王紅平

【摘要】原煤在世界上分布的比較廣泛，它也是比較重要的戰(zhàn)略資源。在未來(lái)的很長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)，原煤仍然是一種必不可少的能源。所以，分析和了解原煤的產(chǎn)量對(duì)我們合理利用原煤資源、提高原煤的利用率和進(jìn)一步落實(shí)可持續(xù)發(fā)展方面有積極的作用。本文應(yīng)用時(shí)間序列里的一些方法：時(shí)序圖，自相關(guān)分析，差分方法等進(jìn)行了研究。建立了因變量關(guān)于時(shí)間的回歸模型，并對(duì)2010-2014年原煤的產(chǎn)量進(jìn)行了預(yù)測(cè)。

【關(guān)鍵詞】時(shí)序圖 差分 自相關(guān)

一、數(shù)據(jù)的選取

選擇的是我國(guó)原煤在1998-2009年每個(gè)月的產(chǎn)量（單位：萬(wàn)噸），數(shù)據(jù)來(lái)源于我國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒。

二、對(duì)我國(guó)原煤產(chǎn)量的長(zhǎng)期趨勢(shì)和平穩(wěn)性進(jìn)行分析

（一）為了直觀地發(fā)現(xiàn)原煤的增長(zhǎng)趨勢(shì)，用SAS軟件做出1998-2009年原煤產(chǎn)量的時(shí)序圖

結(jié)論：由時(shí)序圖我們可直觀的看到該序列呈現(xiàn)出逐年遞增的趨勢(shì)和以年為周期的規(guī)則的周期性趨勢(shì)。

為了進(jìn)一步確定該序列是否為平穩(wěn)的，我又對(duì)原煤的產(chǎn)量進(jìn)行了自相關(guān)圖的檢驗(yàn)。檢驗(yàn)后得出的結(jié)論是自相關(guān)系數(shù)長(zhǎng)期位于零軸的一邊，這是具有單調(diào)趨勢(shì)序列的典型特征，所以這是非平穩(wěn)序列。

三、原煤產(chǎn)量回歸模型的建立

（一）方法一：數(shù)據(jù)的平穩(wěn)化處理

1.用差分方法進(jìn)行分析--進(jìn)行一階十二步差分。進(jìn)行差分后我們得出時(shí)序圖如下：

結(jié)論：時(shí)序圖顯示差分后學(xué)列difx沒(méi)有明顯的非平穩(wěn)特征。說(shuō)明平穩(wěn)化處理的非常好。

2.序列difx模型擬合結(jié)果顯示模型顯著且參數(shù)顯著。

結(jié)論分析：輸出結(jié)果顯示序列的擬合模型為ARIMA（1，1，0）。

3.利用擬合模型對(duì)序列做5期預(yù)測(cè)結(jié)果如下：

（二）法二：用因變量關(guān)于時(shí)間的回歸模型—Auto-Regressive

1.序列x關(guān)于變量t的線性回歸模型最小二乘估計(jì)

結(jié)論：由輸出結(jié)果顯示DW統(tǒng)計(jì)量的值等于0.4775，輸出概率顯示殘差序列顯著正相關(guān)，所以應(yīng)該考慮對(duì)殘差序列擬合自相關(guān)模型。做如下修改：進(jìn)行回歸誤差分析結(jié)果如下：結(jié)論：由逐步回歸向后消除報(bào)告顯示除了1，3階的序列值顯著自相關(guān)外，延遲其他階數(shù)的序列值均不具有顯著的自相關(guān)性，因此延遲2，4，5階的自相關(guān)項(xiàng)被消除。1階殘差自回歸模型的參數(shù)為-0.645051，3階的為-0.172591.則輸出的自回歸模型結(jié)果為x=0.645051t-1+0.172591t-3。

2.最終擬合模型

最終擬合模為：x=-56522+4.3976t，N（0，2511509）

3.為了得到直觀的擬合效果，對(duì)輸出結(jié)果作圖：

結(jié)論：由上圖我們可以看出擬合的效果還不錯(cuò)，值得借鑒。

四、總結(jié)

由上可知擬合結(jié)果比較符合。1998-2000年世界的原煤產(chǎn)量有所下降，之后有所增加。相應(yīng)也與我國(guó)原煤產(chǎn)量有所相似。我國(guó)是原煤資源大國(guó)，也是消費(fèi)大國(guó)。我國(guó)石油量少，煤炭資源多，而且處在經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段，所以每天充當(dāng)了主要的資源角色。根據(jù)原煤的產(chǎn)量來(lái)合理利用顯得尤為重要。

參考文獻(xiàn)

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