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2018-2023年水生蔬菜价格波动分析: 2024年; 为了解我国水生蔬菜价格波动规律,依据农产品价格信息网2018-2023年对我国水生蔬菜批发价格的实时监控数据,选取莲藕、茭白及芋头3种主要水生蔬菜,对年度、月度及不同主产区3个维度的价格走势展开分析。结果表明,近6年,这3种主要水生蔬菜的价格总体均呈不同幅度上涨趋势;月度价格波动具有明显的季节性,上市空档期会形成价格波峰;各主产区水生蔬菜价格变化趋势基本一致,但不同主产区的波动幅度差异较大,以安徽省的茭白和湖北省的芋头价格上涨最快,均在6年中由价格最低者上涨为最高者。; 郭玲周子骞张曼张存彦王哲何青石; 关键词：水生蔬菜价格波动季节性

我国辛辣类蔬菜价格波动预警分析: 2023年; 近年来小宗蔬菜的价格波动十分剧烈,其市场价格监测平台虽不断完善,但缺乏对小宗蔬菜价格大幅波动的预警机制。以主要辛辣类蔬菜价格为研究对象,建立基于BP神经网络的价格波动预警模型,对辛辣类蔬菜价格进行短期预测预警,探索辛辣类蔬菜价格未来走势。结果表明,基于BP神经网络的辛辣类蔬菜价格预警模型能够很好地满足要求;大蒜未来价格呈先下降后上升的深“U”型态势;大葱未来价格呈曲折下降的态势;生姜未来价格呈先缓慢下降后上升的浅“U”型态势;洋葱未来价格呈先下降后平稳的态势;辣椒未来价格呈先上升后下降的倒“V”型态势。; 王孟伟周悦白丽王哲; 关键词：价格波动价格走势预警分析

我国辛辣类蔬菜价格波动特征研究被引量：3: 2023年; 近年来辛辣类蔬菜中大蒜、生姜、大葱、洋葱以及辣椒的价格波动十分剧烈,该研究主要以辛辣类蔬菜价格为对象,利用X-12季节调整法和H-P滤波法把辛辣类蔬菜价格分解为季节成分、长期趋势、周期成分、随机成分,划分不同的波动周期,分析辛辣类蔬菜价格波动的规律特征,并运用向量自回归模型研究辛辣类蔬菜价格之间的关联性,以期为合理引导农户种植行为、平稳蔬菜市场波动提供借鉴价值。结果表明:辛辣类蔬菜价格的季节性波动显著,价格整体呈上升趋势,并呈周期性波动;辛辣类蔬菜价格的季节性波动与蔬菜的生长周期密切相关;随机性波动没有呈现明显的增长或下降态势;辣类蔬菜价格之间存在长期稳定的协整关系,价格具有联动性,且关系较为复杂。; 白丽王孟伟周悦王哲赵邦宏; 关键词：价格波动 H-P滤波法

农产品目标价格保险对蔬菜价格波动影响研究——以大蒜、大葱、大白菜、生姜为例被引量：4: 2023年; 加快推进农产品目标价格保险政策,能有效应对农产品价格波动风险,对稳定农业生产、保障农民增收、促进乡村振兴具有重要意义。基于2010-2022年大蒜、大葱、大白菜、生姜价格及蔬菜指数的周度数据,运用格兰杰因果检验和向量自回归(VAR)模型,研究农产品目标价格保险对蔬菜价格波动的影响。研究发现:目标价格保险有助于蔬菜价格保持稳定运行,农产品目标价格保险实施后,所有参保农产品的波动幅度均呈现不同程度的下降,不同品种蔬菜的价格传导影响减弱,受到外部冲击后,蔬菜价格波动幅度也呈现下降趋势,这都将有助于蔬菜价格的稳定,减少市场风险,增强市场稳定性,提升农产品竞争力。最后,建议促进政府引导与市场运作、理论研究与技术操作、数据采集与数据挖掘、价格保险与金融期货等四方面相结合,推动目标价格保险与农业深度融合,更好发挥助力乡村振兴的积极作用。; 王永冲; 关键词：蔬菜价格向量自回归模型

乡村振兴背景下蔬菜价格波动因素分析及预测被引量：2: 2023年; 近年来在农产品批发市场上,蔬菜价格波动幅度较大。将影响蔬菜价格的因素划分为供给、需求、流通、气候和其他5大类,构建Lasso-SVM最优组合预测模型预测蔬菜价格。研究结果表明:人民币汇率、新冠感染者月均增加人数、气温平均值、农业生产价格资料指数、农产品生产价格指数、劳动日工价、物质与服务费用、用工成本和蔬菜播种面积对蔬菜价格影响较大;对比多种预测模型发现,Lasso-SVM模型组合预测蔬菜价格准确度高、性能稳定。; 李忻怡; 关键词：蔬菜价格波动

山东省烟台市蔬菜价格波动的影响因素分析——基于因子分析模型被引量：2: 2023年; 蔬菜产业的发展对促进地区农业结构的调整、优化居民的饮食结构和增加农民收入等方面发挥着重要作用,近年来全国多地的蔬菜价格波动现象频发,引起了学术界的关注。为明确影响山东省烟台市蔬菜价格波动的主要因素,以2010~2020年烟台市各年蔬菜产量、蔬菜种植自然条件、城镇居民消费能力、蔬菜运输成本等指标数据为研究对象,基于因子分析模型,对作用于蔬菜价格变动的因素做进一步提取和比较。综合结果表明,在上述因素中,自然条件、居民消费和运输成本对近十年来烟台市蔬菜价格波动的贡献较高,有关部门可以通过完善以优质蔬菜资源为导向的服务体系,建立现代蔬菜流通系统和规模化市场,提高、引导城镇居民的消费水平和消费偏好等多种宏观调控政策或措施来稳定蔬菜价格。; 李龙雨李鸿飞孙涛; 关键词：蔬菜价格影响因素

基于HP滤波法的2012-2018年北京新发地市场茄果类蔬菜价格波动研究数据集被引量：2: 2023年; 茄果类蔬菜是居民餐桌上普遍的菜肴,也是我国重要的栽培蔬菜之一。茄果类蔬菜价格具有非平稳、波动大等属性,掌握其历史价格走势和波动规律可为保障蔬菜供应价格稳定、引导市场有序运行提供科学指导及支撑。通过数据采集整理、平稳性检验和HP滤波法分解处理,形成了北京新发地农副产品批发市场茄果类蔬菜价格波动研究数据集,涵盖2012-2018年间的周度和月度2个尺度,茄子、西红柿、青椒、豆角和黄瓜5种茄果类蔬菜,具体包括蔬菜类型、所在市场、日期、周/月均价、周/月均波动率、周/月均最高价、周/月均最低价、周/月均价HP滤波趋势值、周/月均价HP滤波波动值等数据,反映出北京新发地市场茄果类蔬菜价格的周度和月度变化特征,为科学研究北京市茄果类蔬菜价格波动和监测预警提供了数据基础。; 杨入一曹姗姗孙伟安民孙伟王晓丽刘继芳; 关键词：茄果类蔬菜价格波动 HP滤波法科学数据数据共享

2022年河北省主要蔬菜价格波动分析被引量：2: 2023年; 依据全国农产品商务信息公共服务平台和布瑞克农业数据终端数据,从整体菜价、近5年菜价、省际价格对比及分品种菜价等角度出发,对15种主要蔬菜进行纵、横向比较分析,并对5种典型蔬菜进行重点分析。结果显示:2022年河北省蔬菜价格同比降幅明显;与全国和山东省相比,河北省蔬菜价格水平偏低;在蔬菜单品中,黄瓜和番茄价格波动剧烈。综合分析表明,种植规模、季节性因素、供求关系和恶劣天气是造成2022年河北省蔬菜价格频繁波动的主要因素。; 李璨程雪琦夏琪宗义湘; 关键词：蔬菜

北京市蔬菜价格波动特征及其规律研究——数据互联提升超大型城市“菜篮子”保障能力被引量：7: 2023年; 针对近年来超大型城市蔬菜价格波动现象,深入研究蔬菜价格波动特征,对稳定蔬菜市场、提高菜农菜商收入和保障居民生活具有重要意义。本文基于2014年1月1日至2022年3月31日北京市大型农产品批发市场25种蔬菜日度均价数据,运用ARCH类模型分析蔬菜价格波动的敏感性、风险规律与非对称性等特征。结果表明:叶菜、根茎、茄果和葱蒜类价格波动趋势不同;芹菜等7种蔬菜价格波动有集聚性;油菜等4种蔬菜价格有高风险高回报特征,大白菜等10种蔬菜价格有高风险低回报特征;大白菜、芹菜、豆芽、冬瓜、茄子、西红柿、蒜头和洋葱有明显非对称效应。据此,应优化北京市蔬菜生产地图、搭建蔬菜价格智慧监测预警平台,提升北京市“菜篮子”保障能力。; 钟瑶聂莹郭建鑫布海乔; 关键词：蔬菜价格 ARCH模型

2022年天水蔬菜价格波动分析: 2023年; 蔬菜价格是体现蔬菜市场和蔬菜产业稳定发展的重要内涵特征和外在表现,加强蔬菜价格监测与预警,开展对蔬菜市场批发价格的分析,可引导农民做好种植业结构调整,进一步推进天水蔬菜产业的良好发展。以2022年天水市26种主要蔬菜为研究对象,依据农业农村部中国农业信息物联网平台对天水市主要蔬菜市场批发日平均价格的实时监测数据,对各种蔬菜市场批发月平均价格、不同类型蔬菜月平均价格的波动变化情况进行横向与纵向的分析。结果表明:2022年(1—12月)26种主要蔬菜市场批发月平均价格呈现“涨-跌-平”的态势,26种主要蔬菜市场批发年平均价格为6.00元/kg。天水市主要蔬菜市场批发价格在1—3月、9—10月高位运行,2月份价格达到最高(7.41元/kg);在4—8月、11—12月价格回落、以低位运行,6月份价格最低(4.57元/kg)。综合认为,季节交替、极端天气、节假日消费群体变化和频发的新冠肺炎疫情是主要影响2022年天水市主要蔬菜价格波动的重要因素。; 李芳弟杨志奇赵尚文; 关键词：蔬菜

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