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作者：郑明贵;李丽;于明;
单位：江西理工大学矿业发展研究中心;中国科学技术大学管理学院;
摘要：稀土供需矛盾日益尖锐，科学预测未来中国稀土需求量，对稀土合理开采利用、进出口计划以及国家产业政策制定具有重要意义。利用灰色关联分析，选取2003—2023年稀土价格、中国GDP、产业结构作为主要驱动变量，并构建了ARIMA-GM-BP神经网络组合模型，采用情景分析法预测中国2025—2035年稀土需求。结果表明，所选取驱动变量与中国稀土需求具有较高的关联性，且组合模型较单一模型预测精度更高；2025—2035年中国稀土需求量和进口量将持续上升，但增长速度有所放缓；三种情景下预测2025年、2030年和2035年中国稀土需求量均值分别为28万吨、42万吨和47万吨；2025—2035年平均进口依存度为24.96%。据此提出针对性的政策建议。
关键词：ARIMA-GM-BP模型;;中国稀土;;情景分析;;需求;;预测
基金资助：国家社会科学基金项目(22XGL003);; 江西省高校人文社会科学重点研究基地江西理工大学矿业发展研究中心2022年度重大招标课题(KYZX2022-1)
