2008—2020年我国粮食产量的预测分析

组合预测法的基本思路是 ,运用两种或两种以上的预测方法对同一预测项目进行预测 ,再根据各个方
法的权重将所得结果综合成一个预测结果 。假设对同一问题有 N种预测方法 ,通过计算分析 ,确定方法 j
的权重为 W j ( j = 1 , 2, 3 , …,N ) ,则组合预测理论模型为 :
∑ Y = W1 Y^t1 ,
线性 (或非线性 )回归模型的一个优点是可对变量之间进行因果分析 ,描述其内在的联系 。很多学者 利用这一方法建立了粮食产量模型 ,找到了影响粮食产量的主要因素 。如李子奈 ( 2000)的线性回归函数 、 石森昌等 (2003)的双对数生产函数 、李云松等 (2002) 、肖海峰等 (2004) 、程杰等 (2007)的柯布 —道格拉斯 生产函数等等 。虽然他们选取的变量都不尽相同 ,但是都证明了回归模型对粮食产量的拟合效 果很好 。 但是回归方法受到解释变量的约束 ,一般也只用在近 、短期预测中 。
(1)
计算 HP滤波就是从 { Yt }中将 YTt 分离出来 。一般地 ,时间序列 { Yt }中的可观测部分趋势 { YYt }常常
灰色预测模型也是比较常用的粮食产量预测模型 。迟灵芝 (2002)对灰色预测方法和回归模型进行比较 分析 ,得出灰色预测的平均相对误差最小的结论 。林绍森等 (2007)对单指数平滑、自回归移动平均和灰色预 测三种模型进行了比较 ,他指出灰色预测模型比自回归预测模型和单指数平滑预测模型更适合长期的预测 。
(作者单位 :高 雷 :中国农业科学院研究生院 ,北京 , 100 081; 张陆彪 :中国农业科学院 ,北京 , 100081)
3 本文得到了国家自然科学基金项目 (编号 : 70573113 )“进入工业化中期阶段我国农业支持的地区比较研究 ”、国家软科学项目 (编号 : 2008GXS1B 011)“世界粮食贸易格局变动对我国的影响研究 ”以及中央级公益性科研院所 基本科研业务 费专项资金项目 (中国农业 科学院 农业经济与发展研究所 )的资助
三 、研究方法
所谓组合预测 ,是指采用两种或两种以上的方法对同一对象进行预测 ,并对各单个预测结果进行加权 综合 。根据组合定理 ,即使一个预测结果不理想的方法 ,如果它含有系统的独立信息 ,当与另一个较好的
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《农业经济问题 》2008年增刊
预测方法进行组合后 ,同样可以增加系统的预 测性 能。因此 ,组合预 测能够更大化地利用有用信息 ,比
《农业经济问题 》2008年增刊
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2008—2020年我国粮食产量的预测分析
□梁仕莹 孙东升 杨秀平 刘合光
内容提要 : 改革开放 30年来 ,我国粮食产量大幅度提高 。但是粮食生产并不是一个稳定变 化的过程 ,而是呈波动增长的态势 。本文首先运用 HP滤波分析方法将我国 1988—2007年的粮 食产量分离为波动序列和时间趋势序列 ,在此基础上对趋势序列建立了三次抛物线模型 。分别 利用三次抛物线模型 、灰色预测模型以及组合预测方法拟合估计了我国前 20年的粮食产量 ,并 分析了三者的拟合精度 。结果显示 ,组合预测模型能够提高预测精度。并利用该方法进一步预 测了 2008—2020年我国的粮食产量 。
AHP法 、德尔菲法 、最优加权法等 。其中 ,使用比较广泛 、误差较小且操作方便的就是方差倒数法 。其原理
为 : 对误差平方和小的模型赋予较高的权重 ,误差平方和大的赋予较小的权重 。其应用公式如下 :
N
N
∑ ∑ Wj
=
D
j
1
D
j
1
,
其中
W j = 1 ( j = 1, 2, …, N )
+ W2 Y^t2
+
…
+ WN
Y^ ,且 tN
Wj = 1
其中 , Y^tj表示在 t时间第 j种方法的预测值 ; Yt 表示在 t时间组合预测的预测值 。
在组合预测中 ,合理的权重会大大提高预测精度 。因此 ,如何选择权重就成为决定该模型拟合效果的
关键 。根据以往的研究 ,权重选择方法有算术平均法、标准差法、方差倒数法 、均方倒数法 、离异 系数法 、
神经网络模型是一种建立在生物学神经元基础上的一个不需要建立解释变量与被解释变量之间具体 关系的数学模型。它可以通过隐含层的学习和训练实现输入元素与输出元素之间的非线性映射 。该模型 的模拟效果可以在王启平 (2002)、禹建丽等 ( 2004)的文章中看到 。但是目前我国尚无比较完善和成熟的 理论指导网络模型 ,在神经网络的程序设计中对隐含层单元数及目标参数的设置都只能凭经验或者是经 过反复的训练和测试才能确定。
j= 1
j= 1
N
∑ 式中 ,D j 为第 j个模型的误差平方和 ,即 Dj =
( Yt - Y^tj ) 2
j= 1
四 、HP滤波综合分析模型
设 { Yt }是包含趋势成分和波动成分的一个时间序列 , { YTt }是其中含有的趋势成分 , { Yct }是其中含有
的波动成分 。则
Leabharlann Baidu
Yt = YTt + Yct ( t = 1 , 2, …, T)
关键词 :组合预测 ; 灰色预测 ; HP滤波 ;三次抛物线模型
一 、引言
根据农业部发布的数据 , 1998年我国粮食产量曾经达到历史最高水平 ,此后几年连续多年呈现下滑 态势 ,持续稳产增产基本没有超过 3年 。自 2004年开始 ,中国连续四年粮食增产 , 2007年粮食产量突破了 5亿吨 。但是粮食生产是由诸多因素综合影响的不确定系统 ,未来我国粮食产量将如何变动 ,能否达到国 家粮食安全的目标就成为一个很有意义的话题 。有效地分析和预测我国粮食生产能力 ,对政策调整方向 乃至保障粮食安全具有非常重要的价值。
首先 ,指数平滑模型的原理和计算方法比较简单 ,对历史数据的数量没有太大的要求 。迟灵芝 (2004)曾 运用单指数平滑方法首先对我国 1991—1999年的粮食产量进行拟合 ,计算出平均相对误差为 0104% ,效果还 是比较理想的。但是模型中对平滑系数的确定直接关系到模型的精度问题 ,所以不同的平滑系数就可能造 成结果的差异。目前为止没有一个固定的方法来确定平滑系数。在一般的研究中大多是根据经验来选择平 滑系数 ,这就导致了预测结果的失真性 。林绍森等 (2007)对三种预测模型的分析的结果证明了指数平滑法 的预测误差最大。此外 ,由于模型本身在计算方法上的局限性 ,该方法只适用于近 、短期预测。
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梁仕莹等 : 2008—2020年我国粮食产量的预测分析
二 、文献述评
我国学者对粮食产量的预测模型总体上来说大致可以分为三大类 :时间序列模型 、回归模型和人工神 经网络模型 。指数平滑模型 、灰色预测模型及基于马尔可夫链的预测模型等都属于时间序列模型。回归 模型中使用比较多的就是线性回归模型和双对数模型 。人工神经网络模型是近几年才开始使用的基于生 物学原理的预测系统 。这些方法的优缺点分析如下 :
总之 ,每个模型都有其优点和不足之处 。对于数据比较少的短期预测问题 ,应用简单的指数进行平 滑 。对于结构复杂 、影响因素众多的中长期问题一般用灰色预测模型 。回归模型一般用来做因素分析 ,而 且预测期较短 。
此外 ,我国学者对粮食产量方面的研究绝大多数还是基于单一的模型 。单一模型预测的缺点就是对预 测对象的分析具有一定的局限性。即通过对被预测对象所处的环境 ,结合自身模型的特点做出某些假设 。 所以在各因素的选取及模型的设计等方面都是不完善的。而组合预测模型就能利用更多的信息 ,使单一模 型之间优势互补 ,提高了模型的精度 。自 1969年 B ates与 Granger首先提出组合预测以来 ,对组合预测理论 及应用的研究先后在国内外逐渐开展起来 。但是近几年我国学者才将这一方法应用到粮食预测领域。理论 和实践研究都表明 ,在诸种单项预测模型各异且数据来源不同的情况下 ,组合预测模型可能获得一个比任何 一个独立预测值更好的预测值 ,组合预测模型能减少预测的系统误差 ,显著改进预测效果 。肖彰仁 ( 1999) 、 张海云等 (2002)、吴春霞等 (2002)、丁晨芳 (2007)在预测粮食产量时都运用了组合模拟分析方法 ,只不过在 组合中所嵌入的模型不同 ,但是却得出同样的结论 ,即组合预测模型的预测精度比单一模型要高 。
(即潜在产出 ,它是指社会经济活动在没有劳动力失业 、在现有资源和技术水平下 ,最大的产出水平 )。方福
平等 (2005) 、张军 (2008)利用 HP滤波分析了粮食等作物的产量波动缺口。他们将波动中的趋势项去掉来单
纯研究波动 ,并建立了影响波动的函数。但是他们没有进一步分析趋势项部分 ,没有对我国未来的粮食产量
and Envi ronm ental Econom ists in Venice 161张陆彪 ,胡定寰 ,刘 静 1 农民用水户协会的绩效与问题分析 1 农业经济问题 , 2003 (2 ) 171王晓娟 ,李 周 1 灌溉用水效率及其影响因素分析 1中国农村经济 , 2005 (2 ) 181于法稳 ,屈忠义 ,冯兆忠 1 灌溉水价对农户行为的影响分析 :以内蒙古河套灌区为例 1中国农村观察 , 2005 (1) 191徐志刚 1黄河流域灌区农业用水管理制度改革 :现状与机制 1 研究报告 , 2003 201廖永松 1中国灌溉水价的效率与影响 1中国水利水电科学研究院研究报告 , 2004 211韩洪云 ,赵连阁 1 节水农业经济分析 1中国农业出版社 , 2001112
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单一预测方法更为科学 、有效 ,并能提高模型的模拟精度 。在各研究者的基础上 ,本文将尝试组合模拟分
析方法 。基于前面对各个模型的优缺点及我国粮食产量的特征分析 ,本文首先利用 Hodrick2Prescott滤波
方法 (以下简称 HP滤波 )将波动项剔除 ,建立趋势项的时间模型 ,并将其与灰色预测模型进行加权组合 。
HP滤波分析方法是分析时间序列中的长期趋势和波动成分的方法 。它是在 Hodrick和 Pre scott于 1980
年分析战后美国经济周期的论文中首次使用的 。这种方法可以测算出经济发展的周期趋势 (产出缺口 ,即实
际产出与潜在产出之差 ,它是指现有条件下实际产出离最大的潜在产出的差距 )和无周期趋势的内在趋势
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的大体走势进行深入的分析。灰色预测分析方法是通过鉴别复杂系统因素之间的发展趋势的相似或相异程
度进行关联度分析 ,并通过对原始数据的生成处理来寻求系统变化规律。本文尝试将这两个方法进行组合 ,
模拟我国 1988—2007年这 20年间的粮食产量 ,并对未来 2008—2020年的粮食产量趋势进行预测 。