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1 导论1

1.1 研究背景1

1.1.1 农产品市场价格，是现阶段政府部门关注的热点与焦点3

1.1.2 加强农产品市场预测研究，是强化科技支撑能力的重要体现4

1.1.3 迫切需要加强农产品市场预测研究，促进生产稳定和农民增收4

1.1.4 迫切需要加强农产品市场预测研究，提高农业风险规避能力5

1.1.5 迫切需要加强农产品市场预测研究，提高食物安全保障水平6

1.2 国内外研究概况7

1.2.1 关于农产品市场价格影响因子的研究7

1.2.2 关于农产品价格波动规律的研究9

1.2.3 关于农产品市场风险评估的研究10

1.2.4 关于农产品市场价格预测的研究11

1.3 目的意义与研究方法17

1.3.1 目的意义17

1.3.2 研究方法17

1.4 研究方案18

1.4.1 基本思路18

1.4.2 研究内容19

1.4.3 技术路线20

1.5 研究特色与创新点21

1.5.1 研究特色21

1.5.2 创新点21

1.6 相关说明22

2 SV因子方法论研究的理论基础23

2.1 预测的相关概念23

2.1.1 预测的定义23

2.1.2 预测和预期25

2.1.3 预测和预警25

2.2 预测的分类26

2.2.1 点预测和区间预测26

2.2.2 水平预测和方向预测26

2.2.3 回归预测和分类预测27

2.2.4 短期预测和长期预测27

2.2.5 事后预测和事先预测27

2.2.6 固定预测和递归预测27

2.2.7 微观预测和宏观预测28

2.2.8 定量预测和定性预测28

2.3 预测方法的发展阶段划分28

2.3.1 定性预测阶段29

2.3.2 结构计量模型阶段29

2.3.3 时间序列分析阶段30

2.3.4 智能预测阶段31

2.3.5 组合预测阶段31

2.4 农产品价格的分类与特征32

2.4.1 我国农产品价格形式的演变32

2.4.2 农产品价格的分类33

2.4.3 农产品价格的特征34

2.5 市场价格波动理论35

2.5.1 供求关系理论35

2.5.2 蛛网理论35

2.5.3 波浪理论38

2.5.4 弹簧振子理论38

2.6 农产品市场预测与相关学科的关系39

2.7 常用农产品市场短期预测技术41

2.7.1 定性预测法41

2.7.2 因果关系模型预测技术42

2.7.3 时间序列分析技术43

2.7.4 智能预测技术47

2.7.5 组合预测技术49

2.7.6 预测技术评论49

2.8 预测评价50

2.8.1 绝对预测误差51

2.8.2 相对误差51

2.8.3 净预测误差51

2.8.4 总绝对预测误差51

2.8.5 平均绝对误差51

2.8.6 平均相对误差51

2.8.7 预测误差的方差52

2.8.8 泰尔不等系数52

2.8.9 修正的泰尔不等系数52

3 影响农产品市场价格的SV因子分析53

3.1 基础性因素53

3.1.1 市场供求53

3.1.2 生产成本56

3.2 周期性因素61

3.2.1 季节性因素61

3.2.2 节假日因素62

3.2.3 生产周期63

3.2.4 经济波动周期63

3.3 政策性因素64

3.3.1 最低收购价政策65

3.3.2 市场流通政策65

3.3.3 国际贸易政策66

3.4 国际市场环境因素66

3.4.1 国际市场价格66

3.4.2 国际经济发展状况68

3.4.3 汇率68

3.5 非经济强波动性因素69

3.5.1 极端气候因素69

3.5.2 突发性事件69

3.5.3 社会信息传播70

3.5.4 游资炒作因素70

3.6 市场价格波动原因的实证分析71

3.6.1 立足国内视角的常规经济因素和非经济性因素分析72

3.6.2 立足国际视角的农产品市场价格传导分析76

4 SV因子交织下的农产品市场价格波动分析80

4.1 2000年以来我国农产品市场价格波动情况80

4.1.1 粮食价格基本稳定80

4.1.2 蔬菜和水果价格波动较为剧烈81

4.1.3 畜产品中猪肉和鸡蛋价格波动频繁，牛羊肉价格较为稳定83

4.2 我国农产品市场价格的波动周期分析84

4.2.1 研究方法——HP滤波法84

4.2.2 实证分析85

4.3 农产品市场价格波动的概率密度分布91

4.3.1 文献回顾91

4.3.2 研究方法框架92

4.3.3 数据说明95

4.3.4 蔬菜实证分析98

4.3.5 水果实证分析103

4.4 农产品市场价格短期波动的风险度量108

4.4.1 VaR的基本原理108

4.4.2 基于GARCH模型的VaR计算方法110

4.4.3 数据描述110

4.4.4 农产品市场收益率VaR的实证分析112

4.4.5 研究结论121

5 基于S因子的农产品市场短期预测模型研究122

5.1 突变性数据的建模：事件分析法122

5.1.1 事件类型及其描述123

5.1.2 事件分析法的研究现状124

5.1.3 基于IPAD法的短期预测模型129

5.2 非线性和不确定性的建模：人工神经网络法131

5.2.1 模型的基本原理131

5.2.2 模型的构建方法135

5.2.3 实证分析137

5.3 小样本数据的建模：灰色预测模型法144

5.3.1 模型的基本原理144

5.3.2 模型的构建流程145

5.3.3 实证分析146

6 基于V因子的农产品市场短期预测模型研究150

6.1 均值回归的建模与预测150

6.1.1 模型的基本原理151

6.1.2 均值回归模型预测的基本流程151

6.1.3 模型的实证分析152

6.2 分位数回归的建模与预测158

6.2.1 模型的基本原理158

6.2.2 模型的实证分析159

6.3 时间序列法的建模与预测171

6.3.1 模型的基本原理171

6.3.2 数据描述173

6.3.3 向量误差修正模型（VEC）174

6.3.4 SARIMA模型181

6.3.5 Holt-Winters季节指数平滑法191

6.3.6 Census X12的季节分解法194

6.3.7 四种时间序列模型预测结果的比较201

7 基于SV因子的农产品市场组合预测模型研究205

7.1 组合预测的研究现状205

7.1.1 组合预测效果的检验206

7.1.2 组合预测权重的确定208

7.1.3 我国有关组合预测的研究209

7.1.4 组合预测有待继续研究的问题210

7.2 组合预测的常用模型与算法211

7.2.1 模型集成法211

7.2.2 预测结果组合法213

7.3 组合预测法的实证分析215

7.3.1 SARIMA-ANN模型集成法的应用215

7.3.2 预测结果的组合预测应用216

7.3.3 组合预测的研究结论218

8 农产品市场价格智能预测系统的设计与实现220

8.1 设计目标220

8.2 设计原则220

8.3 系统架构221

8.3.1 总体架构221

8.3.2 后台系统架构222

8.3.3 前端系统架构222

8.4 模块功能和操作223

8.4.1 系统登录224

8.4.2 数据管理模块225

8.4.3 价格预测模块228

8.4.4 用户管理模块234

8.4.5 前端界面中数据源的实现236

9 结论与政策建议238

9.1 基本结论238

9.2 讨论242

9.3 加强我国农产品市场短期展望研究的政策建议243

9.3.1 源头上，加强数据获取能力与共享建设244

9.3.2 技术上，加强分析研判的科技支撑245

9.3.3 保障上，健全完善信息分析的体制机制246

9.3.4 应用上，加强研究成果的品牌建设247

9.3.5 策略上，加强国际交流与合作248

参考文献249