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    電力行業(yè)景氣分析指標(biāo)體系構(gòu)建與景氣指數(shù)趨勢(shì)預(yù)測(cè)

    2022-07-12 05:26:46彭放劉化龍李博
    微型電腦應(yīng)用 2022年5期
    關(guān)鍵詞:景氣電力行業(yè)指標(biāo)體系

    彭放, 劉化龍, 李博

    (1.國(guó)網(wǎng)電網(wǎng)有限公司大數(shù)據(jù)中心, 北京 100052; 2.國(guó)網(wǎng)信通億力科技有限責(zé)任公司, 福建, 福州 350003)

    0 引言

    電力行業(yè)的發(fā)展是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的有力支撐,可以說(shuō)電力行業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的晴雨表、經(jīng)濟(jì)建設(shè)的先行者,然而與此同時(shí)我們也需要明確認(rèn)識(shí)到經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)是不可持續(xù)的。近年來(lái),面臨產(chǎn)能過(guò)剩、結(jié)構(gòu)失衡等諸多難題,電力消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展密切相關(guān),從對(duì)電力數(shù)據(jù)的分析結(jié)果中可以判斷出經(jīng)濟(jì)形勢(shì)走向。因此,本文對(duì)電力行業(yè)的景氣指數(shù)進(jìn)行深入研究,力求通過(guò)科學(xué)手段對(duì)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),為整體宏觀調(diào)控奠定理論基礎(chǔ)。

    1 景氣分析總體概述

    1.1 基礎(chǔ)概念

    景氣分析是一種經(jīng)濟(jì)周期統(tǒng)計(jì)分析方法,在經(jīng)濟(jì)研究的各個(gè)領(lǐng)域都有應(yīng)用,在各行各業(yè)的企業(yè)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中,經(jīng)常出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)現(xiàn)象,研究這種周期性增長(zhǎng)與縮減、擴(kuò)張與萎縮的經(jīng)濟(jì)波動(dòng)現(xiàn)象的方法稱為景氣分析法。

    1.2 發(fā)展現(xiàn)狀

    景氣分析研究已有近一百多年的發(fā)展歷史,縱觀整體發(fā)展歷程,理論體系已經(jīng)相對(duì)完善,而且已經(jīng)應(yīng)用于各行各業(yè)的行業(yè)分析以及監(jiān)測(cè)預(yù)警,是很多國(guó)家監(jiān)測(cè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要方法。目前國(guó)內(nèi)外的研究方法主要包括KL信息量法、主成分分析法、時(shí)差相關(guān)系統(tǒng)法等[1]。

    1.3 分析理論與指標(biāo)劃分

    景氣分析是一種經(jīng)濟(jì)周期統(tǒng)計(jì)方法,根據(jù)指標(biāo)在時(shí)序上的差異,按先后順序?qū)⒅笜?biāo)劃分為先行指標(biāo)、一致指標(biāo)、滯后指標(biāo)3大類,以此構(gòu)成分析體系。其中,先行指標(biāo)指的是循環(huán)波動(dòng)比景氣循環(huán)轉(zhuǎn)折提前顯示變動(dòng)的指標(biāo);一致指標(biāo)指的是循環(huán)轉(zhuǎn)折變化的時(shí)間與景氣循環(huán)轉(zhuǎn)折基本接近的指標(biāo);滯后指標(biāo)指的是比景氣循環(huán)轉(zhuǎn)折出現(xiàn)的要晚的指標(biāo)。由此計(jì)算得出景氣擴(kuò)展指數(shù)(DI)與景氣合成指數(shù)(CI),可體現(xiàn)經(jīng)濟(jì)景氣的增長(zhǎng)或衰減趨勢(shì)、強(qiáng)弱變化。

    一般來(lái)說(shuō),研究景氣的基準(zhǔn)指標(biāo)選取的是國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值,循環(huán)選取的是增長(zhǎng)周期的波動(dòng)循環(huán)。得到基準(zhǔn)指標(biāo)之后,根據(jù)時(shí)差分析選擇先行指標(biāo)與滯后指標(biāo),各分類的作用與劃分規(guī)則如表1所示。

    表1 景氣指標(biāo)分類

    1.4 指標(biāo)選取原則

    影響行業(yè)景氣波動(dòng)的因素有很多,既包括行業(yè)本身生產(chǎn)活動(dòng)的影響,也包括上下游及相關(guān)聯(lián)的其他產(chǎn)業(yè)的影響,還包括國(guó)家政策、國(guó)際局勢(shì)等等具有隨機(jī)性的因素,所以在選取景氣指標(biāo)時(shí),應(yīng)遵循以下原則。

    (1) 全面:不能只強(qiáng)調(diào)某一片面的指標(biāo),需要全方位多維度進(jìn)行分析評(píng)價(jià)。

    (2) 靈敏:無(wú)論是先行指標(biāo)還是一致指標(biāo)、滯后指標(biāo),選擇時(shí)特征一定要明顯。

    (3) 及時(shí):景氣分析的指標(biāo)數(shù)據(jù)時(shí)效性一定要高,否則無(wú)法達(dá)到預(yù)測(cè)目的。

    (4) 準(zhǔn)確:準(zhǔn)確是分析的基本保障,否則全部分析都失去意義[2]。

    2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    2.1 數(shù)據(jù)補(bǔ)充

    電力行業(yè)的源數(shù)據(jù)多種多樣,基于目前的信息化采集手段,難免會(huì)有部分缺失,對(duì)于殘缺的數(shù)據(jù)需要根據(jù)數(shù)據(jù)量的多少利用不同的值進(jìn)行替代與補(bǔ)充,同時(shí)對(duì)于補(bǔ)充的數(shù)據(jù)做敏感性分析,避免個(gè)別指標(biāo)錯(cuò)誤導(dǎo)致影響整個(gè)分析體系。本文采用的方法如下。

    1) 缺失數(shù)據(jù)補(bǔ)充

    (1) 少量缺失:利用前后時(shí)期的均值進(jìn)行替代補(bǔ)充

    (1)

    (2) 大量數(shù)據(jù)缺失:利用已有數(shù)據(jù)與全國(guó)數(shù)據(jù)的占比的平均值與全國(guó)數(shù)據(jù)相乘來(lái)替代補(bǔ)充

    (2)

    (3) 全部缺失又重要的數(shù)據(jù):利用全國(guó)數(shù)據(jù)進(jìn)行替代。

    2) 敏感性分析

    (1) 回歸計(jì)算:對(duì)包含與不包含插入值的2個(gè)序列進(jìn)行回歸計(jì)算

    (3)

    (2) 敏感系數(shù)計(jì)算:

    (4)

    綜上所述,若敏感系統(tǒng)在0.8到1.2之間,則認(rèn)為所補(bǔ)缺失值合理,否則按1%遞增或遞減,直到達(dá)到目標(biāo)范圍。

    2.2 標(biāo)準(zhǔn)化處理

    為消除量綱的影響,將指標(biāo)歸一化為同向指標(biāo),本文采用功效系統(tǒng)法對(duì)數(shù)據(jù)做標(biāo)準(zhǔn)化,將各項(xiàng)指標(biāo)最小值設(shè)為60,最大值設(shè)為100。最終值越大越景氣的為正向指標(biāo),值越小越不景氣的為逆向指標(biāo),其功效化公式為

    (5)

    其中,yit為第i個(gè)指標(biāo)t季度的數(shù)值。

    3 關(guān)鍵算法

    3.1 Census X-12法季節(jié)調(diào)整

    為識(shí)別和預(yù)估時(shí)間序列的不同組成部分,了解走向趨勢(shì)與業(yè)務(wù)周期,需要做季節(jié)性調(diào)整,剔除季節(jié)和特定日期對(duì)最終分析的影響,科學(xué)把握宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)。本文采用Census X-12方法進(jìn)行季節(jié)調(diào)整,設(shè)YT代表無(wú)奇異值的季度時(shí)間序列,可分解為趨勢(shì)循環(huán)項(xiàng)、季節(jié)項(xiàng)和隨機(jī)要素項(xiàng)[3]。具體步驟如下。

    (1) 初始估計(jì)

    趨勢(shì)循環(huán)項(xiàng)初始估計(jì):

    (6)

    隨機(jī)要素項(xiàng)初始估計(jì):

    (7)

    (8)

    其中,

    (9)

    (10)

    (2) 計(jì)算趨勢(shì)循環(huán)要素與季節(jié)因子估計(jì)值

    利用Henderson移動(dòng)平均公式計(jì)算暫定值:

    (11)

    (12)

    通過(guò)3*5項(xiàng)移動(dòng)平均計(jì)算暫定S值

    (13)

    得到第二次預(yù)估的季節(jié)調(diào)整結(jié)果:

    (14)

    其中,

    (15)

    (3) 計(jì)算趨勢(shì)循環(huán)要素與季節(jié)因子最終值

    根據(jù)上述步驟獲得最終值

    (16)

    其中,

    (17)

    3.2 Kalman濾波算法

    本文基于Kalman濾波法對(duì)空間模型進(jìn)行估計(jì),具體步驟如下。

    (18)

    假設(shè)初始狀態(tài)向量與擾動(dòng)項(xiàng)服從正態(tài)分布,估計(jì)誤差的協(xié)方差矩陣為

    (19)

    最終得出

    (20)

    4 電力行業(yè)景氣指數(shù)研究

    4.1 指標(biāo)體系

    電力行業(yè)景氣指數(shù)指標(biāo)體系的構(gòu)建,首先要考慮電力行業(yè)本身的指標(biāo),包括總量、當(dāng)前結(jié)構(gòu)、發(fā)展?jié)撃?、用電價(jià)格等多方面,其次還需要考慮石油、煤炭等上游產(chǎn)業(yè)的影響,另外還需要對(duì)水泥、化纖等下游產(chǎn)業(yè)進(jìn)行關(guān)聯(lián)的分析,因此本文選取其中的關(guān)鍵因素構(gòu)建電力行業(yè)的景氣指標(biāo)體系如表2所示。

    表2 電力行業(yè)景氣分析指標(biāo)體系

    4.2 模型構(gòu)建

    設(shè)yt為k*1維向量,代表t時(shí)期可觀測(cè)的變量,平穩(wěn)部分,ct為標(biāo)量,代表t時(shí)期景氣指數(shù)真值,c為不可觀測(cè)的景氣指數(shù),則

    yt=h(ct)+utt=1,…,Tc=c1,c2,…,cT

    (21)

    將ct,ut看做隨機(jī)過(guò)程,對(duì)不可觀測(cè)的ct進(jìn)行估計(jì),得到

    (22)

    其中,L為延遲算子,

    Θi=diag(θi1,…,θik);H=diag(h1,…,hk);

    LCt=ct-1,Lut=ut-1

    (23)

    根據(jù)狀態(tài)變量αt=(ct,ct-1,…,ct-p+1,ut,ut-r+1)(p+kr)×1;干擾項(xiàng)ξt=(ht,0,…,0,εt,0,…,0)(p+kr)×1;∑=diag(1,0p-1,h1,h2,…,hk,0(k-1)r)

    得到目標(biāo)值:

    (24)

    其中,Ik為k×k單位陣,0k,k為k×k階零矩陣。

    4.3 測(cè)算流程

    電力行業(yè)景氣指數(shù)需要準(zhǔn)確反映出行業(yè)的整體運(yùn)行情況以及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì),基于指數(shù)模型體系,通過(guò)殘缺值替代補(bǔ)充、敏感性分析、標(biāo)準(zhǔn)化處理、季節(jié)調(diào)整等變換后,根據(jù)指標(biāo)的歷史波動(dòng)幅度對(duì)不同區(qū)域進(jìn)行測(cè)算打分,最終得到綜合評(píng)分[4-5]。測(cè)算流程如圖1所示。

    圖1 電力行業(yè)景氣指數(shù)測(cè)算流程

    5 預(yù)測(cè)結(jié)果驗(yàn)證

    基于本文上述構(gòu)建的指標(biāo)體系與模型,對(duì)電力行業(yè)景氣指數(shù)與宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明從2013年到2019年,大致有2個(gè)完整的循環(huán),第二個(gè)周期的波動(dòng)程度略低,2019年以前電力行業(yè)景氣指數(shù)大約提前1~2個(gè)月,而2019年之后則有滯后1~2個(gè)月的趨勢(shì),可以預(yù)測(cè)未來(lái)的周期波動(dòng)逐漸趨于緩慢。由此可以證明,本文構(gòu)建的電力行業(yè)景氣指數(shù)可以較好的體現(xiàn)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)[6]。

    6 總結(jié)

    不同時(shí)期會(huì)產(chǎn)生不同的波動(dòng)規(guī)律,本文構(gòu)建了電力行業(yè)的景氣指數(shù),通過(guò)科學(xué)算法來(lái)對(duì)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)估與判斷。雖然指標(biāo)體系已經(jīng)初步建立,還還存在很大不足之處,例如數(shù)據(jù)篩選方法的科學(xué)合理性、選取數(shù)據(jù)范圍、指標(biāo)選取合理性等方面還需繼續(xù)研究與改善。

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