中国能源需求影响因素的主成分分析

被引：7

作者：

王向青

周德群

王群伟

机构：

[1] 南京航空航天大学经济与管理学院

来源：

价格月刊 | 2010年 / 05期

关键词：

能源需求; 主成分分析; 回归模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

F224 [经济数学方法]; F206 [能源管理];

学科分类号：

0701 ; 070104 ; 020201 ;

摘要：

通过文献回顾提炼出对能源需求有重大影响的因素,基于中国1991年2007年的统计数据,利用主成分分析法消除了各影响因素间的多重共线性,结果表明经济发展水平和市场化水平显著影响能源需求。在此基础上建立了主成分回归模型对能源需求进行预测,并通过实际检验说明了该模型的预测效果较好。

引用

页码：81 / 84

页数：4

共 10 条

[1] 中国能源需求预测函数：主成份辅助的协整分析 [J].

邢小军 ;

周德群 .

数理统计与管理, 2008, (06) :945-951

[2] 我国能源消费需求影响因素及其影响机理分析 [J].

郭菊娥 ;

柴建 ;

吕振东 .

管理学报, 2008, (05) :651-654

[3] 基于ARIMA模型对我国能源需求的预测 [J].

杜雨潇 .

统计教育, 2008, (09) :59-61

[4] 中国能源需求影响因素实证分析 [J].

杨辉 .

商业经济, 2008, (02) :34-36

[5] 我国能源需求预测模型研究 [J].

卢二坡 .

统计与决策, 2005, (20) :31-33

[6] 结构变化、效率改进与能源需求预测——以中国电力行业为例 [J].

林伯强 .

经济研究, 2003, (05) :57-65+93

[7] 用统计分析方法预测能源需求量 [J].

张翎 .

数理统计与管理, 2001, (06) :27-30

[8]

数据分析与SPSS应用[M]. 清华大学出版社 , 高祥宝, 2007

[9]

以煤为主多元化的清洁能源战略[M]. 清华大学出版社 , 吴宗鑫, 2001

[10]

Prices, technology development and the rebound effect[J] . Fatih Birol,Jan Horst Keppler.Energy Policy . 2000 (6)

← 1 →