Ключевые слова
альтернативные топлива
автомобильный транспорт
прогнозирование спроса
технология
энергоэффективность
Как цитировать
Аннотация
Проблема прогнозирования рынка моторных топлив в последние годы приобретает особую значимость в связи с развитием технологий и ужесточением межтопливной конкуренции в транспортном секторе, что в будущем может радикально преобразовать нефтяной, газовый и электроэнергетический рынки. Возникает потребность в разработке усовершенствованных методик прогнозирования, позволяющих учитывать меняющиеся рыночные факторы, прежде всего новые технологии.
В статье исследуется проблематика прогнозирования спроса на жидкие топлива в условиях неопределенности, связанной с будущим технологическим развитием автотранспорта. Технологии, воздействующие на этот спрос, классифицированы по характеру их влияния: разработки, направленные на повышение энергоэффективности традиционных автомобилей, а также драйверы межтопливной конкуренции с прямыми и непрямыми субститутами нефтепродуктов. Для решения проблемы ограниченности исходной информации в методику включены инструменты кластеризации для группирования стран по определенным признакам. Экономико-математический инструментарий с оптимизационными блоками обеспечивает комплексные расчеты, моделирующие рынок жидких топлив и оценивающие его взаимозависимость с рынками других энергоресурсов.
Сформированная система прогнозирования может служить инструментарием для оценки будущего влияния технологических инноваций на развитие нефтяной отрасли при проведении Форсайт-исследований.
Литература
APS (2008) Energy Future: Think Efficiency. College Park, MD: American Physical Society.
Behrang M.A., Assareh E., Ghalambaz M., Assari M.R., Noghrehabadi A.R. (2011) Forecasting future oil demand in Iran using GSA (Gravitational Search Algorithm)//Energy. Vol. 36. P. 5649-5654.
Bhattacharyya S.C., Timilsina G.R. (2009a) Energy Demand Models for Policy Formulation. Policy Research Working Paper. Washington, D.C.: World Bank.
Bhattacharyya S.C., Timilsina G.R. (2009b) Modeling energy demand of developing countries: Are the specific features adequately captured?//Energy Policy. Vol. 38. P. 1979-1990.
Bouachera T., Mazraati M. (2007) Fuel demand and car ownership modeling in India//OPEC Review. Vol. 31. № 1. Р. 27-51.
Button K., Ndoh N., Hine J. (1993) Modeling vehicle ownership and use in low income countries//Journal of Transport Economics and Policy. № 27. Р. 51-67.
Cleveland C.J., Kaufmann R.K., Stern D.I. (2000) Aggregation and the role of energy in the economy//Ecological Economics. Vol. 32. P. 301-317.
Cleveland C.J., O'Connor P. (2010) An Assessment of the Energy Return on Investment (EROI) of Oil Shale. Boston, MA: Boston University.
DOE (2014a) Energy Information Administration International Energy Outlook. Washington, D.C.: U.S. Department of Energy.
DOE (2014b) Transportation Demand Module of the National Energy Modeling System: Model Documentation. Washington, D.C.: U.S. Department of Energy.
Forouzanfar M., Doustmohammadi A., Hasanzadeh S., Shakouri H. (2012) Transport energy demand forecast using multi-level genetic programming//Applied Energy. Vol. 91. № 1. Р. 496-503.
Hartigan J.A., Wong M.A. (1979) Algorithm AS 136: A k-means clustering algorithm//Applied Statistics. Vol. 28. № 1. Р. 100-108.
Hook M. (2009) Depletion and Decline Curve Analysis in Crude Oil Production. Uppsala: Uppsala University.
Hubbert M.K. (1962) Energy Resources. Washington, D.C.: National Academy of Sciences, National Research Council.
IEA (2013) Recourses to Reserves Oil, Gas and Coal Technologies for the Energy Markets of the Future. Paris: International Energy Agency.
IEA (2014) World Energy Outlook 2014. Paris: International Energy Agency.
Kong Z., Dong X., Xu B., Li R., Yin Q., Song C. (2015) EROI Analysis for Direct Coal Liquefaction without and with CCS: The Case of the Shenhua DCL Project in China//Energies. № 8. P. 786-807.
Michel B. (2010) Oil Production: A probabilistic model of the Hubbert curve. Paris: Universite Pierre et Marie Curie.
Nakanishi T. (2006) Supply and Demand Analysis on Petroleum Products and Crude Oils for Asia and the World. Tokyo: Institute of Energy Economy.
OECD, IEA (2010) Sustainable Production of Second Generation Biofuels Potential and Perspectives in Major Economies and Developing Countries. Paris: Organization for Economic Co-operation and Development, International Energy Agency.
OECD, IEA (2011) World Energy Model -Methodology and Assumptions. Paris: Organization for Economic Co-operation and Development, International Energy Agency.
OPEC (2014) World Oil Outlook 2014. Vienna: Organization of the Petroleum Exporting Countries.
Raugei M., Fullana-i-Palmer P., Fthenakis V. (2011) The Energy Return on Energy Investment (EROI) of Photovoltaics: Methodology and Comparisons with Fossil Fuel Life Cycles. Upton, NY: Brookhaven National Laboratory.
Telgarsky M., Vattani A (2010) Hartigan's Method: K-means Clustering without Voronoi//JMLR Workshop and Conference Proceedings. Vol. 9. P. 820-827.
Wang M., Huo H., Johnson L., He D. (2006) Projections of Chinese Motor Vehicle Growth, Oil Demand, and CO2 Emissions through 2050//Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board. № 2038. P. 69-77.
World Energy Council (2011) Energy & Mobility. Background material report. London: World Energy Council.
Бобылев Ю.Н., Приходько С.В., Дробышевский С.М., Тагор С.В. (2006) Факторы формирования цен на нефть. М.: Институт экономики переходного периода.
Брагинский О.Б. (2012) Прогнозирование российского рынка автомобильных видов топлива. М.: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН.
Горячева A.O., Грушевенко Д.А., Грушевенко Е.В. (2013) Оценка влияния потенциальных шоков на мировой нефтяной рынок//Нефть, газ и бизнес. № 5. С. 37-42.
Григорьев Л., Курдин A. (2013) Экономический рост и спрос на энергию//Экономический журнал ВШЭ. № 3. Р. 414-432.
Грушевенко Д.А., Грушевенко Е.В. (2012) Нефть сланцевых плеев -новый вызов энергетическому рынку? M.: ИНЭИ РАН.
Грушевенко Д.А., Грушевенко Е.В. (2015) Применение метода кластерного анализа при группировке стран для прогнозирования спроса на нефтепродукты//Нефть, газ и бизнес. № 2. С. 23-26.
Макаров A.A., Веселов Ф.В., Елисеева O.A., Кулагин В.A., Малахов В.А., Митрова T.A., Филиппов С.П., Плакиткина Л.С. (2011) Модельно-информационный комплекс SCANER. М.: ИНЭИ РАН.
Макаров A.A., Митрова T.A., Григорьев Л.M., Филиппов С.П. (2013) Прогноз развития энергетики мира и России до 2040 года. М.: ИНЭИ РАН, Аналитический центр при Правительстве РФ.
Митрова T., Галкина A. (2013) Межтопливная конкуренция//Экономический журнал ВШЭ. № 3. С. 394-413.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.