宋怡夢(mèng), 陳星池
(1.暨南大學(xué) 國際商學(xué)院, 廣東 珠海 519070; 2.暨南大學(xué) 智能科學(xué)與工程學(xué)院, 廣東 珠海 519070)
隨著全球氣候變暖問題越來越受到國際社會(huì)的關(guān)注,碳減排已經(jīng)成為國際重要議題。為了積極地應(yīng)對(duì)氣候變化,中國計(jì)劃在2030年前達(dá)到“碳峰值”,在2060年前實(shí)現(xiàn)“碳中和”的目標(biāo)。而光伏建筑一體化是一種能將太陽能發(fā)電產(chǎn)品集成到建筑上的技術(shù)[1],該技術(shù)以具有能夠有效降低建筑用能,大力發(fā)展低碳、零碳建筑的特點(diǎn),成為降碳節(jié)能的重要解決方案。這無疑說明,在30、60雙碳目標(biāo)之下,光伏建筑一體化行業(yè)在面臨新的挑戰(zhàn)的同時(shí),也將會(huì)迎來更多的投資機(jī)會(huì)。
在這樣的背景下,當(dāng)今國內(nèi)光伏建筑一體化行業(yè)已經(jīng)邁入了加速發(fā)展期,也吸引了較多的上市公司參與其中。而股票交易市場(chǎng)中的板塊指數(shù)是將同一板塊的個(gè)股按不同的權(quán)重方式生成相關(guān)指數(shù),它是對(duì)該行業(yè)板塊走勢(shì)的整體反映[2]?;诖?,對(duì)與光伏建筑一體化板塊指數(shù)漲跌趨勢(shì)有關(guān)因素的預(yù)測(cè)研究,是把握該行業(yè)未來發(fā)展趨勢(shì)的重要方法。
近些年來國內(nèi)外學(xué)者使用各種各樣的方法進(jìn)行股票的預(yù)測(cè)研究,也提出了多種股票預(yù)測(cè)模型。然而,之前關(guān)于股票市場(chǎng)預(yù)測(cè)的研究,大多數(shù)并未聚焦于板塊,而是以大盤指數(shù)作為主要研究對(duì)象,如上證指數(shù)、深圳綜指等[3]。針對(duì)此理論缺口,當(dāng)下急需適合的數(shù)學(xué)模型對(duì)股票市場(chǎng)板塊指數(shù)預(yù)測(cè)研究[4]。而國外學(xué)者Idrees等曾通過分析印度股票市場(chǎng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù),建立了ARIMA預(yù)測(cè)模型,并得出ARIMA模型能夠有效預(yù)測(cè)未來股票趨勢(shì)的結(jié)論,并且將得到的模型通過了ADF 檢驗(yàn)和 L-Jung-Box 檢驗(yàn)[5]。
在這樣的背景下,考慮到光伏建筑一體化作為一個(gè)新興發(fā)展的板塊,從未有相關(guān)學(xué)者專門對(duì)其市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)研究。故本文利用2019年4月1日至2021年5月28日滬深股市中 37 家光伏建筑一體化相關(guān)企業(yè)的股票數(shù)據(jù),建立差分自回歸移動(dòng)平均模型(即ARIMA模型)對(duì)光伏建筑一體化的板塊指數(shù)發(fā)展趨勢(shì)做出預(yù)測(cè),以彌補(bǔ)關(guān)于光伏建筑一體化行業(yè)上市公司研究的不足的同時(shí),幫助市場(chǎng)投資者和企業(yè)管理者更好地把握光伏建筑一體化行業(yè)未來的發(fā)展趨勢(shì)。
1)選取2019年4月1日至2021年5月28日滬深股市中 37 家光伏建筑一體化(BK0978)相關(guān)企業(yè)的股票數(shù)據(jù),其數(shù)據(jù)來源于東方財(cái)富網(wǎng)。經(jīng)過數(shù)據(jù)處理,篩選出光伏建筑一體化指數(shù)的開盤價(jià)、收盤價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià),共計(jì)19 425個(gè)樣本數(shù)據(jù),并根據(jù)這些數(shù)據(jù)采用派許加權(quán)方法逐一計(jì)算出該板塊指數(shù)[6],其公式為
(1)
式中:v為2019 年4月1日至 2021年5月28日該板塊的調(diào)整市值,v=Σ(PNab);I為指數(shù)符號(hào);D為除數(shù);BP為基點(diǎn)的大小,定為1 000點(diǎn)。未特殊說明時(shí),權(quán)重因子a、匯率b均為1。
2)通過查詢37家光伏建筑一體化相關(guān)上市公司股本結(jié)構(gòu)的資料,可得各上市公司的樣本總股本和流通股本數(shù)。對(duì)得到的樣本總股本計(jì)算平均值,作為該企業(yè)的樣本總股本n1。對(duì)得到的流通A股本和流通B股本取平均值并相加得到該企業(yè)自由流通量n2。采用分級(jí)靠檔的方法對(duì)樣本股本進(jìn)行調(diào)整而獲得調(diào)整股本數(shù)N,即根據(jù)自由流通量n2所占樣本總股本n1的比例(即自由流通比例n3)賦予類別股份總股本一定的加權(quán)比例n,可以使得計(jì)算指數(shù)的股本保持相對(duì)穩(wěn)定。
(2)
根據(jù)中證指數(shù)有限公司股票指數(shù)計(jì)算與維護(hù)細(xì)則中規(guī)定可知,n3確定指數(shù)樣本的加權(quán)比列n,故得到調(diào)整股本數(shù)N最終的計(jì)算公式為
N=n1n
(3)
通過上述計(jì)算得到的調(diào)整股本數(shù)N,取每日各公司收盤價(jià)作為股票價(jià)格P,選取各公司每日收盤價(jià)為股票價(jià)格P,通過MATLAB計(jì)算得到調(diào)整市值V。
3)以基日股票調(diào)整市值為基值,即按照各股票公司上市開始交易時(shí)的市值之和作為除數(shù),按照上述計(jì)算調(diào)整市值V的方式,令股票價(jià)格為各公司收盤價(jià),并通過MATLAB計(jì)算出除數(shù)D=1 837.824 2。
根據(jù)指數(shù)計(jì)算公式,將以上所得的數(shù)值代入,可以求解出2019 年4月1日至2021年4月30日該板塊指數(shù)的散點(diǎn)圖(圖1)。
圖1 光伏建筑一體化板塊指數(shù)發(fā)展現(xiàn)狀(2019-04-01至2021-04-30)
由圖1可知,該行業(yè)在發(fā)展前期(在2020年之前)處于緩慢狀態(tài)。中國光伏建筑一體化行業(yè)發(fā)展緩慢這些都與存在的一些瓶頸和缺陷有關(guān),比如符合建筑多方面需求且成本較低的光伏組件產(chǎn)品較少,成本居高不下,投資回報(bào)周期長等[7]。
然而,隨著中國光伏技術(shù)不斷創(chuàng)新升級(jí),各種新型的光伏建筑一體化技術(shù)不斷涌現(xiàn),尤其是以銅銦鎵硒(CIGS)薄膜光伏組件、晶硅光伏組件、碲化鎘薄膜光伏組件為代表的技術(shù),給光伏建筑一體化行業(yè)帶來了更多的發(fā)展空間。同時(shí),自2021年以來該行業(yè)的發(fā)展有爆發(fā)跡象,而這背后離不開政策因素的驅(qū)動(dòng)。2021年6月20日,國家能源局發(fā)布了《關(guān)于報(bào)送整縣(市、區(qū))屋頂分布式光伏開發(fā)試點(diǎn)方案的通知》,全國多地省市迅速頒布了相關(guān)政策。這些都無疑說明了在碳達(dá)峰、碳中和以及綠色低碳發(fā)展的目標(biāo)下,光伏建筑一體化行業(yè)迎來了更多的新的挑戰(zhàn),也將會(huì)具有更多發(fā)展空間和投資機(jī)會(huì)。然而,僅僅從定性的角度去對(duì)光伏建筑一體化行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)無法保障投資者一定會(huì)獲取收益,當(dāng)下急需要建立相關(guān)的模型通過對(duì)光伏建筑一體化行業(yè)板塊指數(shù)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析,從而更加精確把握該行業(yè)的投資盈利點(diǎn)。
根據(jù)上述所計(jì)算出的數(shù)值,代入公式得到2019年4月1日至2021年4月30日的板塊指數(shù)數(shù)據(jù),并通過Python畫出的散點(diǎn)圖(圖2)。分析圖2可知,該序列是非平穩(wěn)的時(shí)間序列。為得到一個(gè)平穩(wěn)的時(shí)間序列需進(jìn)行時(shí)間序列的差分,則需要對(duì)其進(jìn)行差分處理。
圖2 指數(shù)散點(diǎn)時(shí)間點(diǎn)序列圖
圖3 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分后的時(shí)間點(diǎn)序列圖
對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分得圖3。根據(jù)圖3可知,一階差分的時(shí)間序列的均值和方差已經(jīng)基本平穩(wěn),故選擇一階差分對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。
ARIMA預(yù)測(cè)模型即自回歸移動(dòng)平均模型,該模型是一種重要的時(shí)間序列分析的方法[8]。其中,ARIMA(p,d,q)為差分自回歸移動(dòng)平均模型,AR是指自回歸,MA指移動(dòng)平均,p、d、q分別指的是自回歸項(xiàng)、移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)、差分次數(shù),其一般公式表示為
(4)
式中:L為滯后算子(Lag operator);d∈Z,d>0。
差分處理完成后,已經(jīng)得到一個(gè)平穩(wěn)的時(shí)間序列,即使d=1。接下來,即要選擇ARIMA模型中合適的p、q。而自相關(guān)函數(shù)和偏相關(guān)函數(shù)常常應(yīng)用在ARIMA模型中的識(shí)別中。故本文根據(jù)自相關(guān)函數(shù)和偏相關(guān)函數(shù)來選擇最合適的ARIMA模型,并得到自相關(guān)函數(shù)圖(ACF)和偏相關(guān)函數(shù)圖(PACF)?;诖耍ㄟ^對(duì)圖4和圖5分析可知,自相關(guān)函數(shù)和偏相關(guān)函數(shù)兩者均具有拖尾性,故最終選擇ARIMA(20,1,3)和ARIMA(15,1,3)模型進(jìn)行對(duì)比。
圖4 自相關(guān)圖1(ACF)
圖5 偏自相關(guān)圖1(PACF)
AIC信息準(zhǔn)則是一種可以衡量統(tǒng)計(jì)模型擬合優(yōu)良性的重要準(zhǔn)則。一般情況下,要選取AIC值最小的概率分布函數(shù),作為擬合原始觀測(cè)數(shù)據(jù)[9]。通常情況下,AIC(p,q)定義為
AIC(p,q)=nln(σ2)+2(p+q)
(5)
式中,σ2為擬合ARMA(p,q)模型時(shí)殘差的方差,它是(p,q)的函數(shù),即AIC定階的方法就是選擇ARMA(p,q)最小的(p,q)作為相應(yīng)的模型階數(shù)?;诖?,運(yùn)用Python將各個(gè)模型的數(shù)值代入AIC準(zhǔn)則進(jìn)行計(jì)算,得到結(jié)果見表1。通過對(duì)比可知ARMA(20,1,3)模型所對(duì)應(yīng)AIC值最小,故應(yīng)該選擇該模型用來預(yù)測(cè)光伏建筑一體化行業(yè)板塊指數(shù)。
表1 各模型的AIC值
序列自相關(guān)和偏自相關(guān)常常用來檢驗(yàn)ARIMA模型的殘差序列。因此,根據(jù)該ARIMA(20,1,3)模型所產(chǎn)生的殘差自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖(圖6、圖7),可得序列殘差基本為白噪聲,即指在較寬的頻率范圍內(nèi),各等帶寬的頻帶所含的噪聲功率譜密度相等的噪聲。
圖6 自相關(guān)圖2(ACF)
圖7 偏自相關(guān)圖2(PACF)
時(shí)間序列中一個(gè)最基本的模型就是高斯白噪聲序列。對(duì)于ARIMA模型,其殘差被假定為高斯白噪聲序列,所以當(dāng)用ARIMA模型去擬合數(shù)據(jù)時(shí),擬合后要對(duì)殘差的估計(jì)序列進(jìn)行LB檢驗(yàn),判斷其是否是高斯白噪聲,而一般當(dāng)Prob值小于0.05,就判斷序列為非白噪聲,但是經(jīng)過上述運(yùn)用Python進(jìn)行LB檢驗(yàn),可以求得顯著性水平Prob大于0.05(表2),即相關(guān)系數(shù)與零沒有顯著差異,即該差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
表2 Ljung-Box 檢驗(yàn)結(jié)果
續(xù)表2
正態(tài)分布檢驗(yàn)方法是一種可以直觀驗(yàn)證一組數(shù)據(jù)是否來自某個(gè)分布[10],或者驗(yàn)證某兩組數(shù)據(jù)是否來自同一族分布,通過Python編程所得散點(diǎn)圖中的點(diǎn)隨機(jī)散布在殘差為0的直線上下,且趨勢(shì)一致,證明該模型殘差符合正態(tài)分布(圖8)。
圖8 殘差正態(tài)分布檢驗(yàn)圖
以滬深股市中 37 家光伏建筑一體化相關(guān)企業(yè)從2021年5月6日至5月28日的股票數(shù)據(jù)所求出的實(shí)際指數(shù)為實(shí)際值,并采用ARIMA(20,1,3)模型求解出該報(bào)告期間的預(yù)測(cè)指數(shù)為預(yù)測(cè)值,最終求解出相對(duì)誤差的大小來進(jìn)行誤差分析。一般實(shí)際相對(duì)誤差計(jì)算公式為
(6)
式中:δ為實(shí)際相對(duì)誤差,由百分?jǐn)?shù)表示;Δ為絕對(duì)誤差;L為真值。
通過計(jì)算得到預(yù)測(cè)值與實(shí)際值對(duì)比如圖9所示。
圖9 實(shí)際指數(shù)與預(yù)測(cè)值對(duì)比(2021-05-06至 2021-05-28)
通過圖10可知,ARIMA(20,1,3)模型預(yù)測(cè)出來2021年5月6日至5月28日指數(shù)數(shù)據(jù)的大小,與實(shí)際指數(shù)數(shù)據(jù)的實(shí)際相對(duì)誤差的絕對(duì)值小于0.05,可以證明預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)吻合度較高,因此該模型預(yù)測(cè)可信度高,對(duì)研究光伏建筑一體化指數(shù)的發(fā)展趨勢(shì)有著比較大的借鑒意義。
圖10 實(shí)際相對(duì)誤差(2021-05-06至 2021-05-28)
將2019年4月1日至2021年5月28日光伏建筑一體化板塊指數(shù)數(shù)據(jù)代入ARIMA(20,1,3)模型中,預(yù)測(cè)出2021年5月31日至2021年7月30日的光伏建筑一體化板塊指數(shù)圖。根據(jù)圖11分析結(jié)果可知,在未來兩個(gè)月之內(nèi),光伏建筑一體化板塊指數(shù)呈現(xiàn)“鋸齒形”不斷向上增長。而這預(yù)測(cè)結(jié)果也反映著該板塊的投資利潤和發(fā)展空間將繼續(xù)上升,最終拉動(dòng)該板塊市值不斷提高。而市場(chǎng)投資者和光伏建筑一體化行業(yè)企業(yè)管理者可以根據(jù)該預(yù)測(cè)圖判斷出適合的投資時(shí)間點(diǎn),并合理地進(jìn)行資金的投入與收回。
圖11 光伏建筑一體化預(yù)測(cè)指數(shù)(2021-05-31至 2021-07-30)
通過建立ARIMA(20,1,3)模型對(duì)光伏建筑一體化指數(shù)發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)研究,經(jīng)過實(shí)例證明了該模型通過Ljung-Box檢驗(yàn)和正態(tài)分布檢驗(yàn)來驗(yàn)證了模型的合理性,最后利用該模型對(duì)2021年5月31日至2021年7月30日的光伏建筑一體化板塊指數(shù)其進(jìn)行預(yù)測(cè)。研究顯示,該模型通過誤差分析可知該模型預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)際相對(duì)誤差較小,在短期內(nèi)預(yù)測(cè)的可信度較高,為市場(chǎng)投資者和企業(yè)管理者做決定提供一定的參考意義。
由實(shí)證結(jié)果分析可知,光伏建筑一體化該板塊指數(shù)將會(huì)呈現(xiàn)總體上漲的趨勢(shì),而這樣的結(jié)果也離不開產(chǎn)業(yè)鏈供需關(guān)系影響,即由于該行業(yè)本身具有學(xué)習(xí)曲線,成本會(huì)隨著生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)的積累按照特定規(guī)律下降。同時(shí),作為一個(gè)新興產(chǎn)業(yè),光伏建筑一體化行業(yè)的發(fā)展受到了政府政策的大力支持。正如2020年3月10日,國家能源局正式發(fā)布的《關(guān)于2020年風(fēng)電、光伏發(fā)電項(xiàng)目建設(shè)有關(guān)事項(xiàng)的通知》,根據(jù)其中《2020年光伏發(fā)電項(xiàng)目建設(shè)方案》可知,分布式光伏這一應(yīng)用領(lǐng)域?yàn)楣夥ㄖ惑w化帶來了新的發(fā)展機(jī)遇?;诖?,針對(duì)市場(chǎng)投資者和企業(yè)管理者分布提出以下建議:
對(duì)于市場(chǎng)投資者而言,投資決策時(shí)不僅要考慮收益率,同時(shí)要考慮風(fēng)險(xiǎn)性,如中國對(duì)“碳達(dá)峰”“碳中和”高度重視,也相繼出臺(tái)光伏建筑一體化行業(yè)支持政策,但存在政策實(shí)施不達(dá)預(yù)期的可能性;或者光伏建筑一體化項(xiàng)目進(jìn)展受較多因素影響,存在落地不達(dá)預(yù)期的可能性。因此,投資者可以采用多元化的投資策略,來分散投資風(fēng)險(xiǎn)。
對(duì)于從事光伏建筑一體化行業(yè)的企業(yè)而言,應(yīng)該繼續(xù)致力于提高光伏材料的轉(zhuǎn)化效率,突破光伏建筑一體化發(fā)展中面臨的主要技術(shù)瓶頸和供應(yīng)鏈瓶頸,以此獲得更加有利的市場(chǎng)競爭優(yōu)勢(shì)。同時(shí),企業(yè)還應(yīng)該順應(yīng)國家政策的意圖,提升光伏建筑一體化產(chǎn)品應(yīng)用場(chǎng)景的豐富度,在全面提升光伏建筑一體化產(chǎn)品性能的同時(shí),實(shí)現(xiàn)高效發(fā)電功能與可靠建材功能的一體化完美結(jié)合,最終實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值的增值。