ARIMA模型在我國人均生活能源消費量預測中的應用

摘 要:本文以我國1983年～2005年的人均生活能源消費量數據為基礎，建立了ARIMA(2，2，0)模型，檢驗結果表明，ARIMA(2，2，0)模型對原始數據序列有著較好的似合效果，模型的預測效果良好，可用于短期內我國人均生活能源消費量的預測。在此基礎上，對我國2006年～2011年的人均生活能源消費量作了預測，最后給出了結論及建議。

關鍵詞:ARIMA生活能源消費量預測

中圖分類號:C915文獻標識碼:A文章編號:1674-098X(2011)09(b)-0194-01

隨著經濟社會的快速發展、人民生活水平和生活質量的不斷提高，我國居民生活能源消費量不斷增長。1983～2007年，我國人均生活用能從106.6千克標準煤上升至203.3千克標準煤，增長了90%。特別是進入21世紀后，隨著經濟發展水平和居民收入水平的迅速提高，居民生活逐步由溫飽型向小康型轉變，能源消費進入了快速增長時期。

本文擬采用時間序列分析法對人均生活能源消費進行預測。傳統的時間序列分析法，如移動平均法和指數平滑法，常因出現滯后誤差而影響預測精度。而ARMA模型是描述平穩隨機序列的最常用的一種模型，是目前最好的單一變量隨機時序預測法。但現實中的時間序列往往是非平穩的，因此，采用時間序列分析的ARIMA模型。ARIMA模型是一種精度較高的時序短期預測方法，能夠從本質上認識時間序列的結構與特征，達到最小方差意義下的最優預測[1]。

1 ARIMA模型簡介

ARIMA模型是由統計學家Box和Jenkins在20世紀70年代提出的時間序列分析模型，亦稱為Box-Jenkins方法[2]。建立模型的原理是:將預測對象隨時間推移而形成的數據序列視為一個隨機序列，構成該時序的單個序列值雖然具有不確定性，但整個序列的變化卻有一定的規律性，可以用相應的數學模型近似描述，這樣就可以從時間序列的過去值及現在值預測其未來值[3]。……