蔬菜价格波动及风险研究——以北京为例

基于ARCH类模型,采用2007年6月至2015年11月北京市蔬菜总体按月平均价格数据,对蔬菜市场价格波动引起的风险集簇性、"杠杆效应"等特征进行了系统分析。主要研究结论是,蔬菜价格波动具有ARCH效应,蔬菜价格受前期波动的正向影响,但价格冲击对其价格波动的影响持续时间比较短,价格波动具有高风险高回报的特征,且存在"杠杆效应"。最后,针对结论提出了相关政策建议。     

外部冲击对蔬菜价格波动的影响——基于面板向量自回归模型（PVAR）的实证分析

构建面板向量自回归模型（PVAR）的基础上，实证分析了外部冲击对蔬菜价格波动的影响，
结果发现：除GDP 增长率对蔬菜价格波动具有明显的冲击影响外，其他变量对蔬菜价格方差贡献都非常小，
在1.5%～3.3% 之间。同时，从变量冲击反应观察，当给蔬菜补贴LBT 一标准差冲击，蔬菜价格LJG 表现
为负响应并在第3 期达到最大；当给蔬菜成灾面积LCZ 一标准差冲击，蔬菜价格LJG 最初表现为负响应
并在第3 期转为正响应；当给GDP 增长率一标准差冲击，蔬菜价格LJG 表现为明显的正响应；当给城镇
居民收入LCZSR 一标准差冲击，蔬菜价格LJG 表现为负响应。由此可见，蔬菜价格对外部冲击反应的效
果并不理想，对部分外部冲击的反应存在明显的不合理的滞后性。健全蔬菜产业市场机制、提高蔬菜流通
效率、保障蔬菜供需平衡等是抑制蔬菜价格剧烈波动的重要措施。     

基于 ARMA 模型的我国蔬菜价格预测--以大白菜、黄瓜和番茄为例

以2002-2014年农产品集贸市场价格为样本数据,利用 Eviews 8.0软件,建立了基于时间序列分析的 AR-MA 模型,对大白菜、黄瓜和番茄的价格进行了分析预测。结果表明,我国蔬菜价格未来2 a 将呈上涨趋势,且具有季节性波动的特征,其中季节因素是影响蔬菜价格波动的最主要因素。     

我国蔬菜价格研究进展

我国作为世界上最大蔬菜生产国和消费国,多年来蔬菜价格跌宕起伏,引起各界广泛关注。自1988年"菜篮子"工程启动以来,国内关于蔬菜价格的研究内容不断深化、形式逐渐多样,呈现多角度、多层级、理论与实证、定性与定量的研究体系。该研究沿着蔬菜价格形成-传导-波动-趋势预测-波动效果-稳定对策这一脉络,对国内有关蔬菜价格研究成果进行了梳理分析,指出当前研究的不足,展望未来蔬菜价格可能的研究方向,基于大数据时代背景,简略勾画未来研究方法体系,以期为未来蔬菜市场研究提供借鉴与参考。     

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“农信采”数据的黑龙江省蔬菜价格波动分析

基于中国农业科学院信息中心研发的"农信采"设备采集到的2016年黑龙江省蔬菜价格数据,得出黑龙江省蔬菜价格波动曲线。在初步探讨蔬菜价格波动的具体原因的基础上,提出了稳定黑龙江省蔬菜生产,减小蔬菜市场价格波动的建议与对策,如以壮大的产业格局,延长蔬菜价格的链条;以准确的市场信息,引导蔬菜价格的波动;以实用的科技成果,抵消蔬菜价格的波动等。     

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。     

我国辛辣类蔬菜价格波动预警分析

近年来小宗蔬菜的价格波动十分剧烈,其市场价格监测平台虽不断完善,但缺乏对小宗蔬菜价格大幅波动的预警机制。以主要辛辣类蔬菜价格为研究对象,建立基于BP神经网络的价格波动预警模型,对辛辣类蔬菜价格进行短期预测预警,探索辛辣类蔬菜价格未来走势。结果表明,基于BP神经网络的辛辣类蔬菜价格预警模型能够很好地满足要求;大蒜未来价格呈先下降后上升的深“U”型态势;大葱未来价格呈曲折下降的态势;生姜未来价格呈先缓慢下降后上升的浅“U”型态势;洋葱未来价格呈先下降后平稳的态势;辣椒未来价格呈先上升后下降的倒“V”型态势。     

北京市蔬菜价格变动及影响因素分析

蔬菜是与人们生活密切相关的农产品,近些年来蔬菜价格的剧烈波动引起了人们的密切关注。本文分析了北京市蔬菜历年价格的变动情况,比较了蔬菜与粮食价格、蔬菜不同品种之间以及地区蔬菜价格的差异,在对蔬菜价格变动进行分解的基础上,进一步对影响北京市蔬菜价格变动的因素进行实证分析。结果表明:(1)北京市蔬菜价格具有明显的季节波动特征,整体表现为冬季价格高、夏季价格低;(2)剔除季节变动因素后蔬菜价格波动平缓,长期呈现上涨态势;(3)蔬菜价格周期波动显著,可划分为长度分别是4 a和6 a的2个周期;(4)北京市工业增加值增速、鲜菜价格指数、人均可支配收入以及1~4月时期因素对蔬菜价格变动产生显著的正向影响,6~11月时期因素对蔬菜价格产生负向影响。     

我国城市蔬菜价格波动的实证分析

为了研究我国城市蔬菜价格波动趋势,了解影响蔬菜价格波动的主要因素,对全国36个大中城市居民的鲜菜消费价格指数进行分析,并选取大白菜、番茄、黄瓜、茄子、青椒5个蔬菜品种进行重点考察,利用X-12季节调整模型,将蔬菜价格的季节性因素剥离,运用非对称误差修正模型(APT-ECM)模型验证蔬菜价格的非对称传导,从产业链价格传导视角研究这5种蔬菜的集贸市场价格波动。结果表明:2009—2014年,我国36个大中城市居民鲜菜消费价格指数总体呈上涨趋势,从95.6增长到134.8,年均增长7.1%;秋冬季节,蔬菜供给量全年最低,蔬菜价格上涨到最高水平;从产业链价格传递视角来看,全国蔬菜批发市场价格与集贸市场价格之间的价格传递具有非对称性,批发市场价格的波动将会导致下游集贸市场价格更大幅度的波动;蔬菜生产成本的推动、蔬菜生产的季节性、政府的宏观调控等是引起我国城市蔬菜价格波动出现以上特征的主要影响因素。