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ARIMA模型在煤炭消费预测中的应用分析

池启水  刘晓雪  
【摘要】:煤炭属于重要的民用能源,对其消费量进行预测,可为合理安排煤炭生产提供依据,优化社会资源的配置。采用Box和Jenkins的ARIMA模型,对1953年以来我国煤炭消费量的年度数据进行分析。与结构性因果模型、自回归(AR)、移动平均(MA)、自回归移动平均(ARMA)模型等相比较,ARIMA模型不但适合于我国煤炭消费量的非平稳时间序列的特点,并且预测效果比较理想。结果表明,ARIMA(3,1,3)模型的预测效果良好,2002年~2005年平均预测误差仅为3.981%,可用于未来我国煤炭消费量的预测。

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