1995──甘肃省粮食产量的趋势预测

1995──2010年甘肃省粮食产量的趋势预测

研究粮食生产波动与消费并对未来情况的作出预测，是粮食问题宏观决策和控制的主要条件。短期研究一般应用多元统计的回归分析方法，从价格、比较效益、投入、经营方式等方面对波动给出了事后解释，却没有令人满意的事前预测。的确，农业生产的独特性增加了对它预测的难度，因为事先并不知道当年农业实际投入与未来实际气候条件。所以，“避开”上述这一切因素，仅仅研究这些因素交互作用下的客体(粮食)自身的变化，以求得某种规律。本文正是基于这种思想，根据1949──1994年甘肃省粮食产量历史资料，运用自回归动平均模型(简称ARIMA模型)，对我省未来粮食生产量情况所做的`一次有益的尝试性研究。一、三因素的选择一个经济时间序列｛ｘt｝(t＝1,2,…,n)，通常认为由三种因素组成，即长期趋势、周期因素(季节因素)、随机因素。对于一个时间序列，宜于选用自相关分析图来判别序列的平稳性与周期，并且通过自相关和偏相关分析图确定ARIMA模型的自回归阶p与动平阶q。⒈自相关系数

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