基于多尺度分析的粮食价格预测方法及应用研究

发布时间：2025-05-15 03:04

　　粮食不仅是人民进行生产生活的必要资料,而且也是与民生和经济关系密切的战略物资。在过去的十二年间,中国实现粮食产量的连续增长,但却面临着“产不足需”的现况,而且缺口日益增大,近年来我国粮食进口数量和比例不断上升。与此同时,国际粮食价格剧烈波动,整体大幅走高,中国却缺乏国际粮食定价的话语权,只能被动接受大幅增长的国际粮价,这直接影响了国家的粮食安全和经济安全。如果能够在粮食价格走势和波动方面有比较准确的判断和预测,那么对国家政策的指定、相关贸易企业的策略选择以及农户的生产规划等方面都带来一定的优势。本文选用小麦、大米和玉米三种作为粮食产品的代表,运用X-13A-S方法对粮食价格进行了季节性波动分析,并研究了趋势循环因素和不规则因素对价格的影响规律,粮食的价格具有明显的季节性波动,这与它们各自的生长周期保持一致；不规则因素、趋势因素和季节因素共同决定了粮食价格的短期变化,其中不规则因素的影响最大,而价格的长期走势是由趋势因素决定。分别运用谱分析和小波分析对粮食价格的周期性进行了分析,确定了粮食周期的存在性以及周期波动的长度,最后对粮食价格周期波动的原因进行了分析。粮价存在着3-4年的周期,这与...

【文章页数】：80 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文研究内容及构架
第二章 粮食价格的季节性波动分析
    2.1 季节调整方法的介绍
    2.2 样本选取和初始诊断
    2.3 季节调整诊断
    2.4 季节性成分检验和分析
    2.5 本章小结
第三章 粮食价格的周期性波动分析
    3.1 周期性分析方法的介绍
        3.1.1 谱分析
        3.1.2 小波分析
    3.2 粮食价格周期性的直观分析
    3.3 粮食价格周期性的实证分析
    3.4 本章小结
第四章 多尺度组合模型的构建与分析
    4.1 多尺度组合模型构建的基本思想
    4.2 多尺度组合模型构建的理论基础
        4.2.1 EEMD原理及其优势
        4.2.2 灰色关联度原理及其优势
        4.2.3 神经网络原理及其优势
        4.2.4 SVM原理及其优势
        4.2.5 ARIMA原理及其优势
    4.3 多尺度组合模型构建的基本过程
第五章 多尺度组合模型在粮食价格预测中的应用分析
    5.1 小麦价格预测分析
        5.1.1 小麦价格序列的分解与重构
        5.1.2 小麦价格的预测与对比
    5.2 大米价格预测分析
        5.2.1 大米价格序列的分解与重构
        5.2.2 大米价格的预测与对比
    5.3 玉米价格预测分析
        5.3.1 玉米价格序列的分解与重构
        5.3.2 玉米价格的预测与对比
    5.4 本章小结
第六章 结论与展望
    6.1 主要结论
    6.2 研究展望
参考文献
在学期间的研究成果
致谢



本文编号：4046144