13-4农历牧渔业总产值指数.docVIP

农林牧渔业总产值指以货币表现的农、林、牧、渔业全部产品和对农林牧渔业生产活动进行的各种支持性服务活动的价值总量，它反映一定时期内农林牧渔业生产总规模和总成果。1957年以前的农林牧渔业总产值中包括了厩肥和农民自给性手工业(如农民自制衣服、鞋、袜，自己从事粮食初步加工等)。1958年及以后，林业中增加了村及村以下竹木采伐产值；牧业中取消了厩肥产值；副业中取消了农民自给性手工业产值，增加了村及村以下办的工业产值； 渔业中增加了海洋捕捞水产品产值。1980年及以后，在副业中增加了农民家庭兼营工业商品部分的产值。从1984年起村及村以下工业产值划归工业。从1993年起取消副业，将野生动物的捕猎划入牧业，野生植物采集和农民家庭兼营商品性工业划归农业。从2003年起，执行新的国民经济行业分类标准，农林牧渔业总产值中包括了农林牧渔服务业产值。林业中增加了森林采运业产值。农业中取消了家庭兼营商品性工业产值，将野生林产品的采集划归林业。第一次农业普查以后，由于畜牧业产品年报数据与普查数据之间存在一定的差距，根据农业普查结果对畜牧业年报数据进行了修正，对畜牧业产值进行了相应修正。 农林牧渔业总产值的计算方法通常是按农、林、牧、渔业产品及其副产品的产量分别乘以各自单位产品价格求得；少数生产周期较长，当年没有产品或产品产量不易统计的，则采用间接方法匡算其产值；然后将四业产品产值及农林牧渔服务业产值相加即为农林牧渔业总产值。 该时间序列可以看成是近似平稳，通过自相关图进一步确定： n/10=2,取m=2时，检验的p值为0.007＜0.05，应该拒绝原假设，即x序列为非白噪声序列。根据自相关图对序列x进行拟合。 （二）、参数估计和模型检验 拟合一个AR（1）模型。即xt=Φxt-1+ε 参数的显著性检验：得到其参数Φ的检验的p值为0.018＜0.05，拒绝原假设，即参数不显著为零，xt-1期对xt期有影响。将其保存为eq01。 并且，特征根是0.563676，其绝对值小于1，进一步确定该模型平稳。 残差的白噪声检验：对其残差进行检验 检验的p值为0.772＞0.05，保留原假设，即残差为白噪声序列。通过以上两个检验，判断该模型符合。 再拟合一个MA(1)模型。 参数的显著性检验：其参数θ的检验的p值如下： 为0.0221＜0.05，参数θ不显著为零，前期扰动εt-1对xt期的数值有显著影响。将其保存为eq02。 残差的白噪声检验：其残差数列的自相关图如下： P值为0.172＞0.05，保留原假设，即残差为白噪声序列。该模型也符合。 再拟合ARMA（1,1）模型。 参数的显著性检验： 该模型参数Φ、θ的p值均大于0.05，保留原假设，即参数显著为零，前期观测值xt-1和前期扰动εt-1对xt期数值均无影响。该模型不符合。 （三）、模型的优化 1990到2009共T=20个数据，属于小样本，用AIC准则判断最优模型。AR（1）模型中AIC 统计量为4.058431小于MA（1） 在xf文件中可以看到2010年的预测值为105.15亿元，2011的预测值为105.4052亿元，2012年的预测值为105.5689。 农林牧渔业反映的是四个产业的指数的和，它的决定因素就包括影响农、林、牧、渔业的因素。比如农业总产值指数受农产品价格、总播种面积、种植结构、农业生产资料价格等因素的影响。渔业受水产品养殖面积等条件的制约。 2009年，农业总指数103.8相比2008年的104.8下降了1个百分点。农作物总播种面积由2008年的156266上升到158639，虽然总播种面积呈上升趋势，但是，除油菜籽、芝麻以外的主要农产品如谷物、棉花、花生的单位面积产量都有所下降。农业生产资料价格指数由120.3下降为97.5，一定程度上农业的生产成本降低，对农业总产值指数的提升有一定的刺激作用。