Рынок газа и возможности его прогнозирования (стр. 6 из 31)
2. Воздействие на окружающую среду от использования энергии, а именно выброс углекислого газа в атмосферу при сгорании топлива.
3. Эффекты от политических действий и изменений в технологии, т.е. анализируется воздействие политических действий и развития технологий на спрос и предложение энергии, на торговлю ей, на инвестирование.
4. Инвестиции в энергетический сектор: модель оценивает необходимые объемы инвестиций в энергетический сектор, чтобы была возможность удовлетворить потребность в энергии в будущем.[34]
WEM представляет собой математическую модель, которая состоит из шести блоков: блока конечного энергопотребления, блока производства электроэнергии, блока переработки топлива, блока транспорта топлива, блока выбросов углекислого газа в атмосферу и блока инвестиций.[35]
Экзогенными параметрами модели являются внутренние цены на энергоносители по странам, темпы роста населения, темпы роста ВВП и темпы развития технологий.[36] Данные о темпах прироста населения для данной модели берутся из последних отчетов Департамента населения ООН. Данные о темпах роста ВВП для данной модели заимствуются из отчетов подготовленных Организацией экономического сотрудничества и развития, Международным банком и Международным валютным фондом.
Первые три блока (энергопотребления, производства электроэнергии и переработки топлив) взаимосвязаны и определяют спрос на топливо, являющийся входной информацией для транспортного блока, в котором, в свою очередь, решается задача определения объемов поставок топлив и цен на них, причем таких, которые бы соответствовали расчетам в первых трех блоках. В блоке выбросов углекислого газа по рассчитанным величинам энергопотребления определяются выбросы углекислого газа и других соединений (окислов азота и серы), что позволяет определять затраты на экологические мероприятия.[37]
В прогнозной системе WEM энергопотребление рассчитывается отдельно для каждого из следующих государств и регионов мира: США и Канада, Мексика, Бразилия, остальные страны Латинской Америки, страны Евросоюза, прочие страны Европы с переходной экономикой, Россия, Индия, остальные страны Южной Азии, Средний Восток, Япония, Южная Корея, Китай, Индонезия, остальные страны Восточной Азии, Австралия и Новая Зеландия, Африка, остальные страны ОЭСР.[38]
С экономико-географической точки зрения в модели WEM страны делятся на две группы: страны ОЭСР и остальной мир. Энергетический сектор стран ОЭСР описывается детально, с подразделением на подсектора (промышленность, энергетика, транспорт, бытовое потребление, коммерческий сектор) и на крупные отрасли в самих подсекторах. Энергетика остальных стран рассматривается более укрупненно, причем для каждой из них энергопотребление прогнозируется в рамках некоторого сценария экономического роста (повышенного, пониженного или базового).
Прогноз энергопотребления для индустриально развитых стран, рынок энергоресурсов которых образован как внутренним производством, так и импортом, составляется с учетом конкуренции всех видов топлива на внутреннем рынке и с учетом особенностей местного законодательства.
Моделирование спроса по каждому виду топлива опирается на деление всех вышеуказанных регионов мира на две группы: нетто-импортеры и нетто-экспортеры. Нетто-экспортеры конкурируют между собой за поставки энергоресурса странам-импортерам, с учетом того, что емкость рынка последних уменьшается на величину, покрываемую их собственным производством.
Рассмотрим точность прогнозов выполняемых IEA на основе модели WEM (табл. 2.1).
Таблица 2.1
Относительная ошибка прогнозов IEA мирового спроса на энергию в период c 1993 по 2002 гг. (в %)
| Год, на который составлен прогноз | Год выпуска World energy outlook | Средняя ошибка | ||||||
| 1993 | 1994 | 1995 | 1996 | 1998 | 2000 | 2002 | ||
| 1993 | 1,5 | 1,5 | ||||||
| 1994 | 2,3 | 2 | 2,2 | |||||
| 1995 | 1,5 | 1,2 | 0,7 | 1,1 | ||||
| 1996 | 0,1 | – 0,1 | – 0,6 | 0,6 | 0,3 | |||
| 1997 | 0,8 | 0,7 | 0,2 | 1,8 | 0,9 | |||
| 1998 | 2 | 2 | 1,5 | 3,4 | 2,6 | 2,3 | ||
| 1999 | 1,7 | 1,8 | 1,3 | 3,6 | 2,9 | 2,3 | ||
| 2000 | 0,9 | 1 | 0,6 | 3,2 | 2,5 | 0,9 | 1,5 | |
| 2001 | 2,7 | 3 | 2,5 | 5,1 | 4,2 | 2,6 | 3,4 | |
| 2002 | 2,8 | 3 | 2,6 | 5,1 | 4,1 | 2,6 | 2,6 | 3,3 |
| Средняя ошибка | 1,6 | 1,7 | 1,2 | 3,2 | 3,3 | 2 | 2,6 | 2,2 |
Источник: World Energy Outlook, International Energy Agency. - 2004. - С. 524
Ошибка в данном случае рассчитывалась по следующей формуле:
Таким образом, по своему смыслу эта величина показывает относительное отклонение реальности от прогноза. Также при определении ошибки прогноза может использоваться относительная погрешность с фактическим значением в знаменателе, что имеет смысл отклонения прогноза от реальности. Такая погрешность в числовом выражении несколько отличается от погрешности, используемой IEA. Как отмечают Аполонский О.Ю., Орлов Ю.Н. авторы статьи «Сравнительный анализ долгосрочных прогнозов развития мировой энергетики» что отношение этих двух видов относительных ошибок равно отношению факта и прогноза, так что, как правило, переход от одного способа определения погрешности к другому не приводит к значительным отличиям. Например, при относительной ошибке в 5% её значение при переходе к другому определению относительной погрешности (из двух рассматриваемых) изменится приблизительно всего лишь на 0,2%.[39]
Наиболее точный прогноз был представлен в WEO 1995 года, где ошибка оставляла всего 1,2%, а наименее точный - в WEO 1998 года, где ошибка оставляла 3,3%. Следует также отметить, что наибольшие погрешности наблюдаются при прогнозировании 2001 и 2002 годов. Вообще, средняя ошибка прогнозирования IEA составляет 2,2%.
Прогнозы DOE до 1996 г. осуществлялись на основе прогнозной системы мировой энергетики (WEPS), в которой внешними (экзогенными) параметрами являлись показатели экономического и демографического роста по отдельным странам. Выходными данными являются макроэкономические параметры по странам, включая спрос и предложение различных видов энергоресурсов. [40]
Прогнозные цены на энергоносители и объемы их поставок по регионам мира моделировались в этой системе на основе принципа минимизации транспортных расходов для стран-поставщиков. Конкуренция между видами топлив моделировалась в предположении линейной связи между спросом и ценой единицы теплосодержания для каждого топлива на основе принципа минимизации затрат для стран-покупателей.[41]
В 1996 г. система WEPS была дополнена блоком National Energy Modeling System (NEMS), которая состоит из нескольких блоков. Одним из них является модель передачи и распределения газа. Данная модель включает в себя 3 блока: the Interstate Transmission Module (ITM), the Pipeline Tariff Module (PTM), and the Distributor Tariff Module (DTM). ITM включает в себя моделирование процесса определения цены на природный газ, соединяя все главные экономические и технологические факторы, которые влияют на региональную торговлю природным газом в Соединенных Штатах. PTM разрабатывает параметры для установки тарифов в ITM по услугам транспортировки и хранения, предоставляемых межгосударственными транспортными компаниями. DTM: содействует увеличению услуг распределения, предоставляемых местными и национальными компаниями.[42]
В 2003 г. система была еще раз модифицирована в части моделирования цен на энергоносители и стала называться System for the Analysis of Global Energy markets (SAGE). Указанная модель включает в себя описание энергосистемы по секторам деятельности и рынкам энергоресурсов отдельных крупных государств в рамках эконометрических моделей, которые комбинируются с «технологическими» моделями функционирования отдельных отраслей (т.е. моделями, содержащими более детализированное – по сравнению с эконометрикой – описание, учитывающее наличие различных технологий потребления энергоресурсов). При описании отраслей используются различные производственные функции, позволяющие определить энергоемкость производимого отраслями продукта. Использование производственных функций за пределами периода, для которого они были определены, является некоторой прогнозной гипотезой, от справедливости которой зависит и точность самого прогноза. Состояние отрасли в этих моделях изменяется с учетом того, что согласно имеющимся официальным данным (в предположении выполнения принятых официальных решений) запланировано выведение из эксплуатации в рассматриваемом секторе части промышленных объектов, а также ввод ряда объектов в эксплуатацию.