CC BY
4
УДК 338.27
Матниязов Д. У. студент 2 курса бакалавриата Альмуратов Б.Б. студент 2 курса бакалавриата
Олимов О. У. студент 2 курса бакалавриата Пошаходжаева Г.Ж. преподаватель доцент
Фискальный институт при Государственном
Налоговом Комитете Узбекистан, Ташкент
ПОТРЕБЛЕНИЕ КОММУНАЛЬНЫХ УСЛУГ И ФАКТОРЫ, ВЛИЯЮЩИЕ НА НИХ (ЭЛЕКТРИЧЕСКАЯ ЭНЕРГИЯ)
Аннотация: в данной статье рассмотрены влияние факторов на коммунальные услуги. Данная работа содержит методологию, корреляцию, регрессионный анализ, наличие мультиколлинеарности, проверку на стационарность, гетероскедастичность и автокорреляция а также представляет с собой соответствующие выводы.
Ключевые слова: Входные данные, регрессия, стационарность, мультиколлинеарность, модель линейной регрессии, метод наименьших квадратов
Matniyazov D. U 2nd year undergraduate student Almuratov B.B. 2nd year undergraduate student
Olimov O. U 2nd year undergraduate student Poshakhodzhaeva G.Zh.
lecturer associate professor Fiscal Institute under the State Tax Committee
Uzbekistan, Tashkent
UTILITY CONSUMPTION AND FACTORS AFFECTING THEM
(ELECTRICITY)
Annotation: This article discusses the consequences of utilities. This work contains methodology, correlation, regression analysis, presence of
multicollinearity, testing for stationarity, heteroscedasticity and autocorrelation, which also represents a proportion.
Keywords: Input data, regression, stationarity, multicollinearity, linear regression model, least squares method.
ВВЕДЕНИЕ:
Сегодня люди всего мира пользуются водой, газом, электричеством, и потребность в них увеличивается день ото дня, например, горячая вода и газ, электричество используются больше зимой, чем в другие времена года, потому что погода плохая. Зимой, то есть много холодных дней, и потребности людей в этом потреблении будут очень высоки, из-за большого количества потребностей в их использовании спрос на коммунальные услуги будет возрастать по сравнению с другими в зимний сезон. Кроме того, коммунальные услуги (газ, электричество, вода) имеют важное значение в экономической и социальной жизни. Являются важными коммунальными услугами, которые играют определенную роль. Эффективные коммунальные услуги являются необходимым условием ликвидации бедности. В настоящее время во многих странах проводится множество исследований по улучшение государственных услуг. Одним из главных вопросов в сфере коммунальных услуг является необходимость соблюдения международных конвенций, защищающих свободу объединения и ведение коллективных переговоров, и максимально избегать перекосов в предоставлении коммунальных услуг. Мы сейчас говорим об одной из таких коммунальных услуг; электричество, которым пользуются почти все мировые машины, фабрики, метро, светофоры и светофоры, ни одно из них не может функционировать без электричества. Существует множество факторов, влияющих на электричество, например, один из них - плохие погодные условия. Кроме того, у людей также очень высока потребность в электроэнергии, почти все их потребности удовлетворяются за счет электроэнергии.
В этой независимой работе мы рассмотрим эти вопросы. В первом разделе будет рассмотрена литература по спросу на электроэнергию и связанных с ней исследованиях в разных странах. Второй раздел будет выбран для исследования, чтобы объяснить переменные и их методологии, а третий и четвертые разделы объясняют результаты исследования в программе OLS соответственно.
МЕТОДОЛОГИЯ
В этой части мы изучили, в какой степени семь факторов повлияли на потребление электроэнергии в Мексики, то есть на использование электроэнергии населением в 1980-2021 гг., Чтобы объяснить детерминанты потребления электроэнергии в Мексике, мы использовали несколько релевантных и доступных данных в качестве объяснений в регрессии OLS. Мы знаем, что регрессия показывает, что количество
одной переменной зависит от количества другой переменной. Поэтому для дискретных данных линейный метод OLS используется без уравнения.
Access_Electr=B+B1ln_investment+B2population+B3renewable+B4imp ort+B5product+B6natural+E_
ЗАВИСИМАЯ ПЕРЕМЕННАЯ Использование электроэнергии населением Использование населением электроэнергии в 1980-2021 гг.
НЕЗАВИСИМЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ Рост населения Годовой процентный прирост населения
Возобновляемая электроэнергия Влияние возобновляемых источников энергии на общую электроэнергию в процентах
Импорт электроэнергии Сколько электричества получить
Получение электроэнергии от ядерных источников Например, получение электричества от солнечного света.
Инвестиции в электричество Инвестиции в электроэнергию указаны в долларах США.
Общее воздействие природных ресурсов Влияние природных ресурсов на электроэнергию в процентах
Полную статистику вы можете посмотреть в этой таблице
Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
access 42 90.997 10.714 64.499 100
population 42 1.42 0.531 0.672 2.36
Renewable 42 88.036 10.273 68.852 105.231
Import 42 19.521 9.924 4.099 43.483
Product 42 1.975 1.244 0.021 4.347
Investment 42 5.750e+09 6.922e+09 6500000 3.035e+10
Natural 42 2.806 0.976 0.949 4.742
Obs- это количество наблюдений, использованных в регрессионном анализе, поэтому у нас есть 42 года.
составил 34 процента. Заметно было и влияние инвестиций, т. е. минимум 65%, максимум 3,03е+10. Значительно выросли природные ресурсы, т. е. минимум 94%, максимум 4,74%.
ПОЛУЧЕННЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ
В этом разделе мы проводим регрессионный анализ Ols, чтобы увидеть, как выбранные переменные влияют на потребление электроэнергии._
Linear regression
access Coef. St.Err. t- p- [95%Con Interval] Sig
value value f
population
renewable
import
product
investment
natural
Constant
-28.236
0.396
-0.141
-0.298
0
-2.881 108.891
2.98 0.112 0.103 0.603 0
0.565 8.107
-9.48
3.53
-1.37
-0.49
-2.73
-5.10
13.43
0 -34.286 -22.187 **
0.001 0.168 0.624 **
0.18 -0.349 0.068
0.624 -1.521 0.925
0.01 0 0 **
0 -4.029 -1.733 **
0 92.432 125.35 **
Mean dependent var 90.997 R-squared 0.952
F-test 114.689
Akaike crit. (AIC) 202.203 *** p<.01, **p<.05, *p<.1
SD dependent var 10.714
Number of obs 42
Prob > F 0.000
Bayesian crit. (BIC) 212.629
Мы знаем, что на потребление электроэнергии влияет множество факторов. Одним из таких факторов является использование электроэнергии населением. Если потребление электроэнергии населением изменится на одну единицу, то влияние на потребление электроэнергии составит 28 236 изменений. энергия оказывает большое влияние на электроэнергию. Как мы видим из таблицы OLS. Если возобновляемая электроэнергия изменяется на одну единицу, влияние на потребление электроэнергии изменяется на 0,396.Также электроэнергия, если импорт
изменяется на одну единицу, изменяется влияние на потребление электроэнергии на -0,141. Если энергия от ядерных источников изменится на одну единицу, влияние на потребление электроэнергии изменится на -0,298. Если инвестиции изменятся на одну единицу, если они изменятся, то влияние на электроэнергию будет равно 0. Если энергия, полученная из природных ресурсов, изменится на одну единицу, то влияние на потребление электроэнергии изменится на -2,2881.
Теперь мы увидели влияние этих переменных на квадрат R. Результат был равен R в квадрате = 0,952. Мы знаем, что R в квадрате находится между 0 и 1. Из этого мы видим, что наш результат попадает в этот диапазон, и мы можем сказать, что эти выбранные переменные выбраны правильно и оказывают значительное влияние на потребление электроэнергии.
Стационарная проверка
Мы знаем, что в данных службы времени есть две основные проблемы, одна из них - стационарность, а другая - автокорреляция. В стационарности это называется условием, что выбранная нами независимая переменная имеет одинаковое изменение в определенном временном интервале. Решая эти проблемы, мы используем тест Dickey fuller и можем увидеть их тремя различными способами: 1. ПОСТОЯННАЯ 2. НЕПОСТОЯННАЯ 3. ТРЕНД Если она не оказывается стационарной в этих трех методах, мы можем проверить, является ли она стационарной или не помещая добавление перед переменной, если наш тест является стационарным, если он меньше, чем одно из наших трех критических значений, которые мы сейчас проверим
Dickey-Fuller test for unit root Number of obs=40
--------------------Interpolated Dickey-Fuller ---------
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Statistic ValueValue Value
Z(t)-4.329 -3.648 -2.958 -2.612
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0004
Переменная потребления электроэнергии (Y) не была стационарной, когда мы проверяли ее методами постоянного, непостоянного, трендового, а когда мы проверяли ее этим методом, она была стационарной при 1% Critical Value, 5% Critical Value, 10% Critical Value
Dickey-Fuller test for unit root Number of obs=41
--------------------Interpolated Dickey-Fuller ---------
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Statistic ValueValue Value
Z(t)-2.826 -3.641 -2.955 -2.611
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0547
Рост населения (переменная) не был стационарным, когда мы проверяли его непостоянным методом, трендовым методом, а когда мы проверяли его постоянным методом, статистический тест был при 10% Critical Value и стационарен при 10% Critical Value.
Dickey-Fuller test for unit root Number of obs=40
--------------------Interpolated Dickey-Fuller ---------
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical,
Statistic Value Value Value
Z(t)-4.329 -3.648 -2.958 -2.612
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0004
Возобновляемая энергия (переменная) не была стационарной, когда мы проверяли методы постоянного, непостоянного и трендового, и когда мы проверяли этот метод, статистический тест 1% Critical Value, 5% Critical Value и 10% Critical Value, стационарного
Dickey-Fuller test for unit root Number of obs=40
--------------------Interpolated Dickey-Fuller ---------
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Statistic ValueValue Value
Z(t)-4.483 -3.648 -2.958 -2.612
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0002
Импорт энергии (переменная) не был стационарным, когда мы проверяли его в методах постоянного, непостоянного, трендового, и когда мы проверяли его в этом методе, он был стационарным при 1% Critical Value, 5% Critical Value и 10% Critical Value.
Dickey-Fuller test for unit root Number of obs=40
--------------------Interpolated Dickey-Fuller ---------
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Statistic ValueValue Value
Z(t)-7.295 -3.648 -2.958 -2.612
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Солнечный ресурс (переменная) не был стационарным, когдЛмы проверяли его методами постоянного, непостоянного, трендового, и когда мы проверяли его этим методом, статистический тест был стационарным при 1% Critical Value, 5% Critical Value, и 10% Critical Value. Dickey-Fuller test for unit root Number of obs=40
--------------------Interpolated Dickey-Fuller ---------
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Statistic ValueValue Value
Z(t)-7.295 -3.648 -2.958 -2.612
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000
Инвестиции (переменная) не были стационарными, когда мы проверяли их методами Постоянного, Непостоянного, Трендового, и когда мы проверяли их этим методом, они были стационарными при 1% Critical Value, 5% Critical Value и 10 % Critical Value.
Dickey-Fuller test for unit root Number of obs=40
--------------------Interpolated Dickey-Fuller ---------
Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical
Statistic ValueValue Value
Z(t) -7,092 -3,648 -2,958 -2,612
MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0,0000
Природный ресурс (переменная) не был стационарным, когда мы проверяли его методами Постоянного, Непостоянного, Тренда, а когда мы проверяли его этим методом, он был стационарным при 1% Critical Value, 5% Critical Value и 10 % Critical Value. Автокорреляция
Поскольку мы использовали данные службы времени, мы использовали тест BREUSCH-GODFREY для проверки проблемы автокорреляции, и мы можем видеть это в результате ниже.
Sticity_
Breusch-Godfrey LM test df Prob>Chi2
for autocorrelation
chi2 10.197 10.202 10.470 11.496 12.177 12.276 12.276
1 0.001
2 0.006
3 0.015
4 0.021
5 0.032
6 0.056
7 0.092
12.499 12.501 12.835 14.695 14.699
8
9
10 11 12
0.130 0.187 0.233 0.197 0.258
H0:
no
serial
correlation
Кажется, что только на 2-м году из последних двенадцати лет результатов мы можем не столкнуться с проблемой автокорреляции. МУЛЬТИКОЛИНАРНОСТЬ
Эта модель в основном создает значение VIF для переменных. Значение VIF начинается с 1.
VIF интерпретируется следующим образом.
Значение 1 указывает на отсутствие корреляции между данной независимой переменной и другими переменными в модели.
Значение от 1 до 5 указывает на умеренную корреляцию в этой модели, а значение выше 5 указывает на потенциально сильную
корреляцию^_
VIF_1/VIF_
14.120 0.071
7.970 0.125
6.870 0.146
3.700 0.270
2.130 0.470
2.050 0.489 6.140
В нашей модели есть проблема мультиколлинеарности, поскольку
среднее значение VIF больше 5.
Гетероскедастический
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test
Ho: Constant
Variables: fitted values
chi2(1)
Prob > chi2 =0.0309
for of
heteroskeda variance access =4.66
Одна из часто встречающихся проблем в регрессии называется гетероскедастичность. Одним из возможных тестов для определения гетероскедастичности является тест BREUSCH PAGAN. Этот тест дает статистику теста chi2 и соответствующее значение p. Если значение p ниже определенного порога т.е. 0,01 меньше 0,05 и 0,10, то можно говорить о наличии проблемы гетероскедастичности. Статистика критерия chi2 этого теста равна 2,30, а значение p равно 0,1296, так как оно больше, чем значение 0,10, так что это проблема гетероскедастичности, мы делаем вывод, что это тяжело.
Durbin-Watson d-statistic (7,41) = 0.7892309
Статистика теста DURBIN WATSON проверяет нулевую гипотезу. Статистика DURBIN WATSON находится в диапазоне от 0 до 4. Значение, близкое к 2, указывает на отсутствие автокорреляции, значение, близкое к
0. указывает на положительную автокорреляцию, а значение, близкое к 4, указывает на отрицательную автокорреляцию, поэтому мы может иметь положительную проблему автокорреляции.
UPPER=1.120
LOWER=1.924
ВЫВОД
В этом исследовании мы рассмотрели факторы, влияющие на потребление электроэнергии в Мексике.
Согласно этим исследованиям, использование населением электроэнергии, производство энергии из солнечных ресурсов, возобновляемая электроэнергия, импорт электроэнергии, рост населения, инвестиции и природные ресурсы являются основными факторами, влияющими на потребление электроэнергии. В результате этого исследования в разные годы был различный спрос на потребление электроэнергии, но в 1980-х годах очень мало людей потребляло электроэнергию, потому что электроэнергии производилось очень мало. Например: производство электроэнергии из возобновляемых источников, то есть ветер, вода, солнце и т. д., значительно улучшилось потребление электроэнергии.
Использованные источники:
1. Paul A. Lynn ELECTRICITIY FROM SUNLIGHT(2010)
2. Milin.L.A, M.Pupazan, A.Rehman, A.Chritoc"Examining the Relationship between Rural and Urban Populations'Acceess to Electricity and Growth:A New Evidence"(2022)
3. Abdul Rehman, ChjanDeyuan(2018)"Investigating the linkage between Economic Growth,Electricityaccess,EnergyUse,and Population Growth"
4. D.Dedeoglu, H.Kaya(2013) "Energy use,exports,imports and GDP"
5. R.Wustenhagan,E.Menchetti(2012)"Strategic choices for renewable energy investment"
