我国主要粮食价格预测预警研究——基于神经网络及控制图理论分析

发布时间：2018-05-13 23:28

  本文选题：粮食价格 + 粮食价格预测预警　； 参考：《价格理论与实践》2017年05期

【摘要】：本文结合前人研究和国外经验,以大豆为例,深入研究粮食价格预测预警机制。主要利用机器学习的Lasso方法及神经网络理论,结合灰色预测进行粮食价格预测的优化,结果表明预测精度高,模型可以很好地拟合大豆价格变动情况。在此基础上,引用控制图理论,结合预测价格,构建了一个有效的价格预测预警机制。本文建立对大豆价格预测预警机制具有可行性,一定程度上可以推广到其他主要粮食价格的预测预警研究中,可为保障我国粮食安全,保护农民的利益,保证粮食市场的稳定发展,为政府制定价格干预政策提供一定的借鉴。
[Abstract]:In this paper, based on the previous research and foreign experience, the grain price forecasting and warning mechanism is deeply studied, taking soybean as an example. The Lasso method of machine learning and the neural network theory are used to optimize the grain price prediction with grey forecast. The results show that the prediction accuracy is high and the model can fit the soybean price change very well. On this basis, an effective price forecasting and early warning mechanism is constructed by referring to the control chart theory and combining with the predicted price. In this paper, it is feasible to establish an early warning mechanism for soybean price prediction, which can be extended to other major grain price prediction and early warning studies to a certain extent, which can protect the food security and protect the interests of farmers in China. To ensure the stable development of the grain market and to provide some reference for the government to formulate price intervention policy.
【作者单位】： 北京工商大学经济学院;
【基金】：北京市哲学社会科学首都流通业研究基地资助
【分类号】：F323.7

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本文编号：1885311