澳門輕汽油月消費量之分析與預測

Abstract

能源危機已經成為全球關注的重要議題之一，不僅僅是因為伊拉克戰爭、利比亞戰爭等使得國際能源價格大幅度波動，而且是因為人們日益認識到，能源的消耗會對環境產生重要影響，特別是二氧化碳的排放。而汽油作為各種能源中使用量最具有代表性的一種，與我們的生活息息相關。澳門作為一個面積很小的地區，是不是更加容易收到國際油價波動的影響呢？他們的各種節能減排活動是否成效顯著呢？作為一個和臺灣相隔不遠、關係密切的地區，他們的能源使用情況能給我們重要的參考。 我們使用澳門特別行政區政府統計暨普查局的“能源耗用量——汽油耗用量”資料，時間為西元2001年1月至2011年12月共132筆月資料，並保留最後12筆資料用於樣本外預測。我們使用了四種時間序列分析的方法：ARIMA季節模型、指數平滑法、時間序列迴歸法、分解法來配適，並利用MAD、MSE、MPE、MAPE四種準則來評估樣本外預測，以確定何種方法為最佳。結果發現在這四個準則之下，ARIMA Seasonal Model為最好的方法，因此我們借由ARIMA Seasonal Model的分析結果得出了若干重要結果和政策建議。

Abstract

Energy crisis is becoming one of the most important issue of the world, not only for the fluctuation of energy price which result from Iraq war and Libya war, but also caused by people's concept that the assumption of fuel have a great influence on the environment, especially the discharge of carbon dioxide. As the representative of fuel, gasoline has a strong impact on our life. Considering Macao is a small place, will they be more easily influenced by the international energy price? Are their energy saving methods effective? There usage of fuel is significant conference to us. We used the data of "Energy consumption-Gasoline consumption" from Macao's statistical bureau. The time period is from January 2011 to December 2011, total 132 observations. We save the last 12 observations for out-of-sample forecasts. We used 4 kind of time series analysis method, including ARIMA seasonal Model, exponential smoothing, time series regression and decomposition method. Besides, in order to know which model is the best one, we used the criteria of MAD、MSE、MPE、MAPE to evaluate the out-of-sample forecasts.