能源需求预测误差成因研究及启示——基于iea和eia中长期预测数据

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1、能源需求预测误差成因研究及启示——基于IEA和EIA中长期预测数据韩睿2015年1月中图分类号：F062.9UDC分类号：330能源需求预测误差成因研究及启示——基于IEA和EIA中长期预测数据作者姓名韩睿学院名称管理与经济学院指导教师廖华教授答辩委员会主席王兆华教授申请学位经济学硕士学科专业应用经济学学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年1月StudyonEnergyDemandMedium-And-LongForecastErrorCausesofWorldMajorEnergyAgencies—IEA&EIACandidateName：HanRuiSchoolorD

2、epartment:ManagementandEconomicsFacultyMentor:Prof.LiaoHuaChair,ThesisCommittee：Prof.WangZhaohuaDegreeApplied:MasterofEconomicsMajor：AppliedEconomicsDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence：January,2015摘要本文对世界两大能源预测机构IEA和EIA的历年能源需求中长期相关预测数据进行整理，旨在定量分析能源需求预测误差的一般影响因素。首先，将两机构对世界主要地

3、区和国家的能源需求预测数据按能源类别、按区域进行了统计对比，同时，也对基本假定数据——人口增长率、经济增长率、能源价格等的设定误差进行比较；其次，对可能的影响因素进行综合分析，将体现出一定区域特征或能源种类特征的相关因素，用地区和能源种类指标进行衡量；再次，从预测机构的需求预测模型的假定设值入手，在线性计量模型中加入基本假设的误差变量、预测时长、地区虚拟变量和能源种类虚拟变量，用普通最小二乘法分析IEA、EIA能源中长期预测误差的影响因子，挖掘其预测模型中的假定设值的准确性对能源需求预测的影响程度、机构的能源需求预测误差是否体现一定的区域或类别的特征；最后，对能源需求预测水平及误

4、差影响因素进行总结，提出提高能源预测水平的对策建议。通过分析得出的结论有：预测的前提假设准确度对IEA的预测偏差影响较大，可决系数达到40%；能源预测机构的能源需求预测准确度按地区对象由高到低的一般顺序为，发达地区、发展中国家、转轨国家；对原油需求预测偏差小，对原煤的需求预测低估过大。本文对提升能源需求预测准确度的对策建议有：对于加入预测模型的基本假定数据的准确度，国际能源署需要给予格外关注；两机构都需提升对发展中国家、转轨国家经济发展的预见能力，以减小对此类国家能源需求预测偏差；细分地区对象，有助于提升区域预测的整体水平；增加新旧能源替代率等能源结构指标，以减少对各类能源预测偏

5、差。关键词：能源需求；预测误差；因素分析；国际能源署；美国能源信息部IAbstractThisthesisquantitativelyanalyzesthegeneralinfluencingfactorsontheenergydemandforecasterrorafterintegratingthedatarelatedtotheenergydemandmedium-and-longforecastpublishedalmostannuallybytheworld’stwobigenergyforecastagencies:IEAandEIA.First,comparethe

6、twoagencies’forecastdataofenergydemandinkeyareasandcountriesintheworldbyenergytypeandregiondivision.Andmeanwhile,comparethespecificationerrorofthebasicassumptiondatasuchaspopulationgrowthrate,economygrowthrateandenergyprice.Then,makecomprehensiveanalysisofthepossibleinfluencingfactors,andmeas

7、uretherelevantfactorswithregionalorenergytypecharacteristicsbyusingregionindexandenergytypeindex.Andthen,addthebasicassumptionerrorvariance,forecasttime,regiondummyvarianceandenergytypedummyvariancetothelinearmodel,andthenbyusingordinaryleast