朱文輝+宋鋒華

摘 要： 基于1978—2012年中國能源消費的歷史數(shù)據(jù)，ARIMA模型得以建立。通過對模型的分析，可以發(fā)現(xiàn)，該模型是具有有效性的，因此，該模型可以對中國第“十二五規(guī)劃”末期2013—2015年的能源消費進行預(yù)測。預(yù)測結(jié)果顯示：按當(dāng)前的能源消耗速度，未來幾年，我國的能源消費總量將繼續(xù)以年均約8.7%的速度增長，從而進一步增加了我國的能源壓力。

關(guān)鍵詞： 中國；能源消費；ARIMA模型；預(yù)測

中圖分類號：F224；F206 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：2095-0829（2014）05-0041-07

一、引言

近十年來，年均增長率9.5%的我國經(jīng)濟贏得了令世界矚目的成就，但高增長的經(jīng)濟背后伴隨著能源需求的迅速增長以及能源供需缺口的大幅擴大。能源是一個國家國民經(jīng)濟發(fā)展的重要物質(zhì)基礎(chǔ)，也是提高人民生活水平的重要物質(zhì)基礎(chǔ)，上世紀(jì)90年代能源缺口曾經(jīng)長期制約著我國經(jīng)濟的發(fā)展。[1]35近幾年由于我國能源產(chǎn)量迅速增加，能源短缺現(xiàn)象在一定程度上雖然得到了緩解，但從長遠來看能源供需形勢仍然非常不容樂觀。[2]12以原油的供需為例，新世紀(jì)以來，我國石油產(chǎn)量年均增長率只有1.5%，但石油消費增長率穩(wěn)定保持在7.5%以上，由此形成了石油供需的巨大缺口，這種巨大缺口使得我國對石油進口的依存度連年擴大。近十年來，伴隨著經(jīng)濟的迅速增長，石油凈進口大幅攀升以致于我國在世界主要石油消費國中的名次上升到了第二位，僅次于美國?？墒俏覈壳懊媾R的石油后備供應(yīng)能力已經(jīng)嚴重不足，同時全球石油供應(yīng)渠道受地緣政治緊張局勢（南海沖突、美國重組亞太地區(qū)等等）影響，我國未來的能源基礎(chǔ)能否繼續(xù)支撐今后社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展，已經(jīng)成為國內(nèi)外眾多學(xué)者關(guān)注的焦點。因此對未來能源消費需求進行預(yù)測分析，并在此基礎(chǔ)上對國家未來能源需求、能源供給的規(guī)劃提供政策性建議，對于保障我國社會主義市場經(jīng)濟的健康、平穩(wěn)發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

當(dāng)前國內(nèi)外許多學(xué)者和機構(gòu)已經(jīng)對能源消費問題進行廣泛研究，并取得了許多研究成果，其中一個焦點就是對能源消費預(yù)測。就此問題他們運用了各種不同研究方法，例如能源消費系數(shù)法、洛倫茨曲線分析法、變量自回歸、部門分析法等等[3]3。但是這些方法大多停留在探究能源或非能源引起的經(jīng)濟現(xiàn)象如何進行量化，然后就這些變量如何對能源消費產(chǎn)生影響進行分析。模型上主要體現(xiàn)在試圖建立起與能源消費需求之間的因果關(guān)系和結(jié)構(gòu)關(guān)系，然后根據(jù)這些關(guān)系來預(yù)測能源需求的一些相關(guān)關(guān)系，但是由于能源消費往往受到各個方面因素的制約，而這些因素的關(guān)系又是錯綜復(fù)雜的，相關(guān)因素變動也是不確定的，因此運用因果關(guān)系模型或結(jié)構(gòu)比例關(guān)系預(yù)測能源需求基本很難有說服力。如果選擇預(yù)測模型的標(biāo)準(zhǔn)是追求預(yù)測精度的極大化，則最好選擇時間序列模型。[4]57-65本文擬采用時間序列模型（ARIMA模型）對能源消費進行預(yù)測，該模型是一種精度較高的時間序列短期預(yù)測模型，由于時間序列模型的結(jié)構(gòu)與特征，使得模型能夠達到最小方差意義下的最優(yōu)預(yù)測。[5]106-108

二、研究方法、數(shù)據(jù)樣本與變量設(shè)定

（一） 研究方法

1.自相關(guān)理論

我們把按時間（如時間序列數(shù)據(jù)）或者空間（如截面數(shù)據(jù)）排列的觀察值之間的相關(guān)關(guān)系稱為自相關(guān)。

在古典線性回歸模型中假定隨機擾動項ui不存在自相關(guān)，即，這一假定意味著任意一個觀察值的隨機擾動項不受其他觀察值擾動項的影響。殘差中存在自相關(guān)現(xiàn)象說明擬合不足，解釋變量沒有提取被解釋變量中所有特性，通常用DW統(tǒng)計量來判斷模型是否存在自相關(guān)，計算公式見（1），當(dāng)DW統(tǒng)計量值在2附近時，我們稱模型里解釋變量不存在自相關(guān)，DW值越靠近2，模型解釋力度越好。

（1）

2. 時間序列平穩(wěn)性檢驗

我們把滿足以下兩個條件的時間序列稱為平穩(wěn)的時間序列。

1）對于任意的時間t， {Xt}的均值恒為常數(shù)，即；

2）對于時間t1和t2，{Xt}的協(xié)方差函數(shù)和自相關(guān)函數(shù)只與時間長度t2-t1有關(guān)，而與t1和t2的起始點無關(guān)。

從上述兩個條件可以看出，平穩(wěn)的時間序列的統(tǒng)計性質(zhì)不會隨著時間的推移而發(fā)生變化。

對時間序列的平穩(wěn)性檢驗主要有兩種方法：一種是圖檢驗方法，即根據(jù)時間序列散點圖和自相關(guān)散點圖顯示的波動特征做出判斷；另一種是假設(shè)檢驗方法，即構(gòu)造檢驗統(tǒng)計量。最常用的平穩(wěn)性檢驗方法是構(gòu)造統(tǒng)計量進行單位根檢驗，其基本原理為：

對于一階自回歸序列模型為

該序列的特征方程為：，特征根為：

當(dāng)特征根，說明該序列平穩(wěn)；當(dāng)特征根，說明該序列非平穩(wěn)。

3. ARIMA模型理論

上世紀(jì)70年數(shù)理統(tǒng)計學(xué)家BOX和Jenkins以隨機理論為基礎(chǔ)提出了有效用于分析時間序列ARIMA模型的方法，該方法由于廣泛運用，后來我們把ARIMA模型又稱為“Box-Jenkins模型”，該模型在經(jīng)濟領(lǐng)域主要被廣泛運用于預(yù)測分析。所謂時間序列是指其變化值是隨時間t變動的一組隨機變量，構(gòu)成時間序列的單個值雖然帶有不確定性，但時間序列的變化卻呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性，因此我們可以借數(shù)學(xué)模型來粗略地描述這種規(guī)律。ARIMA模型有三種基本類型：自回歸模型、移動平均模型和自回歸移動平均模型

1）一般的P階自回歸過程AR（p）定義為

（2）

其中， 是自回歸參數(shù)；指干擾項，是白噪聲過程。

2）一般的q階的移動平均過程MA（q）定義為

（3）

其中，是回歸參數(shù)；是干擾性，屬于白噪聲過程。

3）將AR（p）與MA（q）結(jié)合，即一般自回歸移動平均過程即ARMA（p，q）定義為

（4）

公式（4）表明：一個隨機時間序列可以通過其自身的過去值或滯后值以及隨機擾動項等隨機變量來解釋。如果該序列的行為并不會隨著時間的推移而變化即具有穩(wěn)定性，那么我們簡單地可以通過該序列的過去值來預(yù)測其未來值的變化，這也正是ARIMA模型的優(yōu)勢所在。

如果時間序列數(shù)據(jù)不平穩(wěn)，即存在單位根的過程，需要將非平穩(wěn)時間序列轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)時間序列，然后再建立以上模型，存在d個單位根就叫做d階單整，即I（d），一般需要d階差分轉(zhuǎn)換，這個過程就是ARIMA模型過程。

（二）數(shù)據(jù)樣本與變量設(shè)定

為建立合理的ARIMA模型，本文從國家統(tǒng)計局獲得了1978—2012年間35年的中國能源消費歷史數(shù)據(jù)見表1，將其作為樣本觀察值，其序列變化規(guī)律見圖1。本文把該時間序列命名為ec，即取能源消費英文首字母energy cost之意。為減小序列波動性，對該序列取對數(shù)處理，并將取對數(shù)后的時間序列命名為lec，即log（ec）的含義。在樣本觀察值的基礎(chǔ)上檢驗時間序列數(shù)據(jù)平穩(wěn)性，結(jié)果發(fā)現(xiàn)序列非平穩(wěn)即序列存在異方差。為了消除時間序列的異方差，對該序列作差分處理。經(jīng)ADF檢驗驗證該時間序列l(wèi)ec是二階單整的，可建立ARIMA（p，2，q）模型。將二階差分后平穩(wěn)的時間序列命名為d2lec，把一階差分的時間序列命名為dlec即之意，顯然d2lec即表示2次含義。建立起ARIMA模型以后，為驗證ARIMA適用性，需要對模型殘差e進行平穩(wěn)性檢驗，如果e是平穩(wěn)的，則說明模型可以進行有效預(yù)測。如果殘差e不平穩(wěn)，則需要重新估計模型。

從樣本中可以知道1978—2012年間中國能源消費呈遞增趨勢，年平均增長率達5.706%，再次驗證了改革開放以來我國能源消費快速增長的現(xiàn)實。

表6結(jié)果進一步說明了模型的準(zhǔn)確性，除了2010年誤差百分比超過2%外，其余的都小于2%，其中2011年和2012年預(yù)測誤差百分比甚至小于1%，五年間預(yù)測平均誤差百分比僅為1.439 6%。更能說明模型具有較高的預(yù)測價值，然后利用該模型預(yù)測2013年中國能源消費86 559百萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤，2014年和2015年中國能源消費分別是412 492百萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤、440 165百萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤。

四、結(jié)論和政策建議

綜上分析，將中國歷年能源消費數(shù)據(jù)與模型預(yù)測數(shù)值進行比較，發(fā)現(xiàn)運用ARIMA模型對我國能源消費進行預(yù)測的準(zhǔn)確率高達98%。同時通過對預(yù)測數(shù)據(jù)的殘差序列進行單根檢驗，殘差具有平穩(wěn)性，進一步說明預(yù)測模型穩(wěn)定性好，實現(xiàn)了對能源消費預(yù)測平穩(wěn)性好、準(zhǔn)確性高的目的。

同時根據(jù)我們的預(yù)測結(jié)果表明，按當(dāng)前的能源消耗速度，未來幾年，我國的能源消費總量將繼續(xù)以年均約8.7%的速度增長，而國內(nèi)能源供給已經(jīng)嚴重不足，能源進口增加將使得我國經(jīng)濟對世界其他經(jīng)濟體依賴程度加大，這必然是不利的趨勢。因此，一定要采取相應(yīng)措施降低能源消費量和保證能源供給，面對目前狀況提出以下建議：

1.節(jié)約能源消耗。應(yīng)深化節(jié)能經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略思路，這不僅要求各級政府嚴格落實2010年以來國家節(jié)能減排政策，更應(yīng)該在日常工作生活中把能源節(jié)約作為工作重點。企業(yè)應(yīng)規(guī)范能源消耗管理，革新投入產(chǎn)出技術(shù)手段，提高節(jié)能率，真正將節(jié)能措施落實到日常生活、工作生產(chǎn)中去。

2.調(diào)整能源消費結(jié)構(gòu)。進一步優(yōu)化能源需求結(jié)構(gòu)，改變當(dāng)前能源消費中煤炭能源消費所占比重獨大而其他能源消費比重偏小的不合理結(jié)構(gòu)，并發(fā)展可持續(xù)、地區(qū)間能源供需趨向平衡的能源消費結(jié)構(gòu)。

3.增加新能源供給產(chǎn)量。實行開發(fā)新能源發(fā)展戰(zhàn)略，加大可開發(fā)再生能源的投資力度，充分開發(fā)利用太陽能、潮汐能、生物能以及垃圾能源。

參考文獻：

[1]成升魁，沈鐳，徐增讓.2010中國資源報告——資源流動：格局、效應(yīng)與對策[M].北京：科學(xué)出版社， 2011.

[2]李文彥.21世紀(jì)前期我國能源戰(zhàn)略的若干問題[J].經(jīng)濟地理，2000（1）.

[3]盧二坡.組合模型在我國能源需求預(yù)測中的應(yīng)用[J].數(shù)理統(tǒng)計與管理，2006（5）.

[4]徐國祥.統(tǒng)計預(yù)測與決策[M].上海：上海財經(jīng)大學(xué)出版社，1998.

[5]易丹輝.數(shù)據(jù)分析與eviews應(yīng)用[M].北京：中國統(tǒng)計出版社，2005.

1）一般的P階自回歸過程AR（p）定義為

（2）

其中， 是自回歸參數(shù)；指干擾項，是白噪聲過程。

2）一般的q階的移動平均過程MA（q）定義為

（3）

其中，是回歸參數(shù)；是干擾性，屬于白噪聲過程。

3）將AR（p）與MA（q）結(jié)合，即一般自回歸移動平均過程即ARMA（p，q）定義為

（4）

公式（4）表明：一個隨機時間序列可以通過其自身的過去值或滯后值以及隨機擾動項等隨機變量來解釋。如果該序列的行為并不會隨著時間的推移而變化即具有穩(wěn)定性，那么我們簡單地可以通過該序列的過去值來預(yù)測其未來值的變化，這也正是ARIMA模型的優(yōu)勢所在。

如果時間序列數(shù)據(jù)不平穩(wěn)，即存在單位根的過程，需要將非平穩(wěn)時間序列轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)時間序列，然后再建立以上模型，存在d個單位根就叫做d階單整，即I（d），一般需要d階差分轉(zhuǎn)換，這個過程就是ARIMA模型過程。

（二）數(shù)據(jù)樣本與變量設(shè)定

為建立合理的ARIMA模型，本文從國家統(tǒng)計局獲得了1978—2012年間35年的中國能源消費歷史數(shù)據(jù)見表1，將其作為樣本觀察值，其序列變化規(guī)律見圖1。本文把該時間序列命名為ec，即取能源消費英文首字母energy cost之意。為減小序列波動性，對該序列取對數(shù)處理，并將取對數(shù)后的時間序列命名為lec，即log（ec）的含義。在樣本觀察值的基礎(chǔ)上檢驗時間序列數(shù)據(jù)平穩(wěn)性，結(jié)果發(fā)現(xiàn)序列非平穩(wěn)即序列存在異方差。為了消除時間序列的異方差，對該序列作差分處理。經(jīng)ADF檢驗驗證該時間序列l(wèi)ec是二階單整的，可建立ARIMA（p，2，q）模型。將二階差分后平穩(wěn)的時間序列命名為d2lec，把一階差分的時間序列命名為dlec即之意，顯然d2lec即表示2次含義。建立起ARIMA模型以后，為驗證ARIMA適用性，需要對模型殘差e進行平穩(wěn)性檢驗，如果e是平穩(wěn)的，則說明模型可以進行有效預(yù)測。如果殘差e不平穩(wěn)，則需要重新估計模型。

從樣本中可以知道1978—2012年間中國能源消費呈遞增趨勢，年平均增長率達5.706%，再次驗證了改革開放以來我國能源消費快速增長的現(xiàn)實。

表6結(jié)果進一步說明了模型的準(zhǔn)確性，除了2010年誤差百分比超過2%外，其余的都小于2%，其中2011年和2012年預(yù)測誤差百分比甚至小于1%，五年間預(yù)測平均誤差百分比僅為1.439 6%。更能說明模型具有較高的預(yù)測價值，然后利用該模型預(yù)測2013年中國能源消費86 559百萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤，2014年和2015年中國能源消費分別是412 492百萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤、440 165百萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤。

四、結(jié)論和政策建議

綜上分析，將中國歷年能源消費數(shù)據(jù)與模型預(yù)測數(shù)值進行比較，發(fā)現(xiàn)運用ARIMA模型對我國能源消費進行預(yù)測的準(zhǔn)確率高達98%。同時通過對預(yù)測數(shù)據(jù)的殘差序列進行單根檢驗，殘差具有平穩(wěn)性，進一步說明預(yù)測模型穩(wěn)定性好，實現(xiàn)了對能源消費預(yù)測平穩(wěn)性好、準(zhǔn)確性高的目的。

同時根據(jù)我們的預(yù)測結(jié)果表明，按當(dāng)前的能源消耗速度，未來幾年，我國的能源消費總量將繼續(xù)以年均約8.7%的速度增長，而國內(nèi)能源供給已經(jīng)嚴重不足，能源進口增加將使得我國經(jīng)濟對世界其他經(jīng)濟體依賴程度加大，這必然是不利的趨勢。因此，一定要采取相應(yīng)措施降低能源消費量和保證能源供給，面對目前狀況提出以下建議：

1.節(jié)約能源消耗。應(yīng)深化節(jié)能經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略思路，這不僅要求各級政府嚴格落實2010年以來國家節(jié)能減排政策，更應(yīng)該在日常工作生活中把能源節(jié)約作為工作重點。企業(yè)應(yīng)規(guī)范能源消耗管理，革新投入產(chǎn)出技術(shù)手段，提高節(jié)能率，真正將節(jié)能措施落實到日常生活、工作生產(chǎn)中去。

2.調(diào)整能源消費結(jié)構(gòu)。進一步優(yōu)化能源需求結(jié)構(gòu)，改變當(dāng)前能源消費中煤炭能源消費所占比重獨大而其他能源消費比重偏小的不合理結(jié)構(gòu)，并發(fā)展可持續(xù)、地區(qū)間能源供需趨向平衡的能源消費結(jié)構(gòu)。

3.增加新能源供給產(chǎn)量。實行開發(fā)新能源發(fā)展戰(zhàn)略，加大可開發(fā)再生能源的投資力度，充分開發(fā)利用太陽能、潮汐能、生物能以及垃圾能源。

參考文獻：

[1]成升魁，沈鐳，徐增讓.2010中國資源報告——資源流動：格局、效應(yīng)與對策[M].北京：科學(xué)出版社， 2011.

[2]李文彥.21世紀(jì)前期我國能源戰(zhàn)略的若干問題[J].經(jīng)濟地理，2000（1）.

[3]盧二坡.組合模型在我國能源需求預(yù)測中的應(yīng)用[J].數(shù)理統(tǒng)計與管理，2006（5）.

[4]徐國祥.統(tǒng)計預(yù)測與決策[M].上海：上海財經(jīng)大學(xué)出版社，1998.

[5]易丹輝.數(shù)據(jù)分析與eviews應(yīng)用[M].北京：中國統(tǒng)計出版社，2005.

1）一般的P階自回歸過程AR（p）定義為

（2）

其中， 是自回歸參數(shù)；指干擾項，是白噪聲過程。

2）一般的q階的移動平均過程MA（q）定義為

（3）

其中，是回歸參數(shù)；是干擾性，屬于白噪聲過程。

3）將AR（p）與MA（q）結(jié)合，即一般自回歸移動平均過程即ARMA（p，q）定義為

（4）

公式（4）表明：一個隨機時間序列可以通過其自身的過去值或滯后值以及隨機擾動項等隨機變量來解釋。如果該序列的行為并不會隨著時間的推移而變化即具有穩(wěn)定性，那么我們簡單地可以通過該序列的過去值來預(yù)測其未來值的變化，這也正是ARIMA模型的優(yōu)勢所在。

如果時間序列數(shù)據(jù)不平穩(wěn)，即存在單位根的過程，需要將非平穩(wěn)時間序列轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)時間序列，然后再建立以上模型，存在d個單位根就叫做d階單整，即I（d），一般需要d階差分轉(zhuǎn)換，這個過程就是ARIMA模型過程。

（二）數(shù)據(jù)樣本與變量設(shè)定

為建立合理的ARIMA模型，本文從國家統(tǒng)計局獲得了1978—2012年間35年的中國能源消費歷史數(shù)據(jù)見表1，將其作為樣本觀察值，其序列變化規(guī)律見圖1。本文把該時間序列命名為ec，即取能源消費英文首字母energy cost之意。為減小序列波動性，對該序列取對數(shù)處理，并將取對數(shù)后的時間序列命名為lec，即log（ec）的含義。在樣本觀察值的基礎(chǔ)上檢驗時間序列數(shù)據(jù)平穩(wěn)性，結(jié)果發(fā)現(xiàn)序列非平穩(wěn)即序列存在異方差。為了消除時間序列的異方差，對該序列作差分處理。經(jīng)ADF檢驗驗證該時間序列l(wèi)ec是二階單整的，可建立ARIMA（p，2，q）模型。將二階差分后平穩(wěn)的時間序列命名為d2lec，把一階差分的時間序列命名為dlec即之意，顯然d2lec即表示2次含義。建立起ARIMA模型以后，為驗證ARIMA適用性，需要對模型殘差e進行平穩(wěn)性檢驗，如果e是平穩(wěn)的，則說明模型可以進行有效預(yù)測。如果殘差e不平穩(wěn)，則需要重新估計模型。

從樣本中可以知道1978—2012年間中國能源消費呈遞增趨勢，年平均增長率達5.706%，再次驗證了改革開放以來我國能源消費快速增長的現(xiàn)實。

表6結(jié)果進一步說明了模型的準(zhǔn)確性，除了2010年誤差百分比超過2%外，其余的都小于2%，其中2011年和2012年預(yù)測誤差百分比甚至小于1%，五年間預(yù)測平均誤差百分比僅為1.439 6%。更能說明模型具有較高的預(yù)測價值，然后利用該模型預(yù)測2013年中國能源消費86 559百萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤，2014年和2015年中國能源消費分別是412 492百萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤、440 165百萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤。

四、結(jié)論和政策建議

綜上分析，將中國歷年能源消費數(shù)據(jù)與模型預(yù)測數(shù)值進行比較，發(fā)現(xiàn)運用ARIMA模型對我國能源消費進行預(yù)測的準(zhǔn)確率高達98%。同時通過對預(yù)測數(shù)據(jù)的殘差序列進行單根檢驗，殘差具有平穩(wěn)性，進一步說明預(yù)測模型穩(wěn)定性好，實現(xiàn)了對能源消費預(yù)測平穩(wěn)性好、準(zhǔn)確性高的目的。

同時根據(jù)我們的預(yù)測結(jié)果表明，按當(dāng)前的能源消耗速度，未來幾年，我國的能源消費總量將繼續(xù)以年均約8.7%的速度增長，而國內(nèi)能源供給已經(jīng)嚴重不足，能源進口增加將使得我國經(jīng)濟對世界其他經(jīng)濟體依賴程度加大，這必然是不利的趨勢。因此，一定要采取相應(yīng)措施降低能源消費量和保證能源供給，面對目前狀況提出以下建議：

1.節(jié)約能源消耗。應(yīng)深化節(jié)能經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略思路，這不僅要求各級政府嚴格落實2010年以來國家節(jié)能減排政策，更應(yīng)該在日常工作生活中把能源節(jié)約作為工作重點。企業(yè)應(yīng)規(guī)范能源消耗管理，革新投入產(chǎn)出技術(shù)手段，提高節(jié)能率，真正將節(jié)能措施落實到日常生活、工作生產(chǎn)中去。

2.調(diào)整能源消費結(jié)構(gòu)。進一步優(yōu)化能源需求結(jié)構(gòu)，改變當(dāng)前能源消費中煤炭能源消費所占比重獨大而其他能源消費比重偏小的不合理結(jié)構(gòu)，并發(fā)展可持續(xù)、地區(qū)間能源供需趨向平衡的能源消費結(jié)構(gòu)。

3.增加新能源供給產(chǎn)量。實行開發(fā)新能源發(fā)展戰(zhàn)略，加大可開發(fā)再生能源的投資力度，充分開發(fā)利用太陽能、潮汐能、生物能以及垃圾能源。

參考文獻：

[1]成升魁，沈鐳，徐增讓.2010中國資源報告——資源流動：格局、效應(yīng)與對策[M].北京：科學(xué)出版社， 2011.

[2]李文彥.21世紀(jì)前期我國能源戰(zhàn)略的若干問題[J].經(jīng)濟地理，2000（1）.

[3]盧二坡.組合模型在我國能源需求預(yù)測中的應(yīng)用[J].數(shù)理統(tǒng)計與管理，2006（5）.

[4]徐國祥.統(tǒng)計預(yù)測與決策[M].上海：上海財經(jīng)大學(xué)出版社，1998.

[5]易丹輝.數(shù)據(jù)分析與eviews應(yīng)用[M].北京：中國統(tǒng)計出版社，2005.