基于时间序列模型的短期中国能源消费量预测研究
Short-Term Energy Consumption Forecasting in China Based on Time Series Model
摘要: 能源的使用与社会生产生活有着密切的联系,对此能源消费量的准确预测对于制定能源生产和消费规划以及保持中国经济健康、持续发展具有极其重要的理论与现实意义。本文采用ARIMA模型,利用中国1990~2019年的能源消费量进行时间序列建模,2020~2021年能源消费量数据进行测试。通过相关的检验和分析,疏系数ARIMA((5),2,1)模型的拟合效果较好,对比2020和2021年真实数据发现预测平均误差仅为0.835%,因此利用该模型对中国未来三年的能源消费量进行预测。预测结果表明,未来三年中国能源消费量仍然增加,但是增长速度放缓,符合中国当前低碳经济发展背景。
Abstract: The use of energy is closely related to social production and social life, the accurate prediction of energy consumption for the development of energy production and consumption planning, keeping China’s economy healthy and sustainable development has the extremely important theoretical and practical significance. In this paper, ARIMA model is adopted to conduct time series modeling with China’s energy consumption from 1990 to 2019, and the data of energy consumption from 2020 to 2021 are used for testing. Through relevant testing and analysis, ARIMA((5),2,1) model has a good fitting effect. Compared with the real data of 2020 and 2021, it is found that the average error of prediction is only 0.835%. Therefore, this model is used to forecast the energy consumption of China in the next three years. The prediction results show that in the next three years, China’s energy consumption will still increase, but the growth rate will slow down, which is in line with China’s current low-carbon economic development background.
文章引用:陈琛. 基于时间序列模型的短期中国能源消费量预测研究[J]. 统计学与应用, 2023, 12(1): 164-172. https://doi.org/10.12677/SA.2023.121018

参考文献

[1] 张峰, 刘伟. 北京市能源消费预测与政策建议[J]. 中国人口·资源与环境, 2008(3): 99-102.
[2] 刘勇, 汪旭晖. ARIMA模型在我国能源消费预测中的应用[J]. 经济经纬, 2007(5): 11-13+32.
[3] 刘爱芹. 基于组合模型的能源消费预测研究[J]. 中国人口·资源与环境, 2010, 20(11): 25-29.
[4] 张露, 李永安, 王崇. 基于相关分析和回归分析的能源消费影响因素研究[J]. 中国能源, 2020, 42(6): 42-47.
[5] 林卫斌, 苏剑, 周晔馨. 新常态下中国能源需求预测: 2015-2030 [J]. 学术研究, 2016(3): 106-112+178.
[6] 陈洪涛, 周德群. 基于GM(1,1)模型的中国能源消费预测研究[J]. 矿业研究与开发, 2007, 27(3): 77-79.
[7] 花玲, 谢乃明. 政策冲击影响下中国能源消费预测分析及控制策略[J]. 中国管理科学, 2014, 22(7): 18-25.
[8] 宋宇辰, 郭丽, 孟海东. 内蒙古制造业能源消费的组合预测模型[J]. 水电能源科学, 2012, 30(4): 205-209.
[9] 邢文婷, 袁琳, 张巧. 基于机器学习方法的我国天然气进口预测[J]. 工业技术经济, 2022, 41(9): 136-144.
[10] 姜洪殿, 董康银, 孙仁金, 宋显昱. 中国新能源消费预测及对策研究[J]. 可再生能源, 2016, 34(8): 1196-1202.
[11] 高迪, 任庚坡, 李琦芬, 毛俊鹏, 桂雄威. 基于驱动因素分解的能源消费预测——以上海市为例[J]. 重庆理工大学学报(自然科学), 2021, 35(9): 269-277.
[12] 张磊, 刘驰旸, 康淑瑰. 基于优化AP-SVR模型的能源消耗预测[J]. 山西大学学报(自然科学版), 2022, 45(4): 1004-1013.
[13] 王燕. 时间序列分析: 基于R [M]. 第二版. 北京: 中国人民大学出版社, 2015.