电力需求变化折射出经济运行的活跃度,电力数据具有准确性高、实时性强、可预测等优点。重点研究基于电力数据的经济景气指数(economic prosperity index based on power data,EPI-P)计算方法,以从电力视角把握经济变化周期。首先,通过...
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电力需求变化折射出经济运行的活跃度,电力数据具有准确性高、实时性强、可预测等优点。重点研究基于电力数据的经济景气指数(economic prosperity index based on power data,EPI-P)计算方法,以从电力视角把握经济变化周期。首先,通过时差相关系数和K-L信息量2种指标从电力指标中筛选经济指标的先行、一致与滞后指标,再分别采用基于相关系数和基于用电量的指标权重划分方法,构建电力经济景气指数计算模型。在此基础上,基于某省的电力经济数据,开展电力经济景气指数实证研究。最后,基于季节性自回归移动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型对该省未来电力需求数据进行预测,计算该省未来的经济景气指数,对该省未来的经济发展态势进行研判。结果表明,基于电力数据的经济景气指数计算模型能通过电力数据有效反映经济指标的变化趋势,且可用于未来经济发展态势研判。
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