基于多元回歸分析的安徽省糧食產量預測方法研究.pdf

1、伴隨著農村體制改革、農業(yè)經濟的加快發(fā)展，農業(yè)發(fā)展的國際性加強，糧食安全問題變得更加重要。一國的糧食問題關乎國計民生，對于人口基數較大而且正處于發(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，對于糧食產量科學準確的預測，是致力于糧食生產安全以及農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的一項重要工作，預測出精準的糧食產量有利于國家其他領域包括國民生產總值、國民經濟產業(yè)結構等方面的發(fā)展研究，有利于現(xiàn)代經濟可持續(xù)健康發(fā)展以及人民生活消費品質的不斷提高具有重

2、要意義。鑒于安徽省是農業(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量，進行多元回歸分析預測，對未來糧食產量有一定了解，為有關部門提供有力支撐。
　　在此背景下本文開展了對安徽省糧食產量預測方法的研究，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行模型識別，通過對數據的處理以及分析，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量進行預測，其中由于在數據處理的過程中和相關因素分析結果顯示，

3、因變量與自變量之間存在多重線性關系，因此對安徽省糧食產量建立多元線性回歸模型來進行預測。
　　本文通過對以下幾個方面進行研究:
　　(1)運用最優(yōu)擬合多元回歸模型對安徽省糧食產量進行預測分析。
　　糧食產量自身時序特性的預測方法存在局限性，需要加入影響因素考慮時序之間的相互關系以及相關程度，本文主要是應用安徽省糧食產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系，

4、分析其中存在的性質，利用方法性工具進行最優(yōu)模型選擇，找出更加適用于糧食產量的最優(yōu)擬合多元回歸模型進行預測分析。
　　(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量進行預測對比。
　　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際效用，通過對模型建立的過程，數據處理與應用效果，實際值與預測值之間的相對誤差，通過對這些方面的對比