关于进一步完善贵州农经网农产品市场价格体系的思考

贵州农经网现已建立起了全省农产品批发与零售市场价格体系,涵盖了120个农产品市场,覆盖了全省所有县(市、区),累计有16年的价格数据。随着大数据时代的到来,贵州农经网多年积累的价格数据还不能适应时代的要求,需要进一步完善贵州农经网农产品市场价格体系,本文就进一步完善贵州农经网农产品市场价格体系提出自己的思考,使贵州农经网在服务"三农"的过程中发挥更大的作用。     

对贵州农经网农产品价格数据采集和应用的思考

贵州农经网农产品价格数据从2000年开始采集,至今已有19年了,采集方式主要通过信息员人工采集,可以说积累了庞大的价格数据。随着大数据时代和新媒体时代的到来,价格数据有了更多的采集方法,价格数据也有了更多的应用展示。数据只有应用才能发挥价值,但贵州农经网的价格数据在采集和应用中还存在一些问题,为提高价格数据的价值,提出在价格数据采集中要尽量避免人工干扰,采集有价值的价格数据,要应用新媒体采集价格数据,用产品化思维用好价格数据,要在全省脱贫攻坚中发挥价格数据的作用,最后要扩大价格数据的传播载体。     

贵州农经网为贵州“三农”服务的探讨及展望——以贵阳市农经网为例

综述了信息技术在服务"三农"中的作用,对贵州农经网服务贵州"三农"作了相应分析,并对贵州农经网的发展进行了探讨。     

微信公众平台在农经信息服务中的应用研究

为满足移动互联和大数据时代农经信息传播和信息服务业务的新需求,我们在微信公众平台上研发了贵州农经网微信公众服务系统,搭建了贵州农经网微信公众服务平台,并应用于农经信息服务实践当中。分析了微信公众平台在农经信息服务中的优势,介绍了贵州农经网微信公众服务系统的开发,及服务平台的构建,平台的主要功能和具体应用效果,探讨了微信公众平台在农经信息服务中面临的问题和对策措施,展望了微信公众平台在农经信息服务中的应用前景。     

为农服务的坚守与创新实践——以贵州农经网为例

作为贵州省"三农"专业门户,贵州农经网近年来牢牢抓住国家和贵州省脱贫攻坚及大数据发展战略机遇,坚守公益暖心助农,坚持问题导向、不断创新为农服务形式,在开展为农服务和推进农业农村信息化建设方面探索和积累一定经验。随着乡村振兴战略的深入实施,贵州农经网也将迎来新时期农村信息化服务的挑战和机遇。     

对贵州农经云信息服务需求的思考

贵州农经云作为贵州7+N朵云之一,所涵盖的"三农"信息数据非常丰富,这些"三农"数据共享在云端,极大地丰富了"三农"信息服务内容,也最大程度地满足了"三农"信息服务需求。为适应新形势发展需要,同时也为了适应农业大数据时代,正在进行的贵州农经云2.0版的升级,在农产品价格数据上,不能再满足人工采集的农产品价格小数据,而是基于物联网技术的农产品价格采集大数据;在全省业务管理上,能实现数据采集的自动评分与采集费用自动匹配,数据实时更新;能为全省提供信息服务产品,直接用于当地"三农"信息服务。     

贵州农经网助力精准脱贫应用服务机制研究

近年来,如何顺应形势变化要求,大力推进精准扶贫实现精准脱贫,成为贵州一场输不起的攻坚战。精准扶贫的特点和要求,表明扶贫模式已从"小扶贫"向"大扶贫"转变,扶贫理念已从"输血"向"造血"转变,扶贫方式已由"漫灌"向"滴灌"转变。围绕"互联网+"和大数据战略行动,结合近年来贵州农经网助力精准脱贫的实践,提出探索和建立适应大数据时代的农经网应用服务机制的对策措施。     

对农产品价格数据采集方法的思考

农产品价格数据并不是没有价值的,分析好农产品的价格数据对农业产业结构的调整有重要作用,可以引导农业生产者生产价高品优的农产品,还可以避免农业生产者大量同质生产。农产品价格数据与普通人的生活息息相关,是民众比较关心的数据。对农产品价格数据采集存在的问题进行了分析,给出了数据采集的正确方法。     

2006年七月份贵州省农副产品零售市场价格动态

据贵州农经网监测分析,2006年7月份贵州省主要农副产品零售价格变化情况是:与6月份相比,粮油类价格稳中趋升,肉类、禽类、水产和水果价格与上月相比基本持平,蔬菜均价缓慢回落。月内均价升降幅度在-8.14%～5.76%。其中:1、粮食均价2.17元/公斤,与上月环比变动率为0.96%。其中大     

基于期货市场的农产品价格保险产品设计与风险分散

随着农产品价格形成机制改革深度推进和国内外市场深度融合,中国农产品市场价格风险呈加大趋势,作为市场风险管理工具的农产品价格保险被创新和试点,但农产品价格保险大规模推广应用面临着保险产品设计中保障价格设定依据和保险巨额赔付风险分散两大困境,农产品期货市场具有的价格发现功能和转移风险功能可以有效地破解农产品价格保险推广面临的这两大难题,中国也开始了基于期货市场农产品价格保险产品的设计与风险分散的探索与试点,并总结出一些值得推广的模式和需要进一步改革和完善的问题。     

对贵州农经网信息服务产品的思考

信息服务要有产品思维,信息就会发挥其价值。贵州农经网从2000年成立至今已有19年了,贵州农经网在为"三农"提供信息服务的过程中要提供各种各样的信息服务产品。随着新媒体时代到来,特别是融媒体时代的到来,贵州农经网为"三农"提供的信息服务产品也要有新的变化。以贵州农经网为"三农"提供的信息服务产品分析,得出作为"三农"提供的信息服务产品,一要真实可信;二要贴近需求,三要发挥效用。     

基于VAR模型的我国农产品生产价格指数与CPI关系的实证分析

CPI上扬与农产品价格上涨有着密不可分的关系,政府和相关部门也在利用农产品价格上涨的契机推动粮食、生猪等农产品产业结构调整,以确保农民增收.结合经济学原理和相关学者的研究对农产品价格和CPI的关系问题进行了经验分析,并选定时间序列数据,构建合适的VAR模型对农产品生产价格和CPI的关系进行实证分析,运用格兰杰因果检验来完善检验的结果,对农产品价格和CPI的关系进行定性和定量的分析,并提出相应的对策建议.     

农业生产资料价格波动对农产品价格上涨的影响与预测

在剖析农产品价格与农业生产资料价格的关联性基础上,基于2006—2012年的月度数据,利用VAR模型分析了两者之间的数量关系,并在模型中加入了货币供给量以及原油价格变量。研究表明,农产品价格具有较强的时间惯性,扣除其自身因素,农业生产资料价格对农产品价格影响较大,且比较稳定,货币供给量和原油价格的影响较小。最后对农产品价格变动进行了预测:随着农村劳动力转移规模的扩大,农业生产资料价格影响农产品价格的权重将会增加,农业生产资料价格的上涨也会在更大程度上带来农产品价格的上涨。     

区域性时令农产品价格实时预警系统的研究与设计——以济南市农产品生姜为例

针对区域性时令农产品价格波动过大的问题,探讨构建区域性时令农产品价格实时预警系统的方案,设计开发基于全球广域网(world wide web,简称web)的区域性时令农产品价格实时预警系统,以山东省济南市的生姜为例,通过动态收集生产数据并结合已有数据,预测生姜的价格并进行预警。该系统包含4个模块,分别具有如下功能:数据采集模块收集农户的基本信息和生产数据(如预种植面积、预期收益等);数据处理模块对数据进行规范性和有效性检验;价格预警模块用BP人工神经网络模型进行价格的预测并进行预警,作为农户最终决策的依据;系统维护模块主要进行后期数据的修改和导入。系统旨在为农户提供高可靠性的生产前期预测,为组织生产提供决策依据,引导农户合理安排生产活动,有效缓和"扎堆种植"引起的价格波动,避免"价低伤农"现象的发生,进而保障区域内农业经济健康稳定发展。     

2006年8月份贵州省农副产品零售市场价格动态

据贵州农经网监测分析,2006年8月份贵州省主要农副产品零售价格变化情况是:与7月份相比,粮油类价格走势平稳,肉类和禽类价格略有上涨,水产价格与上月相比基本持平,蔬菜和水果均价缓慢回落。月内均价升降幅度在-7.85%～9.09%。其中:1、粮食均价2.18元/公斤,与上月环比变动率为0.     

2006年6月份贵州省农副产品零售市场价格动态

据贵州农经网监测分析,2006年6月份贵州省主要农副产品零售价格变化情况是:与5月份相比,粮油类价格稳中有升,肉类、禽类和水产价格与上月相比基本持平,蔬菜均价缓慢回落,水果止跌回升。月内均价升降幅度在-4.95%～7.62%。1、粮食均价2.15元/公斤,与上月环比变动率为2.25%。其中     

2006年5月份贵州省农副产品零售市场价格动态

据贵州农经网监测分析，2006年5月份贵州省主要农副产品零售价格变化情况是：与4月份相比，粮油类价格走势平稳，肉类和禽类价格稳中有降，水产均价持平，蔬菜均价继续保持上扬态势，水果均价小幅下降。月内均价升降幅度为-5．52％-1．18％。其中：     

2006年9月份贵州事农副产品零售市场价格动态

据贵州农经网监测分析,2006年9月份贵州省主要农副产品零售价格变化情况是:与8月份相比,粮油类价格稳中趋涨,禽类、水产和水果价格均略有上涨,肉类价格与上月相比持平,蔬菜均价缓慢回落,但其中叶菜类蔬菜有较大幅度上涨.月内均价升降幅度在.7.67%～9.94%.其中:     

2006年9月份贵州省农副产品零售市场价格动态

据贵州农经网监测分析,2006年9月份贵州省主要农副产品零售价格变化情况是:与8月份相比,粮油类价格稳中趋涨,禽类、水产和水果价格均略有上涨,肉类价格与上月相比持平,蔬菜均价缓慢回落,但其中叶菜类蔬菜有较大幅度上涨。月内均价升降幅度在-7.67%～9.94%。其中:1、粮食均价2.1     

基于时间序列与RBF的农产品市场价格短期预测模型

为协助生产者更好地播种和收获,有效把握国内农产品价格波动规律,提高农产品价格预测精度.本文构建了基于农产品价格时间序列组合预测方法与RBF神经网络的集成预测模型,以ARCH、Holt-Winters无季节模型时间序列组合预测方法揭示农产品价格序列线性特征,以RBF神经网络揭示农产品价格非线性变动规律,并以1997-2011年全国农产品集贸市场大豆月度价格走势数据为例进行实验验证.研究结果显示,基于农产品价格时间序列组合预测方法与RBF神经网络的集成预测模型精度高于时间序列组合预测方法或RBF神经网络模型,是一种有效的农产品价格预测模型.