MapInfo在基准地价评估成果图中的应用实践

本文以MapInfo7.5作为GIS的平台软件,将MapInfo用于基准地价评估成果图的信息管理,利用创建、修改或更新的相关表格,建立相应的专题地图,使成果图中的信息更加直观明了。实践证明,MapInfo为基准地价评估成果图的及时更新、科学管理、有效利用提供了可靠的途经。     

中国水果供给结构性变化的实证研究

为分析中国水果供给的结构性变化，本文构造中国水果的供给模型，将1978-2001年24年划分为两个时期，利用Chow检验分别回归后发现我国水果供给的各种弹性均发生了明显的结构性变化，从而得出果农对价格的反应能力和敏感性增强、对农资投入的依赖性增强等重要结论。     

我国价格体系改革趋势初探

本文以我国国民经济系统与河南省经济子系统的同构性为基础,利用河南省1987年投入产出表,计算出诺依曼最优生产强度和与之相应的最优价格,进而对照现行价格,提出了我国价格体系改革走向的基本构想,并对其合理性、可行性进行了初步研究。     

美国奶业新特点、新趋势及对中国的启示

美国奶业发展历史悠久,其生产端、消费端乃至流通贸易方面长期积累的丰富经验,对中国奶业振兴具有一定的参考价值。笔者对2000年以来美国奶业生产、价格、消费、贸易等方面所呈现的新特点进行分析,对奶业相关的支持政策及其变化趋势进行梳理。研究发现,近年来,美国奶牛场数量向北部和西部集中,500头以上规模化牧场成为主流,奶牛存栏增加;技术进步推动奶牛单产突破10 t,生鲜乳产量接近1亿t。基于分级定价的乳成分定价机制不断完善,近5年生鲜乳价格低位运行,2019年快速复苏。乳制品加工业向龙头企业集中,奶酪是主要加工产品。乳制品消费逐年增长,年人均消费量达292.90 kg,奶酪是主要增长点且增速加快。乳制品贸易波动增加,出口目的地集中在北美、东亚和东南亚地区,品类以奶粉、奶酪和乳清为主。奶业产业支持政策广泛涵盖生产、消费、贸易等各环节,各政策间功能互补、协调配套,形成了强大的政策合力与综合效能。美国奶业在产业组织、运行机制、政策配套等方面的经验与做法,对推动完善中国奶业利益联结机制、优化生鲜乳价格形成机制、完善奶业支持政策体系和培育乳制品消费习惯等方面具有重要启示。     

河北省2018年第三季度马铃薯价格走势分析

依据对马铃薯价格的实时监控，以2018年河北省第三季度马铃薯价格为主要研究对象，阐明了2018年河北省马铃薯价格横向水平及纵向变化趋势，并对影响价格的因素进行了数据分析。结果显示：在河北、山东、甘肃3大产区及全国，2018年第三季度河北省马铃薯价格处于最低水平，明显低于全国平均水平，但年同比增幅最大。分析表明：马铃薯库存、气候的变化以及马铃薯收获期是影响第三季度河北省马铃薯价格的主要因素。最后，根据分析结果，提出调整种植结构、适时出售的建议。     

房地产开发企业动态能力的维度结构与实证研究

羊群行为属于行为经济学的一部分，认为市场主体在信息环境不确定的情况下，其行为易受到其他参与主体的影响，模仿他人决策。基于Hwang和Samlton羊群行为测度方法（HS方法）及EGARCH模型，运用2003年1季度至2014年3季度我国30个省市房地产市场销售价格数据，验证我国房地产市场羊群行为的存在性，并分析购房者羊群行为对中国房地产价格波动的影响。结果表明：我国房地产市场羊群行为显著存在，且购房者羊群行为与房地产价格波动呈正相关关系。     

征地区片综合地价平衡研究──以周口市为例

征地区片价是政府征地时的重要依据,区域之间不合理的征地区片价影响着社会的稳定。为了解决征地区片价之间的平衡问题,笔者以周口市为例,通过建立综合计算指标体系,利用Arc GIS对其进行空间插值,发现现存征地区片价中存在的问题,利用最高级别征地区片价和综合质量分之间的相关关系进行重新平衡调整,建立相应的相关性方程,最后得出平衡后的征地区片价。结果表明:征地区片价的确定是多种因素综合的结果,其区域之间的平衡也受距离、经济、周边地价等多方面的影响,其中,距离中心城镇近的地区最容易受到中心城镇的影响,其综合质量分影响较小,其余位于较外围的地区受综合分值影响较大,交通的便利性是平衡征地区片综合地价的一项关键因素。     

广东省常用香草植物的应用价值及栽培

香草又称芳香植物、芳香药草,是会散发出独特香味的植物。介绍适应广东地区生长及常用香草植物种类,分析其应用价植,阐述香草植物从繁殖到田管理等方面栽培要点。     

基于改进GM(1,N)模型的我国大豆价格影响因素分析及预测研究

大豆是我国重要的粮食作物和油料作物,其价格对于国民经济尤其是农业经济的影响意义深远。大豆价格的稳定对于我国大豆市场的健康发展有着重要的现实意义。在灰色理论的基础上,提出了一种改进GM(1,N)大豆价格预测模型,首先运用灰色关联分析法对我国大豆价格的影响因素进行分析,选择主要的影响因素;再将这些影响因素作为模型的相关因素变量,构建GM(1,N)大豆价格预测模型。采用2010-2015年的大豆数据进行实证研究,模型选取国内大豆自给量、世界大豆产量、国民消费价格指数、消费者信心指数4个变量作为相关因素变量;模型预测误差为2.10%,预测精度较高,能够较好地掌握大豆价格的变化规律,可以为大豆价格市场预测及国家宏观政策的制定提供理论指导。     

中国玉米市场形势分析与未来10年展望

2013年,中国玉米产量再创新高,消费需求相对低迷,进出口同比下降,供求关系较为宽松,价格总体弱势运行。预计未来10年,中国玉米生产继续稳步增长,消费需求增速较快但将明显放缓,价格总体继续上涨,玉米进口将进一步扩大。最后,指出影响未来玉米市场走势的因素主要包括气象、政策、贸易以及通胀、汇率等不确定性因素。