2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、基于ARMA模型的山東糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)研究摘要:以1980年以來(lái)的山東糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),先后通過(guò)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(duì)殘差序列進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn)。借助Eviews軟件對(duì)其走勢(shì)進(jìn)行分析研究,通過(guò)理論模型對(duì)糧食產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè),并將預(yù)測(cè)情況與山東省糧食的實(shí)際產(chǎn)量做對(duì)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(cè)中圖分類號(hào):F2文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):16723198(2015)130

2、03103糧食產(chǎn)量的預(yù)測(cè)問(wèn)題是金融及農(nóng)業(yè)領(lǐng)域長(zhǎng)期研究的問(wèn)題,面對(duì)嚴(yán)峻復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)形勢(shì),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(guó)產(chǎn)糧第三大省,糧食豐收可以確保國(guó)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(huì)的穩(wěn)定和諧提供了有力支撐,因此加強(qiáng)對(duì)省內(nèi)糧食產(chǎn)量變動(dòng)趨勢(shì)的檢測(cè)和研究顯得尤為重要。糧食產(chǎn)量的預(yù)測(cè)是基于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的。基于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)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(guò)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(cè)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(jiǎn)化假設(shè),它要求過(guò)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(guò)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(duì)平穩(wěn)。ARMA模型與其他預(yù)測(cè)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(duì)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(duì)時(shí)間歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行短期預(yù)測(cè);(3)ARMA模型不考慮其他相關(guān)變量的影響,因此預(yù)測(cè)方法簡(jiǎn)明易行,由于其預(yù)測(cè)精度較高,預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確,因此在對(duì)金融時(shí)間序列做預(yù)測(cè)工作時(shí)被大量采用。1.2模型建立準(zhǔn)則對(duì)于滯后長(zhǎng)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(píng)價(jià)模型的好壞:AIC=2Ln2Kn,其中L是對(duì)數(shù)似然值,n是觀測(cè)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?。籐取值越大,AIC值越小。K小意味著模型簡(jiǎn)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(guò)比較不同分布滯后模型的擬合優(yōu)度來(lái)確定合適的滯后期長(zhǎng)度。檢驗(yàn)過(guò)程是:在模型中

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