时间数列模型在粮食产量预测中的应用
粮食产量预测理论、方法与应用Ⅲ.粮食生产潜力中、长期预测理论、模型及其应用
个模型中判断，如果符合以上条件就取其平均；如果 以上条件都不符合，就取 4 个模型预测结果的平均。
以上预测方法的理论基础是：在未来粮食增产过 程中，科技进步必然使粮食产量持续增加，而科技进 步有时快有时慢；与此相对应，也存在另外一种力量 使增产在减少，如阶段性的小气候波动、政策和投入 的影响等。
在预测未来 10 年的过程中，如果经历了 3 年后， 有了实产，则可计算出预测误差，当误差连续 3 次向 一个方向偏离，都超过 1%并且递增，还可以对未来预 测结果进行小趋势修正，这样还将提高预测精度。
农业资源与环境学报
2014 年 6 月·第 31 卷·第 3 期：220-226
Journal of Agricultural Resources and Environment
June 2014·Vol.31·No.3：220-226
粮食产量预测理论、方法与应用 芋.粮食生产潜力中、长期预测理论、模型及其应用
基于时间序列模型的农业总产值预测
82019月（下）行政事业资产财务与基于时间序列模型的农业总产值预测原文婷（河南财经政法大学河南郑州）摘要：本文采用时间序列分析方法，对河南省2001年第一季度到2018年第一季度共69个农业总产值季度数据进行研究分析，建立ARIMA 时间序列模型，并对这一模型具有的残差异方差性进行了改进，最终建立ARIMAGARCH 模型。
之后，利用建立的模型对原始数据进行预测，最后得到了河南省农业总产值2018年第二季度到第四季度的预测数据值。
关键词：农业总产值；时间序列模型；农业总产值预测一、研究背景1.研究目的本课题将对河南省2001年第一季度至2018年第一季度共69个农业总产值季度数据进行分析，利用软件建立相对最优的模型，并且利用所建立的模型预测河南省2018年第二季度到第四季度的农业总产值数值，并分析我国农业总产值的走势，有利于系统地了解河南省农业发展的相应情况。
而且这种建立模型并进行预测的方法，将给出计算农业总产值的另一种方法，这种方法相对简便快捷，与传统调查计算方法相比，这种计算方法大大缩短了计算时间，不再需要大量人力以及财力等，节省了大量时间、人力资源以及资金。
该研究方法具有很高现实价值。
2.研究现状综述近年来，随着我国相关专业人才对时间序列模型的学习与研究，时间序列模型在我国迅速兴起，各类有关时间序列模型的研究报告和论文相继出现，且数量极多，数据类别涵盖极广，方方面面的时间序列数据几乎都可以用时间序列模型来进行分析以及预测。
在我国，基于时间序列模型的农业总产值预测类文章有很多，有对全国农业总产值进行分析的，有对中部、西部等大范围地区农业总产值进行分析的，有对四川、贵州、山东等省份农业总产值进行分析的，也有对吉林市等城市小范围地区进行分析的。
然而检索我国的各大期刊网站，关于应用时间序列模型对河南省农业总产值数据的分析与预测类型的文章，几乎可以说是寥寥无几。
河南省作为我国的农业大省，每年的农业总产值在全国各个省份之中也是位居前列的，关于农业的各项报告也有极大的数量，但是关于时间序列模型在农业总产值上应用的文章却相当少，这也表明了我省农业总产值基于时间序列模型的研究与应用还有很大发展空间。
基于时间序列在粮食产量中的方法研究毕业论文
毕业设计（论文）题目基于时间序列在粮食产量中的方法研究基于时间序列在粮食产量中的方法研究摘要：粮食是我们生产和生活中的基本消费品，我国民生国计的首要大事就是解决我国的粮食产量问题。
本文介绍了几种时间序列的建模方法，来分析预测出我国的粮食产量问题。
并且通过分析我国2000到2014年的粮食生产总量数据的特点，建立了自回归移动平均模型ARIMA(p,d,q)模型。
最后，通过使用Eviews6.0操作软件成功的计算完成了关于我国粮食产量的预测问题。
得出的结果如下，在未来的几年，我国粮食生产在不受到自然灾害等因素影响的前提下，将会缓慢增长。
通过分析，显示农业科技技术和重大的自然灾害对我国粮食产量的影响较为严重，为了保证粮食产量的增长要发展好农业技术和做好重大自然灾害的预防措施。
关键词：时间序列；粮食产量问题； ARIMA模型。
Study on the method of time series based on grain outputAbstract：Food is the most basic consumer goods for human survival,the problem of the grain output of a country relates to the national economy and the national economy and the country's national economy and the nation's livelihood.To make food forecast,this paper presents several modeling methods for time series.Through the analysis of the characteristics of the total grain production data in 2000-2014, the model of auto regressive moving average ARIMA(p,d,q)is established.Finally, the forecast of grain output of our country is calculated by Eviews6.0 software.The results show that the grain output is not affected by natural disasters in the next several years, and it will slow growth.The analysis shows that the agricultural technology and the major natural disasters have a serious impact on the grain output in China.In order to ensure food production problems to develop agricultural technology and to do a major disaster prevention.Keyword:Time series ; Grain output ; ARIMA model.目录摘要I目录III1．引言11.1课题背景11.2本课题研究的意义12．关于我国的粮食产量问题22.1国粮食产量的现状22.2研究粮食产量的方法23．几种时间序列预测方法简介23.1自回归（AR）模型33.2移动平均（MA）模型43.3自回归移动平均（ARMA）模型53.4差分自回归滑动平均(ARIMA)模型54.数据的分析与模型建立74.1数据分析74.2数据平稳化84.3模型的定阶94.4模型有效性检验124.5模型预测135．结论13参考文献15致161．引言1.1课题背景我国的民生问题与粮食产量密切相关，国家经济的可持续性发展以与政治局面的稳定等方面都受到粮食产量的影响。
我国粮食产量预测的时间序列模型与应用研究
最终得到每一频率所对应的功率谱，如果在功率谱上出现了比较明显的高峰值，其对应的频率就能够确定该序列的主要周期分量。
由于粮食产量的具有波动性，因此这一波动序列必然为多个周期分量的叠加函数。
三、时间趋势和周期波动模型的实证分析(一)我国粮食产量时间序列的单位根检验利用Eviews5.0对我国1949-2008年的粮食产量的原序列与一阶差分序列进行单位根检验。
表1中的ADF检验值为-2.29，大于各个水平的临界值，而表2中的检验值均小于各个水平的临界值。
粮食产量序列是非平稳的，其一阶差分是平稳的。
粮食产量序列是一阶单整序列。
在这种情况下，通常要对其进行趋势项和周期项的分离。
(二)我国粮食产量的HP滤波法的时间趋势模型按照滤波分析原理，对我国1949-2008年的粮食产量(设为Y)序列进行滤波处理(万吨)，得到图1结果。
图1可以直观看到，新中国以来，我国粮食产量的趋势一直是增长的，但是由于粮食产量呈现出非线性的复杂特征，可以用一个时间变量t来代替所有的复杂的不确定影响因素。
综合考虑，笔者建立粮食产量时间趋势序列与时间t的趋势多项式函数如公式(9)。
粮食产量不仅跟时间有关，还存在三阶滞后。
粮农对每一年的粮食播种结构或者其他投入等都存在一种习惯性，导致前几年的产量对下一年产生影响。
时间的一阶分量对趋势产量的影响远远大于二阶分量的影响。
可以认为60年来我国粮食产量的增长趋势几近于直线增长状态。
图2显示了利用公式(10)对1952-2020年的产量拟合预测的误差区间，从其中的几个判断标准看出，对粮食产量的时间趋势序列拟合效果非常好。
该模型预测未来粮食产量的大体走势是上升的，但是这条趋势曲线随着时间的趋势近于平缓增长。
从图2中还可以看出，我国粮食产量的趋势序列的增长曲线斜率是凹凸交替的，即呈现出初始斜率逐渐增大然后降低趋于平缓，紧接利用公式5到公式8，计算得出谱分析系数A和B的值，并以此计算样本谱的值，其计算结果如表4。
农业分析研究的时间序列模型应用
农业分析研究的时间序列模型应用一、引言时间序列模型是一种重要的统计方法，它可以用来分析和预测农业发展的趋势和走势。
在这篇文章中，我们将探讨农业分析研究的时间序列模型应用，并提出一些实际案例。
二、时间序列分析简介时间序列分析是一种基于历史数据的统计方法，通过分析时间内的相关变化，揭示出其中的规律和趋势。
它适用于各个领域，包括农业领域。
时间序列模型可以帮助我们理解农业的发展规律，提供预测和决策的依据。
三、农业产量的时间序列模型农业产量是农业分析研究中的一个重要指标，可以通过时间序列模型进行预测。
例如，我们可以使用ARIMA模型来预测未来几年的农作物产量。
通过分析历史数据中的季节性和趋势，我们可以得出一个相对准确的预测结果。
四、农产品价格的时间序列模型农产品价格是农业市场中的一个重要因素，可以通过时间序列模型进行分析。
例如，我们可以使用GARCH模型来分析农产品价格的波动性，并提出相应的风险控制策略。
通过对农产品价格进行预测，可以帮助农民和农业企业做出更好的决策。
五、气候变化与农业的时间序列模型气候变化对农业产量和农产品价格有着重要影响，可以使用时间序列模型进行分析。
例如，我们可以使用VAR模型来研究气温和降水对农作物产量的影响。
通过分析气候变化的时间序列数据，可以为农民提供更好的种植和管理建议。
六、农业市场需求的时间序列模型农业市场需求的变化对农业产业链的发展有着重要影响，可以使用时间序列模型进行分析。
例如，我们可以使用ARIMA模型来预测未来几年的农产品需求量。
通过对农业市场需求进行预测，可以帮助农民和农业企业制定生产和销售策略。
七、农业投资与时间序列模型农业投资是农业发展的重要支撑，可以使用时间序列模型分析农业投资的趋势和规律。
例如，我们可以使用VAR模型来研究农业投资与农业产量之间的关系。
通过分析农业投资的时间序列数据，可以为农业发展提供指导和决策依据。
八、农业技术进步的时间序列模型农业技术进步对农业产量和农业市场有着重要推动作用，可以使用时间序列模型进行分析。
农业分析的时间序列模型应用研究
农业分析的时间序列模型应用研究一、引言最近几十年来，农业生产与发展在全球各地都扮演着重要的角色。
了解农业发展趋势以及对农业产量进行准确的预测，对于实现粮食安全、农产品供应链优化和农业政策制定都至关重要。
而时间序列模型作为一种广泛应用的统计模型，在农业分析中发挥了重要作用。
二、时间序列模型的概念及应用时间序列模型是一种将数据观测结果与时间尺度相关联的模型。
通过对时间序列数据的观测，可以利用模型预测未来趋势或者对历史数据进行分析。
在农业分析中，时间序列模型可以用来预测农产品的产量、市场价格变动、气候变化对农业产量的影响等。
三、ARIMA模型在农产品产量预测中的应用ARIMA模型（自回归移动平均模型）是一种常用的时间序列模型。
它可以通过对历史数据的分析，找出数据的长期趋势和周期性变动，并利用这些信息对未来的数据进行预测。
在农产品产量预测中，ARIMA模型可以根据历史数据的变化趋势和季节性因素，对未来的产量进行准确预测。
四、时间序列模型在市场价格预测中的应用市场价格的波动对农业发展和农民收入具有重要影响。
时间序列模型可以通过对历史市场价格数据的分析，找出价格的周期性变动和趋势，并进行合理的预测。
这对于农民合理制定销售策略、农产品定价具有重要意义。
五、时间序列模型在气候变化与农业产量关系分析中的应用随着气候变化的不断加剧，农业生产面临更多的不确定性。
时间序列模型可以用来分析气候因素（如温度、降水量等）与农业产量之间的关系，并预测未来气候变化对农业产量的影响。
这对于农业资源的合理配置和农业保险的设计具有重要意义。
六、时间序列模型在农业政策制定中的应用农业政策的制定需要依据农业发展的趋势和变化进行科学的预测和决策。
时间序列模型可以通过对历史数据的分析，找出农业发展的规律和趋势，帮助政府和决策者制定科学的农业政策，提高农业的可持续发展。
七、时间序列模型的局限性与挑战时间序列模型在农业分析中能够提供重要的参考和预测，但也存在一些局限性和挑战。
我国粮食产量预测的时刻序列模型与应用研究
我国粮食产量预测的时刻序列模型与应用研究一、引言保证国家粮食安全是一项长期的、须臾不可放松的历史重任(刘志澄，2009)，粮食关系着国计民生，是一个具有时间和空间永恒性的问题(李岳云等，2001)，而粮食生产本身是由自然、社会、经济等诸多因素综合影响的一个不确定系统。
从统计数据上看，1998年我国粮食产量曾经达到历史上的高点，此后却出现连年下滑，持续稳产增产的时间基本没有超过3年。
到了2003年，我国粮食产量只有亿吨，是1990年以来最低的一年。
面对严峻的粮食生产形势，国家及时采取了一系列支农惠农政策来带动种粮积极性。
自2004年开始，我国粮食生产开始出现连续增产。
继2007年突破了5亿吨后，2008年粮食产量又上了新的台阶，达到亿吨，不仅实现了粮食连续五年增产，也结束了我国多年来粮食生产“两丰一平一减”周期性波动的历史。
未来我国粮食生产走势能否达到国家粮食安全目标的要求？粮食产量还将如何波动？准确地分析和把握以上两个问题，对调整国家粮食政策，保障粮食安全具有非常重要的指导意义和实践价值。
国内学者在粮食产量的预测和波动性方面做了大量的研究工作。
对粮食产量的预测方面，国内学者主要采用了指数平滑、灰色预测等时间序列方法。
指数平滑法的缺点就是不同的平滑系数就可能造成结果出现较大的差异，而且到目前为止尚没有一个固定的方法来确定平滑系数。
大多数研究是根据经验来选择平滑系数，导致预测结果失真。
灰色预测仅仅对原始数据进行叠加，排除了波动干扰项，所以在做长期预测时会有比较大的偏差。
在粮食产量的波动方面，主要采用速度法、剩余法。
喻翠玲等(2006)的波动指数法、王玉斌等(2007)的变异系数法均属于速度法，这类方法由于不能将数据的长期趋势剔除，当期的粮食产量会受到相邻年份波动影响。
剩余法是利用某种方法如移动平均、直线滑动平均模拟法等，将趋势与波动进行分离，着重考察其绝对波动产量。
国内大多数学者都采用剩余法来研究波动的特征，在此基础上建立我国粮食产量的波动与自然、社会、经济等一系列影响因素的关系模型，分析各因素变化的影响效果。
ARIMA时间序列分析模型在农业生产指导中的应用
ARIMA时间序列分析模型在农业生产指导中的应用摘要ARIMA 时间序列分析模型已被广泛应用于农业生产指导中。
本文以ARIMA 时间序列分析模型为核心，介绍了其在农业生产指导中的应用，包括农产品价格预测、产量预测、气象预测等方面。
因此，本文具有一定的实践意义。
关键词：ARIMA 时间序列分析模型；农业生产指导；农产品价格预测；产量预测；气象预测引言农业是我国的基础产业之一，而农业生产指导是决定农业生产效益的关键。
在现代农业生产中，大量数据的收集和分析已成为基本工作之一。
然而，对于数据的处理和分析是一个挑战，需要适当的工具和方法。
ARIMA 时间序列分析模型是一种被广泛应用于金融、经济、气象等领域的分析模型，其亦被成功地应用于农业生产指导中。
本文旨在系统地介绍ARIMA 时间序列分析模型在农业生产指导中的应用，并探讨其优缺点及其前景。
第一章 ARIMA 时间序列分析模型的基本概念与原理ARIMA 时间序列分析模型是一种对时间序列进行预测和分析的经典统计学方法。
它是将时间序列作为随机过程来描述，并通过对序列进行随机过程建模的方法来研究其性质。
ARIMA 模型包括三个部分：自回归（AR）部分、差分（I）部分和移动平均（MA）部分。
其中，自回归指的是时间序列在当前时刻的取值与它在之前时刻的取值之间存在某种相关性，差分是用来消除序列中的趋势，移动平均是用来去除序列中的噪声。
ARIMA 模型的参数根据时间序列的实际情况来确定，一般情况下需要进行模型的识别、估计、检验、模型选择等过程，最终得出适合时间序列的模型。
第二章 ARIMA 时间序列分析模型在农业生产指导中的应用2.1 农产品价格预测农产品价格预测是农业生产重要的一环。
ARIMA 时间序列分析模型被广泛应用于农产品价格预测中，其主要原因是其能够有效地应对多变的市场环境以及对丰富的数据形式的适应能力。
以肉蛋奶为例，其价格波动范围较大。
因此，很难在当前的环境下做出有效的决策。