本文選題：糧食價格 + 糧食價格預測預警��； 參考：《價格理論與實踐》2017年05期

【摘要】：本文結合前人研究和國外經驗,以大豆為例,深入研究糧食價格預測預警機制。主要利用機器學習的Lasso方法及神經網絡理論,結合灰色預測進行糧食價格預測的優(yōu)化,結果表明預測精度高,模型可以很好地擬合大豆價格變動情況。在此基礎上,引用控制圖理論,結合預測價格,構建了一個有效的價格預測預警機制。本文建立對大豆價格預測預警機制具有可行性,一定程度上可以推廣到其他主要糧食價格的預測預警研究中,可為保障我國糧食安全,保護農民的利益,保證糧食市場的穩(wěn)定發(fā)展,為政府制定價格干預政策提供一定的借鑒。
[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.
【作者單位】： 北京工商大學經濟學院;
【基金】：北京市哲學社會科學首都流通業(yè)研究基地資助
【分類號】：F323.7

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本文編號：1885311