統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)與決策論文

1、各種預(yù)測(cè)模型在全國(guó)能源消耗總量中的應(yīng)用 各種預(yù)測(cè)模型在全國(guó)能源消耗總量中的應(yīng)用091124104 丁燈 丁燈摘要： 摘要：能源影響著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展，對(duì)未來能源消耗的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)具有重要的意義。本文以我國(guó) 1978-2008 年的全國(guó)能源消耗總量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立了 ARIMA 預(yù)測(cè)模型、灰色預(yù)測(cè)模型、三次多項(xiàng)式預(yù)測(cè)模型和基于這三種模型的組合模型，并進(jìn)行了精度比較，最后選擇最優(yōu)的組合預(yù)測(cè)模型對(duì) 2009-2011 年的全國(guó)能源消耗總

2、量進(jìn)行預(yù)測(cè)。關(guān)鍵詞 關(guān)鍵詞：ARIMA 模型；灰色預(yù)測(cè)模型；三次多項(xiàng)式；組合模型；能源消耗1 引言： 引言：能源是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民生活水平提高的重要物質(zhì)基礎(chǔ)，能源短缺曾經(jīng)長(zhǎng)期制約我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。近幾年由于能源工業(yè)的發(fā)展，短缺局面雖然得到了緩解，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看能源供需形勢(shì)仍然非常嚴(yán)峻，因此做好未來能源消費(fèi)預(yù)測(cè)分析，為能源規(guī)劃及政策的制定提供科學(xué)的依據(jù)，對(duì)于保持我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)健康、持續(xù)、穩(wěn)定發(fā)展具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。本文利用《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒

3、》得到 31 期全國(guó)能源消耗總量 y 的時(shí)間序列如下表一所示：表一：全國(guó)能源消耗總量（單位：萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）年份 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986y 57144 58588 60275 59447 62067 66040 70904 76682 80850年份 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995y 86632 92997 96934

4、 98703 103783 109170 115993 122737 131176年份 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004y 138948 137798 132214 133831 138552.6 143199.2 151797.3 174990.3 203226.7年份 2005 2006 2007 2008y 224682 246270 265583 2850002 預(yù)測(cè)方法介

5、紹 預(yù)測(cè)方法介紹2.1 2.1 ARIMA ARIMA 模型的基本原理 模型的基本原理ARIMA 模型是 Box 和 Jenkins1970 年提出的以隨機(jī)理論為基礎(chǔ)的時(shí)間序列分析方法，又稱為“Box-Jenkins 模型” ，這以模型在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的預(yù)測(cè)分析中得到了廣泛的應(yīng)用。時(shí)間序列是依賴時(shí)間 t 的一組隨機(jī)變量，構(gòu)成該時(shí)序的單個(gè)序列值雖然具有不確定性，但對(duì)整個(gè)時(shí)間序列來說，它的變化卻有一定的規(guī)律性，可以用相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型來近似描述。AR

6、IMA 模型有三種基本類型：自回歸模型、移動(dòng)平均模型、單整自回歸移動(dòng)平均模型。單整是指將一個(gè)時(shí)間序列有非平穩(wěn)性變?yōu)槠椒€(wěn)性所要經(jīng)過的差分的次數(shù)，這是對(duì)非平穩(wěn)時(shí)間序列進(jìn)行時(shí)間序列分析的必經(jīng)步驟。假設(shè)一個(gè)隨機(jī)過程含有50,000100,000150,000200,000250,000300,0001980 1985 1990 1995 2000 2005 2010Y圖一：y 時(shí)序圖由圖可從直觀上看出原始序列存在明顯的長(zhǎng)期遞增趨勢(shì)，原始序列不平

7、穩(wěn)。利用軟件 EViews6.0，運(yùn)用單位根檢驗(yàn)方法對(duì)序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)原始序列確定不平穩(wěn)，因此本文先對(duì)該序列取對(duì)數(shù)，令 ，然后對(duì) yl 進(jìn) log( ) yl y ?行差分，差分兩次之后得到平穩(wěn)的序列 ylii。單位根檢驗(yàn)結(jié)果如下表二所示：表二：?jiǎn)挝桓鶛z驗(yàn)結(jié)果ADF 值 P 值臨界值a=1%臨界值a=5%臨界值 a=10%原始序列 y 1.758582 0.9995 -3.68919 -2.97185 -2.62512取對(duì)數(shù)后 y

8、l 0.627517 0.988 -3.68919 -2.97185 -2.62512一階差分 yli -2.95825 0.0529 -3.72407 -2.98623 -2.6326二階差分 ylii -4.76543 0.0007 -3.69987 -2.97626 -2.62742由表可知，取對(duì)數(shù)后再做兩次一步差分之后的序列 yliiADF 檢驗(yàn)的 p 值為0.0007，小于 0.05，因此拒絕序列非平穩(wěn)的原假設(shè)，可以接受序列為