基于时间序列在粮食产量中的方法研究大学学位论文.doc

II学号：毕业设计（论文）（2015届）题目基于时间序列在粮食产量中的方法研究学生学院专业班级校内指导教师专业技术职务校外指导老师专业技术职务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，在未来的几年内，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。IIStudyonthemethodoftimeseriesbasedongrainoutputAbstract：Foodisthemostbasicconsumergoodsforhumansurvival,theproblemofthegrainoutputofacountryrelatestothenationaleconomyandthenationaleconomyandthecountry'snationaleconomyandthenation'slivelihood.Tomakefoodforecast,thispaperpresentsseveralmodelingmethodsfortimeseries.Throughtheanalysisofthecharacteristicsofthetotalgrainproductiondatain2000-2014,themodelofautoregressivemovingaverageARIMA(p,d,q)isestablished.Finally,theforecastofgrainoutputofourcountryiscalculatedbyEviews6.0software.Theresultsshowthatthegrainoutputisnotaffectedbynaturaldisastersinthenextseveralyears,anditwillslowgrowth.TheanalysisshowsthattheagriculturaltechnologyandthemajornaturaldisastershaveaseriousimpactonthegrainoutputinChina.Inordertoensurefoodproductionproblemstodevelopagriculturaltechnologyandtodoamajordisasterprevention.Keyword:Timeseries;Grainoutput;ARIMAmodel.III目录摘要II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国内粮食产量的现状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.数据的分析及模型建立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致谢17本科生毕业设计（论文）1．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及政治局面的稳定等方面都受到粮食产量的影响。我国有13亿的人口，为世界总人口数比例的百分之二十一，但是可用耕地面积却很少，仅占全球可用的耕地面积比例为百分之七，粮食产量问题是关系到经济发展的安全，而且是关系到民生和国计的重大的战略物资问题，每时每刻都不能有一丝一毫的松懈。解决十几亿人口的粮食问题是目前的头等大事。我国的粮食产量问题受到很多方面要素的影响，并且无法从中找出任何规律。而且有的专家指出，从中长期的发展来看，因为人口的不断增加，耕地面积在不断的减少，城市化的步伐的加快，我国人民的生活水平有着显著的提升。粮食是人们生活中不可或缺的重要必需品，而且需求越来越大，市场上的粮食的供求关系将会发展成是偏紧的关系。粮食始终人类生活中必不可少的特殊的商品，所以我国的一项极为重要的战略职责就是要保证粮食安全。1.2本课题研究的意义十几年前，美国世界观察所的所长布朗就曾说过，我国的人口在逐年大量的增加，但是