供给侧结构性改革下我国粮食企业进出口战略研究
发布时间：2020-11-02 16:48
我国在加入世界贸易组织之后,其粮食生产比较优势急速降低,粮食进口成为弥补我国粮食供需缺口的重要措施,部分粮食品种阶段性过剩与供给不足并存,同时由于我国粮食产业生产成本较高,国际市场竞争力较低,加快了跨国粮商进入中国市场的步伐。因此,在粮食市场竞争日益激烈的环境下,应通过发展我国粮食企业,提高企业在国际市场中的竞争力,维护我国粮食企业的市场地位,保障我国粮食安全。2017年中央“一号文件”把推进农业供给侧结构性改革作为主题,要求从各方面谋划深入推进农业供给侧结构性改革,通过改革提高我国的粮食供给效益,完善粮食供给结构。将供给侧结构性改革与我国粮食企业进出口贸易结合起来,为我国粮食供需平衡和粮食安全问题提供了新的解决途径。本文在供给侧结构性改革的背景下,对我国粮食供需现状进行分析,通过建立ARIMA模型,对我国未来几年粮食供需量进行预测,结果表明未来几年我国粮食需求量大于供给量,粮食供需仍存在缺口,并结合实证研究结论,分析我国粮食企业进出口现状与存在的问题;最后在供给侧结构性改革的基础上,根据理论分析结果以及实证研究结论,并以中粮集团为例,分别在粮食企业进口、出口两个层面对我国粮食企业进出口提出了针对性的措施,为解决粮食企业进出口存在的问题、避免中国粮食供需缺口扩大、稳定粮食供求等提供了指导。
【学位单位】：武汉轻工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：F326.11;F752.6
【部分图文】：
武汉轻工大学硕士学位论文2.2 我国粮食供需格局2.2.1 我国粮食供需总量从 2004 年到 2015 年这十二年间，我国粮食产量实现“十二连增”，2016年我国粮食总产量为 61624 万吨，与 2015 年相比，减少了 518 万吨，虽出现小幅减产，但仍是我国粮食第二高产年。但由于人口总量的增加和城乡结构的变化、城乡居民消费水平的提高和消费结构的变化、饲料用粮和工业用粮的持续较快增长，全社会对粮食的需求总量也在持续增长，尽管 2015 年是我国粮食最高产年，但对于 64000 万吨以上的粮食需求量，仍存在 2000 万吨以上的粮食供求缺口。
图 2.2 S1 序列的线性图示表 2.1 粮食供给数据 ADF 检验检验统计量 1%临界值 5%临界值 10%临界值 -0.625711 -3.581152 -2.926622 -2.601424 -5.733511 -2.617364 -1.948313 -1.612229 -10.20072 -2.619851 -1.948686 -1.612036 ARIMA 模型。对表 2.2、表 2.3 中粮食供给序列 S1图进行分析，表 2.2 中一阶粮食供给序列 S1 的自相拖尾，而表 2.3 中的自相关函数和偏自相关函数都是 S1 可设定为 ARMA 过程。二阶粮食供给序列 S1 的是显著的，从第三阶开始下降很大；自相关函数在 至第 4 阶降为 0，对于二阶序列 S1 可建立 ARIMA（,4）、ARIMA（4,2,4）模型。
图 2.3 残差线图 Residual Graph型预测图 2.4 的评级指标显示了此次预测精确度在 0，1 之间，等于 0 表示与真值完全相同，本089，表明上文所估计的 ARIMA（4,2,4）模型对量 S1 的预测准确度极高。表 2.7 中列示了 201真实值、预测值和预测误差，相对误差都控制在）模型预测的精准度非常高。
【参考文献】
本文编号：2867303
【学位单位】：武汉轻工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：F326.11;F752.6
【部分图文】：
武汉轻工大学硕士学位论文2.2 我国粮食供需格局2.2.1 我国粮食供需总量从 2004 年到 2015 年这十二年间，我国粮食产量实现“十二连增”，2016年我国粮食总产量为 61624 万吨，与 2015 年相比，减少了 518 万吨，虽出现小幅减产，但仍是我国粮食第二高产年。但由于人口总量的增加和城乡结构的变化、城乡居民消费水平的提高和消费结构的变化、饲料用粮和工业用粮的持续较快增长，全社会对粮食的需求总量也在持续增长，尽管 2015 年是我国粮食最高产年，但对于 64000 万吨以上的粮食需求量，仍存在 2000 万吨以上的粮食供求缺口。
图 2.2 S1 序列的线性图示表 2.1 粮食供给数据 ADF 检验检验统计量 1%临界值 5%临界值 10%临界值 -0.625711 -3.581152 -2.926622 -2.601424 -5.733511 -2.617364 -1.948313 -1.612229 -10.20072 -2.619851 -1.948686 -1.612036 ARIMA 模型。对表 2.2、表 2.3 中粮食供给序列 S1图进行分析，表 2.2 中一阶粮食供给序列 S1 的自相拖尾，而表 2.3 中的自相关函数和偏自相关函数都是 S1 可设定为 ARMA 过程。二阶粮食供给序列 S1 的是显著的，从第三阶开始下降很大；自相关函数在 至第 4 阶降为 0，对于二阶序列 S1 可建立 ARIMA（,4）、ARIMA（4,2,4）模型。
图 2.3 残差线图 Residual Graph型预测图 2.4 的评级指标显示了此次预测精确度在 0，1 之间，等于 0 表示与真值完全相同，本089，表明上文所估计的 ARIMA（4,2,4）模型对量 S1 的预测准确度极高。表 2.7 中列示了 201真实值、预测值和预测误差，相对误差都控制在）模型预测的精准度非常高。
【参考文献】
相关期刊论文 前3条
1 陈凤美;;试论我国中小企业国际化经营战略[J];现代企业教育;2013年22期
2 张晶;周海川;张利庠;;农业“走出去”的经验分析、机遇和挑战[J];农业经济;2012年11期
3 陈嘉倩;朱惠;;我国中小企业进出口贸易问题及对策的研究[J];企业导报;2011年16期
本文编号：2867303
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