我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)模型的甄選.pdf

1、繼2015年白糖價(jià)格連續(xù)上漲之后，2016年年初，豬肉價(jià)格瘋漲，“會(huì)飛的豬”帶著CPI一起飛，“會(huì)飛的豬”成功占領(lǐng)媒體頭條。近些年來(lái)，從“蒜你狠”、“豆你玩”到“鴿你肉”、“瓜瓜叫”，再到“會(huì)飛的豬”，我國(guó)“菜賤傷農(nóng)，菜貴傷民”的現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生。要想做到農(nóng)產(chǎn)品的有效供給，又能促進(jìn)農(nóng)民增收，需要對(duì)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格和內(nèi)在機(jī)理進(jìn)行研究。本文在商務(wù)部國(guó)際貿(mào)易經(jīng)濟(jì)合作研究院委托課題《國(guó)際農(nóng)產(chǎn)品月度價(jià)格預(yù)測(cè)模型甄選研究》的支持下，提出了就單一預(yù)測(cè)模型與組合

2、預(yù)測(cè)模型條件下農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)模型的甄選。
　　本文首先從現(xiàn)象出發(fā)，結(jié)合市場(chǎng)發(fā)展的歷史，闡述問(wèn)題，思考深層次原因，從市場(chǎng)內(nèi)、外部給出了影響農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的幾個(gè)重要因素，并挑選出了我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品典型作物——稻米。具體來(lái)說(shuō)，本文首先從農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格時(shí)有的瘋漲現(xiàn)象入手，介紹了研究農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格走勢(shì)和內(nèi)部機(jī)理的重要意義，再簡(jiǎn)述農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)發(fā)展史闡述我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)特征以及我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)當(dāng)前存在的主要問(wèn)題，并結(jié)合國(guó)內(nèi)情況給出了影響農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的市場(chǎng)內(nèi)、外部因素

3、，選取了我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品主要糧食作物——稻米價(jià)格作為農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的代表。
　　隨后，本文從農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格數(shù)據(jù)的處理出發(fā)，介紹了三種數(shù)據(jù)處理的方法以及三種單一預(yù)測(cè)模型的基本原理，數(shù)據(jù)處理方法依次為經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)(EMD)法、小波(wavelet)變換法、HP(Hodrick-Prescott)濾波，三種單一預(yù)測(cè)模型依次為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)、自回歸移動(dòng)平均模型，選取了從2009年4月-2015年11月鄭州商品交易所稻米近月價(jià)格月度數(shù)據(jù)作為樣本，

4、分別利用三種單一預(yù)測(cè)模型對(duì)稻米近月價(jià)格進(jìn)行了實(shí)證預(yù)測(cè)，并與原始序列進(jìn)行了對(duì)比，得到了“采用單一預(yù)測(cè)模型時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)效果最好，灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型效果最差”的結(jié)論。
　　然后，根據(jù)數(shù)據(jù)處理方法的作用以及單一預(yù)測(cè)模型的特征，構(gòu)建了三種組合預(yù)測(cè)模型，即HP濾波-灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型、EMD-ARIMA模型，同樣的利用了稻米近月價(jià)格月度數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證預(yù)測(cè)，得到“選用組合預(yù)測(cè)模型時(shí)，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型效果最佳，EMD-AR

5、IMA模型次之”的結(jié)論;
　　最后，根據(jù)預(yù)測(cè)模型得到的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值對(duì)比圖、絕對(duì)誤差、均方根誤差等指標(biāo)，比較單一預(yù)測(cè)模型和組合預(yù)測(cè)模型之后，得到“組合預(yù)測(cè)模型的效果均優(yōu)于單一預(yù)測(cè)模型”以及“無(wú)論是單一預(yù)測(cè)模型之中，還是組合預(yù)測(cè)模型中，涉及灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型效果均較差。
　　另外，通過(guò)對(duì)程序的調(diào)試和實(shí)現(xiàn)過(guò)程，還得出了以下結(jié)論:(1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中樣本數(shù)目比輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)大很多時(shí)，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)與樣本維數(shù)相當(dāng)時(shí)，能得到較好的預(yù)測(cè)精度;

6、(2)根據(jù)數(shù)據(jù)具備的特點(diǎn)，選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)處理方法，進(jìn)行價(jià)格預(yù)測(cè)工作，這有助于提升預(yù)測(cè)效果，減少預(yù)測(cè)誤差;(3)就同一種預(yù)測(cè)模型而言，若輸入數(shù)據(jù)相同，預(yù)測(cè)的時(shí)間越長(zhǎng)，預(yù)測(cè)偏差就會(huì)越大。
　　綜上所述，本文從實(shí)際的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象出發(fā)，結(jié)合農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)的發(fā)展歷史與現(xiàn)狀，研究了農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格形成機(jī)制及農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的影響因素，通過(guò)單一預(yù)測(cè)模型和組合預(yù)測(cè)模型找到了合適農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)的模型，以預(yù)測(cè)結(jié)果和預(yù)測(cè)誤差為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，分析驗(yàn)證了預(yù)測(cè)模型的可行性和合理性。