第五大题-市场预测.doc

第五大题　市场预测
一、考试要点
　　（1）专家会议法；（2）德尔菲法；（3）一元线性回归法；（4）简单移动平均法；（5）一次指数平滑法；（6）弹性系数法；（7）消费系数法。
　　二、涉及科目
　　本大题主要涉及：市场预测方法《项目决策分析与评价》。
　　三、考试难点
　　（1）一元线性回归法；（2）不同预测方法的适用情况；（3）预测方法的选用。
　　四、典型题目
　　第一题【背景资料】
　　某地区镀锌钢板需求预测。2010年某地区镀锌钢板消费量15.32万吨，主要应用于家电业、轻工业和汽车工业等行业，2001～2010年当地镀锌钢板消费量及同期第二产业产值如下表所示。按照该地区“十二五”规划，“十二五”期间地方第二产业增长速度预计为12%。检验显著水平为5%。
　　表2001～2010年某地镀锌钢板消费量与第二产业产值
年份
镀锌钢板消费量（万吨）
第二产业产值（千亿元）
2001
3.45
1.003
2002
3.50
1.119
2003
4.20
1.260
2004
5.40
1.450
2005
7.10
1.527
2006
7.50
1.681
2007
8.50
1.886
2008
11.00
1.931
2009
13.45
2.028
2010
15.32
2.274
　　【问题】请用一元线性回归方法预测2015年当地镀锌钢板需求量。
【参考答案】
　　1.建立回归模型，计算相关参数
　　（1）建立一元回归模型。
　　经过分析,发现该地区镀锌钢板消费量与第二产业产值之间存在线性关系,将镀锌钢板设为因变量y,以第二产业产值为自变量x,建立一元回归模型y=a+bx
　　（2）计算参数。
　　a,b求解公式见《项目决策分析与评价》P35公式2-4和2-5
　　1）
　　1）
　　其中：
　　采用最小二乘法，计算出相关参数：n=10
　　各年第二产值x的平均值
　　（千亿元）
各年镀锌钢板消费量的平均值
　　（万吨）

　　2.相关检验
　　（1）采用相关系数检验法。

　　因此，相关系数R=0.961。
　　在α=0.05（此值为已知）时，自由度=n-2=10-2=8，查相关系数表（见本书附录），得。
　　因
　　故在α=0.05的显著性检验水平上，检验通过，说明第二产业产值与镀锌钢板需求量线性关系合理。相关计算见下表。
　　表 相关计算表
年份
y实际消费量（万吨）
y'预测消费量（万吨）
（y-y'）2

2001
3.45
2.06
1.92
20.18
2002
3.50
3.18
0.10
19.73
2003
4.20
4.53
0.11
14.00
2004
5.40
6.35
0.90
6.46
　　续表
年份
y实际消费量（万吨）
y'预测消费量（万吨）
（y-y'）2

2005
7.10
7.09
0.00
0.71
2006
7.50
8.57
1.14
0.20
2007
8.50
10.53
4.13
0.31
2008
11.00
10.96
0.00
9.35
2009
13.45
11.89
2.42
30.34
2010
15.32
14.25
1.14
54.43
合 计
79.42
79.42
11.86
155.71
平均值
7.94
7.94
1.19
15.57
　　（2）t检验法。

　　在α=0.05（此值为已知）时，自由度=n-2=10-2=8,查t检验表（第四本教材P459）,得t（α/2，n-2）=t（0.025，8）=2.306
　　因
　　故在α=0.05的显著性检验水平上，t检验通过，说明第二产业产值与镀锌钢板需求量线性关系明显。
　　3.需求预测
　　据当地经济发展规划，2011～2015年当地第二产业年增长速度为12%，则2015年地区第二产业产值将达到：
　　（千亿元）
　　于是，2015年当地镀锌钢板需求点预测为：
　　（万吨）
　　区间预测：

　　于是，在α=0.05的显著性检验水平上，2010年镀锌钢板需求量的置信区间为：

　　　　　　　　　　　=30.88±2.306×2.656=30.88±6.13
　　即有95%的可能性在（24.75，37.00）的区间内。
　　[参考文献]：本案例涉及市场预测方法（一元线性回归）,详见《项目决策分析与评价》第二章，P34～40。
　　第二题（收入弹性系数法）
　　弹性系数法：
　　①收入弹性：

　　②价格弹性：

　　③能源需求弹性：

　　【背景资料】
　　某地区照相机消费需求预测。
　　2005～2010年照相机销售量和人均年收入见下表，预计到2015年人均年收入较2010年增加86%,人口增长控制在0.4%。
　　【问题】用收入弹性法预测2015年照相机需求量。
　　表某地区2005～2010年照相机消费量和人均年收入
年份
人均收入（元/年）
人口（万人）
照相机销售量（万台）
2005
2820
680
3.22
2006
3640
684
3.56
2007
4640
688
3.99
2008
5978
692
4.36
2009
7585
696
4.81
2010
9198
701
5.18
【答案】
　　1.计算照相机收入弹性系数
年份
较上年收入
增长（%）
每万人照相机消费
（台/万人）
每万人照相机
消费增长（%）
收入弹性系数
2005

47.35

2006
29.1
52.00
9.8
0.34
2007
27.5
58.00
11.5
0.42
2008
28.8
63.00
8.6
0.30
2009
26.9
69.00
9.5
0.35
2010
21.3
74.00
7.2
0.34
　　从上表可以看出，2005～2010年照相机消费收入弹性系数为0.30～0.42，平均为0.35。因此，取2015年的弹性系数为0.35。
　　2.计算2015年照相机需求量增长率
　　以2010年为基数，2015年人均年收入增长86%；则每万人均照相机消费增长为：
　　收入增长比例×收入弹性系数=86%×0.35=30.1%
　　3.计算2015年万人照相机需求量
　　2015年每万人照相机需求为：
　　2010年万人照相机消费量×需求增长=74×（1+30.1%）=96.27（台）
　　4.计算2015年当地人口量
　　2015年当地人口=2005年人口数×（1+年人口增长速度）5=715（万人）
　　5.计算2015年照相机需求量
　　2015年当地照相机需求量=715万人×96.27台/万人=6.88（万台）
　　[参考文献]：本案例涉及市场预测方法（收入弹性系数）,详见《项目决策分析与评价》第二章,P40～44。
　　第三题（价格弹性系数法）[背景资料]
　　2004～2010年某地空调消费量和平均销售价格见下表。假设2011年空调价格下降到2000元/台。
　　表 某地区2004～2010年空调消费量与价格
年份
空调价格（元/台）
空调消费量（万台）
2004
4996
32
2005
4547
35
2006
4012
39
　　续表
年份
空调价格（元/台）
价格较上年增长（%）
空调消费量（万台）
空调消费较上年增长（%）
价格弹性系数
2007
3580
-10.8
44
12.8
-1.19
2008
3198
-10.7
49
11.4
-1.06
2009
2820
-11.8
54
10.2
-0.86
2010
2450
-13.1
62
14.8
-1.13
　　【问题】请用价格弹性系数法预测2011年空调需求量。
　　【答案】
　　1.计算各年的空调价格弹性系数
　　表 某地区2004～2010年空调价格弹性系数
年份
空调价格（元/台）
价格较上年增长（%）
空调消费量（万台）
空调消费较上年增长（%）
价格弹性系数
2004
4996

32

2005
4547
-9.0（下注1）
35
9.4（下注2）
-1.04
2006
4012
-11.8
39
11.4
-0.97
2007
3580
-10.8
44
12.8
-1.19
2008
3198
-10.7
49
11.4
-1.06
2009
2820
-11.8
54
10.2
-0.86
2010
2450
-13.1
62
14.8
-1.13
　　备注：下注1：（4547-4996）/4996=-9.0%；下注2：（35-32）/32=9.4%
　　2.计算2011，6年空调需求量
　　取2005～2010年价格弹性系数的平均值-1.04，即价格每降低10%，需求增长10.4%。
　　3.计算2011年空调需求增长率
　　空调价格下降率
　　空调需求增长率=空调价格下降率×价格弹性系数=18.4%×1.04=19.1%
　　在价格降低到2000元/台，较2006年价格降低了18.4%，空调需求增长19.1%，于是2011年空调需求量=62×（1+19.1%）=74万台。
　　[参考文献]：本案例涉及市场预测方法（价格弹性系数），详见《项目决策分析与评价》第二章，P40～44。
　　第四题（能源需求弹性）

　　【背景资料】
　　某市2005年GDP达到1788亿元，当年电力消费量269万千瓦小时。预计未来10年中前5年和后5年，GDP将保持9%和8%的速度增长。经专家分析，该市电力需求弹性系数见下表。
　　表 该市电力需求弹性系数
时间
“十一五”（2006～2010年）
“十二五”（2011～2015）
弹性系数
0.66
0.59
　　【问题】
　　请用弹性系数法预测2010年和2015年该市电力需求量。
　　【答案】
　　1.计算电力需求增长速度。
　　=（△E/E）/（△GDP/GDP）
　　（1）2006～2010年和2011～2015年电力弹性系数分别为0.66和0.59。
　　（2）2006～2010年和2011～2015年年均电力需求增长速度：
　　2006～2010年电力需求增长速度=电力消费弹性系数×GDP年增长速度=0.66×9%=5.94%
　　2011～2015年电力需求增长速度=电力消费弹性系数×GDP年增长速度=0.59×8%=4.72%

　　2.2010年和2015年该市电力需求量
　　（1）2010年该市电力需求量。
　　2005年电力消费量×（1+2006～2010年电力需求年增长速度）5=269×（1+5.94%）5=358.97万千瓦时。
　　（2）2015年该市电力需求量。
　　2010年需求量×（1+2011～2015年电力需求年增长速度）5=358.97×（1+4.72%）5=452.07万千瓦时。
　　[参考文献]：本案例涉及市场预测方法（能源弹性系数），详见《项目决策分析与评价》第二章，P40～44。
　　第五题（消费系数法）[背景资料]
　　2010年某地区各类汽车消耗汽油121.02万吨,具体消耗见下表,预计2015年当地各类车保有量分别是：私人轿车20万辆,出租车5万辆,商务用车7万辆,小型摩托车0.5万辆,其他车2万辆。假定各类车辆年消耗汽油不变。
　　表 2010年某地区车用汽油消费量
项目
私人轿车
出租车
商务用车
摩托车
其他车辆
合计
车辆保有量（万辆）
6.21
3.34
5.73
0.24
1.22
16.74
年消费汽油（万吨）
19.62
29.66
64.86
0.03
6.85
121.02
　　【问题】
　　请用消费系数法预测2015年车用汽油需求量。
　　【答案】
　　1.计算各类车年汽油消耗量
　　（1）每辆私人轿车年汽油消耗量=2010年私人轿车年汽油消耗量/私人轿车保有量=19.62万吨/6.21万辆=3.16吨/辆·年。
　　（2）每辆出租车年汽油消耗量=8.88吨/辆年。
　　（3）每辆商务车年汽油消耗量=11.32吨/辆年。
　　（4）每辆摩托车年汽油消耗量=0.125吨/辆年。
　　（5）每辆其他车年汽油消耗量=5.6吨/辆年。
　　2.计算各类车2015年年汽油消耗量
　　（1）私人轿车年汽油消耗量=2015年私人轿车保有量×私人轿车年汽油消耗量=20万辆×3.16吨=63.2万吨。
　　（2）2015年出租车年汽油消耗量=44.4万吨。
　　（3）2015年商务车年汽油消耗量=79.24万吨。
　　（4）2015年小型摩托车年汽油消耗量=0.06万吨。
　　（5）2015年其他车年汽油消耗量=11.2万吨。
　　3.汇总各类车辆汽油需求量
　　2015年车用汽油需求量为198.1万吨。
　　[参考文献]：本案例涉及市场预测方法（消费系数法），详见《项目决策分析与评价》第二章，P44～45。
　　第六题（移动平均法）【背景资料】
　　某商场2010年1～12月洗衣机销售量见下表。
　　表 移动平均法计算表
时 间
序号（t）
实际销售量xi（台）
3个月移动平均预测
2010.1
1
53
---
2010.2
2
46
---
2010.3
3
28
---
2010.4
4
35
42
2010.5
5
48
36
2010.6
6
50
37
2010.7
7
38
44
　　续表
时 间
序号（t）
实际销售量xi（台）
3个月移动平均预测
2010.8
8
34
45
2010.9
9
58
41
2010.10
10
64
43
2010.11
11
45
52
2010.12
12
42
56
　　【问题】
　　（一）请用简单移动平均法预测2011年第一季度该商场洗衣机销售量（n=3）。
　　（二）采用加权移动平均法预测2011年第一季度该商场洗衣机销售量（n=3）。已知:前一期、前二期、前三期分别赋予3、2和1的权重。
　　（三）比较采用3个月还是5个月进行移动。
　　【参考答案】
　　（一）请用简单移动平均法预测2011年第一季度该商场洗衣机销售量（n=3）。
　　1.计算2010年移动平均值
　　n=3，时间序列t=1，2，3不存在
　　2010年4月（t=4）移动平均值=
　　（台）
　　2010年5月（t=5）移动平均值=（46+28+35）/3=36（台）
　　2.计算2011年移动平均值（预测值）
　　（1）2011年1月洗衣机销售量预测=（x10＋x11＋x12）/3=（64+45+42）/3=50
　　（2）2011年2月洗衣机销售量预测=（x11＋x12＋Q1）/3=（45+42+50）/3=46
　　（3）2011年3月洗衣机销售量预测=（x12＋Q1＋Q2）/3=（42+50+46）/3=46
　　于是，2011年第一季度洗衣机销售量预测=Q=50+46+46=142台。
　　（二）采用加权移动平均法预测。已知：前一期、前二期、前三期分别赋予3/6、2/6和1/6的权重。
　　（1）2011年1月洗衣机销售量预测=（x10＋2x11＋3x12）/6=（64+2×45+3×42）/6=47
　　（2）2011年2月洗衣机销售量预测=（x11＋2x12＋3Q1）/6=（45+2×42+3×47）/6=45
　　（3）2011年3月洗衣机销售量预测=（x12＋2Q1＋3Q2）/6=（42+2×47+3×45）/6=45
　　于是，2011年第一季度洗衣机销售量预测为=47+45+45=137台。
　　（三）比较采用3个月还是5个月进行移动。
　　采用3个月还是5个月移动平均，可以通过比较两个方法预测误差来选择。
　　1.用n=3计算2005年4～12月平均值
　　2.用n=5计算2005年6～12月平均值
　　3.用n=3和n=5时，预测值与实际值误差（方差）
　　n=3时：

　　= [（42-35）2+ （36-48）2+（37-50）2+（44-38）2+（45-34）2+（41-58）2+ （43-64）2+（52-45）2+（56-42）2]=166
　　同理，可得：n=5时：

　　选n=5
　　从下表可以看出，采用5个月移动平均的均方差较3个月移动平均的小，因此，采用5个月移动平均法较好。
　　表 移动平均法预测误差比较表

用3个月移动平均预测
用5个月移动平均预测
序号（t）
实际销售量（台）
预测值（台）
误差平方
预测值（台）
误差平方
1
53

2
46

　　续表

用3个月移动平均预测
用5个月移动平均预测
序号（t）
实际销售量（台）
预测值
（台）
误差平方
预测值
（台）
误差平方
3
28

4
35
42
49

5
48
36
144

6
50
37
169
42
64
7
38
44
36
41
9
8
34
45
121
40
36
　　续表

用3个月移动平均预测
用5个月移动平均预测
序号（t）
实际销售量（台）
预测值
（台）
误差平方
预测值
（台）
误差平方
9
58
41
289
41
289
10
64
43
441
46
324
11
45
52
49
49
16
12
42
56
196
48
36
合计
541
396
1494
307
774
平均值
45
44
166
44（实际为43.86）
111
　　【参考文献】：本案例涉及市场预测方法（移动平均法），详见《项目决策分析与评价》第二章，P45～47。
　　第七题（移动平均法）【背景资料】
　　某电器商城某年1～12月电视机销售量如下表所示。
　　表 1～12月电视机销售量表
月份
序号（t）
实际销售量Xt（台）
5个月简单移动平均预测
1
1
55
—
2
2
48
—
3
3
30
—
4
4
37
—
5
5
50
—
6
6
52
44
　　续表
月份
序号（t）
实际销售量Xt（台）
5个月简单移动平均预测
7
7
40
43
8
8
36
42
9
9
60
43
10
10
66
48
11
11
47
51
12
12
44
50
　　【问题】
　　为了使预测更符合当前的发展趋势，请用加权移动平均法预测下一年第一季度该电器商城电视机销售量（n=5）。（对预测的前一期、前二期、前三期、前四期和前五期分别赋予5/15、4/15、3/15、2/15和1/15的权重）
　　【参考答案】
　　1月电视机销售量预测：

　　　　　　　　　　　　　　=51（台）
　　2月电视机销售量预测：

　　　　　　　　　　　　　　=51（台）
　　3月电视机销售量预测：

　　　　　　　　　　　　　　=50（台）
　　于是，下一年第一季度电视机销售量预测为：
　　Q=Q1+Q2+Q3=51+51+50=152（台）
　　【参考文献】：本案例涉及市场预测方法（移动平均法），见《项目决策分析与评价》第二章，P45～47。
　　第八题（一次指数平滑法）【背景资料】
　　某地区煤炭消费量预测。某年1～12月某地区煤炭消费量见下表。
　　表 某地区煤炭消费表
月份
t
月消费量xt（万吨）
月份
t
月消费量xt（万吨）
1
1
31.67
7
7
37.07
2
2
33.99
8
8
39.05
3
3
39.71
9
9
40.59
4
4
39.71
10
10
41.95
5
5
40.29
11
11
44.03
6
6
40.47
12
12
50.31
　　【问题】
　　请用一次平滑指数法预测第二年1月的煤炭需求量。（α值取0.3，n=3）
　　【参考答案】

　　1.计算初始平滑值F0很关键
　　=（++）/3=（31.67+33.99+39.71）/3=35.12
　　2.计算各月的一次指数平滑值

　　根据计算
　　按照指数平滑法的计算公式，得出：
　　=α+（1-α）　 =0.3×31.67+（1-0.3）×35.12=34.09
　　=α+（1-α）　=0.3×33.99+（1-0.3）×34.09=34.06
　　=α+（1-α）　=0.3×39.71+（1-0.3）×34.06=35.75
　　……
　　=43.92
　　计算结果见下表。
　　3.计算第二年1月份的煤炭需求量

　　第二年1月煤炭需求量
　　万吨。
　　具体数值见下表。
　　表 指数平滑表
月份
时 序t
月消费xt（万吨）
一次指数平滑值Ft
预测值

0

35.12

1
1
31.67
34.09
35.12
2
2
33.99
34.06
34.09
3
3
39.71
35.75
34.06
4
4
39.71
36.94
35.75
5
5
40.29
37.94
36.94
6
6
40.47
38.70
37.94
7
7
37.07
38.21
38.70
8
8
39.05
38.46
38.21
9
9
40.59
39.10
38.46
　　续表
月份
时 序t
月消费xt（万吨）
一次指数平滑值Ft
预测值
10
10
41.95
39.95
39.10
11
11
44.03
41.18
39.95
12
12
50.31
43.92
41.18
第二年1月
13

43.92
　　【参考文献】：本案例涉及市场预测方法（指数平滑法）,详见《项目决策分析与评价》第二章，P47～50。
　　第九题（德尔菲法）【背景资料】
　　某企业管理层希望通过上马新产品生产加强企业的竞争力，该新产品属于高科技新型产品，上市不足3年。公司市场分析人员经过多方努力收集到了前两年的产品市场数据，结合本企业数据库，并根据第3年前三个季度的销售数据推算出今年的年销售数据，见下表。
　　表 某产品2009～2011年市场销售数据
年份
2009年
2010年
2011年（预）
价格/千元
20
19
18
销售量/千台
16
21
26
企业如最终决定投资，预计可在2年后投产，5年后形成规模生产能力，因此需要对5年后即2016年的产品市场销售状况进行预测，管理层要求市场分析人员利用德尔菲法和定量预测法相结合预测产品的市场需求和价格变动情况。
　　【问题】
　　1.德尔菲法预测的主要步骤是什么?
　　2.市场分析人员根据其经验认为5年后产品市场的售价可能因为新厂家的加入下降到1.5万元，因此，在请专家进行德尔菲法预测的同时，市场部也利用常用的一元线性回归法对2016年的市场进行预测，因考虑时间较紧，市场部暂时未做回归检验。试建立分析模型进行预测。
　　3.根据德尔菲法预测的结果，2016年产品价格将下降至1.2万元，销售量扩大到7万台。试对两种预测方法预测结果的差异进行评价分析，判断企业运用一元线性回归方法进行定量预测是否合理?为什么?　　
【参考答案】
　　1.德尔菲法预测的主要步骤是什么?
　　德尔菲法的预测步骤
　　（1）建立预测工作组：工作组成员必须具备必要的专业知识和数理统计知识。
　　（2）根据预测问题的性质和规模选择专家：专家的数量一般为20人左右。
　　（3）设计专家调查表。

　　（4）向专家发送调查表，组织调查实施：对第一轮专家调查表进行收集统计后，须将结果表发送给专家，要求其提出进一步的意见，重复1～2次后形成预测意见。
　　（5）汇总处理调查结果。
　　2.市场分析人员根据其经验认为5年后产品市场的售价可能因为新厂家的加入下降到1.5万元，因此，在请专家进行德尔菲法预测的同时，市场部也利用常用的一元线性回归法对2016年的市场进行预测，因考虑时间较紧市场部暂时未做回归检验。试建立分析模型进行预测。
　　建立一元线性回归模型
　　将产品价格设为自变量X，销售量设为因变量Y，建立一元回归模型：Y=a+bX
　　将2004、2005年数据代入上式计算：16=a+20b
　　21=a+19b
　　解方程得：
　　a=116，b=-5。
　　可以得到一元线性回归模型Y=116-5X
　　因为预测2016年价格为1.5万元，即15千元
　　将X2016=15代入模型，得到2016年的销售预测值Y2016=116-5×15=41千台。
　　【参考文献】：本案例涉及市场预测方法（一元线性回归），详见《项目决策分析与评价》第二章，P34～40。
　　3.根据德尔菲法预测的结果，2016年产品价格将下降至1.2万元，销售量扩大到7万台。试对两种预测方法预测结果的差异进行评价分析，判断企业运用一元线性回归方法进行定量预测是否合理?为什么?
　　方法比较分析：
　　德尔菲法的预测结果与一元线性回归方法得到的结果差距很大，因此可以排除偏差主要由随机误差等因素造成的可能性，而主要是因为预测方法差异造成的。
　　根据案例背景，运用一元线性回归法对2016年的产品销售量进行预测并不合理，主要原因有以下几种：
　　（1）该产品的市场数据不足，只有两年的真实数据和一年的预测数据，因此根据数据建立起来的一元回归模型对数据变化趋势的模拟不具代表性，产生的偏差较大；而且对一元线性回归应先进行回归检验，符合线性要求时才能运用到预测中。
　　（2）该产品刚上市不足3年，一般而言，这类产品正处于导入期，市场增长较为缓慢，而5年后产品可能已经进入市场增长水平较高的成长期，而一元线性回归是用直线模拟数据变化的预测方式，难以体现这种增长水平的变化。
　　（3）市场进入成长期后，生产厂商的数量往往会有比较大的增加，导致市场竞争加剧以及价格的加速下滑，而这些都是一元线性回归模型难以模拟的。
　　德尔菲法主要适用于缺乏足够的资料进行回归趋势预测的情况，而且专家在进行预测的时候往往能够根据产品生命周期的发展规律考虑市场的阶段性变化和市场竞争状况变化带来的产品价格和销售量变化，因此，对于该产品的预测运用德尔菲法预测更为合理。
　　【参考文献】：
　　本案例涉及定性市场预测方法（德尔菲法），详见《项目决策分析与评价》第二章，P52～53。
　　本案例涉及定量市场预测方法（一元线性回归法），详见《项目决策分析与评价》第二章，P34～40。
　　第十题（2012年考题）【背景资料】
　　某咨询单位接受委托，为A市“十二五（2011～2015）”期间B建设项目编写节能评估文件。咨询单位收集的资料如下：
　　B项目以煤为燃料，热值为23844千焦/千克，设计年耗煤103.07万吨，预计2015年初正式投产运营，年产值为23.36亿元。
　　2010年A市地区生产总值为1250亿元，综合能源消费量为1500万吨标准煤。预计“十二五”期间：该市地区生产总值年均增长率为10%，万元地区生产总值能耗节约目标为下降17%，能源需求的地区生产总值弹性系数为0.64。
　　2010年A市所在省的全省万元地区生产总值能耗水平为1.034吨标准煤，标准煤热值为29306千焦/千克。

　　以上产值均按2005年可比价计算。
　　【问题】
　　1.计算B项目万元产值综合能耗。
　　2.分析2010年A市万元地区生产总值能耗水平，并与全省平均能耗水平进行比较。
　　3.采用弹性系数法预测A市2015年的综合能源消费量，分析B项目投产运营后对A市“十二五”新增能源消费的影响。
　　4.计算“十二五”期间A市万元地区生产总值能耗下降幅度，A市有无可能实现“十二五”节能目标？
【参考答案】
　　1.B项目万元产值综合能耗：
　　（1）能源消耗总量（吨标准煤）=23844/29306×103.07=83.86（万t标准煤）。
　　（2）万元产值综合能耗为=能源消耗总量（吨标准煤）÷国内生产总值=83.86×10000/（23.36×10000）=3.59（吨标煤/万元）
　　参见《项目决策分析与评价》P152。
　　2.2010年A市万元地区生产总值能耗水平：1500/1250=1.20（t标准煤）。高于全省平均能耗水平。
　　参见《项目决策分析与评价》P152。
　　3.（1）A市综合能源消费量变化率为：0.64×10%=6.4%
　　（2）A市2015年的综合能源消费量：1500×（1+6.4%）5=2045.50（万t标准煤）。
　　（3）B项目投产运营后增加了A市“十二五”新增能源消费。B项目投产后能源消耗增加量占综合能源消耗量的比例为：103.07/2045.5=5%
　　参见《项目决策分析与评价》P40—44。
　　4.（1）2015年A市万元地区生产总值能耗水平=（2015年综合能源消耗量+吨标准煤）/[2010年生产总值×1+生产总值年均增长率+投入运营后的年产值]=（2045.50+83.86）/[1250×（1+10%）5+23.36]=1.046（t标准煤）。
　　（2）“十二五”期间A市万元地区生产总值能耗下降幅度：（1.20－1.046）/1.20=12.83%。
　　（3）A市没有可能实现“十二五”节能目标。
　　参见《项目决策分析与评价》P152—153。