基于统计分析理论的猪肉产量及价格指数预测毕业论文

基于统计分析理论的猪肉产量及价格指数预测

摘要

国家对市场经济的宏观调控往往受到多个指标的影响，各指标的定性及定量分析往往对政府部门的决策起到了关键的作用。本文旨在关注市场经济中两个最为重要的经济指标—产量及价格指数，以我国猪肉市场为实例，在统计分析等相关理论的基础之上，我国猪肉市场的，对影响我国猪肉市场的两个指标的因素加以分析，考虑到产量及价格指数因地而异的特点，搜集历年统计年鉴及农业统计年鉴中的相关数据，对全国31个省市自治区进行聚类分析，对于各类分别建立了产量的时间序列模型及价格指数的多元回归模型，并成功地预测了2011年产量及价格指数，为政府部门的决策提供了依据。

关键词：聚类分析时间序列模型多元回归模型猪肉产量价格指数

一、问题的提出

新的经济政策的提出，不断修正和完善着现有经济体制，使得我国的经济体系日趋成熟，从而赫然屹立于世界经济强国之列。众所周知，工业为强国之本，然而，农业为民生之本，受历史因素及传统观念的影响，我国仍然是一个以农业为主导产业的大国，1952、1953年，我国农业总产值为346亿、381.4亿，分别占国内生产总值的50.96%、46.603%（国内生产总值679亿、824.2亿），随着科技的发展，农业也有所发展，直至近年（如2007、2008年），我国的农业总产值大幅增加（28627亿、34000亿），依然占国内生产总值较大的比重：11.13%、11.31%（国内生产总值为257305.6亿、300670亿），因此，在我国，对于农业的关注在相当长一段时间内有很大的必要性。

作为农业一大支柱的畜牧业，其重要性自然不言而喻。畜牧业在很大程度上是为人类提供生活必需品，例如食物、绒毛产品等。自1985年以来，我过猪肉产量及平稳增长，猪肉价格指数趋于稳定，然而，在2008年，由于受到禽流感等疾病的影响，猪肉市场曾一度引起轩然大波，猪肉产量猛降，猪肉价格在2008年大幅上涨，导致其价格指数起伏较大，因此，研究我国猪肉产量以及价格指数的走势有重大意义：

通过分析猪肉产量的走势，能够预测未来的猪肉产量。于宏观来说，通过对猪肉产量的预测，政府部门能够很好地调控猪肉市场，避免囤货居奇现象的出现，使得猪肉市场得以平稳发展，对于我国这样以农业为主产业的大国影响颇大；于微观来说，预测猪肉产量能够很好的引导农民饲养家畜，防止因为猪肉价格的上涨而引起市场盲目性，而对广大饲养户造成经济损失，对于保障广大农民的利益意义重大。

通过分析猪肉价格指数的走势，能够较好地预测未来猪肉的价格指数。一方面，预测价格指数能够规范猪肉市场，控制市场价格，防止投机倒把行为；另一方面，预测价格指数从而又可以有效的预测价格，这给饲养户以及广大消费者一个正确的指引，防止其受到不法商贩的欺骗，损害其合法权益。

由此可见，猪肉产量及价格指数的预测，不仅能够保障广大人民的利益，又对政府部门的决策至关重要，对整个国家的畜牧业乃至农业发展影响可观，于国家的经济建设更是息息相关。

二、问题分析

考虑到我国气候、经济状况等特点，各个地区的畜牧业发展不均衡，导致猪肉的产量因地而异，同时，由于价格跟产量也有相当大的关系，因此，各省猪肉的价格指数也是不尽相同。鉴于上述分析，在建立模型的时候需对全国各省进行聚类，即将地域（地域差异导致气候不同）等因素考虑进去，将全国各省分成几个不同的大类，再对各类依次建模，同时，可对全国的总体情况建模用以对比。

对于产量的预测，考虑到搜集到数据的特征，为随时间变化的序列，因而可考虑借助时间序列分析的工具来对其进行分析和处理，具体来说，可在分析所得数据特点（包括平稳性、纯随机性等）的基础上对其建立ARMA等相关模型，从而分析产量走势并进行预测。

对于价格指数的预测，分析可能影响价格指数的一些因素，诸如产量、替代

品价格指数、工资指数等，将这些可能因素综合起来，在经过数据预处理的基础上，可考虑对每一类建立一个多元回归模型，分析猪肉价格指数的走势，对其进行预测。

三、模型假设

假设1：假设所搜集到的数据真实可信，客观地反映了我国猪肉市场的相关信息。

假设2：在所考虑的年份内，不考虑特大自然灾害（如地震等因素）引起的猪肉产量以及价格的巨大变化。

假设3：由于本文所考虑的猪肉产量及价格指数为自然性质的，因此在分析和讨论模型时不考虑政府部门的干预，不考虑政治因素对猪肉产量

等的影响。

假设4：由于港澳台地区社会制度、经济发达程度均与内陆有较大差异，因此，对于所得数据中港澳台的数据信息予以剔除，不在本文所讨论

的地区范围之内。

四、模型准备

本文的主要研究目的在于猪肉产量的预测及其价格指数的预测，从而为国家部门提供决策依据。然而，对于上述两个经济指标的预测，由于各省市气候、经济状况、农业发展程度的的不同，导致各个地区的畜牧业发展不均衡，猪肉的产量也因地而异，因此最完美的做法是针对各个省市分别建立一个模型，分省市分别进行预测，然而作为本文所考虑的情况，预测猪肉产量及价格指数的目的在于：为国家对于猪肉市场的宏观调控，因此分省市分别建模的做法代价过高，同时不利于国家作决策。因此，可考虑寻求一种简单而实用的方案。

鉴于我国气候、经济状况等特点，各个地区的畜牧业发展不均衡，导致猪肉的产量因地而异，因而可以考虑利用搜集到的产量相关数据对全国31个省市自治区（港澳台除外）进行聚类，分为几个大类来考虑，分类体现出了各省经济发展的程度不同，因而国家在进行宏观调控的时候可以考虑针对各个大类来进行，因此，该方案既必要又可行。

将搜集到的数据作初步处理，对每个省市自治区求1985-2009年猪肉产量的平均值如下表：

在得到上表的基础上，采用最大距离法，利用SAS软件对其进行聚类分析如下图：

图1 最大距离法聚类图

根据上图，结合实际情况，将全国31个省市自治区分为3类地区：

第一类：北京、海南、上海、天津、新疆、西藏、青海、宁夏、山西、甘肃、内蒙古、陕西、吉林、黑龙江；

第二类：河北、湖北、广东、江苏、辽宁、浙江、福建、贵州、安徽、广西、江西、重庆、云南；

第三类：山东、河南、湖南、四川。

其中，第一类地区多为北方省市，其气候干燥，影响草本植物的生长，直接导致猪的食物供给有限，属于猪肉产量较少的地区；第二类地区多为南方及沿海省市，其气候湿润，适宜草本植物生长，为猪的生长提供了充足的食物，同时沿海地区经济较为发达，这也为农村居民养猪提供了必要的条件，该类地区猪肉的产量较为丰富；第三类地区为人口大省，人口基数大，饲养猪的人数较多，直接导致该类地区猪肉产量高居各类地区之首。

结合上述分析，同时考虑到我国的实际情况，认为上述分类合理。

五、产量模型的建立及预测

在聚类的基础上，本文考虑分别针对三类地区进行建模及预测，同时，对全国产量建立模型用以对比。

（一）全国产量模型建立及预测

1.数据预处理

1.1序列纯随机性检验

为了判断该序列是否有分析价值，必须对该序列进行纯随机性检验，即白噪声检验。白序列为纯随机说明该序列无章可循，随机波动，故而没有研究的价值，只有当序列为非纯随机序列时，该序列才有进一步分析的必要。

利用SAS软件对1985-2009年全国猪肉产量作纯随机性检验，得到：

由表2可见，各阶延迟的

Q统计量的P值都非常小（<0.0001），从而有很

LB

大的把握（置信水平>99.999%）断定该序列属于非白噪声序列，因而，该序列有进一步研究的价值。

1.2序列平稳性检验

一个平稳的时间序列唯一决定了其自相关系数，然而，一个自相关系数未必唯一对应着一个平稳时间序列，即可能导致模型的不唯一，因而有必要对序列进行平稳性检验。

平稳性的检验可根据时序图及自相关图显示出的特征作出判断，也可构造检验统计量进行（本文中采取单位根检验法）。

利用SAS软件1985-2009年全国猪肉产量的时序图及自相关图如下：

图1 1985-2009年全国猪肉产量时序图

图2 1985-2009年全国猪肉产量自相关图由图1可见，该序列具有明显的趋势性，从1985年到2009年呈现出明显递

增的趋势，从图2看到，序列自相关系数递减到零的速度相当缓慢，在很长的延迟时间里，自相关系数一直为正，而后又一直为负，在自相关图上显示出明显的三角对称性，因而初步判断其为具有单调趋势的非平稳序列，对其进一步作单位根检验（1

综上认为，该序列为非平稳非白噪声序列，因此，可先对其进行差分过程，而后再加以研究。

2、模型建立

经过观察和计算发现，对1985-2009年全国猪肉产量序列作3阶差分，得到的新的序列为平稳序列序列。

2.1 模型建立

利用SAS软件，作出3阶差分后序列的时序图以及自相关图如下：

图3 1985-2009年全国猪肉产量3阶差分序列时序图

图4 1985-2009年全国猪肉产量3阶差分序列自相关图由图3可见，3阶差分后序列显示出一定的平稳性，递增的趋势已被消除；由图4可见，3阶差分后序列的自相关系数一直都比较小，始终控制在2倍标准差范围内，可认为3阶差分序列的自相关自始至终都在零附近波动，因而初步断定3阶差分后序列为平稳序列，对其进一步作单位根检验（1阶自相关ADF检验）得到：

表

由表3阶差分后序列属于平稳序列。

Q统由上表可见，在显著性水平取为0.05的条件下，由于12阶和18阶的

LB

计量的P值均小于0.05，说明原序列3阶差分序列不可视为白噪声序列，即3阶差分后序列还蕴含着不容忽视的相关信息可供提取，从而有分析的价值。

综上所述，3阶差分后序列为平稳非纯随机序列，因此，可考虑对3阶差分后序列建立ARMA（p,q）模型，即对原序列建立ARIMA（p,d,q）模型（此处d=3）。

设对3阶差分后序列建立模型为：

()()t t B X B εΦ=Θ

则原始序列的模型为：

3()()t t B X B εΦ?=Θ 其中，

33(1)B ?=-表示对原始序列的3阶差分；

212()1...p p B a B a B a B Φ=----为p 阶自回归系数多项式；

212()1...q q B c B a B c B Θ=----为q 阶移动平均系数多项式。

当p=0时，模型简化为MA （q ）模型；当q=0时，模型简化为AR （p ）模型。

2.2 模型定阶

由上述分析可知，一旦3阶差分后模型ARMA （p,q ）的阶数确定，那么原始序列模型也随之而确定。ARMA （p,q ）模型阶数的确定，一般从样本自相关图以及偏自相关图的性质入手，采取如下的原则：

足导致的模型识别问题，可计算ARMA(p,q)模型在p 和q 一定范围内的BIC 信息量，其中BIC 信息量达到最小的模型即为所选模型，此即为相对最优定阶，可获得一定范围内的最优模型定阶。

因此，作出3阶差分后序列的自相关图及偏自相关图如下：

图5 1985-2009年全国猪肉产量3阶差分序列自相关图

图6 1985-2009年全国猪肉产量3阶差分序列偏自相关图从图5可看到，自相关系数拖尾，从图6可看到，偏自相关系数亦拖尾，因而初步考虑该模型为ARMA(p,q)模型，但人为根据上述两幅图难以确定其阶数。为了尽量避免因个人经验不足导致的模型识别问题，利用SAS软件对3阶差分后序列进行相对最优定阶，以获得一定范围内的最优模型定阶。

利用SAS软件计算ARMA(p,q)模型的BIC信息量，考虑到数据的个数，指定SAS系统输出所有自相关延迟阶数小于等于7，移动平均延迟阶数也小于等于7的ARMA(p,q)模型的BIC信息量，得到如下结果：

模型，即AR(5)模型。

2.3 模型参数估计

对AR(p)模型进行参数估计，采用Yule-Walker方程进行。

设序列的自协方差函数分别为0γ、1γ、2γ…p γ,则Yule-Walker 方程为：

0111121022120.............................p p p p p p a a a γγγγγγγγγγγγ----????????????

??????=?????????????????

??????? 求解该方程即可得到该模型的系数估计值。

利用SAS 软件进行计算得到：

2345(1 1.63264 1.192489 1.540260.880090.28118)t t B B B B B X ε=+++++

3、 产量预测

利用上述模型做两期预测分别得到2010年以及2011年的猪肉产量为： 4625.2193万吨，与2010年实际查得的产量4689.3562万吨相差无几，故认为该模型真实反映了全国的猪肉产量趋势，因而，2011年的预测产量可信度高，可认为2011年全国猪肉产量约为4781.3083万吨。

(二)第一类地区模型建立及预测

1、 数据预处理

由表9可见，各阶延迟的LB Q 统计量的P 值都非常小（<0.0001），从而有很大的把握（置信水平>99.999%）断定该序列属于非白噪声序列，因而，该序列有进一步研究的价值。

1.2 平稳性检验

利用SAS 软件对1985-2009年第一类地区的猪肉产量数据绘制其时序图及样本自相关图如下图所示：

图7 1985-2009年第一类地区猪肉产量时序图

图8 1985-2009年第一类地区猪肉产量时序自相关图由图7可见，该序列具有明显的趋势性，从1985年到2009年呈现出明显递增的趋势，从图8看到，序列自相关系数递减到零的速度相当缓慢，在很长的延迟时间里，自相关系数一直为正，而后又一直为负，在自相关图上显示出明显的三角对称性，因而初步判断其为具有单调趋势的非平稳序列，对其进一步作单位

综上认为，该序列为非平稳非白噪声序列，因此，可先对其进行差分过程，

而后再加以研究。

2、模型建立

经过观察和计算发现，对1985-2009年全国猪肉产量序列作3阶差分，得到的新的序列为平稳序列序列。

2.1 模型建立

利用SAS软件，作出3阶差分后序列的时序图以及自相关图如下：

图9 1985-2009年第一类地区猪肉产量3阶差分序列时序图

图10 1985-2009年第一类地区猪肉产量3阶差分序列自相关图

由图9可见，3阶差分后序列显示出一定的平稳性，递增的趋势已被消除；由图10可见，3阶差分后序列的自相关系数一直都比较小，始终控制在2倍标准差范围内，可认为3阶差分序列的自相关自始至终都在零附近波动，因而初步断定3阶差分后序列为平稳序列，对其进一步作单位根检验（1阶自相关ADF检验）得到：

表分后序列属于平稳序列。

由上表可见，在显著性水平取为0.05的条件下，各阶的LB Q 统计量的P 值

均小于0.05，说明原序列3阶差分序列不可视为白噪声序列，即3阶差分后序列还蕴含着不容忽视的相关信息可供提取，从而有分析的价值。

综上所述，3阶差分后序列为平稳非纯随机序列，因此，可考虑对3阶差分后序列建立ARMA （p,q ）模型，即对原序列建立ARIMA （p,d,q ）模型（此处d=3）。

设对3阶差分后序列建立模型为：

()()t t B X B εΦ=Θ

则原始序列的模型为：

3()()t t B X B εΦ?=Θ 其中，

33(1)B ?=-表示对原始序列的3阶差分；

212()1...p p B a B a B a B Φ=----为p 阶自回归系数多项式；

212()1...q q B c B a B c B Θ=----为q 阶移动平均系数多项式。

2.2 模型定阶

定阶原则同表6及其说明。

利用SAS 软件作出3阶差分后序列的自相关图及偏自相关图如下：

图11 1985-2009年第一类地区猪肉产量3阶差分序列自相关图

图12 1985-2009年第一类地区猪肉产量3阶差分序列偏自相关图

从图11可看到，自相关系数拖尾，从图12可看到，偏自相关系数亦拖尾，因而初步考虑该模型为ARMA(p,q)模型，人为根据上述两幅图难以确定其阶数。为了尽量避免因个人经验不足导致的模型识别问题，利用SAS软件对3阶差分后序列进行相对最优定阶，以获得一定范围内的最优模型定阶。

利用SAS软件计算ARMA(p,q)模型的BIC信息量，得到如下结果：

模型。

2.3 参数估计

ARMA(p,q)序列的自协方差函数满足延伸的Yule-Walker 方程，

1111212212...........................q q q q p q q q q p p q p q p q p q a a a γγγγγγγγγγγγ+--+++-+++-+-??????????????????=?????????????????

??????? 求解上述方程即可得到自回归多项式系数的估计值；对于移动平均多项式系数的估计，可采用如下的方法：

令

1(1,2,...,)p

t t j t j j Z X a X t p p N -==-=++∑

则其满足MA(q)模型，因此，在得到12,,...,p a a a 的估计值后，便可根据MA(q)模

型参数估计的方法（见第二类地区模型参数估计介绍部分）估计12,,...,q c c c 的值。

利用SAS 软件进行计算得到：

23(10.95697)(10.733670.822970.55795)t t B X B B B ε+=--+

3、产量预测

利用上述模型做两期预测分别得到2010年以及2011年的猪肉产量为：74.0409万吨，与2010年实际查得的产量73.1328万吨相差甚微，故认为该模型真实反映了全国的猪肉产量趋势，因而，2011年的预测产量可信度高，可认为2011年全国猪肉产量约为74.0790万吨，对第一类地区猪肉产量加权平均贡献大的省份其产量估值在其上游浮动，相反地，对第一类地区猪肉产量加权平均贡献大的省份其产量估值在其下游浮动。

（三）第二类地区模型建立及预测

1、数据预处理

假设检验水平α=0.05，由上表可见，而延迟各阶的

Q的P值(<0.001)显

LB

著小于α=0.05，则它非纯随机序列（非白噪声序列），我们可以认为该波动有统计规律可循，可做进一步研究。

1.2平稳性检验

利用SAS软件绘制1985-2009年第二类地区时序图及自相关图如下：

图13 1985-2009年第二类地区猪肉产量时序图

图14 1985-2009年第二类地区猪肉产量自相关图由图13可见，该序列具有明显的趋势性，从1985年到2009年呈现出明显递增的趋势，从图14看到，序列自相关系数递减到零的速度相当缓慢，在很长的延迟时间里，自相关系数一直为正，而后又一直为负，在自相关图上显示出明显的三角对称性，因而初步判断其为具有单调趋势的非平稳序列，对其进一步作单位根检验（阶自相关ADF检验）得到下述结果：

由表16

综上认为，该序列为非平稳非白噪声序列，因此，可先对其进行差分过程，而后再加以研究。

2、模型建立

经过观察和计算发现，对1985-2009年全国猪肉产量序列作3阶差分，得到的新的序列为平稳序列序列。

2.1 模型建立

利用SAS软件，作出3阶差分后序列的时序图以及自相关图如下：

图15 1985-2009第二类地区猪肉产量3阶差分序列时序图

图16 1985-2009第二类地区猪肉产量3阶差分序列自相关图由图15可见，3阶差分后序列显示出一定的平稳性，递增的趋势已被消除；由图16可见，3阶差分后序列的自相关系数一直都比较小，始终控制在2倍标准差范围内，可认为3阶差分序列的自相关自始至终都在零附近波动，因而初步断定3阶差分后序列为平稳序列，对其进一步作单位根检验（1阶

表

，可以认为3阶差分后序列显著平稳。

利用SAS软件对3阶差分后序列作纯随机性检验可得：

由上表可见，在显著性水平取为0.05的条件下，12阶和18阶的LB Q 统计量的

P 值均小于0.05，说明原序列3阶差分序列不可视为白噪声序列，即3阶差分后序列还蕴含着不容忽视的相关信息可供提取，从而有分析的价值。

综上所述，3阶差分后序列为平稳非纯随机序列，因此，可考虑对3阶差分后序列建立ARMA （p,q ）模型，即对原序列建立ARIMA （p,d,q ）模型（此处d=3）。

设对3阶差分后序列建立模型为：

()()t t B X B εΦ=Θ

则原始序列的模型为：

3()()t t B X B εΦ?=Θ 其中，

33(1)B ?=-表示对原始序列的3阶差分；

212()1...p p B a B a B a B Φ=----为p 阶自回归系数多项式；

212()1...q q B c B a B c B Θ=----为q 阶移动平均系数多项式。

2.2 模型定阶

定阶原则同表6及其说明。

利用SAS 软件作出3阶差分后序列的自相关图及偏自相关图如下：

图17 1985-2009第二类地区猪肉产量3阶差分序列自相关图

图18 1985-2009第二类地区猪肉产量3阶差分序列偏自相关图

从图17可看到，自相关系数拖尾，从图18可看到，偏自相关系数亦拖尾，因而初步考虑该模型为ARMA(p,q)模型，人为根据上述两幅图难以确定其阶数。为了尽量避免因个人经验不足导致的模型识别问题，利用SAS 软件对3阶差分后序列进行相对最优定阶，以获得一定范围内的最优模型定阶。

利用SAS 软件计算ARMA(p,q)模型的BIC 信息量，得到如下结果：

模型，即MA(5)模型。

2.3 参数估计

MA(q)模型参数估计可采用下述方法：

由于MA(q)序列的子协方差函数q 阶后截尾，定义

,00k k k q k q γγ≤≤?=?>?， ,1,2,...,()l j k l j k γ-=Γ=

XX猪饲料价格指数方案

XX生猪饲料成本指数保险方案 XX位于河南中部，伏牛山东麓，素有“七山一水二分田”之称，为国家级贫困县。为实现全县尽早脱贫，鲁山县政府在当地大力发展生猪养殖产业，目前，XX地区的生猪养殖规模达到年产值20万头。为助力鲁山的脱贫攻坚工作，太平洋财产保险公司作为一家长期服务三农，负责任的国有保险公司，在当前猪肉价格持续上涨的情况下，特为鲁山的养殖农户设计了在猪肉价格上涨的情况下保障农户收入 增长的保险产品，全力保障农民的收入，助力全县脱贫。 一、背景 2019年4月17日，农业农村部举行新闻发布会，农业农村部市场与信息化司司长唐珂在发布会上表示，专家初步预计，下半年猪肉价格同比涨幅可能超过70%，创历史新高。唐珂指出，从后期走势看，下半年随着生猪出栏量进一步下降，再加上下半年是节日需求高峰，猪价有可能出现阶段性快速上涨。 农业农村部于6月12日公布的5月份生猪存栏信息数据显示，2019年5月份生猪存栏环比减少4.2%，比去年同期减少22.9%。能 繁母猪环比减少4.1%，比去年同期减少23.9%。 随着全国生猪存栏的持续下降，养生猪价格持续走高，下半年 内生猪价格持续性上涨成为大概率事件。 二、意义 开展生猪饲料成本指数保险，对于养殖户增收具有现实意义。在生猪价格上涨得到广大共识的情况下，生猪饲料原料价格将随之而涨，导致养殖户饲养成本增加，自去年同期1800水平到现在2000多的水

平，上涨幅度约有11.1%，原本可享受猪肉价格上涨带来利润，但现在支出的成本也水涨船高，到最后养殖户收益受限。 三、生猪饲料成本指数保险

生猪饲料成本指数保险是依托于大连商品交易所的“2019年农民收入保障计划”，该计划旨在响应中央一号文件扩大“保险+期货”试点以及三部委《关于金融服务乡村振兴的指导意见》的号召，充分发挥保险、期货市场在服务农业现代化、助力乡村振兴战略中的重要作用。我司结合XX的生猪养殖现状，积极参与该项目，为农户设计了生猪饲料成本指数保险。 （1）参与主体 在国家级、省级贫困县地区开展生猪养殖的农户、新型经营主体、合作社，需要覆盖一定比例的建档立卡贫困户，并经地方政府认可的扶贫项目。 农户需提供建档贫困卡，新型经营主体、合作社需提供政府认可的扶贫企业证明。 政府提供支持此项目开展的公文支持以及保费支持。 （2）项目原则 根据大商所编制的猪饲料价格指数说明可知，猪饲料中玉米和豆粕的比例为0.68:0.2，按照业内标准，一头乳猪育成到壮猪可出栏大约4-5个月，饲料与产肉比大致为3:1，100公斤猪大约食用饲料300公斤，折合猪饲料成本约800元，故我们可假定每头猪出栏猪饲料保额为800元/头或1000元/头。 该产品针对猪饲料成本上涨提供保护，以大商所猪饲料指数作为标的。 （3）承保方案 承包期限：保险期限为4个月； 承保数量：4万头猪消耗猪饲料总量；

多元课程论文_农村居民收入与支出多元统计分析

多元统计分析课程论文 -----我国农村居民收入与支出多元统计分析 班级：统计1203 姓名：李犁 学号：1304120724 2015年7月

目录 1.引言 (3) 1.1研究问题的背景 (3) 1.2研究问题的目的 (3) 2.分析方法的简单介绍 (4) 2.1主成分分析 (4) 2.1.1主成分分析的思想 (4) 2.1.2主成分分析的几何意义 (4) 2.2聚类分析 (5) 2.2.1聚类分析的思想 (5) 2.2.2聚类分析的过程 (5) 3.农村居民收入的多元统计分析 (5) 3.1主成分分析 (5) 3.2聚类分析 (7) 4. 农村居民支出的多元统计分析 (9) 4.1 主成份分析 (9) 4.2聚类分析 (11) 5. 结论 (13)

【摘要】本文主要研究农村居民收入与支出的相关问题，利用spss软件，首先对农村居民收入进行了数据的收集和整理，数据取自中国统计年鉴网络实时数据，利用多元统计分析中的主成分分析，分析影响农村居民收入的几个重要因素。再对其进行聚类分析，按照农村居民不同的收入对30个省、自治区、直辖市进行聚类，分出几个不同的收入等级。然后对农村居民支出情况的数据进行主成分分析，分析影响收入的因素，再对其进行聚类分析，分析不同的支出等级，最后将收入与支出综合分析，大致得出结论，我国实际的居民收入与消费结构还存在一定的不合理。 【关键词】农村居民收入农村居民支出主成分分析聚类分析 1.引言 1.1研究问题的背景 我国是发展中的农业人口大国，农业的基础地位和作用比任何国家都重要，小康目标能否全面实现，重点、难点在提高人民收入，要实现农村稳定，农民小康和农业现代化，前提条件就是要保持农民收入的持续稳定的快速发展。2000年，在国家连续三年扩大内需的宏观政策作用下，我国居民消费保持了稳中有旺的运行态势。但是从城乡消费结构来看，农村消费明显不如城市消费活跃。农村消费之所以增长缓慢，主要是因为农村居民收入停滞不前以及受到农村传统消费观念的主导 1.2研究问题的目的 劳动者报酬收入和家庭主营收入已成为农民收入的主要来源，但是由于我国经济发展的不平衡，各地区的农民收入有着很大不同，另一方面，经济改革使得地区之间、农民内部之间的富裕家庭和贫穷家庭之间的收入差距越来越大。“二元思维”造就了经济发展层面上的“两个中国”-----“城市中国”和“农村中国”，“三农”问题日益突出，“三农”问题的核心是农民问题，即农民利益和平等待遇问题，“三农”是我国的根本问题，建设现代化农业、发展农村经济、增加农民收入，始终是中国政府面临的重大问题如何客观准确的分析这些差异，具有重要的理论和实际意义，因此，本文试图用多元统计分析对我国各地区农民收入来源及消费支出问题进行全面深入的分析。

统计学(数据分析方向)专业培养方案

统计学（数据分析方向）专业培养方案 Statistics（Data Analysis Specialty） （门类：理学；二级类：统计学；专业代码：071201） 一、专业培养目标 本专业培养德、智、体、美全面发展，在具备一定的数学、统计学和计算机科学等方面知识的基础上，较全面掌握大数据处理和分析的基本理论、基本方法和基本技术，能够运用所学知识解决实际问题，具备较高的综合业务素质、创新与实践能力，能从事大数据分析、大数据应用开发、大数据系统开发、大数据可视化以及大数据决策等工作，具有较强的专业技能和良好外语运用能力的应用型创新人才，或继续攻读本学科及其相关学科的硕士学位研究生。 二、毕业要求 本专业是一门涉及数学、统计学、计算机科学等多领域的交叉学科。学生主要学习数学、统计学、计算机科学的基本理论和基本知识，打好坚实的数学基础，受到系统而扎实的计算机编程训练，具备较强的数据分析和信息处理能力，能在大数据科学与工程技术领域从事数据分析管理、系统设计开发、大数据处理应用、科学研究等方面的工作，具备综合运用所学知识分析和解决实际问题的能力。 本专业学生培养分为两个主要阶段，第一阶段着重于数据科学理论体系的培养，即发展和完善数据科学理论体系，为数据科学人才培养提供必要的理论和知识基础；第二阶段重视实践能力的培养，即在夯实数据科学理论的基础上，重视培养学生利用大数据的方法解决具体行业应用问题的能力。 本专业毕业生在知识、能力和素质方面的具体要求： 1.具有正确的世界观、人生观和价值观；具有良好的道德品质、高度的社会责任感与职业道德；具有良好的人文社会科学素养。 2.具有良好的人际交往能力和团队协作精神；有较强的自学能力和适应能力。 3.具有良好的数学、统计学和计算机科学基础，掌握数据科学与大数据技术、统计学和计算机科学的基本知识、方法和技能。 4.具备熟练应用计算机( 包括常用语言、工具及专用软件) 的基本技能, 具有较强

金融支持生猪生产的问题及建议

金融支持生猪生产的问题及建议 一、问题 1、近期，猪肉供给和价格问题受到社会关注。银保监会联合农业农村部于9月7日印发《关于支持做好稳定生猪生产保障市场供应有关工作的通知》，要求银行业金融机构进一步加大对生猪产业的支持，要做好相关金融服务，不得盲目限贷、抽贷、断贷。 2、资金投入问题。生猪养殖需要投入的资金巨大，很多中小养殖场户或散户，普遍存在“缺钱养”的问题。如果没有真金白银的政策支持，很难在短时间内扭转生猪产能下滑势头。 3、融资难问题。养猪场户自身固定资产有限，缺乏抵押担保物，金融机构对此类行业放贷规模较小，养殖户难以获得相应金融支持。 4、“不敢养”问题。生猪养殖风险较大，近期又受到非洲猪瘟疫情冲击，由于没有疫苗防护，防控难度大、成本高，很多养殖户出于躲避风险、及时止损心理，空栏观望“想养不敢养”。 二、建议 一是加强生猪生产的奖补力度。对新建、改扩建种猪场、规模猪场和禁养区内规模养猪场异地重建等给予适当补助。猪瘟强制扑杀补助经费，县市要在三个月内将补助资金给付到位，减少后顾之忧。对具有种畜禽生产经营许可证的种猪场及年出栏5000头以上的规模猪场给予短期贷款贴息支持。加大对生猪调出大县的支持力度，增加奖励资金规模，优化生猪调出大县动态调整机制。 二是加大生猪生产的金融支持。拓宽抵质押物范围，探索将土地经营权、养殖圈舍、大型养殖机械等纳入抵质押物范围，支持有条件的地区积极稳妥开展生猪活体抵押贷款试

点。加大对生猪养殖市场主体的金融扶持力度，适当延长种猪场、规模猪场流动资金贷款贴息实施期限，不得盲目限贷、抽贷、断贷。深挖信贷需求，充分调动生猪产业龙头企业力量，推动形成“大帮小”、银企农互助的良好局面。通过融资担保等形式，拓宽风险抵补渠道，建立健全生猪产业风险缓释机制，提高银行“敢贷”“愿贷”的积极性。 三是提高生猪生产的抗风险能力。保险业企可以应根据养殖户的需求和期盼，开发更符合实际的产品，如针对猪肉价格波动风险，开发生猪价格指数保险；针对非洲猪瘟疫情，开发政府扑杀补偿保险等。加强各保险公司与地方农业畜牧防疫部门的沟通协调，建立“保险+防疫”工作机制，进一步适当提高生猪保险费率及保障水平。鼓励具备条件的地方把握时间窗口，持续开展并扩大生猪价格保险试点，进一步增强生猪养殖风险抵御能力。

灰色预测理论-定义

什么是灰色预测法? 灰色预测是就灰色系统所做的预测。所谓灰色系统是介于白色系统和黑箱系统之间的过渡系统，其具体的含义是：如果某一系统的全部信息已知为白色系统，全部信息未知为黑箱系统，部分信息已知，部分信息未知，那么这一系统就是灰色系统。一般地说，社会系统、经济系统、生态系统都是灰色系统。例如物价系统，导致物价上涨的因素很多，但已知的却不多，因此对物价这一灰色系统的预测可以用灰色预测方法。 灰色系统理论认为对既含有已知信息又含有未知或非确定信息的系统进行预测，就是对在一定方位内变化的、与时间有关的灰色过程的预测。尽管过程中所显示的现象是随机的、杂乱无章的，但毕竟是有序的、有界的，因此这一数据集合具备潜在的规律，灰色预测就是利用这种规律建立灰色模型对灰色系统进行预测。 灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。其用等时距观测到的反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间。 简言之，灰色预测模型是通过少量的、不完全的信息，建立灰色微分预测模型，对事物发展规律作出模糊性的长期描述（模糊预测领域中理论、方法较为完善的预测学分支）。 灰色系统的概念是由邓聚龙教授于1982年提出的，它描述部分信急己知，部分未知介于黑白系统之间的系统。GM（1,1）模型是灰色理论中较常用的预测方法，它以定性分析为先导，定量与定性结合，对离散序列建立微分方程以及白化方程，一般要经历思想开发、因素分析、量化、动态化、优化五个步骤。 灰色系统通过对原始数据的整理来寻求其变化规律，这是一种就数据寻找数据的现实规律的途径，称为灰色序列的生成。 生成数 通过对原始数据的整理寻找数的规律，分为三类： a、累加生成：通过数列间各时刻数据的依个累加得到新的数据与数列。累

市场经济下猪肉价格周期波动原因与对策

市场经济下猪肉价格周期波动原因与对策 养殖成本是影响猪肉价格波动的直接因素 猪肉生产成本主要由仔猪、饲料、医疗、人工和经营等几大类。采购或者自养仔猪成本占整个生猪生产成本的30%左右，仔猪价格同时受仔猪料价格、母猪存栏量、疾病和供求关系等因素影响，其中供求关系是影响仔猪价格的重要因素，当市场行情较好时，仔猪价格会有较大幅度提高，会进一步推高猪肉价格。饲料成本占出栏生猪总成本的大约60%，是影响猪肉价格的重要因素。而饲料的主要成分为玉米和豆粕受气候影响较大，自然条件适合玉米、大豆的生长，产量增加，价格降低，反之则会价格升高。饲料价格对猪肉价格的影响具有滞后性，当生猪存栏量较低时，对饲料的需求会降低，从而会抑制饲料价格。但是，由于猪肉供应满足不了需求，会导致猪肉价格上涨。等到生猪存栏量升高以后，饲料价格会升高，但是猪肉价格反而会降低。医疗、人工和经营成本虽然也影响猪肉价格，但是总体变化不大，对猪肉价格的周期波动贡献较小。 生猪供应量是推动猪肉价格波动的关键因素 供求关系是影响商品价格的重要因素，生猪生产属于供给侧。疾病是影响生猪产量的重要诱因。2000年以来，我国猪肉消费量平均以年均%的速度在增长，需求持续保持旺盛，

养殖户饲养意愿肯定应该持续增高。但是，由于疾病会导致在某个时间段内生猪生产量减少。比如2005年四川爆发猪链球菌病，2006年我国南方相继爆发高热病，2010年冬季到2011年春季我国多个省取发生流行性猪腹泻，导致母猪、仔猪和生猪存栏量减少，直接导致生猪产量大幅降低，从而推高猪肉价格。政策因素影响生猪产量。因生猪养殖业不仅影响广大消费者生活，而且涉及整个产业链的就业问题，政府在市场不景气的情况下出手补贴是情理之中的事。比如，2007年和2008年国家分别发放亿元和亿元生猪养殖补贴，2013年国家又给规模养殖企业发放了专项补助，直接推动了生猪产量，导致供应量增加。但是有些政策又会降低生猪产量。比如，随着2015年新环保法的实施，养猪业环保监管愈加严格，长江中下游及沿海地区大量设立禁养区和限养区，导致生猪存栏量大幅降低。比如，重庆涪陵区生猪养殖户由于猪场被拆，退出养殖产业的近50%，浙江部分地区退出的养殖户业达到30%。该政策推动2015年底至2016年上半年猪肉价格迅速上涨。人为主动调整生猪产量。养殖户根据市场情况或是恐慌心理主动调整生产计划。在猪肉价格高时，养殖户会增加生猪存栏量，而当市场需求减少猪肉价格增加时，养殖户则会主动减少生猪存栏量。由于我国规模化养殖比例还比较底，大量中小养殖户对市场的判断不全面不准确，导致生产计划短期效应明显，影响猪肉供应量的稳定。

多元统计分析课程毕业论文

四川理工学院 《多元统计分析课程设计》报告 题目: 中国国有控股工业行业的经济效益评价 学生：雷鹏程何君李西京 曾学成白俊明 专业：统计学 指导教师：柏宏斌 四川理工学院理学院 二零一四年十二月 中国国有控股工业行业的经济效益评价 摘要 本文主要研究了中国国有控股工业行业的经济效益，对反映行业经济效益的总资产贡献率、资产负债率、流动资产周转次数、工业成本费用利润率和产品销售率等五个经济指标进行主成分分析，提取反映行业盈利能力和市场能力的两个综合指标。然后通过因子分析法分析反映经济效益的各指标的内部结构，表明行业经济效益主要由盈利能力和市场能力两个公因子决定。根据各行业在盈利能力上的得分和市场能力上的得分将工业行业分为五类，并对各行业经济效益进行综合评价。然后用聚类分析对综合评价结果进行验证，表明综合评价较为客观合理。最后，本文给出相应的政策建议。 关键字：主成分分析、因子分析、聚类分析。 一、引言 改革开放以来，工业始终是我国经济发展的主要支柱。作为社会主义国家，我国国有及国有控股工业行业掌控着国家工业发展命脉，对国民经济、社会协调发展具有巨大推动作用。因此，考核工业行业的经济效益，对挖掘重点行业和弱势行业，提高整个国有工业企业的经济效益等具有重大的现实意义。企业或行业的经济效益由众多因素来刻

画，目前反映行业经济效益主要有总资产贡献率、资产负债率、流动资产周转次数、工业成本费用利润率和产品销售率等五个经济指标1。这些众多指标虽然能从多方面对行业的经济效益进行全面考察，但也在一定程度增加了分析问题的复杂性。在损失少量信息的前提下，设计一个或少数几个综合指标，并用较少的综合指标对工业经济效益进行分析评价，能够简化问题。此外，挖掘出反映经济效益的众多指标的内在基本结构，有助于指出各行业经济效益的主要决定因素及瓶颈，也有助于对各行业经济效益进行综合评价。 二、文献综述 大量国内文献从灰色系统理论、多元统计分析方法、层次分析法、模糊综合评判法、 数据包络分析法等理论与方法，考察了中国各行业、企业或地区经济效益的研究与综合评价。华中生、梁梁等用模糊聚类方法与数据包络分析分类法考察了合肥工业行业的经济状况，将各工业行业按经济效益的状况分为高、较高、一般、较差和差等五类[1]（华中生、梁梁，1995）。王树岭等人利用TOPSIS 模型，对吉林省轻工业17个主要行业的经济效益进行了综合评价与排序，确定出相应的优势行业（王树岭等，1999）。本文以2008年国有及国有控股的主要工业行业为研究对象，通过主成分分析和因子分析法，再次对各工业行业的经济效益进行分析与评价，并结合聚类分析法来验证综合评价的结果。 三、数据来源 反映经济效益的指标较多，不同文献中选取的指标不尽相同。本文采用国家统计局最新公布的五个指标：总资产贡献率、资产负债率、流动资产周转次数、工业成本费用利润率和产品销售率，分别记为1X 至5X 。总资产贡献率(1X )反映企业全部资产的获利能力。资产负债率（2X ）既反映企业经营风险的大小，也反映企业利用债权人提供的资金从事经营活动的能力。流动资产周转次数（3X ）反映投入工业企业流动资金的周转速度。成本费用利润率（4X ）反映企业投入的生产成本及费用的经济效益。产品销售率（5X ）反映工业产品已实现销售的程度。选取39个主要工业行业的数据整理如附录表1所示。 四、模型基本理论建立 主成分分析的基本理论 设对某一事物的研究涉及p 个指标，分别用1X ，2X ，…, P X 表示，这p 个指标构成的p 维随机向量为),,(21'=P X X X X Λ。设随机向量X 的均值为μ，协方差矩阵为∑。 对X 进行线性变换，可以形成新的综合变量，用Y 表示，也就是说，新的综合向量 1 《国家统计年鉴2009年》用这五大指标来反映工业行业的经济效益。

猪肉价格波动分析 管理经济学

姓名：张化超学号：20140208019 班级：2014MPAcc 猪肉价格波动分析 我国绝大多数居民的肉类消费都是以猪肉为主, 猪肉的价格一直受到国家的高度重视。生猪产业是我国畜牧业的重要组成部分，猪肉产量占我国肉类总产量的60%以上，生猪产品历来是城乡居民最主要的肉类消费品。但是猪肉价格一直波动剧烈，猪肉价格从十几元到接近三十元成周期性波动。猪肉价格成周期性变动，归根结底都是猪肉供给与需求的影响，而一些其他因素也只是影响供给与需求。 一、猪肉价格供需关系分析 由于我国猪肉市场接近于完全竞争市场。所有的生猪养殖户就是在完全竞争市场条件下的各个博弈方，在决策过程中，每个养殖户为了追求自身利益的最大化，独自决定自己的养殖数量。当价格上涨时，为了使利润最大化，养殖户对其生产计划做出调整，从而使利润至少不低于在价格变化前的利润，养殖户将扩大生产，增加养殖数量，其他农户加入养殖，市场上猪肉供给逐渐增加，猪肉供给数量达到一定程度，此时对于单个养殖户来说再增加养殖数量，不但不会增加收益反而使收益减少，养殖数量不再增加，但由于受生猪生产周期的影响，生猪不能及时出栏，农民不可能在短时间内将生猪全部售出，从而使市场上生猪供给长时间内继续增加，结果造成生猪供给远远大于需求，猪肉价格大幅度下降，农民亏损。此后，农民开始缩小养殖规模，许多散户退出养殖，由于农民对市场的反应有高度的同一性，往往形成一种过度反应的总体效应，结果又造成猪肉供给的严重短缺，猪肉价格大幅度上涨。就这样由一轮生产过剩而引发了下一轮生产的不足，从而使整个市场始终处于不停的波动之中, 再加上外部冲击机制的影响，波动更加剧烈，使农民面临极大的市场风险。 二、猪肉价格波动的需求影响因素分析 1.人口存量的增加。虽然经济的快速发展和计划生育政策降低了中国的人口生育率，但在到目前为止，中国人口总量仍处在增长期。人口的增加必会增加猪肉的刚性需求。 2.收入水平的提高。中国城乡居民收入水平不断提高，从两方面影响猪肉需求：一方 面会增加猪肉刚性需求，但是中国猪肉需求缺乏收入弹性，会导致猪肉需求增加不大；另一方面在养猪补贴干预下，收入水平的提高会增加猪肉需求。 3.替代品相对价格。猪肉产品的替代产品是影响猪肉需求最重要的因素之一。替代品相对于猪肉价格的高低直接影响到猪肉需求水平。在居民对各肉类产品偏好一致的情况下，替代品相对价格的变化对于猪肉需求的影响非常敏感。 三、猪肉价格波动的供给影响因素分析 1.猪肉成本的波动。仔猪费用和饲料成本在整个生产成本中的所占比重较大。因而，这两项价格的波动将直接引导生猪养殖成本的高低。除了仔猪和玉米等主要的生产成本之外，人工成本和医疗防疫费用在生产成本中的比例越来越大，对生产成本的影响作用越来越显著。 2.市场流通。市场流通包括生猪收购、储存、加工、运输和销售过程。市场流通是连接生猪生产和猪肉消赛的重要环节，其流通渠道的多寡、快慢和方式都将影响猪肉的市场供给水平。 总的来说，各种因素影响猪肉的供给与需求，而供给与需求影响猪肉价格的变动。农户不应该跟风随大流，看到价格涨就增加养殖数量，价格跌就减少数量，要形成规模养殖，看清市场的需求，才能保证猪肉价格相对平稳，不至于有如此大的风险。

多元统计分析 课程论文.doc

HUNAN UNIVERSITY 课程论文 论文题目：有关我国居民消费因素的分析指导老师： 学生名字： 学生学号： 专业班级：经济统计 学院名称： xxx学院

目录 概述 (1) 一、引言 (2) 二、数据概述系 (2) 三、分析方法 (3) 四、数据分析 (3) （一）相关分析 (3) （二）因子分析 (10) （三）聚类分析 (15) 五、分析与建议 (18) 六、心得体会 (19) 参考文献 (20)

有关我国居民消费因素的分析 概述 生活离不开消费，随着社会发展，生活水平提高，消费也在逐渐变化，并且随着经济发展，各个地区的发展水平的差异，消费也产生了不同的变化，此篇论文主要目的是利用多元统计的方法，借助spss软件，对我国31个地区的居民消费情况进行分析。了解我国31个地区的居民消费情况与统计指标食品烟酒、衣着、居住等8个指标之间的一些联系。并且通过因子得分，计算并排列出消费因素的综合得分，最后通过聚类分析，对我国31个地区的居民消费情况做一个大致分类，进而对各个地区分类后的情况做一个分析和总结并结合文献以及资料提出一些意见和看法。

一.引言 消费在宏观经济学中，指某时期一人或一国用于消费品的总支出。与经济活动有着密不可分的关系，消费作为社会再生产的最终阶段，是生产者生产产品的目的和导向。如果没有了消费，生产的存在也会变得毫无意义，消费促进了生产，给生产带来了源动力。消费者的消费需求，也推动了生产的发展。并且消费促进了货币流通，提供了就业岗位，降低失业率，拉动了经济增长，最终有助于提高人民的生活水平。消费是国民经济保持增长的动力，只有拉动消费需求的增长，才能促进投资，促进产业结构的调整、宏观经济的增长，满足人民的物质生活的需求，实现生活水平的提高。 故消费和生活水平有着密切的关系，从而，通过对我国居民消费水平的分析，不但可以直观了解到我国总的消费趋向，各地区不同的消费主导因素，还能客观反映我国总的生活水平也就是经济发展的大致情况。统计年鉴中的八项指标：食品烟酒、衣着、居住、生活用及服务、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健、其他用品及服务。囊括了居民消费的全部项目，居民日常消费可以清楚地从数据中了解到。再通过分析和整合，最终可以大致分析我国总体的消费倾向以及各个地区的异同点。再结合文献资料了解分析产生异同的原因，进而对我国的总体消费水平做一个最终概括。 二.数据概述 数据来源：2015年《中国统计年鉴》 指标：

灰色预测模型理论及其应用

灰色预测模型理论及其应用 灰色系统理论认为对既含有已知信息又含有未知或非确定信息的系统进行预测，就是对在一定方位内变化的、与时间有关的灰色过程的预测. 尽管过程中所显示的现象是随机的、杂乱无章的，但毕竟是有序的、有界的，因此这一数据集合具备潜在的规律，灰色预测就是利用这种规律建立灰色模型对灰色系统进行预测. 灰色预测模型只需要较少的观测数据即可，这和时间序列分析，多元回归分析等需要较多数据的统计模型不一样. 因此，对于只有少量观测数据的项目来说，灰色预测是一种有用的工具.本文主要围绕灰色预测GM(1,1)模型及其应用进行展开。 一、灰色系统及灰色预测的概念 灰色系统 灰色系统产生于控制理论的研究中。 若一个系统的内部特征是完全已知的，即系统的信息是充足完全的，我们称之为白色系统。 若一个系统的内部信息是一无所知，一团漆黑，只能从它同外部的联系来观测研究，这种系统便是黑色系统。 灰色系统介于二者之间，灰色系统的一部分信息是已知的，一部分是未知的。 区别白色和灰色系统的重要标志是系统各因素间是否有确定的关系。 特点：灰色系统理论以“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定型系统的研究对象。 灰色预测 灰色系统分析方法是通过鉴别系统因素之间发展趋势的相似或相异程度，即进行关联度分析，并通过对原始数据的生成处理来寻求系统变动的规律。生成数据序列有较强的规律性，可以用它来建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来的发展趋势和未来状态。灰色预测是用灰色模型GM(1,1)来进行定量分析的，通常分为以下几类： (1) 灰色时间序列预测。用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量（如产量、销量、人口数量、存款数量、利率等）构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或

2014年经济统计学专业本科培养方案-云南财经大学

统计与数学学院经济统计学专业本科培养方案 一、培养目标 本专业方向培养具有良好的数学与经济学素养，系统掌握统计学的基本理论和现代统计方法以及现代市场经济理论，能熟练地运用计算机进行数据分析与开发，能在政府机关、调查机构、金融、保险等部门独立从事统计实践、管理策划、数据挖掘和经济金融数量分析的高素质应用型人才。 二、培养要求 本专业方向学生主要学习社会经济统计的基本理论和方法，具有较好的数学基础及较好的经济学素养，系统接受理论研究、应用技能及计算机能力的基本训练，具有数据处理和经济计量分析的基本能力。 毕业生应获得以下方面的知识和能力： 1．扎实的数学基础，严格的科学思维方式； 2．设计调查问卷、采集数据、处理数据的基本能力； 3．具有应用统计学理论分析、解决实际问题的初步能力； 4．了解统计学理论与方法的发展动态及其应用前景； 5．熟悉国家经济发展的方针、政策和统计法律、法规，具有利用信息资料进行综合分析和管理的能力； 6．掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法；具有一定的科学研究和实际工作能力。 三、主干学科：数学、统计学、经济学、管理学 四、学分要求 课程类别课程 性质 最低 毕业 学分数 各学期最低学分 合计 1 2 3 4 5 6 7 8 通识教育模块 通识教育基础课1必修65 22 14 14 10 1 1 1 65 通识教育主干课2必选8 √√√8 学科基础课必修29 5 7 10 7 29 专业课 专业主干课必修15 3 3 9 15 专业方向课必修14 3 6 3 2 14 专业任选课3任选8 8 专业拓展课 （全校性选修课）4 任选8 √√√√√√√8 实践体验与创新课5必修20 1 1 2 4 9 20 累计167 22 20 22 26 17 15 7 9 167 注：1.通识教育基础课中的形势与政策学分没有统计到各学期最低学分中； 2.通识教育主干课开课学期为2—4学期，由学生自由选课，学分没有统计到各学期最低学分中； 3.专业任选课学分没有统计到各学期最低学分中； 4.专业拓展课由学生自由选课，学分没有统计到各学期最低学分中； 5.实践体验与创新课中的军训（1学分）和创业与实践（2学分）学分没有统计到各学期最低学分中。

三农保险服务改革创新实施方案

三农保险服务改革创新实施方案 篇一：创新农业保险支持三农发展 创新农业保险支持“三农”发展 2015-03-16 《国务院关于加快发展现代保险服务业的若干意见》中的第五条指出“大力发展‘三农’保险，创新支农惠农方式”，对农业保险支持“三农”发展提出了明确要求。作为全国第一家专业性农业保险公司，安信农业保险股份有限公司将围绕现代农业发展、新农村建设、农民增收等问题，深入贯彻落实“新国十条”，努力开拓创新，主要从以下七个方面开展工作。 一、着力扩大农业保险覆盖面 积极开拓农险新险种、新领域，安信农险的农业保险产品涵盖种植业、养殖业、林木、农机装备、渔船、新农村建设、农民收入、农民人身意外伤害、

食品流通和安全九个方面，其中关系到国计民生的水稻、小麦、油菜、生猪、能繁母猪、林木、设施大棚保险的覆盖率达100%，做到“应保尽保”，地方特色农产品如西甜瓜、绿叶蔬菜、淡水养殖、白山羊等也得到了较全面的保障。农业保险保障程度达48%，深度达%，位居全国前列。上海农业保险已为本市76万户籍农民、18万外来务农人员、2700余家农民专业合作社、1260余家家庭农场、78家农业龙头企业提供了风险保障，满足了农户的不同需求。 二、积极探索农产品价格指数保险和气象指数保险 一是巩固保淡绿叶菜成本价格保险。继续发挥蔬菜价格指数保险保障“菜篮子”的作用，以均衡播种、均衡上市、均衡价格为目标，以绿叶菜市场零售价与约定价同比例降幅为标准，参考CPI 指数变化作为理赔依据，对夏季和冬季生产绿叶菜的农民进行成本价补偿。截至目前，该险种已累计为上海市万亩的

淡季绿叶菜提供了保险保障，支付赔款超过6000万元。2014年春节期间，恰逢暖冬，菜价偏低，冬淡保险为此支付赔款近3000万元，较好地保护了农民种菜的积极性，稳定了绿叶菜的生产。二是探索生猪价格指数保险。松江家庭农场模式已向全国推广，生猪价格关系到松江家庭农场经营效益和可持续发展。为保障 家庭农场收入的稳定，生猪价格指数保险在松江试点，该险种以生猪生产盈亏平衡点的猪粮比为理赔依据，市场低迷时补偿农户损失。三是探索气象指数保险。安信农险联合上海市气象局分析了上海近五十年的气象数据，研发以高温和降水量为指数的保险新产品，在全国首次推出露地种植绿叶菜气象指数保险。保险期间，采用绿叶菜整个生长期内的平均气温和累计降水量作为理赔依据，一旦达到合同约定的起赔点，即按保单约定的标准进行理赔，弥补蔬菜种植保险查勘定损难、理赔时间长等缺

我国猪肉价格波动的原因及对策分析

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/a24155683.html, 我国猪肉价格波动的原因及对策分析 作者：王振东 来源：《大经贸》2016年第11期 【摘要】我国是猪肉生产大国同时也是消费大国，猪肉在我国的生产生活当中有着不可替代的位置。前些年，猪肉价格有着较大幅度的变化，超出一定范围的价格波动影响着猪肉行业的稳固发展，同时也对百姓生活带来了影响。本文将从我国的猪肉生产情况及价格的波动现象出发，解释其价格波动的原因，并提出相关的政策建议。 【关键词】价格波动成本垄断合作社 一、我国猪肉生产现状及价格波动 我国是世界上最大的猪肉生产国和消费国，在第十二届中国猪业发展大会上面提出：经过20多年的发展，我国养猪业已经进入成熟稳定期，我国人均猪肉拥有量已经超出世界平均水准，该产业已由快速增长趋于平稳发展。截止2013年底，全国生猪存栏数已达47411万，同比下降0.38%，生猪出栏数达71557万，连续6年保持增长，同比增加2.8%，而且超过7亿头。 近几年来我国的猪肉价格有了几次较大的波动。2004年之前猪肉价格一直都很平稳，波 动极小，没有太大的起伏。2004年之后猪肉价格略有上浮，随后价格回稳，2006年的价格跌入谷底，随后2007年猪肉价格强势走高，涨幅很大，之后价格又逐渐回稳，但是到2010年上半年猪肉的价格又经历了一次大幅度的上涨，达到了新世纪以来的最高点，之后猪肉的价格一直在震荡并且处于正常水平。总的来说，2006年是猪肉价格的一个分水岭，前后稳定时期猪 肉的价格差距较大。 二、我国猪肉价格波动因素分析 （一）生产成本变动引起价格波动 按照价格产生机理，生产成本是价格的首要组成因素，是确定价格的根据与经济范围。猪肉生产成本的是猪肉价格周期性变化的首要因素，生产成本的变化与价格的变化息息相关，生产成本增加将推高价格，生产成本降低将拉低价格。对猪肉养殖业来说，猪肉生产成本主要由饲料成本、仔猪采购费用、人工劳务费、医疗防疫费这几部分组成。 （二）国家补贴政策引起的价格波动 2006年之前的猪肉价格波动幅度较小， 2007年自国务院颁发了《关于促进生猪生产发展稳定市场供应的意见》一系列的补贴政策之后，猪肉的价格就经历了一次大幅度上涨。补贴主

多元统计分析课程论文

多元统计分析课程论文 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

《应用多元统计分析》期末 论文 农村居民生活消费分析 ——2014年我国农村居民消费分析 目录

农村居民生活消费分析 ——2014年我国农村居民消费分析 摘要：本文综合了因子分析与聚类分析,先进行因子分析, 再用因子分析的结果进行聚类分析。在2014 年农村居民消费结构的数据基础上, 本文较多运用了31个省份的因子得分,计算出单因子情况下31个省份的得分和31个省份在八项消费产生的3个因子上的综合得分, 再把该得分作为31个省份的属性, 采用离差平方和(ward)方法进行聚类, 最后将城市分为三层，对整体进行综合评价和说明。 关键词：因子分析；聚类分析；综合评价 2014年我国农村居民消费分析 一、引言 由于我国国土辽阔,自然条件差异很大,经济发展极不平衡,一些地区、一些乡村、一些居民群体的生活目前与小康指标仍有差距,有的甚至还没有解决温饱问题。我国现有65%的人口在农村,农村居民的生活问题是全面建设小康社会的主要问题。因此,笔者就我国农村居民生活消费结构进行因子分析和聚类分析,以期对农村居民生活消费的问题作一研究,并以此寻求合理的解决思路。 二、因子分析法 、统计思想

因子分析的基本思想是通过对变量相关系数矩阵内部结构的研究，找出能控制所以变量的少数几个随机变量去描述多个变量之间的相关关系，并依据相关性的大小将变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，不同组的变量相关性较低。每组代表一个基本结构，这个基本结构成为公共因子。对于所研究的问题试图用最小个数的不可观测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来可观测的每一个变量。 、因子的确定 利用2014年各地区农村居民家庭平均每人生活消费支出资料。摘自《中国统计年鉴(2015)》做因子相关性分析得： 表一、相关矩阵表

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基于主成分分析的我国地区经济指标研究 09统计班徐晓旺 【摘要】 地区经济的发展对我国现代化进程形成巨大的推动作用，而经济指标是评判地区发展水平的重要标志。根据搜集的相应数据建立数据库，基于主成分分析、同时运用聚类分析以及判别分析的多元统计方法，对全国各地区的经济状况进行综合指标分析。研究各省经济发展在全国的分布特征、筛选出具备可对比性的指标，进而探究造成差异的原因，同时具有针对性地提出相关建议。 【关键词】 主成分分析；聚类分析；判别分析；地区经济指标 一、引言 随着社会的不断进步，经济发展的车轮将会继续滚动。在整体水平提升的同时不难发现：我国各地区间发展势必存留着一定的差距，了解其具体的分布特征注定会是一个非常值得深入挖掘的信息。结合对进出口总额、居民消费水平等9个经济指标的研究，致力于分析各地区硬件发展水平、人民生活状况的异同与经济发展的相关性。 本文将对中国31个省份地区的经济指标进行分析。首先，应用主成分分析的方法对众多指标做降维处理并赋予各主成分以实际意义以获取综合性指标；进而，基于主成分分析结果通过聚类分析法把我国的31个地区分类；最后，根据聚类的结果建立判别函数同时运用判别分析将新疆、广东两个省份归类。 二、主成分分析 搜集到的经济指标为：进出口总额、地区生产总值、固定资产投资、邮电业务量、客运量、货运量、公交车运营数、居民平均工资和居民消费水平这九项指标。 在运用SPSS软件对以上数据开始分析前首先进行标准化处理，接着通过SPSS的操作，得到了如下的总方差分解结果（见表一）： 表一

由表一中结果可以看到保留2个主成分为宜，这2个主成分集中了原始9个变量信息的88.392%，可见效果比较好，这样原来的9个指标就可以通过这2个综合指标来反映。此时，这2个主成分就起到了降维的作用。通过SPSS进一步的操作还可以得到如下的主成分系数矩阵（见表二）： 表二 由表二可以得出前2个主成分的线性组合为： Y1 = 0.852 X1 + 0.979 X2 + 0.821 X3 + 0.957 X4 + 0.885 X5 + 0.742 X6 + 0.967 X7 + 0.226 X8 + 0.513 X9 Y2 = 0.393 X1 - 0.113 X2 - 0.419 X3 - 0.032 X4 - 0.233 X5 - 0.483 X6 + 0.109 X7 + 0.915 X8 + 0.786 X9 通过对上述线性组合的观察，我们可以得出：在主成分1中进出口总额、地区生产总值、固定资产投资、邮电业务量、客运量、货运量和公交车运营数这几项指标的系数明显比主成分2的系数大，可以将Y1归类为地区经济发展中的硬件基础指标；在主成分2中平均工资和消费水平指标的系数最大，可以将Y2归类为地区经济发展中的居民生活指标。 这样就将繁冗的9个指标归结为上述2个，这两项指标相互作用，共同反映地区经济发展情况。 主成分得分如下（见表三）： 表三

发挥农业保险作用 助推乡村振兴战略

发挥农业保险作用助推乡村振兴战略 发表时间：2019-12-06T15:05:16.267Z 来源：《基层建设》2019年第25期作者：周文丽[导读] 中共胶州市委党校 近日，财政部、农业农村部、银保监会、林草局印发的《关于加快农业保险高质量发展的指导意见》中指出，农业保险作为分散农业生产经营风险的重要手段，对推进现代农业发展、促进乡村产业振兴、改进农村社会治理、保障农民收益等具有重要作用。近年来，在党中央、国务院正确领导下，各地区、各有关部门积极推动农业保险发展，不断健全农业保险政策体系，取得了明显成效。但农业保险发展仍面临一些困难和问题，与服务“三农”的实际需求相比仍有较大差距。《指导意见》分两个阶段提出了主要目标：到2022年，稻谷、小麦、玉米3大主粮作物农业保险覆盖率达到70%以上，收入保险成为我国农业保险的重要险种，农业保险深度达到1%，农业保险密度达到500元/人。到2030年，农业保险持续提质增效、转型升级，总体发展基本达到国际先进水平，实现补贴有效率、产业有保障、农民得实惠、机构可持续的多赢格局。如何做好新时代农业保险工作，推动乡村振兴战略，是我们当前应当关注的问题。 一、争取上级财政资金，加大宣传力度，扩大政策性保险覆盖面 目前，在参保农产品保费方面，主要还是依靠财政补贴为主，若试点险种全面铺开，扩大保险覆盖面，会增加财政压力，不利于保险长期可持续发展。据青岛一个县级市的数据统计，该市常住人口87.6万人，大白菜单季种植6万亩、马铃薯单季种植15万亩、生猪年出栏65万头计算，小额人身保险、大白菜、马铃薯、生猪价格指数保险每年需财政资金共计可达5400多万元，财政负担过重。针对这种情况，一方面，建议向上级政府申请财政补助，分担保险给基层财政带来的资金压力，尽可能的扩大保险特别是政策性保险的覆盖面，让最大数量的农村老百姓获益。另一方面，建议加大保险宣传力度，依托基层金融宣传网点的广大覆盖面，充分利用多种形式，动员各方面力量，有针对性地加大农业保险重要意义、有关政策和保险条款的宣传。在宣传发动阶段，各村可以在信息公开栏、村委办公室等显著位置公开张贴宣传海报和保险条款，定期播放由保险公司统一制作的电话语音播放音频等，吸引村民的注意。引导广大农业经营主体，真正认识到保险的重要作用，调动积极性，尽可能的愿保尽保，将农业保险的作用发挥到最大。需要注意的是，宣传保险的重要意义，并不是一味放大保险的作用和功效，应当根据实际情况，实事求是的向农户做宣传。尤其是保险理赔中存在的难点疑点，要逐一做好解释工作，避免在后期理赔过程中，同农民产生分歧。例如，出现什么情况可以理赔，理赔金额怎么核定，理赔数额收哪些条件限制，等等。 二、探索研制新险种，提高保费金额 根据国家《关于加快农业保险高质量发展的指导意见》中数据显示，我国农业保险还有很大的发展空间，收入保险成为我国农业保险的重要险种。目前来看，我国农业保险还是以保成本为主的成本保险，也就是政策性保险。政策性的农业保险不是商业保险，它只赔偿农产品的物化成本包括播种费用、种子费用等，而不是农户实际发生的损失。但是，随着经济的发展，农民的收入越来越高，对保险的要求也在增加，政策性保险往往使农民在理赔后存在很大的心理落差，成本保险显然越来越不适应农民的需求。例如一些特色高价值作物，传统的政策性保险远远不能满足农民的要求，由于缺少农业保险的保障，无法分担分享，甚至可能打击农民的创新积极性，不敢培育种植高价值农产品。因此，建议政府部分研究制定相关政策，将尽可能多的产品纳入保险范围，做到能保尽保，分担农业经营主体的风险。另外，建议保险公司积极探索开放新险种，与时俱进，针对一些特色高价值农产品，研究新型收入保险，提高保额，满足各阶层农业经营主体的投保需要。 三、创新政府奖励机制，提高涉农保险公司积极性 我国很多地方已涉农金融主体的乡村振兴工作纳入全市科学发展年终考核，全力支持乡村振兴战略。同时，为鼓励更多保险机构加入，可以将农村各种小额保险、政府部门的部分保险业务，交由积极参与乡村振兴战略的保险机构代理，并且引导企业、村民、村集体前来办理各项业务。除此以外，政府可以根据中央一号文件中针对县域经济和“三农”发展制定的支农惠农政策，探索用于支持乡村振兴的保险机钩配套措施，完善对投资农业农村保险机构的激励政策，发挥政府撬动作用，调动保险机构的积极性，将更多险种和业务引向农村农业，在确保涉农保险机构履行社会责任的同时，保证其长久可持续发展。 四、依托大数据，防控保险业金融风险 政府在鼓励保险机构资本向农村倾斜、加大涉农投入的同时，也应当提供协助，通过政府大数据信息整合和筛选，提高涉农保险资金风险的识别、监控、预警和处置水平。具体可以根据实际情况，依托当地金融宣传网点，整合现有的征信系统，扩展农民农户及其他农业经营主体的征信信息覆盖面，建立跨机构、跨地区、跨行业、跨部门的信息共享、交换和交易机制，打破不同机构、公司和部门之间的信息闭塞，加快建立经营主体征信体系，降低保险机构的金融风险。 五、严格履行保险义务，优化保险服务 《指导意见》要求保险机构必须做到惠农政策、承保情况、理赔结果、服务标准、监管要求“五公开”，做到定损到户、理赔到户，不惜赔、不拖赔，切实提高承保理赔效率，健全科学精准高效的查勘定损机制等。市场经济下，保险的参与双方都是自由的，互相可以选择和被选择。农业保险机构，特别是涉及收入型保险的农业保险机构，必须严格履行保险义务，兑现对农民的承诺，增强服务意识，提升服务水平，尽可能完善的为农民提供优质的保险服务，才能在自由竞争的市场中生存，实现农村保险机构的良性循环发展。 参考文献： [1]胡建兵，《四部门为农业保险高质量发展订目标》，中国商报 [2]《四部门为农业保险高质量发展订目标》，中国银行保险报 [3]《财政部：确保农民旱涝保收、年年有余》，中国青年报