全国能源生产和消费弹性系数的分析及预测

全国能源生产和消费弹性系数的分析及预测

摘  要

当代时间序列分析主要是建立相对简单的模型，能够用于经济数据的预测、解释与假设检验。时间序列模型最初主要是作为预测的辅助工具，因此，经济学家创造了一套方法，可将时间序列分解为趋势性、季节性、周期性和无规则成分。1970年，Box和Jenkins提出了以随机理论为基础的时间序列分析方法，使时间序列分析理论上升到了一个新的高度，预测的精确度大大提高。平稳时间序列与非平稳时间序列有着完全不同的经济含义和统计性质，它们来自不同数据生成过程，其处理方法也迥然不同。自回归移动平均模型（ARMA模型）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）混合构成。

能源是国家发展和安全的重要保证，是推动经济社会系统运转的动力，但能源的利用也会带来严重的环境生态问题。能源是经济的命脉，是发展国民经济和提高人民生活水平的重要保障。我国经济正处于一个稳定发展的时期，能源需求量在未来几十年内将快速增长，我国对世界能源市场的依赖性也将不断增强。为此本文将利用ARMA模型以及1990-2007年历年全国能源弹性系数对能源发展和国民经济的增长之间的关系进行分析及预测，并对2008年我国各省电力消费量做聚类分析。

关键词：ARMA模型  能源  国民经济

目  录

摘  要 i

Abstract ii

目  录 iii

第一章    绪  论 1

1.1   研究动机与目的 1

1.2   研究的背景 1

1.2.1  我国能源以及国民经济 1

1.2.2  我国能源弹性系数 2

1.3   研究方法与系统描述 3

1.4   论文内容概述 4

第二章    能源弹性系数 5

2.1   能源弹性系数 5

2.1.1  能源消费弹性系数 5

2.1.2  能源生产弹性系数 6

2.2   电力弹性系数 6

第三章    时间序列分析 7

3.1   时间序列 7

3.1.1  平稳时间序列 8

3.1.2  非平稳时间序列 10

第四章    弹性系数的实证研究 11

4.1   国内关于弹性系数的实证研究 11

4.2   能源消费弹性系数的分析与预测 11

4.3   能源生产弹性系数的分析与预测 15

4.4   电力消费弹性系数的分析与预测 18

4.5   电力生产弹性系数的分析与预测 21

第五章   电力消费量的聚类分析 24

第六章    结 论 26

致  谢 27

参考文献 28

附录A：程序 29

附录B：数据 37