ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОТРЕБЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ С ПОМОЩЬЮ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

Введение 3
1 Метод фиктивных переменных при построении уравнения
регрессии 7
1.1 Введение в метод фиктивных переменных при построении
уравнения регрессии …………………………….………………….……. 7
1.2 Применение метода фиктивных переменных для прогнозирования
потребления электроэнергии фирмы «Электросеть» ……………….… 11
1.3 Применение метода фиктивных переменных для прогнозирования
потребления электроэнергии фирмы «Дорстрой» ………………..…… 17
2 Метод скользящего среднего 21
2.1 Введение в метод скользящего среднего ………………………….…… 21
2.2 Применение метода скользящего среднего для прогнозирования
потребления электроэнергии фирмы «Электросеть» ………….……… 26
2.3 Применение метода скользящего среднего для прогнозирования
потребления электроэнергии фирмы «Дорстрой» ……..………….…... 29
3 Сравнительный анализ эффективности методов прогнозирования
на примере потребления электроэнергии 34
4 Интегральный показатель для многомерных данных 37
4.1 Интегральный показатель для многомерных данных …………….……… 37
4.2 Применение интегрального показателя для исследования
экономического показателя потребления электроэнергии …………………... 40
Заключение 46
Список литературы 48
Приложения 5
Купить

Математические методы в экономике являются важнейшим инструментом анализа данных, построения теоретических математических моделей, изучения явлений и процессов, и широко применяются в эконометрике.
Эконометрика - наука о методах исследования числовых зависимостей между экономическими явлениями. В качестве исследователвских методов эконометрики применяются статистические и математические методы, адаптированные для экономических исследований.
Изучение явлений сводится к построению описателвной математической модели. Данная модели является уравнением или системой уравнений для многомерных ли иных, которая представляет собой зависимоств между рассматриваемыми явлениями. Для исследования во временной промежуток математическая модели представляется в виде:
У = f {t,e)
В этом выражении символ f означает аналитическую форму функции объясняющих переменнв1х, которая определяется в процессе построения модели. Символом £ обозначаются случайные отклонения модели.
Временным рядом называют последователвноств наблюдений, обычно упорядоченную во времени, хотя возможно упорядочение и по какому- либо другому параметру. Основной чертой, выделяющей анализ временник рядов среди других видов статистического анализа, является существенности порядка, в котором производятся наблюдения. Измерение некоторых величин (температуры, напряжения, потребления электроэнергии и т.д.) производится непрерывно, по крайней мере теоретически. При этом наблюдения можно фиксироватв в виде графика [13, с.347].
Работа посвящена исследованию потребления электроэнергии. Потребление электроэнергии населением и промышленными предприятиями зависит от многих факторов: температурный режим, время суток (светлое /тёмное), погодные условия (в пасмурную погоду люди скорее останутся дома) и многие другие факторы.
Данная задача является актуальной, поскольку на коммуникации оказывается различная нагрузка; в случае перегрузки сети она может выйти из строя, что повлечёт тяжёлые последствия. Постоянная необходимость снабжения электроэнергией населения и промышленных предприятий порождает необходимость серьезной защиты от поломок. Прекращение по- ступлення энергии на жизненно важные объекты может стать причиной катастрофы и привести к настолько огромным финансовым потерям, что в большинстве случаев целесообразнее затратить деньги на предотвращение кризисных ситуаций.
Решение этой задачи может быть проведено двумя путями. Первый состоит в изучении и постоянном мониторинге состояния оборудования, а также в прогнозировании состояния на несколько периодов вперед. Этот подход требует создания системы сбора информации и длительной работы экспертов и аналитиков. Результат достигается через довольно большой промежуток времени и требует значительных финансовых затрат. Но тем не менее, он стабилен и позволяет в долгосрочной перспективе полностью обезопасить себя от рисков.
Альтернативным способом является прогнозирование потребления электроэнергии. Как правило, специалисты знают о потенциальных возможностях электросетей и информации о потреблении им будет достаточно для предсказания экспертным путём возможных поломок. Этот путь требует незначительных финансовых затрат или значительного времени на сбор репрезентативных выборок. Информация, необходимая для прогнозирования, как правило, собирается датчиками на электростанции или коммунальными службами. Данный подход даёт менее стабильные результаты, но они проявляются в значительно более короткий период времени.
Диссертационная работа состоит из 4 глав:
В первой главе применяется метод введения фиктивных переменных, с помощью которого при построении уравнения регрессии, по которому строится прогноз на ближайший год.
Во второй главе рассматривается метод скользящего среднего, с помощью которого определяется поправка на каждый месяц. С учётом поправок строится прогноз на следующий год.
В третьей главе проводится сравнительный анализ методов прогнозирования и выбирается наиболее эффективный метод для исследования прогнозируемых значений.
В четвертой главе применяется метод введения интегрального показателя для исследования экономической картины в целом. Результатом данного метода является прогнозируемые значения и динамика роста потребления электроэнергии.
Данные для исследования представлены в Приложении 1 и Приложении 2, которые были получены от фирм «Электросеть», «Дорстрой» для исследования.
Для проведения вычислений использовалась программа STATISTICA, а также пакет Microsoft Office Excel.
Объект и предмет исследования.
Объектом исследования является изучение временных рядов, предметом исследования - изучение временных рядов, связанные с потреблением электроэнергии.
Цель работы.
Целью данной работы является определение наилучшего метода для прогнозирования потребления электроэнергии на рынке и получение результатов прогнозирования на следующий год.
Научная новизна.
В работе представлен новый метод введения интегрального показателя.
Методы исследования.
Исследования проводятся по следующим методам:
- метод фиктивных переменных при построении уравнения регрессии;
- метод скользящего среднего;
- метод введения интегрального показателя.
Также в работе используются классические методы эконометрики на основе математической статистики, такие как: метод наименьших квадратов, использование различных статистических тестов, проверки гипотез.
Теоретическая и практическая значимость.
Результаты диссертационной работы носят прикладной характер. Особенностью представленных в диссертации резулвтатов, отличающих их от предшествующих, является применение нового метода исследования, которая показала свою эффективности в данной работе.
Апробация работы и публикации.
По теме диссертационной работы сделан доклад в студенческой научной конференции КФУ в апреле 2018 года.

Купить