基于多元回歸分析的安徽省糧食產(chǎn)量預(yù)測方法研究.pdf

1、伴隨著農(nóng)村體制改革、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的加快發(fā)展，農(nóng)業(yè)發(fā)展的國際性加強(qiáng)，糧食安全問題變得更加重要。一國的糧食問題關(guān)乎國計民生，對于人口基數(shù)較大而且正處于發(fā)展中階段的中國而言，糧食問題更顯得尤為突出。在這一問題之下，對于糧食產(chǎn)量科學(xué)準(zhǔn)確的預(yù)測，是致力于糧食生產(chǎn)安全以及農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的一項(xiàng)重要工作，預(yù)測出精準(zhǔn)的糧食產(chǎn)量有利于國家其他領(lǐng)域包括國民生產(chǎn)總值、國民經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面的發(fā)展研究，有利于現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)可持續(xù)健康發(fā)展以及人民生活消費(fèi)品質(zhì)的不斷提高具有重

2、要意義。鑒于安徽省是農(nóng)業(yè)大省的主體地位，本文以安徽省為研究區(qū)域，利用安徽省糧食總產(chǎn)量，進(jìn)行多元回歸分析預(yù)測，對未來糧食產(chǎn)量有一定了解，為有關(guān)部門提供有力支撐。
　　在此背景下本文開展了對安徽省糧食產(chǎn)量預(yù)測方法的研究，并取得了如下的研究成果:利用時間序列分析法中的多元時間序列分析法來進(jìn)行模型識別，通過對數(shù)據(jù)的處理以及分析，可以利用多元因素影響的多元回歸分析法對安徽省糧食產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測，其中由于在數(shù)據(jù)處理的過程中和相關(guān)因素分析結(jié)果顯示，

3、因變量與自變量之間存在多重線性關(guān)系，因此對安徽省糧食產(chǎn)量建立多元線性回歸模型來進(jìn)行預(yù)測。
　　本文通過對以下幾個方面進(jìn)行研究:
　　(1)運(yùn)用最優(yōu)擬合多元回歸模型對安徽省糧食產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測分析。
　　糧食產(chǎn)量自身時序特性的預(yù)測方法存在局限性，需要加入影響因素考慮時序之間的相互關(guān)系以及相關(guān)程度，本文主要是應(yīng)用安徽省糧食產(chǎn)量作為觀測值即為因變量，將影響因素作為自變量引入考慮，分析因變量與每個自變量，以及自變量之間的相互關(guān)系，

4、分析其中存在的性質(zhì)，利用方法性工具進(jìn)行最優(yōu)模型選擇，找出更加適用于糧食產(chǎn)量的最優(yōu)擬合多元回歸模型進(jìn)行預(yù)測分析。
　　(2)建立一元時序分析的ARIMA模型與多元時序分析的多元線性回歸模型對安徽省糧食產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測對比。
　　分別建立一元時序分析的ANNA模型和多元時序分析的多元線性回歸模型，從縱向分析和橫向分析來比較兩種模型的實(shí)際效用，通過對模型建立的過程，數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用效果，實(shí)際值與預(yù)測值之間的相對誤差，通過對這些方面的對比