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    基于ARIMA 模型的我國糧食產(chǎn)量預(yù)測

    2019-12-25 02:56:56陳鼎玉萬堅程瀚鋒
    營銷界 2019年13期
    關(guān)鍵詞:單位根糧食建模

    陳鼎玉 萬堅 程瀚鋒

    一、引言

    糧食產(chǎn)量一直以來是我國各生產(chǎn)部門制定規(guī)劃方案所關(guān)注的重點目標(biāo)。改革開放近40 年以來,隨著國民經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展及人民生活水平的提高,人們對糧食的需求量越來越大。并且近些年在我國旅游業(yè)飛速發(fā)展現(xiàn)狀的推動作用下,糧食消費逐年增長。一方面,各部門生產(chǎn)都在經(jīng)歷結(jié)構(gòu)性改革,另一方面,糧食需求的影響因素的發(fā)展趨勢也在不斷變化,依賴歷史數(shù)據(jù)量的統(tǒng)計預(yù)測模型面臨著巨大的挑戰(zhàn),準(zhǔn)確而及時的糧食產(chǎn)量預(yù)測有助于我國糧食生產(chǎn)部門結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和收益的提高,更有利于人民日益增長的美好生活需要。

    國內(nèi)外有關(guān)糧食產(chǎn)量的研究數(shù)不勝數(shù),主要集中于對糧食產(chǎn)量影響因素的度量包括實驗法、計量模型等(汪陽潔,2015)。其中,郭建平(2015)運用天氣氣候以及地理條件限制等因素,研究氣候?qū)Z食產(chǎn)量的影響。也有些研究者從溫度角度考慮,考察溫度的浮動對糧食產(chǎn)量的影響(李彩俠等,2014)。陳鵬獅等(2009)認(rèn)為觀測實驗法片面性很強,且氣候、溫度和降雨量這些表面主觀現(xiàn)象難以采取物理的方法得到與事實情況一致的結(jié)論。而以往研究大多從氣候、溫度、濕度等氣象原因的角度來考察糧食產(chǎn)量的影響因數(shù),而少有研究者從計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度去探討糧食產(chǎn)量的內(nèi)生影響以及把握其客觀變化規(guī)律。本文以計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型為切入點,采用常見的ARIMA 模型對糧食產(chǎn)量時間序列進(jìn)行建模,以期為有關(guān)生產(chǎn)部門的政策制定作理論參考。

    圖1 糧食產(chǎn)量的預(yù)測值與真實值

    二、模型構(gòu)建

    ARIMA 模型是目前表述較為完善的時間序列預(yù)測模型。其主要思路是,將預(yù)測主體隨時間變化的序列視作隨機(jī)序列,但序列的變化具有一定的規(guī)律性,可以將其用數(shù)學(xué)模型來描述,并根據(jù)序列的過去值來預(yù)測未來值。

    采用ARIMA 模型建模的優(yōu)點是可以消除原始序列存在的趨勢性,其一般表達(dá)式為:

    表1 糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)的單位根檢驗

    表2 我國糧食產(chǎn)量預(yù)測ARIMA 模型估計結(jié)果

    三、實證分析

    本文主要選取我國1949 年-2017 年糧食總產(chǎn)量數(shù)據(jù)為原始數(shù)據(jù),并運用的Eviews10.0 軟件數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,數(shù)據(jù)來源于 國 家 統(tǒng) 計 局(http://data.stats.gov.cn)。由于對于原始數(shù)據(jù)單位根檢驗結(jié)果是不平穩(wěn)的,而經(jīng)過一階差分取對數(shù)后變成平穩(wěn)數(shù)據(jù),所以取糧食產(chǎn)量增長率進(jìn)行分析,增長率計算公式如下:

    從單位根檢驗結(jié)果來看,原序列不平穩(wěn)而對數(shù)差分序列平穩(wěn)適合ARIMA模型的建模,具體情況見表1:

    針對增長率序列,反復(fù)調(diào)試不同模型參數(shù),篩選比較模型的系數(shù)顯著性、擬合優(yōu)度、AIC 值及SBC 值,最終確定采用來對數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合程度最高,其效果最后。其結(jié)果如下表2。從殘差Q 檢驗結(jié)果來看,p 值不顯著,說明直接建立一階自回歸移動平均模型是十分合理的,進(jìn)一步考察殘差平方Q 檢驗,也發(fā)現(xiàn)不顯著,說明不平在異方差的情況,因此,AR(1)模型即為最終確定的模型。

    從模型估計結(jié)果來看,各系數(shù)顯著性很強,各信息值較小,說明模型擬合的較好,預(yù)測結(jié)果可信度較高。由此選取估計的AR(1)模型進(jìn)行靜態(tài)樣本預(yù)測,其擬合值與真實值之間誤差百分比為4.06%,將兩者繪制在一張圖上結(jié)果如圖1 所示:

    從圖1 的趨勢來看,1949 年-2018 年我國糧食總產(chǎn)量總體向上增長,局部有兩次大幅度下降即“大躍進(jìn)”時期和“入世”前一段時間。

    2003 年以后,糧食產(chǎn)量隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展高速增長,2014 年中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入“新常態(tài)”,經(jīng)濟(jì)增速放緩,糧食產(chǎn)量增速有所下降。從結(jié)預(yù)測結(jié)果來看,預(yù)計2019 年底我國糧食總產(chǎn)量會增長1.9%,預(yù)測總產(chǎn)量為6.687 億噸。其中絕對平均誤差為4.06%,這也從側(cè)面說明預(yù)測效果十分顯著。

    四、結(jié)論與建議

    本文采用ARIMA 模型對1949-2018 年我國糧食產(chǎn)量進(jìn)行了預(yù)測,研究表明:我國糧食產(chǎn)量總體上顯著上升,保持著高數(shù)增長,從基本上能夠滿足人民日益增長的美好生活需要??傮w上講,模型擬合的較好,預(yù)測誤差在4.06%左右,預(yù)計2019 年增長1.9%,產(chǎn)量大約為6.687 億噸。同時也可以看出,這種方法建模有著傳統(tǒng)方法不可比擬的優(yōu)勢,能真實反映我國糧食產(chǎn)量變化規(guī)律,其預(yù)測趨勢相當(dāng)合理。

    由于當(dāng)下處于世貿(mào)組織格局當(dāng)中,我國需要適時地調(diào)整當(dāng)前的糧食貿(mào)易政策以提升糧食作物的競爭力從而達(dá)到穩(wěn)生產(chǎn)、保關(guān)稅和優(yōu)化結(jié)構(gòu)等目標(biāo)。現(xiàn)階段,我國大宗商品關(guān)稅的稅率比小商品低,這是極其不合理的一種現(xiàn)象,須堅持“放小保大”的基本觀念。自農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革實施以來,糧食市場價格逐步回歸市場機(jī)制作用,但糧食市場活力仍未完全激發(fā),農(nóng)民的生產(chǎn)積極性仍然有待提升。基于以上因素考慮,建議政府從減小收入差距、穩(wěn)生產(chǎn)、實施最低收購價政策、實施臨時收儲政策、引導(dǎo)農(nóng)民合理耕種、推動糧食順利產(chǎn)銷、促進(jìn)產(chǎn)銷良性互通、抵御國際市場沖擊、調(diào)整糧食生產(chǎn)結(jié)構(gòu)以及大力實施供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的“市場化收購+補貼”政策等方面多加考慮。

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