浅析指数曲线模型在中国石油需求中的应用外文翻译资料

 2022-08-22 10:08

附录B 外文参考文献(原文)

On the exponential curve model of Chinas oil demand

一、引言First. Introduction
在所有的能源类别中,石油一直是全球消费比例最高的能源。 In all of the energy category, the oil has been the highest proportion of global consumption of energy. 由于 经济 飞速 发展 ,在全球能源形势日趋紧张的严峻对局中, 中国 对石油的需求急剧增多。 As the economy rapid development , growing tensions in the global energy situation, the severe the bureau, the Chinese demand for oil increased dramatically. 目前,中国已成为世界上石油需求增长最快的国家。 At present, China has become the worlds fastest growing oil demand. 随着国民经济的持续高速发展,中国的石油消费量逐年增加,2002年达到2.457亿吨,成为继美国之后的第二大石油消费国。 With the sustained rapid development, Chinas oil consumption increased year by year to reach 245.7 million tons in 2002, becoming the second largest after the U.S. oil consumer. 2004年中国石油进口超过日本成为全球仅次于美国的世界第二大石油进口国,石油对外依存度有增无减。 2004, China surpassed Japan as the worlds oil imports after the United States the worlds second largest oil importer, increase dependence on foreign oil. 据资料显示,2004年生产原油1.75亿吨,进口1.2亿吨,原油对外依存度达到40%。 According to statistics, in 2004 crude oil production 175 million tons, import 120 million tons, 40% dependence on foreign oil. 按目前进口的增长速度来看,明年中国石油进口的依存度将高达50%。 At the present growth rate, imports, next year Chinas oil import dependence will reach 50%. 但相比石油消费,中国的石油生产却增速缓慢,供需矛盾日益突出。 But compared to oil consumption, Chinas oil production has been slow growth, supply and demand have become increasingly conspicuous. 近十年来,中国国内生产总值平均增长9.7%,石油需求年增长为5.77%,而国内石油生产年均增长仅为1.67%。 The last decade, Chinas GDP average growth of 9.7%, oil demand grew 5.77%, while domestic oil production average annual growth rate of only 1.67%. 随着对石油需求量的快速增长,中国石油供需失衡程度将呈现日益严重的态势。 With the rapid growth of oil demand, oil supply and demand imbalance in China will show a growing trend. 为此,建立准确有效的石油需求模型,对石油需求量进行及时、准确测算,对制定中国的能源战略具有很重要的现实意义。 To this end, establish a valid model of oil demand, oil demand timely, accurate estimates of the development of Chinas energy strategy has a very important practical significance.
石油需求预测一直以来都受到广大学者的广泛关注,常用的预测方法主要有:回归分析法、能源消耗弹性系数法、灰色预测法、时间序列方法以及神经 网络 方法等。 Oil demand forecast has been widespread concern by the majority of scholars, commonly used forecasting methods are: regression analysis, energy consumption elasticity coefficient method, the gray prediction method, time series methods and neural network methods. 本文以历年石油消费数据为出发点,通过其趋势图形拟合出与之相似的指数回归曲线,消除了原序列的长期趋势,然后假设其残差序列为一平稳过程,根据刻画时间序列的自相关和偏相关函数来最终确定ARMA模型的具体形式,最后得到适合中国石油需求数据特征的指数回归—ARMA(1,1)预测模型。 In this paper, data on oil consumption over the years as the starting point, the trend through its graphical fitting exponential regression curves with similar, eliminating the long-term trend of the original sequence, and then assumed the residual sequence is a stationary process, according to characterize the time series autocorrelation and the partial correlation function to finalize the specific form of ARMA model, and finally get the data for Chinas oil demand characteristics of the exponential regression-ARMA (1,1) prediction model.
二、模型识别表1 中国石油消费量 Table 1 Chinas oil consumption

年份 Years

消费量(万吨) Consumption (tons)

1978 1978

1979 1979

1980 1980

1981 1981

1982 1982

1983 1983

1984 1984

1985 1985

1986 1986

1987 1987

1988 1988

1989 1989

1990 1990

1991 1991

1992 1992

1993 1993

1994 1994

1995 1995

1996 1996

1997 1997

1998 1998

1999 1999

2000 2000

2001 2001

2002 2002

2003 2003

2004 2004

2005 2005

9080.2 9080.2

8940.5 8940.5

8757.4 8757.4

8322.6 8,322.6

8244.2 8244.2

8367.3 8367.3

8636.1 8636.1

9168.8 9168.8

9728 9728

10312.2 10312.2

11092.5 11092.5

11583.7 11583.7

11485.6 11485.6

12383.5 12383.5

13353.7 13353.7

14721.3 14721.3

14956 14956

16064.9 16064.9

17436.2 17436.2

19691.7 19691.7

19817.1 19817.1

21072.9 21072.9

22439.3 22439.3

22838.3 22838.3

24779.8 24779.8

27126.1 27126.1

31699.9 31699.9

32535.4 32535.4

Second, pattern recognition 考虑到中国石油需求量的真实数据没法准确的测算,所以在数据处理中用每年的石油具体消费量代替石油需求量,显然这种数据处理方法是合理地,其具体数据如表1。

Considering Chinas oil demand could not accurately measure real data, so data processing used in the specific consumption of oil each year to replace demand for oil, obviously such a data processing method is reasonable, specific data such as Table 1.
从石油消费量序列趋势图可以看出,中国的石油消费量一直呈上升的趋势,近似一条指数曲线,在对石油消费量序列进行一阶差分,差分结果显示石油消费量差分序列的年净增长数总体上呈现出一种上升的趋势,但在1988~1990年、1997~1998年和2004~2005年的这三阶段中国的石油消费却出现了下滑,这是与中国当时宏观经济形势

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附录A 外文参考文献(译文)

浅析指数曲线模型在中国石油需求中的应用


  一、引言
  在所有的能源类别中,石油一直是全球消费比例最高的能源。由于经济飞速发展,在全球能源形势日趋紧张的严峻对局中,中国对石油的需求急剧增多。目前,中国已成为世界上石油需求增长最快的国家。随着国民经济的持续高速发展,中国的石油消费量逐年增加,2002年达到2.457亿吨,成为继美国之后的第二大石油消费国。2004年中国石油进口超过日本成为全球仅次于美国的世界第二大石油进口国,石油对外依存度有增无减。据资料显示,2004年生产原油1.75亿吨,进口1.2亿吨,原油对外依存度达到40%。按目前进口的增长速度来看,明年中国石油进口的依存度将高达50%。但相比石油消费,中国的石油生产却增速缓慢,供需矛盾日益突出。近十年来,中国国内生产总值平均增长9.7%,石油需求年增长为5.77%,而国内石油生产年均增长仅为1.67%。随着对石油需求量的快速增长,中国石油供需失衡程度将呈现日益严重的态势。为此,建立准确有效的石油需求模型,对石油需求量进行及时、准确测算,对制定中国的能源战略具有很重要的现实意义。
  石油需求预测一直以来都受到广大学者的广泛关注,常用的预测方法主要有:回归分析法、能源消耗弹性系数法、灰色预测法、时间序列方法以及神经网络方法等。本文以历年石油消费数据为出发点,通过其趋势图形拟合出与之相似的指数回归曲线,消除了原序列的长期趋势,然后假设其残差序列为一平稳过程,根据刻画时间序列的自相关和偏相关函数来最终确定ARMA模型的具体形式,最后得到适合中国石油需求数据特征的指数回归—ARMA(1,1)预测模型。
  二、模型识别
  考虑到中国石油需求量的真实数据没法准确的测算,所以在数据处理中用每年的石油具体消费量代替石油需求量,显然这种数据处理方法是合理地,其具体数据如表1。
表1 中国石油消费量

年份

消费量(万吨)

1978

1979

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

9080.2

8940.5

8757.4

8322.6

8244.2

8367.3

8636.1

9168.8

9728

10312.2

11092.5

11583.7

11485.6

12383.5

13353.7

14721.3

14956

16064.9

17436.2

19691.7

19817.1

21072.9

22439.3

22838.3

24779.8

27126.1

31699.9

32535.4

  从石油消费量序列趋势图可以看出,中国的石油消费量一直呈上升的趋势,近似一条指数曲线,在对石油消费量序列进行一阶差分,差分结果显示石油消费量差分序列的年净增长数总体上呈现出一种上升的趋势,但在1988~1990年、1997~1998年和2004~2005年的这三阶段中国的石油消费却出现了下滑,这是与中国当时宏观经济形势密切相关的。自从1990年以来中国经济步入快车道,随着经济的强劲增长,石油消费量也保持较快增长,1990~1997年中国石油消费量平均保持6%的增长速度。1997~1998年亚洲金融危机对中国的经济造成很大影响,同时石油消费也在一定程度上得到了抑制。从1998年扭转了金融危机的影响以来,石油消费的增长则更加迅速。2002到2004三年间,中国石油消费增长近7000万吨,但2005年由于国际石油价格的大幅上升,导致石油及相关产品的价格明显上涨,为了降低成本,更多的选择替代产品,如煤炭和天然气等能源,这样就抑制了石油的消费快速增长。
  对石油序列的一阶差分序列进行了分析后,下面利用计量经济学软件对原序列和一阶差分序列进行自相关和偏相关检验。从检验结果可知:石油消费序列的自相关系数没有很快趋于零,说明序列是非平稳的,所以不能直接对原始序列建立ARMA(p,q)模型进行回归。虽然可以考虑利用一阶差分消除原始序列的趋势,但是一阶差分后得到的结果表明,一阶差分后的序列仍然是非平稳的。虽然可以通过二阶差分得到平稳的时间序列,但经验告诉我们,差分法存在明显的缺点,高阶差分虽然能消除某些序列的趋势而易于建模,但是也消除了原序列的长期特征,从而造成了大量的信息损失。所以考虑利用与原始序列趋势近似的指数曲线来拟合原序列的趋势,其拟合结果如下:
  LOG(OD)=8.471149312 0.05246892536*T Ut(1)
  其中Ut为残差序列,从残差Ut的散点图可以看出,其残差序列基本上为一平稳序列。进一步观察其偏相关图,偏相关系数在滞后一期时明显不为0,在kgt;2以后都落入到95%置信区间内,说明序列的偏相关函数具有截尾性,所以p可以取1或2;从自相关系数可知,自相关系数在滞后一期明显不为0,所以q可以选择1和 2,综上所述对残差序列可以建立ARMA(1,1)、ARMA(1,2)、ARMA(2,1)和ARMA(2,2)四种模型进行预测。

三、模型的建立
  通过上述模型的识别,我们确立了基本指数回归-ARMA(p,q)的中国石油需求预测模型,其基本形式如下:
  LOG(OD)=a1 a2*T Ut(2)
  Ut=mu;1Ut-1 mu;2Ut-2 hellip; mu;pUt-p εt-theta;1εt-1-hellip;-theta;qεt-q(p,q=1,2)
  利用上述模型进行拟合,我们可以得到五种不同形式模型的参数估计值,汇总其检验结果如下表2所示。结果表明,以上模型除指数回归模型外,都满足ARMA过程的平稳性及可逆性的条件,模型的设定上都是合理的。比较上述模型检验统计量的结果,可以看出四种指数回归-ARMA(p,q)模型的决定系数R2、AIC信息准则以及SC准则之间的差别不是很大。与指数回归模型比较,上述四种模型的整体拟合效果都有显著提高。进一步分析发现指数回归—ARMA(1,1)模型的平均绝对百分误差较小,说明其短期预测效果会更好。虽然指数回归—ARMA(2,2)模型的所有统计指标也很好,但预测模型应该力求简洁实用,所以全面权衡后,我们选择指数回归—ARMA(1,1)模型对中国石油消费量进行中长期预测。
  由回归结果可知,首先模型的残差序列是平稳的,说明模型通过了适应性检验;其次模型的拟合值与实际值保持大体一致,说明模型的预测结果可靠性也是很高的。显然指数回归—ARMA(1,1)模型的短期预测能力是非常理想的。下面为应用指数回归—ARMA(1,1)模型对中国未来石油需求的预测结果。
  四、结论
  由以上预测结果,我们可以得到一些关于未来中国经济如何与石油消费协调发展的启示。从而,对中国实现经济的快速健康发展提供一些战略性建议。
  (一)提倡资源节约型的社会经济发展模式,尽快制定出国家总体石油发展战略
  在石油供应不足或价格不稳定的情况下,国家应利用法律、行政,以及综合运用投资、财税、价格等经济杠杆,制定一系列相关政策。积极倡导资源节约型的社会经济发展模式,制定出国家总体石油发展战略。只有在国家层面上制定的长远石油发展战略的指导下,实施煤炭、石油、天然气、水电、核能等各个部门的协调发展目标,才能实现能源整体优化。
  (二)调整能源消费结构,加大替代石油工作的力度,防止石油消费量过快增长

表2 五种不同形式模型的参数估计结果

模型 参数

A1

A2

mu;1

mu;2

theta;1

theta;2

指数-ARMA(1,1)

8.5126

0.0658

0.7491

-------

-0.9541

-------

指数-ARMA(1,2)

8.4872

0.0670

0.7602

-------

-0.5134

-0.4827

指数-ARMA(2,1)

8.5512

0.0608

1.1291

-0.3091

-1.6019

-------

指数-ARMA(2,2)

8.4928

0.0697

0.0697

0.0997

-0.9752

-0.8651

指数回归

8.7911

0.0524

-------

-------

-------

-------

年份

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

预测值

32856

34109

35204

36807

37089

38246

39401


  由于近年来,石油消费量增加的幅度较大,石油价格也持续上涨,但石油消费量的增加并非可以直接导致经济的迅速增长。因此,我们更应该加大替代石油工作的力度,防止石油消费量过快增长。如可油、气并举,加快天然气工业的发展;加快煤层气资源的开发利用步伐,国家给予相应的鼓励政策;高度重视煤炭的洁净利用,对煤代油技术开发给予投资;大力发展洁净能源,如太阳能热水器、风力发电和太阳能光伏发电、地热采暖和地热发电、生物质能利用技术等方面等。具体措施为:(1)建立新能源和可再生能源法规体系。研究制订专项法规或修订已有的法规,逐步建立洁净能源和可再生能源法规体系,主要包括项目审批程序、财税制度、安全和环保、价格、建筑设计等;(2)设立专职机构,建立开发利用体

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