【正文】 本人完全意識到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。在中國的西部，是一個農(nóng)業(yè)大省，通過不斷的努力，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新，培養(yǎng)了一批抗寒、抗倒伏獲得作物，這些作物適合本地生長。 通過觀察平穩(wěn)時間序列的自相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)，相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)決定階數(shù)。該模型的誤差項是一個白噪聲過程。 （ 3）處理 一個時間序列時，依據(jù)既定的識別規(guī)則，創(chuàng)建與之對應(yīng)的時間序列模型?？梢赃@么說，對看做是 ARMA(p,q)模型進(jìn)行擴(kuò)展處理可以得到 ARIMA(p,d,q)模型。實參數(shù) 1? ， 2? ， ? q? 是移動平均系數(shù)，是模型的待估系數(shù)。利用過去的數(shù)據(jù)，可以推斷出事物的發(fā)展。最后對其進(jìn)行檢驗，判斷其有效性，再利用該模型進(jìn)行分析預(yù)測我國的糧食產(chǎn)量問題。包括受災(zāi)被損壞和農(nóng)業(yè)布局的調(diào)整而占用了的一部分耕地之外，各種各類的建設(shè)工程也占用了大批的耕地，這些都導(dǎo)致了可用耕地急速減少。解決十幾億人口的糧食問題是目前的頭等大事。 并且 通過分析 我國 20xx 到 20xx 年的糧食生產(chǎn)總量數(shù)據(jù)的特點，建立了 自回歸移動平均模型 ARIMA(p,d,q)模型 。 本課題研究的意義 十幾年前，美國世界觀察所的所長布朗就曾說過，我國的人口在逐年大量的增加，但是耕地面積卻在的逐年減少。因此，為了政策的調(diào)整方向和保障糧食安全，更加有效的分析預(yù)測我國的糧食產(chǎn)量問題尤其重要。數(shù)理統(tǒng)計方法和隨機(jī)過程理論，都是在時間序列分析的基礎(chǔ)上，探索一些隨機(jī)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計規(guī)律，為解決實際問題的。隨著社會的不斷發(fā)展，在影響經(jīng)濟(jì)生活的許多不確定因素的影響越來越大，這必然會吸引人們的注意。 自回歸移動平均（ ARMA）模型 假設(shè)時間序列 tx 是其當(dāng)前和前期的隨機(jī)誤差項和前期值的線性函數(shù)，那么能夠表示為： 1 2 1 1 2 2t t t p t t t t q t qx x x x e e e e? ? ?? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （ 7） 那么這個時間序列為自回歸平均序列，（ 7）式是（ p,q）階的自回歸移動平均模型，記為 ARMA(p,q)。重復(fù)上述過程，直到其成為平穩(wěn)的序列。 （ 6）預(yù)測分析是通過以檢驗的模型進(jìn)行的。 數(shù)據(jù)分析 20xx— 20xx 年我國糧食產(chǎn)量（單位：萬噸）如下表： 年份 糧食產(chǎn)量 年份 糧食產(chǎn)量 20xx 46, 20xx 52, 20xx 45, 20xx 53, 20xx 45, 20xx 54, 20xx 43, 20xx 57, 20xx 46, 20xx 58, 20xx 48, 20xx 60, 20xx 49, 20xx 60, 本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 第 8 頁 共 17 頁 注：上表的數(shù)據(jù)取自中國統(tǒng)計局官網(wǎng) 在 ARMA 模型中，一個平穩(wěn)的時間序列可以由一個均值為 0 的平穩(wěn)隨機(jī)過程發(fā)展出來，就是指在任何時間段這個序列的隨機(jī)性不變，在圖形上的表現(xiàn)是，在時間序列的所有樣本點都在一定水平的隨機(jī)波動。最后將回歸預(yù)測處理后得到的結(jié)果跟實際值做比較，這樣可以簡單對模型預(yù)測的有效性進(jìn)行檢驗。當(dāng)然，這主要還是要感謝我的指導(dǎo)老師張老師。 ：任務(wù)書、開題報告、外文譯文、譯文原文（復(fù)印件）。對本研究提供過幫助和做出過貢獻(xiàn)的個人或集體，均已在文中作了明確的說明并表示了謝意。同時農(nóng)民當(dāng)時收入較低，各地的農(nóng)民為了獲得更高的利益增加收入而播種了利潤更高的經(jīng)濟(jì)作物。 數(shù)據(jù)平穩(wěn)化 糧食產(chǎn)量的時間序列是一階差分的單位根檢驗，其結(jié)果是： 20xx 50, 本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 第 9 頁 共 17 頁 圖：糧食產(chǎn)量時間序列單根檢驗 由上圖的測試結(jié)果可以看出， 單根為 明顯大于 10%水平以下的臨界值，所以該時間序列存在單位根，故而時間序列是非平穩(wěn)的時間序列。 模型試驗和模型參數(shù)估計的識別后，估計的結(jié)果應(yīng)該被診斷和測試，以找出合適的模型。 （ 1） 檢驗時間序列數(shù)據(jù)是否是平穩(wěn)性的。 差分自回歸滑動平均 (ARIMA)模型 差分自回歸滑動平均模型，處理非平穩(wěn)的時間序列，將其轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)的時間序列。該隨機(jī)項 te 和滯后變量 1?tx ， 2?tx ，? ， ptx? 是不相關(guān)的。此外 ,ARIMA 模型有很多優(yōu)勢 ,如處理序列相關(guān)性、與時間相關(guān)的變化和預(yù)測能力比其他類似的模型。雙對數(shù)模型是一種被廣發(fā)應(yīng)用的回歸模型，和雙對數(shù)模型一樣回歸模型中應(yīng)用的比較多的還有線性回歸模型。據(jù)統(tǒng)計，當(dāng)前我國的人均耕地僅為 12 畝（該數(shù)字比實際值小，還有待進(jìn)一步的核查），我國的耕地 面積不足世界人均耕地的%。s national economy and the nation39。 II Study on the method of time series based on grain output Abstract： Food is the most basic consumer goods for human survival, the problem of the grain output of a country relates to the national economy and the national economy and the country39。 據(jù)統(tǒng)計，耕地面積在全球土地總面積中的比重中，印度達(dá)百分之 56，日本占地百分之 12，美國達(dá)百分之 20。另外，自回歸模型（ AR 模型）、移動平均模型（ MA 模型）也是時間序列模型中的兩類。包含自回歸和移動平均線的組件使得 AR(1)模型非常靈活的和受歡迎的時間序列建模范圍廣泛的應(yīng)用程序。隨機(jī)項 te 是互相獨立的白噪聲序列，而且該隨機(jī)是一個項服從均值是 0、方差是 2? 的正態(tài)分布。 很明顯的可以看出， AR(p)模型和 MA(q)模型全都是 ARMA(p,q)模型的特例。一般情況下，差分次數(shù)不超過 2 次。避免出現(xiàn)過度差分而引起的誤差過大的現(xiàn)象。 利用 eviews 軟件做圖，畫出我國糧食總產(chǎn)量的曲線圖，如下： 從這個圖，我們可以清晰地看到，糧食產(chǎn)量總體呈上升趨勢，但在 20xx 年到 20xx 年有了下跌的出現(xiàn)，這是對非平穩(wěn)序列的直觀表現(xiàn)形勢。其次，根據(jù)采集的歷史數(shù)據(jù)可以看出，我國糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)特點是基本上是呈上升趨勢，但在 20xx 年到 20xx 年卻出現(xiàn)了下降的情況，根據(jù)查詢，原因是 糧食種植總面積有所減少，國家當(dāng)時的退耕還林、退耕還草的項目的實施。盡我所知，除文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得 及其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過的材料。 、圖表要求： 1）文字通順，語言流暢，書寫字跡工整，打印字體及大小符合要求，無錯別字，不準(zhǔn)請他人代寫 2）工程設(shè)計類題目的圖紙，要求部分用尺規(guī)繪制，部分用計算機(jī)繪制，所有圖紙應(yīng)符合國家技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。從外文翻譯的資料提供到論文必備知識的幫助，張老師給予了不少的幫助。 本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 第 13 頁 共 17 頁 下面是 20xx— 20xx 年的糧食產(chǎn)量估計值和真實值得比較及相對誤差 表： 20xx— 20xx 年估計值與真實值及相對誤差 年份 真實值（萬噸） 估計值（萬噸） 誤差（ %） 20xx 54, 20xx 57, 20xx 58, 20xx 60, 20xx 60, 由上表可以看出相對誤差最高為 %，都小于 5%，可以判斷出預(yù)測結(jié)果比較準(zhǔn)確，能夠基本擬合實際值。對于非平穩(wěn)時間序列，需要預(yù)先對時間序列進(jìn)行平穩(wěn)化處理。 參數(shù)的判斷中 AIC 準(zhǔn)則： AIC 信息準(zhǔn)則就是 Akaike information criterion，它是一種衡量統(tǒng)計模型擬合優(yōu)良性的準(zhǔn)則，又由于它是日本統(tǒng)計學(xué)家赤池弘次所創(chuàng)本科生畢業(yè)設(shè)計（論文） 第 7 頁 共 17 頁 立和發(fā)展的，所以又稱為赤池信息量準(zhǔn)則。這個時候進(jìn)行微分處理了多少次，這個次數(shù)就是 ARIMA(p,d,q)模型當(dāng)中的階數(shù) d。 1? ， 2? ，?， p? 為自回歸系數(shù)， 1? ， 2? ，?， p? 為移動平均系數(shù)，都是模型的待定參數(shù)。 時間序列分析的模型有如下： AR 模型、 MA 模型、 ARMA 模型和 ARIMA模型。傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析是基于數(shù)據(jù)序列是獨立的，與時間序列分析的 隨機(jī)數(shù)據(jù)序列之間的相關(guān)性。 2．關(guān)于我國的糧