寇爱青 周伟 胡巧珍

[摘 要]能源问题是我国长久以来需要关注的主要问题之一，对我国经济社会发展有着重要的制约作用。由于该数据具有样本少、信息不确定等特性，文章运用GM（1，1）模型对其进行预测。通过对数据进行一次累加、生成紧邻均值序列和构建灰色白化方程等过程，选取近6年我国能源消费量的数据为样本，对能源消费量进行拟合与预测，以证实该项目的可行性与准确性。

[关键词]GM（1，1）模型；能源消费量；预测

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2018.16.015

1 引 言

能源问题是我国长久以来关注的重要问题之一，充足的能源保障能推动中国的快速发展。在当今世界经济全球化大背景下，了解能源消费量的趨势有重要意义。

在能源方面，许多学者进行了具体的研讨与探索：如通过能源投入产出表对外向型经济等进行实证研究（徐盈之等，2010）；如运用VEC模型分析了我国三个产业的能源利用与经济增长的相关数据（邵庆龙，2017）以及采用LMDI分解与计量模型对我国能源强度变动进行实证研究（张瑞等，2018）。

由于我国的能源消费情况在不同的时期的增长情况有很大的差异性，体现为几年会有一个新的趋势，历年的能源消费数据属于不确定性的小样本数据，故可以利用GM（1，1）模型来做预测研究。

中国学者创建的灰色系统理论，是一种分析少数据、贫信息不确定性问题的新方法（邓聚龙，1986）。它的主要分析对象是“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”“贫信息”不确定系统，通过对“部分”已知信息的生成、开发等措施，提取有价值的信息，从而完成对系统运转行为、演变规律等的正确描绘和有效监控，GM（1，1）模型是其基础和核心。……