内蒙古单位gdp 能耗arma模型预测及影响因素分析

《内蒙古单位gdp 能耗arma模型预测及影响因素分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、内蒙古单位GDP能耗ARMA模型预测及影响因素分析文/祁小伟张弘引【摘要】本文基于内蒙古1985～2010年单位GDP能耗的历史数据，尝试通过时间序列的分析方法，对其建立能够有效模拟趋势的ARMA模型，并将其应用于短期预测分析，揭示其发展变化趋势,以为地方政策的制定提供一定的依据。其后利用多元线性回归的方法，建立能源效率同产业结构因素和能源消费结构因素间的多元回归模型，分析产业结构和能源消费结构的调整对内蒙古单位GDP能耗的影响途径和影响效应。.jyqkptionPerUnitofGDP）来反映地区经济增长和发展情况将会更加准确。单

2、位生产总值能源消耗（以下简称单耗）是一个地区生产单位GDP所消耗的能源,通常以万元GDP消耗的能源（折算为标准煤）来计算，可以反映一个地区能源的利用效率、能源消费水平和节能降耗状况。一、内蒙古单位GDP能耗的模型验证ARMA模型是研究时间序列分析的一种方法，根据被预测变量过去的变化规律来建立模型，然后利用这个模型来预测该变量未来的变化。利用时序模型不需要知道影响预测变量的因果关系，在系统的动态性较强，关于影响预测变量的决定性因素的信息很少，且有足够多的数据量可以用来构成一个合理长度的时间序列的情况下，运用时序分析往往可达到事半功倍的

3、功效。一个系统，如果它在时刻t的响应变量Xt不仅与其以前的自身值有关，而且还与其以前时刻进入系统的扰动存在一定的依存关系，那么这个系统就可以用ARMA（p，q）模型来刻画。建立ARMA模型的前提条件是所要分析的样本数据{Xt}平稳随机，故首先检验数据的平稳性。数据选取内蒙古1985～2010年单耗数据（记为Xt），于《内蒙古统计年鉴（2011）》。本文使用ADF单位根检验，采用包含截距项的检验形式。原假设：时间序列Xt有单位根；备择假设：时间序列没有单位根。检验结果见表1。在5%检验水平下，ADF检验表明原始数据有单位根，属于非平稳

4、序列。但其一阶差分序列不含有单位根，具有平稳性。故在下面的建模中使用其一阶差分序列。选用Box—Jenkins的方法进行模型识别。根据样本自相关函数（ρk）和偏自相关函数（φkk）的截尾性、拖尾性初步判断序列{Xt}所适合的模型类型。序列的ρk与φkk见图1和图2。由图1可看出，滞后一阶的自相关系数显著大于2倍标准差，在滞后阶数大于1时都在2倍标准差范围内做小值随机波动，且由非零相关系数衰减为小值波动的过程非常突然，所以该自相关系数可视为一阶截尾，可考虑q=1；由图2可看出一阶偏自相关系数在2倍标准差之外，之后表现为拖尾，识别为MA

5、模型。可尝试拟合模型MA（1）、MA（2）。但这样判定的阶数也只能是作为初步的参考值，还需结合其他方法确定出精确的阶数。本文选择信息准则定阶法，取使得信息准则函数值达最小的模型作为最终拟合模型。经比较，MA（1）的AIC值和SBC值都比MA（2）的对应值小。所以MA（1）相对最优（表2）。为了充分利用统计的信息，选择条件最小二乘（CLS）估计，也是SAS软件的默认方法。选取MA（1）模型对{dXt}序列进行拟合，参数估计的结果如表3所示。在表3中参数MA1，1的t检验统计量的p值为0.0004明显小于0.05，很显著。另一个参数MU

6、的t检验统计量的p值为0.1021，大于0.05，是不显著的，显然是因为数据已经经过一次差分而零均值化。因此对{dXt}最终拟合的MA（1）模型为：dXt=αt-0.99999αt-1（1）对模型的适应性检验实质上就是对残差的随机性检验。若残差序列是白噪声，则可以接受该模型。由表4可知，残差白噪声检验显示滞后6阶、12阶、18阶的LB检验统计量的p值均显著大于0.05，故认为该模型通过检验。在{dXt}的拟合模型MA（1）：dXt=αt-0.99999αt-1中，将dXt=Xt-Xt-1代入可化方程为：Xt=Xt-1+αt-0.99

7、999αt-1此式说明本期单耗与前一期单耗及本期和上期进入的扰动有关，只具有较为短期的记忆，对长期预测效果不佳，只适用于短期预测。然后对内蒙古单耗进行预测。常用的预测方法有正交投影预测、条件期望预测、适时修正预测和指数平滑预测。对于正交投影预测法需要用到平稳模型的格林函数，由于该模型是非平稳的，故不具有稳定性条件，不存在格林函数。适时修正预测表现为新的预测值可以由新的观察值（新的信息）和旧的预测值推算出来，需要不断有新的观测值加入到序列中，才能实现对旧的预测的修正。而指数平滑预测的实质就是“移动平均数”的思想，N的大小具有一定主观性

8、。本文选用条件期望预测法。由于Xt之间具有相关性，因而Xt+l的概率分布是条件概率分布，其期望也是有条件的，即：X?t(1)=E(Xt+1

9、Xt,Xt-1,∧)在这种方法下，通过SAS软件预测的内蒙古2011～2015年单耗值见表5。