全社会用电量是指全国范围内所有用电领域的电能消耗总量。用电量是分析宏观经济的指标之一,宏观经济发展与电力发展具有相伴性,因此对社会用电量进行统计分析意义重大。非参数统计方法致力于解决样本总体理论分布未知时的估计与检验问题,非参数回归模型无需假设样本总体所服从的分布和模型形式,非参数回归模型因其广泛的适用性被用于众多领域的探究,非参数回归模型中自回归阶数、窗宽和核函数是影响非参数回归模型优劣的重要因素,因此本文致力于解决非参数自回归条件异方差模型的自回归阶数的确立、最优窗宽的选择及核函数的选择,并用非参数自回归条件异方差模型对社会用电量数据进行建模实证分析。交错鉴定窗宽选择法给出了最优窗宽的选择标准,却未能明确给出最优窗宽的计算过程,因此探究出更具操作性的和更有效的最优窗宽法方法就是本文的出发点之一,在窗宽的选择上本文改进了众多文献和学者追捧的交错鉴定法,也称为交叉验证法,改进的主要思想是：首先利用直接插入法确定一个初始的窗宽,然后确定一个最优窗宽的选择区间,继而在这个区间上用黄金分割法(0.618法或优选法)计算使得拟合均方误差最小的窗宽为最优窗宽,经黄金分割法改进后的交错鉴定法在最优窗宽的计算过程中计算过程明了,同时大大提高了计算效率,在第三章第6节对改进后的窗宽进行了随机模拟实验,实验证明改进后的窗宽选择法具有适用性。本文第三章第4节提出了自回归阶数选择的二阶段循环估计法,将经验窗宽选择法和交错鉴定法计算出的窗宽运用于相合定阶法中对自回归阶数进行二阶段估计,使得非参数回归模型中自回归阶数更精确。本文也通过随机实验验证数据本身的分布对核函数的选择与模型的影响效果,运用高斯核函数,抛物线核函数,均匀核函数分别同时拟合具有正态分布,指数分布,均匀分布的数据,得出：均匀核在拟合以上三种分布的数据时拟合效果比其他两个核函数在拟合上述数据的拟合效果差的结论；抛物线核的拟合效果并不总是比高斯核拟合效果优的结论；核函数的选择受数据本身的分布影响的结论。本文还建立社会用电量的非参数自回归条件异方差模型和ARMA(p,q)模型进行分析,并对建立的模型的拟合效果进行比较,确定适合社会用电量的模型并做出短期预测。最后还建立模型分析社会用电量与经济增长间的关系,得出它们呈正相关线性关系的结论。