我国茶叶出口价格波动特征及趋势预测分析

近年来,茶叶出口价格呈现上涨趋势,但短期存在较剧烈波动情况,研究茶叶出口价格长期趋势及短期波动对茶叶产区优化产业结构、提高茶叶出口创收能力、实现茶叶产业科学及可持续发展具有重要的现实意义。本文根据2000年1月—2022年8月我国海关茶叶出口数据,利用HP、 BP滤波分析对茶叶出口价格序列进行分解,获得茶叶出口价格的长期趋势和短期波动特征,同时利用自回归移动平均模型对未来茶叶出口月度价格进行科学预测。结果显示：(1)我国茶叶出口价格具有一定的季节性波动规律,并存在规律性,这种规律性和茶树的生长周期相吻合;(2)茶叶出口价格在2000—2003年出现大幅度下滑,2003年至今呈现波动中上升趋势;(3)2000—2022年,我国茶叶出口价格大体经历了4次波动,波动周期5年左右;(4)未来2年内,我国茶叶出口价格将呈现波动中上升趋势。基于此,本文提出提高茶叶出口品质,提高茶叶出口议价能力;建立健全茶叶出口市场风险预警与防范机制;控制茶叶种植成本,降低出口费用;进行市场细分,完善国际市场布局等方面的政策建议,以供参考。     

我国玉米价格波动趋势及短期预测

为更好地把握玉米市场价格未来走向,本文对我国2003年1月至2014年2月间的玉米市场价格的整体走势和特点进行了分析,并应用ARIMA(p,d,q)模型,对未来短期的玉米价格做出了预测。结果显示,我国玉米价格在短期内将呈小幅上升趋势。最后基于预测结果,本文分别从政府、企业两个主体的角度,提出相应的建议作为决策参考。     

广西甘蔗价格的波动趋势及预测——基于ARIMA模型的时间序列分析

文章以1978-2013年广西甘蔗收购价格数据为基础,基于时间序列的分析方法,建立ARIMA(p,d,q)模型,对其进行分析、研究和预测,发现广西甘蔗收购价格呈周期性波动上升的趋势,根据波动趋势图预测随后的2014、2015年甘蔗价格开始进入到上行周期.针对广西甘蔗价格波动趋势与特点,从切实保护蔗农利益、制糖企业实现盈利、政府的定价决策和宏观调控三方面提出相关建议,以期达到稳定价格、促进蔗农增收、甘蔗产业可持续健康发展的目的.     

我国白糖价格长期趋势和短期波动特征分析

白糖作为生活必需品和生产资料,其价格波动直接影响到相关行业的发展。本文运用HP滤波法、日波动率指标和EGARCH模型对我国白糖价格长期宏观价格波动与短期微观价格波动进行实证分析,并得出相关结论及建议,以供参考。     

我国有色金属价格波动周期性研究——基于铜、铝价格波动的实证分析

有色金属产业的一个主要特征是产量和价格呈周期性变化。本文采用V统计量和经验模态分解方法,以铜、铝价格为例实证分析我国有色金属价格波动的周期性特征,并根据研究结论提出相关对策建议,以期能够规避有色金属价格周期性波动对工业及国民经济带来的不利影响。     

基于供求关系的我国羊肉价格波动实证分析

随着我国国民收入不断提高,居民消费水平不断提升,羊肉产量及消费量快速增长,羊肉市场价格快速上涨,并出现了较大波动.以2000年～2015年我国羊肉供求量为样本分析这一时期我国羊肉市场价格变动.通过实证分析发现,我国羊肉市场价格与市场需求,国内产量以及上期市场价格存在显著关系,羊肉市场价格波动受供求关系影响较大.同时通过建立VAR模型从价格传导机制分析,发现国内供给量对羊肉价格和国内羊肉需求都有较大影响:最后提出通过引导养羊业发展,保证我国羊肉产量,稳定羊肉市场价格,促进我国养羊业畜牧业的健康发展.     

我国豆粕期货市场价格发现功能的实证研究

本文实证研究我国豆粕期货的价格发现职能。本文实证的结果表明,我国豆粕的现货和期货市场之间存在双向引导和长期协整关系,豆粕期货市场具有很强的价格发现功能。     

基于HP滤波法的我国猪肉价格波动周期性探究

以2000年1月～2015年12月我国集贸市场猪肉价格月度数据为样本,运用HP滤波法研究我国猪肉价格波动的周期性特征.结果表明,2003年以来我国猪肉价格波动十分频繁,且其波动具有明显的季节性,波动周期一般为3～4年.本轮猪肉价格波动自2015年9月开始,预计在2018年上半年猪肉价格跌至波谷,2019年夏季猪肉价格将回到波峰.猪肉价格波动可以通过供给层面的完善来予以平抑,建立全国统一、完善的生猪养殖信息平台及控制猪肉进口量是预防和抑制猪肉价格剧烈波动的主要途径.     

小宗农产品价格异常波动及其原因分析——以北京市大葱价格走势为例

本文以大葱为例,运用移动平均法和H-P滤波法,对北京市近3年大葱的批发市场价格进行定量分析,发现小宗农产品的价格确实存在异常波动。并且分析得出小宗农产品的价格波动主要受到生产、流通和游资炒作这三个方面影响。为了稳定农产品价格,政府应该从强化商品生产流通体系建设和农业产业化发展等方面进行宏观调控。     

我国食糖价格波动趋势及预测——基于GARCH模型的分析

糖料关系民生,既是人民生活的必需品,也是食品工业及其下游产业的基础原料。糖业的发展对于农民增收和地区经济发展具有重要意义。本文分析了食糖价格周期性变化的原因,选择指数ARCH模型对未来食糖价格指数进行了预测,并对如何促进食糖市场的稳定提出相关政策建议。     

我国松香价格走势研究——基于ARIMA模型对黄埔马尾松香价格走势的分析

2008年以来,松香价格波动剧烈,引起业界广泛关注。本文根据黄埔松香价格变动趋势来分析长短期价格波动特征和变动趋势,构建了非平稳时间序列ARIMA(p,d,q)模型,并预测松香月度价格,以期为松香市场信息的准确预测提供借鉴。     

基于ARIMA模型的广州市商品房价格预测

商品房价格的变化极大地影响一个国家宏观经济的健康发展及国民的生活质量,对商品房价格的预测直接影响政府的宏观调控政策。同时商品房价格的研究,预测和控制是关乎国计民生的大事,通过建立ARIMA模型并运用它预测广州市商品房价格。     

南京市住宅价格波动趋势研究——基于政策调控的视角

近年来,随着房地产业的高速发展,住宅价格不断攀升,而在中国这种特殊的国情下,房地产的调控政策对住宅市场价格的波动存在极大的影响,可以说国家对房地产业的态度决定其未来的发展态势。本文正是基于政策调控的视角来分析南京市住宅价格未来的波动趋势,并运用ARIMA模型预测南京市2014住宅价格的走势,从而为本文的理论分析提供现实依据。     

我国煤炭价格波动研究——基于GARCH模型的实证分析

本文通过建立基于正态分布的GARCH模型,选取煤炭综合价格来探究我国煤炭价格的波动情况和波动特征。实证结果显示:第一,中国煤炭综合价格的波动具有很强的GARCH效应;第二,模型的ARCH项系数和GARCH项系数之和为0.988,表明冲击的衰减很慢,具有长记忆的特征;第三,波动具有明显的杠杆效应,负冲击产生的波动是正冲击的30倍;第四,波动不具有GARCH-M效应。     

我国黄连价格指数波动分析

采用HP滤波法、ARCH类模型分析我国黄连价格指数波动,结果表明:其价格指数走势经历三个阶段,分别呈“V”、“U”、“\”形,波动呈随机游走趋势,具有“尖峰厚尾”特征,存在异方差效应和集簇性;黄连市场不具有高风险高回报、低风险低回报特征,其波动具有不对称性.基于研究结论提出加大市场信息化水平建设、引导从业者理性决策、控制黄连价格过度波动、推进黄连产业链建设等对策建议.     

对我国食品价格的变动分析与预测研究

本文根据我国50个主要城市2013年1月至2014年6月初食品价格的月度数据构建AR、ARIMA模型,对2014年6月中旬食品价格进行预测。文中首先采用SPSS软件运用聚类分析法对原始数据进行分类,根据聚类成员表选取具有代表性的4种食品香蕉、黄瓜、豆角、大白菜,对其价格建立模型并进行预测。     

期货对现货价格预测的作用——基于ARIMA模型的实证探讨

本文通过建立ARIMA模型和ARIMAX模型,以我国HS300指数为研究对象。在准确识别的基础上,实证检验了我国hs300指数的日内指数现货价格序列。通过ARIMAX模型的输入变量包含了IF8888指数期货价格序列,将指数期货价格信息反映到现货价格的预测过程中,同时与ARIMA模型作比较。研究发现,带指数期货价格序列输入变量的ARIMAX模型与不存在其他输入变量的ARIMA模型在相同的参数条件下,前者的拟合误差下降,预测精度显著提高。说明期货价格信息可以更好地预测现货指数价格。同时为了说明预测的可信性,本文选取期货交易所的官方数据。在数据的平稳性检验部分用了ADF检验来进行平稳性的检验和对d值的确定,在对p值和q值的确定上,使用了枚举法来进行最佳组合的选取,这些都保证了预测的精确性和可信性。     

基于ARIMA模型的国际粮食短期价格分析预测——以大豆为例

随着经济社会的快速发展,我国粮食生产、消费和进口量已成为全球第一.国际粮食价格频繁且复杂的波动势必对人们日常生产、生活造成重大影响.鉴于我国粮食中大豆严重依赖进口,为了防范来自国际大豆价格波动对我国的冲击,以2000年1月～2015年12月国际大豆价格为例,通过建立ARIMA模型对未来短期内国际大豆价格走势进行预测,认为短期内国际大豆价格将趋于平稳.根据模型的误差精度值可以看出模型收到了很好的预测效果,对大豆价格的预测及其他粮食价格的分析具有一定参考价值.     

基于时间序列模型的中国出口总额分析及预测

基于中国近20年来中国出口总额的月度数据,通过对数据特征进行的分析,采用了Holt-Winters滤波方法和ARIMA(0,1,1)模型对数据进行拟合,并对模型进行了相关检验,以此来考虑模型的可行性及拟合效果的优良性。最后对中国出口总额的月度数据进行了预测,结果显示Holt-Winters滤波方法和ARIMA(0,1,1)模型的预测平均相对误差率很小,说明时间序列模型在我国出口总额的预测中具有较好的实用价值。