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    B—J方法在廣西人均生活用電消費量預測中的應用

    2016-07-26 06:43:01吳金蔚陸靜
    現(xiàn)代經濟信息 2016年16期
    關鍵詞:ARMA模型廣西預測

    吳金++蔚陸靜

    摘要:隨著廣西經濟不斷發(fā)展,居民生活不斷提高,對生活用電消費也需求量不斷增大。本文對1990-2014年廣西人均生活用電消費量進行分析,建立計量模型ARMA(2,1,3),經統(tǒng)計檢驗,該模型精確度較高,并運用此模型對未來三年廣西居民人均生活用電消費量進行預測。

    關鍵詞:ARMA模型;廣西;生活用電消費量;預測

    中圖分類號:O212 文獻識別碼:A 文章編號:1001-828X(2016)016-000-02

    一、引言

    電力是居民生產發(fā)展的基礎,與居民的經濟發(fā)展密切相關。從20世紀80年代以來,廣西經濟快速增長,廣西居民的收入也不斷增加,生活水平不斷提高,生活用電力消費量也跟著快速增長.在1985年廣西居民人均年生活用電消費量只有27千瓦小時,但到2014年居民人均年生活用電消費增加到503千瓦小時.電力行業(yè)發(fā)展與經濟增長基本同步,電力供應總量增長迅速,但仍有供需緊張的狀況出現(xiàn),特別是在夏季用電高峰時期。因此,對廣西居民年人均生活用電力消費量進行研究,具有積極的實際意義。本文運用eviews8.0軟件,對廣西人均生活用電消費量進行分析,建立合適ARMA模型,并對未來三年廣西居民人均生活用電消費量進行預測。

    二、數(shù)據的來源與處理

    本文選取1990-2014年廣西城鄉(xiāng)居民人均生活用電消費量(單位:千瓦小時)數(shù)據作為研究對象,記為{yt}序列,數(shù)據來源于《廣西統(tǒng)計年鑒(2015)》。下圖1是廣西城鄉(xiāng)居民人均生活用電消費量{yt}的時序圖,圖形有明顯的遞增趨勢,是非平穩(wěn)序列。為消除趨勢的影響,對{yt}序列進行一階逐期差分[1],得到{dyt}序列,如圖2所示,圖形不具有趨勢特征,初步判定為平穩(wěn)序列。

    三、ARMA模型的構建

    1.ADF檢驗

    由于建立ARMA模型要求序列必須是平穩(wěn)[2],為了進一步確定序列{dlnyt}為平穩(wěn)序列,運用EViews8.0軟件對{yt}序列和{dyt}序列進行ADF檢驗,結果如表1所示。由單位根檢驗知,{yt}序列,統(tǒng)計量ADF=2.7655,大于1%,5%,10%顯著性水平的臨界值,對應概率值p=0.998大于顯著性水平0.05,是非平穩(wěn)序列。{dyt}序列,統(tǒng)計量ADF=-6.8265,均小于1%,5%,10%顯著性水平的臨界值,對應概率值p=0.001小于顯著性水平0.05,拒接原假設,即認為該序列不存在單位根,是平穩(wěn)序列。

    2.模型的識別與建立

    圖3 是{dyt}序列的自偏相關和偏相關圖,Q統(tǒng)計量對應的p值從延遲第1期起至第12期均小于顯著水平0.05,從AC分析圖可見,在延遲3階后樣本的自相關系數(shù)明顯落入隨機區(qū)間內;從PAC分析圖可見,在延遲2階后樣本的偏自相關系數(shù)明顯落入隨機區(qū)間內;這表明{dyt}序列明顯的短期相關,因此考慮建立ARIMA(2,1,3)模型。

    3.參數(shù)估計及檢驗

    通過上述模型識別,我們建立ARIMA(2,1,3)模型,建模結果如表2所示,其中,統(tǒng)計量R2=0.8217和調整后的=0.7797,說明模型擬合程度比較好,AIC=7.4490,SC=7.5074,相差不大。各參數(shù)估計值對應的P值均小于0.05,有理由認為該參數(shù)顯著不為0。模型表達式為對ARIMA(2,1,3)模型進行適合性檢驗,即對殘差{εt}序列進行白噪聲檢驗[4]。從殘差自相關和偏相關圖(圖4)可知,Q統(tǒng)計量和檢驗的相伴概率p值都大于0.05,即殘差{εt}序列為白噪聲序列,檢驗通過,該模型是較好的有效的模型。

    4.預測及結果

    根據ARIMA(2,1,3)模型的得到表3,2012-2014年實際值和擬合值的比較[3],差距不大,誤差較小,誤差率均在5%范圍內,模型擬合效果較好。運用模型對2015-2017年廣西人均生活用電消費量做預測,結果分別550.4072千瓦小時,603.0119千瓦小時和661.3839千瓦小時。

    四、建議

    本文利用Eview8.0軟件分析廣西人均生活電力消費量1990-2014年的歷史數(shù)據的數(shù)據特征,對數(shù)據進行一階逐期差分的平穩(wěn)化處理和ADF檢驗,根據自相關和偏自相關圖進行模型識別,最終根據模型的擬合優(yōu)度R2和,AIC和SC準則和參數(shù)檢驗的綜合比較分析,確定ARIMA(2,1,3)模型對廣西人均生活電力消費量擬合和預測.由表5比較結果可知,2012-2014年實際值和擬合值的差距不大,誤差率在5%之內,模型擬合效果較好,因此運用模型對2015-2017年廣西人均生活用電消費量做預測,可信度比較高。B-J方法對時間序列的短期預測效果較好,精度明顯提高[4],而且預測的結果穩(wěn)定性好。

    參考文獻:

    [1]易丹輝.數(shù)據分析與Eviews應用[M].中國統(tǒng)計出版社,2002.

    [2]查奇芬,焦小偉.指數(shù)回歸-ARMA模型在我國人均生活電力消費量預測中的應用[J].數(shù)理統(tǒng)計與 管理,2009,28(6):1122-1126.

    [3]陳潔,蔣雪松.基于灰色預測模型的淮安市居民生活用電消費研究[J].企業(yè)經濟,2015(2): 162-165.

    [4]賈艷琴.西北地區(qū)居民生活用電的影響因素分析[J].資源開發(fā)與市場,2014,30(4):405-408.

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