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基于回歸與ARMA組合模型的安康市農業發展預測研究

2019-09-15 12:55:24劉鐵
湖北農業科學 2019年15期
關鍵詞:回歸農業

劉鐵

摘要:提出運用回歸與時間序列(ARMA)組合模型來預測農業發展的方案,結合安康市主要農產品的歷史數據,分別建立了相應的有效預測模型,對安康市“十三五”末的農業發展進行了預測并分析其原因,提出了推動安康市農業發展的建議。

關鍵詞:農業;預測;時間序列(ARMA)組合模型;回歸;安康市

中圖分類號:F323.22? ? ? ? ?文獻標識碼:A

文章編號:0439-8114(2019)15-0150-04

DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.15.035? ? ? ? ? ?開放科學(資源服務)標識碼(OSID):

Research on agricultural development forecast of Ankang city based on the Regression-ARMA combined model

LIU Tie

(Institute of Pure Mathematics and Applied Mathematics/School of Mathematics and Statistics,Ankang University,Ankang 725000,Shaanxi,China)

Abstract: A scheme of development of agriculture was put forword by the combined regression-time series (ARMA) combined model.Based on the historical data of Ankang city's main agricultural products, the corresponding effective forecasting model is established. The agricultural development of Ankang city at the end of the 13th Five-Year Plan was predicted and the reasons were analyzed. Several suggestions for promoting agricultural development in Ankang city are proposed.

Key words: agricultural development; forecast; time series (ARMA) combined model; regression; Ankang city

農業產業結構調整是各級政府利用宏觀調控手段解決“三農”問題的一般做法[1]。準確有效地預測產業發展是制定相關政策的先決條件[2]。有學者對農業發展預測問題給出了模型[3,4],其中時間序列(ARMA)模型得到了廣泛的應用,被用來預測各種特定農業產業的發展情況[5-7]。

安康市地處秦嶺與巴山之間,屬于農業欠發達地區,農業發展緩慢[8]。為此有學者為安康市農業發展提出了針對性的建議[9,10]。本研究搜集了安康市2001—2018年主要農產品產量數據(表1,數據來源于安康市統計局發布的安康市國民經濟和社會發展統計公報),應用回歸與ARMA組合模型研究安康市農業發展預測問題,分析其發展態勢及原因,從而為安康市農業發展提出更有針對性的建議。

1? 安康市主要農產品產量預測模型

1.1? 糧食產量預測模型

1)平穩性檢驗。建模全部使用EViews 8軟件來完成。對安康市糧食產量時間序列Gt進行平穩性檢驗,這里采用單位根檢驗(ADF),t值為-5.038 670,P<1%,說明是平穩序列。

2)模型識別。糧食產量序列的自相關與偏相關函數見圖1,根據圖1可大致確定合適的模型為ARMA(2,2)。

3)模型的參數估計。糧食模型的參數估計結果見表2,R2=0.944 116,調整后的R2為0.941 287。所得模型為

Gt=86.237 40-0.726 32Gt-2+?著t+0.812 88?著t-2 (1)

式中,Gt為當前糧食產量,Gt-2為前2年糧食產量,?著t為當前殘差,?著t-2為前2年殘差。

4)模型的診斷檢驗。對殘差的檢驗結果見圖2,由圖2可見,殘差的自相關和偏相關函數均落入隨機區間內,模型殘差為白噪聲序列,模型顯著有效。

1.2? 油料產量預測模型

安康市油料作物產量Ot(t=1,2,…,18)如圖3所示,具有明顯的線性上升趨勢,屬于非平穩序列。

考慮線性回歸與ARMA組合模型,即先線性回歸

Ot=c+kt+■t? ? (2)

式中,Ot為當前油料產量,t為時間(年),k和c分別為斜率和截距,■t為當前殘差,再對殘差■t建立ARMA模型。

1)提取趨勢項。提取趨勢項的回歸結果見表3,R2=0.924 423,調整后的R2為0.919 699。

2)模型檢驗。回歸模型殘差的Q檢驗結果見圖4,由圖4可見殘差并非白噪聲序列,還可以進一步對殘差建模。

3)模型改進。回歸與時間序列組合模型結果見表4。其檢驗結果見圖5,R2=0.966 718,調整后的R2為0.962 280,可見組合模型更加顯著和有效。此時,油料作物產量的預測模型為

Ot=4.080 05+0.676 95t+?著t+1.104 39?著t-2? (3)

1.3? 蔬菜產量預測模型

如圖6所示,安康市蔬菜產量Vt(t=1,2,…,18)呈現明顯的線性,故僅作線性回歸即可,回歸模型如下:

Vt=22.994 6+8.101 0t? ?(4)

R2=0.991 358。

1.4? 水果產量預測模型

應用“1.2”的方法可建立安康市水果產量Ft(t=1,2,…,18)的預測模型為

Ft=3.750 5+1.147 2t+?著t+0.837 7?著t-2? (5)

1.5? 茶葉產量預測模型

由圖7可見,安康市茶葉產量Tt(t=1,2,…,18)呈現指數上升的趨勢。故應對因變量取對數再用“1.2”的方法建立預測模型如下:

lnTt=-1.592 0+0.139 6t+?著t-0.856 2?著t-2? ? (6)

2? 安康市農業發展預測及原因分析

運用上述模型分別對安康市主要農產品產量進行預測,得到“十三五”末的預測結果見表5。

根據預測結果,糧食生產穩中有升,但幅度不大;油料和蔬菜生產繼續攀升,且漲幅較大;茶葉產量漲幅最大,2019和2020年產量分別上漲16%和15%。

安康市農業生產受諸多因素的限制,如耕地少且多山地、坡地;農業種植人口受教育水平低(據安康市第三次全國農業普查數據,未受過任何教育的占到12%,僅接受義務教育的占到83%);水利設施不健全;機械化水平低等。近年來受到異常氣候的影響,糧食產量偶有大幅下降。而油料作物、水果、茶葉適合山地生長,產量逐年攀升,尤其隨著政府扶持力度加大和安康市富硒茶品牌的打響,近年來安康市茶葉產量呈現指數增長趨勢。另外,由于大棚與溫室面積的增加,蔬菜產量也有顯著增加。

3? 安康市農業發展建議

3.1? 保持優勢項目,發展特色項目

繼續打響安康茶、富硒綠色食品等特色品牌,加大廣告投入,擴大其在全國的知名度,使人們一提到富硒產品,就會想到安康市。

3.2? 加強基礎設施建設,補足短板

加強農業基礎設施建設,加大水利設施投資力度。安康市不缺水,缺的是把水引上山的灌溉設施,一旦解決灌溉問題,農業生產抵御自然災害的能力將大大增強,農產品產量上去指日可待。另外,還要努力提升農業機械化水平,提高勞動生產率。

3.3? 推進科技扶貧,堅持科教興農

發展教育,尤其是大力強化農村義務教育,使農民擁有基本的讀、寫、算能力,使其具備掌握農業科技、運用農業科技發展生產的必要條件。根據縣、鄉、村的農業產業特色與條件,組織農業科技團隊制定精準扶貧方案,解決農民在農業生產上的技術難題。

3.4? 招商引資,興辦農產品加工企業

給予政策扶持,鼓勵本土或外來資本在本地興辦農產品加工企業。安康市有許多特色農產品,如魔芋、臘肉等,由于沒法量產,在全國知名度不高,銷售范圍有限。開辦農產品加工企業既可以提高農產品的科技附加值,還可以帶動勞動就業,解決農民的后顧之憂。

參考文獻:

[1] 楊立斌.加快湖北省農業產業結構調整的幾點思考[J].湖北農業科學,2010,49(1):249-252.

[2] 康艷芳,聶規劃.河南省產業結構調整實證預測分析[J].統計與決策,2013(21):143-145.

[3] 何忠偉,栗衛清,劉? 芳.我國乳制品消費水平變動趨勢集成預測

——基于ARMA、VAR和VEC模型[J].中國畜牧雜志,2018, 54(8):131-136.

[4] 王洪平,宋良美.基于小波ARMA模型預測中國的棉花產量[J].國際紡織導報,2018,46(11):48-52.

[5] 朱彩霞,李永前,田雁冰,等.基于ARMA模型的昆明市禽蛋零售價格的分析與預警[J].農村經濟與科技,2018,29(15):148-149.

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[7] 許鳳華,魏? 媛.ARMA模型在小麥價格指數預測中的應用[J].統計與決策,2015(8):82-84.

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——以安康市為例[J].湖北農業科學,2019,58(6):144-147,151.

[9] 李? 勇.安康市農業循環經濟發展研究[J].陜西農業科學,2015, 61(7):92-94.

[10] 李? 紅,陳明清,曹和燕,等.安康市高山蔬菜發展現狀與對策[J].陜西農業科學,2012,58(6):164-165.

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