組合預(yù)測(cè)法在我國(guó)糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

王晶+李單單

摘要：本文在參考相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，從中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒獲取我國(guó)1978年到2014年的糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)，運(yùn)用灰色預(yù)測(cè)模型和ARIMA模型來(lái)對(duì)我國(guó)糧食生產(chǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并用方差倒數(shù)法對(duì)其進(jìn)行線性組合預(yù)測(cè)，最后通過(guò)分析所建組合模型預(yù)測(cè)的精度來(lái)確定其是否可以應(yīng)用到實(shí)際中，為全國(guó)及各省市的糧食生產(chǎn)分析提供一定的理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞：糧食產(chǎn)量；ARIMA模型；灰色預(yù)測(cè)；組合預(yù)

一、引言及研究文獻(xiàn)

糧食問(wèn)題不僅僅是經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，更是一項(xiàng)重大的政治問(wèn)題。實(shí)踐證明，糧食豐收時(shí)我國(guó)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)就會(huì)呈現(xiàn)出一派繁榮景象。相反，糧食生產(chǎn)不景氣時(shí)國(guó)民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行便會(huì)出現(xiàn)很多矛盾。鑒于糧食問(wèn)題的特殊性，我國(guó)政府十分關(guān)注糧食產(chǎn)量這一問(wèn)題。對(duì)我國(guó)糧食產(chǎn)量進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)不僅可以為糧食儲(chǔ)備問(wèn)題提供依據(jù)，保障人們的生活，進(jìn)而還能起到穩(wěn)定社會(huì)、保障經(jīng)濟(jì)正常發(fā)展的作用，因此進(jìn)行糧食預(yù)測(cè)意義非凡。

國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)的研究很多。姚作芳、劉興土等首先分別建立了灰色預(yù)測(cè)模型、灰色馬爾科夫預(yù)測(cè)模型、邏輯斯蒂預(yù)測(cè)模型，并運(yùn)用最優(yōu)加權(quán)方法建立組合預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)了東北地區(qū)未來(lái)10年的糧食產(chǎn)量。結(jié)果表明與各單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型相比，組合預(yù)測(cè)模型具有較高的預(yù)測(cè)精度[1]。孫東升、梁仕瑩利用濾波分析法將我國(guó)糧食產(chǎn)量分解為時(shí)間趨勢(shì)序列和波動(dòng)序列，分別建立時(shí)間趨勢(shì)模型與周期波動(dòng)模型，將兩個(gè)模型疊加，對(duì)我國(guó)糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)[2]。與各單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型相比，組合預(yù)測(cè)模型可以從各個(gè)模型中提取不同的信息，集中較多的經(jīng)濟(jì)信息，減少預(yù)測(cè)的系統(tǒng)誤差。故本文采用組合預(yù)測(cè)法對(duì)我國(guó)糧食產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

二、組合預(yù)測(cè)模型

貝茨和格杰蘭首先提出可以建立線性組合模型綜合各單項(xiàng)模型的信息，以產(chǎn)生更好的預(yù)測(cè)效果，是一種將不同預(yù)測(cè)方法所得的預(yù)測(cè)結(jié)果組合起來(lái)形成最終預(yù)測(cè)結(jié)果的方法。

假設(shè)對(duì)某一問(wèn)題有m種預(yù)測(cè)方法，如果經(jīng)過(guò)分析可以確定第i種方法的權(quán)重Qi（i=1，2，...，m），那么組合模型可以表示為

由表4可知，利用灰色預(yù)測(cè)模型、時(shí)間序列法、組合預(yù)測(cè)法分別對(duì)我國(guó)2011年至2014糧食產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，三種方法的平均相對(duì)誤差分別為3.4419%、3.5425%、1.0239%，由此可見(jiàn)，組合預(yù)測(cè)模型的平均預(yù)測(cè)誤差最小，組合預(yù)測(cè)法是三種方法中最優(yōu)的，故利用該模型對(duì)2015年我國(guó)糧食產(chǎn)量進(jìn)行組合預(yù)測(cè)。已知運(yùn)用灰色預(yù)測(cè)法對(duì)2015年糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)結(jié)果為59274萬(wàn)噸，運(yùn)用時(shí)間序列預(yù)測(cè)法的預(yù)測(cè)結(jié)果為60615.48萬(wàn)噸，那么組合預(yù)測(cè)法的預(yù)測(cè)結(jié)果即為：

四、結(jié)語(yǔ)

由預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)看，利用灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)我國(guó)2011年至2014糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)的平均相對(duì)誤差為3.4419%；利用時(shí)間序列預(yù)測(cè)的平均相對(duì)誤差為3.5425%；而運(yùn)用組合預(yù)測(cè)法對(duì)近幾年的糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)的平均相對(duì)誤差僅為1.0239%，由此可見(jiàn)，組合預(yù)測(cè)模型的平均預(yù)測(cè)誤差最小，即預(yù)測(cè)精度最高，也就說(shuō)明組合預(yù)測(cè)法是三種方法中最優(yōu)的，因此組合預(yù)測(cè)法可以運(yùn)用到我國(guó)糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)中去。最后利用該模型對(duì)2015年我國(guó)糧食產(chǎn)量進(jìn)行組合預(yù)測(cè)，結(jié)果為59708.91萬(wàn)噸。（作者單位：吉首大學(xué)）

參考文獻(xiàn)：

[1]姚作芳，劉興土，楊飛等.組合預(yù)測(cè)模型在東北地區(qū)糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].華北農(nóng)學(xué)報(bào)，2009，24（2）：215-219.

[2]孫東升，梁仕瑩.我國(guó)糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)的時(shí)間序列模型與應(yīng)用研究[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2010（3）：97-106.

[3]李勝利.基于灰色系統(tǒng)理論的湖南省糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)研究[D].長(zhǎng)沙：長(zhǎng)沙理工大學(xué)，2012.

[4]詹英.組合預(yù)測(cè)方法在我國(guó)人均GDP預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[D].武漢：華中師范大學(xué)，2014.