基于ARIMA模型的我国山西省能源消费结构趋势的分析

目 录
1 绪 论 1
1.1 研究的背景和意义 1
1.2 国内外研究现状 2
1.3 研究的主要内容及方法 3
1.3.1 基本框架 3
1.3.2 研究的重点和难点 4
1.3.3 研究的方法及措施 4
1.4 预期成果 4
2 ARIMA模型方法介绍 5
2.1 ARIMA模型的基本介绍 5
2.1.1 AR模型 5
2.1.2 MA模型 5
2.2 ARIMA模型预测的基本程序 6
2.3关于ARIMA模型 6
2.3.1 模型概念简介 6
2.3.2 ARIMA模型的优缺点 8
3 ARIMA模型的建立 9
3.1 ARIMA模型原理 9
3.2 数据来源 9
3.3 数据分析 10
3.3.1 历年山西省能源消费情况 10
3.3.2 平稳性检验 10
4 模型实验 12
4.1确定差分阶数 12
4.2 模型识别和定阶 14
4.3 模型残差检验 14
4.4 模型预测 15
4.5 模型对比 17
结 论 19
参考文献 20
附 录 21
AR模型结构图1： 21
21
。 21
MA模型结构图2： 21
致 谢 22

图目录
图3.1 ARIMA模型建立流程图 9
图3.2 山西省煤炭消费总量柱状图 10
图3.3 山西省天然气消费总量柱状图 11
图4.1 煤炭消费总量一阶差分时序图 12
图4.2 一阶差分单位根检验图 13
图4.3 二阶差分单位根检验图 13
图4.4模型序列自相关图 14
图4.5 模型残差检验图 15
图4.7 煤炭消费总量预测图 16
图4.8 Holt线性趋势拟合图 17

表目录
表4.1 煤炭与天然气消费总量预测表 17
1.3 研究的主要内容及方法

1.3.1 基本框架
1、综述国内外对于ARIMA模型和我国能源消费结构趋势研究的相关文献，提出本论文的研究问题、研究内容、研究方案、研究的重点和难点和拟解决的关键问题及方案，并介绍ARIMA模型应用于我国能源消费结构趋势研究分析的方法。
2、简要概述ARIIMA模型和时间序列分析的基本原理。
3、用Eviews7实现；并用Eviews7对非平稳序列适当差分。

1.3.2 研究的重点和难点
1、如何对适应度函数进行训练。
2、如何比较新算法与传统算法。
3、如何提高新算法。
4、如何运用MATLAB等计算机语言实现算法。

1.3.3 研究的方法及措施
主要是通过Eviews7软件来构建基于ARIMA模型[7]的能源消费状况指数，通过软件，将实际数据带入构建的模型中，得出相应的结论，并将构建好的模型与其它模型进行比较，若是非线性的，则把序列进行适当阶数的差分,使序列消除趋势而成为平稳序列,然后用ARIMA模型拟合之。

1.4 预期成果
本文利用实际能源消费数据，利用ARIMA模型构建能源消费状况指数，并对构成的模型进行相关验证和比较，希望对我国现有的煤炭利用和煤炭定价机制，提出加快实现清洁煤利用、优化煤炭定价机制、调整能源消费结构、加快清洁能源建设的建议，预期成果将以论文的形式呈现。