基于arma模型的山東糧食產(chǎn)量預(yù)測研究

1、基于ARMA模型的山東糧食產(chǎn)量預(yù)測研究摘要：以1980年以來的山東糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，先后通過平穩(wěn)化檢驗(yàn)及自相關(guān)與偏相關(guān)分析，建立ARMA模型，確定模型參數(shù)并對殘差序列進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn)。借助Eviews軟件對其走勢進(jìn)行分析研究，通過理論模型對糧食產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測，并將預(yù)測情況與山東省糧食的實(shí)際產(chǎn)量做對比，為政府及相關(guān)部門提供決策參考。關(guān)鍵詞：ARMA模型；糧食產(chǎn)量；預(yù)測中圖分類號：F2文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：16723198（2015）130

2、03103糧食產(chǎn)量的預(yù)測問題是金融及農(nóng)業(yè)領(lǐng)域長期研究的問題，面對嚴(yán)峻復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)形勢，為了尋找適合的模型，專家們已做了大量的研究。山東省作為全國產(chǎn)糧第三大省，糧食豐收可以確保國家糧食安全，保障了廣大農(nóng)業(yè)人員的生活水平，為經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)健康發(fā)展及社會的穩(wěn)定和諧提供了有力支撐，因此加強(qiáng)對省內(nèi)糧食產(chǎn)量變動(dòng)趨勢的檢測和研究顯得尤為重要。糧食產(chǎn)量的預(yù)測是基于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的?；跁r(shí)間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測方法有很多種，最常用的技術(shù)有分解分析法、回歸分析法、移動(dòng)平

3、均法、指數(shù)平滑法、混沌時(shí)間序列法、自適應(yīng)過濾法、小波分頻技術(shù)、自回歸滑動(dòng)平均模型等。ARMA模型（自回歸移動(dòng)平均模型，AutoregressiveMovingAverageModel）由博克斯（Box）、詹金斯yt=c1yt12yt2…pytpμtθ1μt1θ2μt2…θqμtq（3）ARMA模型要求用于預(yù)測的時(shí)間序列是隨機(jī)平穩(wěn)的。平穩(wěn)性（Stationarity）是一個(gè)重要的簡化假設(shè)，它要求過程處于某個(gè)特別的“統(tǒng)計(jì)平衡”狀態(tài)。假如一個(gè)

4、隨機(jī)過程的性質(zhì)不受時(shí)間起點(diǎn)變化的影響，那么我們稱它為絕對平穩(wěn)。ARMA模型與其他預(yù)測模型相比，其特點(diǎn)主要體現(xiàn)于：（1）ARMA模型只需考慮時(shí)間歷史數(shù)據(jù)所包括和顯示的信息，對其他相關(guān)的指標(biāo)不需多做考慮；（2）ARMA模型尤其適用于對時(shí)間歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行短期預(yù)測；（3）ARMA模型不考慮其他相關(guān)變量的影響，因此預(yù)測方法簡明易行，由于其預(yù)測精度較高，預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確，因此在對金融時(shí)間序列做預(yù)測工作時(shí)被大量采用。1.2模型建立準(zhǔn)則對于滯后長度的確定有一

5、定的標(biāo)準(zhǔn)，滯后階數(shù)通常根據(jù)AIC準(zhǔn)則和SC準(zhǔn)則判斷。AIC準(zhǔn)則是赤池信息準(zhǔn)則，該項(xiàng)準(zhǔn)則運(yùn)用下式的統(tǒng)計(jì)量評價(jià)模型的好壞：AIC=2Ln2Kn，其中L是對數(shù)似然值，n是觀測值數(shù)目，K是被估計(jì)的參數(shù)個(gè)數(shù)，AIC的大小取決于L和K，選取標(biāo)準(zhǔn)是：K取值越小，AIC越小；L取值越大，AIC值越小。K小意味著模型簡潔，L大意味著模型精確。SC準(zhǔn)則是施瓦茲準(zhǔn)則，其檢驗(yàn)思想也是通過比較不同分布滯后模型的擬合優(yōu)度來確定合適的滯后期長度。檢驗(yàn)過程是：在模型中