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农产品数量安全对于中国经济和社会发展具有重要意义。一方面我国主要农产品供求状况是关乎“中国能不能养活自己”的大问题;另一方面农产品价格上涨是近年来我国CPI上涨的主要动力，保持主要农产品供需平衡对于稳定国内物价具有重要意义。因此，对农产品分品种产量、消费量的监测预警对于国家安排生产、储备、进口，以保障农产品有效供给具有重要参考价值。 中国未来的粮食问题很大程度上是饲料粮问题，与畜产品生产有着必然的联系。据相关测算，2005-2010年我国饲料粮增加量约占粮食消费增加量的67％以上，饲料粮快速增长已成为粮食消费增长的主要需求。因此，本文选取了粮食生产和畜产品需求两个社会关注的热点问题展开预测模型研究，主要内容如下: 第二章从农业系统复杂性、畜产品消费特性及与农业系统的联系两个角度来分析农产品建模的特殊性，总结适合农产品产量、消费量的预测模型，并对各类模型（ARIMA、VAR、VEC、多元回归、面板数据、MIDAS）进行简要介绍。 第三章详细介绍了黄淮海地区粮食（夏粮、秋粮、早稻）产量预测过程，对粮食产量预测采用了多元回归（线性或非线性）、面板数据模型，并基于不同模型不同方程进行综合集成;对夏粮、秋粮产量预测采用多元回归结合ARMA模型的方法，并基于不同方程进行综合集成;对于早稻产量预测采用ARMA模型。 第四章以猪肉为例，详细介绍了畜产品消费需求量预测过程，对年度猪肉消费量（全国、城镇、农村）预测采用了ARIMA、VAR、VEC、多元回归模型，并进行综合集成;对全国月度猪肉消费量预测采用了SARIMA模型;对于全国季度猪肉消费量预测引入了MIDAS模型并针对猪肉市场特点进行了相应改进。 本文的主要贡献和创新总结如下: 首先，建立了我国黄淮海地区粮食产量及影响因素数据库，通过多元回归、面板数据模型等对黄淮海地区的粮食（夏粮、秋粮、早稻）产量进行了集成预测研究，在国内同领域应用研究中属于首次。 其次，建立了我国年度猪肉消费量及影响因素数据库，通过ARIMA、VAR、VEC、多元回归模型对全国、城镇、农村年度猪肉消费量进行了集成预测研究，目前在同领域应用研究中属于首次。 最后，在畜产品消费量预测领域中首次引入了混频数据(MIDAS)模型，并发展了季度MIDAS模型，同时对季度FADL-MIDAS模型、带领先项的季度FADL-MIDAS模型进行了改进，进一步提高了预测精度，这是本文的一个重要创新。 本文的主要结论如下: 一、线性及非线性多元回归模型、固定效应模型和时间序列模型能很好地拟合和预测我国黄淮海地区粮食、夏粮、秋粮、早稻产量的变动趋势。其中，2008-2011年粮食产量、夏粮产量、秋粮产量预测方程的MAPE基本在1.5％以内，2012年（正常天气下）样本外的绝对百分误差均在0.5％以内。 二、我国黄淮海地区粮食、夏粮、秋粮总产的综合集成预测能很好地降低误差，提高预测精度。其中，2008-2011年总产、夏粮、秋粮样本内综合集成的MAPE分别为0.72％、0.60％、0.69％，2012年样本外综合集成的误差分别为-0.02％、-0.03％、0.06％。 三、基于ARIMA、VAR、VEC、多元回归模型的全国、城镇、农村年度猪肉消费量综合集成预测提高了预测精度，降低了单个模型预测误差。其中，2007-2009年全国、城镇、农村猪肉消费量样本内集成的MAPE分别为0.21％、0.41％、0.32％，2011-2012年样本外集成MAPE分别为1.23％、1.19％、1.04％。 四、SARIMA模型能较好地拟合和预测我国猪肉月度消费量的变动趋势。 五、MIDAS模型在预测我国猪肉季度消费需求量上有较好的预测效果，明显优于ARIMA和SARIMA两种传统的时间序列模型。此外，在MIDAS预测模型中，经改进后的带1个月领先项的季度FADL-MIDAS模型的预测效果最好，由于该模型考虑了数据的季节性、不同频度的其它影响因素、更新的月度数据信息，使得预测精度明显提高。 六、基于ARIMA、VAR、VEC模型的2010-2015年全国猪肉消费量集成预测结果，预计2015年全国猪肉消费量将达到5813万吨，比2010年提高698万吨，若完成《肉类工业十二五发展规划》提到的“到2015年，猪肉产量为5360万吨”生产任务，猪肉产消缺口将达453万吨。建议政府根据缺口适度进口猪肉，这样可减小对国内玉米、大豆等饲料粮的需求压力，从而保障国家粮食安全、稳定国内经济发展。