APPLICATION OF EXTREME VALUE PROBABILITY ASYMPTOTIC THEORY IN CHINA’S ENERGY RISK PREDICTION

Татьяна Геннадьевна Зорина; Ян Чжуси

doi:10.36773/1818-1112-2024-135-3-139-144

Авторы

Татьяна Геннадьевна Зорина Институт энергетики НАН Беларуси https://orcid.org/0000-0001-9665-2756
Ян Чжуси Белорусский государственный университет

DOI:

https://doi.org/10.36773/1818-1112-2024-135-3-139-144

Ключевые слова:

энергетический риск, прогнозирование риска, асимптотическая теория экстремальных значений, энергетическая статистика

Аннотация

Теория экстремальных значений – это теория, которая рассматривает ситуации, чрезвычайно далекие от медианы распределения вероятностей. Она часто используется для анализа ситуаций с редкой вероятностью, таких как землетрясения и наводнения, которые случаются раз в сто лет, а также в управлении рисками и исследованиях надежности. В статье продемонстрированы некоторые простые возможные приложения асимптотической теории вероятностей экстремальных значений для прогнозирования энергетических рисков в Китае. Приводятся основные классические результаты асимптотической теории экстремальных значений, демонстрируется метод расчета энергетических данных с использованием графических способов построения квантиль-диаграмм, приведены примеры построения графиков квантилей.

В работе рассчитываются и анализируются риски, с которыми столкнулись основные отрасли потребления, импорта и экспорта энергии в Китае в последнее десятилетие, и при помощи квантиль-диаграмм прогнозируются тенденции развития некоторых энергетических и экономических показателей Китая с 2023 по 2026. Высокая точность результатов, полученных при помощи квантиль-диаграмм, построенных по асимптотической теории экстремальных значений, позволяет сделать вывод о необходимости более широкого использования данной теории в области прогнозирования экономики энергетики. Предложены направления устойчивого развития Китая, направленные на снижение уровня выбросов углекислого газа.

Биографии авторов

Татьяна Геннадьевна Зорина, Институт энергетики НАН Беларуси

Доктор экономических наук, доцент, Институт энергетики НАН Беларуси, кафедра энергетической безопасности, г. Минск, Беларусь.

Ян Чжуси , Белорусский государственный университет

Аспирант, Белорусский государственный университет, г. Минск, Беларусь.

Библиографические ссылки

Guoqing, L. Risk Prediction of Node Outage in High Proportion New Energy Grid / L. Guoqing, L. Dagui, X. Guilian // Power System and Clean Energy. – 2022. – Vol. 38, No. 6. – P. 106–115.

Annual Report 2024. – World bank group. – URL: https://www.worldbank.org/en/about/annual-report (date of access: 10.11.2024).

Qingzhen, M. Asymptotic distribution of annual extreme values of maximum surface temperature and maximum wind speed in Chongqing / M. Qingzhen, W. Zengwu, F. Xin // Journal of Chengdu University of Information Technology. – 2004. – No. 3. – P. 436–441.

Barakat, M. H. Asymptotic Distributions of the Generalized Range, Midrange, Extremal Quotient, and Extremal Product, with a Comparison Study / M. H. Barakat, M. E. Nigm, M. A. Elsawah // Communications in Statistics – Theory and Methods. – 2015. – Vol. 44, No. 5. – P. 900–913.

Shuli, W. Tail characteristics of α-skewed normal distribution and limiting distribution of extreme values / W. Shuli, P. Zuoxiang // Journal of Southwest Normal University (Natural Science Edition). – 2020. – Vol. 45, No. 9. – P. 19–22.

Pu, J. Asymptotic expansion of the extreme value distribution of the three-parameter type I generalized logistic distribution / J. Pu, L. Xinling, L. Tingting // Journal of Southwest University (Natural Science Edition). – 2020. – Vol. 42, No. 6. – P. 60–64.

Dan, S. China’s primary energy security: influencing factors, evaluation and prospects. / S. Dan, X. Qinyuan // Economic Perspectives. – 2021. – No. 1. – P. 31–45.

Baijun, W. Application of asymptotic extreme value theory in climate extreme precipitation prediction / W. Baijun, C. Gangyi // Journal of Chengdu Meteorological College. – 1994. – No. 2. – P. 30–34.

Shanhua, C. Research and application of extreme value theory in earthquake prediction in coastal areas of Fujian Province / C. Shanhua, Z. Youming, Y. Yuxing // North China Earthquake Science. – 2013. – Vol. 31, No. 2. – P. 29–34.

Bykov, A. A. Prilozheniya asimptoticheskoj teorii veroyatnostej ekstremal'nyh znachenij k prognozirovaniyu riska ekstremal'nyh chrezvychajnyh situacij / A. A. Bykov // Strategiya grazhdanskoj zashchity: problemy i issledovaniya. – 2012. – No. 1. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prilozheniya-asimptoticheskoy-teorii-veroyatnostey-ekstremalnyh-znacheniy-k-prognozirovaniyu-riska-ekstremalnyh-chrezvychaynyh (date of access: 10.11.2024).

Wenping, D. Estimation of self-thinning line of larch plantation based on extreme value theory / D. Wengping, L. Fengri // Journal of Nanjing Forestry University (Natural Science Edition). – 2014. – Vol. 38, No. 5. – P. 11–14.

Xiaomeng, S. Study on probability distribution of extreme precipitation in Beijing based on extreme value theory / S. Xiaomeng, Z. Jianyun, K. Fanzhe // Science China: Technological Sciences. – 2018. – Vol. 48, No. 6. – P. 639–650.

Fisher, R. A. Limiting forms of the frequency distribution of the largest and smallest member of a sample / R. A. Fisher, L. H. C. Tippett // Mathematical Proceedings of the Cambridge Philosophical Society. – 1928. – Vol. 24, No. 2. – P. 180–190.

Fréchet, M. Sur la loi de probabilité de l'écart maximum / M. Fréchet // Annales de la Société Polonaise de Mathématique. – 1927. – Vol. 6, No. 1. – P. 93–116.

Shusen, D. Asymptotic Normality of GLUE of Weibull Distribution or Extreme Value Distribution and Its Application / D. Shusen // Journal of Fujian Normal University (Natural Science Edition). – 1982. – No. 1. – P. 69–80.

Zishen, C. Comparative analysis of parameter estimation methods of generalized extreme value distribution / C. Zishen, L. Zengmei, L. Jianfei // Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni. – 2010. – Vol. 49, No. 6. – P. 105–109.

Jenkinson, A. F. The frequency distribution of the an-nual maximum (or minimum) values of meteorological elements / A. F. Jenkinson // Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. – 1955. – Vol. 81. – P. 158–171.

Hosking, J. R. M. L-moments: Analysis and estimation of distributions using linear combinations of order statistics / J. R. M. Hosking // The Journal of the Royal Statistical Society, Series B. – 1990. – Vol. 52. – P. 105–124.

Energy Statistics Data Browser. – URL: https://www.iea.org/data-and-statistics/data-tools/energy-statistics-data-browser (date of access: 10.11.2024).

China Energy Statistics Yearbook. – P. 3, 7, 9, 58–59.