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毕业设计（论文）开题报告

题目：

时间序列分析法在农业产值预测中的应用

院（系）理学院

专业信息与计算科学

班级081001

姓名qq653665096

学号081001101

导师过.........

2012年3月7日

1.毕业设计（论文）综述（题目背景、研究意义及国内外相关研究情况）

1）题目背景：

时间序列，也叫时间数列、历史复数或动态数列。

它是将某种统计指标的数值，按时间先后顺序排到所形成的数列。

时间序列分析就是利用这组数列，应用数理统计方法加以处理，以预测未来事物的发展。

时间序列分析是定量预测方法之一，它的基本原理：

一是承认事物发展的延续性。

应用过去数据，就能推测事物的发展趋势。

二是考虑到事物发展的随机性。

任何事物发展都可能受偶然因素影响，为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理。

时间序列分析在预测方面的应用主要是通过编制和分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。

2）研究意义：

我国是传统农业大国，农业自古以来就是我国的支柱产业，是我国国民经济的基础。

我国的经济结构能否顺利调整，国民经济能否发展得更快一些、更好一些，在很大程度上取决于农业基础是否稳固。

只有加强农业基础，确保农产品供给，才能顺利推进工业化和城镇化；只有加强农业基础，依靠科技进步，开拓农村市场，才能支撑国民经济的快速增长；只有加强农业基础建设，使农业发展、农民富裕、农村稳定，才能保持整个社会的长期稳定与可持续发展。

但我国又是一个生产力比较落后的国家，只有研究农业产值主要受哪些因素影响，才能有对策的投入，将基础产业发展上去。

3）国内外相关研究情况：

1．最早的时间序列分析可以追溯到7000年前的古埃及，当时为了发展农业生产，古埃及人一直关注尼罗河泛滥的规律，把尼罗河涨落的情况逐天记录下来，就构成了所谓的时间序列；

2.1925至1930年间，G.U.尤尔提出了时间序列模型平稳自回归的概念；

3．1970年美国统计学家Box和英国统计学家Jenkins系统的阐述了ARMA模型的识别，估计、检验及预测原理和方法，使得ARMA模型成为了目前在时间序列分析中最常用的模型；

4.2003年，Granger和Engle凭借在ARCH模型和多变量时间序列模型的研究成果荣获了当年的诺贝尔经济学奖。

5.2005年，唐功爽发表了《时间序列分析在经济预测中的应用》，文章通过运用EXCEL及SAS软件建立季节分解模型和季节哑变量、ARIMA模型,对我国的社会消费零售总额的情况进行预测分析,从初步确定几个不同的模型中,把拟合效果最好的模型保留,并对模型的实用性进行了探讨。

6.2007年，吴家兵、叶临湘和尤尔科共同发表了《ARIMA模型在传染病发病率预测中的应用》，文章探讨了应用时间序列ARIMA模型进行法定传染病发病率预测的可行性。

应用SPSS11．5软件对1986年～2002年逐月发病率进行RIMA模型建模拟合，用所得到的模型对2003年各月发病率进行预测，并与实际发病率进行比较，结果发现ARIMA（0，1，1）×（0，1，1）12模型很好地拟合了既往时间段上的发病率序列，对2003年各月发病率的预测值符合实际发病率变动趋势。

证明了ARIMA模型能很好地模拟传染病发病率在时间序列上的变动趋势，并对未来的发病率进行预测，为传染病防治工作服务。

2.本课题研究的主要内容和采用的研究方案、研究方法或措施

1）主要内容：

1.原始数据的采集及处理，通过相关网站获得我国1980－2009年各年的农业总产值，列出表格并绘制对应时间序列图；

2.数据序列的平稳性检验和平稳化处理，通过时间序列图对序列进行初步的平稳性判断，并采用ADF单位根检验来精确序列的平稳性，对数据进行取对数处理，然后进行二阶差分得到平稳性序列；

3.模型识别和模型建立，通过Eviews软件计算出自相关与偏自相关系数图，根据相关图、偏相关图观察分析，建立ARIMA（p,2,q）模型，选择多个较合适的模型，利用Eviews软件包计算出模型参数；

4.模型检验，利用Eviews计算出ARIMA（p,2,q）模型残差序列图，滞后多项式倒数根的分布图和Static预测结果参数，通过分析选择最合适的模型；

5.模型预测分析，根据得到的ARIMA（p,2,q）模型，使用Eviews软件中的forecast功能对模型进行预测，得到原时间序列的未来短期预测数据，计划对2009年我国农业总产值进行预测，得到测试结果并与2009年实际我国农业总产值进行比较，计算预测误差；

6.得到预测值与实际结果比较接近的，说明该模型预测是可行的，进一步对2010年至2013我国农业产值进行预测。

2）采用的研究方案：

首先学习概率论与数理统计相关概念，重点学习时间序列预测分析法，其次利用1980-2009年我国农业产值的有关数据，绘制农业总产值的时间序列图，并根据序列图的数据画出时间序列折线图。

在学习理论的期间同时学习Eviews软件的使用，最后以我国农业总产值数据为分析数据，利用所学习的理论及软件分析数据，建立相关模型，并对模型进行分析计算最终得到预测结果。

3）研究方法：

在研究过程中，查阅相关资料，对于研究过程中遇到的难题不能解决，可以请教指导老师进行沟通和协商解决。

4）本课题研究的重点及难点，前期已开展工作

本课题研究的重点是对时间序列分析法基本概念的理解，对时间序列预测分析法理论的研究，以及如何掌握时间序列分析法在实际中的应用。

本课题的难点是通过时间序列分析法根据已有数据建立合适的模型，并运用相关知识对模型进行正确的计算和分析。

前期已开展的工作有搜集资料，并对搜集的资料进行了整理和学习，对一些相关的理论知识有了初步的了解，对时间序列分析法的知识的有了进一步的认识。

5）完成本课题的工作方案及进度计划（按周次填写）

第1周-第2周了解课题研究的内容，查阅相关资料，学习相关知识，确定基本的研究方案并撰写开题报告

第3周-第5周深入学习相关内容，熟练掌握相关知识

第6周-第9周采集课题研究相关数据，整合相关资料，分析计算相关模型，并准备中期报告和英文翻译

第9周-第10周提交中期论文报告

第10周-第13周整理相关结果，撰写毕业论文。

第13周-第15周修正中期报告，整合相关资料并准备毕业论文

第15周-第16周完善并提交毕业论文

第16周-第18周准备进行论文答辩

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