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[期刊] 统计与决策
[作者]
曹霜 何玉成
由于农产品价格受到多方面因素共同影响,其价格波动是多种变化趋势的相互交错,只有充分地分析与预测各个方面的变化趋势才能提高对农产品价格预测的精度。文章构建了基于小波分解的SVM-ARI-MA农产品价格预测模型,即首先采用小波分析对农产品价格进行分解,提取出四个方面的变化趋势,然后采用SVM模型与ARIMA模型对上述四种变化趋势进行分析与建模,并重构农产品价格的组合预测模型。经对大白菜价格进行实例分析,发现该种基于小波分解的组合预测模型比传统预测模型具有更高的预测精度。
[期刊] 工业工程
[作者]
陆文星 任环宇 梁昌勇 李克卿
制造业采购经理人指数(PMI)是反映国家经济运行情况的重要指标，而传统预测模型对该类时序数据预测精度不高。针对制造业PMI指数的非线性、波动性和数据量少的特点，提出一种基于一维离散小波变换进行数据预处理的组合模型。时序数据经过小波变换，由整合移动平均自回归–广义自回归条件异方差模型(ARIMA-GARCH)处理稳态低频数据，门控循环单元(GRU)处理波动性强的高频数据，将各频段预测结果进行融合得到最终预测结果。为验证模型有效性，选取一定数据量的PMI指数进行实验。结果表明，与其他常见模型对比，本文构建的组合模型具有较好的预测精度与性能，平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)分别达到0.003 29、 0.004 162、0.65%。
[期刊] 国际贸易问题
[作者]
罗锋 牛宝俊
本文根据2003年1月至2008年6月的月度数据,运用协整检验和VAR模型对国际农产品价格波动影响国内农产品价格的传递效应进行了实证分析。结果表明:长期而言,国内农产品价格与国际农产品价格存在协整关系,国际农产品价格的变动对国内农产品价格影响较为显著;脉冲响应函数分析表明,进口价格对国内农产品价格影响的作用时滞为3个月,国际期货市场价格对国内价格的影响不存在时滞,且在第15个月影响达到最大;方差分解结果显示,与进口价格传递相比,国际期货价格的信息反应机制对国内农产品价格波动的影响更大。因此,对我国而言,当务之急是要加强对国际农产品期货市场的研究,不断完善我国期货市场,以期货价格引导农民生产,推...
关键词：
农产品 价格传递 协整检验 VAR模型
[期刊] 调研世界
[作者]
李正辉 路芸 何融
当前物价水平持续上涨,居民生活质量受到严重影响,通过对农产品价格的周期性波动分析,预测农产品价格变动趋势。本文通过小波分析理论对我国农产品价格指数进行周期性研究,解释造成周期性波动的原因,进而给出合理的政策建议。
关键词：
农产品价格 周期性波动 小波分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
薛永刚
基于人们的预期对汇率的影响及汇率变动中包含不同频率成分的原因,文章采用小波分解和人工神经网络(ANN)相结合的方法建立汇率预测模型,首先将原始汇率数据序列分解为不同频率序列,然后利用ANN方法针对分解后的序列分别建立模型,将每个模型预测的结果相加得到汇率的预测值。实证结果发现:(1)小波分解方法有助于提高汇率预测的精度,表明汇率变动是由不同频率成分组成并且人们预期对汇率变动具有一定的影响;(2)汇率预测中不同的神经网络模型具有不同的性能,在建立预测模型时应该慎重考虑选择的神经网络类型及其参数。
关键词：
小波分解 神经网络 汇率预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐雅卿 魏轶华 李旭刚
农产品价格变动关乎农民收入的增长和生活水平的提高,同时也是农业管理部门决策的重要依据。针对农产品价格预测这一问题,文章先后建立了指数平滑模型、ARIMA(求和自回归移动平均)模型及基于二者的组合预测模型,并结合2011—2015年西安朱雀市场胡萝卜的月度价格数据,依据所建立的三个模型应用SPSS等相关软件对未来短期胡萝卜价格进行预测分析。预测结果显示:组合模型比单个预测模型预测精度更高,是一种有效的农产品价格预测模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐雅卿 魏轶华 李旭刚
农产品价格变动关乎农民收入的增长和生活水平的提高,同时也是农业管理部门决策的重要依据。针对农产品价格预测这一问题,文章先后建立了指数平滑模型、ARIMA(求和自回归移动平均)模型及基于二者的组合预测模型,并结合2011—2015年西安朱雀市场胡萝卜的月度价格数据,依据所建立的三个模型应用SPSS等相关软件对未来短期胡萝卜价格进行预测分析。预测结果显示:组合模型比单个预测模型预测精度更高,是一种有效的农产品价格预测模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郑薇 王灿强 李维德
为有效提高农产品价格预测的可靠性及精确度,文章根据农产品市场的规律及农产品价格波动的特征,提出了基于季节指数调整与HGWO-SVR算法的混合模型。并结合我国2005年1月至2016年12月农产品批发价格指数月度数据,运用该混合模型对农产品价格进行预测。结果表明:提出的混合模型具有更好的预测精度,是一种有效的农产品价格预测模型。
[期刊] 管理世界
[作者]
朱信凯 韩磊 曾晨晨
我国正处于经济转轨与社会转型时期,农产品价格波动的特点和规律引起当前理论界和政府部门的广泛关注。价格波动本身非常复杂且微妙,而基于传统"供求决定论"的价格波动研究往往忽略价格形成的复杂机制和微妙的作用与其调整过程。本研究尝试从"信息经济学"角度,运用EGARCH模型,探讨信息对不同竞争属性农产品价格波动的影响。基于46种农产品的批发市场价格所构成的时间序列数据,研究表明:不同属性信息对农产品价格波动影响显著,呈明显的非对称性;负向信息对农产品价格波动的影响大于正向信息的影响;信息对不同竞争类型的农产品价格波动的影响存在显著差异。最后文章在结论性评述的基础上给出相关政策建议。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
张大斌 曾莉玲 凌立文
为了捕捉农产品市场期货价格波动的复杂特征，进一步提高其预测精度，基于分解集成的思想，构建包含变分模态分解(VMD)和极限学习机(ELM)的分解集成预测模型。首先，利用VMD分解的自适应性和非递归性，选择VMD将复杂时间序列分解成多个模态分量(IMF)。其次，针对VMD分解关键参数模态数K的选取难题，提出基于最小模糊熵准则寻找最优K值的方法，有效避免模态混淆和端点效应问题，从而提升VMD的分解能力。最后，利用ELM强大的学习能力和泛化能力，对VMD分解得到的不同尺度子序列进行预测，集成得到最终预测结果。以CBOT交易所稻谷、小麦、豆粕期货价格作为研究对象，实证结果表明，该分解集成预测模型在预测精度和方向性指标上，显著优于单预测模型和其它分解集成预测模型，为农产品期货价格预测提供了一种新途径。
[期刊] 金融研究
[作者]
庞贞燕 刘磊
近年来我国农产品价格波动频繁,同时目前的研究对于期货市场能否平抑农产品现货价格波动这一问题尚无定论,而这一问题对利用期货市场稳定农产品价格十分重要。针对期货价格和现货价格数据含有较多噪音的特点,本文引入离散小波变换对我国农产品期货和现货数据进行去噪、分解与重构,然后采用VECM-BEKK-GARCH模型实证检验我国农产品期货市场对现货价格波动性的影响,并构建带有虚拟变量的GARCH模型考察农产品期货合约上市对现货价格波动的影响方向和程度。实证研究发现,农产品期货合约上市减小了现货市场的波动性,期货市场对现货市场价格波动的影响具有持续性,并且不同的期货品种对其现货价格的影响有所不同。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
黄巧玲 粟晓玲 杨家田
【目的】将小波变换与支持向量机结合，构建小波支持向量机回归模型（ＷＳＶＲ），并用其对日径流进行预测，为水库调度提供参考依据。【方法】利用径流时间序列中包含的大量信息，通过小波变换将径流时间序列分解成不同分辨率水平的子序列和近似序列，通过相关性分析选取有效子序列与近似序列相加得到的新序列作为支持向量机回归模型的输入，建立小波支持向量机回归耦合模型，以泾河流域张家山站的日径流为研究对象，利用均方根误差（ＲＭＳＥ）、平均绝对误差（ＭＡＥ）、确定性系数（ＤＣ）、相关系数（Ｒ）及相对误差（ＲＥ）作为评价指标对模型预测精度进行评价。【结果】利用所建立的小波日径流支持向量机模型对张家山站日径流的预测结果显示．．．
[期刊] 统计与决策
[作者]
夏凡捷 夏新念
价格理论是微观经济学的核心,供求关系是经济学研究的起点。长期以来,人们对价格形成机制以定性的探讨为主,较少或缺乏定量的分析研究。文章尝试运用数理分析方法,以典型农产品价格波动为例,探讨在完全竞争条件下均衡价格的市场实现机制。文中不仅发现了采用标准二阶微分模型最能恰当描述农产品在竞争条件下的价格波动过程,而且还揭示了决定二阶微分模型参数的信息其实还隐藏在供求关系之中。
[期刊] 中国农村经济
[作者]
丁志国 李泊祎
政策性农业保险作为中国发展三农事业的重要措施,因其独特的风险属性和潜在的利益冲突受到学术界的关注。本文基于主体博弈模型,引入农产品价格波动因素,分析农产品价格波动如何对政策性农业保险主体行为产生影响。研究发现:引入农产品价格波动变量使政策性农业保险主体博弈均衡象限发生了变化;政府补贴为农户和保险公司应对农产品价格波动提供了重要保障。基于2007—2017年政策性农业保险省级面板数据,建立PVAR模型实证判别农产品价格波动对政策性农业保险的影响。研究发现:农产品价格波动对政策性农业保险需求存在促进作用,对农户增收短期内有负向冲击,而未来3—6期则将产生正向效应;农产品价格波动、农户收入与政策性农业保险需求存在动态交互效应。本文的研究结论,能够为防范农产品价格风险和发展政策性农业保险提供科学依据和数据支持。
关键词：
农产品价格波动 政策性农业保险 主体博弈
[期刊] 价格月刊
[作者]
冯宇 王泽昊 李启元
近些年来，由于农产品销售周期的不同，农产品市场经历了显著的价格波动，对人们生活质量和农民收入产生了影响，成为智慧农业供应链亟须解决的重要问题。随着大数据和人工智能等技术的飞速发展，精准预测各类农产品需求和价格趋势变得可能。采用互补集合经验模式分解（CEEMD）与长短期记忆网络（LSTM）相结合的创新方法，构建了一个全面的农产品价格预测模型。以北京新发地市场的富士苹果每日价格为例进行实证分析，CEEMD-LSTM模型在农产品价格预测中表现出一定的优势，为农业产业链中的各参与方提供更为准确和可靠的价格趋势信息，引导农业生产者、供应商和相关利益方进行决策和规划。
关键词：
价格预测 神经网络 农产品价格 深度学习
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