Рисунок 3 - Линейная интерпретация корреляционной зависимости темпов прироста потребления природного газа от динамики увеличения ВВП
Угловые коэффициенты для американского и европейского трендов равны -0,0845 и -0,0156 соответственно. Для азиатского региона это значение составило +0,0812.
Различия в трендах прогнозов темпов прироста потребления природного газа и ВВП объясняется спецификой и энергоемкостью производств регионов: от более технологичных, характерных для американского и европейского регионов экономики (металлопереработка, машиностроение, химическая промышленность, ТЭК) к более энергоемким (горнодобывающая, обрабатывающая, сельское хозяйство), которые сосредоточены в азиатском регионе.
Таким образом, установлена возможность потенциальной оценки зависимости темпов прироста потребления природного газа от отклонений среднегодовой температуры от среднестатистического значения в рамках рассматриваемой модели.
Выводы
Прогнозирование будущего состояния энергетики, которая является важнейшим компонентом экономики, имеет значение для развитых и развивающихся стран. Оно позволит определить будущую энергетическую политику, спланировать инвестиции в энергетику и принять необходимые меры по управлению рисками. Предложенный метод ориентирован на поиск наиболее релевантных значений прошлых наблюдений путем проведения идентичных оценок.
Проведя описанный эконометрический анализ и оценив полученные результаты, можно утверждать, что предложенная нами модель позволяет строить прогнозы в отношении предполагаемых годовых балансов добычи газа и пиков его потребления для принятия решений, в том числе логистических.
Список источников
1. Brabec M., Konar O., Pelikan E., Maly M. A Nonlinear Mixed Effects Model for the Prediction of Natural Gas Consumption by Individual Customers // International Journal of Forecasting. 2008. Vol. 24, iss. 4. Р. 659-678.
2. Ediger V. §., Akar S. ARIMA Forecasting of Primary Energy Demand by Fuel in Turkey // Energy Policy. 2007. Vol. 35, iss. 3. Р. 1701-1708.
3. Soldo B. Forecasting Natural Gas Consumption // Applied Energy. 2012. Vol. 92. Р. 26-37.
4. Ta^pinar F., Qelebi N., Tutkun N. Forecasting of Daily Natural Gas Consumption on Regional Basis in Turkey Using Various Computational Methods // Energy and Buildings. 2013. Vol. 56. С. 23-31.
5. Zhang G.P. Time Series Forecasting Using a Hybrid ARIMA and Neural Network Model // Neurocomputing. 2003. Vol. 50. Р. 159-175.
References
6. Brabec, M., Konar, O., Pelikan, E., Maly, M. A Nonlinear Mixed Effects Model for the Prediction of Natural Gas Consumption by Individual Customers // International Journal of Forecasting. 2008. Vol. 24, iss. 4. Р. 659-678.
7. Ediger, V.Q. & Akar, S. ARIMA Forecasting of Primary Energy Demand by Fuel in Turkey // Energy Policy. 2007. Vol. 35, iss. 3. Р. 1701-1708.
8. Soldo, B. Forecasting Natural Gas Consumption // Applied Energy. 2012. Vol. 92. Р. 26-37.
9. Ta^pinar, F., Qelebi, N.& Tutkun, N. Forecasting of Daily Natural Gas Consumption on Regional Basis in Turkey Using Various Computational Methods // Energy and Buildings. 2013. Vol. 56. С. 23-31.
10. Zhang, G.P. Time Series Forecasting Using a Hybrid ARIMA and Neural Network Model // Neurocomputing. 2003. Vol. 50. Р. 159-175.