基于ARIMA的河北省花生產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析

1、 基于ARIMA的河北省花生產(chǎn)量預(yù)測(cè)分析 陰明哲 李一帆 蘆鈴元 邢家軒 崔永福Summary：花生是河北省種植面積排第三位的農(nóng)作物（次于玉米、小麥）和第一位的油料作物，大力發(fā)展花生產(chǎn)業(yè)不僅能夠提振河北經(jīng)濟(jì)，對(duì)保障國(guó)家的糧油安全也具有重要意義。但是近年來由于多重因素綜合影響導(dǎo)致河北省花生產(chǎn)量持續(xù)下降，產(chǎn)業(yè)發(fā)展受到一定程度的阻礙。文章利用時(shí)間序列分析中的 ARIMA（p，d，q）模型，對(duì)河北省 2000 2017 年花生產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行了隨機(jī)性分析，并結(jié)合 EVIEWS7.02時(shí)間序列分析軟件，經(jīng)過模型識(shí)別、比較、建立以及檢驗(yàn)等過程，最終后確定了 ARIMA（2，1，3）模型，并運(yùn)用此模型擬合了河北

2、省 20002017 年的花生產(chǎn)量，同時(shí)對(duì)河北省 20182020 年3年的花生產(chǎn)量進(jìn)行了分析與預(yù)測(cè)。Key：時(shí)間序列;ARIMA模型;河北省;花生產(chǎn)量自二十世紀(jì)七十年代以來，世界范圍內(nèi)主要花生生產(chǎn)國(guó)家的花生生產(chǎn)技術(shù)持續(xù)發(fā)展并取得了重大突破，技術(shù)推廣成果顯著，有力地促進(jìn)了花生產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。特別是通過基因育種技術(shù)，不斷培育出花生新品種，極大地提高了花生的產(chǎn)量和品質(zhì)。自20世紀(jì)90年代，尤其是中國(guó)加入世貿(mào)組織（WTO）之后，花生成為中國(guó)眾多出口貿(mào)易產(chǎn)品中為數(shù)不多的凈出口大宗農(nóng)產(chǎn)品。此后，花生產(chǎn)業(yè)發(fā)展問題逐漸被學(xué)術(shù)研究者廣泛研究，形成了豐富的研究成果。但是近年來，河北省花生播種面積不斷減少，河北省花生

3、的產(chǎn)量連續(xù)多年處于下滑狀態(tài)。與糧食作物和其他油料作物（例如大豆和油菜籽）相比，某些區(qū)域的花生生產(chǎn)沒有受到政府和生產(chǎn)者的重視，被看作無足輕重的作物，種植規(guī)模和開發(fā)力度趨弱。另一方面河北具有較強(qiáng)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢(shì)，環(huán)繞京津兩大消費(fèi)市場(chǎng)，擁有秦皇島、黃驊兩大港口，鄰省山東是全國(guó)主要的花生出口市場(chǎng)，具有強(qiáng)大的流通優(yōu)勢(shì);河北省花生種植在收獲期干旱少雨，具有較低的黃曲霉毒素污染的風(fēng)險(xiǎn)，其產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿κ?。因此，本文以河北省為例，利用時(shí)間序列分析方法，建立河北省花生產(chǎn)量時(shí)間序列模型，分析產(chǎn)量變化的內(nèi)在特征。并對(duì)未來三年我國(guó)河北省花生產(chǎn)量變化做出預(yù)測(cè)，為政府制定經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略提供依據(jù)。一、時(shí)間序列分析方法及基本模型

4、時(shí)間序列分析（Time-series analysis）是基于隨機(jī)過程理論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)，通過處理動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)來研究隨機(jī)數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，以解決實(shí)際問題的一種統(tǒng)計(jì)方法。通過時(shí)間序列方法的應(yīng)用可以反映出數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化、周期性變化和隨機(jī)性變化規(guī)律。一般用于短期預(yù)測(cè)，當(dāng)然數(shù)據(jù)的樣本越多，設(shè)計(jì)的模型越準(zhǔn)確，誤差相應(yīng)的會(huì)更小。但是預(yù)測(cè)的結(jié)果僅為在當(dāng)前趨勢(shì)下的理論數(shù)值，不能預(yù)測(cè)到突發(fā)事故對(duì)結(jié)果的影響。但是數(shù)值的預(yù)測(cè)仍是具有借鑒意義的，可以為未來調(diào)節(jié)生產(chǎn)安排和工作計(jì)劃起到數(shù)據(jù)支撐作用。由自回歸和移動(dòng)平均構(gòu)成的隨機(jī)過程稱為自回歸移動(dòng)平均過程，可以記為 ARMA（p，q），其中 p，q 分別表示自回歸和移動(dòng)平

5、均部分的最大階數(shù)。ARMA（p，q）的一般表達(dá)式見式（1）。式（2）稱為 p 階自回歸模型 AR（p）;如果模型中？覬i=0，則模型為式（3）。也稱為 q 階移動(dòng)平均模型 MA（q）。二、數(shù)據(jù)分析（一）數(shù)據(jù)來源通過對(duì)20002017 年河北省花生產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行了初步的整理和匯總，并以此為樣本數(shù)據(jù)，進(jìn)一步建立模型，以便更好地對(duì)河北省花生產(chǎn)量進(jìn)行時(shí)間序列分析與預(yù)測(cè)，如表1。（二）產(chǎn)量變化曲線從產(chǎn)量變化曲線圖（圖1）中明顯可以看到花生產(chǎn)量總體呈下降趨勢(shì)，在20002003年和20062008年出現(xiàn)了明顯上升，其余年間大多數(shù)表現(xiàn)為下降趨勢(shì)，且2016年的產(chǎn)量已經(jīng)成為最低點(diǎn)，2017年上升趨勢(shì)不大。（三）

6、平穩(wěn)性檢驗(yàn)在建立模型之前須對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)，只有平穩(wěn)的序列才滿足建立時(shí)間序列模型的條件。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，當(dāng)檢驗(yàn)值的絕對(duì)值大于臨界值的絕對(duì)值時(shí)，則為平穩(wěn)序列;反之，為非平穩(wěn)數(shù)據(jù)。利用Eviews7.2對(duì)其進(jìn)行的檢驗(yàn)結(jié)果如圖2所示，數(shù)據(jù)具有較好的平穩(wěn)性。通過考察平穩(wěn)時(shí)間序列的自相關(guān)和偏相關(guān)的函數(shù)性質(zhì)來進(jìn)行定階，利用Eviews7.2作出河北省花生產(chǎn)量的二階差分序列X的自相關(guān)-偏相關(guān)圖和河北省花生產(chǎn)量的二階差分序列的時(shí)序圖，結(jié)果見圖3和圖4。從圖中可以看出，DDX自相關(guān)函數(shù)和偏相關(guān)函數(shù)的值都是拖尾衰減的，而且都出現(xiàn)了一個(gè)峰值后的正弦衰減，所以先建立了ARMA（4，1，4）模型并使用E

7、VIEWS 7.2來計(jì)算模型的參數(shù)，并結(jié)合AIC和AC值最小原則進(jìn)行項(xiàng)數(shù)篩選，最終得到AR（1）、AR（2）和MA（2）的系數(shù)具有顯著性。Eviews7.2計(jì)算結(jié)果如圖5，由此得到模型的最終表達(dá)式如下。X=70.77298+0.259362Xt-1-0.638341Xt-2-0.967427Xt-2（四）模型檢驗(yàn)與預(yù)測(cè)為了保證時(shí)間序列模型結(jié)果的真實(shí)性須檢驗(yàn)殘差是否為白噪聲。利用Ewviews7.2軟件對(duì)ARIMA（3，12）模型進(jìn)行Q統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見圖6，該模型的殘差自相關(guān)-偏相關(guān)圖沒有任何模式，則殘差序列平穩(wěn)。由此得知，此模型擬合成功，可以進(jìn)行預(yù)測(cè)。利用該模型，通過進(jìn)行樣本內(nèi)（2000

8、2017年）的靜態(tài)預(yù)測(cè)，使用Dynamic forecast方法對(duì)20182020年河北省花生產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果如表2。由預(yù)測(cè)結(jié)果可以看出河北省產(chǎn)量在未來幾年仍然會(huì)呈下降趨勢(shì)，且增長(zhǎng)率將處于放緩狀態(tài)，但從數(shù)值上來看下降趨勢(shì)仍是較嚴(yán)峻的。三、結(jié)語通過對(duì)河北省花生生產(chǎn)20002017年模擬數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，建立的模型擬合較好。對(duì)河北省花生20182020年產(chǎn)量數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)發(fā)現(xiàn)，其下降趨勢(shì)仍然持續(xù)?；谡{(diào)研和對(duì)文獻(xiàn)的梳理，以下原因可能對(duì)河北省花生產(chǎn)量變化存在影響：1. 花生種植區(qū)域布局缺乏合理性。河北省花生的種植缺乏規(guī)模效益，主要是以農(nóng)戶為主的小型種植，與山東、河南兩個(gè)花生種植大省相比，規(guī)模偏小，另一方面表現(xiàn)在

9、由于補(bǔ)貼政策向玉米、小麥傾斜，導(dǎo)致花生比較效益降低，播種面積萎縮，這是導(dǎo)致花生產(chǎn)量下降的一個(gè)重要原因。2. 河北省花生生產(chǎn)中農(nóng)業(yè)機(jī)械使用并不廣泛，花生生產(chǎn)的復(fù)雜性增大了農(nóng)機(jī)農(nóng)藝融合難度。當(dāng)前，還主要使用小型機(jī)械進(jìn)行獨(dú)立作業(yè)，生產(chǎn)效率低，大型機(jī)械使用偏少?；ㄉ莿趧?dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，需要投入大量的勞動(dòng)力，這不僅加大了花生生產(chǎn)成本，而且在一定程度上會(huì)促進(jìn)農(nóng)村勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)移這又限制了花生產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。另外由于花生的自然特性，在生產(chǎn)中應(yīng)普及高效率、損耗低的花生剝殼機(jī)械，花生聯(lián)合收獲機(jī)，從而可以極大的提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，從而降低人工成本。3. 花生副產(chǎn)物綜合利用率低。尤其是花生秧占生物量的百分之五十左右，粗蛋白含量可

10、達(dá)12%，是蘇丹草的1.5倍，略微高于多年生黑麥草，但在實(shí)際中大量的花生秧卻沒有被很好利用。如果將花生秧用作牛，羊飼料，則可以為農(nóng)戶爭(zhēng)取更多的利益，從而促進(jìn)花生生產(chǎn)的積極性，現(xiàn)在的主要問題是從花生秧采集到處理過程之中一些標(biāo)準(zhǔn)化原則的問題。4. 花生病蟲害防治效果欠佳，花生病害如葉斑類病、真菌土傳病害等?；ㄉ。€果?。?，近年來在河北省加重之勢(shì)，重病田可致絕收，對(duì)花生產(chǎn)量和品質(zhì)危害極大?；蛟S可以利用間作，輪作等綠色防控措施減低病害的發(fā)生率。例如，趙慶雷等的研究表明水旱輪作模式對(duì)花生的果腐病和蠐螬具有較理想的防控效果。5. 受花生替代品價(jià)格影響嚴(yán)重。河北省花生加工近一半以上用于榨油，而近年大豆

11、價(jià)格下降，替代效應(yīng)對(duì)花生油的價(jià)格產(chǎn)生了極大的影響，從而導(dǎo)致花生市場(chǎng)價(jià)格不高，嚴(yán)重的打擊了農(nóng)戶種植積極性。另一方面花生與大豆存在著本質(zhì)的區(qū)別，隨著人們生活水平的提高應(yīng)更多地開拓高端花生油市場(chǎng)與廉價(jià)低質(zhì)量的其他油相區(qū)別。以上問題嚴(yán)重影響了河北省花生的產(chǎn)量，鄰近的山東省和河南省在花生生產(chǎn)方面的優(yōu)勢(shì)（從2012年以后數(shù)據(jù)看，兩省花生單產(chǎn)保持在4400公斤/公頃以上），作為河北省第三大作物的花生其穩(wěn)產(chǎn)提質(zhì)和健康發(fā)展面臨較大的壓力。近幾年河北省農(nóng)科院和河北農(nóng)業(yè)大學(xué)專注于高油酸花生的育種，花生生產(chǎn)大縣大名縣、灤州市、新樂市等相繼開始試點(diǎn)高油酸花生種植，百信花生專業(yè)合作社等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體也在積極帶動(dòng)農(nóng)戶擴(kuò)大

12、高油酸花生種植面積，此外秦皇島市氣候、土壤條件也非常適合高油酸花生的種植。以上，為建設(shè)高油酸花生規(guī)?；a(chǎn)示范區(qū)提供了條件，并力爭(zhēng)在全省范圍內(nèi)用最短時(shí)間使高油酸花生成為花生優(yōu)勢(shì)區(qū)域的主導(dǎo)品種（花生冀花16號(hào)、冀花13號(hào)在2019年被河北農(nóng)業(yè)農(nóng)村廳選為農(nóng)業(yè)主導(dǎo)品種，二者皆為高油酸花生品種）。目前的花生生產(chǎn)表現(xiàn)出了向?qū)Ｓ没贩N發(fā)展的趨勢(shì)，未來河北省高油酸花生發(fā)展勢(shì)頭較好。在京津冀協(xié)同發(fā)展的背景下，應(yīng)加大對(duì)花生產(chǎn)業(yè)的政策扶持并充分發(fā)揮當(dāng)?shù)氐纳a(chǎn)優(yōu)勢(shì)，河北省花生生產(chǎn)和花生產(chǎn)業(yè)將會(huì)越來越好。Reference：1陳鼎玉，萬堅(jiān)，程瀚鋒.基于ARIMA模型的我國(guó)糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)J.營(yíng)銷界，2019（13）：95

13、-96.2梁后軍，馮宜強(qiáng)，謝睿，周萬懷，常郝，劉從九，徐守東，李浩.基于時(shí)間序列的全國(guó)棉花產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法研究J.中國(guó)纖檢，2018（06）：81-84.3高蕾.基于ARIMA模型的安徽省糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)研究J.合肥學(xué)院學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2015，32（05）：85-87.4孟強(qiáng)，李海晨.基于ARIMA模型的東三省糧食產(chǎn)量時(shí)間序列分析J.黑龍江科技信息，2015（21）：128-129.5王巧巧，朱喃喃.基于ARMA的糧食產(chǎn)量模型的構(gòu)建以安徽省為例J.經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2010（07）：153-154.6梁后軍，馮宜強(qiáng)，謝睿，周萬懷，常郝，劉從九，徐守東，李浩.基于時(shí)間序列的全國(guó)棉花產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法研究J.中國(guó)纖檢，2018（06）：81-84.7黃艷紅.花生種植技術(shù)及提高種植效益的措施分析J.種子科技，2019，37（04）：63.8王淑霞，徐光強(qiáng).淺析花生的優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)栽培技術(shù)J.農(nóng)民致富之友，2018（24）：14.9謝元瑰.時(shí)間序列分析方法在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究D.湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)，2013.10盧山，吳佳寶，邱柳，劉登望，李林.花生高產(chǎn)栽培研究進(jìn)展及我國(guó)南方花生高產(chǎn)途徑分析J.湖南農(nóng)業(yè)科學(xué)，2011（11）：44-48.11史正芳，王蘭安.淺談花生收獲機(jī)械發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)J.農(nóng)機(jī)質(zhì)量與