中国能源消费时间序列分析：ARIMA与Autoregressive模型对比

"这篇论文是中国能源消费的时间序列分析，作者胡俊娟，发表于《浙江科技学院学报》2013年第3期。通过对1978年至2010年中国能源消费总量的数据进行时间序列分析，使用了ARIMA模型和Autoregressive模型进行拟合建模，并对比了两种模型的拟合效果和预测效果。研究表明模型有效，揭示了中国能源消费总量存在短期自相关性，并预测短期内将保持快速增势。" 本文是自然科学领域的论文，主要探讨了中国能源消费的时间演变趋势和预测。作者采用了统计学中的时间序列分析方法，特别是ARIMA（自回归整合滑动平均）模型和Autoregressive（自回归）模型来研究中国1978年至2010年的能源消费情况。ARIMA模型是一种广泛应用在时间序列预测中的工具，能处理非平稳时间序列数据，而Autoregressive模型则关注数据的自相关性。 胡俊娟首先收集了1978年至2010年中国历年能源消费总量的数据，然后运用这两种模型进行拟合。通过模型的残差检验，即检查模型预测值与实际值之间的差异，以及参数显著性检验，确认了所构建的模型在统计上是合适的。这些检验结果证明了模型能够有效地描述中国能源消费的动态变化。 分析结果显示，中国能源消费总量存在短期自相关性，意味着当前的能源消费水平受到过去一段时间内消费水平的影响。这一发现对于理解能源消费的周期性和规律性具有重要意义。此外，根据模型预测，中国的能源消费在短期内预计会保持较快的增长速度，这与当时中国快速的工业化和城市化进程相吻合。 关键词包括ARIMA模型、Autoregressive模型和中国能源消费，反映了研究的核心内容。文章的结论对政策制定者和能源管理机构提供了有价值的信息，有助于他们制定更有效的能源政策，以应对持续增长的能源需求和可能的环境挑战。 这篇论文通过科学的统计方法深入剖析了中国能源消费的历史趋势，并对未来的发展进行了预测，对理解和规划中国能源战略具有重要参考价值。