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    基于時(shí)間序列分析的吉林省糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型

    2014-11-22 16:24:02何延治
    江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2014年10期
    關(guān)鍵詞:時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)模型吉林省

    摘要:吉林省是我國(guó)重要的商品糧生產(chǎn)基地,時(shí)間序列分析中的ARIMA(p,d,q)模型可以很好地反映吉林省的糧食生產(chǎn)狀況。利用吉林省1978—2012年的糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù),根據(jù)時(shí)間序列分析法,通過(guò)Eviews軟件得到吉林省糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型,由該模型預(yù)測(cè)吉林省未來(lái)糧食產(chǎn)量呈現(xiàn)穩(wěn)中增長(zhǎng)的勢(shì)頭,但增產(chǎn)幅度逐漸減弱。

    關(guān)鍵詞:吉林?。粫r(shí)間序列分析;糧食;產(chǎn)量;預(yù)測(cè)模型

    中圖分類號(hào): F326.11文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A文章編號(hào):1002-1302(2014)10-0478-02

    收稿日期:2013-12-14

    基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金(編號(hào):31160103)。

    作者簡(jiǎn)介:何延治(1966—),男,吉林龍井人,碩士,副教授,從事計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究。E-mail:yzhe@ybu.edu.cn。吉林省是一個(gè)農(nóng)業(yè)大省,是我國(guó)重要的糧食主產(chǎn)區(qū),吉林省糧食生產(chǎn)對(duì)全國(guó)糧食安全具有舉足輕重的作用。能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)吉林省的糧食產(chǎn)量對(duì)吉林省乃至全國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展具有重要的意義[1]。本研究利用吉林省1978—2012年的糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù),選用時(shí)間序列分析中的ARIMA(p,d,q)模型,建立吉林省糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型,并用該模型擬和吉林省2011年和2012年的糧食產(chǎn)量,同時(shí)預(yù)測(cè)吉林省2013年和2014年的糧食產(chǎn)量,這可為指導(dǎo)吉林省糧食生產(chǎn)提供科學(xué)的理論依據(jù)。

    1時(shí)間序列分析方法

    時(shí)間序列分析方法是由美國(guó)著名統(tǒng)計(jì)學(xué)家博克斯和英國(guó)的詹金斯于1976年提出,簡(jiǎn)稱B-J方法,是一種應(yīng)用廣泛的數(shù)量分析方法,主要用于描述和探索現(xiàn)象隨時(shí)間發(fā)展變化的數(shù)量規(guī)律,是一種時(shí)間序列短期預(yù)測(cè)方法。時(shí)間序列預(yù)測(cè)是通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)目標(biāo)自身時(shí)間序列的處理來(lái)研究其變化趨勢(shì),即通過(guò)時(shí)間序列的歷史數(shù)據(jù),揭示現(xiàn)象隨時(shí)間變化的規(guī)律,將這種規(guī)律延伸到未來(lái),從而對(duì)該現(xiàn)象的未來(lái)作出預(yù)測(cè)。時(shí)間序列分析中的預(yù)測(cè)模型不同于其他計(jì)量經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)模型的一個(gè)重要特點(diǎn)是不考慮被研究變量以外的任何其他變量,而是依靠被研究變量本身的外推機(jī)制來(lái)描述經(jīng)濟(jì)變量的變化,強(qiáng)調(diào)讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話,重點(diǎn)分析時(shí)間序列本身的隨機(jī)性[2-3]。這也是本研究采用該方法的主要原因。

    2時(shí)間序列模型

    時(shí)間序列基本模型有3種:自回歸模型(autoregressive model),簡(jiǎn)稱AR模型;移動(dòng)平均模型(moving average model),簡(jiǎn)稱MA模型;自回歸移動(dòng)平均模型(autoregressive moving average model),簡(jiǎn)稱ARMA模型,前2種模型是它的特殊形式。這3種模型均只適用于平穩(wěn)的時(shí)間序列。但是,實(shí)際問(wèn)題中,許多時(shí)間序列并不近似為平穩(wěn)的時(shí)間序列,因此不能直接用非平穩(wěn)的時(shí)間序列建立模型,需要通過(guò)差分處理,產(chǎn)生一個(gè)平穩(wěn)的新的時(shí)間序列,再用ARMA模型建模,

    4結(jié)論

    時(shí)間序列分析法是一種重要的預(yù)測(cè)方法,其模型比較簡(jiǎn)單,對(duì)資料的要求比較單一,只需變量本身的歷史數(shù)據(jù),在實(shí)際應(yīng)用中有廣泛的適用性。在應(yīng)用中需根據(jù)所要解決的問(wèn)題及其特點(diǎn)等因素,綜合考慮并選擇相對(duì)最優(yōu)的模型。由研究建立的ARIMA(1,1,1) 模型預(yù)測(cè)分析可知,吉林省未來(lái)糧食產(chǎn)量呈現(xiàn)穩(wěn)中增長(zhǎng)的勢(shì)頭,但增產(chǎn)幅度將逐漸減弱。

    為更好地進(jìn)行吉林省糧食生產(chǎn),提高吉林省糧食生產(chǎn)的產(chǎn)量,要堅(jiān)持穩(wěn)定面積、主攻糧食單產(chǎn)的總方針,向科學(xué)技術(shù)要產(chǎn)量,要不斷加強(qiáng)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè),深入實(shí)施測(cè)土配方施肥,加強(qiáng)病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)與防控能力建設(shè),加快農(nóng)作物新品種和高效耕作技術(shù)的研發(fā)推廣,促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品合理高效流通,充分調(diào)動(dòng)農(nóng)民的生產(chǎn)積極性。

    參考文獻(xiàn):

    [1]王波,郭夜白,高來(lái)斌,等. 最優(yōu)加權(quán)預(yù)測(cè)在吉林省糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2008,30(5):760-763.

    [2]潘紅宇. 時(shí)間序列分析[M]. 北京:對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)出版社,2006:45-97.

    [3]張樹(shù)京,齊立心. 時(shí)間序列分析簡(jiǎn)明教程[M]. 北京:北方交通大學(xué)出版社,2003:33-84.

    [4]樊亮,常迎香,李菊梅. 時(shí)間序列分析模型在甘肅省GDP中的應(yīng)用[J]. 甘肅科學(xué)學(xué)報(bào),2009,21(4):140-142.

    [5]張曉杰,張希良. 時(shí)間序列分析模型在山東省糧食總產(chǎn)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 水土保持研究,2007,14(3):309-311.

    [6]王延停,杜院錄,賈利新. 時(shí)間序列分析在糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 河南科學(xué),2011,29(5):520-523.

    [7]王燕. 應(yīng)用時(shí)間序列分析[M]. 北京:中國(guó)人民大學(xué)出版社,2005:45-60.

    [8]于平福,陸宇明,韋莉萍,等. 基于小波廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型[J]. 湖北農(nóng)業(yè)科學(xué),2011,50(10):2135-2137.

    [9]張曉峒. 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件EViews使用指南[M]. 天津:南開(kāi)大學(xué)出版社,2003:232-242.

    [10]張曉峒. 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)[M]. 天津:南開(kāi)大學(xué)出版社,2001:282-341.endprint

    摘要:吉林省是我國(guó)重要的商品糧生產(chǎn)基地,時(shí)間序列分析中的ARIMA(p,d,q)模型可以很好地反映吉林省的糧食生產(chǎn)狀況。利用吉林省1978—2012年的糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù),根據(jù)時(shí)間序列分析法,通過(guò)Eviews軟件得到吉林省糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型,由該模型預(yù)測(cè)吉林省未來(lái)糧食產(chǎn)量呈現(xiàn)穩(wěn)中增長(zhǎng)的勢(shì)頭,但增產(chǎn)幅度逐漸減弱。

    關(guān)鍵詞:吉林省;時(shí)間序列分析;糧食;產(chǎn)量;預(yù)測(cè)模型

    中圖分類號(hào): F326.11文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A文章編號(hào):1002-1302(2014)10-0478-02

    收稿日期:2013-12-14

    基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金(編號(hào):31160103)。

    作者簡(jiǎn)介:何延治(1966—),男,吉林龍井人,碩士,副教授,從事計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究。E-mail:yzhe@ybu.edu.cn。吉林省是一個(gè)農(nóng)業(yè)大省,是我國(guó)重要的糧食主產(chǎn)區(qū),吉林省糧食生產(chǎn)對(duì)全國(guó)糧食安全具有舉足輕重的作用。能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)吉林省的糧食產(chǎn)量對(duì)吉林省乃至全國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展具有重要的意義[1]。本研究利用吉林省1978—2012年的糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù),選用時(shí)間序列分析中的ARIMA(p,d,q)模型,建立吉林省糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型,并用該模型擬和吉林省2011年和2012年的糧食產(chǎn)量,同時(shí)預(yù)測(cè)吉林省2013年和2014年的糧食產(chǎn)量,這可為指導(dǎo)吉林省糧食生產(chǎn)提供科學(xué)的理論依據(jù)。

    1時(shí)間序列分析方法

    時(shí)間序列分析方法是由美國(guó)著名統(tǒng)計(jì)學(xué)家博克斯和英國(guó)的詹金斯于1976年提出,簡(jiǎn)稱B-J方法,是一種應(yīng)用廣泛的數(shù)量分析方法,主要用于描述和探索現(xiàn)象隨時(shí)間發(fā)展變化的數(shù)量規(guī)律,是一種時(shí)間序列短期預(yù)測(cè)方法。時(shí)間序列預(yù)測(cè)是通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)目標(biāo)自身時(shí)間序列的處理來(lái)研究其變化趨勢(shì),即通過(guò)時(shí)間序列的歷史數(shù)據(jù),揭示現(xiàn)象隨時(shí)間變化的規(guī)律,將這種規(guī)律延伸到未來(lái),從而對(duì)該現(xiàn)象的未來(lái)作出預(yù)測(cè)。時(shí)間序列分析中的預(yù)測(cè)模型不同于其他計(jì)量經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)模型的一個(gè)重要特點(diǎn)是不考慮被研究變量以外的任何其他變量,而是依靠被研究變量本身的外推機(jī)制來(lái)描述經(jīng)濟(jì)變量的變化,強(qiáng)調(diào)讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話,重點(diǎn)分析時(shí)間序列本身的隨機(jī)性[2-3]。這也是本研究采用該方法的主要原因。

    2時(shí)間序列模型

    時(shí)間序列基本模型有3種:自回歸模型(autoregressive model),簡(jiǎn)稱AR模型;移動(dòng)平均模型(moving average model),簡(jiǎn)稱MA模型;自回歸移動(dòng)平均模型(autoregressive moving average model),簡(jiǎn)稱ARMA模型,前2種模型是它的特殊形式。這3種模型均只適用于平穩(wěn)的時(shí)間序列。但是,實(shí)際問(wèn)題中,許多時(shí)間序列并不近似為平穩(wěn)的時(shí)間序列,因此不能直接用非平穩(wěn)的時(shí)間序列建立模型,需要通過(guò)差分處理,產(chǎn)生一個(gè)平穩(wěn)的新的時(shí)間序列,再用ARMA模型建模,

    4結(jié)論

    時(shí)間序列分析法是一種重要的預(yù)測(cè)方法,其模型比較簡(jiǎn)單,對(duì)資料的要求比較單一,只需變量本身的歷史數(shù)據(jù),在實(shí)際應(yīng)用中有廣泛的適用性。在應(yīng)用中需根據(jù)所要解決的問(wèn)題及其特點(diǎn)等因素,綜合考慮并選擇相對(duì)最優(yōu)的模型。由研究建立的ARIMA(1,1,1) 模型預(yù)測(cè)分析可知,吉林省未來(lái)糧食產(chǎn)量呈現(xiàn)穩(wěn)中增長(zhǎng)的勢(shì)頭,但增產(chǎn)幅度將逐漸減弱。

    為更好地進(jìn)行吉林省糧食生產(chǎn),提高吉林省糧食生產(chǎn)的產(chǎn)量,要堅(jiān)持穩(wěn)定面積、主攻糧食單產(chǎn)的總方針,向科學(xué)技術(shù)要產(chǎn)量,要不斷加強(qiáng)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè),深入實(shí)施測(cè)土配方施肥,加強(qiáng)病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)與防控能力建設(shè),加快農(nóng)作物新品種和高效耕作技術(shù)的研發(fā)推廣,促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品合理高效流通,充分調(diào)動(dòng)農(nóng)民的生產(chǎn)積極性。

    參考文獻(xiàn):

    [1]王波,郭夜白,高來(lái)斌,等. 最優(yōu)加權(quán)預(yù)測(cè)在吉林省糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2008,30(5):760-763.

    [2]潘紅宇. 時(shí)間序列分析[M]. 北京:對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)出版社,2006:45-97.

    [3]張樹(shù)京,齊立心. 時(shí)間序列分析簡(jiǎn)明教程[M]. 北京:北方交通大學(xué)出版社,2003:33-84.

    [4]樊亮,常迎香,李菊梅. 時(shí)間序列分析模型在甘肅省GDP中的應(yīng)用[J]. 甘肅科學(xué)學(xué)報(bào),2009,21(4):140-142.

    [5]張曉杰,張希良. 時(shí)間序列分析模型在山東省糧食總產(chǎn)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 水土保持研究,2007,14(3):309-311.

    [6]王延停,杜院錄,賈利新. 時(shí)間序列分析在糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 河南科學(xué),2011,29(5):520-523.

    [7]王燕. 應(yīng)用時(shí)間序列分析[M]. 北京:中國(guó)人民大學(xué)出版社,2005:45-60.

    [8]于平福,陸宇明,韋莉萍,等. 基于小波廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型[J]. 湖北農(nóng)業(yè)科學(xué),2011,50(10):2135-2137.

    [9]張曉峒. 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件EViews使用指南[M]. 天津:南開(kāi)大學(xué)出版社,2003:232-242.

    [10]張曉峒. 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)[M]. 天津:南開(kāi)大學(xué)出版社,2001:282-341.endprint

    摘要:吉林省是我國(guó)重要的商品糧生產(chǎn)基地,時(shí)間序列分析中的ARIMA(p,d,q)模型可以很好地反映吉林省的糧食生產(chǎn)狀況。利用吉林省1978—2012年的糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù),根據(jù)時(shí)間序列分析法,通過(guò)Eviews軟件得到吉林省糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型,由該模型預(yù)測(cè)吉林省未來(lái)糧食產(chǎn)量呈現(xiàn)穩(wěn)中增長(zhǎng)的勢(shì)頭,但增產(chǎn)幅度逐漸減弱。

    關(guān)鍵詞:吉林省;時(shí)間序列分析;糧食;產(chǎn)量;預(yù)測(cè)模型

    中圖分類號(hào): F326.11文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A文章編號(hào):1002-1302(2014)10-0478-02

    收稿日期:2013-12-14

    基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金(編號(hào):31160103)。

    作者簡(jiǎn)介:何延治(1966—),男,吉林龍井人,碩士,副教授,從事計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究。E-mail:yzhe@ybu.edu.cn。吉林省是一個(gè)農(nóng)業(yè)大省,是我國(guó)重要的糧食主產(chǎn)區(qū),吉林省糧食生產(chǎn)對(duì)全國(guó)糧食安全具有舉足輕重的作用。能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)吉林省的糧食產(chǎn)量對(duì)吉林省乃至全國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展具有重要的意義[1]。本研究利用吉林省1978—2012年的糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù),選用時(shí)間序列分析中的ARIMA(p,d,q)模型,建立吉林省糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型,并用該模型擬和吉林省2011年和2012年的糧食產(chǎn)量,同時(shí)預(yù)測(cè)吉林省2013年和2014年的糧食產(chǎn)量,這可為指導(dǎo)吉林省糧食生產(chǎn)提供科學(xué)的理論依據(jù)。

    1時(shí)間序列分析方法

    時(shí)間序列分析方法是由美國(guó)著名統(tǒng)計(jì)學(xué)家博克斯和英國(guó)的詹金斯于1976年提出,簡(jiǎn)稱B-J方法,是一種應(yīng)用廣泛的數(shù)量分析方法,主要用于描述和探索現(xiàn)象隨時(shí)間發(fā)展變化的數(shù)量規(guī)律,是一種時(shí)間序列短期預(yù)測(cè)方法。時(shí)間序列預(yù)測(cè)是通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)目標(biāo)自身時(shí)間序列的處理來(lái)研究其變化趨勢(shì),即通過(guò)時(shí)間序列的歷史數(shù)據(jù),揭示現(xiàn)象隨時(shí)間變化的規(guī)律,將這種規(guī)律延伸到未來(lái),從而對(duì)該現(xiàn)象的未來(lái)作出預(yù)測(cè)。時(shí)間序列分析中的預(yù)測(cè)模型不同于其他計(jì)量經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)模型的一個(gè)重要特點(diǎn)是不考慮被研究變量以外的任何其他變量,而是依靠被研究變量本身的外推機(jī)制來(lái)描述經(jīng)濟(jì)變量的變化,強(qiáng)調(diào)讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話,重點(diǎn)分析時(shí)間序列本身的隨機(jī)性[2-3]。這也是本研究采用該方法的主要原因。

    2時(shí)間序列模型

    時(shí)間序列基本模型有3種:自回歸模型(autoregressive model),簡(jiǎn)稱AR模型;移動(dòng)平均模型(moving average model),簡(jiǎn)稱MA模型;自回歸移動(dòng)平均模型(autoregressive moving average model),簡(jiǎn)稱ARMA模型,前2種模型是它的特殊形式。這3種模型均只適用于平穩(wěn)的時(shí)間序列。但是,實(shí)際問(wèn)題中,許多時(shí)間序列并不近似為平穩(wěn)的時(shí)間序列,因此不能直接用非平穩(wěn)的時(shí)間序列建立模型,需要通過(guò)差分處理,產(chǎn)生一個(gè)平穩(wěn)的新的時(shí)間序列,再用ARMA模型建模,

    4結(jié)論

    時(shí)間序列分析法是一種重要的預(yù)測(cè)方法,其模型比較簡(jiǎn)單,對(duì)資料的要求比較單一,只需變量本身的歷史數(shù)據(jù),在實(shí)際應(yīng)用中有廣泛的適用性。在應(yīng)用中需根據(jù)所要解決的問(wèn)題及其特點(diǎn)等因素,綜合考慮并選擇相對(duì)最優(yōu)的模型。由研究建立的ARIMA(1,1,1) 模型預(yù)測(cè)分析可知,吉林省未來(lái)糧食產(chǎn)量呈現(xiàn)穩(wěn)中增長(zhǎng)的勢(shì)頭,但增產(chǎn)幅度將逐漸減弱。

    為更好地進(jìn)行吉林省糧食生產(chǎn),提高吉林省糧食生產(chǎn)的產(chǎn)量,要堅(jiān)持穩(wěn)定面積、主攻糧食單產(chǎn)的總方針,向科學(xué)技術(shù)要產(chǎn)量,要不斷加強(qiáng)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè),深入實(shí)施測(cè)土配方施肥,加強(qiáng)病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)與防控能力建設(shè),加快農(nóng)作物新品種和高效耕作技術(shù)的研發(fā)推廣,促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品合理高效流通,充分調(diào)動(dòng)農(nóng)民的生產(chǎn)積極性。

    參考文獻(xiàn):

    [1]王波,郭夜白,高來(lái)斌,等. 最優(yōu)加權(quán)預(yù)測(cè)在吉林省糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2008,30(5):760-763.

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