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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
GC Arun (Ministry of Agriculture and Livestock Development) Yeo Jun-Ho (Kyungpook National University)
저널정보
한국외국어대학교 인도연구소 남아시아연구 남아시아연구 제25권 제4호
발행연도
2020.2
수록면
31 - 57 (27page)

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Rice is the major staple food in the world – mainly in Asia including Nepal. Both production and consumption of rice are increasing in Nepal, as a result, the import is increasing daily. Despite achieving the Millennium Development Goals (MDGs) – especially in reducing hunger, both at the global and national levels, a recent trend in increasing hunger at the global level is a major concern. More importantly, the Sustainable Development Goals (SDGs), a successor of MDGs which will be in effect till 2030, has set a more ambitious target of ending hunger in all forms. Therefore, in this backdrop forecasting rice production, which is consistently becoming a prime determinant of food security in Nepal, is of paramount importance. The study forecasted the rice area and yield from 2018 to 2030 using the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model. The production of rice was calculated by multiplying rice area and productivity. The data on rice production and yield were accessed from the Food and Agriculture Organization (FAO) database known as FAOSTAT, from 1961 to 2017. The model suggested that rice area and yield will increase at an average rate of 0.47 and 0.73 percent respectively from 2018 to 2030. More importantly, rice production was forecasted to be increased at a decreasing rate. Therefore, productivity increment was found crucial to meet the ever-growing demand for rice.
#ARIMA #Rice #Yield #Area #Forecast #Nepal

목차

〈Abstract〉
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Methodology
Ⅲ. Results
Ⅳ. Discussion
Ⅴ. Conclusion
References

참고문헌 (24)

참고문헌 신청
Alam, T / 2019 / Forecasting Exports and Imports through Artificial Neural Network and Autoregressive Integrated Moving Average / Decision Science Letters 8(3):249~260 google schola Alsharif, M / 2019 / Time Series ARIMA Model for Prediction of Daily and Monthly Average Global Solar Radiation: The Case Study of Seoul, South Korea / Symmetry 11(4):157~184 google schola Anggraeni, W / 2019 / Forecasting the Price of Indonesia's Rice Using Hybrid Artificial Neural Network and Autoregressive Integrated Moving Average(Hybrid NNs-ARIMAX)with Exogenous Variables / Procedia Computer Science 161:677~686 google schola Awal, M / 2011 / Rice Production in Bangladesh Employing by Arima Model / Bangladesh Journal of Agriculture Research 36(1):51~62 google schola Biswas, R / 2013 / ARIMA Modeling to Forecast Area and Produciton of Rice in West Bengal / Journal of Crop and Week 9(2):26~31 google schola

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