滑准税对中国棉花市场影响的实证分析

摘 要：现行滑准税政策是我国加入WTO后棉花贸易政策的重要组成部分。本文首先回顾了国内有关专家学者就滑准税政策的研究结论,在此基础上就滑准税对棉价波动及进口量波动的影响、滑准税对国内棉花市场价格的影响以及滑准税对纺织业的影响进行了实证研究。最后,对现行滑准税改革提出政策建议。     

鲜香菇外部品质计算机视觉检测与分级研究

根据鲜香菇图像特点和分级标准,运用计算机视觉技术和神经网络算法对香菇进行自动检测与分级。采用掩模去背景、中值滤波、边缘亮度补偿等技术对图像进行处理。选取香菇菇盖最大直径、圆形度、色调均值及缺陷区域总面积与香菇图像总面积的比值作为鲜香菇分级的特征参数。通过BP神经网络建立了特征参数与鲜香菇等级之间的关系模型,试验结果表明,其预测识别结果达到94.2%。     

基于数值预报产品的地表温度预报方法研究

为了开展地表温度预报业务,提高逐日地表温度预报准确率,利用2007—2012年的ECMWF和T213数值预报产品资料及抚顺市的逐日地表温度资料,采用逐步回归分析方法和BP神经网络模型分别构建抚顺市地表温度预报模型,并对模型的精度进行检验。结果表明,地表温度与ECMWF的高度场、海平面气压场、温度场和T213的散度场、高度场、海平面气压场、地面气压场、海平面K指数、水汽通量、相对湿度、温度场、地面气温和场涡度场均呈显著相关。对预报模型进行精度检验显示,地表平均温度和地表最低温度的预报效果较好,≤3℃预报准确率均达到79%以上。2种模型对比显示,BP神经网络预报模型总体上优于逐步回归预报模型;逐步回归预报模型较BP神经网络预报模型稳定。     

内蒙古东北部落叶松早落病发生发展的气象预测

随着气候的异常变化,落叶松早落病呈逐年严重的态势发展。为了有效预防早落病的大面积发生,笔者利用气象资料建立2种模型对落叶松早落病的发生面积进行预测预报。结果表明：落叶松早落病喜低温高湿的气候环境,不耐高温干旱。通过逐步回归和神经网络2种模型预报出落叶松早落病的发生面积的结果显示,逐步回归模型预报的平均误差为18.8%,神经网络模型预报的平均误差为8.6%,再利用2012年和2013年进行检验,逐步回归模型预报的误差分别为7.2%和11.4%,神经网络模型预报的误差分别为5.3%和2.4%,较逐步回归模型的预测结果的误差分别低1.9%和9.0%。因此得出结论即神经网络模型预报效果较好,可以为林业部门提供科学依据。     

基于NLPCA-RBF神经网络的番茄蒸散量预测

蒸散量(ET)是水文循环中的重要组成部分。精确的ET预测在水资源管理和灌溉系统设计等方面的研究是十分必要的。利用非线性主成分分析法(NLPCA)和径向基(RBF)神经网络组成的模型(NLPCA-RBF)对番茄蒸散量进行估算。在既保证ET影响因素信息完整,又可消除影响因素之间相关性的前提下,利用NLPCA将影响ET的7个气象因素简化为3个综合成分,并以此为网络训练的输入数据,根据实测的蒸散量作为网络输出建立了RBF神经网络,并且经非训练样本点数据检验。结果表明,与传统RBF网络模型较,NLPCA-RBF网络预测模型能够更好的反应影响因子与蒸散量之间的关系,取得更为精确的结果。     

都市绿叶蔬菜价格预测预警研究的思考

在明确都市绿叶蔬菜价格预测预警研究的重要性与必要性的基础上,系统梳理了国内外农产品价格预测预警相关研究涉及的农产品品种、价格类型和空间尺度,农产品价格预测预警的方法与模型,主要分析方法与模型的特点及适用条件,并对今后都市绿叶蔬菜价格预测预警研究的发展方向进行了展望。研究认为:国内外农产品价格预测预警研究取得了丰富的研究成果,但对绿叶菜价格预测预警的系统研究并不多见。应建立完善科学、规范、统一、符合预测预警需要的绿叶菜价格基础数据库,以提供高效的数据支撑。在现有技术条件下,结合预测精度、数据要求等,可以尝试选用两种以上方法建立组合模型,特别是结合季节预测模型和时间序列模型来预测绿叶菜价格,以便得出更符合实际的预测结果。应根据绿叶蔬菜特点,将其品种和所用数据的时间频率进行分类,选择相适应的预测预警模型。     

北京与周边市场芹菜价格传导关系研究

叶类蔬菜因其不耐贮运而在北京市场的自给率高于果类蔬菜,在空间流通方向上也与果类蔬菜有明显区别。价格作为自动调控蔬菜空间运销方向的指挥棒,对调节蔬菜供求有明显作用。通过研究京津冀鲁辽代表性批发市场间的芹菜价格传导关系发现,北京市场的芹菜价格向河北、天津有较强的传导作用;河北市场对北京芹菜价格变动呈同向反应且传导强度由强转弱,天津市场对北京芹菜价格冲击的反应更迅速。京外市场芹菜价格变动方差由北京解释的部分在30%以下,但北京市场价格变动对河北和天津芹菜价格方差的贡献度均在80%以上。可见,京外市场芹菜价格变动对北京市场的影响较小,但距北京较近的河北和天津市场,其芹菜价格变化受北京影响则较大。提高芹菜为代表的北京叶类蔬菜自给率,及其在环北京市场的价格与供求信息互动程度,对保证芹菜价格平稳并提高资源配置效率具有重要意义。     

北京市批发市场蔬菜价格引导关系研究

依据蔬菜品种之间的相互引导关系开展市场调控或预警,是农产品市场预警的一种有效方式。基于北京市批发市场数据,研究黄瓜、番茄、圆白菜、土豆、茄子、小白菜、菜花、小辣椒、西葫芦等9种价格变化相关性较高的蔬菜在市场运行中的相互引导关系。建立VAR（向量自回归模型）模型,采用Granger因果检验、脉冲响应函数和方差分解进行分析论证。结果表明,9种蔬菜价格之间至少存在单向的Granger因果关系;黄瓜、小白菜、西葫芦价格变化的冲击能够引起其他品种价格较为明显的响应;在不考虑自身贡献率的情况下,黄瓜价格变化对其他品种价格的贡献率是最高的,能够在较长一段时间内影响其他品种价格的变化,其中对茄子、小辣椒、土豆、西葫芦价格的贡献率最高均超过40%,西葫芦价格对茄子、土豆、小辣椒价格也有较高的贡献率,最高分别达到22%、19.83%和16.17%。     

大棚秋延迟厚皮甜瓜高产栽培技术

厚皮甜瓜含糖量高、口感好、香味浓。耐储运,是市场上深受消费者欢迎的高档水果。近年来,保护地甜瓜发展很快。栽培面积逐年扩大,既满足了消费者对高档水果的需求。又大大增加了农民的经济收入。山东省农业科学院蔬菜研究所科研人员精心选育适合保护地栽培的专用品种——鲁厚甜1号、2号、4号和F117,不仅抗病、抗逆性强,适应性广。而且商品性状好,早熟、高产、甜度高、口感佳。特别适合日光温室和大棚等保护地栽培。[第一段]     

蔬菜批发市场和零售市场价格变化及传导机制研究

本文以北京市为例,以大白菜、黄瓜和菠菜为研究对象,基于蔬菜批发市场和零售市场价格数据,利用相关系数、变异系数、批零比分别分析了蔬菜批零市场价格的各自变化规律,得出批零价格相关性强,零售市场价格较批发市场稳定,3种蔬菜批发与零售价格比值均维持在2倍的关系。通过建立VAR模型,运用Granger因果检验表明,大白菜批零价格互为Granger因果关系,而黄瓜和菠菜则是从批发到零售价格单向引导。利用脉冲响应函数和方差分解进一步分析,不同蔬菜品种批零市场发挥的作用存在一定差异,但是总体来看批发市场或批发商在批零价格传导中发挥主导作用,是价格变动的中心环节,零售商相对处于弱势地位。在此基础上提出完善市内农产品流通机制,规范批发市场经营,引导零售商在市场竞争中发挥更大作用。     

天津市蔬菜价格波动规律及短期预测——基于时间序列的季节调整和预测

蔬菜价格波动不仅是市民关注的热点,更是农民安排生产的依据,研究其变动规律具有现实意义。本文采用Census X-12方法和H-P滤波方法,分析了2007年至2013年天津市8种蔬菜批发均价的波动规律。结果表明,蔬菜价格在生产、流通、季节、气候等多重因素影响下整体上呈上涨趋势,而且季节性波动明显,受自然灾害等突发因素影响较大,蔬菜价格呈“两年涨一年跌”的周期循环特征。根据季节调整结果,建模预测2014年蔬菜价格走势,预测结果与实际较为吻合。     

蔬菜价格比较分析-以大白菜、黄瓜、西红柿、豆角和土豆为例

2010年,一系列“蒜你狠”、“豆你玩”、“姜你军”的接力上涨所产生的示范效应引起了更大范围的菜价持续性上涨,使得居民手中的“菜篮子”沉重起来,针对这一问题,本文对2004-2011年蔬菜（以大白菜、黄瓜、西红柿、豆角和土豆为例）生产者出售价格、批发价格、零售价格以及批发价格与居民消费相关数据（可支配收入、消费性支出、鲜菜购买量）进行比较分析,研究结果表明：五种蔬菜平均价格（出售价格、批发价格和零售价格）普遍上涨;2004-2011年五种蔬菜的平均价格水平变化幅度存在一定的差异;2004年以来尤其是2009年以来我国蔬菜价格过高、过快上涨影响到了城镇居民特别是低收入水平家庭（最低收入户、困难户、低收入户）的消费。     

兰州市土地价格指数编制研究及变化趋势分析

随着2012年8月28日兰州新区正式成为第5个国家级新区,兰州市的土地市场也备受外界关注。土地价格指数在土地市场中充当“风向标”的角色,地价指数的编制也显得尤为重要。研究依据兰州市土地市场具体情况构建兰州市地价指数体系,在兰州市城市地价动态监测系统的基础上,根据设立的地价监测点的地价,运用加权平均法对地价监测点求取平均地价,进而依据平均地价计算土地价格指数。结果表明,以兰州市2009年土地价格为基准地价,研究出2010—2012年兰州市的土地价格定基、环比指数表及变化情况。2010—2012年兰州市各类用途土地价格呈稳步上涨趋势,2013年的兰州市土地价格指数也会有一定的增长。     

灰色系统理论在生猪价格预测中的应用

近年来生猪价格波动明显,波动幅度越来越大,引起社会各界广泛关注。鉴于生猪价格的特殊性,运用灰色系统理论,根据生猪价格的历史数据,建立基于弱化缓冲算子的GM(1,1)预测模型,并通过残差、级比偏差、关联度和后验差检测对模型的合理性和精度进行误差检验,最后应用模型预测了未来3年的生猪价格。结果表明：P⁰=97.33%＞90%、ρ(avg)=4.6613%＜10%、r=0.8441＞0.6和P=0.7778。由此可见,灰色系统理论GM(1,1)适用于生猪价格预测具有较高的精度。预测2014、2015和2016年生猪价格分别为16.72、15.26和17.42元/kg,与2013年相比较,分别上涨为14.84%、4.81%和19.64%。预测结果显示,未来生猪价格将在波动中上涨。     

Pricing Methodology of the New Issue of Public Offerings in Shanghai Stock Market

Based on the efficiency market theory, considering the relationship between A share prices in Shanghai stock market and factors such as earnings per share, net asset value per share, industry price/earning ratios, this paper builds the multiple regression model between the opening A share prices at the time point of March 1st,2001 and their corresponding financial indexes. Then, according to the fact that the net asset value per share after the new issue will change in the same rate with the issuing prices, this paper calculates the relationship between them and gives out the new issue pricing model which considers 5 factors, including such factors as the A share composite indexes in shanghai stock market. This model is very meaningful and compensates the deficiency of the traditional pricing methodology which considers only the P/E ratios.     

产销两地农产品市场价格传导关系的研究——以京冀两地蔬菜市场为例的实证分析

以京冀两地蔬菜市场为例,以大白菜、黄瓜、西红柿的市场价格为对象,研究中国农产品产销两地市场的价格传导关系,以探究在市场经济条件下,中国农产品产销两地市场价格的传导形式、传导速率和传导动力。借助相关系数、Johansen协整检验、Granger因果检验、脉冲响应函数、方差分解等方法,通过实证检验表明,京冀两地蔬菜市场价格的相关性较强,存在着协整关系,并且具有双向引导关系,两地蔬菜市场的价格传导关系显著,其中大白菜和黄瓜的价格传导速率均为2阶滞后,西红柿的价格传导速率为3阶滞后;在京冀两地蔬菜市场价格传导过程中,北京销地市场价格的引导力要强于河北产地价格,其在蔬菜价格形成中起主导性作用,两地的价格传导属典型的“需求拉动型”,内在的传导动力主要在于北京销地市场的供需变化所引起的价格波动。研究结果还表明,在全国蔬菜一体化大市场基本形成的情况下,买方市场中“以销定产”的特点得到了充分体现。因此,农业部门在发展区域蔬菜产业时,首先要充分考虑销地的市场行情,通过建立市场价格预警机制、市场多方会商机制、产销市场联合监测机制,以销地市场的走向科学安排产区的蔬菜产业结构。     

WXD2S—3型微波干燥机干制果蔬的试验研究

用WXD2S—3型微波干燥机分别对豆角、白萝卜、胡萝卜、马铃薯、苹果、香菇等果蔬原料进行脱水干制试验,发现该机较适用于干燥土豆、白萝卜、苹果等原料,而对其他蔬菜的干制效果较差。在此基础上,进行了3种果蔬适宜切分厚度及适宜干制时间的研究,并且分析探讨了微波干制中出现的问题。