安徽省粮食产量的综合分析研究

发布时间：2017-06-28 00:11

  本文关键词：安徽省粮食产量的综合分析研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：古人云：百姓的粮仓充足,丰衣足食,才能顾及到礼仪,重视荣誉和耻辱,粮食充足了一个国家才能安定。粮食从古至今都是人们不可或缺的生活必需品,涉及到人民的生活和国家的计划政策。“十一五”时期,中国在经济建设方面取得了举世瞩目的成就,尤其是在粮食生产方面持续五年高速增长。作为全国农业大省的典型代表,安徽省是我国重要的商品粮食产地,粮食产量在六十年中突破五个百亿斤难关,平均每年向其他省份提供约五百万吨粮食,为我国的粮食安全问题提供了重要的保障。本文以安徽省为例,主要研究了两个问题：安徽省粮食产量的影响因素的实证分析与安徽省粮食产量的预测。针对第一个问题,根据经济学意义选取了七个影响粮食产量的因素,先是利用主成分回归,分析出变量之间的数量关系以及粮食生产过程中人力物力合理搭配问题。接下来利用逐步回归分析的方法,筛选出对粮食产量影响显著的因素；然后运用灰色关联分析法对粮食产量的影响因素进行了科学定量分析,结合两种方法,得出结论：影响粮食产量的主要因素有受灾面积、农业机械总动力、农用化肥施用折纯量,并由此提出提高粮食产量的相关建议。针对第二个问题,利用时间序列分析的方法,采用三种不同的时间序列模型分别对粮食产量序列进行拟合,通过比较选取相对较优的模型,以此对未来3年的粮食产量进行预测,得出结论：短期内安徽省粮食产量持稳定增长态势。通过对粮食产量的预测将有助于安徽政府部门制定有关粮食的宏观调控政策,进而有利于更好的资源配置,经济发展。
【关键词】：粮食产量 回归分析 灰色关联法 预测
【学位授予单位】：云南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F326.11
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 引言8-12
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 研究意义9-10
• 1.3 国内外研究动态10-12
• 1.4 研究区域概括12
• 第二章 模型与相关理论介绍12-21
• 2.1 多元线性回归的理论主体12-16
• 2.1.1 标准多元线性回归模型12-13
• 2.1.2 模型的估计13-14
• 2.1.3 模型的检验方法14-16
• 2.2 灰色关联法16-18
• 2.2.1 关联度概念16
• 2.2.2 关联度的计算16-18
• 2.3 时间序列分析及其建模步骤18-21
• 2.3.1 时间序列的基本知识18
• 2.3.2 时间序列分析模型18-19
• 2.3.3 基于ARIMA模型的建模步骤19-21
• 第三章 安徽省粮食产量的影响因素的实证分析21-34
• 3.1 数据来源以及指标体系21-23
• 3.2 多元线性回归分析23-29
• 3.2.1 回归方程的建立23-24
• 3.2.2 回归模型的估计24
• 3.2.3 回归模型的检验24-26
• 3.2.4 回归模型的优化26-29
• 3.3 灰色关联分析法29-31
• 3.4 结果分析31-32
• 3.5 政策建议32-34
• 第四章 安徽省粮食产量序列的预测34-50
• 4.1 数据来源与统计软件35
• 4.2 时间序列的预处理35-39
• 4.2.1 绘制数据的时序图35-37
• 4.2.2 相关性检验37
• 4.2.3 平稳性检验37-38
• 4.2.4 序列平稳化38-39
• 4.2.5 模型识别39
• 4.3 对粮食产量序列建模39-48
• 4.4 利用相对较优模型进行预测分析48-50
• 第五章 总结50-52
• 附录52-54
• 参考文献54-55
• 致谢55

  本文关键词：安徽省粮食产量的综合分析研究，由笔耕文化传播整理发布。

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本文编号：491782