居民生活能源消费可以反映一个国家的文明发展程度。我国居民生活能源消费已成为第二大能源消费领域。因此,对生活能源消费的研究有助于对整个能源消费体系的深入研究,从宏观上把握与调控能源消费模式,改善能源部门与其他部门之间的关系。由于生活能源消费不仅受到经济系统内部本身的影响,还受到诸如文化背景、地区和政治格局等经济系统外部因素的影响。因此,要想更好地把握生活能源消费的变化规律和发展趋势,仅进行一个时间层次上的分析是不够的。小波分析是工程领域中进行信号处理的方法,能够从多个层次的时间尺度上对非平稳的时间序列数据进行分析。通过对数据的多尺度分解,依据不同尺度上的数据特征进行有效地建模、预测和重构,从而减少信息浪费,提高预测效率和准确性。鉴于以上考虑,本文将生活能源消费作为研究对象,选取1983—2012年我国生活能源消费数据,通过借鉴国内外小波分析方法在经济领域和其他方面的应用,利用小波分析理论对其进行分析和预测。首先借助小波分析理论中多分辨分析的分解与重构算法,对生活能源消费增长率序列进行特征时间尺度分析、主要周期分析和突变特征分析,并得出分析结果。在特征时间尺度方面,生活能源消费增长率存在25~30年和3~10年这两个主要的特征时间尺度,其中25~30年的特征时间尺度非常明显。在主要周期方面,通过小波方差图,得到了生活能源消费增长率存在3年、6年、8年和28年这四个主要周期。在突变特征方面,通过分析四个主要周期的小波变换系数模,得到了生活能源消费增长率序列的四个主要周期共同存在着1988年、1998年和2008年这三个突变点,并且据此判断未来生活能源消费量将呈现缓慢增长的趋势。其次对生活能源消费序列进行建模拟合预测,通过小波分析建模预测并与传统的ARMA模型预测结果进行比较。再使用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)、希尔不等系数(TIC)这四个指标来评价两个模型的预测结果,结果显示所建立的小波模型的预测效果更好。