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时间:2018-10-31
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1、B—J方法在广西人均生活用电消费量预测中的应用摘要:随着广西经济不断发展,居民生活不断提高,对生活用电消费也需求量不断增大。本文对1990-2014年广西人均生活用电消费量进行分析,建立计量模型ARMA(2,1,3),经统计检验,该模型精确度较高,并运用此模型对未来三年广西居民人均生活用电消费量进行预测。关键词:ARMA模型;广西;生活用电消费量;预测中图分类号:0212文献识别码:A文章编号:1001-828X(2016)016-000-02一、引言电力是居民生产发展的基础,与居民的经济发展密切相关
2、。从20世纪80年代以来,广西经济快速增长,广西居民的收入也不断增加,生活水平不断提高,生活用电力消费量也跟着快速增长.在1985年广西居民人均年生活用电消费量只有27千瓦小时,但到2014年居民人均年生活用电消费增加到503千瓦小时.电力行业发展与经济增长基本同步,电力供应总量增长迅速,但仍有供需紧张的状况出现,特别是在夏季用电高峰时期。因此,对广西居民年人均生活用电力消费量进行研宄,具有积极的实际意义。本文运用eviews8.0软件,对广西人均生活用电消费量进行分析,建立合适ARMA模型,并对未来
3、三年广西居民人均生活用电消费量进行预测。二、数据的来源与处理本文选取1990-2014年广西城乡居民人均生活用电消费量(单位:千瓦小时)数据作为研宄对象,记为{yt}序列,数据来源于《广西统计年鉴(2015)》。下图1是广西城乡居民人均生活用电消费量{yt}的时序图,图形有明显的递增趋势,是非平稳序列。为消除趋势的影响,对{yt}序列进行一阶逐期差分[1],得到{dyt}序列,如图2所示,图形不具有趋势特征,初步判定为平稳序列。三、ARMA模型的构建1.ADF检验由于建立ARMA模型要求序列必须是平稳
4、[2],为了进一步确定序列{dlnyt}为平稳序列,运用EViews8.0软件对{yt}序列和{dyt}序列进行ADF检验,结果如表1所示。由单位根检验知,{yt}序列,统计量ADF=2.7655,大于1%,5%,10%显著性水平的临界值,对应概率值p=0.998大于显著性水平0.05,是非平稳序列。{dyt}序列,统计量ADF=-6.8265,均小于1%,5%,10%显著性水平的临界值,对应概率值p=0.001小于显著性水平0.05,拒接原假设,即认为该序列不存在单位根,是平稳序列。1.模型的识别与
5、建立图3是{dyt}序列的自偏相关和偏相关图,Q统计量对应的p值从延迟第1期起至第12期均小于显著水平0.05,从AC分析图可见,在延迟3阶后样本的自相关系数明显落入随机区间内;从PAC分析图可见,在延迟2阶后样本的偏自相关系数明显落入随机区间内;这表明{dyt}序列明显的短期相关,因此考虑建立ARIMA(2,1,3)模型。2.参数估计及检验通过上述模型识别,我们建立ARIMA(2,1,3)模型,建模结果如表2所示,其中,统计量R2=0.8217和调整后的=0.7797,说明模型拟合程度比较好,AIO
6、7.4490,SO7.5074,相差不大。各参数估计值对应的P值均小于0.05,有理由认为该参数显著不为0。模型表达式为对ARIMA(2,1,3)模型进行适合性检验,即对残差{et}序列进行白噪声检验[4]。从残差自相关和偏相关图(图4)可知,Q统计量和检验的相伴概率p值都大于0.05,即残差pt}序列为白噪声序列,检验通过,该模型是较好的有效的模型。1.预测及结果根据ARIMA(2,1,3)模型的得到表3,2012-2014年实际值和拟合值的比较[3],差距不大,误差较小,误差率均在5%范围内,模型
7、拟合效果较好。运用模型对2015-2017年广西人均生活用电消费量做预测,结果分别550.4072千瓦小时,603.0119千瓦小时和661.3839千瓦小时。四、建议本文利用Eview8.0软件分析广西人均生活电力消费量1990-2014年的历史数据的数据特征,对数据进行一阶逐期差分的平稳化处理和ADF检验,根据自相关和偏自相关图进行模型识别,最终根据模型的拟合优度R2和,AIC和SC准则和参数检验的综合比较分析,确定ARIMA(2,1,3)模型对广西人均生活电力消费量拟合和预测.由表5比较结果可知
8、,2012-2014年实际值和拟合值的差距不大,误差率在5%之内,模型拟合效果较好,因此运用模型对2015-2017年广西人均生活用电消费量做预测,可信度比较高。B-J方法对时间序列的短期预测效果较好,精度明显提高[4],而且预测的结果稳定性好。参考文献:[1]易丹辉.数据分析与Eviews应用[M].中国统计出版社,2002.[2]查奇芬,焦小伟.指数回归-ARMA模型在我国人均生活电力消费量预测中的应用[J].数理统计与管理,2009,28(6):1
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