[发明专利]一种区域宏观经济预测模型方法

权利要求书

1.一种区域宏观经济预测模型方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）获取与电力需求相关的不同时间频度的历史经济数据指标；

（2）利用CES生产函数模型，构建区域宏观经济中短期预测模型；

（3）利用改进的Solow生产函数模型，构建区域宏观经济长期预测模型。

2.根据权利要求1所述的区域宏观经济预测模型方法，其特征在于，步骤（3）中，所述改进的Solow生产函数模型为采用逻辑斯蒂函数对Solow生产函数模型中的技术进步要素进行模拟。

3.根据权利要求1所述的区域宏观经济预测模型方法，其特征在于，对部分预测模型的输入变量进行数据形式转换。

4.根据权利要求1所述的区域宏观经济预测模型方法，其特征在于，预测模型的输入变量采用可比价，输出结果采用现价。

5.根据权利要求1所述的区域宏观经济预测模型方法，其特征在于，步骤（2）中，所述区域宏观经济中短期预测模型包括：

1）固定资产投资额预测模型，其确定性方程为：

Y_t = Y_t-4×X1_t×X2_t/10000

其中，Y_t表示第t期固定资产投资额，Y_t-4表示第t-4期固定资产投资额，X1_t表示第t期固定资产投资额同比增速，X2_t表示第t期固定资产投资价格指数；

2）第二产业固定资产投资额预测模型，其线性回归方程为：

Y_t=c1+c2*X_t

其中，Y_t表示第t期第二产业固定资产投资额，X_t表示第t期固定资产投资额，c1、c2表示常数；

3）第三产业固定资产投资额预测模型，其线性回归方程为：

Y_t= c1+ c2*X_t

其中，Y_t表示第t期第三产业固定资产投资额，X_t表示第t期固定资产投资额，c1、c2表示常数；

4）第一产业固定资产投资额预测模型，其确定性方程为：

Y_t= X1_t - X2_t - X3_t

其中，Y_t表示第t期第一产业固定资产投资额，X1_t表示第t期固定资产投资额，X2_t表示第t期第二产业固定资产投资额，X3_t表示第t期第三产业固定资产投资额；

5）工业增加值平减指数预测模型，其线性回归方程为：

Y_t=c1+c2*pchYoY（X1_t-1）+c3* X2_t +〔AR（1）=p，AR（2）=q〕

其中，Y_t表示第t期工业增加值平减指数，X1_t-1表示第t-1期人民币对美元汇率，X2_t表示第t期固定资产投资价格指数，pchYoY表示求同比增长率，c1、c2、c3、p、q表示常数；

6）第一产业增加值预测模型，其线性回归方程为：

ln（Y_t）= c1+ c2*ln（X1_t）+ c3*ln（X2_t）+〔AR（1）=p〕

其中，Y_t表示第t期第一产业增加值，X1_t表示第t期第一产业固定资产投资额，X2_t表示第t期第一产业就业人口数，ln表示求自然对数，c1、c2、c3、p表示常数；

7）第一产业就业人口数预测模型，其线性回归方程为：

pchYoY（Y_t）=c1+c2*pchYoY（X1_t-1/ X1_t-5/ X2_t-1*100* Y_t-4）+〔AR（1）=p〕

其中，Y_t表示第t期第一产业就业人口数，X1_t-1表示第t-1期第一产业增加值，X1_t-5表示第t-5期第一产业增加值，X2_t-1表示第t-1期工业增加值平减指数，Y_t-4表示第t-4期第一产业就业人口数，pchYoY表示求同比增长率，c1、c2、p表示常数；

8）第二产业增加值预测模型，其线性回归方程为：

ln（Y_t）= c1+ c2*ln（X1_t）+〔AR（1）=p〕

其中，Y_t表示第t期第二产业增加值，X1_t表示第t期第二产业固定资产投资额，ln表示求自然对数，c1、 c2、 p表示常数；

9）第二产业就业人口数预测模型，其线性回归方程为：

ln（Y_t）=c1+c2*ln（X1_t-1/ X1_t-5/ X2_t-1*100* Y_t-4）+ c3*ln（X3_t）+〔AR（1）=p〕

其中，Y_t表示第t期第二产业就业人口数，X1_t-1表示第t-1期第二产业增加值，X1_t-5表示第t-5期第二产业增加值，X2_t-1表示第t-1期工业增加值平减指数，Y_t-4表示第t-4期第二产业就业人口数，X3_t表示20-59岁劳动力人口数，ln表示求自然对数，c1、c2、c3、p表示常数；

10）第三产业增加值预测模型，其线性回归方程为：

Y_t = c1+ c2*X1_t+〔AR（4）=p〕

其中，Y_t表示第t期第三产业增加值，X1_t表示第t期第三产业固定资产投资额，c1、c2、p表示常数；

11）第三产业就业人口数预测模型，其线性回归方程为：

Y=c1+c2*（X1_t-1/X1_t-5/X2_t-1*100*Y_t-4）+ c3*X3_t +〔AR（4）=p〕

其中，Y_t表示第t期第三产业就业人口数，X1_t-1表示第t-1期第三产业增加值，X1_t-5表示第t-5期第三产业增加值，X2_t-1表示第t-1期工业增加值平减指数，Y_t-4表示第t-4期第三产业就业人口数，X3_t表示20-59岁劳动力人口数，c1、c2、c3、p表示常数；

12）就业总人口数预测模型，其确定性方程为：

Y_t =X1_t+X2_t+X3_t

其中，Y_t表示第t期就业总人口数，X1_t表示第t期第一产业就业人口数，X2_t表示第t期第二产业就业人口数，X3_t表示第t期第三产业就业人口数；

13）地区生产总值预测模型，其确定性方程为：

Y_t =X1_t+X2_t+X3_t

其中，Y_t表示第t期地区生产总值，X1_t表示第t期第一产业增加值，X2_t表示第t期第二产业增加值，X3_t表示第t期第三产业增加值；

14）工业生产者出厂价格指数预测模型，其线性回归方程为：

Y_t= c1+ c2*pchYoY（X1_t* X4_t）+c3*pchYoY（X2_t* X4_t）+ c4*X3_t

其中，Y_t表示第t期工业生产者出厂价格指数，X1_t表示第t期磷肥价格，X2_t表示第t期布伦特原油价格，X3_t表示第t期固定资产投资价格指数，X4_t表示第t期人民币对美元汇率，pchYoY表示求同比增长率，c1、c2、c3、c4表示常数；

15）区域消费价格指数CPI预测模型，其线性回归方程为：

Y_t =c1+ c2*X1_t + c3*pchYoY（X2_t-8）

其中，Y_t表示第t期区域消费价格指数，X1_t表示第t期工业生产者出厂价格指数，X2_t-8表示第t-8期全国货币供应量，pchYoY表示求同比增长率，c1、c2、c3表示常数；

16）工业增加值预测模型，其线性回归方程为：

pchYoY（Y_t）=c1+c2*pchYoY（X1_t）

其中，Y_t表示第t期工业增加值，X1_t表示第t期地区生产总值，pchYoY表示求同比增长率，c1、c2表示常数；

17）工业增加值增长率预测模型，其确定性方程为：

Y_t =X1_t/X1_t-4/ X2_t*10000-100

其中，Y_t表示第t期工业增加值增长率，X1_t表示第t期工业增加值，X1_t-4表示第t-4期工业增加值，X2_t表示第t期工业增加值平减指数；

18）水泥产量预测模型，其线性回归方程为：

pchYoY（Y_t）=c1+c2*（X1_t-7/ X1_t-8/ X2_t-7*10000）+〔AR(1)=p, AR（4）=p〕

其中，Y_t表示第t期水泥产量，X1_t-7表示第t-7期第二产业固定资产投资额，X1_t-8表示第t-8期第二产业固定资产投资额，X2_t-7表示第t-7期固定资产投资价格指数，pchYoY表示求同比增长率，c1、 c2、p、q表示常数；

19）生铁产量预测模型，其线性回归方程为：

pchYoY(Y_t) =c1+c2*（X1_t-2/X1_t-6/X2_t-2*10000）+c3*pchYoY（X3_t*X4_t）+〔AR(4)=p〕

其中，Y_t表示第t期生铁产量，X1_t-2表示第t-2期第二产业固定资产投资额，X1_t-6表示第t-6期第二产业固定资产投资额，X2_t-2表示第t-2期固定资产投资价格指数，X3_t表示第t期铁矿石价格，X4_t表示第t期人民币对美元汇率，pchYoY表示求同比增长率，c1、c2、c3、p表示常数；

20）有色金属产量预测模型，其线性回归方程为：

pchYoY（Y_t）=c1+c2*（X1_t-2/X1_t-6/X2_t-2*10000）+〔AR(1)=p，AR(4)=q〕

其中，Y_t表示第t期有色金属产量，X1_t-2表示第t-2期第二产业固定资产投资额，X1_t-6表示第t-6期第二产业固定资产投资额，X2_t-2表示第t-2期固定资产投资价格指数，pchYoY表示求同比增长率，c1、 c2、p、q表示常数；

21）钢材产量预测模型，其线性回归方程为：

pchYoY（Y_t）=c1+c2*（ X1_t-9/ X1_t-13/ X2_t-9*10000）+ c3*pchYoY（X3_t * X4_t）

其中，Y_t表示第t期钢材产量，X1_t-9表示第t-9期第二产业固定资产投资额，X1_t-13表示第t-13期第二产业固定资产投资额，X2_t-9表示第t-9期固定资产投资价格指数，X3_t-6表示第t-6期钢材价格，X4_t-6表示第t-6期人民币对美元汇率，pchYoY表示求同比增长率，c1、c2、c3表示常数；

22）原煤产量预测模型，其线性回归方程为：

pchYoY（Y_t）=c1+c2*（X1_t-7/X1_t-11/X2_t-7*10000）+c3*pchYoY（X3_t-4*X4_t-4）+〔AR（1）=p〕

其中，Y_t表示第t期原煤产量，X1_t-7表示第t-7期第二产业固定资产投资额，X1_t-11表示第t-11期第二产业固定资产投资额，X2_t-7表示第t-7期固定资产投资价格指数，X3_t-4表示第t-4期原煤价格，X4_t-4表示第t-4期人民币对美元汇率，pchYoY表示求同比增长率，c1、c2、c3、p表示常数；

23）煤气产量预测模型，其线性回归方程为：

pchYoY（Y_t）= c1+ c2*（X1_t-12/X1_t-16/X2_t-12*10000）+〔AR（4）=p〕

其中，Y_t表示第t期煤气产量，X1_t-12表示第t-12期第二产业固定资产投资额，X1_t-16表示第t-16期第二产业固定资产投资额，X2_t-12表示第t-12期固定资产投资价格指数，pchYoY表示求同比增长率，c1、c2、p表示常数；

24）塑料制品产量预测模型，其线性回归方程为：

ln（Y_t）=c1+c2*ln（X1_t-4/X2_t-4）+c3*ln（X3_t*X4_t）+〔AR（4）=p〕

其中，Y_t表示第t期塑料制品产量，X1_t-4表示第t-4期第二产业固定资产投资额，X2_t-4表示第t-4期固定资产投资价格指数，X3_t表示第t期布伦特原油价格，X4_t表示第t期人民币对美元汇率，ln表示求自然对数，c1、c2、c3、p表示常数；

25）肥料产量预测模型，其线性回归方程为：

pchYoY（Y_t）=c1+c2*（X1_t-8/X1_t-12/X2_t-8*10000）+c3*X3_t+c4*pchYoY（X4_t-6* X5_t-6）

其中，Y_t表示第t期肥料产量，X1_t-8表示第t-8期第二产业固定资产投资额，X1_t-12表示第t-12期第二产业固定资产投资额，X2_t-8表示第t-8期固定资产投资价格指数，X3_t表示哑元，X4_t-6表示第t-6期磷肥价格，X5_t-6表示第t-6期人民币对美元汇率，pchYoY表示求同比增长率，c1、c2、c3、c4表示常数；

26）农村居民人均现金收入预测模型，其线性回归方程为：

ln（Y_t）=c1+c2*ln（X1_t/X2_t）+〔AR（4）=p〕

其中，Y_t表示第t期农村居民人均现金收入，X1_t表示第t期地区生产总值，X2_t表示第t期地区总人口，ln表示求自然对数，c1、c2、p表示常数；

27）农村居民人均现金支出预测模型，其线性回归方程为：

Y_t= c1* X1_t

其中，Y_t表示第t期农村居民人均现金支出，X1_t表示第t期农村居民人均现金收入，c1表示常数；

28）城镇居民人均可支配收入预测模型，其线性回归方程为：

ln（Y_t）=c1+c2*ln（X1_t/X2_t）+〔AR（4）=p〕

其中，Y_t表示第t期城镇居民人均可支配收入，X1_t表示第t期地区生产总值，X2_t表示第t期地区总人口，ln表示求自然对数，c1、c2、p表示常数；

29）城镇居民人均消费支出预测模型，其线性回归方程为：

Y_t= c1*X1_t

其中，Y_t表示第t期城镇居民人均消费支出，X1_t表示第t期城镇居民人均可支配收入，c1表示常数。