组合预测法在我国粮食产量预测中的应用

来源:用户上传      作者:

　　摘要：本文在参考相关文献的基础上，从中国统计年鉴获取我国1978年到2014年的粮食产量数据，运用灰色预测模型和ARIMA模型来对我国粮食生产进行预测，并用方差倒数法对其进行线性组合预测，最后通过分析所建组合模型预测的精度来确定其是否可以应用到实际中，为全国及各省市的粮食生产分析提供一定的理论依据。
　　关键词：粮食产量；ARIMA模型；灰色预测；组合预
　　一、引言及研究文献
　　粮食问题不仅仅是经济问题，更是一项重大的政治问题。实践证明，粮食丰收时我国的社会经济就会呈现出一派繁荣景象。相反，粮食生产不景气时国民经济运行便会出现很多矛盾。鉴于粮食问题的特殊性，我国政府十分关注粮食产量这一问题。对我国粮食产量进行准确预测不仅可以为粮食储备问题提供依据，保障人们的生活，进而还能起到稳定社会、保障经济正常发展的作用，因此进行粮食预测意义非凡。
　　国内学者对粮食产量预测的研究很多。姚作芳、刘兴土等首先分别建立了灰色预测模型、灰色马尔科夫预测模型、逻辑斯蒂预测模型，并运用最优加权方法建立组合预测，预测了东北地区未来10年的粮食产量。结果表明与各单项预测模型相比，组合预测模型具有较高的预测精度[1]。孙东升、梁仕莹利用滤波分析法将我国粮食产量分解为时间趋势序列和波动序列，分别建立时间趋势模型与周期波动模型，将两个模型叠加，对我国粮食产量数据进行预测[2]。与各单项预测模型相比，组合预测模型可以从各个模型中提取不同的信息，集中较多的经济信息，减少预测的系统误差。故本文采用组合预测法对我国粮食产量进行预测。
　　二、组合预测模型
　　贝茨和格杰兰首先提出可以建立线性组合模型综合各单项模型的信息，以产生更好的预测效果，是一种将不同预测方法所得的预测结果组合起来形成最终预测结果的方法。
　　假设对某一问题有m种预测方法，如果经过分析可以确定第i种方法的权重Qi（i=1，2，...，m），那么组合模型可以表示为
　　由表4可知，利用灰色预测模型、时间序列法、组合预测法分别对我国2011年至2014粮食产量进行预测，三种方法的平均相对误差分别为3.4419%、3.5425%、1.0239%，由此可见，组合预测模型的平均预测误差最小，组合预测法是三种方法中最优的，故利用该模型对2015年我国粮食产量进行组合预测。已知运用灰色预测法对2015年粮食产量预测结果为59274万吨，运用时间序列预测法的预测结果为60615.48万吨，那么组合预测法的预测结果即为：
　　四、结语
　　由预测结果来看，利用灰色预测模型对我国2011年至2014粮食产量预测的平均相对误差为3.4419%；利用时间序列预测的平均相对误差为3.5425%；而运用组合预测法对近几年的粮食产量预测的平均相对误差仅为1.0239%，由此可见，组合预测模型的平均预测误差最小，即预测精度最高，也就说明组合预测法是三种方法中最优的，因此组合预测法可以运用到我国粮食产量预测中去。最后利用该模型对2015年我国粮食产量进行组合预测，结果为59708.91万吨。（作者单位：吉首大学）
　　参考文献：
　　[1]姚作芳，刘兴土，杨飞等.组合预测模型在东北地区粮食产量预测中的应用[J].华北农学报，2009，24（2）：215-219.
　　[2]孙东升，梁仕莹.我国粮食产量预测的时间序列模型与应用研究[J].农业技术经济，2010（3）：97-106.
　　[3]李胜利.基于灰色系统理论的湖南省粮食产量预测研究[D].长沙：长沙理工大学，2012.
　　[4]詹英.组合预测方法在我国人均GDP预测中的应用[D].武汉：华中师范大学，2014.
转载注明来源:https://www.xzbu.com/3/view-11206647.htm