北京市蔬菜价格变动趋势及影响因素分析

近年来,北京市蔬菜价格变动幅度较大,文章在回顾北京市近几年蔬菜供求变动情况的基础上,利用时间序列数据对北京市蔬菜价格的总体情况进行分析,并选典型品种进一步分析比较,分品种预测了2010年北京市蔬菜价格走势,对北京市蔬菜价格变动的影响因素进行了深入探讨。     

2010年我国蔬菜市场分析与预测

回顾了近几年蔬菜生产、消费与进出口贸易变动情况,并对蔬菜价格波动及其原因进行了分析。然后,基于2008年和2009年的蔬菜价格数据,运用时间序列分解方法对2010年价格走势进行预测,并针对可能的不确定性因素进行分析。预测结果表明,2010年蔬菜价格仍将保持高位震荡,并呈现明显的季节性。     

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.     

农民家庭经营纯收入与CPI关系研究:基于1978～2011年时间序列数据的实证分析

改革开放以来,农民家庭经营收入快速增长,我国的CPI指数也保持着不断攀升的势头。本文基于1978²011年共34年的时间序列数据建立VAR模型进行实证分析。结果表明,农民家庭经营纯收入与CPI存在双向因果关系,但只在农产品价格变动对CPI上涨的推动大于CPI变动对农产品价格上涨的推动时,CPI对农民家庭经营纯收入有正向促进作用。     

上海罗氏沼虾价格短期预测及研究展望

为指导农户合理调整生产、规避市场风险、保证消费者"菜篮子"供应,水产品市场价格监测及预测受到极大关注。利用2010—2017年上海罗氏沼虾批发市场价格为原始数据,对上海罗氏沼虾的市场价格进行建模和预测,时间序列数据分解结果显示,上海罗氏沼虾批发市场价格相对比较稳定,周期性变化明显,较为稳定的趋势变化和周期变化说明了罗氏沼虾养殖技术比较成熟,消费者偏好较稳定。预测结果显示, Holt-winters乘法模型较加法模型预测更为准确;未来价格呈现周期性波动上升趋势,趋势变化向上倾斜;年内市场价格具有明显的季节性特征,这与罗氏沼虾春季投苗、秋季收获的生产方式一致。未来需继续对罗氏沼虾总交易量进行监测,沿着生产者—批发市场—批发商—零售商—消费者整个水产品价值链进行价格变动研究,并系统分析价值链增值及价值链传递过程中的利益分配问题。     

我国羊肉价格变动的空间效应

为了解我国羊肉价格的变动是否存在空间效应,基于2001—2016年省际面板数据,从地理学角度出发进行了空间相关性检验,并进一步利用杜宾空间模型对我国羊肉价格的长期趋势变动和周期循环变动进行了实证检验。研究发现,我国羊肉价格不是简单随机分布,而是有着明显的空间集聚特征。杜宾空间模型的回归结果表明羊肉价格及其变动除了受本区域相关因素的影响,也会对邻域羊肉价格产生正向溢出效应,并且随时间迁移呈现不断加强趋势。空间分解效应表明,羊肉产量、牛肉价格、猪肉价格和购买力可以有效影响羊肉价格的长期趋势变动,而羊肉价格的周期循环变动仅与模型中的牛肉价格和购买力相关。     

鲜活农产品市场价格波动规律研究——基于H-P滤波法的周期性分析

基于时间序列分析理论,将猪肉、鸡肉、鸡蛋、蔬菜和水果等5类鲜活农产品市场价格的变化分解为趋势变动、周期波动(循环变动)、季节波动和随机波动等4个部分。运用X12法和H-P滤波法对5类鲜活农产品市场价格波动规律进行分析,研究结果表明:在价格波动周期长度方面,猪肉呈缩小趋势,鸡肉、鸡蛋和蔬菜呈扩大趋势,水果趋于稳定;在价格波动周期对称性方面,猪肉、鸡肉和鸡蛋呈下跌周期大于上涨周期趋势,蔬菜、水果呈上涨周期大于下跌周期趋势;在价格波动的贡献率方面,猪肉、鸡肉和鸡蛋价格的周期性波动大于季节性波动,蔬菜和水果价格的季节性波动大于周期性波动,果蔬价格受随机波动的影响程度总体大于畜产品。     

全球视野下的中国猪肉价格波动及调控研究——基于2000-2010年月度价格数据

应用Census X12季节性调整方法及HP滤波方法,将中国2000-2010年猪肉月度价格分解成季节调整后序列、趋势序列和循环序列,通过分析序列走势,并对猪肉价格与饲料价格的关系进行协整检验,探讨猪肉价格波动的影响因素.同时结合国外稳定猪肉价格的成功经验,提出调控中国猪肉价格的对策.     

基于Census X12和HP滤波的海南蔬菜价格波动特征及原因分析

以海南省主要蔬菜品种2012年1月至2015年9月的月零售价格为研究对象,采用Census X12季节调整方法,把季节变动S分离出来,分析海南省各类蔬菜价格的季节性波动情况,进一步采用HP滤波法将趋势变动T、循环变动C分离出来,分析海南省各类蔬菜价格的趋势和循环波动情况。然后对海南省蔬菜价格波动原因进行分析。     

基于ARMA模型的中国农产品价格的分析与预警

采用ARMA 模型,对中国农产品生产价格指数(1979-2010)时间序列进行了建模分析.结果表明,ARMA（5,1）模型是平稳的且是可逆的.对2011-2013的中国农产品生产价格指数GPIFP进行了短期预测.预测结果分别是112,102和108.采用ARMA模型进行农产品生产价格指数的分析与预测,能较好地反映其动态变化,对促进我国农产品价格市场和谐发展具有重要的参考价值.     

广西农产品价格预测初探——以南宁市为例

利用SPSS软件的多重线性回归模型研究分析了广西各地市主要农产品价格与首府南宁市主要农产品价格的关系,同时以南宁市猪肉价格为例分别进行普通线性回归分析和时间序列自回归过程分析。结果表明,南宁市农产品价格受桂林、贺州和来宾市农产品价格影响较大;时间序列自回归分析模型对南宁市猪肉价格的预测效果较普通线性回归分析模型理想,可在一定时间内对南宁市猪肉价格进行预测。     

基于MGM（1，n）模型的中国水产品产量时间序列的实证分析

运用灰色关联度与多变量灰色系统理论对中国1986-2011年水产品产量时间序列进行了实证分析。首先用灰色关联分析方法将水产品产量所包含的5组时间序列即海洋捕捞、远洋渔业、海水养殖、淡水捕捞、淡水养殖产量进行了分类;再将关联度达到0.9以上的海洋捕捞、海水养殖、淡水养殖产量3组时间序列划分为一组并运用多变量灰色MGM (1, n)模型对其进行建模,由于这3组序列关联度高且单个序列累加数据近似服从指数分布,因而拟和结果数据逼近初始数据;对关联度达到0.8的远洋渔业与淡水捕捞两组时间序列,也尝试用MGM (1, n)模型进行建模,结果模型拟合略有欠缺。本研究中的这种建模方法既考虑了序列间的内在联系,又避免了分别使用单一序列建模割裂序列相互制约因素的情况发生,图示与误差分析结果均显示该方法具有效性。     

基于时间序列分解的近10年北京市蔬菜价格波动规律分析

采用季节调整和H-P滤波的时间序列分解方法,依据国家发展和改革委员会2006年以来的农产品价格监测月度加权蔬菜价格数据,分析了北京市蔬菜批发市场、农贸市场和超市的价格波动特征,得出:北京市批发市场、农贸市场和超市蔬菜价格联动性比较好,直接反映了市场整合程度较高:2013年以来北京市批发市场、农贸市场和超市的蔬菜价格不规则波动序列逐步变弱,与极端天气减少有关;季节因子对批发市场和超市的蔬菜价格影响略有增强,对农贸市场蔬菜价格影响变化不大;北京市批发市场、农贸市场和超市的蔬菜价格整体趋势略有不同,批发市场和超市的蔬菜价格都是先升后降,超市蔬菜出现价格拐点早于批发市场,而农贸市场蔬菜价格则在到达拐点后保持平稳但略有上升的态势;在周期方面,北京市批发市场、农贸市场和超市的蔬菜价格变动周期基本一致。     

基于协整理论大豆期货市场效率实证分析

基于协整理论的分析表明,大豆未来现货价格序列和距最后交易日前7d、14d、30d、60d和90d的期货价格序列为非平稳序列;大豆未来现货价格和距最后交易日前7d、14d、30d、60d和90d的期货价格协整,且距最后交易日30d以内,协整关系更显著;距最后交易日前30d以内的大豆期货价格在很大程度上预测了大豆未来现货价格的变动：距最后交易日前60d和90d的大豆期货价格不能很好预测大豆未来现货价格的变动。距最后交易日前60d和90d,大豆期货市场的效率相对较低。     

北京市猪肉价格波动周期识别

北京市居民对猪肉的消费量占到肉禽消费总量六成以上,猪肉价格的波动将直接影响到人们的生活质量。为深入了解北京市猪肉价格波动情况,需要识别其价格波动的周期,并研究其价格波动的特点。使用2000年1月～2010年4月北京市批发市场月度价格,采用时间序列分解法对猪肉价格的波动周期展开分析,确定存在5～14个月的短周期和34～40个月的长周期,且有波动加剧的趋势。虽然仔猪和活猪价格周期与猪肉价格周期有显著联系,互为价格变动的内因,然而外部冲击才是造成北京市猪肉价格波动加剧的主要原因。根据上述分析结果,控制北京市猪肉价格波动的根本目标是减少外部冲击对猪肉价格影响,这就有必要建立猪肉价格控制与预警体系。     

山东省食用菌价格变动特征及其影响因素分析

平菇、金针菇和双孢菇是山东食用菌重点发展的品种,其价格变动显著影响山东食用菌的整体发展。基于季节调整模型和H-P滤波分析法对3种食用菌价格进行分解发现,其均存在鲜明的季节特性,价格波动循环因子接近两年一个周期,但3种食用菌的价格走向并不一致。借助单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验,探究居民消费价格指数(CPI)、基料价格对3种食用菌价格的作用机理。结果显示:CPI是3种食用菌价格变化的格兰杰原因,而基料价格变动并非所有食用菌价格变动的格兰杰原因。为更加精确地探究和预测食用菌的价格变动趋势,分析食用菌价格变动的影响因素,在后续的研究中应扩展食用菌的研究品种和原材料类型,并综合物流、信息流、技术等因素进行深入分析。     

宁夏农产品出口价格变动趋势与对策研究

分析宁夏农产品出口价格变动的趋势,有助于宁夏区域内的农民提前做好预判,规避有可能的风险,抓住转瞬即逝的机遇,促进当地的农业发展。笔者在对宁夏农产口出口价格变动趋势调查研究的基础上,对其原因进行分析并提出了相应的对策措施。     

大蒜价格波动的主产区福利效应分析——基于滤波法和Minot模型的分析

本研究对大蒜价格的波动特征进行分析,然后借助Minot效应模型来进一步分析大蒜价格波动对主产区的福利效应。得出的主要结论有:主产区短期总福利与长期总福利具有相同的变化方向,大蒜价格变动对短期、长期消费福利都产生负向影响,对短期、长期生产福利都产生正向影响;短期内,主产区总福利变动主要由CR和PR值决定,长期内,主产区总福利还取决于大蒜需求价格弹性和供给价格弹性;长期总福利优于短期总福利,但优势并不明显。     

基于时间序列法的广西原糖价格预测

【目的】为了了解广西原糖价格的未来走势,掌握原糖价格的变动情况。【方法】使用时间序列法中的季节性ARIMA模型,分析2001年1月至2016年4月183个月份数据,预测广西原糖2016年5月至2017年4月的价格。【结果】广西原糖价格在2016年上半年一直保持着平稳状态,但自下半年起,原糖价格逐渐上升并在11月达到全年价格顶点,在12月时原糖价格出现明显回落现象,2017年的1-4月的原糖价格没有较大幅度波动。【结论】时间序列法的的预测精度较高,可以得到较准确的广西原糖价格的趋势图。     

原州区2010年农产品价格变动情况及变动原因

去年以来,受国内外多种因素的影响,主要农产品价格持续上涨。通过对原州区2010年农产品变动情况的分析．探讨我区农产品价格变动的原因及2011年农产品价格走势。