Моделирование распределения домохозяйств РФ по среднедушевому объему потребления электроэнергии
Ваш браузер устарел и не обеспечивает полноценную и безопасную работу с сайтом. Пожалуйста обновите браузер, чтобы улучшить взаимодействие с сайтом.
Страницы: 1
RSS
[ Закрыто ] Моделирование распределения домохозяйств РФ по среднедушевому объему потребления электроэнергии
Автор: Зайцева Юлия Владимировна Кандидат экономических наук, доцент кафедры математических методов и информатики в экономике Волгоградского государственного университета, Волгоград, Россия.
E-mail: Zaytseva_julia@rambler.ru

Опубликовано:
Зайцева Ю.В. Моделирование распределения домохозяйств РФ по среднедушевому объему потребления электроэнергии // Анализ, моделирование и прогнозирование экономических процессов: материалы IV Международной научно-практической Интернет-конференции, 15 декабря 2012 г. – 15 февраля 2013 г. / под ред. Л.Ю. Богачковой, В.В. Давниса; Волгоград. гос. ун-т, Воронеж. гос. ун-т. – Воронеж : Изд-во ЦНТИ, 2012.
zaitceva.pdf (367.39 КБ)
Уважаемая Юлия Владимировна,я ознакомилась с Вашей работой, которая является очень актуальной на сегодняшний день. Тема "Моделирование потребления электроэнергии" очень интересна мне, в связи с чем у меня возник вопрос о том, как именно по Вашей модели  функция цены на электроэнергию и роста среднедушевого дохода изменяется? Что происходит с функцией, если, к примеру, цена на электроэнегргию падает или увеличивается?
Уважаемая Валерия, спасибо за проявленный интерес!
В работе предлагается вероятностный подход к моделированию спроса на электроэнергию. Было решено моделировать не функцию спроса на электроэнергию, а распределение домохозяйств по объему потребления электроэнергии. Это связано с тем, что помимо цены и среднедушевого дохода домохозяйства на величину спроса влияют и другие факторы, не поддающиеся учету. В результате обычные регрессионные модели спроса дают большую ошибку прогноза.
Более перспективным представляется моделирование распределения среднедушевого объема потребляемой электроэнергии. При этом параметры распределения должны зависеть от цены на электроэнергию и среднедушевого дохода. При таком подходе становится возможным прогнозировать  вероятность того, что среднедушевой объем потребления электроэнергии  домохозяйства принадлежит заданному интервалу. Для этого достаточно знать среднедушевой доход данного домохозяйства и цену на электроэнергию. Например, можно вычислить с какой вероятностью среднедушевое потребление электроэнергии домохозяйством со среднедушевым доходом 7 тысяч рублей и ценой на электроэнергию 2.50 руб./кВтч составит не меньше 70 кВтч.
Вероятностный подход в оценке спроса дает возможность строить  тарифы на электроэнергию, обеспечивающие заданный уровень прибыли с заданной вероятностью.
По этой модели мы можем оценить, не как изменится потребление электроэнергии  с увеличением цены или дохода, а как изменятся параметры  распределения  потребления электроэнергии (например, среднее или медиана).
Уважаемая Юлия Владимировна!
Ваша работа мне весьма близка по тематике, в сфере моих научных интересов: анализ экономического положения домашних хозяйств, взаимосвязи уровня их потребления и благосостояния. В качестве эмпирической базы мною так же используются данные выборочных обследований, но Росстата, с RLMS пока дела не имела.
Меня очень заинтересовал используемый Вами подход к оцениванию степени влияния дохода и цены на потребление через параметры распределения объема потребленной электроэнергии. Однако мне не очень понятно, чем он отличается от обычного регрессионного оценивания модели в логарифмах. Как я поняла из Вашего изложения (хотя этого явно не следует из вида записанной плотности распределения), I – это значения среднедушевого дохода для каждого выборочного домохозяйства. Тогда после логарифмирования функции правдоподобия получаем задачу, эквивалентную методу наименьших квадратов. Не могли бы Вы пояснить этот момент?
Полученные Вами результаты вполне согласуются с известными в экономической теории закономерностями (закон спроса, закон Швабе). В настоящее время нашим научным коллективом как раз исследуется применимость закона Швабе для описания наблюдаемых закономерностей изменения расходов на жилищно-коммунальные услуги. По предварительным выводам при некоторых предположениях можно констатировать нарушение закона Швабе. В этой связи хотелось бы спросить, чем подтверждается качество построенной Вами модели, а также значимость параметров.
В целом, большое спасибо за интересный материал!
С уважением,
Тимофеева Анастасия Юрьевна
к.э.н., н.с. кафедры теории рынка НГТУ
Уважаемая Анастасия Юрьевна, спасибо за интерес проявленный к работе!
Задача моделирования спроса населения на электроэнергию возникла у меня в связи с другой, взаимосвязанной с ней задачей - расчетом тарифов на электроэнергию для населения. При моделировании тарифов могут ставиться разные цели, например достижение заданного уровня прибыли энергокомпании или максимизация общественного благосостояния и т.п. Но в любом случае, неизбежно возникает проблема оценки спроса на электроэнергию. Первоначально в моделях тарифов нами использовались функции спроса вида Q=Q(P,I). Однако оценка таких функций по данным выборочного обследования домохозяйств приводит к регрессионным уравнением с не очень хорошими статистическими характеристиками и большой ошибкой прогноза. Думаю, Вы тоже с этим сталкивались при моделировании расходов на ЖКУ. Поэтому было решено отказаться от использования в моделях тарифов на электроэнергию оценки функции спроса и перейти к использованию оценки плотности распределения объема потребления электроэнергии в зависимости от цены и среднедушевого дохода. Это позволяет строить тарифы на электроэнергию, обеспечивающие заданный уровень прибыли с заданной вероятностью. Подробное изложение модели такого тарифа, а также модели спроса населения на электроэнергию и результаты расчетов представлены в моей статье в журнале "Современная экономика: проблемы и решения", которую можно найти по адресу
Современная экономика: проблемы и решения №4, 2012    
Оценки параметров плотности распределения, действительно, как Вы правильно заметили, являются МНК оценками в модели, построенной по прологарифмированным данным. Важно здесь то, что мы не используем полученное регрессионное уравнение для прогнозирования спроса на электроэнергию, а используем оценку плотности вероятности для выбора тарифной ставки, обеспечивающей заданный уровень прибыли с заданной вероятностью.
Анастасия Юрьевна, меня  очень заинтересовала тематика исследования вашего научного коллектива, связанная с выявлением закономерностей изменения расходов на жилищно-коммунальные услуги, а также  анализом экономического положения домашних хозяйств. Буду рада, если Вы сочтете возможным дать ссылки на источники, где можно было бы познакомиться с результатами исследований.  

С уважением,
Зайцева Юлия Владимировна
к.э.н., доцент кафедры ММИЭ ВолГУ
Уважаемая Юлия Владимировна!
Благодарю за подробный ответ и за ссылку на Вашу статью! Внимательно ее прочитала, и более полное изложение подхода к моделированию спроса позволило прояснить ряд непонятных моментов, например, каким образом учитывался стохастический характер доходов населения. Теперь из статьи стало ясно, что речь идет об условной плотности распределения объема потребления при фиксированной величине дохода. Идея использования формулы полной вероятности заслуживает внимания.
Тем не менее, использование такого подхода не учитывает, что на самом деле интересна зависимость не между стохастическими переменными, наблюдаемыми с ошибкой, а между некоторыми истинными признаками, так называемая структурная зависимость. И результаты при оценивании именно структурной зависимости (очищенной от влияния случайных ошибок) могут сильно отличаться от результатов идентификации уравнений между случайными величинами. Подробнее эта проблема изложена в моих тезисах, представленных на этой конференции. Было бы интересно услышать Ваше мнение.
Из Вашего ответа и статьи я поняла, что оценивание регрессии как таковой Вас не интересовало. И действительно, поскольку на потребление электроэнергии оказывают влияние множество случайных факторов, которые не являются объектом Вашего исследования, то вариация этого признака очень высока, и Вы, следовательно, не стремитесь ее всю описать. Однако и в задаче идентификации распределения принято использовать некоторые критерии согласия (например, хи-квадрат, Колмогорова-Смирнова и др.), позволяющие сделать вывод о качестве аппроксимации эмпирического распределения. В этой связи у меня и возник вопрос: насколько хорошо построенная Вами модель согласуется с реальными данными?
Кроме того, предположительно, высокая вариация потребления электроэнергии связана и с факторами, неучтенными в модели, но имеющими большое значение с точки зрения решаемой Вами задачи. К таким можно отнести:
- регион проживания. Если тарифное регулирования дифференцировано по регионам (в чем я, правда, не уверена), то специфика регионального потребления (которая, безусловно, должна присутствовать) имеет определенное значение.
- размер и состав домашнего хозяйства. При расчете среднедушевых показателей игнорируется возрастной состав семей. Так, если в семье 4 человека, а 2 из них – дети, то непонятно, приводит ли это к увеличению потребления электроэнергии в 2 раза по сравнению с семьей с двумя взрослыми. Более корректно, возможно, было бы использовать шкалы эквивалентности, про которые идет речь в моих тезисах на этой конференции. Но для случая электроэнергии стандартные шкалы, скорее всего, неприменимы, и взаимосвязь между потреблением и размером и составом домашнего хозяйства должна быть дополнительно исследована.
Что Вы думаете по поводу этих факторов?
Очень рада, что Вас заинтересовали научные исследования нашего коллектива в этой области. К сожалению, многие полученные нами результаты еще не опубликованы или оформлены в виде отчетов по НИР. Анализу экономического положения населения региона в контексте доступности социально-значимых товаров посвящена статья в «Сибирской финансовой школе», №2, 2009 (см. прикрепленный файл). Здесь производится идентификация кривых Энгеля, но не по индивидуальным данным выборочных обследований. Это связано с той проблемой, что величина потребления в натуральном выражении не представлена в данных Росстата. Тем не менее усредненные по децильным группам данные позволили снизить негативное влияние большой вариации потребления продуктов питания домашними хозяйствами. Хотя тематика данной статьи не очень близка к проводимым Вами исследованиям, но может быть она будет Вам интересна в плане методов и подходов к анализу спроса.
В целом хочется сказать, что очень приятно найти специалиста, работающего в близкой тематике, активно и грамотно использующего математические методы. Еще раз благодарю за проявленный интерес и компетентные ответы!

С уважением,
Анастасия Юрьевна
Оценка доступности социально значимых товаров.pdf (2.01 МБ)
Уважаемая, Анастасия Юрьевна,
извините за задержку с ответом. Хотелось внимательно ознакомиться с Вашими тезисами, представленными на конференции и со статьей, посвященной оценке доступности социально-значимых товаров. Прочитала с большим вниманием и интересом. Действительно, при моделировании спроса по данным опроса домохозяйств неизбежно возникает проблема ошибок в измерении объясняющих переменных, особенно если объясняющей переменной является доход. Поэтому предложенная Вами методика построения моделей по стохастическим переменным меня очень заинтересовала.
Региональный фактор, а также структуру и состав домохозяйств, действительно, стоило бы учесть в модели, это направление дальнейших исследований.
Для оценки точности моделирования распределения домохозяйств по среднедушевому объему потребления электроэнергии критерии Колмогорова-Смирнова, хи-квадрат не подойдут, т.к. в них предполагается, что  оценивается безусловная плотность распределения. В данном же случае оценивается условная  плотность распределения при фиксированных величинах дохода и цены. Возможно существуют какие-нибудь модифицированные критерии для этого случая. Над этим стоит подумать, спасибо за замечание.
В целом, огромное Вам спасибо за проявленный интерес, вопросы, замечания и Ваши работы. Благодаря им наметились направления для дальнейших исследований.

С уважением,
Зайцева Юлия Владимировна.
Страницы: 1
Читают тему (гостей: 1, пользователей: 0, из них скрытых: 0)