基于Eviews的电网物资需求量预测的研究

翟鹏飞

（河南基泰电气有限公司)

0 引言

随着国家电网“三集五大”战略的提出和体制改革的不断推进，物资集约化管理越发受到电网公司的重视。2013年，国家电网公司在北京召开的物资工作会议中强调深化物资集约化管理，进一步提高物资采购管理水平。按照会议要求，如何科学合理地确定物资需求量成为了各省电力公司最为关心的问题。目前各省电力公司还停留在依靠项目资料和人为经验制定的物资需求计划，计划结果缺乏科学性和准确度，直接导致了物资招投标计划的不合理，造成资金浪费，物资积压的结果。因此，进行科学有效的电力物资需求预测的研究，对电网公司合理安排采购计划，提高资金利用率具有十分重要的意义。

进行电网物资需求的预测，可以为物资需求计划的制定提供参考，进一步影响物资采购计划的准确性，直接关系电网资金的利用水平和电网仓储管理水平。电网企业物资集约化管理的重要手段是进行物资需求预测，将仅依靠项目需求和人为经验的物资预测上升到科学有效的物资预测，对制定物资需求计划，提高物资管理水平作用巨大。

目前，常见的物资需求预测模型主要有多元线性回归预测、神经网络模型、指数平滑预测、时间序列模型等。国内外学者也在物资的需求预测方面进行了积极的研究，沈娟通过研究MRO物料的特性，运用神经网络进行了MRO的预测[1]；杨超在物资备件分类的基础上，采用多元线性回归模型对备件需求进行了预测[2]；宋斌基于神经网络和支持向量机构建了电网物资需求预测模型[3]。

目前，对物资需求预测的研究已成为了学者的研究热点，但是对电网物资需求预测的研究还相对较少，本文在电网公司ERP系统中电网物资需求数据的研究分析基础上，对电网物资的消耗情况及规律进行分析和汇总，采用计量经济模型并通过Eviews软件预测未来电网物资的需求情况，从而为物资采购规划提供数据支持。

1 理论分析

1.1 计量经济模型

计量经济学是借助计算机，广泛应用于经济分析、预测和决策等方面的经济学方法。根据经济理论和某些假设条件，将各种不同的模型区分而来，建立数学方程来描述经济活动中各个因素之间的关系，这称之为计量经济模型。计量经济模型具有经验性、随机性、动态性的特点。总的来说，计量经济模型是一种根据现在的经济行为推断和分析预测未来时期经济行为的动态的外推模型。

计量经济模型主要应用于经济结构分析、经济预测、政策评价和检验经济理论。其中，本文基于Eviews的电网物资需求量预测的研究主要是计量经济模型在经济预测方面的应用，即通过对样本数据以外的某些经济变量进行实际观察，进一步预测未来时期内的数值[4]。

1.2 Eviews软件介绍

Eviews（Econometrics Views），称为计量经济学软件包。旨在采用计量经济学技术对社会经济活动与经济关系的数量规律进行“观察”。计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型（ 结构分析、经济预测、政策评价）。Eviews软件是完成计量经济模型任务必不可少的工具。

Eviews软件功能巨大，可以处理时间序列数据和截面数据，其包含最小二乘法、两阶段最小二乘法、GMM等多种模型的估计方法。Eviews软件可以将数量的输入输出可视化，方便导入和导出数据，并能对相关模型进行描述统计、相关性、图表分析等分析[5]。

2 实际操作

2.1 影响因素分析

电网物资多为专业设备、设备规模较大、品种较多。电网规模和用电量的大小决定了电网物资的需求量，目前各地电网基本都处于满负荷运转，所以电网物资的需求量主要取决于用电量的大小。为了验证用电量与电网物资需求量之间的相关性，首先通过Eviews计算电网用电量和物资需求之间的相关系数，计算结果为0.93，相关系数越接近1，代表两个量之间的相关性越强，计算结果如图1所示。数据来源为黑龙江电网2013年的各地区电网物资需求量和用电量。结果表明，黑龙江各地区物资需求量与用电量之间存在较强的正相关性。

因此本文将采用黑龙江电网2013年各地区物资需求量和用电量数据，通过确定电网物资与用电量之间的计量经济关系，建立电网物资越策模型，进一步预测各地区的电网物资需求。

2.2 需求预测模型

在进行电网物资影响因素分析后，可以确定电网物资需求预测模型。因此电网物资需求预测模型函数表示如下：

式中EM为电力物资需求； X为影响电力物资需求的因素；i 代表地区供电公司。

采用年黑龙江电网2013年各地区物资需求量以及用电量数据，采用Eviews软件建立黑龙江电网物资预测模型如下：

式中：EM为电网生产物资；EC为用电量。

2.3 需求预测模型的检验

为了验证模型的精度，需要对需求预测模型进行检验。其中，t 统计指标是反映模型中的变量在统计上是否有意义的关键指标，即该变量是否能够解释生产物资需求的变化，一般情况下，t 数值大于1.96被视为统计上能够很好解释被解释变量。通过Eviews 软件计算，以上模型中，用电量作为变量的 t 统计量为8.23，计算结果见图1，因此统计是有意义的。

图1 数据相关系数和t统计量计算结果

此外，判断历史实际值和预测模型产生的模拟值与历史值拟合程度的优劣的重要指标是回归系数R2，R2越接近与1，代表回归直线的拟合程度越好。在电网物资预测模型中，R2为0.86，符合精度要求，见图2。

图2 模型相关统计参数计算结果

拟合精度反映的是模型对历史统计系数拟合的精确程度，是对过去规律的适合程度，图3表示生产物资需求模型的拟合程度[6]。

图3 生产物资需求模型的拟合程度

2.4 需求预测结果

为了避免模型本身的不准确而产生模型的误差放大，预测模型只用来计算未来生产物资的增长率。然后将计算的增长率运用于2013年的真实统计数据中，得出未来各年生产物资需求的发展趋势，避免了由于模型误差而导致的二次误差。

根据电网生产物资预测模型，黑龙江电网2015年，2020年的生产物资预测如下表所示， 2015年～2020年的平均增长率为5.39%。

表 生产物资预测

3 结束语

随着电网公司对物资集约化管理的越发重视，电网物资需求预测显得越发重要。本文通过对电网公司各地区用电量的历史数据研究，构建了用电量与物资需求量之间的预测模型，通过Eviews软件进行计算，并对模型进行了相关性检验，得出了良好的预测结果，对物资集约化管理，物资需求计划制定提供了借鉴和参考。

[1] 沈娟，杜晖． 基于BP神经网络的MRO需求量预测模型研究[J]． 物流技术，2010，29(9)：69-71，99．

[2] 杨超，刘军． 结合预分类的备件需求预测与订货批量计算[J]． 物流技术，2009，28(9) ：63-66．

[3] 宋斌，宋秉虎，沈男，等． 基于BP神经网络的电网建设项目物资需求预测[J]． 时代经贸，2013(10)：206-207．

[4] 刘超． 谈如何理解和运用计量经济模型[J]． 科技信息，2006(S3) ：94-132．

[5] 王乃静，李国锋． 基于EVIEWS软件的计量经济学建模检验案例解读[J]． 数量经济技术经济研究，2001(10) ：94-97．

[6] 宋友文． 广东电网电力物流中心规划研究[D]． 广州：华南理工大学，2010．