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基于ARIMA模型的世界稻米供需态势分析

职称驿站所属分类:农业经济科学论文发布时间:2021-12-07 08:49:26浏览:1

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

  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)

  《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:

  世界人口数量及稻米产量总体上随时间(年代)而增长,可以说是客观存在的一种必然趋势。因此,可以运用ARIMA模型对中国、印度及世界稻米供需态势进行预测分析。

  〓〓运用ARIMA模型预测中国、印度及世界稻米供需态势,基于1961-2018年、预测2019-2023年(时段越长、信度越低),主要介于中国经济发展常常设计为5年期计划。逻辑步骤如下:首先,对变量的历史数值取对数以消除异方差,并进行“时间序列”平稳性检验,(不平稳时)通过“差分”建立“平稳序列”;其次,基于变量历史数值的“平稳序列”建立ARMA(1,2)、ARMA(1,1)、AR(1)、MA(2)和MA(1)共5种基础模型;再次,运用5种基础模型拟合变量历史数值(拟合样本数等于预测样本数),选择最佳拟合度并通过效度检验的基础模型构建ARIMA (p,d,q)预测模型;最后,检验、运用ARIMA (p,d,q)模型预测变量未来值。

  (二)中国、印度及世界稻米供需态势

  1. 中国、印度及世界稻米2023年前人均产量预测

  基于ARIMA模型的中国、印度及世界稻米2019-2023年人均产量预测如下:

  (1)中国稻米2019-2023年人均产量预测

  中国稻米1961-2018年人均产量对数值序列平稳(ADF 单位根检验的t统计量为-4.869009、1%水平检验临界值为-4.127338)。基于平稳序列建立5种基础模型(表1):

  表1中5种基础模型2014、2015、2016、2017和2018年的拟合值比实际值分别为(+代表增加、-代表减少):ARMA(1,2)模型的-1.1%、-3.1%、-2.1%、-2.4%和-1.8%,平均-2.1%;ARMA(1,1)模型的-1.1%、-3.1%、-2.1%、-2.4%和-1.8%,平均-2.1%;AR(1)模型的-2.4%、-3.8%、-2.1%、-1.8%和-0.5%,平均-2.1%;MA(2)模型的+1.0%、-0.4%、+1.9%、+2.3%和+4.3%,平均+1.8%;MA(1)模型的-1.1%、-2.4%、-0.1%、+0.3%和+2.3%,平均-0.2%。表明MA(1)基础模型的拟合度最优,故以此构建ARIMA(0,0,1)预测模型,其回归结果如表2所示。

  表2中ARIMA(0,0,1)模型的MA根倒数(-0.23)绝对值小于1.00(位于单位圆内),即模型通过稳定性检验。据此,2019-2023年中国稻米人均产量预测值分别为151kg、153kg、154kg、156kg和158 kg。即:2019-2023年中国稻米人均产量将逐年增加,表明人均消费水平提高。

  (2)印度稻米2019-2023年人均产量预测

  印度稻米1961-2018年人均产量对数值序列平稳(ADF单位根检验的t统计量为-6.995647、1%水平检验临界值为-4.127338)。基于平稳序列建立5种基础模型(表3)。

  表3中5种基础模型2014-2018年的拟合值比实际值分别为:ARMA(1,2)模型不能进行预测,因为模型提示数据不足;ARMA(1,1)模型,也因为数据不足不能进行预测;AR(1)模型的+3.8%、+5.5%、+2.8%、+0.9%和-0.5%,平均+2.5%;MA(2)模型的

  +3.8%、+6.3%、+2.8%、+1.7%和+0.3%,平均+3.0%;MA(1)模型的结果与MA(2)模型相同。即AR(1)基础模型的拟合度最优,故以此构建ARIMA(1,0,0)预测模型(回归结果见表4)。

  表4中ARIMA(1,0,0)模型的AR根倒数(-0.50)绝对值小于1.00,表明模型是稳定的。据此,2019-2022和2023年印度稻米人均产量预测值分别为128kg、128kg、128kg、129kg和129kg。即:2019-2023年印度稻米人均产量将略有增加,表明供需将保持总体稳定。

  (3)世界稻米2019-2023年人均产量预测

  世界稻米1961-2018年人均产量对数值序列非平稳(ADF单位根检验的t统计量为-3.610467、1%水平检验临界值为-4.127338),一阶差分后成为平稳序列(ADF单位根检验的t统计量为-8.927909、1%水平检验临界值为-3.552666)。基于平稳序列建立5种基础模型(表5):

  表5中5种基础模型2014-2018年的拟合值比实际值分别为:ARMA(1,2)模型的-0.8%、-0.1%、+0.3%、0.0%和-0.5%,平均-0.2% (-0.21%);ARMA(1,1)模型的-0.8%、-0.1%、+1.3%、0.0%和+0.5%,平均+0.2% (+0.19%);AR(1)模型的-1.7%、-1.1%、+0.3%、-1.0%和-0.5%,平均-0.8%;MA(2)模型的-3.7%、-3.0%、-1.7%、-2.9%和-2.4%,平均-2.8%;MA(1)模型的-2.7%、

  -2.1%、-0.7%、-1.0%和-1.4%,平均-1.6%。表明ARMA(1,1)基础模型的拟合度最优,故以此构建ARIMA(1,1,1)預测模型(表6)。

  表6中ARIMA(1,1,1)模型的AR根倒数(0.68)和MA根倒数(0.98)的绝对值均小于1.00,即模型通过稳定性检验。据此,2019-2023年世界稻米人均产量预测值分别为103kg、103kg、104kg、104kg和105 kg。即:2019-2023年世界稻米人均产量将略有增加,表明中国稻米进口贸易环境总体向好。

  2. 中国、印度及世界稻米1961-2023年供需态势

  如图2所示,1961-2023年(预测):世界稻米人均产量的模型(拟合、预测)趋势线与实际值(散点图)吻合度最高、其次是印度、中国的前期吻合度低于后期,中国稻米人均产量呈波动中增加态势,如1961-2023年分别为82kg、136kg、142kg、153kg、135kg、144kg和158 kg,分别是世界水平的1.2、1.6、1.6、1.6、1.4、1.4和1.5倍;同期印度稻米人均产量呈波动中略有上升态势,如1961-2011和2023年分别为116kg、114kg、112kg、126kg、130kg、126kg和129 kg,分别是世界水平的1.7、1.4、1.2、1.3、1.3、1.2和1.2倍。表明印度作为世界最大稻米出口国,国内稻米供给与需求总体持平,总产占世界的份额在减少;同期世界稻米人均产量呈相对稳定上升态势,如1961-2023年分别为70kg、84kg、90kg、96kg、96kg、103kg和105kg,表明世界稻米总产提高总体快于人口增长,产品相对供给增加,人均消费提高。

  三、讨论与结论

  (一)讨论

  本文以“时间序列”方法中的ARIMA模型,预测分析中国、印度及世界稻米供需态势。该方法以稻米人均产量随时间(年份)的变化态势来间接反映产品供需平衡状况,不考虑稻米总产和人口数量的具体变化。这是一种直接基于“序列”时间趋势的预测分析方法,尤其近期表现是预测的重要基础。只要变量随时间推移表现出某种变化规律,模型运行过程中符合相应检验要求,则预测结果有效。

  学界在中国、印度及世界稻米贸易方面的已有研究,多数基于局部、区域层面或特定贸易政策视角;而政府或UN-FAO的预测,常常是根据当年的种植面积及单产测算估计总产。鉴于此,本文尝试从世界稻米的生产与消费平衡状况来研判中国的供需态势。

  中国和印度分别是世界稻米最大的进口国和出口国,本文对中国、印度及世界稻米供需态势的预测分析,旨在为中国稻米外贸提供决策支持。如针对(全球新冠疫情、国际粮食外贸收紧)新形势下的国家粮食安全保障,建议考虑采取以下措施:一是优化国内稻谷生产布局,进一步夯实自给基础,确保口粮绝对安全;二是守住耕地红线,因地制宜扩大谷物种植,确保谷物基本自给;三是把握外贸市场态势,适当进口优质稻米,改进人民膳食品质。

  (二)结论

  本研究表明2019-2023年:中国稻米总产提高快于人口增长,人均消费增加,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(下转第23页)(上接第18页)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。

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《基于ARIMA模型的世界稻米供需态势分析》

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