ARIMA模型在中国人均煤炭消费预测中应用

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基于ARIMA模型的我国农村居民消费水平预测分析

基于ARIMA模型的我国农村居民消费水平预测分析严健标，李强（北京林业大学经济管理学院，北京100083）摘要通过软件SAS9.2构造ARIMA模型，对我国1952-2008年农村居民消费水平进行时间序列分析和短期预测。

提出要充分考虑历史因素和遵循客观规律，提高农民收入，解决农民顾虑，发掘农村市场消费潜力促进我国经济可持续发展。

关键词ARIMA模型；农村居民消费；经济增长中图分类号 F063.2 文献标识码 A 文章编号 2011A1609The Forecast and Analysis of Rural Households Consumptive Level in China——Based on the Model ARIMA YAN Jian-biao et al（College of Economics & Management，Beijing Forestry University，Beijing 100083）Abstract With the software SAS9.2，based on the model ARIMA，a time series analysis and short-term forecast about the rural households consumptive level in China was performed. It suggested that the historical and objective factors should be attached more importance to，raising farmers’ income and allaying farmers’ fear were effective measures in developing the consumptive potential of rural market and promoting the economic sustainable development.Key words Model ARIMA；Rural households consumption；Economic development建国六十余载，我国见证了从计划经济到市场经济的进步。

基于ARIMA模型的煤炭消费量预测——以湖南省为例

摘
要：科学地预测煤炭消费量可以为规划煤炭生产和煤炭供给提供强有力的数据支持，根据１９８２—２０１０年湖南省
煤炭消费量数据建立ＡＲＩＭＡ模型，并对２０１３— ２０１５年的煤炭消费量进行了预测。研究结果表明：ＡＲＩＭＡ（１，１，３）模型的
能源是经济发展不可或缺的动力。中国能源消耗主
（ｚｏｏ８）认为结构性因果模型对煤炭消费量进行预测难以达到较为理想的效果Ｊ。同时，煤炭消费量序列的非平稳
要以煤炭资源为主，是世界上煤炭比重最高的国家，煤炭
在一次能源生产和消费中所占比重高达７６％和６８．９％。面对石油价格不断上涨的压力，我国对煤炭的需求居高不
一
ＡＲＩＭＡ模型介绍
１９７０年，统计学家Ｂｏｘ和Ｊｅｎｋｉｎｓ基于随机理论提出时间序列分析方法，包括自回归（ＡＲ）模型、移动平均（ＭＡ）
退出市场，原煤生产量已逐渐接近最大产量』。在煤炭生
产有限的情况下，随着工业化进程的加快，湖南省煤炭消
第１６卷第４期
２０１３年７月
湖南科技大学学报（社会科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｕｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＳｏｃｉａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）

基于ARIMA模型的碳排放权价格分析

基于ARIMA模型的碳排放权价格分析摘要：党的二十大进一步深化了对习近平生态文明思想的理解和认识，积极探索使经济增长和可持续发展相辅相成的高质量发展路径。

面临环境严重破坏、资源和能源有限的现实问题，基于中国当前经济发展状况，中国应当找到适合自己的绿色经济发展路径，从而实现中国调整产业结构和转变经济发展方式的目的。

作为世界上最大的碳排放权主体，中国已向全世界郑重宣布实现“双碳”的奋斗目标。

为了达成这一目标，中国碳交易市场已于2021年7月16日正式开放。

全文也将以此为契机，尝试运用ARIMA模型对全国碳排放交易市场的碳配额价格进行分析，得出未来一段时间的碳配额价格将持续平稳，也可帮助各个能源企业和碳金融资产投资者做出更加灵活、科学的决策。

关键词：ARIMA模型；碳排放权市场；碳金融一、引言当今世界人类面临的最严峻的问题之一就是气候变暖，为了能够改善二氧化碳等温室气体导致的全球气候变化问题，推动全世界实现可持续发展，世界各国已经达成了减缓气候变化方面的共识。

近百年来，大气中的二氧化碳等温室气体导致极端气候频繁产生，这与人类对自然资源的不断开采和使用密切相关。

通过IPCC（2013）的报告可知，是人类的经济活动导致全球气候变化和极端天气频现的可能性高达95%以上。

更多迹象显示气候变化问题已迫在眉睫。

世界各国政府经过多方商讨已经形成了减缓气候变化的共识,并通过各国政府的共同努力成功建立了应对气候变化的法律体系和政策框架，并于1992年和1997年共同签订了《<联合国气候变化框架公约>京都议定书》。

而碳排放权交易市场正是有效应对气候变化，控制温室气体排放、促进绿色低碳发展的重要工具。

全年全球碳排放市场的交易规模在不断增长，增长速度极快。

随着碳金融交易市场发展程度的不断深化，世界各国家和集团组织开始围绕国际碳排放交易市场的核心地位展开了激烈的博弈与竞争，全球碳排放市场很有希望取代石油市场在全球范围内规模最大商品交易市场的龙头老大地位。

ARIMA模型在我国居民消费价格指数的实证分析

ARIMA模型在我国居民消费价格指数的实证分析作者：方羽来源：《行政事业资产与财务》2020年第10期摘要：本文关注我国居民消费价格指数，结合我国1985-2018年数据对居民消费价格指数进行ARIMA模型的拟合并预测2019年我国居民消费价格指数，并结合实际情况，提出一些意见和建议。

关键词：HP滤波法;ARIMA模型;居民消费价格指数居民消费价格指数（CPI），是一个反映居民购买一般消费品和服务的价格水平变动情况，属于一种宏观经济指标。

且其变动率在一定程度上反映了我国经济发展的通货膨胀或紧缩程度，是关系国计民生的一项重要指标。

关注居民消费价格指数，关注其变动发展情况是反映我国物价水平的重要方面。

一、我国居民消费指数基本情况自1985年以来，我国居民消费价格指数（上一年=100）不断变动，但整体基本维持在100以上，及较上一年有所增长，34年来平均居民消费价格指数为105.27。

在2000年以前，我国居民消费指数变动很明显，1985€？994年呈现先增长后下降再急速增长的态势，且于1994年达到近34年来的峰值124.1。

1995€？998年持续下降，且将至近34年的最小值，仅98.6。

2000年以后的居民消費指数变动明显不如2000年以前大，但仍有起伏波动。

2012年以后居民消费指数趋于稳定但仍有小幅变动。

二、HP滤波法（1）数据来源。

本文数据源自《中国统计年鉴》（2000€？019年）选择1985€？018年的居民消费指数数据（上一年=100），共计34个数据，其中1985€？016年用于拟合模型，2017和2018年数据用于模型检验。

（2）HP滤波法实证分析。

利用HP滤波法，可将居民消费指数数据可以看作由趋势成分和波动成分两者组成的，通过设定一个损失函数，并结合事先给定的取值，使损失函数最小化，将居民消费指数数据分解为趋势成分和波动成分，前者代表CPI指数的长期变动，后者代表CPI指数的短期波动。

应用ARIMA模型预测我国能源消费量

ＡＺ，＝３４０５．３１＋０．４４１５７△Ｚ卜ｌ＋０５４４ｃ＋ｆ２１卜ｌ
差分后的平稳序列记为。首先计算时间序列样本的自相关系数（Ｃ和偏自相关系（ＡＦ的值。然后根据自相关系数和偏自相关ＡＰＣ）系数的性质来估计自相关阶数Ｐ和移动平均阶数ｑ的值。一般利用
源于中经数据网。本文采用的分析软件为Ｅｉｗ．Ｖｅｓ０５。
时间趋势项。检验的结果显示．源消费量序列以Ｐ值为６．％的能８６２概率接受原假设。将能源消费量序列做一阶差分，差分后的能源再对消费量再进行ＡＦ检验。检验结果显示ＡＦ统计量值一．９０８ＤＤ３９５６大于１％显著水平下的临界值，明能源消费量没有通过检验．但在说５％和１％的显著水平下通过了检验。认为通过一介差分可以使能０故源消费量变成平稳序列．以确定能源消费量序列是ｌ阶单整序列。可
显著参数所对应的自变量并重新拟合模型．并检验模型本身的合理性，以构造出结构更精炼的拟合模型。需要的统计量和检验为：验检
源供应和高效、清洁的利用能源是实现社会经济持续发展的基本保证。在上个世纪最后的二十年里我国的能源消费量随着经济的发展翻了一

基于ARIMA和线性回归组合模型的煤炭价格预测

基于ARIMA和线性回归组合模型的煤炭价格预测作者：何文琪来源：《中国管理信息化》2021年第01期[摘要] 煤炭是国民经济发展的基础，对煤炭价格进行预测将有利于企业对将来的发展做出判断，同时有利于国家做出调控。

文章使用Eviews软件对2006-2020年每周的煤炭价格使用ARIMA（3，1，0）模型进行时间序列预测。

为综合考虑其他因素如原煤产量、原油进口量等对煤炭价格的影响，使用线性回归模型进行拟合，再使用预测误差平方和倒数法得到组合模型。

最终的预测结果误差为0.977%，预测效果较好，可为煤炭市场的经营和管理提供一定的理论依据。

[关键词] 煤炭价格;预测;ARIMA;线性回归doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2021. 01. 077[中图分类号] F713.54 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2021）01- 0187- 020 引言煤炭一直是我国重要的能源，其消费量占比相比于石油和天然气长期处于领先地位。

煤炭的市场价格不仅反映了煤炭市场的状况，也体现了我国的经济发展状况。

对煤炭价格进行精准预测能够帮助企业预估成本，做出决策，同时也为煤炭市场的平稳发展奠定了基础。

1 研究现状目前国内已有许多学者对煤炭价格的预测做出了研究。

向超[1]对煤炭价格进行了ARIMA 和SVR组合模型的预测，并比较各组合模型预测的精度，得到变权组合模型由于等权组合模型和单预测模型的结论。

孙福玉[2]对影响煤炭价格的因素使用层次分析法进行排序，并使用季节时间序列预测模型结合干预分析对煤炭价格进行综合预测。

宁晖[3]对从研究煤炭价格序列自身变化规律的角度，提出基于滚动时间窗的预测模型，将此模型应用于秦皇岛港5 500 kcal混煤价格的预测，分别得到1期、3期、6期、9期及12期的价格预测，达到预测结果的平均误差值不超过3%的良好效果。

金林等[4]综合考慮宏观经济、能源价格、气候环境和国际市场四方面因素，对市场中的煤炭交易价格建立指标体系，之后对广州煤炭交易市场价格使用BP神经网络进行预测。

基于ARIMA模型的全国能源消费的短期预测

ＳＵＮＭａｎ－ｍａｎ
（ＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＷｕｈａｎＨｕｂｅｉ，４３００７０）
Hale Waihona Puke 【Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｐａｓｔｄａｔａ，ｗｅａｉｍｅｄｔｏｐｒｅｄｉｃｔｎａｔｉｏｎａｌｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｉｎｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｓｅｖｅｒａｌｙｅａｒｓ．Ｔｈｅｎｗｅ
实现这一目标。
【关键词】能源消费；ＡＲＩＭＡ；时间序列；差分
Ｓｈｏｒｔ — ｔｅｒｎ］ＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆＮａｉｏｆｎ￣ＥｎｅｒｇｙＣｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎＢａｓｅｄＯｎｔｈｅＡＲ１ＭＡＭｏｄｅｌ
ｐｒｏｖｉｄｅｄｓｏｍｅａｄｖｉｃｅｓｏｎｓｅｔｔｉｎｇｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｅｎｅｒｙｇｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄｅｃｏｎｏｍｉｃｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓｔｒａｔｅｙ．Ｍｅｇｔｈｏｄ：Ｎａｔｉｏｎａｌｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｄａｔａｆｒｏｍ１９５３

基于ARIMA模型对我国能源需求的预测

维普资讯
第９期
（第１８期）总０
２００８年９月
统计教育
ＳａｉｔｃｌＴｈｎｔｎｔｔｓｉａｉｋａｋ
Ｎｏ．９
（ｅｅｏ１８Ｓｒｓ．０）ｉＮ
Ｓｐ２０ｅ．０８
基于ＡＩＲＭＡ模型对我国能源需求的预测
看序列已经平稳，三阶差分已经能够很好地将原始序
列中确定性因素剔出。
基于上述分析，文选择时间序列的建模方法对本
作者简介：杜雨潇，１８９６年生，河北保定人，北京林业大学经济管理学院统计系０５级本科生。
维普资讯
杜雨潇
摘要：本文利用时间序列的建模方法，对我国１８ — ０６年的能源消费总量数据进行了实证分析，构建了９７２０
ＡＩＲＭＡ模型。经检验该模型能够很好的拟合全社会对于能源的需求趋势。在此基础上作了短期预测，最后给出了结论及建议。
能源是推动社会经济发展的巨大动力，国作为我
一
我国的能源需求问题进行实证研究。全部的研究数据
个人均能源占有量较低的国家，能源供应安全问题
来源于历年的《中国统计年鉴》所公布的我国能源消费总量数据。所用的软件为ＳＳ６专业统计软件。ＰＳ１．０
ｏ
ｕ一∞ ｎ
实证研究
２００８生
三阶差分的自相关图和偏自相关图如下：
ＤＩＦ￣３Ｆ（，）
２模型定阶．２
三阶差分的自相关图和偏自相关图均显示了延

基于ARIMA模型的我国人均生活能源消费预测

总量不断增加。从１９８３年至２００９年我国费量中可以发现我国人均生活能源消费象。据此判断应该建立ＡＲＭＡ（ｐ，ｑ）模人均年生活能源消费量从１０６．６千克标量程明显的增长趋势．说明ＰＥＣ是非平型。为了更准确地确定Ｐ和ｑ，以达到最优的模型．本文应用ＡＩＣ准则进行模型准煤增长到２５４．２千克标准煤．增长了稳的时间序列。为了消除异方差的影响，１３８．４６％对未来我国生活能源消费进行对ＰＥＣ进行对数变换．将变换后的时间定阶。ＡＩＣ准则是在模型极大似然函数
模型构建
ＡＫＩＭＡ模型又称为 “ 博克斯一詹金
斯” 模型．是Ｂｏｘ和Ｊｅｎｋｉｎｓ于１９７０年提出的一种以随机理论为基础的时间序列
Ｉ．Ｉ１
．
．
．
１．ＩＩ．１Ｉ．１Ｉ．１Ｉ．１Ｉ．Ｉ
一
１％临界值
— ４．３９４３０９
５％１临界值
— ３．６１２１９９
１０％１临界值
— ３．２４３Ｏ７９
量的历史数据为样本．通过ＡＲＪＭＡ模型
对样本进行统计分析．以揭示我国人均生

ARIMA模型在我国居民消费价格指数的实证分析

财经视野CAIJINGSHIYE1ARIMA模型在我国居民消费价格指数的实证分析方羽河南财经政法大学河南郑州摘要：本文关注我国居民消费价格指数，结合我国1985-2018年数据对居民消费价格指数进行ARIMA 模型的拟合并预测2019年我国居民消费价格指数，并结合实际情况，提出一些意见和建议。

关键词：HP 滤波法；ARIMA 模型；居民消费价格指数居民消费价格指数（CPI ），是一个反映居民购买一般消费品和服务的价格水平变动情况，属于一种宏观经济指标。

且其变动率在一定程度上反映了我国经济发展的通货膨胀或紧缩程度，是关系国计民生的一项重要指标。

关注居民消费价格指数，关注其变动发展情况是反映我国物价水平的重要方面。

在2000年以前，我国居民消费指数变动很明显，19851994年呈现先增长后下降再急速增长的态势，且于1994年达到近34年来的峰值124.1。

19951998年持续下降，且将至近34年的最小值，仅98.6。

2000年以后的居民消费指数变动明显不如2000年以前大，但仍有起伏波动。

2012年以后居民消费指数趋于稳定但仍有小幅变动。

二、HP 滤波法（1）数据来源。

本文数据源自《中国统计年鉴》（20002019年）选择19852018年的居民消费指数数据（上一年=100），共计34个数据，其中19852016年用于拟合模型，2017和2018年数据用于模型检验。

（2）HP 滤波法实证分析。

利用HP 滤波法，可将居民消费指数数据可以看作由趋势成分和波动成分两者组成的，通过设定一个损失函数，并结合事先给定的取值，使损失函数最小化，将居民消费指数数据分解为趋势成分和波动成分，前者代表CPI 指数的长期变动，后者代表CPI 指数的短期波动。

ARIMA模型在居民消费价格指数预测中的应用

回归多项式，为白噪声序列。实际中得到的数据常常是非平稳的，但对非平稳原序列进行差分后可以得到平稳序列，以常用的模型为所＝
，
型都可以用来预测ＣＩ比如说线性回归模型Ｐ，ＬＭ，Ｒ该模型只能拟合预测数据呈线性趋势的情
况，对数据呈非线性的情况基本无效。还有Ａ — Ｒ
第３１卷第２期２１年４月０１
黄
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Ｖｏ．．１３ｌＮｏ２Ａｒ２１ｐ．０１
ＪｕａｆＨｕｎｇｎｏｍａｉｅｓｔｏｒｌｏａｇａｇＮｒｌＵｎｖｒｉｎｙ
ＡＩＡ模型在居民消费价格指数预测中的应用ＲＭ
３
Ｃｖ￣ａｒｅｏｒＩｔ￣０５０Ｉ．Ｓ加
口０４５．６７７
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ｆ柑－ｌ畔．｝
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下：
Ｉ＝４，０＋４ｘ— ，Ｉ１Ｉ＋… ＋咖戈＋占一ｐ卜Ｉ
０１ — ８Ｉｌ… ・一ＯｅＩｑｑ —
引进延迟算子，Ｍ（，）ＡＡｐｑ模型简记为：Ｒ
薪Ｂｆ）ｔ
其中（）＝１咖Ｂ一・Ｂ为Ｐ阶自回归Ｂ一。一ｐ系数多项式，Ｂ（）＝１０Ｂ一・Ｂ为ｑ自 —１一
辛海明
（中山大学新华学院，广东广州５０２）１５０摘要：以我国２０～０９本文０１２０年月季度的消费价格指数为例，过ＳＳ通Ａ软件对ＡＩＡ模型进行拟合ＲＭ

煤炭价格预测问题

煤炭价格预测问题作者：井长江陈大利来源：《科学与财富》2020年第21期摘要：本文研究国家相关部门的监管、国内外煤炭市场、气候变化、出行方式、能源消耗方式等其他因素对煤炭价格的影响，并通过历年数据预测未来煤炭价格的变化。

首先，本文建立了层次分析模型，通过模型求解得到影响秦皇岛港动力煤价格的主要因素的各自所占的权重，对比权重大小来对主要因素进行排序。

针对问题二，对未来煤炭价格的预测问题，本文运用了 BP 神经网络模型和 ARIMA 时间序列模型两种方式进行预测以减小预测存在的误差，第一种模型运用MATLAB 拟合工具箱对历史数据及主要影响因素拟合得到预测值，同时，第二种模型运用 SPSS 中的时间序列工具箱对历史数据及主要因素分析得到预测值。

然后，运用平均加权法将两种模型预测值综合，减小了单一方式预测所存在的误差，使所得最终预测值更加准确。

针对问题三，最终得出：气候变化、传染病、高新技术和新的交通方式四种因素未来会对煤炭价格走势产生影响。

据此，我们建立了一套合适的评价指标体系，根据评价体系得到了各个因素在影响煤炭价格上所占的权重，再将他们与第一问之中的因素进行综合，将第一问中的因素在结构性和重要性上进行了调整，最后根据综合后得到的数值带入第二问已建立的模型之中，预测出未来的煤炭价格。

针对问题四，我们从四个方面向政府部门提供相关的政策建议，为我国未来煤炭市场的平稳发展做出了有力的保障。

关键词：煤炭价格预测、层次分析法、BP 神经网络、ARIMA 模型一、问题重述2.1 问题一：建立数学模型，通过量化分析的方法，求出影响煤炭价格的主要因素，并且以秦皇岛港动力煤价格为例，求出从2019 年5 月1 日至2020 年4 月30 日，影响秦皇岛港动力煤价格的主要因素，并由大到小排序。

2.2 问题二：结合秦皇岛港动力煤价格的历史数据，以及问题一中的影响煤炭价格的主要因素，建立煤炭价格预测模型，分别以天、周、月为单位，预测未来31 天、35 周、36 个月的煤炭价格，并完成表一。

基于ARIMA模型的我国能源消费结构趋势分析与预测

ｉ００ａｄｃｎｏｔｈｔｏｌｏ５ｎ２２ｎａｎｔｍａｃｈｅｇａｆ１
ｍｅｓｒｓｔｒｍｏｅｃｅｎｕｅｏｈｏｌｐｉｚｒｃｋｎｃａｉｍｆｏｌｄｕｔｔｅｅｅｇｏ — ａｕｅＯｐｏｔｌａｓｆｅｃａ，ｏｔｍｉｅｐｉｅｍａｉｇｍｅｈｎｓｏａ，ａｊｓｈｎｒｙｃｎｔｃ
ａｄｎｎｆｓｉｃｎｕｔｏｍｏｎｉａｂｆｒ００ｉｍａｅｒｓｎｎｒｙｓｒｃｕｅｃｎｉｉｎａｄｉｎｏ－ｏｓｌｏｓｍｐｉｎａｕｔｉＣｈｎｅｏｅ２２ｓｎｄ．Ｐｅｅｔｅｅｇｔｕｔｒｏｄｔｏｎｔｓｆｔｒｅｄｎｙａｅａａｙｅ．ＴｈｅｕｔｓｏｈｔＡＲＩＡｄｌｉｗｅｌｆｏｈｒｄｃｉｎｏｎｒｙｕｕｅｔｎｅｃｒｎｌｚｄｅｒｓｌｈｗｓｔａＭｍｏｅｓｌｉｆｒｔｅｐｅｉｔｆｅｅｇｔｏｃｎｕｏｓｍｐｉｎｔ．Ｃｏｌｌｓｉｅｔｅｍａｎｅｅｇｏｒｅａｄｉｓｐｒｅｔｇｃｏｎｉｇｆｒｔｅｔｔｌｎｒｙａｏａｌｔｌｈｉｎｒｙｓｕｃｎｅｃｎａｅａｃｕｔｎｏｈｏａｅｇ — ｗｉｌｂｔｅｍｏｎｌｓｉｅｎａｌ０ｕｔｗｉｔｌｂｅｒｙ７ｌｌ１．１９ｉｈｅｒｆｔｒ．Ｔｈｅｃｎａｅｏｏ —ｏｓｌｅｅｇｌａｃｕｔｆｒｎｔｅｎａｕｕｅｅｐｒｅｔｇｆｎｎｆｓｉｎｒｙｗｉｃｏｎｏｌｐｏｏｅｙＣｈｎｓｏｅｎｎ．Ｃｈｎｈｕｄｔｋｒｐｓｄｂｉｅｅｇｖｒｍｅｔｉａｓｏｌａｅ

基于ARIMA模型的中国能源消费量增长预测

基于ARIMA模型的中国能源消费量增长预测摘要：能源影响着我国经济社会的稳定持续发展，对未来能源消耗的准确预测具有重要意义。

我国能源消费量序列是一组依赖于时间变化的随机变量，可用arima模型予以近似描述。

文章运用1975～2011 年我国能源消费数据建立了arima（3，1，2）模型，经诊断检验与实证检验发现，预测精度较高，可用于我国能源消费量预测。

科学的能源消费量预测结果可为国家合理规划能源生产和进出口提供重要依据。

关键词：arima 模型；平稳时间序列；能源消费量；预测中图分类号：c811 文献标识码：a 文章编号：1005-5312（2013）20-0280-01一、arima模型的构建步骤通过时间序列的散点图或折线图可对序列进行平稳性初步判断。

如果时间序列存在一定变化趋势，则需要对序列进行差分处理使之转化成为平稳时间序列，此时差分的次数便是arima（p，d，q）模型的阶数d。

根据平稳时间序列的自相关图和偏自相关图可初步确定arima模型数p与q。

如果平稳时间序列的自相关值或偏自相关值在±2倍估计标准差以内，则其在显著水平为5%的情形与零无显著差异。

若序列的滞后k期偏自相关函数在k>m时等于零，则可近似判断是m 阶截尾；若序列的滞后k期自相关函数在k>n时，则可近似判断是n阶截尾。

此时，通过偏自相关图中与m相邻几期的偏自相关函数可初步确定p的可能取值；同理，利用自相关图中与n相邻几期的自相关函数初步确定q的可能取值。

然后借助aic准则确定p与q 的取值。

二、我国能源消费量arima建模（一）时间序列的平稳化处理序列{xt}存在显著增长趋势，且随时间推移不断扩大，这表明该序列存在异方差，序列{xt}的adf检验统计量（1.108141）大于1%，5%与10%显著性水平的临界值，表明该序列是非平稳的，pp检验也验证了该结论（pp 检验统计量大于其1%，5% 与10%显著性水平的临界值）。

全国能源消费的ARIMA模型预测分析

全国能源消费的ARIMA模型预测分析谢地【摘要】采用ARIMA模型,对我国能源消费总量的年度数据进行分析.结果表明ARIMA模型预测效果良好,相对误差均在3％以内,可用于我国能源消费量的短期预测.【期刊名称】《科技创业月刊》【年(卷),期】2013(026)009【总页数】2页(P30-31)【关键词】能源消费量;单位根检验;ARIMA模型【作者】谢地【作者单位】云南民族大学经济学院云南昆明 650500【正文语种】中文【中图分类】F224.9由于我国的年度能源消费序列为非平稳时间序列，对能源的消费量不易直接采取自回归（AR）、移动平均（MA）或自回归移动平均模型分析（ARMA）。

本文采用ARIMA模型建立我国能源消费量模型，在进行参数估计与检验的基础上，将模型运用于我国能源消费量的预测。

文章采用年度数据的样本区间为 1985－2012 年，原始数据（以“万吨标准煤”为单位的能源消费总量）来源于《2012年中国统计年鉴》。

文章通过ARIMA模型对样本进行统计分析，并在此基础上进行短期预测。

1 ARIMA模型的建模思路ARIMA 模型（autoregressive integrated moving average model）全称为差分自回归移动平均模型，是由统计学家Box和Jenkins提出，又被称为 B－J模型（Box－Jenkins model），ARIMA 模型可用于非平稳时间序列预测。

1.1 ARIMA 模型的形式对于单整序列能够通过d次差分将非平稳序列转化为平稳序列。

设yt是d阶单整序列，即yt～I（d），则：公式（1）中 wt为平稳序列，即wt～I （0）。

于是可以对 wt建立ARMA（p，q）模型：wt＝c＋Φ1wt－1＋…＋如公式（2）所示，wt为 ARMA（p，q）模型。

经过d阶差分变换后的ARMA （p，q）模型称为ARIMA（p，d，q）模型。

1.2 应用 ARIMA（p，d，q）模型建模的过程B－J模型的建模思想可分为如下几个步骤：①对原序列进行平稳性检验，如果序列不满足平稳性条件，可以通过差分变换（单整阶数为d，则进行d阶差分）或者其他变换，如对数差分变换使序列满足平稳性条件；②通过计算能够描述序列特征的一些统计量，如自相关系数（AC）和偏自相关系数（PAC），来确定ARMA 模型的阶数p和q，并在初始估计中选择尽可能少的参数；③估计模型的未知参数，并检验参数的显著性，以及模型本身的合理性；④进行诊断分析，以证实所得模型确实与所观察到的数据特征相符。

ARIMA模型在我国人均生活能源消费量预测中的应用

194科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald经济研究随着经济社会的快速发展、人民生活水平和生活质量的不断提高,我国居民生活能源消费量不断增长。

1983～2007年,我国人均生活用能从106.6千克标准煤上升至203.3千克标准煤,增长了90%。

特别是进入21世纪后,随着经济发展水平和居民收入水平的迅速提高,居民生活逐步由温饱型向小康型转变,能源消费进入了快速增长时期。

本文拟采用时间序列分析法对人均生活能源消费进行预测。

传统的时间序列分析法,如移动平均法和指数平滑法,常因出现滞后误差而影响预测精度。

而A RM A 模型是描述平稳随机序列的最常用的一种模型,是目前最好的单一变量随机时序预测法。

但现实中的时间序列往往是非平稳的,因此,采用时间序列分析的A R I M A 模型。

A R I M A 模型是一种精度较高的时序短期预测方法,能够从本质上认识时间序列的结构与特征,达到最小方差意义下的最优预测[1]。

1 ARIMA 模型简介A R I M A 模型是由统计学家B o x 和Jenkins在20世纪70年代提出的时间序列分析模型,亦称为Box-Jenkins方法[2]。

建立模型的原理是:将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列,构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性,但整个序列的变化却有一定的规律性,可以用相应的数学模型近似描述,这样就可以从时间序列的过去值及现在值预测其未来值[3]。

1.1应用ARIMA(p,d,q)模型建模的过程Box和Jenkins提出了具有广泛影响的建模思想,能够对实际建模起到指导作用,其建模思想可分为如下四个步骤:(1)对原时间序列进行平稳性检验,如果序列不满足平稳性条件,可以通过差分变换(单整阶数为d,则进行d阶差分)或者其他变换,如对数差分变换使序列满足平稳性条件。

(2)通过计算能够描述序列特征的一些统计量(如自相关系数和偏自相关系数),以确定A R M A 模型的阶数p 和q ,并在初始估计中选择尽可能少的参数。

应用ARIMA模型预测中国煤炭生产

应用ARIMA模型预测中国煤炭生产
魏晓平;史历仙
【期刊名称】《中国煤炭》
【年(卷),期】2006(032)009
【摘要】根据我国2001-2005年60个月的煤炭生产数据,利用时间序列的有关理论,经过多次拟合,找出适合我国煤炭生产的单整自回归移动平均模型(ARIMA).利用AIC准则确定模型参数,并根据模型对我国2006年的月度煤炭生产量进行预测.【总页数】3页(P12-14)
【作者】魏晓平;史历仙
【作者单位】中国矿业大学管理学院,江苏省,徐州市,221008;中国矿业大学管理学院,江苏省,徐州市,221008
【正文语种】中文
【中图分类】F4
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基于ARIMA模型的我国能源消费结构趋势分析与预测

由平稳性检验结果知, 应对能源需求总量时间序列数据建立 A RI MA ( p , 2, q) 模型。下一步, 还需要对模型进行进一步的识别, 确定 p 、q 值。 L N EC 的二阶差分用
Chinese energy consumption structure prediction by application of ARIMA
X U E L i ming , HO U Yun bing , Y A N Xu, H E G uang ( Colleg e of Resour ces and Safety Eng ineer ing, China U niv ersity of M ining and T echno lo gy ( Beijing) , Beijing 100083, China) Abstract: By a p, the prediction of total energ y consum ption amo unt, coal and no n fo ssil consumptio n amo unt in China befor e 2020 is made. P resent ener gy str ucture condition and its future tendency ar e analyzed. T he result show s that A RI M A mo del is w ell fit fo r the pr ediction of ener gy consumption. Coal will st ill be t he main energ y source and its percentage account ing for the to tal energ y a mount will still be nearly 70% in the near future. T he percentag e of no n fo ssil energ y w ill account for 11 9% in 2020 and canno t match the g oal of 15% proposed by Chinese go vernment . China should take measures to promo te clean use of the co al, o pt imize pr ice making mechanism of coal, adjust the ener gy co n sum ption st ructur e and accelerate clean ener gy const ruct ion. Key words: predict; energ y co nsumpt ion; energ y str ucture; co al; no n fo ssil energ y