ARIMA与GM(1,1)模型在能源消费预测对比分析

"GM(1,1)与ARIMA模型在中国一次能源消费量预测中的比较，袁潮清，本文分析了GM（1,1）模型和AR（1）、ARMA（1，q）模型的联系，认为GM（1,1）模型可以实现对他们的近似表征。并分别用ARIMA（2,2,1）和GM（1,1）模型对中国一次能源消费总量进行了预测。" 这篇论文探讨了两种不同时间序列模型在预测中国一次能源消费量上的应用和比较，即灰色系统理论中的GM(1,1)模型与统计学中的ARIMA模型。GM(1,1)模型是一种灰色预测模型，它适用于处理部分信息或者非完全信息的数据序列，尤其在数据量少、信息不全的情况下表现优越。而ARIMA模型是自回归积分滑动平均模型，广泛用于时间序列分析，能够捕捉数据的线性趋势、季节性和随机波动。 论文首先分析了GM(1,1)模型与AR(1)和ARMA(1,q)模型之间的关系，指出GM(1,1)模型可以在一定程度上近似表示这些模型。AR(1)模型是自回归模型的第一阶形式，用来描述具有线性相关性的序列；ARMA(p,q)模型则是AR(p)和MA(q)模型的结合，能够处理更复杂的时间序列结构。 接着，作者使用ARIMA(2,2,1)和GM(1,1)模型对中国的年度一次能源消费总量进行了预测。ARIMA(2,2,1)包含了两个自回归项、两次差分和一个滑动平均项，能够处理非平稳序列。这两个模型在预测中都取得了良好的效果，表明它们在处理能源消费数据时都具有一定的适用性。 然后，论文通过对比两个模型的残差序列，发现它们的符号不一致，这意味着两种模型对数据的解释方式不同，可能存在互补性。因此，作者提出将这两种模型进行组合，以提高预测精度。组合模型的预测结果表明，这种方法确实能提升对中国一次能源消费量预测的准确性，比单一的GM(1,1)或ARIMA(2,1,1)模型更为精确。 关键词涉及到的主题包括能源消费的预测、ARIMA模型的应用以及GM(1,1)模型的运用。这篇论文对于理解如何选择和组合不同的预测模型来更好地分析和预测中国的一次能源消费趋势具有重要的理论和实践意义。 中图分类号：F201，表明这是一篇关于经济与管理科学的论文，特别是与能源相关的经济问题。15和20表示文章的页码，10可能指的是组合模型的提及位置。 这篇论文展示了在能源预测领域，通过对比和结合不同的数学模型，可以提高预测的准确性和可靠性，这对于政策制定者和能源行业决策者来说具有重要参考价值。