粮食安全是国家安全的重要基础,对于国家稳定和发展具有重要意义.本文以我国粮食安全水平为研究对象,构建含随机性指标的动态评价模型对我国粮食安全状况进行评价与预测;在此基础上,进一步建立贝叶斯分位数回归模型对我国粮食安全的影响因素进行全面分析.本文的主要研究内容集中在以下三部分:第一部分是中国粮食安全指标体系的构建及数据基本统计特征分析.首先,对传统评价方法进行概述,分析其优缺点,为后续研究指明方向;其次,根据我国粮食安全内涵,综合分析大量文献,从可供性、可得性、稳定性和可持续性四个角度出发选取粮食总产量等22个具体指标,构建中国粮食安全评价指标体系;最后,从国家统计局、WIND数据库等选取1985-2021年的指标数据并对指标数据进行基本的统计特征分析,为后续的建模提供基础.第二部分是含随机性指标的中国粮食安全动态评价模型的构建与评价.由于近年来国际形势风云突变,在某种程度上会加大我国粮食安全指标潜在的随机性及动态性,为了让评价模型更加接近实际且为降低统计建模的复杂度,本文首先考虑指标的随机性,以财政支农金额为例,构建贝叶斯自回归子模型来刻画其随机性,计算该指标的期望值;其次考虑到不同时期国家对保障粮食安全的侧重点有所不同以及政策出台的影响,将样本区间划分为四个阶段,基于改进的CRITIC法计算各阶段权重,分析权重的动态变化;接着在此基础上构建含随机性指标的中国粮食安全动态评价模型,并根据该模型对我国粮食安全指数进行评价;最后选择构造马氏链对我国2022-2025年的粮食安全水平进行预测且通过了稳健性检验.结果表明:我国粮食安全水平总体呈上升趋势,但粮食安全稳定性指数呈波动下降趋势,可能存在贸易结构问题,且未来粮食安全状况不容乐观.第三部分是建立BayesQR模型对中国粮食安全水平的影响因素进行全面分析.首先,通过定性分析来确定我国粮食安全的主要影响因素为人口总数、城镇化率、造林总面积和人民币兑美元汇率;其次,为全面分析各影响因素对中国粮食安全水平的影响,且为提高参数估计的精度,将贝叶斯方法和分位数回归模型相结合,构建我国粮食安全水平的贝叶斯分位数回归的理论模型,通过对先验分布进行设定、推导各参数满条件后验分布、采用Gibbs抽样算法来估计模型的参数,从而得到中国粮食安全影响因素的Bayes QR模型;最后,根据该模型对我国的粮食安全水平进行全面分析.结果表明:在较高分位水平下,人口总数对我国粮食安全有显著的促进作用,而城镇化率在较低分位水平下对我国粮食安全的促进作用较为显著;造林总面积在较低分位水平下对我国粮食安全有较为明显的抑制作用,而汇率在较低和较高分位水平下对我国粮食安全抑制作用较为明显.