[论文]1995─2017年甘肃省粮食产量的趋势预测

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1、[论文]1995─2017年甘肃省粮食产量的趋势预测研究粮食生产波动与消费并对未来情况的作出预测，是粮食问题宏观决策和控制的主要条件。短期研究一般应用多元统计的回归分析方法，从价格、比较效益、投入、经营方式等方面对波动给出了事后解释，却没有令人满意的事前预测。的确，农业生产的独特性增加了对它预测的难度，因为事先并不知道当年农业实际投入与未来实际气候条件。所以，“避开”上述这一切因素，仅仅研究这些因素交互作用下的客体自身的变化，以求得某种规律。本文正ュ是基于这种思想，根据1949──1994年甘肃省粮食产量历史资料，

2、运用自昱回归动平均模型，对我省未来粮食生产量劬情况所做的一次有益的尝试性研究。煞一、三因素的选择一个经济时间序列嘻｛ｘt｝，通常认为由三种因素组成，即┤长期趋势、周期因素、随机因素。对于一缄个时间序列，宜于选用自相关分析图来判汴别序列的平稳性与周期，并且通过自相关和偏相关分析图确定ARIMA模型的自赎回归阶p与动平阶q。17/17⒈自相关系数n-kt=1∑Xt+k-X)r津k＝─────────nt=1∑邯2其中X为｛Xt｝的平均值，rk别为滞后k期的自相关系数。平稳性识硗别如果rj随着j增大而迅速靠近零气，或散乱

3、地分布在零点周围，则认为序列贯平稳；否则非平稳。对于非平稳序列，通虹过差分，消除其趋势。周期识别曲对于一平稳序列，观察其自相关分析图，如果每隔时间T，自相关系数显著偏高，耄17/17可以认为该序列具有周期T；否则，无周具期。⒉偏自相关系数在已知自相＋关系数的条件下，解如下一系列方程组：│1r1……rk-1││ρk1││r1││r11……rk-2││ρ丑k2│＝│r2│││││││鸠│rk-1……1││ρkk││rk│赍得到偏自相关系数ρ11，ρ22，罴…，ρkk。然后根据自相关系数和偏自殴相关系数的截尾与拖尾确定

4、自回归阶p与葳动平均阶q。⒊参数估计。17/17二、悍周期的确立“经济周期也叫商业循环钅或经济波动，这种周期在每一次重复出现裂中，周期的长度和振幅都不同，完全相似的经济周期是不存在的”，“只有经济从糊一个高峰到另一个高峰，或者从一个底谷嗑到另一个底谷，波动的时间在15个月以上，才可以算作一个经济周期”。这种对梃经济周期的定义，笔者认为着重于对经济凇的事后分析而不是事前预测，并且忽略了弟两个极其重要的事实：即经济数据的离散性和由于经济增长趋势的影响，可能使后箱期的底谷值大于前期的高峰值，这样就使＃对底谷的预见性大

5、幅度降低，造成了对经荦济周期研究困难性进一步加大。可以代考虑通过差分方法剔除趋势项，并把根据渖自相关分析图得到的周期视为经济周期。隶它如同一个数学函数如y=SinX周期，并不规定周期有某种特定的始末点，仅碣仅要求它使函数满足Sin＝SinX＝绕SinX，k=±1,…)，或具有统计妲意义上的类似关系。当然一个周期是否有祀效或有意义，就看采用这个周期所做的预测模型，是否能够拟合和反映现实。经过娥差分、计算、分析、筛选和拟合预测结果Κ及对比，最后确定全省粮食生产周期T＝咤8或10年。17/17⒈趋势项的剔除令苴Xt＝X

6、t+1-Xt,然后进行平稳性垩识别，如不平稳，继续差分，直至得到一内平稳序列｛Zt｝。⒉周期项的剔除观察｛Zt｝的自相关分析图，从可能躲的周期5、8、10、11年中，经过计算分析筛选，最后确定全省粮食生产周期T=8年。令Yt＝Zt+T-Zt得到一个无周期的平稳序列｛Yt｝。爸三、粮食产量预测与分析根据1949─1994年粮食产量历史数据，览对1995─2017年产量进行多步预鳝测，分别选用ARIMA、ARIMA、哮17/17ARIMA模型，预测方程如下：·娆dXt=Ξt其中：p=9,2,9蚩，d=1，q=9,2

7、,12。预测结果氨见表。未来甘肃省粮食产量预测表单匕位：万吨年份低值中值高值1995畴199619971998嗍19992000200117/17鹊200220172017201720172017钯201720172017浦17/1717/17觌17/17励17/17⒌17/17敏从今年全省农情与气候条件分析，近两年患──1995年、1996年粮食产量将贲呈低位运行态势，今年全年粮食将减至6源49万吨左右，减幅达－％；如果夏粮实穰际减产幅度达到两成，则全年减产幅度将坜会更大，总产有可能降至598万吨左右。对预测

8、结果的中长期趋势分析表明监，随着人口的膨胀，人均消费量的增大，怙各种投入的增加。全省未来粮食生产，呈低值预测结果最容易达到；而在中期将呈蕊介于低值与中值之间的水平运行态势，长赜期看将呈中值预测趋势运行的可能性和实现的可能性较大；呈高值预测运行态势的蜒可能性非常小；实现2000年原有90枪0万吨目标的难度非常大，达到的可能性┰也非常小。原因如