生猪价格波动风险预警研究
发布时间：2022-08-11 19:50
在我国居民动物性食物消费需求中,猪肉占据着主要地位,生猪的生长周期较长,其价格自然也受到猪周期、供需不均衡的影响,生猪价格大幅度波动给养殖户生产经营决策造成困难,直接影响他们的收入水平,降低了他们对生产积极性,同时,它也制约了养猪业的稳定发展,加强对于生猪价格周期波动规律的研究,使农民客观的理解波动规律,合理的进入市场,避免盲目扩大生产,利用猪周期规律为生猪养殖户提供生产经营决策,使生猪养殖户实现养好猪,卖好价的目标。本文通过文献分析总结学者们对生猪价格波动研究进展,以定性的角度从生猪生物学特性,蛛网理论,行为经济学等多种理论相结合的形式诠释生猪价格波动机理,以定量的角度通过真实数据对价格波动规律进行实证分析,中国,美国,日本的生猪市场显示出价格波动特征,说明了生猪价格波动规律的客观性。采用生猪生物学特性生产周期规律,蛛网理论,前景理论,减少生猪供给的根本性原因的多理论和方法组合的方式,构建生猪价格波动规律示意图,解释生猪价格波动机理。在猪周期的上升的过程中,波动时间受到生猪生物学规律制约,上升周期的平均值为17-18个月。猪粮比在盈亏平衡点以上部分,生猪供给规律符合蛛网模型理论生产的...
【文章页数】：49 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 目的及意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 国内研究现状
1.3.2 国外研究现状
1.4 研究内容及方法
1.4.1 研究内容
1.4.2 研究方法
1.5 技术路线
1.6 可能的创新
第二章 相关概念与理论基础
2.1 相关概念界定
2.1.1 生猪产业
2.1.2 猪粮比
2.1.3 价格波动机理
2.2 相关理论基础
2.2.1 蛛网理论
2.2.2 供求理论
2.2.3 价值规律
2.2.4 前景理论
第三章 生猪价格波动规律和机理
3.1 生猪价格波动规律的客观性
3.1.1 我国生猪价格波动规律
3.1.2 发达国家生猪波动规律
3.2 生猪价格波动机理分析
3.2.1 构建生猪价格波动规模模型
3.2.2 生猪生物学特性分析
3.2.3 蛛网理论的价格波动
3.2.4 养殖户的经营决策遵循预期理论
3.2.5 生猪去产能的根本性原因分析
第四章 基于BP神经网络模型生猪价格波动预警实证分析
4.1 选择预测方法及模型的理由
4.2 神经网络模型介绍
4.2.1 神经网络发展背景
4.2.2 BP神经网络应用原理
4.2.3 神经网络优势
4.3 生猪价格BP神经网络模型的建立
4.3.1 研究变量的选择与预处理
4.3.2 预警指标的确定
4.3.3 预警模型的建立与训练
4.3.4 测试与结果
第五章 结论及对策建议
5.1 结论
5.2 对策建议
5.2.1 建立健全生猪价格预警体系,保证信息共享畅通
5.2.2 加强市场价格监控与预测研究,及时调控市场对策
5.2.3 加快推进生猪期货市场,指导养殖户的生产活动
5.2.4 加强养殖户对猪周期的认知,避免养殖户的盲目性
5.2.5 建立生猪价格指数保险,减少养殖户的利益损失
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]猪高热性疾病的综合治疗措施[J]. 刘学秀. 中国畜牧兽医文摘. 2018(02)
[2]生猪价格预警模型研究现状及展望[J]. 张利,王众,梁桂超,郑业鲁. 农业展望. 2018(01)
[3]基于蛛网理论的生猪价格周期性波动机理分析[J]. 罗千峰,王雪擎,王博. 中国物价. 2017(07)
[4]我国猪肉价格波动的省际空间传导研究[J]. 谭莹,周建军,何勤英. 价格理论与实践. 2017(05)
[5]价格波动背景下生猪养殖决策行为影响因素研究——基于前景理论的视角[J]. 李文瑛,肖小勇. 农业现代化研究. 2017(03)
[6]成熟的美国生猪产业[J]. 中国畜牧业. 2017(05)
[7]生猪价格波动规律的形成机理与调控对策[J]. 李志萌,杨志诚. 农林经济管理学报. 2016(06)
[8]新常态下大学毕业生非充分就业问题研究——基于蛛网理论视角[J]. 林倩,石丹淅. 重庆高教研究. 2016(04)
[9]美国生猪养殖规模化进程三步走 我们到了哪一步[J]. 饲料广角. 2016(12)
[10]中国生猪价格周期波动的特征与成因分析[J]. 潘方卉,刘丽丽,庞金波. 农业现代化研究. 2016(01)
博士论文
[1]天津市蔬菜价格波动预警研究与实证分析[D]. 信丽媛.中国农业科学院 2015
[2]黑龙江省生猪养殖业生产效率研究[D]. 刘晓峰.东北农业大学 2015
[3]中国生猪价格波动机理研究（2000-2014）[D]. 孙秀玲.中国农业大学 2015
[4]中国养猪业生产波动分析与预测预警研究[D]. 张晓东.东北农业大学 2013
[5]我国生猪生产波动与预警调控[D]. 张富.中国农业科学院 2012
[6]中国畜产品价格预测预警研究[D]. 唐江桥.福建农林大学 2011
[7]我国猪肉价格波动研究[D]. 董玲.内蒙古农业大学 2010
硕士论文
[1]山东省生猪价格风险预警管理研究[D]. 赵守军.山东农业大学 2013
[2]针对河北省猪肉价格波动规律的数学模型研究[D]. 王阳.河北科技大学 2011
[3]基于遗传BP神经网络的股市预测[D]. 赵振勇.贵州大学 2007
[4]我国物流需求预测的神经网络模型和实证分析研究[D]. 牛忠远.浙江大学 2006
本文编号：3675281
【文章页数】：49 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 目的及意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 国内研究现状
1.3.2 国外研究现状
1.4 研究内容及方法
1.4.1 研究内容
1.4.2 研究方法
1.5 技术路线
1.6 可能的创新
第二章 相关概念与理论基础
2.1 相关概念界定
2.1.1 生猪产业
2.1.2 猪粮比
2.1.3 价格波动机理
2.2 相关理论基础
2.2.1 蛛网理论
2.2.2 供求理论
2.2.3 价值规律
2.2.4 前景理论
第三章 生猪价格波动规律和机理
3.1 生猪价格波动规律的客观性
3.1.1 我国生猪价格波动规律
3.1.2 发达国家生猪波动规律
3.2 生猪价格波动机理分析
3.2.1 构建生猪价格波动规模模型
3.2.2 生猪生物学特性分析
3.2.3 蛛网理论的价格波动
3.2.4 养殖户的经营决策遵循预期理论
3.2.5 生猪去产能的根本性原因分析
第四章 基于BP神经网络模型生猪价格波动预警实证分析
4.1 选择预测方法及模型的理由
4.2 神经网络模型介绍
4.2.1 神经网络发展背景
4.2.2 BP神经网络应用原理
4.2.3 神经网络优势
4.3 生猪价格BP神经网络模型的建立
4.3.1 研究变量的选择与预处理
4.3.2 预警指标的确定
4.3.3 预警模型的建立与训练
4.3.4 测试与结果
第五章 结论及对策建议
5.1 结论
5.2 对策建议
5.2.1 建立健全生猪价格预警体系,保证信息共享畅通
5.2.2 加强市场价格监控与预测研究,及时调控市场对策
5.2.3 加快推进生猪期货市场,指导养殖户的生产活动
5.2.4 加强养殖户对猪周期的认知,避免养殖户的盲目性
5.2.5 建立生猪价格指数保险,减少养殖户的利益损失
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]猪高热性疾病的综合治疗措施[J]. 刘学秀. 中国畜牧兽医文摘. 2018(02)
[2]生猪价格预警模型研究现状及展望[J]. 张利,王众,梁桂超,郑业鲁. 农业展望. 2018(01)
[3]基于蛛网理论的生猪价格周期性波动机理分析[J]. 罗千峰,王雪擎,王博. 中国物价. 2017(07)
[4]我国猪肉价格波动的省际空间传导研究[J]. 谭莹,周建军,何勤英. 价格理论与实践. 2017(05)
[5]价格波动背景下生猪养殖决策行为影响因素研究——基于前景理论的视角[J]. 李文瑛,肖小勇. 农业现代化研究. 2017(03)
[6]成熟的美国生猪产业[J]. 中国畜牧业. 2017(05)
[7]生猪价格波动规律的形成机理与调控对策[J]. 李志萌,杨志诚. 农林经济管理学报. 2016(06)
[8]新常态下大学毕业生非充分就业问题研究——基于蛛网理论视角[J]. 林倩,石丹淅. 重庆高教研究. 2016(04)
[9]美国生猪养殖规模化进程三步走 我们到了哪一步[J]. 饲料广角. 2016(12)
[10]中国生猪价格周期波动的特征与成因分析[J]. 潘方卉,刘丽丽,庞金波. 农业现代化研究. 2016(01)
博士论文
[1]天津市蔬菜价格波动预警研究与实证分析[D]. 信丽媛.中国农业科学院 2015
[2]黑龙江省生猪养殖业生产效率研究[D]. 刘晓峰.东北农业大学 2015
[3]中国生猪价格波动机理研究（2000-2014）[D]. 孙秀玲.中国农业大学 2015
[4]中国养猪业生产波动分析与预测预警研究[D]. 张晓东.东北农业大学 2013
[5]我国生猪生产波动与预警调控[D]. 张富.中国农业科学院 2012
[6]中国畜产品价格预测预警研究[D]. 唐江桥.福建农林大学 2011
[7]我国猪肉价格波动研究[D]. 董玲.内蒙古农业大学 2010
硕士论文
[1]山东省生猪价格风险预警管理研究[D]. 赵守军.山东农业大学 2013
[2]针对河北省猪肉价格波动规律的数学模型研究[D]. 王阳.河北科技大学 2011
[3]基于遗传BP神经网络的股市预测[D]. 赵振勇.贵州大学 2007
[4]我国物流需求预测的神经网络模型和实证分析研究[D]. 牛忠远.浙江大学 2006
本文编号：3675281
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