統(tǒng)計預測與決策論文

1、各種預測模型在全國能源消耗總量中的應用 各種預測模型在全國能源消耗總量中的應用091124104 丁燈 丁燈摘要： 摘要：能源影響著我國社會經(jīng)濟的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展，對未來能源消耗的準確預測具有重要的意義。本文以我國 1978-2008 年的全國能源消耗總量數(shù)據(jù)為基礎，建立了 ARIMA 預測模型、灰色預測模型、三次多項式預測模型和基于這三種模型的組合模型，并進行了精度比較，最后選擇最優(yōu)的組合預測模型對 2009-2011 年的全國能源消耗總

2、量進行預測。關鍵詞 關鍵詞：ARIMA 模型；灰色預測模型；三次多項式；組合模型；能源消耗1 引言： 引言：能源是國民經(jīng)濟發(fā)展和人民生活水平提高的重要物質(zhì)基礎，能源短缺曾經(jīng)長期制約我國經(jīng)濟的發(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，但從長遠來看能源供需形勢仍然非常嚴峻，因此做好未來能源消費預測分析，為能源規(guī)劃及政策的制定提供科學的依據(jù)，對于保持我國社會經(jīng)濟健康、持續(xù)、穩(wěn)定發(fā)展具有重要的理論與現(xiàn)實意義。本文利用《中國統(tǒng)計年鑒

3、》得到 31 期全國能源消耗總量 y 的時間序列如下表一所示：表一：全國能源消耗總量（單位：萬噸標準煤）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 預測方法介

5、紹 預測方法介紹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 年提出的以隨機理論為基礎的時間序列分析方法，又稱為“Box-Jenkins 模型” ，這以模型在經(jīng)濟領域的預測分析中得到了廣泛的應用。時間序列是依賴時間 t 的一組隨機變量，構成該時序的單個序列值雖然具有不確定性，但對整個時間序列來說，它的變化卻有一定的規(guī)律性，可以用相應的數(shù)學模型來近似描述。AR

6、IMA 模型有三種基本類型：自回歸模型、移動平均模型、單整自回歸移動平均模型。單整是指將一個時間序列有非平穩(wěn)性變?yōu)槠椒€(wěn)性所要經(jīng)過的差分的次數(shù)，這是對非平穩(wěn)時間序列進行時間序列分析的必經(jīng)步驟。假設一個隨機過程含有50,000100,000150,000200,000250,000300,0001980 1985 1990 1995 2000 2005 2010Y圖一：y 時序圖由圖可從直觀上看出原始序列存在明顯的長期遞增趨勢，原始序列不平

7、穩(wěn)。利用軟件 EViews6.0，運用單位根檢驗方法對序列進行平穩(wěn)性檢驗發(fā)現(xiàn)原始序列確定不平穩(wěn)，因此本文先對該序列取對數(shù)，令 ，然后對 yl 進 log( ) yl y ?行差分，差分兩次之后得到平穩(wěn)的序列 ylii。單位根檢驗結果如下表二所示：表二：單位根檢驗結果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，取對數(shù)后再做兩次一步差分之后的序列 yliiADF 檢驗的 p 值為0.0007，小于 0.05，因此拒絕序列非平穩(wěn)的原假設，可以接受序列為