Реферат: Точность общемировых энергетических прогнозов

Оглавление

Введение

1. Точность общемировых энергетических прогнозов

2. Динамика мирового потребления энергоресурсов

3. Прогнозные системы МЭ США и МЭА

Источники

Введение

С начала 80-х годов прошлого века достаточно регулярно стали публиковаться прогнозы мирового потребления энергии в целом и отдельных энергоносителей в частности. С течением времени наступали годы, относительно которых как раз и делались прогнозы тех или иных энергетических величин, и, таким образом, накапливался статистический материал из прогнозных и фактических значений. При наличии такого материала возникает естественный вопрос: а как соотносятся между собой прогнозные и фактические значения упомянутых величин? Или, иначе говоря, какова точность выполненных прогнозов? Ответам на эти вопросы как раз и посвящается данная работа.

Разумеется, подобные вопросы, в силу их очевидности, исследователями уже ставились. В качестве примера можно указать один из последних обзоров Международного энергетического агентства - World Energy Outlook 2004 [1], в котором приводится сопоставление прогнозных и фактических значений спроса на энергию. Особенностью же данного исследования является то, что в нем авторы попытались придать такого рода сравнению более основательный, более системный характер.

Данное исследование разбито на две части: «Часть I» - постановочно-методологическая) и «Часть II», в которой проводится статистический анализ конкретных прогнозов. Условимся ниже по тексту называть Части I и II, в совокупности, «статьёй». А «данной работой», «данным исследованием» и т.п. будем называть в данном тексте только Часть I или, что то же самое, Часть I статьи.

1. Точность общемировых энергетических прогнозов

Итак, предметом настоящей работы является проведение ретроспективного анализа долгосрочных прогнозов мирового потребления энергии в целом и - как одного из основных мировых топливно-энергетических ресурсов - природного газа, в частности, с целью выяснения точности данных прогнозов. Исследование основывается на сопоставлении прогнозных и фактических значений указанных величин (объемов потребления энергии и природного газа) и строгом статистическом подходе к их описанию. Следует подчеркнуть, что предметом анализа в данной работе являются сами прогнозы, а не объект прогнозирования - мировой рынок энергоресурсов. Исследование такого рода, по мнению авторов, может представлять интерес для специалистов, занимающихся вопросами развития мировой энергетики.

Необходимость достоверных энергетических прогнозов достаточно очевидна. В самом деле, такие прогнозы, во-первых, имеют важный прикладной характер и являются ключевым элементом решения вопросов перспективного обеспечения энергетической безопасности. А энергетика, как известно, представляет собой, без преувеличения, главнейший экономический и даже политический фактор благополучия как отдельных стран, так и мира в целом. Потребность в таких прогнозах привела к формированию рынка услуг по их предоставлению. Широко известны, например, прогнозы Международного энергетического агентства, Министерства энергетики США, Международного института прикладного системного анализа (IIASA), ряда работающих в сфере энергетики исследовательских центров Европейской Комиссии и Организации Объединенных Наций. Кроме того, прогнозы добычи, спроса и цен на энергоресурсы составляются многими крупнейшими нефтегазовыми компаниями, такими как «Ройял Датч / Шелл», «Бритиш Петролеум», «Коноко Филипс», а также различными консалтинговыми организациями («Вуд Макензи», ПИРА «Энерджи Груп», «Глобал Инсайт» и др.)

Во-вторых, имеет место чисто академический интерес. Повышение качества прогнозов и прогнозных систем способствует развитию всего научного прогнозирования, а также, с более широкой точки зрения, - развитию системного анализа, в рамках которого разрабатываются новые модели эволюции сложных систем и расчетные алгоритмы.

Менее очевидным является ответ на вопрос, а что, собственно, следует понимать под качеством или под точностью прогноза? Вообще говоря, понятие «качества» является достаточно широким и может включать в себя помимо точности прогноза такие аспекты, как полноту набора прогнозируемых величин (с точки зрения достаточности для проведения перспективного анализа), регулярность выполнения прогнозов, обоснованность методики расчета (корректность математической модели) и т.д. Как видно из преамбулы, в данной работе рассматривается только «точностный» аспект качества прогнозирования. Иначе говоря, здесь под «качеством» прогнозирования понимается исключительно «точность» прогнозирования.

Одними из наиболее известных ведущих зарубежных организаций, специализирующихся, в том числе, на составлении прогнозов мирового развития, являются Международное энергетическое агентство (International Energy Agency, IEA), далее - МЭА, и Министерство энергетики США (US Department of Energy, DOE), далее - МЭ США. Они публикуют результаты исследований перспектив развития рынков энергоресурсов как отдельных государств, так и совокупностей государств, объединяемых в единое целое по тем или иным принципам: географическим, экономическим, политическим, а также - мира в целом. При этом, МЭ США публикует свои ежегодные обзоры (Международные энергетические обзоры, International Energy Outlook, IEO [2]), начиная с 1985 г. (без учета стран социалистического содружества), а с 1990 г. - по миру в целом. Прогнозы МЭА регулярно издаются с 1993 г. (Мировые энергетические обзоры, World Energy Outlook, WEO [3]) с интервалом в 1-2 года. В данной работе рассматриваются прогнозы именно этих двух широко известных организаций, поскольку они чаще других оказываются востребованными специалистами в области энергетики.

При этом авторами используется определенный инструментарий оценки погрешности прогнозирования, который, не претендуя на завершенность или существенное методологическое значение, тем не менее, позволяет оценивать точность анализируемых прогнозных систем, а затем, на основе такой оценки, и сопоставлять их между собой. Следует отметить, что наряду с указанными двумя прогнозами в оценке точности и в сопоставлении участвует еще один - так называемый «авторский» - прогноз, который выполняется с помощью экстраполяционной модели на основе парного регрессионного анализа. Эта модель не имеет какого-то существенного практического значения в качестве прогнозного инструмента в силу своей идеологической тривиальности и используется здесь лишь для того, чтобы выявить некоторые особенности двух других прогнозных систем. Тем не менее, несмотря на свою простоту, эта «авторская» модель демонстрирует в данной работе вполне конкурентные, по сравнению с анализируемыми здесь прогнозами, результаты. Забегая вперед, можно сказать, что сравнительно высокая прогнозная точность экстраполяционной «авторской» модели является, по-видимому, не свидетельством качества этой прогнозной системы, а, скорее, показателем особенностей или даже недостатков двух других вышеуказанных.

Также в данной работе авторами намечаются некоторые подходы к определению критериев качества прогнозных систем. В частности, делается попытка определить, что такое точность прогноза, какая точность может считаться желательной и проанализировать с этих позиций точность двух прогнозных систем - МЭА и МЭ США.

Насколько известно авторам, детального статистического анализа точности прогнозов, включая сравнительный анализ точности прогнозов, выполненных различными организациями, ранее не проводилось. Этого не делалось, возможно, потому, что попросту не было достаточного набора данных для регулярного, т.е. ежегодного, сравнения прогнозных и фактических величин.

Вместе с тем, следует отметить, что в обзорах МЭ США [2] (IEO-1999 и IEO-2004) было представлено выборочное сопоставление некоторых прогнозов - на 1995 г. и 2000 г., выполненных этой организацией за период с 1985 по 1995 гг., - с фактическими данными. В Табл. 1 представлена часть вышеуказанных прогнозов, выполненных с 1990 по 1993 гг. Качество прогнозов в указанных обзорах прокомментировано не было, т.е. не было проведено анализа как такового.

Табл. 1. Сравнение прогнозов МЭ США мирового потребления энергии в 1995 и 2000 гг. Источник: [2], DOE/EIA-0484(2006), IEO 2006, pp. 185, 187

Напомним, что 1 BTU (британская тепловая единица) - это принятая в мировой практике энергетическая величина, определяемая как количество теплоты, которое необходимо затратить, чтобы нагреть 1 фунт воды, находящейся при нормальном давлении, на 1 градус Фаренгейта, и равная приблизительно 252 калориям; 1 QBTU - это 10¹⁵ BTU (квадриллион BTU).

Как можно видеть, данная таблица содержит весьма ограниченное количество информации, не позволяющее провести приемлемый статистический анализ точности прогнозирования. При этом следует отметить, что вся аналогичная информация из цитированных обзоров МЭ США не является качественно более информативной, чем Табл. 1, а всего лишь превосходит её по количеству лет, в которые выполнялись прогнозы, а именно, с 1985 по 1995 гг., как уже упоминалось.

В обзоре МЭА WEO-2004 проведен более детальный (по сравнению с МЭ США) анализ собственных прогнозов, разработанных этой организацией за период с 1993 г. по 2002 г. Мы приводим соответствующую таблицу (Табл. 2) для последующего сравнения с нашими расчетами. В этой таблице разработчиками приведены также величины средних ошибок их прогнозов, трактуемых в тексте указанного обзора как точность (accuracy) прогноза за рассматриваемый период. Это определение, на наш взгляд, не совсем удачно с точки зрения математической статистики, хотя бы уже потому, что используемое в нем среднее значение модуля ошибки не является моментом распределения случайной величины, а именно моменты дают такие производные величины от рассматриваемых случайных величин, которые имеют практическое значение (как иногда говорят - «физический смысл»). В настоящей работе мы предлагаем иной формальный критерий, с помощью которого различные прогнозы можно корректно сравнивать между собой по точности.

Следует также отметить, что фактически в рассматриваемой таблице специалисты МЭА приводят два различных по содержанию вида средних ошибок. А именно, приведенные в нижней строке Табл. 2 величины являются средними значениями модулей ошибок прогнозов, выполненных в один и тот же год относительно ряда лет. Величины же, приведенные в правом крайнем столбце таблицы, представляют собой средние значения модулей ошибок прогнозов, выполненных в различные годы относительно одного и того же года. Однако в Табл. 2 (воспроизведенной в данной статье тождественно содержанию оригинала) данные строка и столбец озаглавлены одинаково - просто «средняя ошибка» («Average absolute per cent error», что, впрочем, не меняет существа данного замечания).

Помимо этого в рассматриваемой таблице имеет место еще одно несоответствие. Так, указанные строка и столбец со средними значениями в соответствии со структурой Табл. 2 «заканчиваются» одним и тем же полем - правой нижней ячейкой данной таблицы, - в котором, согласно логике таблицы, должно располагаться «среднее из средних» - результат усреднения как по строке, так и по столбцу. Следует отметить, что приведенное в таблице 2 в этой ячейке значение соответствует только усреднению по нижней строке, тогда как усреднение по правому столбцу дает другое значение (1,88), отличающееся, даже с учетом округления, от указанного значения в ячейке (2,2).

Табл. 2. Относительная ошибка (%) прогнозов МЭА мирового спроса на энергию в период 1993-2002 гг. Источник: [1]

Также отметим, что приведенная в Табл. 2 относительная ошибка определена в [1] как разность между прогнозным и фактическим значениями энергопотребления, деленная на прогнозное значение. При таком определении за основу берется прогнозное значение, поскольку отклонение делится именно на прогноз, а фактическое значение приобретает смысл отклонения от «основы» (от прогноза). Таким образом, по своему смыслу эта величина показывает относительное отклонение реальности от прогноза. Подчеркнем, что в настоящей работе используется относительная погрешность с фактическим значением в знаменателе, что имеет смысл отклонения прогноза от реальности. Такая погрешность в числовом выражении несколько отличается от погрешности, используемой в [1]. Как нетрудно видеть, отношение этих двух видов относительных ошибок равно отношению факта и прогноза, так что, как правило, переход от одного способа определения погрешности к другому не приводит к значительным отличиям. Например, при относительной ошибке в 5% её значение при переходе к другому определению относительной погрешности (из двух рассматриваемых) изменится приблизительно всего лишь на 0,2%. Тем не менее, для строгости изложения считаем необходимым указать на некоторое различие в применяемой методологии по сравнению с [1].