时间序列模型在山西省能源需求预测中的应用

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1、万方数据2015年04月第32卷第2期长治学院学报JournalofChangzhiUniversityApr．，2015V01．32．No．2时问序列模型在山西省能源需求预测中的应用张文丽，翟明娟，白刚(长治学院数学系，山西长治046011)摘要：通过对山西省1991—2013年能源消费时间序列进行分析，建立了ARIMA(1，1，1)模型，并对2014—2018年山西省能源消费进行预测，结果显示模型拟合度高，预测误差小。关键词：山西省能源消费；ARIMA模型；预测中图分类号：0212文献标识码：A文章编号：1673—2015(

2、2015)02—0054—03经济增长与能源需求关系密切，两者相互影响，相互促进。由于山西省国民经济的增长以及居民消费结构升级等原因，对能源需求日益增加。科学合理准确地对山西能源需求量进行预测，对于正处在转型期的山西省可持续发展有着重要意义。常用的预测方法主要有：回归分析法、弹性系数法、灰色预测法、时间序列方法【3]以及神经网络法等。文章以山西省历年能源消费量数据为基础(见表1)，首先通过其趋势图形判断该时间序列的平稳性，若不平稳则需对其进行平稳化后才能建立模型；通过对平稳化后的时间序列数据的自相关系数和偏相关系数图形选择模型的

3、类型；根据AIC准则和Sc准则确定模型的阶数；利用最小二乘估计方法对模型的参数进行估计；通过对残差序列的白噪声检验l-】又寸模型进行检验；若模型通不过检验，则需建立新的模型，直至模型通过检验；利用检验后的模型对山西的能源需求量进行预测同时计算预测误差。1能源消费数据和时间序列的稳定性判断从表2中可看到能源消费[21随时间的变化呈明显的递增趋势，且呈指数变化。由表3知ADF=4．758026分别大于不同检验水平的三个临界值，是典表1山西省1991—2013年能源消费数据表(单位：万吨)数据来源：《山西能源经济60年(1949—20

4、09)))、《山西省统计年鉴))(2010、2011、2012、2013、2014)基金项目：山西省高等学校大学生创新创业训练项H(2013361)。收稿日期：2014_1旷-21作者简介：张文丽(1971一)女，山西晋城人，硕士，主要从事应用数学方面的研究。·54·万方数据张文丽，翟明娟，白刚时间序列模型在山西省能源需求预测中的应用型的非平稳时间序列。经过将能源消费数据取对数再取一阶差分后记为DLX。，且得到表4，由其折线图看出处理后的序列较平稳，对其进行ADF检验。从表5知处理后的序列ADF=一3．864908分别小于三个不

5、同检验水平的临界值，所以处理后的序列平稳。2根据平稳化后的时间序列数据的自相关系数和偏相关系数图形选择模型由表6知序列的自相关图和偏自相关图【4]都是拖尾的，通过观察表6知偏相关系数显著不为0的个数为1个，对应的滞后期为4，自相关系数显著不表2山西省能源消费时间序列表表3山西省能源消费ADF检测表t-StaUstJcProb，’趔g匝§咝自g旦i璺!!曼止E型暄[!!§!§幽§女￡§：Z§§Q2§!：QQ鲤TesIcriticalvalues：1％Ieyel-2．6742905％Ievel10％IeveI．1．957204．1．

6、608175表6山西省能源消费对数一阶差分序列的自相关系数和偏相关系数表AutocorrelationPanialCorrelaUonACPACQ-StatProb101202．0．097-0．1133．0．233．92124-0．390·0．3735O”1015460．078．00747-0．089—0．2748—0．027-013090．0050．121100068．0044110．022—022812-0060-00660．3594060812．11796．56865．9487715007．427274547745587．

7、65767．68137．87380．54907380．548016102240．3070．3860．48805900．6620．7420．795为0的个数为1个，对应的滞后期为4，故初步选择ARIMA(4，4)模型。3模型定阶、参数估计和模型检验，预测及误差的计算通过计算比较不同的P,q值的AIC信息值嘲，根据解释变量的系数估计值是否显著，我们最终建立模型ARIMA(1，1)，由表7得其拟合方程为DLX。=0．053338—0．524899DLX，，+占。一0．997453s。一利用ARIMA(1，1)模型对山西省2011-20

8、18年能源消费进行预测，得到下列结果(见表8)。表4山西省能源消费对数一阶差分时间序列表表5山西省能源消费对数一阶差分ADF检查表t-StaUs自cProb．’地她￡也gQl丛啦E婪!!￡【熊鐾墅堂!

9、璺=兰：g鲢鲤￡Q：Q鲤墨Testcritcalvalues