基于ARIMA模型的我国大蒜价格预测

为减轻大蒜价格不规则波动对大蒜种植业以及相关加工企业等造成的不利影响,利用2004年1 月—2021年9月我国大蒜批发市场价格数据,运用ARIMA模型对我国大蒜市场价格作出预测。结果表明： 2021年10月—2022年12月我国大蒜市场整体价格比较平稳,维持在7.38元/kg左右,不会出现剧烈波动的情况,且平均价格较往年有下降趋势。建议重视科技力量在大蒜产业中的作用,延长大蒜产业链,稳定大蒜价格,以促进我国大蒜产业的发展。     

基于VAR模型的蔬菜价格波动及预测

农业是我国经济运行的基础和枢纽,在经济的发展中占据重要地位,备受我国政府和人民的关注和重视。蔬菜产业作为种植业中的第二产业,与我们生活息息相关,蔬菜的价格也影响着人们的日常生活。本文通过对大连市2010~2015年6月份的蔬菜价格的月数据进行时间序列分析,建立VAR模型具体对价格及其影响因素进行处理和预测,找出蔬菜价格及其影响因素之间的关系,并对蔬菜的价格影响因素提出相关的政策与建议。     

河北省梨果价格波动规律及影响因素分析

利用河北省梨果历年价格数据,建立多元线性回归模型,对梨果价格的影响因素进行相关性检验。结果表明:当其他因素不变时,河北省农业生产成本每增加1%,梨果价格上涨0.512%;梨果产量每增加1%,梨果价格下降1.064%;城镇居民可支配收入水平每增加1%,梨果价格上升0.327%。     

基于Census X12和ARIMA模型的香菇价格波动特征分析——以山东省为例

香菇(Lentinus edodes)是我国目前产量最高的食用菌品种,其价格波动关系到香菇生产者的收入水平和食用菌产业的发展。根据中国食用菌协会、山东省食用菌协会、中国食用菌商务网等对山东省主要蔬菜批发市场食用菌价格的统计数据,利用Census X12季节调整法和H-P滤波法对2010年5月~2015年6月的香菇价格波动进行了分析,发现夏秋两季香菇价格较高,冬春两季价格略低,且长期来看香菇价格呈增长趋势。随后运用ARIMA模型对2015年7月~12月的香菇价格进行了预测,结果显示2015年下半年我国香菇价格将继续保持增长趋势。最后提出可以通过建立和完善价格信息平台,推行价格保险制度,研发低成本温度控制技术和设备,提高香菇散养户的组织化程度等措施稳定香菇的市场价格,促进散养户增收等相关对策建议。     

基于蛛网模型的食用菌价格波动预测——以平菇为例

近年来,我国食用菌产业得到了迅猛发展,食用菌产业在促进农业增效、农民增收、资源循环与利用等方面发挥着重要的作用。受消费结构、生产成本以及政策等因素影响,食用菌价格较大波动的问题较为突出。价格大幅波动不仅会影响食用菌生产主体的生产决策,也对农产品供应体系产生一定的影响。以平菇为例,利用蛛网模型,了解食用菌产品的价格变动特征,把握其基本运行规律,剖析其影响因素,对于食用菌产业发展具有重要的理论和现实意义。     

基于门限GARCH模型的我国甜瓜市场价格波动

为了测算我国甜瓜价格波动周期及主要波动特征,探寻波动规律,为瓜农的生产以及甜瓜产业的发展提供决策参考,以农业部信息中心2010年6月至2018年2月甜瓜市场大宗价的月度统计数据为基础,运用Census X12季节调整法、H-P滤波法以及建立门限GARCH模型,分析我国甜瓜市场价格波动的主要特征。通过时间序列分解发现:(1)我国甜瓜市场价格长期曲折上升,且出现明显的拐点,分别为2013年和2015年,整体较为平滑;(2)季节性波动特征十分显著,交替上涨下跌,波幅随时间呈缩小趋势(;3)波动周期大致呈现M型的2个完整周期,2个周期之间不是相互对称的。通过建立门限GARCH模型发现:我国甜瓜市场价格波动非对称性显著,价格下跌较上涨引发更大波动,为稳定甜瓜市场,应特别及时关注引起甜瓜价格下跌的因素并采取相应措施。     

后疫情时代祁菊价格波动特征及预测预警

祁菊作为治疗新冠肺炎“三药三方”的主要成分,近年来波动频繁,为探究祁菊价格波动规律促进祁菊产业有序健康发展,该研究选取2014年7月至2020年11月祁菊月度价格数据,通过X-12季节调整法和H-P滤波法对祁菊价格序列进行分解,求出不同波动成分的贡献率,再借助ARIMA模型与黑色预警模型,对祁菊价格进行预测预警。结果表明：影响价格波动的因素中趋势性因素处于主导地位,随机因素中周期性因素的贡献率最大,为11.84%,季节性因素与不规则性因素均为3.96%,且三者均呈现下降趋势。随后预测了后续15个月的价格,出现1次负向重警,3次负向轻警,其余的指数波动率也均为负值,表明未来的15个月祁菊价格下行压力较大,最后提出提升产业融合度、价格监测度与风险分担度的对策建议。     

基于GARCH族模型的中药材市场连翘价格波动分析

为明确中药材市场价格波动特点,该研究以GARCH族模型为基础,以连翘为代表,重点研究了连翘市场价格波动情况、风险特性和杠杆特征。结果表明:GARCH族模型可以较好的模拟连翘价格的波动情况,拟合偏差为1.37%,通过GARCH族模型研究表明连翘价格具有显著的波动集簇性,但是没有高风险高收益特征,连翘市场价格具有冲击非对称性和杠杆效应,"利好消息"对价格的冲击大于"利空消息"。该模型可以广泛应用于中药材市场价格波动的研究。     

基于向量自回归模型的北京蔬菜价格波动原因分析

基于新一轮政府"菜篮子"系统工程的背景,以北京20种蔬菜价格为例,试图从实证的角度探讨向量自回归模型应用到蔬菜价格波动研究的可行性。结果表明:向量自回归模型可应用于蔬菜价格波动研究,但受价格数据的影响,并不是所有的蔬菜价格可运用向量自回归模型;向量自回归模型的分析结果可明确给出相关蔬菜价格的内在关联性大小,基于该研究所涉及蔬菜价格,其内在关联性排序为苦瓜豆王绿菜花茄子黄瓜莴笋。     

基于GM(1,1)模型的食用菌价格预测

基于灰色系统理论,根据香菇、平菇、双孢蘑菇、金针菇和黑木耳五大食用菌品种的月度批发价格数据,建立GM(1,1)预测模型,并通过相对误差、关联度、后验差检验和小误差概率对模型的合理性和精度进行检验,最后应用模型预测了2017年全国食用菌价格。研究结果表明,灰色预测模型GM(1,1)适用于食用菌价格预测,具有较高的准确度;预测2017年全国香菇、金针菇、双孢蘑菇、平菇和黑木耳年均价格分别为12.70、6.99、10.95、6.61、9.78元/kg;预测结果显示,未来香菇、平菇和黑木耳价格将上涨,双孢蘑菇价格保持平稳,金针菇价格会小幅度下降。     

我国苹果市场价格预测与波动预警研究

近年来苹果市场价格波动时有发生,分析我国苹果市场的价格特点和波动规律对我国农产品生产供给侧改革具有重要意义。该研究以我国富士苹果的价格指数为研究对象,运用ARIMA模型对苹果市场价格进行短期预测,并构建苹果市场价格波动警限,进行价格波动预警。结果表明:模型能够较好预测苹果价格波动变化,以期为我国苹果市场信息变化提供参考。     

辣椒价格波动分析及对策

正辣椒原产于中美洲,自明朝时传入我国,已是我国重要的经济作物。据统计,截至2017年,我国的辣椒年产量接近2 800万t,产值超过700亿元。但是,近年来市场波动比较大,时不时出现供过于求的状况,导致价格下降,挫伤了种植户的积极性。1辣椒价格波动状况从2008年以来,辣椒价格的波动较大,尤其是在2008年国际金融危机中受到较大的影响,价格低迷。例如,河南方城冷库货三樱椒最     

我国绿豆价格波动及趋势分析

国家对小作物产业发展越来越重视,2009年农业部和财政部将食用豆列为50个农产品现代农业产业技术体系建设之一。绿豆作为我国人民的传统豆类食物,是日常生活中必不可少的食物。研究绿豆的价格波动,对于消费者有重要意义,对于绿豆种植区域的农户也有重要作用,同时,对于绿豆产业的发展起到重要的指导作用。现利用HP滤波法对绿豆价格的长期及短期趋势进行分析,同时利用ARIMA对绿豆的价格进行预测。     

基于多元线性回归模型的中药材市场价格分类预测实证研究

以多元线性回归模型为基础,针对不同类型中药材,以板蓝根、红景天、山茱萸、人参为典型代表,重点研究了其价格影响因素、影响方式和影响程度,并对模拟价格和真实价格进行了对比研究。结果表明:多元线性回归模型可以进行中药材市场价格的定性和定量判断;不同类型中药材市场价格影响因素具有差异性,并且每种类型药材均有其市场价格的特殊影响因素。     

陕西蔬菜价格波动特征及原因分析

<正>1陕西蔬菜产销基本情况陕西是一个蔬菜紧平衡省份,总体是全年供求总量基本平衡,季节性差异明显,冬春有一定缺口,部分品种需要调剂。1.1生产规模不断扩大,集约化程度逐步提高近年来,特别是自2009年实施"百万亩设施蔬菜工程"以来,陕西蔬菜产业发展速度加快,成为西北蔬菜第一大省。2013年,陕西蔬菜种植面积达734万亩,产量1629万t,较2008年分别增长27%和53%。其中,设施蔬菜由2008年的面积138万亩、产量420万t,发展到2013年的面积265万亩、     

全国各地香石竹切花价格波动及分析

依据中国花卉园艺自2001～2017年公布的全国各地鲜切花(单枝)市场历史价格,统筹北京、上海、广州、昆明、郑州、沈阳的香石竹切花价格,旨在分析各地香石竹切花价格波动特点,并寻找出影响价格波动的关键性因素,为市场价格预判提供基础。     

基于Lasso回归的北京地区黄瓜价格波动原因分析

近年来蔬菜市场价格波动幅度较大,为探究蔬菜价格波动剧烈的原因,以北京地区黄瓜为例,对2010—2017年价格波动规律进行实证分析基础上探究了Lasso回归方法的适用性,并使用Lasso回归方法对黄瓜数据进行建模并求解。该方法剔除了相关度较小的因素,获取主要影响因素及其相关度。相较于常用的最小二乘法求解,多重共线性判定条件值仅有19.66,拟合系数达0.844 8,证明Lasso回归模型适用于蔬菜价格原因分析且相比于传统方法有更好的表现,可为进一步开展蔬菜价格的预测提供参考依据。     

基于季节指数的蔬菜价格变动趋势分析及预测

基于季节指数分析蔬菜价格和上市量的波动趋势,并进一步构建了蔬菜价格预测计量模型。结果表明:蔬菜整体的价格和上市量总体呈现出波动上升趋势,且具有显著的季节性;果菜、叶菜和根茎菜年均价格呈现出波动上升趋势,而上市量走势总体均保持平稳上升趋势,且具有明显的季节性变化;在未来2年蔬菜价格均继续呈现出季节性变动的缓慢上升趋势,且价格变动并不是由季节这单一因素主导,还受到其它随机因素影响,尤其是叶菜表现最为明显。     

蔬菜市场行情预测的几点思路

分析市场、把握行情是蔬菜经营成功的重要前提。由于影响蔬菜市场的因素多而复杂，既有常规因素，也有偶然因素，所以要做到对蔬菜市场行情的准确把握是比较困难的。但作为一种农业产业，其市场的供求变化总有相应的规律可寻，遵循这些规律，就可以对蔬菜市场的发展趋势作出一些基本的预测。