出口增长率超过了20%。第二，世界初级产品价格上升改善了发展中国家的贸易条件，增加了外汇收入。此外，世界石油价格上升对墨西哥、俄罗斯等石油出口国带来了巨大的收益。第三，世界主要货币的汇率基本上保持了稳定，为发展中国家进出口贸易和国内货币政策创造了较好的外部环境。第四，全球外国直接投资在经历了～年低位徘徊之后开始明显回升，其主要推动力就是对发展中国家的投资增加。外国直接投资总额将从2003年的1476亿美元增加到2004年的1669亿美元，其中对非洲地区的投资从136亿美元增加到144亿美元，对中东欧地区的投资从515亿美元增加到532亿美元，对独联体国家的投资从38亿美元增加到57亿美元，对东亚地区的投资从528亿美元增加到798亿美元。

报告预测，2005年多数发展中国家经济都将会随全球经济增长速度的放缓而有所放慢，但印度、俄罗斯、中国、东盟等经济体仍将会保持较高的增长速度。

三、影响全球经济增长的不确定因素

报告指出，2004～2005年全球经济将会保持较高的增长速度，但仍有许多不确定因素可能会危及经济的持续增长。如石油价格上涨、美国的“双赤字”以及发达国家的房地产泡沫风险等。

(一)世界石油价格上涨风险

截止到2004年10月18日，世界原油价格已经冲破55美元/桶，比年初的32美元/桶上涨了70%左右。过去5个月期间OPEC的日产量已经增加了350万桶，美国也决定动用战略石油储备，但石油价格仍然在不断攀升。对此，我们的一个基本判断是，目前的油价上涨在很大程度上是市场投机的结果，但这种投机的背后是世界石油供求的不稳定性。虽然石油供给的基本格局没有发生根本性变化，但受非经济因素的冲击，全球石油供给方与需求方的合作关系被破坏，降低了市场对稳定石油供给的信心。因此，短期内石油供给的稳定性将取决于美国的中东政策和国际石油需求的变化。

从需求方面来看，全球经济复苏，美国等发达国家大量增加库存直接拉动了石油需求的增长。而中国、印度等发展中大国的高速经济增长，加上对外部能源的依存度不断上升，客观上助长了这种趋势。

从供给方面看，短期内，伊拉克战争后伊国内政局的不稳定性、俄罗斯政府对尤克斯公司的处理方式以及其他国家特别是委内瑞拉、尼日利亚发生的政局动荡和工会运动都制约着供给的正常增加。在这种形势下，各大石油公司和产油国出于安全和规避风险的考虑而采取的审慎投资态度，不利于供给增加。全球剩余生产能力已由20世纪70年代的4%左右降到目前的1%左右，达到历史最低点。据国际能源署测算，每年对世界石油资源勘探开发的投资需要2100亿美元，由于大公司和产油国担心价格回落造成的巨大损失，实际投资缺口每年为15%左右。

但就目前而言，世界石油供大于求的基本格局没有发生变化。根据美国能源情报署的估计，2004年前两个季度全球原油需求分别为8197万桶/天和8006万桶/天，同比增长191万桶/天和314万桶/天;全球原油供给量前两个季度分别为8234万桶/天和8151万桶/天，同比增长362万桶/天和319万桶/天。预计2004年全年需求和供给的增长率分别为2.8%和3.4%。世界原油市场仍然是供略大于求。

在全球石油供求基本保持平衡的格局下，石油价格的高涨很大程度上是市场投机的结果。针对～世界石油价格暴跌(达到12美元/桶，最低曾经出现9美元/桶)，美国运用其在国际石油体系中的霸权成功地进行了干预：“收买”了石油输出国组织前三大生产国，沙特阿拉伯、伊朗和委内瑞拉，使它们倾向于扩大各自的产量

和市场份额;促使各国支持石油输出国组织所希望的`22~28美元的价格。这一进展几乎受到普遍欢迎。代表供需双方的两大国际石油组织--石油输出国组织和国际能源署携手监督供需关系，迅速且有效地重建了市场的稳定局面，将价格稳定在希望的价格区间内。但随后发生的政治事件(特别是“9•11”事件，阿富汗战争和伊拉克战争)却摧毁了上述协议的基础。虽然伊拉克每日200万桶石油出口几近消失是原因之一，但更重要的是，自从沙特公民卷入“9•11”恐怖袭击，及后来美国公司被排除在沙特巨大的天然气储量开发合同之外，沙特和美国之间强有力的关系遭到了破坏。在石油供求问题上，石油输出国组织与国际能源署之间出现意见不合，并出现公开的相互侮辱，取代了以往的井然有序状态。无组织的市场不可避免地出现混乱，导致最近价格的投机性飞涨。

报告认为，如果我们认定对石油供求不稳定性所做的投机是最重要的因素，那么目前的油价上涨趋势将不可能持久。虽然短期内油价也可能维持在高位，甚至继续创出新高，但中期内油价回落是不可避免的。

(二)美国“双赤字”的风险

“双赤字”本身并不是新问题，历史上里根执政时期就出现过，但最终以1985年“广场协议”美元大幅贬值得到了解决。布什政府执政以来，财政状况从盈余转化为赤字，贸易状况持续恶化。2004财政年度美国财政赤字预计为4220亿美元，财政赤字/GDP为3.6%;贸易赤字/GDP的水平连续创造新记录，2004年预计为5.5%。

“双赤字”的根源是美国国内的储蓄率不足和由此所引发的投资缺口(储蓄与国内投资的差额)扩大。个人储蓄/个人可支配收入已经降到危险的水平，只有1.5%，不仅低于20世纪90年代的平均水平，而且也低于7.2%的长期平均水平。美国的投资缺口大约为-2.5%，到2004年第二季度已经上升到-6%。

(三)房地产市场的泡沫风险

自20世纪90年代中期以来，主要发达国家的房产价格连续攀升，甚至在～的经济衰退期间也没有停止。以美国为例，1995～2003年房屋实际价格已经上升了36%，远高于20世纪70年代和80年代两次高涨阶段的上升幅度(分别为13%和17%)。截止到2003年第三季度，居民持有的房屋不动产总价值达14.6万亿美元，占居民总资产的28%，相当于当年GDP的130%。

目前的房地产市场的持续繁荣很大程度上是低利率促成的结果。以往房地产市场周期发展的历史表明，房屋价格的下跌都是和利率的提高联系在一起的。因此，在房地产市场已经处于高位很久的情况下，发达国家中央银行的货币政策将面临两难困境：为抑制通货膨胀而采取的加息行为有可能会触发房地产市场的暴跌。今后一段时期内，能否通过稳健的货币政策使房地产市场实现“软着陆”是对包括美联储在内的各国中央银行的一项严峻的考验。

四、国际金融市场的发展趋势

报告指出，国际金融领域2004年呈现出相对平稳的态势。世界主要货币之间的汇率波动幅度不大;国际资本流动出现恢复性增长;世界股票市场处于泡沫经济崩溃后的稳定状态;主要发达国家开始提高利率，全球经济将脱离过去三年的低利率时期。

到2004年10月中旬，美元的名义有效汇率(effectiveexchangerate)(相对7种货币)基本维持在年初的水平，只是在上半年有过小幅上升;欧元的名义有效汇率(相对12种货币)比年初略有下降;日元的名义有效汇率(相对15种货币)比年初有一定幅度的下降，从90点下降到10月14日的87.8。

在经历了2003年恢复性增长之后，世界主要股票市场基本上是原地踏步。和年初相比，除了日本Topix指数略有上涨外，美国的SP500和欧盟的Euro-Stoxx都没有明显的变化。

受全球经济复苏进程加快的推动，发达国家已基本上摆脱了通货紧缩的威胁，进而各国中央银行开始关注通货膨胀的风险。在主要发达国家中，除日本外(它尚未完全摆脱通货紧缩)，多数国家在2004年都提高了利率。这标志着连续三年的低利率时期已经宣告结束。美联储迄今已经连续三次提高利率，从1%上调到了目前的1.75%。考虑到石油价格上涨的风险和房地产市场的接受能力，美联储一直在试探性地加息。在正常状态下，4%的利率被认为才是可持续的。市场预期到2005年底美联储才有可能提高到这一水平，但这要取决于油价上涨对美国经济的影响和房地产市场的反应。在美国连续提高利率的同时，欧洲中央银行没有做出同步的调整，这一方面是因为欧元区的通货膨胀压力还在可控制的范围内，另一方面也是经济复苏乏力的结果。日本仍然在维持多年来的零利率政策，至少在消费物价指数变为正数之前不会改变这一政策。

五、全球区域经济合作的新进展

报告指出，过去十年来，全球区域经济合作一直在保持高速发展。2004年有两个突破性的进展。一是欧盟第一轮东扩正式完成;二是美洲自由贸易区(FTAA)的谈判有可能在年内结束。如果后者顺利完成的话，将标志着大西洋两岸区域经济合作和经济竞争进入了一个新的阶段。

报告分析，中东欧10国加入欧盟在2004年6月30日正式完成，从此欧盟由15国扩大到了25国。虽然就区域内贸易规模而言，这次东扩并没有太大的影响，但就增加的国家而言，这是欧盟历史上最大的一次扩张，作为一个更大的经济体，欧盟在国际事务中的影响力会有明显的提高。据估算，欧盟东扩使欧洲地区原有的区域贸易协定有60项要停止运行。鉴于欧洲地区的区域贸易协定数量已经达到了极限，今后欧盟的每一次东扩都将意味着已有区域贸易协定数量的减少。

美洲自由贸易区的谈判已经进行了多年。按规划2004年年底前将完成整个谈判程序。由于参加者涵盖除古巴以外的所有34个美洲国家，各方对待协议的内容存在很大分歧，在2003年底的美洲国家首脑会议上达成了一种被称作“自助餐”式的框架协议，即成员国根据自身的情况可以有选择地执行相关条款。这就为整个谈判顺利进行奠定了基础。

2004年大西洋两岸的区域经济合作同时取得突破性进展并非是一种时间上的巧合。从20世纪80年代中期以来，两岸的区域经济合作进程有着惊人的时间对应。其背后的真正动机反应了一个基本的趋势：大国之间的竞争日益转化为区域经济合作组织之间的竞争。这为东亚地区的合作提出了新的压力和挑战。

六、世界经济与

中国经济的互动关系

报告指出，多年来，中国经济高速发展，与世界经济的融合步伐加快，在我国受世界经济影响越来越大的同时，外部世界也越来越感觉到中国经济的巨大影响力。因此，中国经济与世界经济正在进入一个新型的互动阶段。

在经济增长层面，中国经济增长对全球经济增长的贡献度在扩大。据估算，～2003年间全球经济增长部分的1/3是由中国经济完成的。在众多国际机构对2004～2005年世界经济增长前景进行预测时都把中国经济能否实现“软着陆”作为一项主要因素。

裙子长短预测经济兴衰 篇6

女性裙子的长短如何能够指示经济兴衰呢？这还要从生物学角度来解析一番。我们都知道，在动物界中，当雄性动物见到了能够引起它兴趣的雌性动物，就会展现雄性的风采——或有孔雀开屏，或有雀声入于云霄，这都是雄性动物心动之后为了吸引雌性的表现；到了人类社会，男性主导社会，变成女性需要挖空心思来吸引男性目光了，短裙子就是女性吸引男性屡试不爽的办法之一。

在经济景气的时候，男人普遍心情放松，悠闲自得的时间更多，更容易关注到身边的女性而不是手中的工作。在这个时候，普通女性常常也会找一些办法来吸引男性的目光，比如更短的裙子，来激发男性的兴趣，使其关注到自己而不是别的女性。而在经济走向萧条的时候，不仅男性的工作会吃紧，女性也会受到波及，她们会不得不去从事各种工作，来缓解自身或者家庭紧张的经济状况。这时候，再穿短裙，已经不适合女性的需要，较长的裙子更加有利于工作。因此，当更多的女性以悠闲的心态着短裙的时候，意味着她们的闲暇时间更多，经济状况也相对较好一些；而女性着长裙的时候，则意味着她们不得不去做更多的工作，身边的大多数男性也缺乏时间和女性交往，这就意味着经济状况可能普遍较差了。换句话说，社会上女性多着短裙，表明经济状况好一些；都着长裙，则有可能意味着经济的滑坡。也是古语中所言，一叶知秋，如果大街上都是长长的“落叶”，那么是不是就意味着萧瑟的秋天到来了？

当然，在一些风俗相对保守或者奇特的国家里，短裙预测法并不是屡次能够说明情况的。比如一些传统保守的阿拉伯国家，妇女们不要说穿短裙了，连平时上街都要头戴面罩，将面庞遮掩起来；苏格兰更是一个男性穿裙的国度，也很难从裙子的长短，看到国家经济的景气状况。

经济预测方法 篇7

公允价值的计量是衡量金融经济和货币流通性能的通用标准之一, 公允价值的定义为市场参与者在计量日发生的有序交易中, 出售一项资产所能收到或者转移一项负债所需支付的价格。通过公允价值计量方法的优化, 对公允准则的初始计量、估值技术得到有效提高, 使得交易双方在熟悉市场情况下, 通过确定的价格和公平交易的条件, 结合货币金融市场的国际会计准则, 交易双方自愿进行资产交换或者债务清偿。在当前经济形势紧张和经济压力不确定的市场环境下, 市场的经济指数波动对公允价值计量的精确性带来较大的影响, 需要对公允价值的计量方法进行优化改进, 提高对市场波动和经济序列指数的预测精确性, 相关的算法研究受到人们的重视。

传统方法中, 对市场波动的经济指数环境下的公允价值的计量方法主要有基于非线性经济序列分析的公允价值计量方法、基于相空间重构的公允价值计量方法、基于主成分分析的公允价值计量方法等, 然而传统方法都将市场波动的经济指数序列当作是一组平稳的随机过程, 对经济指数序列的非线性成分特征的利用效率不好, 导致在进行公允价值计量中出现误差, 无法可靠地为经济统计部门提供会计准则。对此, 相关文献进行了算法改进设计, 其中, 文献[4]提出一种基于零冗余度模糊C均值聚类的市场波动经济下的公允价值计量方法, 有效建立一个对市场经济波动下的公允价值的走势预测模型, 对该区域的市场经济波动下的公允价值测量体系进行C均值聚类分析, 提高了公允价值计量的准确度, 但是该算法在进行线性时间序列预测时可能出现自相关误差, 导致对会计分析过程产生失真, 且计算开销较大。文献[5]提出一种基于支持向量机 ( Support Vector Machine, SVM) 模型的市场经济波动预测算法, 采用混沌时间序列分析方法, 通过公允价值模式的转变, 进一步细化和强化了对持续经营能力的评估和分析, 提高了计量的可靠性, 但是, 该模型具有计算开销过大, 在公允价值计量过程中的收敛性不好。针对上述问题, 本文提出一种基于非线性经济指数序列分析和市场波动经济预测的公允价值计量方法, 首先构建了市场波动经济指数的非线性序列分析模型, 采用最大Lyapunov指数特征提取方法构建公允价值计量的输入参量特征, 以此为基础, 结合平均互信息方法构建一个状态预估计器, 实现市场波动的经济预测, 以此实现公允价值计量算法的改进。仿真实验进行了性能验证, 展示了本文算法在提高公允价值计量准确性, 改进金融利率、价格波动性、信用风险等参数的评估性能方面的优越性。

二、公允价值计量的基本原理和市场波动经济指数预测模型构建

1. 公允价值计量的基本原理和算法原理介绍

随着市场经济建设的深化与金融境外流通的扩大, 最终必然导致市场经济的波动。随着全新的《39 号公允价值计量准则》掀开了神秘面纱, 新的公允价值计量模式推出, 在市场经济波动的时代背景下, 《39 号公允价值计量准则》是财政部针对市场经济波动推出的新的企业会计准则标准体系。市场经济波动对中国的经济和公允价值的计量带来巨大的影响, 公允价值的计量模式主要采用的是价值评估模型, 具体方法是建立计量日的可能交易价格, 考虑资料输入的使用、可观察的市场信息, 通过“公允价值变动损益”对企业利润产生影响, 调整信用风险贴水, 确定合理的公允价值。公允价值计量模式参考因素如图1 所示。

本文为了提高对市场计量的公允价值的估价准确性, 提出一种基于非线性经济指数序列分析和市场波动经济预测的公允价值计量方法。为了实现对公允价值的优化计量, 采用相空间重构方法, 得到公允价值计量模式下的经济增长指数在多维相空间中的时间序列模型, 表示为:

其中是市场经济与金融结算的阶段性经济波动指数时间序列, 假设其长度为N。对于资产负债下经济增长指数时间序列采用未来现金流量贴现方法, 得到公允价值计量的相空间重构向量轨迹矩阵为:

其中, 公允价值计量的空间状态嵌入维数m, 时间延迟 τ, 在计量日发生的有序交易产生的资产收益采用协方差矩阵C, 表示为:

( 3) 式中市场经济波动下的公允价值数据的代价函数参量矩阵和矢量分别为:

对公允价值计量的评估模型L进行奇异值分解L = U* S* C。结合市场的影响因素, 根据市场环境、市场供求关系, 可得U和C是正交矩阵, 而

其中S为L的奇异函数, 采用奇异特征分解方法, 得到公允价值计量的自相关特征的对角向量为:

公允价值计量作为金融计量工具, 估计当时价格, 对预期市场进行有利推测, 对公允价值计量模式设计, 通过上述设计, 进行公允价值计量。

2. 市场波动经济指数预测模型构建

根据上述公允价值计量的原理分析, 通过现金流量信息微观审慎监管, 严格控制各类风险, 对市场波动背景下的会计信息, 其中包括财务状况、盈利能力和现金流量信息进行内部结构优化控制, 公司的内部结构控制同会计的盈余实现的具体措施相结合, 进行市场波动经济指数预测, 对于输入市场波动时间预测系统中的K个输入样本数据集, { xi, yi} , i = 1, 2, L, k, 其中k表示计量商品价格的个数, 采用《企业会计准则第39 号———公允价值计量》模式, 结合SVM回归算法构建市场波动经济指数的非线性时间序列模型 φ, 把市场经济波动下的公允价值测试的历史数据映射到高维的特征向量混沌空间S中, 采用评估模型确定公允价值的条件得到一个线性回归过程, 市场波动经济预测的表达式为:

上式中, ω 表示市场经济波动持续时间加权值, b表示为公允价值计量的偏差向量。采用SVM模型的训练市场波动经济指数集合, 选取最小化的风险加权, 对商品的自然属性和社会属性进行衡量, 得到属性衡量的描述形式为:

结合市场的影响因素, 根据市场环境、市场供求关系对SVM模型进行训练, 使得训练具有更好的推广能力, 得到市场经济波动预测优化模型为:

( 11) 式中, ζl和 ζl*表示松弛变量, ξ 为风险管理的损失函数, c表示在市场经济波动下公允价值计量数据的样本拟合精度分析中, c值越大, 表示对市场波动经济预测的准确度越高。

三、公允价值计量算法改进实现

根据上述市场波动经济预测结果, 进行公允价值计量算法改进设计, 采用最大Lyapunov指数特征提取方法构建公允价值计量的输入参量特征, 得到市场波动经济指数序列的最大Lyapunov指数:

计算公允价值计量的输入参数向量{ δxi + 1 ( jk) = xjk + 1- xi + 1| k∈1, L, Nb} , 在市场经济波动下, 会计准则和国际准则趋同, 得到又一个N × m子空间的邻域矩阵:

设不确定的风险因素下公允价值的方程B+xi为Bxi的广义逆矩阵, 结合平均互信息方法构建一个状态预估计器, 得:

又因为资产收益的状态转移矩阵B+xi= ( BTxiBxi) - 1BTxi, 故而有:

得到计量商品价格的初始价格Jx (i1) 后, 进行QR分解求得市场波动经济指数序列的Lyapunov指数谱。对其他综合收益取其列向量作为x0的正交基向量, 采用价格波动性正交化Jx (i1) Q0的列为:

其中, Jx (N) 通过Jx (iN) 得到, 根据上述预测结果, 采用平均互信息算法进行公允价值计量准则的修正, 假设价值准确的误差中心矢量Xm为特征函数空间中心点, 其最近邻点为Xk, 根据虚假最小近邻点方法求得会计计量商品价格的最优矢量特征为:

( 17) 式中, Xm和Xk进一步发展演变为Xm + 1和Xk + 1。纳入“综合收益”和“其他综合收益”, 进行公允价值的高斯分布、特征分布, 结合模型构建得:

在 ( 18) 式中, Xm + 1的最末分量X ( tn + 1) 为一个差分函数, 且唯有它是未知的, 采用最大Lyapunov指数分岔原理, 得到公允价值计量的最优解集为:

设N0= 0, D0= 1, 在市场经济与金融国际化下, 对公允价值的计量采用平均互信息法求得输入的参量集合, 对k = 1, 2, L, n - 1, φkj由下面的递推公式, 实现过程收敛, 其中j = 1, 2, L, k, 递推公式为:

最后根据市场环境、市场供求关系和人的主观意识, 将对所计算的结果进行取舍, 谨慎使用价值评估模型, 实现对公允价值的计量模式的改进。

四、仿真实验与结果分析

为了测试本文的公允价值计量方法在实现金融利率、价格波动性、信用风险参数的评估和市场波动预测中的应用性能, 进行仿真实验。实验的计算机硬件配置参数为: Intel Core2 Duo1. 80GHz, 1G内存, 主频为DDR2 667, 操作系统为Windows7。仿真实验采用NS - 2. 27 和NS软件进行市场经济波动下的公允价值影响模型的模拟, 以各类资产市场交易中的经济数据作为研究对象, 最终获得市场经济波动下的公允价值有影响的6 个因子, 进行系统模型构建原始驱动数据, 分别表示为x1, x2, …, x6, 。对x1, x2, …, x66 个驱动因子数据进行金融利率、价格波动性、信用风险的评估, 得到原始的经济指数序列波形如图2 所示。

以上述6 个公允价值计量驱动因子的原始经济指数序列为研究对象, 进行市场波动预测, 得到经济指数预测的归一化幅度值, 如图3 所示。

从上述结果可见, 采用本文方法通过市场波动经济预测, 以此实现公允价值的计量, 可以提高计量的客观性和可靠性, 为了对比算法性能, 采用本文计算方法和传统方法, 得到公允价值计量误差的对比结果如图4 所示。

从图4 可见, 采用本文方法进行市场经济波动下的公允价值计量, 误差较小, 收敛性较高, 实现市场波动的经济预测, 对金融利率、价格波动性、信用风险等参数的评估性准确度较高, 展示了较好的应用性能。通过公允价值计量, 促进金融价值的信息披露, 在监管过程中发挥主导性作用, 通过分析、监测和评价整体市场金融体系的宏观监管, 提高风险控制能力。

五、结语

为了提高对市场计量的公允价值的估价准确性, 提出一种基于非线性经济指数序列分析和市场波动经济预测的公允价值计量方法。构建了市场波动经济指数的非线性序列分析模型, 实现市场波动的经济预测, 由此实现公允价值计量方法的改进设计。数据仿真测试结果表明, 采用该算法进行市场波动经济条件下的公允价值计量和经济指数预测, 具有较高的准确性, 算法的收敛性和稳定性较好, 精度高于传统计量方法, 对金融利率、价格波动性、信用风险等参数的评估性能较高, 应用价值较好。

摘要：市场波动经济指数的非线性变化对公允价值的计量带来不确定输入值, 为了提高对市场计量的公允价值的估价准确性, 提出一种基于非线性经济指数序列分析和市场波动经济预测的公允价值计量方法。构建了市场波动经济指数的非线性序列分析模型, 采用最大Lyapunov指数特征提取方法得到公允价值计量的输入参量特征, 结合平均互信息方法构建一个状态预估计器, 实现市场波动的经济预测, 以此实现公允价值计量方法的改进。数据仿真测试结果表明, 采用该计算方法进行市场波动经济条件下的公允价值计量和经济指数预测, 具有较高的准确性, 算法的收敛性和稳定性较好, 精度高于传统计量方法, 对金融利率、价格波动性、信用风险等参数的评估性能较高。

关键词：市场波动,经济预测,公允价值,计量方法

参考文献

[1]张普宁, 刘元安, 吴帆, 唐碧华, 吴超.物联网中适用于内容搜索的实体状态匹配预测方法[J].电子与信息学报, 2015, 37 (12) :2815-2820.

[2]SU Hongtao, LIU Hongwei, SHUI Penglang, et al.A-daptive beamforming for nonstationary HF interference cancellation in skywave over-the-horizon radar[J].IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2013, 49 (1) :312-324.

[3]GENG Zhe, DENG Hai, HIMED B.Adaptive radar beamforming for interference mitigation in radar-wireless spectrum sharing[J].IEEE Signal Processing Letters, 2015, 22 (4) :484-488.

[4]YANG Yunchuan, SUN Cong, ZHAO Hui, et al.Algorithms for secrecy guarantee with null space beamforming in two-way relay networks[J].IEEE Transactions on Signal Processing, 2014, 62 (8) :2111-2126.

[5]包家龙.对FAS157公允价值计量准则的分析[J].中国乡镇企业会计, 2013, (12) :20-23.

[6]王海连.国际视角下的公允价值计量研究[D].沈阳:东北财经大学, 2012.

[7]黄燕飞.中国会计准则国际趋同策略研究[D].北京:财政部财政科学研究所, 2012.

[8]财政部会计司编写组, 编.企业会计准则讲解[M].北京:人民出版社, 2010.

[9]赵彦锋, 汤湘希, 王昌锐, 著.公允价值会计研究[M].北京:经济科学出版社, 2010.

经济预测方法 篇8

一、技术经济预测的目的和作用

技术经济预测具有前瞻性, 其目的是为了研究事物发展的趋势和动态, 分析技术经济发展的前景, 为尽快地、更好地发展市场经济, 满足经济建设和人民群众日益增长的物质文化需要。

1. 技术经济预测是对经济、技术方案做出决策的前提。技术与经济问题纷繁复杂, 倘若事前的调查或预测不周密、不细致, 计算的结果就会有偏差, 方案选择和确定就会失之偏颇, 因而也不能做出正确的决策。

2. 技术经济预测是制定规划、决定技术与经济发展速度和方向的重要依据。编制规划时, 对于产品的发展定位、产量的多少、发展速度的快慢, 都要有定性与定量的研究。国家、部门、企业的发展规划必须以技术经济预测为主要依据。

3. 经济预测为计划部门、生产部门改进技术, 提高技术含量, 以及提高经济效益和社会效益提供基础, 同时还可以提升产品的活力, 增强产品竞争力[1]。

二、技术经济预测的步骤

1. 确定预测目的;

2. 搜集历史资料、分析资料的数据属性, 从中找出规律性的东西;

3. 遴选合理的预测方法, 排除干扰项;

4. 通过数学表达式建立预测模型, 显示实物的发展趋势;

5. 对建立的数学模型进行检验, 对产生的误差进行分析, 必要时要对模型进行修正;

6. 对预测结果进行详细分析, 将分析结果用于预测方案。

三、常用预测方法的选用

( 一) 定性分析预测法

定性预测是凭借主观经验, 通过享有经验丰富和分析能力的内行和专家, 对需要评价的工程、项目、事件等, 做出性质上和程度上的推断和估计, 协调和综合各方面的意见, 以此作为预测事物变化的主要依据。适合于对影响因素多变, 数字描述不确切, 预测对象的数据资料掌握不充分, 或难以对主要影响因素进行数量分析等情况。定性预测方法主要有: 经验判断法, 包括经验评判法、会议专家法和专家调查法 ( 特尔菲法) ; 主观概率法; 调查访问法等[2]。适用的定性预测方法主要有以下几种, 见表1。

( 二) 定量分析方法

包括时间序列分析预测方法、因果分析预测法、组合预测法。

1. 时间序列分析预测方法。

该方法包括移动平均法、指数平滑法、灰色预测法、自回归预测法、神经网络预测法和马尔可夫预测法。

2. 因果分析预测法。

该方法包括弹性系数预测法、回归分析预测法、系统动力学预测法和投入产出预测法。

3. 组合预测法。

该方法包括等权平均法、方差—协方差法。见表2。

四、常用预测方法的综合分析

三种因果分析方法的解读。

1. 回归预测法多软件嵌入。

( 1) 用Excel进行回归预测。基础数据要有6组以上, 通过整理可得出预测数学模型, 但需要检验, 包括R检验、T检验等。

( 2) 应用SPSS软件进行预测。在软件中应用相应的命令, 可得出表达式和检验值。

( 3) 应用Metlat进行插值, 再进行回归预测。

2. 灰色系统理论。

( 1) 利用灰色预测方法。采用累加、累减构造动态模型、数据矩阵和向量, 最后进行残差计算, 得出数学模型。

( 2) 生成数列分析方法。对关联因素进行相关分析, 定量找出主要影响因素, 建立自变量和因变量的生成数列。

3. 预测方法的特性分析。

选择合适的预测方法, 对于提高预测精度, 保证预测质量有十分重要的意义。影响预测方法的选择因素有很多, 选择时应综合考虑。采用战略性决策的适用于中长期预测方法, 但对其精度要求较低; 采用战术性决策的适用于中短期预测方法, 但对其精度要求较高; 用于业务性决策的适用于近期和短期预测方法, 精度要求最高。

应用于近期与短期的预测方法有: 移动平均法、指数平滑法、季节指数预测法、直观判断法; 适用于一年以上的短期与中期预测方法有: 回归分析法、趋势外推法、经济计量模型预测法; 适用于五年以上的长期预测方法有: 经验判断预测法、趋势分析预测法。

精度要求较高的预测方法有回归分析预测法、灰色预测法、神经网络预测法。

在实际应用中经常使用的曲线模型有指数曲线 ( 修正指数曲线) 、线性模型、抛物线模型、龚伯兹曲线等。

这类问题要实现假设的合理性, 建模的创造性, 结果的合理性, 表述的清晰程度。结果表示、分析与检验, 误差分析, 模型检验等一应俱全; 对模型的评价、优缺点、改进方法、推广的层级给予详细描述; 计算框图、详细图表要列在其中。

参考文献

[1]隽志才.运输技术经济学[M].北京:人民交通出版社, 2009.

经济预测方法 篇9

关键词：预测,教学方法,评价

在教育和经济工作中,我们常常对不同改革方案作出评价,因此,保证预测的可靠性,提高预测的精确度,努力为教育、经济决策和发展规划提供有价值的预测值,是一个极为重要的问题,也是经济管理课程中的一项重要内容。下面我们结合教学和工作实践提出几种评价和改进原预测方案的数学方法。

一、教育和经济预测的评价法

教育和经济预测效果的评价,一般是从相对意义上来说的,有比较才能有鉴别。教育和经济预测工作者在预测某一问题时,需要采用几种不同的方案,这些方案孰优孰劣?如何筛选?最好的方法便是采用均方误差法比较各方案预测值的相对误差。

这里为预测值,为实际值。

几个方案中均方误差愈小的,预测精度愈高。

将均方误差MS分解为三部分,还可以进一步阐明系统预测误差的来源。由此不仅可为比较鉴别各方案提供更详细的依据,而且还可以帮助预测工作者认清系统误差来源的性质,探索改进预测的途径。

MS的分解式有两种,第一种分解式为:

等式右边第一项为偏差平方,它反映了由于偏差所引起的预测误差;第二项是以斜率余数平方和做权数的预测方差,它反映了斜率的误差;第三项是以实际值与预测值判定系数的余数为权数的实际方差,它反映了误差中有残差部分。

为了表明各种误差来源的相对比重,我们可用总误差MS去除分解出的每一部分误差值。

这里E1表示由于平均值所引起的误差比率,E2表示由于斜率所引起的误差比率,E3表示由于残差所引起的误差比率。E1、E2、E3三项之和为1。

MS的第二种分解式为:

等式右边第一项仍是偏差平方,可称之为偏差分量;第二项为预测值与实际值标准差之差的平方,可称之为方差分量;第三项是2与相关分数、标准差的乘积,可称之为协方差分量。

仍用总误差去除分解出的每一项误差值,表示每种误差来源的相对比重。

这里表示由于平均值偏差引起的误差比率,表示由于方差引起的误差比率,表示由于协方差引起的误差比率。E4、E5、E6之和为1。

二、教育和经济预测的修正法

这里介绍的预测修正法包括最优线性修正法、贝叶斯修正法、组合修正法和转换函数修正法。

1. 最优线性修正法(OLC)。

其原理是利用样本期实际值与预测值,进行线性回归,然后利用求出的参数值及原方案预测值计算新的预测值。

最优线性修正模型为:

这里At为样本期实际值,为样本期几个不同方案得出的预测值。通过线性回归得出参数a后,再逐次求出预测期的修正预测值,即:

当原预测方案只有一个时,(10)式简化为:

(11)式简化为:

与最优线性修正法相应的还有非线性修正模型,如二次函数、指数函数等也可以用于预测改进工作中。具体选择修正模型的类型时,可视预测值与实际值的偏高趋势而定。

2. 贝叶斯修正法。

运用标准贝叶斯模型改进预测值的程序是:首先,在几种预测方案中选择一主要方案,这一方案得出的预测值我们称之为原预测值。然后取其他几种预测方案得出的横截面预测值的均值,并算出横截面分布的方差,将这些数据代入下式便得到改进后的预测值。

贝叶斯修正模型为:

这里为修正预测值,p't+1为备择预测横截面分布的均值,为横截面分布的方差,Pt+1为原预测值,为原预测值的方差。

3. 组合修正法。

将各种不同类型的预测模型兼收并蓄,各取所长。这一方法的关键是确定合理的权数。

组合修正模型为:

这里Pic为给合预测值,Pil……Pin为各不同方案得出的预测值,Wil……Win为各方案不同期的权数,这些权数之和为1。

权数既可以人为确定。例如有两种预测方案时可采用平均权数,Wil,Wi2均取0.5,也可采用三七开、四六开等类型的权数。人为确定权数主要是根据教育和经济预测方案在预测工作者心目中的地位而定。

比较科学的方法是权数Wi2的确定,应依据各方案的相对均方误差来计算。具体到两种方案时,权数计算公式为:

(16)式的推导从理论上讲是根据组合预测误差的方差,用求极值的方法求出的。所以可以证明,用相对均方误差求权数时,组合修正预测的方差最小。

推广到有几个预测方案时,权数的计算公式为:

(18)式与(16)式稍有不同的是采用了误差平方和的倒数及倒数和。

4. 转换函数修正法。

该方法是Box-Jenkins通过对经济计量模型的预测误差进行分析后提出的。他们认为,预测误差服从正态分布时,具有时间序列的性质,这种性质可以通过近拟模型来掌握。将经济计量模型预测与Box-jenkins残差时间序列预测结合起来的转换函数预测,应当提出预测变异程度的进一步说明。他们认为,这种转换函数不仅考虑了经济结构的因素(经济计量模型的功能),而且还考虑了时间序列因素,所以,利用此方法应当得到良好的预测效果。

转换函数修正预测的程序是:首先,用几种预测方案的预测值进行组合预测。组合预测的权数可采用平均权数,也可用相对均方误差由(18)式计算求得。当只有两种预测方案时,可按(16)式计算权数。其次,根据组合预测值与实际预测值计算出的误差值,识别一个Box-Jenkins结合自回归与移动平均模型(ARIMA)。最后,将组合预测模型与ARIMA模型进行线性组合(或线性回归),得出修正预测值。

以上介绍的四种预测修正法,由于集中了更多的教育、经济信息与预测技巧,所以均能减少预测的系统误差,达到改进预测的目的。这一点是经过不少学者从理论到实践验证过的。

将四种预测修正法进一步比较,其中的转换函数修正法的预测改进效果最佳,但程序较为复杂,其他三种方法得到了的预测改进效果略次于转换函数修正法,但方法较为简便。总之四种预测修正法各有所长。为了切实提高预测准确度,教育和经济预测工作者应当视不同情况来选择适当的预测修正模型,如果条件许可,可以用几种方法同时修正原预测方案,以便从中选择最佳方案。

参考文献

经济预测方法 篇10

关键词：风力发电,预测可信度,预测误差,储能成本,经济调度,辅助决策

0 引言

电力系统经济调度的目的是在满足系统约束及发电机自身约束的前提下, 调整调度周期内机组状态及出力, 使某个目标达到最优。风能及其他清洁能源的接入, 增加了原有系统的随机性与波动性, 使得传统的确定性调度模型中含有了随机变量, 因而传统解法将不再适用或较为保守。

目前, 国内外风电调度运行的研究主要集中在风电出力波动性对调峰调频的影响[1]、含风电场的电力系统经济调度[2,3]、风电场的无功优化[4]、风力发电机功率优化控制[5]等方面。风电功率预测对于风电调度具有特殊意义。通过预测, 才能掌握风电出力的情况、提升电网接纳风电的空间。常用的风电功率预测有时间序列[6]、人工神经网络[7]等。但目前风电功率预测平均水平在25%~40%, 因此, 系统必须为风电留出足够的备用容量或采用储能技术[8]以平衡风电功率的波动, 风电机组与常规火电机组联合调度策略的研究正是解决如何经济、合理地安排机组组合及出力。文献[9-10]介绍了基于风电场出力预测可信度的风电旋转备用容量补偿成本, 但未给出关于可信度的定义。文献[11-12]采用优化算法分析了运行成本、旋转备用需求以及风电穿透功率水平的关系。在优化模型中考虑了风电的不确定性, 附加备用需求取为风电总量的一定百分比, 通过增加备用容量以应对风电的随机变化特性。这种建模方法, 在一定程度上起到了保障系统安全、可靠运行的作用, 但由于缺乏对风电的不确定特性的分析, 只能预留100%的风电容量水平的旋转备用, 才能确保系统绝对安全。

风电大规模并网改变了原有系统的潮流流向[13], 加上风能的随机性与间歇性, 分析其并网对系统的影响, 并将其考虑为优化调度的约束条件之一, 有助于全面把握系统发输电状态, 为合理调度提供依据[14,15,16,17,18,19]。文献[20]将输电元件传输能力表示为参与调节机组、风电场和等值负荷的功率变化引起输电元件潮流的变化量, 将其约束在最大传输功率范围内。文献[21]采用风电有功出力安全区域计算方法, 避免由风电有功出力急剧变化引起的电网电压、频率波动造成的风电机组自动切除现象, 有利于电网的安全稳定运行。与传统的调度计划生成方法相比, 该安全区域计算方法需要在调度端和风电场端配备风电功率预测系统。同时, 调度机构要升级调度计划生成系统以优化开机计划。

为系统描述并网风电波动性对系统调度的影响, 应对风电功率预测可信度评估模型进行补充, 对风电功率预测误差模型进行完善, 在此基础上建立基于预测可信度的储能成本模型, 结合常规机组发电模型完成含风电系统的经济调度。本文所建模型, 考虑了输电线路安全约束, 为最大限度地降低成本还采用了一种用于减少储能容量的概率方法。该模型可为含风电系统的经济调度提供相关的理论依据。

1 风电功率预测

1.1 风电功率预测可信度

风电预测结果对工程应用的可用性, 将直接影响后期一系列的优化调度与决策过程。从某种意义上说, 只有确保预测的准确度和可信度, 才能得到对实际应用有价值的结果。然而, 目前尚未建立关于风电预测可信度的概念体系, 对于预测结果该如何界定还未达成一致, 常用的表述方法有:可信度、可信性、置信度、逼真度等。因此, 预测方法的准确度和可信度是风电预测技术发展中一个不可忽视的问题。为便于分析, 本文给出如下2个定义。

定义1预测结果的准确度:预测结果接近实际值的程度。

预测结果准确度的成因是系统误差 (误差的大小或符号保持不变, 且按一定规律变化) , 其取值介于0与1之间, 准确度表述的是预测结果的满意程度, 解决的是“准不准”的问题。

定义2预测结果的可信度:预测结果接近某一水平的程度。

预测结果可信度是在准确度基础上, 对预测方法更全面、更高层次的考核, 其取值也是介于0与1之间, 解决的是“行不行”的问题。准确度是对预测本身的评价, 可信度是预测方法对预测目标的适应程度的评价, 后者更关注于研究目标。预测结果的可信度具有以下几个性质。

1) 相关性。预测结果的可信程度与预测目标紧密相关, 目标不同所反映出的可信程度也不同, 同样抛开预测目标谈可信度也没有任何意义。这是可信度的本质属性。

2) 客观性。预测结果的可信度不随评估者的态度和所采用的评估方法而转移, 评估角度不同、方法不同, 所得到的结论可能不同, 但并非可信度发生了变化。

3) 综合性。预测结果的可信度是对预测算法、建模、数据库等多种因素的综合反映, 每个因素的变化都可能影响整个可信程度。

给出一种简略的风电预测结果可信度评估模型:

式中:Cj为风电机组j的预测结果可信度;ωj为风电机组j预测结果的权重系数, 用于可信度评价过程中对预测结果影响程度的定量分配, 区分整体评价中的重要程度;Aj为风电机组j的预测结果准确度。

预测结果可信度评估模型的建立为采用概率手段分析基于可信度水平的储能成本模型提供了方便, 风电预测可信度决定了储能系统的投资成本。

1.2 风电功率预测误差建模

风电功率预测误差是预测修正的重要内容[22,23]。本文采用一种分区建模的思想:将风电功率分割为n个区间, 区间长度取决于试验数据的大小。运用β分布分别对每个区间实测功率进行拟合后, 减去区间平均预测功率, 最后进行求和运算, 得到预测误差的整体分布。区间i (i=1, 2, …, n) 的实测功率分布函数fi (p) 可表示为:

式中:p为实测功率值 (标幺值) ;α和β为分布参数, 与区间功率的方差σ2和均值μ有关。

用fi (p) 减去区间i平均预测功率得到该区间的预测误差分布函数fi (ε) , 其中ε为风功率预测误差, 仿真波形如图1所示。

求得全部区间误差分布后进行求和运算, 得到全区间预测误差的分布函数f (ε) :

式中:ωi为权重系数, 取决于预测值出现在该区间的概率。

2 发电成本模型

2.1 基于预测可信度的储能成本模型

储能系统 (ESS) 是平抑波动最理想的选择。由于风电随机特性导致风电并网后预测出力与实际出力存在偏差, 本文采用ESS来“填补”这部分功率偏差量。由于风电出力预测的可信度决定了该偏差量的大小, 进而影响着ESS的成本, 基于风电功率预测可信度的储能成本可表示为:

式中:fESSj为风电场j的储能成本;prESS为系统单位功率储能价格;PWj (t) 为时段t风电机组j的输出功率。

2.2 火电机组发电成本

发电总燃料费用与发电功率大小有关, 可以根据实际运行数据拟合得到, 通常表示为机组出力的二次函数。为实现能源生产与环境可持续发展, 修改了传统火电机组运行成本函数, 加入了环境成本效应函数, 用以综合优化。

式中:fGi为火电机组i的发电成本;COi为火电机组i的运行成本;Cenvi为火电机组i的环境成本;ai, bi, ci为运行成本系数;PGi (t) 为时段t火电机组i的输出功率;di为环境成本系数。

3 经济调度模型

3.1 目标函数

中国《可再生能源法》中规定:电网企业应全额收购其电网覆盖范围内可再生能源并网发电项目的上网电量。风电建设维修成本较低, 且具有生产过程不消耗化石燃料、零排污等特性, 故在经济调度模型中暂不考虑风电运行费用。由于风电出力的随机性, 预测出力与实际值存在误差, 需考虑平抑预测误差投入的储能设备成本。确定性建模方法过于保守, 经济性差;计及风电功率不确定性的概率建模方法可以定量描述风电功率的概率分布特性, 与模糊建模方法相比能够更加准确、客观地处理风电不确定性引起的问题[24]。因此, 目标函数取火电机组发电成本与储能成本的期望最小值, 在约束条件中同样包含有随机变量。目标函数为:

式中:H为调度时段;NG为时刻t开启的火电机组数目;NW为时刻t运行的风电机组数目;φ为储能成本调节系数。

3.2 约束条件

3.2.1 等式约束

系统功率平衡约束:

式中:PL (t) 为时段t的负荷功率。

3.2.2 不等式约束

1) 发电机出力约束:

式中:PGi, min (t) 和PGi, max (t) 分别为火电机组i在时刻t的输出功率下限和上限;PWi, min (t) 和PWi, max (t) 分别为风电机组i在时刻t的输出功率下限和上限。

2) 火电机组爬坡速率约束:

式中:ridown和riup分别为发电机组i单位时间出力下降、上升率;ΔT为时间间隔。

3) 储能容量约束。

本文采用一种用于评估储能容量的概率方法, 该方法将ESS容量表示为缺失容量 (UE) 的函数, UE定义为ESS补偿 (吸收或输出) 不足的量。目的在于分析在一定概率水平下能够平抑风电功率预测误差导致输出波动的能力。

若ESS的额定功率PESS等于风电场装机容量PW, inst, 储能功率pESS=PESS/PW, inst=1 (标幺值) , ESS可以完全平抑风功率预测误差, 但此时, 需要较大的储能容量。对于预测误差很大的工况, 发生的概率非常小, 因此, 一般考虑在满足一定概率水平下减小储能容量, 以减少投资成本。

在已知风电功率预测误差分布f (ε) 的情况下, 容量缺失量euP概率可表示为式 (11) , 储能容量概率约束为式 (12) :

式中:为风功率平均值;EuP为容量缺失量门槛设定值;将积分式乘以的目的是为了方便表示euP占PW, inst的百分比;η为约束置信度。

4) 旋转备用约束。

系统失负荷概率为正旋转备用小于负荷预测误差与发电机强迫停运引起的功率波动的概率, 忽略2台或多台发电机同时停运的概率。

式中:PLS为系统失负荷概率;rGi为火电机组i的强迫停运率;Ru为系统正旋转备用需求;PL为负荷功率;l为系统负荷预测误差对正旋转备用的需求。等号右边第1项为没有发电机组停运的情况, 第2项为有1台机组停运的情况。

弃风概率PAW为负荷被高估或风电功率被低估的概率, 即

式中:Rd为系统负旋转备用需求;PW为风电功率实际输出值。

因此, 正负旋转备用约束为:

线路传输负载率约束为:

式中:An, i, An, j, An, m分别为参与调解火电机组i、风电机组j和等值负荷m对支路n的功率转移分布因子;NL为参与调节的等值负荷的个数;PLm (t) 为等值负荷在时段t输出的功率;Tn, max为输电元件n的最大传输功率。

原则上讲, 线路传输功率在任何时刻均应小于线路最大传输功率, 但风电的间歇性与波动性使风电功率表现出极大的随机特性, 且现有风电场大都远离负荷中心, 须远距离集中输送, 若按风电满发功率设计线路传输容量将造成输送通道大量的浪费。先进的风电调度控制体系应加强输送通道的考核, 实现风火、水火的捆绑输送, 减少风电输送通道的闲置时间等。因此, 本文考虑也采用置信度约束的方法对线路传输功率进行分析, 当然此处的约束置信度η4值是很接近于1的数值。

4 算法实现及辅助决策

4.1 Monte Carlo模拟技术

为充分考虑风电出力的随机特性, 采用Monte Carlo模拟技术处理约束条件中出现的概率形式, 便于处理一些很难或无法获得解析解的概率问题, 以及根据不同的需求, 设置约束置信度, 寻找最优解。

对某一概率约束条件:

式中:x为决策变量;ξ为随机变量, 其概率密度函数为φ (ξ) ;n=1, 2, …, 为概率不等式约束的个数;λn为概率限值。

依据概率密度函数随机生成M个变量ξM, 置m=0, 将ξM与x一并代入式 (18) , 若等式成立, 则m++, 当M足够大时, 当且仅当m/M≤λn, 不等式成立。

4.2 辅助决策

在经济调度最优解中, 根据φ取值的不同存在2种极端情况, 分别是:φ取值较小时, 风电最大化调度, 对应目标函数记为fW;φ取值较大时, 常规机组最大化调度, 对应目标函数记为fG。这2种情况在一定程度上代表了调度员对于不同优化目标的偏好。采用模糊聚类, 以2个极端解作为聚类中心, 将优化结果聚类为两大类。

μ=0表示调度员偏好于优先调度风电;μ=1表示调度员偏好于优先调度火电。

5 算例分析

采用MATLAB以10机系统为例对本文建立的数学模型进行计算, 火电机组运行参数见表1。表2、表3给出了研究周期内各时段负荷值及风电功率预测值。系统单位功率储能价格prESS取112美元/MW;系统负荷预测误差对正旋转备用的需求l取5%;风电机组出力的最大变化率取25%。表4给出了置信度η1=η2=η3=η4=0.9时, 求解本文提出的经济模型各时段出力结果。由于受到机组爬坡率及最低运行容量的限制, 机组出力的幅值受到了约束。一方面在负荷低谷时, 机组应满足最低出力;另一方面, 负荷增长时, 受爬坡率的限制, 机组出力受限, 经济方面在一定程度上受到了影响, 也出现不同程度的弃风现象。表5对不同置信水平下的总运行成本进行了比较, 可以看出随着置信度的增加, 总运行成本变大, 系统安全性变好, 经济性变差, 这与理论分析一致。当η1=η2=η3=η4=1时, 就等同于确定性约束, 即完全满足约束条件, 这样严格保证了安全性, 但导致经济性变差, 同时使得清洁能源的优越性表现不明显。

图2给出了η1=η2=η3=η4=0.9时, 发电成本随储能成本调节系数的变化曲线。储能成本调节系数φ取值较小时, 对应储能成本较低, 风电可最大化调度, 总运行成本较小;反之, φ取值较大时, 储能成本较高, 若全额调度风电则有失经济性, 故常规机组最大化调度。2种情况在一定程度上代表了调度员对于不同优化目标的偏好。可以考虑经济与安全的折中选择, 修改φ值进行多次计算, 采用模糊聚类, 以2个极端解fW与fG作为聚类中心, 将优化结果聚类为两大类, 以求取优化计算结果的折中解。

6 结论

含风电系统经济调度的研究, 对解决风电并网引入的新问题具有重要意义。通过本文研究所得的结论如下。

1) 本文建立了风功率预测可信度评估体系及预测误差模型, 并在此基础上建立了基于预测可信度的储能成本模型, 以及储能容量的概率模型。

2) 本文完成了含风电预测可信度的调度及辅助决策模型, 以10机系统为例验证了所述方法的可行性。

从菜单预测经济形势 篇11

中国也一样，看看传统名菜：红烧黄河鲤鱼、红烧肉，基本脱不出原料+制作方式，再看看现在那些餐厅的菜单：澳洲牛肉配千岛酱汁，那年秋天的茄子……

不需要语言学家提醒，你也会察觉到菜单语言的变化。不过专家存在的意义在于，他们可以告诉你为什么。斯坦福大学的语言学家丹·朱拉夫斯凯和一些同事通过计算机技术分析了美国6500家餐厅的65万个菜名，发现菜单使用的语言，不但可以展现时代的变化，甚至能从中窥视到经济的兴衰以及社会结构的变化。

丹·朱拉夫斯凯发现，高档餐厅使用的菜名一般都比低档餐馆的更长，而且特别喜欢用生僻的词汇。他通过统计发现，在全美国的餐厅里，同样的一道菜，取名时每多一个字母，菜的价格就要高上69美分。

他还发现，与高档餐厅比起来，普通餐厅的菜取的名字实在是太low了，他们只会用一些主观性的词汇，比如美味、酥软和蓬松等来充字数。这样做当然只能起到反效果—一道菜的名字里一旦使用了类似美味、好吃、香甜这样的词，这道菜的价格就要下降9%。

还有一些本来不那么高档的餐厅，喜欢用一些类似“自然成熟”、“新鲜”和“有机”这样的字眼，朱拉夫斯凯认为这些都是能表现出“身份焦虑”的词语。

而美国名厨，分子料理大师托马斯·凯勒的米其林三星餐厅Per Se，从来不会使用“新鲜”这样的词语，因为对于这种档次的餐厅，这是理所当然的。但是连锁快餐店赛百味就需要以此为卖点。

像Per Se这样的餐厅在描述食材时更喜欢说出产地，比如某个州某个市某某农场的西红柿。朱拉夫斯凯说，奢华餐馆比普通餐馆提及食材来源的次数要多出15倍。

经济预测方法 篇12

关键词：用电量预测方法,电力需求预测,温度,线性回归模型

电力需求是经济发展的晴雨表, 电力需求预测对电力部门及相关经济和能源部门的工作具有重要意义, 全社会用电量是反映电力需求的重要指标之一。

目前, 全社会用电量常用的预测方法包括趋势外推法、总量回归、ARIMA、增速外推、弹性系数和产值单耗法等[1,2,3,4]。王鹏飞[5]利用我国1987-2002年年度数据, 以GDP和总人口作为自变量, 全社会用电量作为因变量, 建立线性回归模型, 预测我国未来年份的全社会用电量;陈莉[6]运用甘肃省1999-2005年年度数据, 采用总量回归法, 并通过灰色系统理论中的GM (1, 1) 模型, 预测出GDP的未来年份的预测值, 从而进一步对甘肃省2006-2010年的全社会用电量进行了预测;张璇[7]通过分析我国2007年7月-2012年6月全社会用电量的月度数据, 建立时间序列ARIMA乘积季节模型, 对我国未来6个月的全社会用电量进行了预测。

这些研究大多基于年度数据进行年度预测, 其中趋势外推法、ARIMA和增速外推都是根据过去和现在的发展趋势推断未来的一类方法, 只能反映全社会用电量自身的变化趋势, 无法反映和预测经济发展对其影响, 因此无法准确预测未来的全社会用电量。传统弹性系数法和产值单耗法常用于预测年度全社会用电量, 但是传统电力消费弹性系数法中GDP增速是与上一年可比价计算得到的, 而用电量是实物量的增速, 这种方法计算得出的弹性系数在历史区间内包含了价格因素, 因此, 用其与不含价格因素的变量进行比较是不合理的。产值单耗法亦是如此[2,3,4]。

鉴于此, 本文综合考虑温度和经济增长因素对全社会用电量的影响, 建立考虑温度和经济增长因素的预测模型, 对月度全社会用电量进行准确预测。

1 原理

在建立考虑经济增长趋势因素的预测模型时, 经济增长趋势的量化方式可以是加入时间趋势项, 也可以用由月度工业增加值增速转换得到的经济增长指数来表示。因为二产增加值增速与GDP增速走势高度一致, 而规模以上工业增加值在二产增加值中占比很大, 考虑到数据的可获得性, 本文在月度层面选用规模以上工业增加值增速表示月度经济增长趋势情况。

1.1 第1种方法

1.1.1 获取数据并排序。

获取历史期与预测月同月的全社会用电量、月平均温度数据, 并将数据按照年份先后顺序排列。

1.1.2 赋予时间趋势项。

按照年份顺序, 如数据样本从2009-2013年, 则依次赋予时间趋势项1、2、3、4和5, 预测期如为14a, 赋予时间趋势项即6。

1.1.3 建立加入时间趋势项的预测模型。

以月度全社会用电量为因变量, 时间趋势项和月平均温度为自变量, 建立线性回归方程, 即:

式 (1) 中, Ei为月全社会用电量, i为时间趋势项, Ti为月平均温度, A为常数项, B为时间趋势项的系数, C为Ti的系数。

1.1.4 求出预测月的平均温度预测值。取样本期月平均温度的平均值作为预测月的平均温度预测值。

1.1.5 计算预测月的全社会用电量。

根据上述预测模型回归得到的常数项和系数值, 并将预测月的平均温度预测值、时间趋势项代入式中, 可得到预测月全社会用电量的预测值。

第1种方法计算流程图详见图1。

1.2 第2种方法

1.2.1 获取工业增加值增速数据。

获取历史期与预测月同月的规模以上工业增加值增速数据, 并将其折算成以基期I0=100的经济增长指数:

式 (2) 中, Ii为月度经济增长指数, GYi为当月的规模以上工业增加值增速, I0为基期的经济增长指数。

1.2.2 获取全社会用电量、月平均温度数据并排序。获取历史期与预测月同月的全社会用电量, 以及月平均温度数据, 并与1.2.1中数据一起按照年份先后顺序排列。

1.2.3 建立加入经济增长指数的预测模型。

以月度全社会用电量为因变量, 月平均温度和月度经济增长指数为自变量, 建立线性回归方程, 即

式 (3) 中, Ei为月全社会用电量, Ti为月平均温度, A为常数项, B为Ti的系数, C为Ii的系数。

1.2.4 求出预测月的平均温度预测值。取样本期平均温度的平均值作为预测月的平均温度预测值。

1.2.5 求预测月的经济增长指数。

根据相关经济研究部门给出的预测月规模以上工业增加值增速预测值, 折算成预测月的经济增长指数。

1.2.6 计算预测月的全社会用电量。

根据1.2.3回归得到的常数项和系数, 并将预测月的平均温度预测值、经济增长指数预测值代入回归方程中, 可计算得到预测月全社会用电量的预测值。

第2种方法计算流程图详见图2。

由上述技术方案可知, 本文通过分别构建月度全社会用电量电量与平均温度、用时间趋势项或经济增长指数, 表示经济增长趋势的量化指标之间的线性回归方程, 得到月度全社会用电量预测值, 以有助于月度电力规划, 以及电网生产调度与电网月度生产计划的制定。

2 算例分析

通过本文提出的2种方法预测, 以2007-2013年历年6月历史数据作为样本期, 预测2014年6月全社会用电量。其中, 样本期某省全社会用电量、月平均温度、规上工业增加值增速、经济增长指数详见表1。

2.1 第1种方法

2.1.1 赋予时间趋势项。

数据样本期为2007-2013年6月, 依次赋予其时间趋势项1、2、3、4、5、6和7。预测期为2014年6月, 赋予时间趋势项8, 详见表1。

2.1.2 建立加入时间趋势项的预测模型。预测模型如下:

式 (4) 中, Ei为月全社会用电量, i为时间趋势项, Ti为月平均温度。回归方程的系数全部通过T检验, R2=0.994。

2.1.3 确定2014年6月平均温度预测值。

取2007-2013年6月平均温度的平均值25.54作为2014年6月平均温度预测值。

2.1.4 计算2014年6月全社会用电量预测值。

将2014年6月的时间趋势项8、平均温度预测值25.54代入2.1.2的预测模型中, 得到2014年6月全社会用电量预测值约为129.450亿k W·h。

2.2 第2种方法

1获取2007-2013年6月的规模以上工业增加值增速数据, 并将其折算成以2006年为100的经济增长指数:2获取2007-2013年6月全社会用电量、月平均温度数据, 并将这些数据与步骤1中数据一起按照年份先后顺序排列, 详见表1;3建立加入经济增长指数的预测模型:Ei=13.817+0.886Ti+0.221Ii, 其中Ei为月全社会用电量, Ti为月平均温度, Ii为月度经济增长指数。回归方程的系数全部通过T检验, R2=0.999, 模型对历史数据拟合得非常好, 可以解释99.9%的历史数据;4取2007-2013年6月平均温度的平均值25.536作为2014年6月平均温度预测的值;5因为目前安徽省统计局已公布2014年6月规模以上工业增加值增速为11.5%, 折算成预测月的经济增长指数为425.53 (如未公布, 则根据相关经济研究部门给出的预测月规模以上工业增加值增速预测值, 折算成预测月的经济增长指数) ;6将2014年6月的平均温度预测值、经济增长指数值代入步骤3回归方程中, 可得到2014年6月全社会用电量预测值为130.480亿k W·h。

2014年6月安徽省全社会用电量实际值为130.323亿k W·h, 上述2种方法的预测误差分别为-0.66%、-0.01%, 准确性较高。

3 结语

短期电力需求预测是保证电力系统安全运行的一项基础性工作, 本文提出了2种考虑温度和经济增长因素的月度全社会用电量预测方法, 通过选用规模以上工业增加值增速表示月度经济增长趋势情况, 科学构建了月度全社会用电量与平均温度以及当月的经济增长指标之间的线性回归模型, 可以准确预测月度全社会用电量。

参考文献

[1]张士强, 王雯, 王健.ARIMA模型在城市年用电量预测中的应用[J].电力需求侧管理, 2010 (6) :31-34.

[2]王文圣, 丁晶, 赵玉龙, 等.基于偏最小二乘回归的年用电量预测研究[J].中国电机工程学报, 2003 (10) :17-21.

[3]葛斐, 石雪梅, 荣秀婷, 等.电力消费弹性系数与产业结构关系研究——以安徽省为例[J].四川大学学报:哲学社会科学版, 2015 (3) :79-85.

[4]郭挺, 饶建业.“新常态”下广东省中长期电力需求预测[J].广东电力, 2015 (6) :6-11.

[5]王鹏飞.多元线性回归方法在中国用电量预测中的应用研究[J].华北电力技术, 2005 (8) :16-18.

[6]陈莉.统计方法在预测全社会用电量中的应用[J].华北电力技术, 2006 (S2) :192-194.