摘要  本文运用时间序列分析的方法对1975年至2014年江苏省农业总产值进行了分析，建立模型并对未来5年的江苏农业总产值进行了预测。运用minitab软件对数据进行了分析，发现原序列有明显的增长趋势，是非平稳序列，对该序列进行差分后再选择模型进行拟合，用AIC准则为江苏农业总产值选择一个较优的模型建模与预测，结果得出江苏农业总产值呈稳定上涨趋势。76238

毕业论文关键词  农业总产值 ；时间序列；预测；ARIMA模型

 引言我国自古以来就是一个农业强国，农业一直是人们社会生活的最基础的产业，扮演者十分重要的角色，伴随改革开放的逐步深入，我国的农业问题就变成了重中之重。在十六大上，提出了全面建设小康社会的基本标准，其中的重点和难点也都是在农村问题上，不难看出农业发展是经济发展的核心问题。中央总一直以来就非常重视农村问题，他说过中国要强农业必须强，中国要富农民必须富，因为我们都是种庄稼出生。

江苏是我国东部沿海的经济强省，也是农业强省，伴随着经济与科技的飞速发展，江苏省农业生产面临了新的机遇与挑战。在江苏省农业工作会议上，农委主任指出了“十三五”期间是实施“率先实现农业现代化”的重要时期，并提出了在2020年要总体的实现农业现代化的总目标。

为了分析江苏省农业总产值的发展特点，从中得出其发展规律并预测未来5年江苏农业总产值，本文选取了1975年至2014年江苏省农业总产值的数据，对该数据的序列进行平稳性检验。发现此序列是非平稳序列，所以对该序做了进一步的差分运算。通过差分运算，发现序列中所蕴含的信息，将原序列转化为平稳的序列，接着对差分后的平稳序列进行了纯随机性检验。通过纯随机性检验，结果判定此序列是非白噪声序列。最后，对此平稳非白噪声序列拟合多种 模型并进行比较，选择拟合效果较好的 和 模型进行比较，最终确定 模型为最优模型，并对江苏省未来5年的农业总产值进行预测，得出预测值和变化浮动的区间范围。文献综述

1 建立模型的理论基础

1。1 模型的种类     模型：

 模型的实质就是差分运算和 模型的组合，任何的数据只要通过适当的差分，实现差分后平稳，就可以对差分后的数据进行 模型的拟合。

1。2 建模步骤

图1-1 时间序列建模步骤

2 江苏农业总产值的分析

2。1 江苏农业总产值数据的处理

2。1。1 初步分析模型平稳性

这次分析选取了1975年到2014年的江苏农业总产值的数据为依据，进行研究。第一步先做江苏农业总产值的时间序列图：

图2-1  江苏农业总产值的时间序列图

我们不难从图2-1看出，此序列随着时间的变化表现出明显的上升趋势。由此可以推断，此序列是非平稳的，所以需要对此序列进行一阶差分后再做作时间序列图进行观察：

图2-2  江苏农业总产值一阶差分后的时间序列图

从图2-2发现，江苏农业总产值一阶差分后的序列呈现出，有规律的围绕在一个常数值附近波动，而且有一定范围，我们基本可以将该序列视为平稳的序列，为了更加可靠的确定一阶差分后的序列的平稳性，我们可以继续观察一阶差分后序列的自相关函数图。

图2-3  农业总产值一阶差分后的自相关函数图

由图2-3看出，自相关函数图具有短期相关性，一阶差分后的自相关系数在延迟2阶后都保持在二倍标准差之内，而且在0值附近小范围的波动，我们可以认为该序列一阶差分后的序列是平稳的。（自相关系数随着延迟期数的增加，很快地向0值衰减，在0值附近小值波动，可以将此序列看作是平稳的）