王敏会，常桂娟

(青岛农业大学理学与信息科学学院，山东青岛 266109)

小波分析是以应用数学为基础发展起来的学科，能够对非平稳信号进行滤波和多分辨率时频分析等。该方法的主要优点是：它可以将时间序列扩展到时频域，以直观的方式观察时间和频率内的变化信息。这种特性使它优于传统的时间序列分析和频域方法(如傅立叶分析)，而这些传统方法不能同时考虑时频两个维度。由于小波分析可以提取时频局部化信息，因此可以应用到非平稳和局部平稳序列，以及有结构变化的系列[1]，得到更稳健可信的分析结果。本文利用连续小波分析的方法研究两个时间序列在时域和频域下的联动和因果关系。

电力工业作为中国最重要的能源工业，对国民经济发展起到了关键的作用。电力工业的发展需要满足三个目标：支持经济增长，促进环境的可持续发展，为社会提供电力服务。经济的快速增长对应电力消费的增加，电力消费从1980到2014年增长了18.7倍，以每年大约9%的速度增长[2]。作为世界上最大的发展中国家，中国的经济发展和能源消费对全世界的经济格局、能源利用和环境保护都有深刻的影响。近年来，很多研究发现电力消费和经济增长间的非线性关系：隋建利等[3]基于马尔可夫区制转移因果模型(the Markov regime switching causal model)发现电力消费与经济增长具有时变非线性因果关系；梁经纬[4]利用马尔可夫区制格兰杰检验(the Markov regime switching Granger test)证明这两个变量存在非线性关系；……