Dựa trên thảo luận trên, hàm số biểu diễn nhu cầu điện năng được thành lập như sau:
Q= f (GDP,P,POP,M2,EF) Trong đó:
Q là nhu cầu điện năng; P là giá điện;
POP là dân số;
M2 biểu thị những biến đổi cơ cấu; EF là sự cải thiện hiệu quả.
3.3. Các sự kiện gây ảnh hƣởng nhu cầu điện năng trong thời gian
ngắn và trung bình
3.3.1. Sự khuyến khích tài chính
Sự tin cậy của tiêu thụ điện năng đối với khuyến khích tài chính được chứng minh bằng mối quan hệ chặt chẽ giữa tăng trưởng đầu tư cố định và tăng trưởng tiêu thụ điện năng, đặc biệt là trong phát triển cơ sở hạ tầng. Sự tăng trưởng nhanh chóng đầu tư cơ sở hạ tầng kéo theo tiêu thụ điện năng của của các khách hàng tiêu thụ điện lớn như các ngành sản xuất thép và xi măng tăng một cách ấn tượng. Sự tăng trưởng kinh tế được duy trì bởi một loạt các biện pháp khuyến khích tài chính. Một yếu tố quan trọng nhất cho sự tăng trưởng kinh tế là sự tăng trưởng đầu tư tài sản cố định cho phát triển cơ sở hạ tầng. Tác động của biện pháp khuyến khích tài chính đối với phát triển
cơ sở hạ tầng thì rất rõ ràng, vì nhu cầu điện năng đã được hồi phục một cách nhanh chóng.
3.3.2. Giảm thuế quan
Giảm thuế là biện pháp nhằm khuyến khích tiêu thụ điện năng ở nhiều nơi có nguồn điện cung cấp dư thừa. Cho đến nay thì giảm thuế vẫn là phương pháp hiệu quả nhất để khuyến khích nhu cầu sử dụng điện nhiều hơn của một vài khách hàng có nhu cầu sử dụng điện lớn. Tuy nhiên, do sự phức tạp của vấn đề thuế quan nên việc khuyến khích thuế quan có thể không được sử dụng rộng rãi. Việc khuyến khích thuế quan có thể có ảnh hưởng tiêu cực đến bảng cân đối sử dụng điện khi chi phí cho cung cấp điện tăng do lắp đặt trang thiết bị mới mà nó đòi hỏi sự khôi phục chi phí đầy đủ. Nhiều người tranh luận rằng liệu việc khuyến khích các khách hàng sử dụng điện lớn tiêu thụ điện mà không có sự xem xét tác động đến môi trường và sự phân bổ hiệu quả nguồn điện có mang lại lợi ích về mặt kinh tế hay không. Nếu cần có các biện pháp như vậy để thu hút hoặc duy trì nhu cầu đó, thì tỉ lệ triết khấu phải phù hợp để đảm bảo cung cấp điện hiệu quả và tránh trường hợp lạm dụng việc giảm thuế. Mặc dù việc giảm thuế cũng có thể bị điều chỉnh về mặt chính trị để cứu một số doanh nghiệp nhà nước, chủ yếu họ phản ánh sự dư thừa điện năng ở các tỉnh. Do đó mà giảm thuế được xem là chỉ có tác động trong thời gian ngắn.
3.3.3. Nhu cầu nhà ở và điện khí hóa
Việc tăng nhu cầu nhà ở dẫn đến nhu cầu đồ gia dụng tăng nhanh, đặc biệt là máy điều hoà, có thể làm tăng nhu cầu điện năng trên toàn quốc một cách đáng kể. Trước hết, tiêu thụ điện năng khu vực nông thôn bị hạn chế do thu nhập ở khu vực này còn thấp. Chính sách giá điện hiện nay áp dụng mức giá thống nhất cho mạng lưới điện nông thôn và đô thị đang phát triển có thể sẽ dẫn đến việc người dân đô thị phải trả nhiều hơn và vì thế mức tiêu thụ điện năng trong những năm tới sẽ giảm.
3.3.4. Cơ cấu lại ngành điện và thị trƣờng điện cạnh tranh
Chính phủ đã tích cực cơ cấu lại ngành năng lượng vì ba lí do: Thứ nhất, quá trình cơ cấu là nhằm cải thiện công tác quản lí bằng cách phân chia trách nhiệm hoạt động; Thứ hai là tập hợp các đơn vị hoạt động; Thứ ba là nhằm đưa ra thị trường các lực lượng để cải thiện và thúc đẩy hiệu quả sự bảo tồn năng lượng.
KẾT LUẬN
Phân tích dữ liệu và dự báo đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau tại các nước phát triển, nhưng tại Việt Nam thì việc ứng dụng nó trong thực tế còn khá hạn chế. Do vậy mặc dù đây là một đề tài liên quan nhiều đến toán học và chuyên ngành “Kinh tế lượng” nhưng tác giả thực sự thấy hứng thú và có nhu cầu nghiên cứu kỹ hơn về vấn đề này để ứng dụng cho việc dự báo nhu cầu, dự bảo sản lượng,.. tại cơ quan chủ quản nơi học viên đang làm việc.
Để phân tích, dự báo, trước tiên cần hiểu rõ các khái niệm cơ bản và các vấn đề chúng ta phải giải quyết khi đối mặt với các bài toán dạng này. Trong chương 1 tác giả trình bày tổng quan, tư tưởng cơ bản của các phương pháp dự báo nhu cầu. Bao gồm các phương pháp dự báo dựa trên sự phán đoán và các phương pháp dự báo yêu cầu các thông tin định lượng. Nội dung của chương này cũng chỉ ra một số nhận định về việc lựa chọn phương pháp phù hợp hoặc việc kết hợp giữa các phương pháp để đưa ra kết qủa tốt nhất.
Dự báo là bài toán rất phức tạp, kết quả dự báo phụ thuộc vào nhiều yếu tố cả khách quan lẫn chủ quan, cả bên trong lẫn bên ngoài, chẳng hạn như phụ thuộc vào độ chính xác của dữ liệu thu thập, phụ thuộc vào sự lựa chọn phương pháp, mô hình thích hợp để dự báo. Trong nội dung chính của chương 2 khoá luận, tác giả tập trung chủ yếu vào việc nghiên cứu phương pháp dự báo dựa trên thông tin định lượng, cụ thể là các phương pháp dự báo dựa trên khái niệm về chuỗi thời gian. Trong chương này, tác giả đã trình bày một số khái niệm cơ bản về chuỗi thời gian sau đó trình bày 3 mô hình dự báo: Mô hình cộng, mô hình nhân và mô hình ARIMA sau đó đưa ra đánh giá, nhận định và so sánh kết quả của 3 mô hình dựa trên việc áp dụng cho dự báo nhu cầu sử dụng điện thực tế của Việt Nam.
Tác giả đã áp dụng số liệu thực tế điện thương phẩm của ngành điện lực (cơ quan chủ quản nơi học viên đang làm việc) từ quý 1 năm 1995 đến quý 4 năm 2005 để từ đó dự báo cho các quý tiếp theo, mặc dù tác giả chưa có những số liệu gần nhất để có thể dự báo cho tương lai, nhưng đây có thể xem như một lợi thế vì khi có được số liệu thực, chúng ta hãy lấy nó là cơ sở để kiểm tra tính chính xác của mô hình một cách khách quan và áp dụng mô hình vào thực tiễn.
Cách tiếp cận phân tích dữ liệu chuỗi thời gian trong khoá luận này chỉ tập trung chủ yếu vào phân tích yếu tố xu thế và mùa vụ trong chuỗi dữ liệu thời gian. Trong khi đó, dữ liệu chuỗi thời gian thu thập bên ngoài chứa nhiều yếu tố vô cùng phức tạp. Vì thế cần thiết phải nhận dạng, phát hiện ra các yếu tố này trong chuỗi dữ liệu quan sát và xây dựng mô hình phức tạp hơn để tích hợp được tất cả những yếu tố đó. Dự báo chuỗi thời gian đơn thuần là mô hình nội suy thuần túy, tức là nó chỉ đưa ra dự báo dựa trên mối quan hệ tương quan giữa các giá trị trong chuỗi. Mà như ta biết để có thể
đưa ra dự báo chính xác thì điều đó chưa đủ, mà phải có sự kết hợp nhiều chuỗi thời gian khác nhau, chúng có thể có những tác động nhất định lên chuỗi thời gian mà ta cần dự báo, lấy ví dụ như nhu cầu sử dụng điện thương phẩm trong nước không chỉ dựa vào các giá trị trong quá khứ của nó mà còn phải dựa vào tổng sản phẩm quốc nội, giá điện, sự tăng trưởng dân số,…Đó cũng chính là nội dung tư tưởng mà tác giả đã đề cập đến trong nội dung chương 3 của khoá luận này và đây cũng là hướng nghiên cứu của học viên trong thời gian tiếp theo.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Tiếng Việt
[1].Nguyễn Quý Hỷ (2003), Các mô hình ứng dụng của Lý thuyết đổi mới.
[2].Hội ứng dụng Toán học Việt nam (2002), Hội thảo khoa học Ứng dụng Toán học trong một số ngành Khoa học và Kỹ thuật quan trọng.
[3].Hội Toán học Việt nam (2005), Tóm tắt báo cáoHội nghị toàn quốc lần thứ hai về Ứng dụng Toán học.
[4].Số liệu ngành điện 1985 - 1995.
[5].Niên giám thống kê ngành điện 1996 – 2000 [6].Niên giám thống kê ngành điện 2001 – 2005
[7].Nguyễn Văn Hữu, Nguyễn Hữu Dư (2003), Phân tích thống kê và dự báo, Nhà xuất bản Đại học Quốc gia Hà nội. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
[8].Nguyễn Hồ Quỳnh (2003), Chuỗi thời gian – Phân tích và nhận dạng, Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật.
[9].Nguyễn Văn Phúc (2004), Các phương pháp dự báo kinh tế và khả năng áp dụng cho thành phố Hồ Chí Minh, Viện kinh tế TP. Hồ Chí Minh
[10]. Trần Văn Thái, Phát hiện tri thức theo mùa vụ từ cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian
2. Tiếng Anh
[11].Bo Q.Lin (March 2003), Electricity Deman in the People’s Republic of China: Investement Requiretment and Environtmental impact.
[12].J. Scott Armstrong and Kesten C. Green (September 2005), Demand Forecasting: Evidence-based Methods.
PDF Merger
Thank you for evaluating AnyBizSoft PDF Merger! To remove this page, please
register your program!
Go to Purchase Now>>
Merge multiple PDF files into one
Select page range of PDF to merge
Select specific page(s) to merge
Extract page(s) from different PDF files and merge into one