基于ARIMA模型的世界稻米供需态势分析
作者：dqwlunwen 分类：农业论文 时间：2021-12-18
关键词：职称论文发表，期刊投稿，期刊论文发表,农业论文发表
摘要：稻米是中国两大口粮之一。研究世界稻米供需态势，旨在为中国稻米外贸提供决策参考信息。迄今为止，运用“时间序列”方法分析世界稻米供需态势的研究鲜见报道。为此，本文基于1961-2018年数据、运用ARIMA模型(自回归单整移动平均模型)预测分析2023年前中国、印度及世界稻米人均产量，以间接反映产品供需态势。研究表明：2023年前中国稻米总产提高快于人口增长，人均消费增加，表明人民生活水平提高;印度稻米总产提高与人口增长基本持平、供需保持稳定;世界稻米总产提高快于人口增长、相对供给增加;中国稻米外贸格局总体向好，稻米“口粮绝对安全”有保障。
关键词：世界 稻米 供需 態势
《扬州大学学报(农业与生命科学版)》主要刊登农业科学、动物科学、动物医学、生物技术、园艺、植物保护、食品科学、基础医学等学科的学术论文。主要栏目：农学、动物科学、动物医学、生物技术、园艺、植物保护、食品科学、基础医学等学科的学术论文。
一、引言与文献综述
稻米是中国两大口粮之一，研究世界稻米供需态势，旨在为中国稻米外贸提供决策支持信息。迄今，学界对中国及世界稻米供需及贸易的研究成果如下：稻米市场品质主要是由稻米的长度、形状、胚乳透明度和垩白等决定的，对于食用米，就大多数人和世界稻米市场而言，更喜长和细长籽粒[1];一般而言，新稻上市前稻米市场仍将持续原有格局[2];通常，在早稻价格持续向好的带动下，中稻市场也将逐渐摆脱低迷走势，逐步走强[3];稻谷价格波动对大米价格有着显著影响，且大米市场更易受到外部冲击影响[4];2016年辽宁省的稻谷产量和质量均与上一年基本持平，但国家政策支持力度较大，价格始终保持较高水平，产地农户存在一定的惜售心理[5];从价格形成机制来看，“稻强米弱”是稻米市场价格扭曲传导的特殊表现[6];稻米产业的发展，必须遵循稻米市场的运行规律[7];未来世界稻谷生产潜力巨大，而一些主产国稻米需求却出现徘徊[8];2017年，韩国(历史上)首次向发展中国家提供稻米援助[9]、Balie J等[10]研究指出：2019年菲律宾稻米的农场价格和零售价格分别下降30.1%和17.4%，进而稻米消费增长;世界稻米市场价格的轻微上涨，引起东南亚国家国内稻米市场价格的小幅提高。
综上所述，预测分析世界稻米供需态势，尚鲜见文献报道。因此，本文运用ARIMA模型预测分析2023年前中国(最大稻米进口国)、印度(最大稻米出口国)及世界稻米供需态势，旨在为中国稻米进口贸易提供决策参考。
二、中国、印度及世界稻米人均产量预测分析
(一)数据来源及预测模型
1. 数据来源
稻米作为世界重要的粮食作物，供给增加依靠产量提高、需求上升源于人口数量及人均消费量的增加;其中产量增长主要依靠作物单产的提高，因为种植面积的扩大有限(甚至缩小)。稻米总产提高快于消费增长时，绝对供给增加、相对需求减少、供需态势松弛;反之供需态势紧张。因此，本文基于1961-2018年中国、印度及世界稻米人均产量(产量除以人口数量)变化，预测分析2023年前世界稻米供需态势。
从图1可见1961-2018年：中国稻米人均产量在波动中上升，其中1984年最高(167kg)、1961年最低(82kg);中国稻米人均产量1965年(122kg)首次超过印度(92kg)，此后一直保持(至2018年);印度稻米人均产量高于世界水平且在波动中上升，其中2001年最高(130kg)、1966年最低(90kg);世界稻米人均产量上升较为平稳，其中2012年最高(103kg)、1961年最低(70kg)。
2. 预测模型
ARIMA模型属于时间序列预测分析方法。所谓时间序列，在统计意义上是将某一个指标在不同时间上的不同数值，按照时间的先后顺序排列而成的数列。时间序列分析是预测研究的一个重要的分支，时间序列分析的理论基础是(平稳)随机过程。即：通过分析(平稳)随机过程，透过表面的若干偶然事件揭示事物内在的必然规律(或趋势);从偶然中悟出必然，是这一方法的精髓和魅力所在;优点在于以时间来集中反映若干影响因素的集成作用，无需考虑不同因子的贡献及互作。ARIMA模型的形式为ARIMA (p，d，q)。其中：p、d和q分别为自回归(系数)项数、时间序列成为平稳序列时所做的差分次数和移动平均项数。ARIMA模型的数学表达式为：
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