ARIMA模型在农产品价格预测中的应用.pdf

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1、ARIMA模型在农产品价格预测中的应用一蔡景拓浙江财经大学摘要：农产品在我国社会经济发展过程中扮演着举足轻重的基础性作用，如水稻、小麦、玉米、花生等农产品与我们的日常生活息息相关，其是社会经济发展、人们丰衣足食与百姓安居乐业的基础性保障工程。本文主要在农产品定义与内涵的基础之上，针对ARIMA模型基本思想及数学模型重点分析农产品价格影响因素，最终分析了ARIMA模型在农产品价格预测中应用及作用。关键词：AKIMA模型；农产品；价格预测农产品在我国社会经济发展过程中扮演着举足轻重的基础优质、特色农产品基础之上构建现代化农业市场经营体系。性作用，如水稻、小麦、玉米、花生等农产品与我们的生活息息相

2、=、ARIMA模型基本思想及数学模型．关。农产品是社会经济发展、人们丰衣足食与百姓安居乐业的基ARIMA模型是AutoregressiveIntegratedMovingAverage的缩础性保障工程。写，译为中文即是差分自回归移动平均模型，其是博克斯和詹金在推动农产品转型、构建现代化农业市场体系的过程中，农斯于20世纪70年代提出的一种时间序列预测方法。ARIMA模产品的价格预测作用不可忽视。科学、合理、全面的价格预测对型在将非平稳时间序列转化为平稳时间序列的基础之上，使用指导我国农产品生产、调整农业结构并推动农产品转型有着重因变量对滞后值与随机误差项的现值与滞后值进行回归，从而要的意义。

3、本文主要在农产品定义与内涵的基础之上，针对通过一定的数学模型来近似地描述随着时间推移而形成的时间ARIMA模型基本思想及数学模型重点分析农产品价格影响因序列数据。ARIMA模型通常使用时间序列的过去值来预测未来素，最终给予ARIMA模型在农产品价格预测中应用的优化对策的数据值。，ARIMA模型作为现代统计方法中的一种计量经济模与建议。型，从某种程度上来说，其能够帮助企业对未来的数据值进行计一、农产品的定义及内涵算与预测。农产品主要指农业生产经营活动中获得的各种植物、微生ARIMA(p，d，q)的数学模型中，AR为自回归，MA为移动平物、动物及产品，即是源于农业的初级产品，主要涉及种植业、畜均

4、，P为自回归项，d为时间序列平稳时的差分次数，q为移动平牧业、渔业产品等。农产品具体包括水稻、大豆、玉米、花生、小麦均项数，公式通常表示为：等粮油作物、瓜果蔬菜、花卉苗木等种植业产品，猪、鸭、牛等畜Vdzt=0n+0B)0L(1)牧业产品，淡水、海水、滩涂养殖产品等渔业产品。农产品是人类式(1)中，z。为原始序列；为白噪音序列，服从均值为0、赖以生存的基础，不同的农产品为人类提供着不同的营养价值，方差为盯的正态分布；B为后移算子；‘Pp为自回归算子；为差其是人类的日常生活、社会经济活动的正常运行的基础性保障。分算子；P为自回归项；d为差分阶数；q为模型的移动平均阶数；0为移动平均算子；0。为

5、常数项。表1部分农产品今日价格详情定义为BZ=Z从而B-Z；那么可得：1名}藏襄l岛萝l穴蛊蘩J小囊l绿要l管丈米‘P(B)=l-~plB-~2B一⋯一‘PDB(2)I债撼l1．∞lo∞l1．∞l2．55ll1∞l4∞5．2D0(B)=1—0B一02B一⋯一0B(3)l簟擞l剃千竟l魄I茏，千克I甜千克l元，锶l觉，千竟午竟若用后移算子B来表示，则可得：数据来源：农产品价格信．E-网Zf=z广z。=(1一B)Z(4)从农产品的定义出发，本部分主要探讨农产品的三个方面定义0。=u(1一‘Pr‘Pr⋯一‘P)，其中u为平均数。内涵：首先，农产品是人类赖以生存的基础。人类的生存是建立满足(1)一(

6、4)式的ARIMA(p，d，q)~l为求和自回归滑动平均在每天规律的正常饮食基础之上，而每天的正常规律性饮食原模型，将差分运算与ARMA(p，q)相结合，具有较精确的短期预料又为由农产品的正常供应所保证。所以，农产品是人类赖以生测功能。存的基础；其次，农产品的质量有利于保证食用者的健康与安三、基于ARIMA模型的农产品价格影响因素分析全。农产品的质量安全指的是农产品的内在价值、使用价值与可2014年我国农产品批发市场交易中水产品价格涨跌共存，靠性都必须符合农产品的质量要求与卫生条件，通过监管措施蔬菜价格继续下跌，猪肉价格止跌略升，水果价格继续上涨；其的落实与农产品检测抽检的全面覆盖，从而保障

7、农产品食用者次，在大宗农产品交易中大米、棉花和玉米环比基本持平，食糖的生理安全与健康；最后，科学、合理的农产品价格预测有利于和小麦环比上涨，豆油、棕榈价格环比下跌。以2000年为基数，协助国家的宏观调控，优化资源配置。科学、合理的农产品价格2014年5月全国菜篮子产品批发价格指数为203．54，全国农产预测可以指导我国农产品生产工作，协助国家对农产品生产运品批发价格指数为202．13。那么，本部分主要基于AR