一、蚌埠市1—9月份市场价格运行情况分析及全年价格走势预测（论文文献综述）
刘辉,李莉[1]（2021）在《2020年瓦楞及箱板纸年度盘点及2021年走势预测》文中研究说明2020年瓦楞纸及箱板纸总供应量较2016年增长6.80%。虽2016～2020年近五年瓦楞纸及箱板纸行业开工率呈现逐年下降趋势,但行业产能不断增加,另外2017～2020年瓦楞纸及箱板纸进口量大幅增长,故总供应量整体呈增长趋势。预计2021年瓦楞纸及箱板纸总供应量同比增长2.95%。2016～2020年瓦楞纸及箱板纸总需求量平均增速为0.74%。
刘滋奇[2]（2020）在《基于SVR算法的动力煤价格预测研究》文中进行了进一步梳理煤炭是我国重要的基础能源。根据中国能源研究会组织编写2020年《中国能源发展报告》,2019年煤炭消费量占能源消费总量的57%。火电在我国电力供应中占主体地位。火力发电在未来较长一段时间依然是我国电力供应的主体,火电行业健康发展对于稳定民生,促进经济发展有着重要的战略意义。煤炭成本占火电运营成本的近70%,煤炭成本的控制关系到火电的生死存亡,但煤炭价格预测难度巨大。煤炭价格受煤炭供应和需求的影响,其中,影响供应的因素包括国家对主产地煤矿安全及环保检查、矿难、节假日放假停产、国家对进口煤政策限制等。影响煤炭需求的因素包括季节温度变化、经济发展速度、新能源替代、基建用煤、化工用煤等。影响煤价的各种因素时刻变化,各个因素变化趋势难以预测。同时,各种因素在不同时期对煤价影响不同。目前国内多个机构试图对煤炭价格进行预测,但效果不佳,甚至部分价格指数发布网站也未能较好的对价格指数进行预测。传统煤炭价格预测方法是根据煤炭采购业务人员根据自身经验,结合当前收集的部分燃料数据进行人工预测,预测准确性较差。本文以企业预测煤炭价格,踏准煤炭采购节奏,优化企业煤炭采购成为为基础,以提高煤炭价格预测准确性为目的展开研究,具体做法如下:（1）通过阅读文献,对目前常用的预测模型进行梳理,为本文的煤炭价格预测算法选择提供理论基础。（2）梳理影响煤炭价格影响因素。将CCI5500指数作为预测的对象,并对2014年至2019年煤炭价格演变过程进行梳理。然后重点分析供需关系、宏观经济、生产及运输成本、国家政策以及突发事件对煤炭价格的影响,为提取煤炭价格预测的数据特征提供依据。（3）通过“专家调研法”确定数据选择范围,并对数据分类及指标含义进行解析,在此基础上对数据质量进行评价,选择出适用于煤价预测的特征数据。在此基础上,通过数据插值算法补全缺失数据、数据平滑算法去除数据本身的噪声、差分算法提高数据的相关性,并通过多维线性拟合算法拟合出一段时间内煤炭价格与特征变量的相关性关系。（4）为了实现煤炭价格预测,设计了“数据折叠模型”,一种经济预测通用模型,并建立基于SVR算法动力煤价格预测模型。最后通过Python语言进行算法试验,并把预测结果与实测数据进行比较,实验证明预测效果良好。
黄应喜[3]（2020）在《武汉市房地产去库存研究及对策》文中研究指明自改革开放以来,房地产行业已然逐步发展成为了我国经济的主要支柱产业,而在我国房地产市场日新月异的发展之下,我国经济稳健有序地增长,经济总量屡创新高。经济的蓬勃发展也带动了居民人均可支配收入的大幅提升,居民日常生活所需得到了更多满足。房地产作为支撑我国经济发展的重要产业之一,稳定其发展对于我国的经济建设有着非常重要的作用。就近年来的房地产发展来看,我国房地产商品房的库存量巨大形势严峻,供需不平衡,而且由于炒房以及投机的普遍存在,房地产的健康发展受到了严重威胁。现今现时,房地产高库存相关问题已经成为了上至政府、下至百姓关注的焦点话题,学术界也对此进行了诸多研究。学者们将理论问题和实际问题相结合,从土地供给、市场价格、供需关系、风险指标等多角度立论,对房地产库存相关问题探赜索隐,开展了多项实用性研究。2015年12月,针对如何有序平稳释放房地产库存,中央经济工作会议提出了一系列工作指导方针,将化解房地产库存上升高度至国家战略层面,提出供给侧改革,改善供需关系,出台一揽子调控政策以实现房地产库存实质性释放,其中:鼓励农民工进城购房、棚改货币化安置、租售同权等去库存政策较广为人知。近年,在多项房地产去库存政策综合作用下,我国房地产去库存已取得了阶段性成效。但随着时间推移,房地产去库存的区域性问题逐步显露出来,部分城市卓有成效,而部分城市库存过剩的现象依然严重,已经对当地房地产市场以及当地的经济发展产生不利影响,解决高库存所引发的问题己经成为这些城市经济发展的主要目标。武汉市作为典型的房地产过剩城市,其房地产过剩严重影响了其市场经济的健康。因此,本文首先简要介绍房地产市场的相关概念,并对房地产商品房库存及其去化的相关理论进行简明归纳,而后通过总结成功案例的经验,立足于理论与实践,在阐明武汉市房地产库存现状的基础上,剖析武汉市房地产去库存的痛点及难点,从短期消化库存和长期供需平衡两个目标出发,以“积极消化库存、严格控制新增、优化市场结构、不断扩大需求、强化市场监管”为切入点,为武汉房地产实质性释放库存提出策略建议。从而为房企构建以库存去化周期为评判关键指标,为房地产企业建立土地投资建立投拓模型、指导区域公司经营管理。
苏梦颖[4]（2020）在《中国煤炭能源国际定价权研究》文中认为中国“富煤、贫油、少气”的资源特点决定了煤炭将在一次性能源生产和消费中占主导地位。尽管中国的煤炭储量总量很大,但随着改革开放40年,经济快速增长所产生的能源消耗已经导致煤炭资源供给压力增大,资源枯竭趋势正在快速显现。目前中国煤炭的储产比仅为38年,远低于世界132年的平均水平。虽然近年来中国加强了能源结构调整的力度,提高清洁能源消费的比例,但可以预见的是在未来相当长的一段时间,非化石能源还不能完全替代化石能源,煤炭能源的消耗仍将维持较高的比例,煤炭作为中国的长期主要能源的地位不会改变。能源的加速消耗以及资源与环境保护的迫切需要导致中国从2009年开始成为煤炭净进口国,现已成为全球最大煤炭进口国。在全球经济一体化格局下,中国大宗商品国际定价权缺失已成为众所周知的现象,无论作为全球最大的进口国还是出口国,中国在大宗商品国际贸易中始终均缺乏国际定价影响力,常常是国际交易价格的被动接受者,长期被国际大宗商品定价体系边缘化,并为此付出了惨痛的代价。中国作为全球最大的煤炭进口国,在未来仍存在持续性的煤炭需求,我们应当以史为鉴,未雨绸缪,积极争取煤炭国际定价权,避免中国陷入国际能源价格大幅波动的影响当中。因此探讨如何取得中国煤炭能源的国际定价权具有重要现实意义。本文研究的核心问题是如何取得中国煤炭国际定价权。分析核心问题,首先必须了解定价权的形成机理以及作用机制,因此核心问题分为三个子问题,子问题1,从影响因素视角分析定价权形成机理。子问题2,中国煤炭的国际地位和定价权现状。子问题3,从现货和期货市场视角研究影响定价权的传导机制。在解决以上问题之前,我们考虑到中国在未来是否仍存在持续性的煤炭需求和进口是争取定价权的逻辑前提,因此有必要对中国煤炭需求和进口趋势进行讨论。遵循问题导向,本文的研究思路为:首先对煤炭定价权的产生、煤炭定价权与市场势力的关系、煤定价权与煤炭期货市场的关系,煤炭现货市场与煤炭期货市场之间的关系从理论上分析其影响机制;其次,对中国煤炭未来趋势进行实证分析,以验证本文对于中国煤炭定价权研究的必要性;再次,采用面板数据,从市场势力视角研究中国煤炭在全球煤炭贸易市场的定价权现状;然后,对中国煤炭期货市场和现货市场价格的短期和长期动态关系进行研究,探究期货市场与现货市场之间的关系;接着,从时间序列实证研究角度,分析中国煤炭在全球期货市场上的定价影响力,以综合考察中国是否同时具有期货市场上的定价权;最后,根据分析所得结论,为加强中国煤炭国际定价权提出相关政策建议。本文共有9章内容,首先进行理论基础的梳理,然后按照理论分析与实证分析相结合的思路撰写实证章节。第一,从供求定价理论开始,从理论上对定价权、市场势力、期货市场产生的脉络及研究必要进行了理论分析。第二,接下来是四章主体实证,中国争取煤炭定价权的必要性的实证分析、中国在全球煤炭现货市场上的定价权研究、中国煤炭市场和期货市场动态关系研究、中国在全球煤炭期货市场上的定价影响力研究。最后为结论总结和政策建议。按照这个思路,可以分为三部分:第一部分为第1章到第4章的内容。第1章是绪论,主要内容为背景、章节安排和创新点等,第2章是理论梳理和文献综述,对本文涉及的理论知识和前人的研究进行了梳理,找出优点与不足,并针对不足之处,展开研究。第3章是对全球及中国煤炭市场现状的研究。第4章根据前述章节的研究论述了中国煤炭定价权的形成及构建,对中国煤炭定价权影响因素及传导路径做了分析,为后续实证研究提供思路及理论依据。第二部分为理论与实证相结合的主体部分。包含第5章至第8章内容。第5章,首先采用空间计量模型,并将环境库茨涅兹曲线纳入进来,重新预测煤炭需求峰值,考察中国树立和争取煤炭能源定价权的现实需要。本章运用煤炭消费EKC曲线空间计量模型对中国30个省级行政区域的面板数据进行了煤炭需求拐点测算。同时,构建了ARMA模型,对中国煤炭进口总量进行回归分析,以此对未来中国煤炭进口量的走势做出合理预测。本章对中国未来煤炭需求趋势做出了两个判断:第一,2013年并非煤炭需求下降拐点,若按6.5%的年均GDP增长率,在2037年才会达到煤炭需求拐点。第二,未来几年,中国煤炭进口量会处于上升状态。既然中国未来一定时期内处于煤炭需求上升期、煤炭进口增长期,煤炭价格的巨幅波动将会直接影响到国民经济的稳定发展和国家能源供给,因此,积极研究中国煤炭市场的国际定价权现状已刻不容缓。第6章,从市场势力的视角,分析全球主要煤炭进出口国贸易情况以及中国主要煤炭进出口国在中国市场上的竞争关系。以煤炭价格为例采用面板数据,利用PTM模型估算了全球主要进出口大国的市场势力,并基于PTM的结果选择进一步对中国煤炭进出口的市场势力建立了基于剩余需求弹性模型的SMR模型。结果表明,在PTM模型框架下,澳大利亚、印尼、俄罗斯、中国均在煤炭出口市场中市场势力显着,具有煤炭出口定价权。煤炭进口市场中,仅中国拥有较弱的煤炭定价权,印度、韩国、日本均没有煤炭定价权。煤炭国际贸易在主要煤炭出口市场均具有较强的议价能力,属于卖方市场。煤炭出口贸易中,优势出口国可以通过汇率的传导在目标市场进行差别化定价,进而表现为在目标出口国拥有市场势力。煤炭进口贸易中,日本和韩国不存在市场势力与其煤炭完全依赖进口有密切关系。印度不存在市场势力,印度国内煤炭价格的上涨会导致进口价格的上涨,进而使得印度进口商的收益减少。以上结论反映了进口国在煤炭贸易上的弱势地位,同时也反应出发展中国家与发达国家相比煤炭能源产业落后的事实。由于本文主要侧重研究中国的市场定价权,第6章在通过进口商的PTM模型测度得到中国具有国际煤炭影响力后,选择了进一步构建基于Lerner指数理论的修正后的剩余需求弹性模型SMR,通过纳入更多变量对中国的进口定价权进行补充实证。结合PTM模型及SMR模型的实证结果,对中国煤炭的国际定价权的整体评估如下:第一,中国对印尼煤炭进口有市场势力,对澳大利亚的煤炭进口没有绝对市场势力。第二,在市场势力PTM及SMR模型下,影响煤炭进出口价格的主要因素是美元汇率、煤炭替代品如天然气等能源的价格、双方国家的GDP增长率、运输距离和进口国的需求弹性因素等。第三,在整个煤炭国际贸易市场中,中国具有一定的卖方市场势力,但中国煤炭出口量很少,主要集中在亚洲国家。在中国煤炭出口的十一个主要目标市场上,除印尼外,均存在市场势力,由于目标出口国仅是亚洲国家,且出口量较小,可以认为,中国拥有亚洲范围内的煤炭出口定价权。可以成为全球煤炭能源定价的重要力量。第7章,首先从理论上分析了煤炭期货价格与现货价格的影响机制,通过建立模型,实证研究了中国煤炭期货市场价格与现货市场价格的动态关系,考察煤炭期货市场的价格是否能够引导现货市场价格。本章运用2013-2019年的1521组日度时间序列数据,将中国郑州动力煤市场价格对秦皇岛动力煤现货价格先后进行了单位根检验、格兰杰因果检验、协整检验、VAR向量自回归模型回归、脉冲响应和方差分解分析等,发现中国动力煤期货和中国动力煤现货的变动具有联动效应,他们在短期和长期内都存在稳定的动态联系。期货市场对现货市场价格有引导作用。说明中国动力煤现货价格和动力煤期货价格互为影响,中国煤炭期货市场已经具备价格发现功能。这为进一步研究中国煤炭期货市场的国际定价影响力提供了重要基础。第8章,首先从理论上分析了期货市场与定价权之间的互动机制,然后通过理论分析构建了一个金融市场视角下的价格传递理论模型,并对期货价格的传递效应进行实证分析,对中国煤炭期货市场的定价影响力与欧洲ICE理查德湾煤炭期货市场及ICE鹿特丹煤炭期货市场进行系统的比较研究。本章选取ICE南非理查德湾煤炭期货、ICE荷兰鹿特丹煤炭期货、中国郑州动力煤期货三个品种作为研究对象,运用协整检验、格兰杰因果检验和广义谱分析方法对2013年-2019年间共1940组期货价格日度数据进行分析,实证显示中国郑州动力煤期货市场与ICE南非理查德湾煤炭期货市场存在长期均衡关系,二者之间存在单向的价格引导关系,ICE南非理查德湾煤炭期货市场对中国郑州动力煤期货市场的影响更大。中国郑州动力煤期货市场与ICE荷兰鹿特丹煤炭期货市场存在长期均衡关系,二者之间存在单向的价格引导关系,但中国郑州动力煤期货市场对ICE荷兰鹿特丹煤炭期货市场的影响非常微小。研究表明,中国缺乏与第一大进口国地位相匹配的定价权优势。最后一部分为第9章,为全文的总结部分。对前面每章的研究进行了总体总结,针对总结的结论提出相应的政策建议,并针对本文研究的不足,提出未来研究的方向。基于上述研究工作,本文针对性地提出四点政策建议。第一,整合与完善中国煤炭产业链,规范煤炭现货市场;第二,实施企业联盟,争取国际价格谈判优势;第三,提高煤炭现货市场和期货市场的信息有效性;第四,健全中国煤炭期货市场,参与国际煤炭定价,形成权威的国际煤炭基准价,积极打造国际煤炭定价中心。经过深入思考和总结后,笔者认为本文存在如下三个创新点:1.研究方法上的创新。本文较合理地将包含三次项的EKC曲线纳入空间计量模型,并以此预测煤炭需求峰值（拐点）。使用逻辑及高斯曲线的研究中,大多忽略了空间因素。经济增长对煤炭需求的影响同样缺乏细致讨论,本文试图引入EKC这一经验假说并对其验证。结合EKC与空间计量的研究中,或不直接涉及煤炭消费需求,或将EKC中经济增长对因变量的倒N型关系以简单的倒U型关系取代,本文将三次项纳入模型可以得到更为稳健的估计与预测。2.研究视角上的创新。从现货及期货市场两个视角测度中国煤炭国际定价权。相关研究通常只关注现货市场或期货市场中单个市场的定价权,而忽略了两者之间的互动关系。本文基于市场势力相关理论与计量经济学方法,不仅对中国在煤炭现货市场是否具有市场势力进行了检验,还对中国煤炭期货市场对全球其它主要期货市场的影响进行了分析,同时研究了煤炭现货价格和期货价格间的动态关系,从而能够更全面地测度中国煤炭能源国际定价权。3.研究内容上的创新。由于西方发达国家拥有丰富的煤炭资源替代品,或者拥有交易中心左右煤炭相关金融产品价格,对于煤炭定价权研究相对较少。中国学者则多侧重于石油、天然气等能源领域。本文展开对中国煤炭定价权的直接研究,是对能源定价权相关文献的有益补充,也能为解决中国能源结构现实问题提供参考。
刘方[5]（2019）在《梯级水电站优化调度与交易策略研究》文中研究指明随着我国西南地区大规模梯级水电站陆续竣工投产,其运行状态对电力系统安全稳定和运行效益影响日益显着。我国新一轮电力体制改革为水电发展提供机遇的同时,也改变了其运营模式,给梯级水电站优化调度、保障新形势下的消纳规模、提高水能资源利用效率提出了全新挑战。因此,开展梯级水电站优化调度及参与市场交易策略研究,是实现水电系统调度管理、提高综合效益的必要手段,是保证电力系统安全、稳定、经济、环保运行的首要任务,亦为我国实现“节能减排”和“能源转型”战略的必由之路。基于上述背景,本文深入研究了梯级水电站优化调度模型和方法、电力市场环境下面临问题及参与市场交易策略,以期为水能资源可持续发展及安全高效利用提供理论和技术支撑。主要研究内容如下:（1）梯级水电站多时间尺度优化调度模型和方法研究。针对梯级水电站级数不断增加,“维数灾”问题愈发严重,以及运行目标不断丰富的实际需求,开展多时间尺度优化调度模型和方法研究。中长期优化调度研究中,以分析各水电站运行特征及空间分布格局为切入点,基于大系统分解协调思想将梯级水电系统分解为多个子系统,并进行逐区调度和协调优化,从寻优空间降维角度改善“维数灾”问题;基于动态规划方法并行特征,搭建Matlab多核集群并行计算平台进行并行计算,提高算法执行效率。日前和实时优化调度研究中,针对反调节水库平抑下泄水流波动,为上游水电站参与电网深度调峰提供支撑的实际需求,建立上游调峰电站和下游反调节电站协调调度模型,包含日前调度层和实时调度层:日前调度中优先安排上游电站调峰出力,应用滑动平均滤波方法平抑调峰非恒定流;实时调度侧重于跟踪并修正实时运行与日前计划的偏差,确保日前计划顺利执行。（2）梯级水电站中长期出力计划与市场交易联合优化模型和方法研究。针对水电站出力受限于径流变化和水库调节能力的特征,其市场交易需要与运行调度紧密结合,确保交易电量与实发电量匹配避免“弃水”、“欠发”的问题,构建包含中长期调度计划和电量优化分配的双层决策框架:中长期调度优化年度发电计划为电量分配提供参考;电量优化分配中全面考虑电价波动性、径流随机性导致实发电量不确定性等随机变量信息,采用价值风险模型度量收益风险,应用序列运算理论将多随机变量概率性序列归并为交易组合收益概率性序列,以直观的求解收益风险值。在此基础上进一步考虑了输电容量约束对市场交易的影响,聚焦分析现货交易及跨价区合约交易面临风险,在各时段将调度计划电量优化分配参与多种交易时,采用多时段条件价值风险模型度量交易组合收益风险,寻求收益和风险的合理折中决策。（3）电力市场环境下梯级水电站检修计划与中长期调度联合优化模型研究。针对电力市场环境下,梯级水电站交易方式、调度计划和检修计划紧密结合且相互影响的问题,建立中长期调度和检修计划双层优化模型:中长期调度为外层优化,根据径流和价格预测进行决策,应用遗传算法优化各时段梯级水电站出力;检修计划为内层优化,重点考虑梯级上下游水电站水力耦合关系对检修计划的影响;以中长期调度优化中间结果为边界条件,以检修损失最小为优化目标,包括检修收益损失和停运风险损失,并将检修损失与中长期发电收益归并为总收益,作为遗传算法适应度函数,实现中长期发电计划和检修计划联合优化。（4）多运营主体梯级水电站参与的日前市场出清模型和下游电站自调度投标策略研究。针对梯级上下游水电站隶属不同运营主体,各电站独立参与现货市场竞价时,下游弱调节电站面临中标电量与实发电量匹配失衡,导致交易结果难以执行,影响市场稳定和水能资源利用的问题,研究了多运营主体梯级水电站参与的日前市场出清模型:下游电站作为价格接受者,其电量根据上下游电站水力、电力耦合关系,表示为关于上游电站申报电量的线性函数,嵌入日前出清优化模型,实现联合出清。在此基础上,进一步研究了下游电站自调度投标策略,一方面扩展下游电站收益空间,另一方面验证上述出清模型的有效性:针对下游电站中标曲线滞后于上游电站,容易错过负荷、电价高峰的问题,制定“峰前腾库、峰后蓄水”出力调整策略来增厚收益;针对降雨变化带来下游电站入库流量大尺度波动,提出“调蓄削峰”两阶段出力优化调整策略,平稳泄流缓解弃水;下游电站将出力调整曲线上报市场运营机构,进行自调度投标,实现增发增收。论文上述研究成果可为我国水电企业实际发电计划优化软件和市场交易辅助决策系统研发提供理论支撑,并在大规模梯级水电系统优化调度中具有应用前景。
张敏[6]（2019）在《生猪市场价格周期波动与非线性动态行为研究》文中研究表明“六畜猪第一”、“猪粮安天下”,生猪历来都是关系国计民生的重要命题。中国既是世界最大的生猪生产国,也是最大的猪肉消费国,自1985年开放生猪市场以来,“频繁巨幅”的生猪市场价格周期波动对广大猪肉消费者和养猪农户以及对宏观经济稳定都具有重大影响,如何保持生猪市场价格稳定一直受到国家的高度关注。特别是2006年以来,国务院及相关政府职能部门相继出台了一系列以“猪粮比”为核心调控指标的生猪市场价格稳定政策。但由于未考虑到生猪市场价格周期波动的行为特征,仅仅依据生猪市场价格波动的外在表象进行调控,这些政策不仅无法达到稳定生猪市场价格的预期目标,反而加剧了生猪价格波动。因此,准确把握生猪市场价格周期波动的行为特征并据此修正和完善现有的生猪价格调控政策,对于稳定生猪生产乃至国民经济的发展都具有非常重要的作用。从国内外现有研究方法来看,传统的线性计量模型并不足以充分刻画生猪市场价格周期波动的行为特征。事实上,在以散户养殖和中小养殖模式为主体的现实背景下,广大生猪养殖户在价格预期和调整成本等诸多方面均客观存在不同程度的多样性和差异性,中国的生猪市场价格波动更多地呈现出非线性动态行为特征。据此,本文综合运用Beveridge-Nelson分解法（B-N分解法）和多区制平滑转移自回归模型（MRSTAR模型）系统地研究生猪市场价格周期波动的成分结构及其非线性动态行为特征。论文在对中国生猪市场价格周期波动的特征事实描述性统计分析、生猪市场价格周期波动的决定机理和传导机制进行理论分析基础上,重点完成了以下三个方面的研究工作:（1）以2003年1月-2017年4月中国实际仔猪价格、生猪价格和猪肉价格月度数据为研究样本,运用B-N分解方法准确测度了生猪市场价格序列的确定性趋势、随机趋势和周期成分三种成分并据此识别了三种价格的实际周期;运用广义脉冲响应函数和方差比度量了随机冲击对三种价格周期波动的持久效应。研究表明:在样本期内,仔猪价格、生猪价格和猪肉价格均可以划分为4个完整的长周期,周期平均长度分别为40个月、41个月和41个月;生猪价格波动主要是由确定性趋势和随机性趋势共同作用的结果,呈现出稳健的随时间递增的长期增长趋势,随机冲击对中国生猪市场价格具有显着的持久性影响。这一结论为准确预测未来生猪市场价格波动周期以及精准实施生猪价格稳定政策提供了重要的参考依据。（2）运用多区制平滑转移自回归模型实证分析了生猪市场价格区制转移行为,并综合运用生猪市场价格序列多区制平滑转移自回归模型估计特征多项式的特征根和广义脉冲响应函数进一步分析了生猪市场价格时间序列的非线性动态行为特征。结果显示:生猪价格遵循一个由“价格低位区”、“价格中位区”和“价格高位区”构成的三区制动态调整过程。仔猪价格和猪肉价格则在“价格低迷区”、“价格恢复区”、“价格下跌区”和“价格坚挺区”四个区制间进行动态调整。短期内,随机冲击对生猪市场价格波动的影响为正,但其长期影响为负且呈现出显着的持久性特征。该结论揭示了仔猪价格、生猪价格和猪肉价格具有不同的区制和区制转移行为特征。因此,建立分区制的价格调控机制,是提高生猪产业链价格调控政策有效性的重要举措。（3）建立静态和动态面板模型实证检验了生猪市场价格波动的内外部驱动因素;考虑到生猪规模化进程中技术进步和技术效率、新型城镇化以及一系列生猪产业政策冲击对生猪价格波动可能产生的影响,首先建立了一个内生生产函数从理论上探究了技术进步和技术效率对生猪价格的影响机理,并运用静态和动态面板模型获得了技术进步和技术效率影响生猪价格波动的实证证据;其次,运用动态空间面板模型实证分析了新型城镇化质量与生猪价格波动的时空特征;运用嵌入制度哑元变量的GARCH模型实证检验了生猪产业政策冲击对生猪市场价格波动的影响。实证结果表明:生猪出栏量、城镇居民可支配收入、玉米价格、替代品价格对生猪价格波动均具有显着的影响;不管是短期还是长期,技术进步和技术效率始终加大了生猪价格波动,但影响效应在各个地区有所差异;生猪价格波动具有典型的时空效应,新型城镇化发展对生猪市场价格波动产生了显着的非线性动态影响;2006年之后密集出台的生猪产业政策实际上放大了生猪市场价格波动。
李亚茹[7]（2018）在《农产品“保险+期货”的方案设计与定价 ——基于农产品价格调控机制》文中进行了进一步梳理最低收购价与临时收储政策连续实施多年,我国粮食和重要农产品的价格调控机制面临国内外价格倒挂、进口量与库存量齐增、仓容压力巨大及种植结构失衡等困境。我国政府于2014年推出农产品价格形成与政府补贴相脱钩的价格机制改革,其核心是农产品价格调控政策,即目标价格补贴与生产者补贴政策。目标价格补贴与生产者补贴政策实施近5年,虽已取得一定成效,但仍面临着农产品面积核实成本较高、难以调整种植结构及政府财政资金压力较大等困境。随着农产品市场化定价的形成,价格风险已成为影响农户收入的重要因素。农产品“保险+期货”主要包括“价格保险+期货”和“收入保险+期货”两种形式,作为保险与期货的跨界融合,既克服了农民难以进入期货、期权市场的困难,又弥补了农产品价格保险目标价格厘定困难和缺乏系统性价格风险转移机制的两大内生缺陷,其自推出之日起便受到国家高度重视,2016年、2017年及2018年中央一号文件均提出稳步扩大“保险+期货”模式。与目标价格补贴与生产者补贴政策相比,农产品“保险+期货”具有相似的运作机制,但国家财政资金压力相对较小,保险公司完善的农业保险服务体系可显着提高运行效率,且属于WTO绿箱政策,比较优势明显,故其在农产品价格调控机制中的政策定位值得探讨。尽管农产品“保险+期货”发展如火如荼,但现行试点方案采用“保险+场外看跌期权+场内期货”单一的运作模式,存在农户承担较大基差风险、保险公司“中介”地位尴尬与期货公司对冲压力较大等问题。鉴于农产品“保险+期货”试点方案的现存问题,特别是基于方案设计与定价在“保险+期货”中的缺失及重要意义,本文尝试基于价格调控机制视角研究农产品“保险+期货”的方案设计与定价问题。本研究具体章节的内容安排如下:第1章,绪论。首先分析本文的研究背景与意义;接着初步界定了农产品价格保险、农产品收入保险、农产品“保险+期货”（包括“价格保险+期货”与“收入保险+期货”）、农产品价格调控机制及价格风险管理的相关概念;进而给出本文的基本研究思路、主要研究内容、采用的研究方法、创新点及不足之处。第2章,文献综述与理论基础。首先分别梳理和评述农产品价格风险管理、价格调控政策、“保险+期货”及农业保险定价的相关文献,确定了本文的研究范围;然后阐述了农产品价格波动、农产品风险管理、价格调控、“保险+期货”及新制度经济学制度变迁的相关理论。既引出本文的主要研究内容,又奠定了后续研究的理论基础。第3章,农产品价格风险及“保险+期货”的引出。首先以玉米和鸡蛋为例,分析农产品价格波动的特征与影响因素。农产品价格波动具有周期性、季节性、地区差异性、金融化、集聚性与非对称性等特征;影响农产品价格波动的四大类因素为供给、需求、政策与国际市场因素。其次,采用基于历史模拟、极值理论POT模型的Va R法,评估全国七大玉米主产区与六大鸡蛋主产区的价格波动风险,结果发现,玉米与鸡蛋价格波动风险均存在明显的地区差异,需分地区向农户提供价格风险保障。最后,通过梳理国内农产品价格风险管理工具的演进历程引出农产品“保险+期货”。农产品“保险+期货”作为保险与期货的跨界融合,既克服了农户难以进入期货、期权市场的困难,又弥补了价格保险的两大内生缺陷,比较优势明显,但仍面临基差风险、制度风险、违约风险与定价风险。尽管农产品价格风险是不可保风险,但保险人通过不断改进自身的技术条件能将不可保风险转化为可保风险,农产品“保险+期货”利用现有技术可将赔付风险控制在合理范围之内,可行性强。第4章,中美农产品“保险+期货”的实践方案及比较借鉴。本章首先以育肥母牛风险保护保险（LRP）、生猪毛利润保险（LGM）为例,分析美国农产品“价格保险+期货”的具体实践方案,得出有益于我国“价格保险+期货”方案设计的经验启示,如完善的再保险体系是推行农产品“保险+期货”的前提、较短的理赔款计算周期可有效保障农户实际损失等;以玉米（排除收货价格）收入保障保险（RP（HPH））与大豆（排除收货价）区域收入保障保险（ARP（HP））为例,介绍“收入保险+期货”实践方案,得出多种保险补贴政策分别是经营“收入保险+期货”的基础和前提等经验启示;以奶牛利润保障项目（MPP-Dairy）为例,介绍运用保险运作机制代替传统牲畜价格支持政策的实践,得出基于保险机制的价格支持政策,可显着提高财政资金使用效率的启示。其次,详细分析了国内具有典型代表意义的“大连”方案、“北票与法库”方案、“桦川”方案及“重庆”方案四个农产品“保险+期货”试点方案。尽管四个试点方案各具特色,但存在“保险+场外看跌期权+场内期货”三个环节的操作流程、交易所与期货公司占据主导地位及完全基于期货市场价格设计产品的共同特点;面临农户承担较大基差风险、保险公司“中介”地位尴尬及期货公司对冲风险压力大等问题。最后,从基本运作模式、参与主体、产品内容与市场环境四个方面比较中美农产品“保险+期货”的实践方案,得出我国需加大力度推进农产品期货与期权发展、加快农业生产规模化经营步伐、完善农业保险巨灾风险分散体系与重构“保险+期货”运行机制的启示。第5章,农产品“保险+期货”在价格调控机制中的政策定位与总体方案。本章首先梳理了我国现行农产品价格调控机制的现状,发现其主要面临国内外价格倒挂、进口量与库存量齐增、仓容压力巨大、农产品种植结构难以调整与种植面积核实成本高等困境。其次,阐述了农产品“保险+期货”作用于价格调控机制的理论逻辑,即价格调控政策通过作用于调控对象以达到政策目标。若农产品“保险+期货”是一种价格调控政策,其调控对象包括国家、农产品市场、农产品生产者、消费者及保险公司、期货公司等,故从国家、农产品市场、农产品生产者与消费者、相关企业四个方面分析农产品“保险+期货”在价格调控机制中的可能作用。接着,通过比较农产品“保险+期货”与价格支持政策的实施效果,得出其可作为大宗农产品传统价格支持政策的重要补充、现代价格补贴政策的替代与鲜活农产品调控目录制度重要工具的政策定位。最后,从运行机制、方案设计与农产品适用范围三个方面,初步构建我国农产品“保险+期货”的总体方案。即从运行机制方面,中央财政给予资金补贴、财政部与农业农村部主导、银保监会监督指导、商业保险公司运作、期货公司提供技术支持、农业农村部与银保监会牵头设立专门的农业保险再保险管理机构提供再保险。从方案设计方面,坚持可复制、可持续与简单易懂的原则;短期方案仍采用与现有试点相似的三个环节的运作模式;长期方案采用两个环节的运作模式。从农产品适用规则与范围方面,本文研究认为养殖业适用于“价格保险+期货”方案,种植业适用于“收入保险+期货”方案;具体而言,农产品“保险+期货”适用于稻谷、小麦、棉花、玉米、大豆、鸡蛋等农产品。第6章,农产品“价格保险+期货”的方案设计与定价。本章设计的农产品“价格保险+期货”方案仍采用与现有试点类似的三环节模式,但每个环节的具体内容与现有模式不同,此方案具有显着降低农户基差风险与保险公司是风险承保主体两大特色。设计方案中农产品现货价格保险与场外看跌期权的本质是固定执行价格离散算术平均欧亚期权,本章主要运用期权定价模型厘定其费率。农产品价格波动呈现出明显的随机波动与跳跃特征,故采用随机波动率跳跃扩散Bates模型拟合其价格波动路径。首先,运用基于M-H算法的贝叶斯马尔科夫链蒙特卡洛模拟（MCMC）方法估计Bates模型的参数;其次,运用方差减少技术的Monte Carlo方法模拟农产品价格波动路径,最后,基于固定执行价格离散算术平均欧式亚式期权定价公式计算得出保费。本文选取河南、山东、河北、江苏、湖北、四川六大鸡蛋主产区价格数据厘定鸡蛋“价格保险+期货”方案的费率,实证结果发现:基于期货市场价格的鸡蛋价格保险不能满足养殖户价格下跌风险保障的需求;基于现货市场为农户提供价格保险,运用场外看跌期权为保险公司提供的再保险保障非常有限,远不能满足保险公司分散风险的需求,尤其是不能满足保险公司分散极端风险的需要;设计的鸡蛋“价格保险+期货”方案中保险公司承担的场外期权对冲风险较之现行“价格保险+期货”试点,有助于降低养殖户的基差风险。为确保期权定价法费率厘定结果的准确性,本章分别运用农业保险定价的参数法与非参数法厘定设计方案的费率。由实证结果可知,期权定价法的费率厘定结果均略高于非参数核密度估计法的费率厘定结果,但都小于0.01,可见,本文运用随机波动率跳跃扩散Bates模型厘定鸡蛋“价格保险+期货”方案的费率是可行的。第7章,农产品“收入保险+期货”的方案设计与定价。本章首先设计保险公司向农户提供的收入保险,且采用区域收入保险的形式,价格指数与产量指数分别是农产品省级现货价格与亩均产量;保险公司向期货公司购买分散部分价格风险的场外看跌期权产品;期货公司通过复制场内期权分散场外看跌期权的价格风险三个环节的基本运作模式。选取国内玉米七大主产区即河北、内蒙古自治区、辽宁、吉林、黑龙江、山东与河南,进行“收入保险+期货”方案定价的实证研究。首先选择Weibull（3P）、Burr（4P）、Log-Logistic（3P）、Logistic、Lognormal（3P）、Normal与Gamma（3P）七类分布分别模拟玉米七大主产区的价格对数收益率与产量波动率数据,以K-S、A-D与卡方检验三类方法选取七大主产区价格与单产风险的合适分布。接着以欧式距离最小为选择标准,在五种Copula函数中选出最优相关函数。最后依据收入保险费率厘定公式计算保费。由费率厘定结果,我们发现同一保障水平下,不同地区的区域收入保险费率差异较大,全国玉米七大主产区费率高低的排序与各地区价格、产量风险的相关性并不直接相关;同一地区不同保障水平下,区域收入保险的费率差异较大。第8章,研究结论、政策建议及展望。对全文进行总结,归纳出本文研究得出的七大基本结论,并对该领域未来的研究方向进行了展望。本文的创新之处包括以下四个方面:第一,尝试探讨了农产品“保险+期货”在价格调控机制中的作用及政策定位。首次基于我国农产品价格调控机制面临的困境,分析农产品“保险+期货”作用于价格调控机制的理论逻辑,即价格调控政策通过作用于调控对象以达到政策目标。农产品“保险+期货”作为价格调控政策的调控对象包括国家、农产品市场、农产品生产者、消费者及保险公司、期货公司等,故从国家、农产品市场、农产品生产者与消费者及相关企业四个方面初步分析农产品“保险+期货”在价格调控机制中的可能作用。通过比较农产品“保险+期货”与价格支持政策的实施效果,初步得出其可作为大宗农产品传统价格支持政策的重要补充、现代价格补贴政策的替代与鲜活农产品调控目录制度重要工具的政策定位。第二,从运行机制、方案设计、农产品适用范围三个方面,初步构建我国农产品“保险+期货”的总体方案。即从运行机制来看,本文认为需由中央财政给予资金补贴、财政部与农业农村部主导、银保监会监督指导、商业保险公司运作、期货公司提供技术支持、农业农村部与银保监会牵头设立专门的农业保险再保险管理机构提供再保险。就方案设计而言,本文认为应坚持可复制、可持续与简单易懂的原则;短期方案可采用与现有试点相似的三个环节的运作模式,但每个环节的具体内容较现行试点方案有所改进;长期方案则采用两个环节（即保险公司提供农产品价格或收入保险,再保险机构向保险人提供相应的再保险方案）的运作模式。从农产品适用规则与范围来看,本文研究认为养殖业适用于“价格保险+期货”方案,种植业适用于“收入保险+期货”方案;具体而言,农产品“保险+期货”适用于稻谷、小麦、棉花、玉米、大豆、鸡蛋等农产品。第三,基于农产品价格波动风险地区差异的评估结果,尝试探讨分地区承保农产品的价格波动风险。本文分别采用基于历史模拟和极值理论POT模型的Va R法,评估全国七大玉米主产区与六大鸡蛋主产区的价格波动风险,结果发现,玉米与鸡蛋价格波动风险均存在明显的地区差异,需分地区向农户提供价格风险保障。故设计的农产品“价格保险+期货”与“收入保险+期货”方案中价格保险与收入保险的农产品价格指数不再是现行试点方案的农产品期货价格,而是农产品的省级现货价格。省级现货价格与农户实际售卖价格的差异小于农产品期货价格与农户实际售卖价格的差异,可见,本文探讨的分地区承保农产品价格波动风险,可显着降低农户承担的基差风险。第四,尝试运用期权定价法,厘定农产品“价格保险+期货”方案的费率。本文初步设计的“基于现货市场的价格保险+对冲部分风险的场外期权+场内期货”的方案中,农产品现货价格保险与场外看跌期权的本质是固定执行价格离散算术平均欧亚期权,故尝试运用期权定价法厘定其费率。农产品价格波动呈现出明显的随机波动与跳跃特征,采用随机波动率跳跃扩散Bates模型拟合其价格波动路径。且分别运用农业保险定价的参数法与非参数法厘定设计方案的费率,以确保期权定价法费率厘定结果的准确性。由实证结果可知,期权定价法的费率厘定结果与非参数核密度估计法的费率厘定结果差异均较小,可见,农产品“价格保险+期货”期权定价法是可行的。
白华艳[8]（2018）在《产业链视角下中国猪肉价格波动机制研究》文中提出猪肉是中国城乡居民第一大肉类消费品,也是中国畜牧业生产中产业链最长、涉及面最广的居民必需品,不仅涉及到近5000万生猪养殖户的经济利益,还直接影响着生猪产业的平稳运行。然而,在生猪产业链转型升级的背景下,中国猪肉价格呈现巨大的波动性,“猪贱伤农”和“肉贵伤市”的现象交替发生,使得整个生猪产业链陷入剧烈变化的恶性循环之中。这不仅影响到城乡居民的正常生活消费,而且影响到中国生猪产业的健康发展,进而不可避免地影响到整个国民经济发展以及社会稳定。因此,深入探讨猪肉价格波动机制,对于稳定中国猪肉市场价格,保障猪肉市场生产者和消费者的利益,确保生猪产业乃至国民经济的稳定健康发展,具有重要的理论参考和现实意义。为此,本研究以对生猪产业链和价格波动的深刻把握为基础,运用系统动力学方法从供给、需求子系统探明影响猪肉价格波动的关键环节。随后进一步从各环节的关键因素出发,重点研究猪肉价格产业链纵向传递机制,以及市场信息、国际因素等对猪肉价格的影响。在此基础上提出稳定发展中国生猪产业,抑制中国猪肉价格波动的具有针对性的对策和建议。论文的主要内容和结论如下:（1）对中国猪肉价格波动基本特征进行了测算和比较分析。研究表明,波动仍是中国市场经济体制下猪肉价格的内涵特征。具体表现为:一方面,加入WTO后,中国猪肉价格波动更为频繁且波动幅度加大;另一方面,猪肉价格波动幅度明显大于羊肉、牛肉等同类产品,也远大于英国、日本和澳大利亚等国家的猪肉价格波动频率和幅度。另外,相对于其他国家,中国猪肉价格季节性涨跌幅度更为明显,而且波动周期长度要大于美国猪肉价格周期。（2）采用系统动力学方法构建中国生猪产业链价格动态影响系统,探究了育种、养殖、屠宰和销售环节之间关键因素的相互耦合作用。研究表明,能繁母猪规模、投入品价格、屠宰供给量和国际因素都会导致猪肉市场供给与需求之间的比例失衡,进而造成猪肉价格的剧烈波动。另外,系统构建之后,通过对政府储备参数的仿真模拟,发现国家储备肉政策由于其数量、次数和范围都非常有限,对猪肉需求和价格并未产生实质性影响。（3）在前文内容基础上,通过运用计量模型进一步分析中国猪肉价格波动的内在逻辑。首先考察了育种环节能繁母猪规模和能繁母猪补贴因素对生猪价格的影响。发现,能繁母猪规模与生猪价格之间存在双向反馈关系,即当期能繁母猪存栏量对滞后10期的生猪价存在显着的负向关系,当期生猪价格对当期能繁母猪存栏量存在显着的正向推动作用。能繁母猪补贴政策尽管鼓励了能繁母猪存栏量的增加,但对于生猪养殖户在养殖技术、养殖技能的实质性提高不存在激励效应。（4）从成本传导路径出发,深入剖析养殖环节饲料原料价格、饲料价格和生猪价格之间逐级传导机制。研究表明,中国生猪养殖环节价格系统中各种价格之间存在着长期均衡且时滞关系。在长期关系中,玉米对生猪价格的作用最强,豆粕价格作用最弱;在短期内,滞后一期的生猪价格对当期生猪价格影响最强,玉米价格次之。（5）运用非对称价格传导理论探究了养殖、屠宰和零售三个环节价格之间的关系,并从“信息经济学”角度探讨市场信息对屠宰环节的价格放大效应。结果表明屠宰环节割裂市场产生的不对称传导加剧了生猪产业链价格波动;市场信息使屠宰环节猪肉价格上涨的“正向信息”大于使屠宰价格下跌“负向信息”的影响,且“正向信息”对于猪肉价格波动具有明显放大效应。（6）分析了中国猪肉进出口贸易及其主要构成的变化情况,并考察了中国猪肉价格与国际猪肉价格之间的影响关系。研究表明,中国猪肉进口量从2009年起快速增长以后,中国猪肉市场对国际猪肉市场的影响力在持续扩大。2005年1月至2008年12月,中国猪肉市场与国际猪肉市场的关联性较弱,但2009年1月至2016年12月,中国猪肉市场与国际猪肉市场的关联性快速增强。（7）最后对中国与美国生猪产业链养殖状况、价格波动特征、生产组织模式及利益分配、期货市场对生猪价格的影响关系等方面进行了比较分析。结果认为,美国生猪产业链生产高度规模化、组织化减少了生猪价格波动幅度和频率,期货交易又有效熨平了生猪现货价格的剧烈波动。因此,中国应发展生猪规模养殖和生产环节集中度高的猪肉市场,确保猪肉市场零售价格和销售收益的稳定性,逐步建立和完善国内猪肉期货市场。
方辰君[9]（2017）在《中国市场有效性与个人投资者关注度 ——基于上市公司高送转、现金分红、股票更名事件》文中指出本研究选取三项具有代表性的公司事件,发现中国上市公司的重大公告普遍能够在股票市场上引起“过度反应（overreaction）”价格异象（anomaly）,即价格短期上涨、后续反转的异常波动。本研究重点关注价格波动背后的媒体舆情、监管环境、以及不同类型的投资者行为特征。从中国投资者结构的特殊性出发,本文着重剖析散户交易行为容易受投资者关注度（investor attention）影响的现象,以及对中国市场有效性的影响。基于海外股票市场的交易经验,传统行为金融理论认为散户投资者仅具有有限关注（limited attention）,对市场信息反应不足（under-reaction）,从而导致市场中普遍存在价格动量效应（price momentum）,即过去绩优的股票未来继续跑赢市场。反观中国股票市场,价格反转效应（price reversal）占主导地位,市场平均换手率较高,投资者换仓交易较为频繁。因此,本文提出理论模型并找出实证证据,认为公告新闻吸引散户投资者关注度（attention-grabbing）,导致不成熟的投资者盲目扩大对公司未来现金流的预期。散户投资者的过度自信（over-confidence）,导致过度买入交易行为,市场价格偏离基本面,短期上涨、后期反转,即过度反应。本研究旨在分析散户投资者的关注度（retail rnvestor attention,RIA）与中国股票市场有效性,为市场监管、投资者教育等提供参考。第一,研究结果显示,过度反应和价格反转等市场异象（anomaly）在中国市场尤其显着。并且,不论公告事件是否向市场传递新的信息,基本面信息、非基本面公告、以及“非信息”公告,均在股票市场上引起价格异常波动。第二,本文建立理论模型以解释市场价格异象。在多期离散经济体中引入机构投资者信息优势（information advantage）和散户投资者关注度（RIA）等,推导出在不同的市场卖空环境、媒体舆情、以及不同的投资者结构前提下,机构和个人投资者的交易行为博弈,与市场有效性的异同之处。第三,利用行为金融和自然实验的研究方法,本文找出实证证据,发现媒体曝光率越高、散户投资者关注越多的事件公告,引起市场过度反应越强;在市场监管规范化后,同一类公告事件所引起的价格波动显着降低;机构投资者的参与和市场卖空机制,亦能够显着提高市场有效性。本文的主要创新之处在于,提出理论模型,并利用自然实验等实证检验,论证不同程度的散户关注度与投资者理性,在市场价格发现过程中的作用,进而分析投资者结构、市场微观结构、媒体舆情等对市场有效性的影响。同时,本研究追踪中国市场有效性的历史变迁,并及时揭示近年愈演愈烈的市场非理性价格波动,如“更名异象”、“高送转行情”等价格异象,旨在揭露中国市场价格发现背后的投资者行为博弈,提醒投资者理性看待市场价格与公司基本面价值的背离。
李伟伟[10]（2016）在《基于复杂网络的我国蔬菜价格波动及传导特征研究》文中认为蔬菜价格高低关系着百姓的“菜篮子”和农民的“钱袋子”,近年来,各级政府对蔬菜价格的监测和调控问题日益重视。本研究从供需角度对我国蔬菜市场运行的概况进行总结,分析了蔬菜价格波动的时间序列特征,并基于复杂网络的方法,分析了蔬菜及蔬菜大类价格波动自传导的特征以及不同蔬菜品种价格波动的相关关系及传导特征,明确了蔬菜价格波动传导的内在规律,明确了对整个蔬菜价格波动网络具有较大影响的蔬菜品种,并在此基础上对蔬菜价格调控提出了政策建议。主要研究工作和创新点如下:（1）构建了蔬菜价格波动自传导模型。在研究中构建了蔬菜价格单变量自传导网络,引入数据滑动窗理论以及“3σ原则”对蔬菜价格进行粗粒化处理,构建了蔬菜价格波动有向加权复杂网络,并结合时间要素,分析该网络的动力学统计特征量,从而分析了蔬菜价格变化的动力学特征,通过研究挖掘出了蔬菜价格波动传导的主要路径以及对蔬菜价格传导产生重要影响的波动模态,总结出了不同模态间转换的时间特点。（2）挖掘了八大类蔬菜价格波动网络的传导规律。在研究中对根菜类、姜葱蒜类、白菜类、甘蓝类、叶菜类、瓜菜类、茄果类和菜豆类等八大类蔬菜价格波动的时间序列特征进行了分析,构建了八大类蔬菜价格波动的自传导网络,并对网络中涉及的波动模态统计特征、核心模态、模态间传导特征、模态间转换的时间特征进行了对比总结,研究发现八个蔬菜大类价格波动及传导路径有同有异,其波动传导路径与种植条件、消费习惯、储运条件等直接相关。（3）构建了多品种蔬菜回归关系网络。研究中对30种蔬菜价格周数据进行了格兰杰因果关系检验,构建了多品种蔬菜格兰杰因果关系的有向无权网络,通过分析发现不同蔬菜品种价格波动网络影响力不同,西红柿、豇豆、洋白菜、生菜、豆角等蔬菜品种价格波动网络影响力较大,大葱、生姜与山药价格波动“相对独立”,30种蔬菜价格波动传导网络由3个“朋友圈”组成,不同蔬菜品种传导媒介能力不同,西红柿、洋白菜、白萝卜三种蔬菜具有较强的传导影响能力强和媒介能力。最后,基于对蔬菜价格波动及传导特征的全面分析,分别从提升蔬菜市场供应主体的素质、对蔬菜市场多方位预警、对蔬菜价格进行精细化调控等角度提出了政策建议。
二、蚌埠市1—9月份市场价格运行情况分析及全年价格走势预测（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、蚌埠市1—9月份市场价格运行情况分析及全年价格走势预测（论文提纲范文）
（1）2020年瓦楞及箱板纸年度盘点及2021年走势预测（论文提纲范文）
| 1 瓦楞及箱板纸价格趋势回顾 |
| 1.1 中国瓦楞纸价格走势分析 |
| 1.2 中国箱板纸价格走势分析 |
| 2 瓦楞及箱板纸供应格局分析 |
| 2.1 瓦楞及箱板纸产能变化分析 |
| 2.1.1 中国瓦楞纸产能变化分析 |
| 2.1.2 中国瓦楞纸产能结构分析 |
| 2.1.3 中国箱板纸产能变化分析 |
| 2.1.4 2020年中国箱板纸产能结构分析 |
| 2.2 2016～2020年中国瓦楞及箱板纸产量变化分析 |
| 2.2.1 2016～2020年中国瓦楞纸产量/开工负荷率变化分析 |
| 2.2.2 2016～2020年中国箱板纸产量/开工负荷率变化分析 |
| 3 瓦楞及箱板纸产品需求格局及变化趋势分析 |
| 3.1 国内瓦楞纸消费量变化趋势分析 |
| 3.2 中国箱板纸消费量变化趋势分析 |
| 3.3 中国瓦楞及箱板纸下游消费结构分析 |
| 3.4 中国瓦楞及箱板纸下游消费结构区域分析 |
| 3.5 中国下游行业客户规模及需求变化分析 |
| 4 瓦楞及箱板纸驱动因素分析 |
| 4.1 宏观环境对瓦楞及箱板纸市场的影响分析 |
| 4.2 行业政策对瓦楞及箱板纸市场的影响分析 |
| 5 瓦楞及箱板纸产品行业走势展望 |
| 5.1 2021年瓦楞纸价格走势预测 |
| 5.2 箱板纸价格走势预测 |
| 6 瓦楞及箱板纸产品热点专题 |
| 6.1 线上交易增长空间广阔，瓦楞及箱板纸结构性需求有所增加 |
| 6.1.1 新零售模式成为趋势，线上交易增长空间较大 |
| 6.1.2 线上交易模式带动快递行业发展 |
| 6.1.3 快递行业增长空间广阔，利好包装纸需求 |
| 6.2 粗略估算2020年国内废纸供应缺口 |
（2）基于SVR算法的动力煤价格预测研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的基本框架结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 预测模型研究 |
| 2.1 统计预测模型 |
| 2.2 深度学习模型 |
| 2.3 支持向量回归机模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 动力煤价格影响因素分析 |
| 3.1 动力煤CCI5500 指数走势概述 |
| 3.2 供需关系 |
| 3.3 宏观经济 |
| 3.4 生产及运输成本 |
| 3.5 国家政策 |
| 3.6 突发事件 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 数据预处理及特征数据提取 |
| 4.1 数据选取 |
| 4.2 数据插值 |
| 4.3 数据平滑方法 |
| 4.4 数据差分方法 |
| 4.5 相关性分析方法 |
| 4.6 分析结论 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 基于SVR算法的动力煤价格预测模型研究 |
| 5.1 预测模型的数据结构 |
| 5.2 基于SVR算法动力煤价格预测算法建模 |
| 5.3 SVR算法求解 |
| 5.4 试验分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（3）武汉市房地产去库存研究及对策（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.5 研究思路和技术路线 |
| 2 房地产去库存相关概念与理论 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.2 房地产市场供求特点及影响因素 |
| 2.3 房地产市场去库存的理论基础 |
| 3 国内外房地产去库存成功案例 |
| 3.1 国外去库存实践成功案例 |
| 3.2 国内去库存实践成功案例 |
| 3.3 成功案例启示 |
| 4 武汉房地产库存现状及存在的问题 |
| 4.1 武汉房地产发展情况 |
| 4.2 武汉房地产市场库存现状 |
| 4.3 武汉房地产库存存在的问题 |
| 4.4 武汉房地产市场供需的现状和工作难点 |
| 4.5 武汉市房地产去库存工作中存在问题 |
| 4.6 武汉市房地产去库存工作存在问题的原因 |
| 5 房地产去库存的途径 |
| 5.1 积极消化现有市场库存 |
| 5.2 严格控制房产新增数量 |
| 5.3 优化调整房产市场结构 |
| 5.4 不断扩大房产市场需求 |
| 5.5 强化市场监管力度 |
| 6 结论 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 存在问题及展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（4）中国煤炭能源国际定价权研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究思路与方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究内容与章节安排 |
| 1.5 相关概念界定 |
| 1.5.1 国际定价权与国际定价影响力 |
| 1.5.2 国际定价中心与期货交易所 |
| 1.5.3 价格发现 |
| 1.6 主要创新点与不足之处 |
| 1.6.1 主要创新点 |
| 1.6.2 不足之处 |
| 2 理论基础与文献综述 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 供求规律与价格理论 |
| 2.1.2 市场势力相关理论 |
| 2.1.3 期货市场相关理论 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 定价权的形成 |
| 2.2.2 能源需求相关研究 |
| 2.2.3 关于国际市场势力与国际定价权的相关研究 |
| 2.2.4 关于期货市场与国际定价权的相关研究 |
| 2.2.5 简要评述 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 全球及中国煤炭能源市场发展现状研究 |
| 3.1 煤炭能源市场供需形势分析 |
| 3.1.1 全球煤炭能源市场总体供需形势分析 |
| 3.1.2 中国煤炭能源市场总体供需形势分析 |
| 3.2 煤炭能源市场贸易现状研究 |
| 3.2.1 全球煤炭贸易形势 |
| 3.2.2 中国煤炭贸易形势 |
| 3.3 煤炭定价方式分析 |
| 3.3.1 全球煤炭能源主要定价方式 |
| 3.3.2 中国煤炭能源定价历史变迁 |
| 3.4 中外煤炭期货市场发展状况 |
| 3.4.1 国际煤炭期货市场发展状况 |
| 3.4.2 中国煤炭期货市场发展状况 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 中国煤炭定价权的形成及构建 |
| 4.1 煤炭定价权的形成 |
| 4.1.1 煤炭能源定价权的形成 |
| 4.1.2 煤炭期货市场在定价中的作用 |
| 4.2 影响煤炭定价权的主要因素 |
| 4.2.1 现货市场因素 |
| 4.2.2 期货市场因素 |
| 4.3 中国煤炭定价权缺失的影响因素及传导路径 |
| 4.3.1 中国煤炭定价权缺失的影响因素 |
| 4.3.2 煤炭定价权缺失对中国现货及期货市场的传导路径 |
| 4.4 中国构建煤炭定价中心的必要性及可行性 |
| 4.4.1 中国构建国际定价中心的意义 |
| 4.4.2 中国构建煤炭定价中心可行性分析 |
| 4.5 实现煤炭定价权的路径规划 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于空间计量模型的中国煤炭需求拐点预测及进口量研究 |
| 5.1 基于空间计量模型的中国煤炭需求拐点预测 |
| 5.1.1 煤炭需求拐点理论假设 |
| 5.1.2 煤炭需求拐点模型 |
| 5.1.3 煤炭消费EKC曲线空间计量实证研究 |
| 5.2 基于ARMA模型的中国煤炭进口量预测 |
| 5.2.1 变量与数据 |
| 5.2.2 描述性统计分析 |
| 5.2.3 实证过程 |
| 5.2.4 实证结果 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 基于市场势力视角的中国煤炭能源定价权研究 |
| 6.1 市场势力与定价权的互动机理 |
| 6.1.1 定价权的经济学机理 |
| 6.1.2 市场势力的测度方法 |
| 6.1.3 市场势力与定价权的关系 |
| 6.2 基于PTM模型的全球主要煤炭贸易国市场势力研究 |
| 6.2.1 模型的选择与推导 |
| 6.2.2 变量与数据来源 |
| 6.2.3 全球主要煤炭出口国市场势力实证检验 |
| 6.2.4 全球主要煤炭进口国市场势力实证检验 |
| 6.3 中国煤炭能源进出口市场势力研究 |
| 6.3.1 基于PTM模型的中国煤炭进出口市场势力研究 |
| 6.3.2 基于SMR模型的中国煤炭进口市场势力研究 |
| 6.3.3 模型的实证结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 中国煤炭能源期货市场与现货市场的动态关系研究 |
| 7.1 煤炭期货市场对取得煤炭定价权的意义 |
| 7.1.1 大宗商品期货定价机制的产生 |
| 7.1.2 煤炭期货市场对取得煤炭定价权的意义 |
| 7.2 中国煤炭期货市场与现货市场的相互作用机理 |
| 7.2.1 煤炭现货市场对期货市场价格的作用机理 |
| 7.2.2 煤炭期货市场对现货市场价格的作用机理 |
| 7.3 煤炭期现货市场的动态关系分析方法与理论模型 |
| 7.3.1 分析方法 |
| 7.3.2 理论模型 |
| 7.3.3 变量与数据来源 |
| 7.4 煤炭期货与煤炭现货长期与短期关系分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 基于期货市场的中国煤炭能源定价权研究 |
| 8.1 国际煤炭价格对中国煤炭价格的期货传导路径 |
| 8.1.1 国际煤炭价格对中国煤炭价格的期货传导路径 |
| 8.1.2 中国与ICE期货市场联动现实基础 |
| 8.2 期货定价机制下国际定价权的测度方法 |
| 8.2.1 期货定价机制下国际定价权的测度方法 |
| 8.2.2 不同期货市场联动过程中的表现 |
| 8.3 研究方法与数据选取 |
| 8.3.1 研究方法 |
| 8.3.2 数据选取 |
| 8.4 中国煤炭期货价格与ICE 理查德湾煤炭期货价格关系的实证研究 |
| 8.5 中国煤炭期货价格与ICE鹿特丹港煤炭期货价格关系的实证研究 |
| 8.6 本章小结 |
| 9 主要结论与展望 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 政策建议 |
| 9.3 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间科研成果一览 |
（5）梯级水电站优化调度与交易策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 我国水电发展现状 |
| 1.1.2 我国新一轮电力市场化改革现状 |
| 1.1.3 梯级水电站优化调度和市场交易策略研究的意义 |
| 1.2 国内外研究动态及面临问题和挑战 |
| 1.2.1 梯级水电站优化调度及交易策略研究综述 |
| 1.2.2 梯级水电站优化调度和交易研究面临问题及挑战 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第2章 梯级水电站优化调度模型及基本理论方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 梯级水电站运行特性和优化调度模型 |
| 2.2.1 梯级水电站运行特性 |
| 2.2.2 梯级水电站优化调度模型 |
| 2.3 优化算法与计算技术 |
| 2.3.1 遗传算法 |
| 2.3.2 动态规划方法 |
| 2.3.3 Matlab集群并行计算技术 |
| 2.4 随机变量处理方法 |
| 2.4.1 序列运算理论 |
| 2.4.2 典型场景分析法 |
| 2.5 风险管理模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 梯级水电站多时间尺度优化调度模型和方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于系统分解方法的梯级水电站中长期优化调度模型 |
| 3.2.1 梯级水电站中长期优化调度模型 |
| 3.2.2 梯级水电系统分解原则 |
| 3.2.3 大系统分解协调递阶模型 |
| 3.2.4 多核集群并行优化调度方法 |
| 3.3 梯级水电站日前调峰和日内流量平抑双层优化调度模型 |
| 3.3.1 梯级水电站双层优化调度框架 |
| 3.3.2 梯级水电站日前优化调度 |
| 3.3.3 实时调度策略 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 基于系统分解方法的梯级水电站中长期优化调度分析 |
| 3.4.2 梯级水电站日前调峰和日内流量平抑双层优化调度分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 梯级水电站中长期发电与交易计划联合优化模型和方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 计及随机和风险因素的调度交易优化模型和方法研究 |
| 4.2.1 决策框架及随机变量建模 |
| 4.2.2 梯级水电站中长期优化调度模型 |
| 4.2.3 序列运算求解收益风险概率约束模型 |
| 4.2.4 优化算法 |
| 4.3 中长期调度与跨价区交易组合双层优化模型 |
| 4.3.1 电力市场交易机制和双层优化模型 |
| 4.3.2 梯级水电站中长期优化调度模型 |
| 4.3.3 多时段跨价区市场交易组合决策模型 |
| 4.3.4 双层优化模型求解 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 计及随机和风险因素的调度交易优化模型和方法研究分析 |
| 4.4.2 中长期调度与跨价区交易组合双层优化模型研究分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 市场环境下梯级水电站检修计划与中长期调度联合优化模型研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 梯级水电站中长期调度和检修计划双层优化框架 |
| 5.2.1 梯级水电站中长期调度 |
| 5.2.2 梯级水电站机组检修计划 |
| 5.2.3 中长期调度和检修计划双层优化框架 |
| 5.3 梯级水电站中长期调度和检修计划联合优化模型 |
| 5.3.1 梯级水电站中长期优化调度模型 |
| 5.3.2 梯级水电站检修计划优化模型 |
| 5.4 模型求解方法 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 数据基础 |
| 5.5.2 中长期调度及检修计划优化结果分析 |
| 5.5.3 梯级水电站水力耦合关系对检修计划的影响 |
| 5.5.4 检修损失权重系数对检修计划的影响 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 多主体梯级水电站参与的日前市场出清模型和投标策略研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 多运营主体梯级水电站参与的日前市场出清模型 |
| 6.2.1 双边交易电力市场日前出清机制 |
| 6.2.2 梯级水电站运行模型 |
| 6.2.3 考虑梯级水电站电力耦合关系的日前市场出清模型 |
| 6.3 多主体梯级水电站参与日前市场中的下游电站自调度投标策略 |
| 6.3.1 峰前腾库和峰后蓄水出力调整策略 |
| 6.3.2 对入库流量的调蓄削峰稳流策略 |
| 6.3.3 考虑下游电站自调度投标的日前市场出清优化模型 |
| 6.4 算例分析 |
| 6.4.1 基础数据 |
| 6.4.2 日前市场出清结果分析 |
| 6.4.3 安全约束对交易结果的影响 |
| 6.4.4 峰前腾库和峰后蓄水策略优化结果分析 |
| 6.4.5 对降雨引起的突增入库流量调蓄削峰优化结果分析 |
| 6.4.6 下游电站运行偏差分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）生猪市场价格周期波动与非线性动态行为研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 生猪市场价格的周期波动机理 |
| 1.2.2 生猪产业链价格的传导机制 |
| 1.2.3 生猪市场价格波动的行为特征 |
| 1.2.4 生猪市场价格波动的驱动因素 |
| 1.2.5 生猪市场价格波动的政策调控 |
| 1.2.6 文献述评 |
| 1.3 研究思路与主要内容 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 主要内容 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第2章 生猪市场价格周期波动的特征事实 |
| 2.1 生猪市场价格周期及其典型性特征 |
| 2.1.1 生猪价格历史走势分析 |
| 2.1.2 生猪价格周期特征 |
| 2.2 生猪市场价格波动性特征的经验分析 |
| 2.2.1 生猪市场价格时间序列的描述性统计分析 |
| 2.2.2 生猪市场价格波动性特征的实证分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 生猪市场价格周期波动的决定机理与传导机制 |
| 3.1 生猪市场价格决定的理论分析 |
| 3.1.1 生猪需求与需求曲线特征 |
| 3.1.2 生猪供给与市场均衡价格的决定 |
| 3.2 基于蛛网模型的生猪价格周期分析 |
| 3.2.1 生猪市场的基本特征 |
| 3.2.2 生猪市场价格周期的形成机制 |
| 3.3 生猪产业链价格的传导机制 |
| 3.3.1 生猪产业链价格的传导机制分析 |
| 3.3.2 基于SVAR模型的生猪产业链价格传导机制实证分析 |
| 3.3.3 基于TECM模型的生猪产业链价格不对称传导经验分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 生猪市场价格的趋势周期分解 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 样本选取、数据说明与数据特征 |
| 4.2.1 样本选取与数据说明 |
| 4.2.2 生猪市场价格的数据特征 |
| 4.3 生猪市场价格的趋势周期识别 |
| 4.3.1 趋势周期的B-N分解原理 |
| 4.3.2 生猪市场价格周期的B-N分解 |
| 4.3.3 生猪市场价格趋势周期分解的比较分析 |
| 4.4 生猪市场价格趋势周期成分结构 |
| 4.4.1 生猪市场价格趋势周期结构成分分解 |
| 4.4.2 生猪市场价格实际周期的随机冲击分析 |
| 4.4.3 随机冲击对生猪市场价格波动的持久效应 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 生猪市场价格的区制转移与非线性动态行为特征 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 生猪市场价格波动的区制划分 |
| 5.2.1 数据说明与单位根检验 |
| 5.2.2 生猪市场价格多区制平滑转移模型的设定与估计 |
| 5.2.3 生猪市场价格的区制划分与区制转移行为 |
| 5.3 生猪市场价格的非线性动态行为特征 |
| 5.3.1 估计方程的特征根分析 |
| 5.3.2 生猪市场价格的非线性脉冲响应分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 生猪市场价格周期波动的驱动因素 |
| 6.1 生猪市场价格波动的驱动因素经验分析 |
| 6.1.1 变量选择与模型设定 |
| 6.1.2 实证结果分析 |
| 6.2 生猪市场价格波动的内生驱动因素 |
| 6.2.1 引言 |
| 6.2.2 理论分析框架 |
| 6.2.3 模型设定、变量选取与数据来源 |
| 6.2.4 生猪技术进步和技术效率测算 |
| 6.2.5 实证结果与分析 |
| 6.3 生猪市场价格波动的城镇化发展驱动因素 |
| 6.3.1 城镇化影响生猪市场价格波动的机理分析 |
| 6.3.2 模型设定、变量选取与数据说明 |
| 6.3.3 中国城镇化发展质量测度 |
| 6.3.4 动态空间面板计量分析 |
| 6.4 生猪市场价格波动的政策驱动因素 |
| 6.4.1 变量选取及样本数据说明 |
| 6.4.2 实证结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 研究结论与政策建议 |
| 7.1 重要结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读博士学位期间的科研成果目录 |
（7）农产品“保险+期货”的方案设计与定价 ——基于农产品价格调控机制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 基本概念界定 |
| 1.2.1 农产品“保险+期货”的相关概念 |
| 1.2.2 农产品价格调控机制的相关概念 |
| 1.2.3 农产品价格风险及其管理的相关概念 |
| 1.3 研究思路、主要内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究思路及主要内容 |
| 1.3.2 技术路线图 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.4.1 历史研究与比较研究相结合 |
| 1.4.2 规范研究与实证研究相结合 |
| 1.4.3 随机模拟与仿真研究相结合 |
| 1.5 研究的创新点与不足之处 |
| 1.5.1 研究的创新点 |
| 1.5.2 研究的不足之处 |
| 2.文献综述与理论基础 |
| 2.1 文献综述 |
| 2.1.1 农产品价格风险管理与价格调控政策的相关文献 |
| 2.1.2 农产品“保险+期货”的相关文献 |
| 2.1.3 农业保险定价的相关文献 |
| 2.1.4 国内外研究简评 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 农产品价格波动的蛛网理论 |
| 2.2.2 农产品风险管理与价格调控的相关理论 |
| 2.2.3 农产品“保险+期货”的相关理论 |
| 2.2.4 新制度经济学的制度变迁理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 3.农产品价格风险及“保险+期货”的引出 |
| 3.1 农产品价格风险的特征及影响因素 |
| 3.1.1 农产品价格风险的特征 |
| 3.1.2 农产品价格风险的影响因素 |
| 3.2 农产品价格风险地区差异的VaR度量:以玉米和鸡蛋为例 |
| 3.2.1 农产品价格风险评估模型:历史模拟法与极值理论POT模型 |
| 3.2.2 数据来源与描述性统计 |
| 3.2.3 农产品价格风险地区差异评估的结果与分析 |
| 3.3 中国农产品价格风险管理工具的演进 |
| 3.3.1 农产品价格风险管理工具:农产品期货(1990) |
| 3.3.2 农产品价格风险管理工具:农产品价格保险(2011) |
| 3.3.3 农产品价格风险管理工具:农产品期权(2013) |
| 3.3.4 农产品价格风险管理工具:农产品“保险+期货”(2015) |
| 3.4 农产品“保险+期货”的引出:比较优势及可行性 |
| 3.4.1 农产品“保险+期货”的优势:与期货、期权及价格保险的比较 |
| 3.4.2 农产品“保险+期货”的可行性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4.中美农产品“保险+期货”的实践方案及比较借鉴 |
| 4.1 美国农产品“保险+期货”实践方案及启示 |
| 4.1.1 牲畜“价格保险+期货”的实践方案及启示 |
| 4.1.2 农作物“收入保险+期货”的实践方案及启示 |
| 4.1.3 牲畜利润保障项目(MPP)的实践方案及启示 |
| 4.2 中国农产品“保险+期货”的试点方案与问题 |
| 4.2.1 农产品“保险+期货”试点实践:“大连”方案 |
| 4.2.2 农产品“保险+期货”试点实践:“北票与法库”方案 |
| 4.2.3 农产品“保险+期货”试点实践:“桦川”方案 |
| 4.2.4 农产品“保险+期货”试点实践:“重庆”方案 |
| 4.2.5 农产品“保险+期货”试点方案的共同点与问题 |
| 4.3 农产品“保险+期货”实践方案的中美比较及借鉴 |
| 4.3.1 中美农产品“保险+期货”实践方案的比较分析 |
| 4.3.2 农产品“保险+期货”实践方案中美比较的启示借鉴 |
| 4.4 本章小结 |
| 5.农产品“保险+期货”在价格调控机制中的政策定位与总体方案 |
| 5.1 中国农产品价格调控机制的现状及困境 |
| 5.1.1 中国现行农产品价格调控机制概况 |
| 5.1.2 中国农产品价格调控政策的实施现状 |
| 5.1.3 中国农产品价格调控机制面临的主要困境 |
| 5.2 农产品“保险+期货”在价格调控机制中的作用分析 |
| 5.2.1 农产品“保险+期货”在价格调控机制中作用的理论逻辑 |
| 5.2.2 农产品“保险+期货”在价格调控机制中的可能作用 |
| 5.3 农产品“保险+期货”在价格调控机制中的政策定位 |
| 5.3.1 作为大宗农产品传统价格支持政策的重要补充 |
| 5.3.2 作为大宗农产品现代价格补贴政策的替代 |
| 5.3.3 作为鲜活农产品调控目录制度的重要工具 |
| 5.4 农产品“保险+期货”的总体方案 |
| 5.4.1 农产品“保险+期货”的运行机制 |
| 5.4.2 农产品“保险+期货”的短期与长期方案 |
| 5.4.3 农产品“保险+期货”的种植、养殖业适用规则及范围 |
| 5.5 本章小结 |
| 6.农产品“价格保险+期货”的方案设计与定价 |
| 6.1 农产品“价格保险+期货”的方案设计 |
| 6.1.1 农产品“价格保险+期货”方案设计的运作模式 |
| 6.1.2 农产品“价格保险+期货”方案设计的特色 |
| 6.2 农产品“价格保险+期货”的期权定价方法 |
| 6.2.1 农产品“价格保险+期货”期权定价模型的选择:随机波动率跳跃扩散模型 |
| 6.2.2 随机波动率跳跃扩散Bates模型 |
| 6.2.3 随机波动率跳跃扩散Bates模型的参数估计:MCMC法 |
| 6.2.4 方差减少技术的Monte Carlo模拟定价 |
| 6.3 农产品“价格保险+期货”期权定价法的实证研究:以鸡蛋为例 |
| 6.3.1 数据来源与描述性统计 |
| 6.3.2 随机波动率跳跃扩散Bates模型的参数估计结果 |
| 6.3.3 鸡蛋“价格保险+期货”方案的核心内容 |
| 6.3.4 鸡蛋“价格保险+期货”的定价结果与分析 |
| 6.4 农产品“价格保险+期货”期权定价法的稳健性检验:基于参数法与非参数法 |
| 6.4.1 农产品“价格保险+期货”定价的参数法:基于GARCH类模型 |
| 6.4.2 农产品“价格保险+期货”定价的非参数法:核密度估计 |
| 6.4.3 农产品“价格保险+期货”三类定价方法的比较 |
| 6.5 本章小结 |
| 7.农产品“收入保险+期货”的方案设计与定价 |
| 7.1 农产品“收入保险+期货”的方案设计 |
| 7.1.1 农产品“收入保险+期货”的基本运作模式 |
| 7.1.2 农产品“收入保险+期货”方案设计的具体内容 |
| 7.1.3 农产品“收入保险+期货”方案设计的特色 |
| 7.2 农产品“收入保险+期货”的定价模型 |
| 7.2.1 农产品价格与单产风险相关性测度的Copula函数 |
| 7.2.2 农产品“收入保险+期货”的费率测算过程 |
| 7.3 农产品“收入保险+期货”定价的实证研究:以玉米为例 |
| 7.3.1 数据来源与处理 |
| 7.3.2 玉米单产与价格风险分布模型的选择 |
| 7.3.3 玉米单产与价格风险联合分布的选择 |
| 7.3.4 玉米“收入保险+期货”的定价结果与分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 8.研究结论、政策建议及展望 |
| 8.1 主要研究结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 后记 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间科研情况 |
（8）产业链视角下中国猪肉价格波动机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 导论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 问题的提出 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 猪肉价格波动周期研究 |
| 1.4.2 猪肉价格波动原因 |
| 1.4.3 生猪产业链价格传导波动 |
| 1.4.4 猪肉非对称价格传导的相关研究 |
| 1.4.5 生猪生产支持政策对猪肉价格的影响 |
| 1.5 研究思路、内容及方法 |
| 1.5.1 研究思路 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 1.5.3 研究方法 |
| 1.5.4 技术路线 |
| 1.6 创新之处 |
| 2 农业产业链价格理论与分析框架 |
| 2.1 价格机制理论基础 |
| 2.1.1 劳动价值论 |
| 2.1.2 均衡价格理论 |
| 2.1.3 不完全竞争价格理论 |
| 2.1.4 信息经济学理论 |
| 2.2 理论分析框架 |
| 2.2.1 产业链理论 |
| 2.2.2 农业产业链 |
| 2.2.3 生猪产业链 |
| 2.2.4 产业链中价格波动与增值机制 |
| 2.2.5 研究界定及分析框架 |
| 3 中国猪肉价格波动特征分析 |
| 3.1 中国猪肉价格波动特点 |
| 3.1.1 中国猪肉价格长期波动特点 |
| 3.1.2 加入WTO后中国猪肉价格波动特点 |
| 3.2 基于时间序列分解的猪肉价格波动规律分析 |
| 3.2.1 TRAMO/SEATS季节调整方法 |
| 3.2.2 数据来源与分析 |
| 3.3 基于H-P滤波的中国猪肉价格波动周期测定 |
| 3.3.1 研究方法 |
| 3.3.2 H-P滤波法结果测定 |
| 3.3.3 基于国际比较的猪肉价格波动分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 生猪产业链价格波动系统动力学理论与模型 |
| 4.1 猪肉价格波动机制及各环节关键因素分析 |
| 4.1.1 猪肉价格波动机制分析 |
| 4.1.2 影响猪肉价格的需求因素 |
| 4.1.3 影响猪肉价格的供给因素 |
| 4.2 猪肉价格波动系统建模 |
| 4.2.1 猪肉价格波动系统的假设界定 |
| 4.2.2 猪肉价格波动的系统结构分析 |
| 4.2.3 猪肉价格形成模型建立以及指标解释 |
| 4.3 猪肉价格波动的系统动力学仿真与对策分析 |
| 4.3.1 需求模拟与分析 |
| 4.3.2 供给模拟与分析 |
| 4.3.3 猪肉价格模拟与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 育种环节对生猪产业链价格波动的影响 |
| 5.1 能繁母猪存栏量对生猪价格的影响分析 |
| 5.1.1 能繁母猪的内在周期 |
| 5.1.2 实证分析 |
| 5.2 能繁母猪补贴效率分析及政策评价 |
| 5.2.1 实证研究理论与模型 |
| 5.2.2 能繁母猪补贴政策实施前后中国生猪生产效率变化分析 |
| 5.2.3 中国能繁母猪补贴政策对生产效率变动的影响分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 养殖环节对生猪产业链价格波动的影响 |
| 6.1 生猪、饲料生产波动与价格波动 |
| 6.1.1 生猪生产波动 |
| 6.1.2 饲料生产波动 |
| 6.1.3 饲料原料、饲料及生猪价格波动 |
| 6.2 养殖环节价格引导关系分析 |
| 6.2.1 价格序列平稳性检验 |
| 6.2.2 协整检验 |
| 6.2.3 价格序列短期关系方程 |
| 6.2.4 格兰杰因果检验 |
| 6.3 养殖环节价格传导机制分析 |
| 6.3.1 模型与估计结果 |
| 6.3.2 生猪养殖环节价格传导机制分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 屠宰环节对生猪产业链价格波动的影响 |
| 7.1 生猪产业链各环节收益分析 |
| 7.1.1 养殖环节收益分析 |
| 7.1.2 屠宰环节收益分析 |
| 7.1.3 零售环节收益分析 |
| 7.1.4 生猪产业链各环节收益调研分析 |
| 7.2 屠宰环节猪肉价格不对称传导实证分析 |
| 7.2.1 研究方法 |
| 7.2.2 数据说明 |
| 7.2.3 实证分析 |
| 7.2.4 价格非对称传导原因分析 |
| 7.3 市场信息对屠宰环节价格波动的影响 |
| 7.3.1 市场信息对猪肉价格波动的作用机制 |
| 7.3.2 实证分析 |
| 7.3.3 屠宰价格对信息的非对称效应曲线及解释 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 国际市场对生猪产业链价格波动的影响 |
| 8.1 全球猪肉及生猪贸易变化分析 |
| 8.1.1 全球猪肉及生猪生产和消费变化分析 |
| 8.1.2 全球猪肉及生猪贸易变化分析 |
| 8.2 加入WTO以后中国生猪和猪肉贸易构成变化分析 |
| 8.2.1 中国生猪贸易变化分析 |
| 8.2.2 中国猪肉贸易变化分析 |
| 8.2.3 中国加工猪肉贸易变化分析 |
| 8.2.4 小结 |
| 8.3 国际猪肉市场价格与中国猪肉市场价格的影响关系分析 |
| 8.3.1 中国猪肉市场价格与进口价格倒挂现象分析 |
| 8.3.2 国际猪肉市场价格与中国猪肉市场价格的影响关系分析 |
| 8.4 本章小结 |
| 9 中美生猪产业链价格波动对比研究 |
| 9.1 美国生猪养殖业波动分析 |
| 9.1.1 美国生猪养殖变动趋势 |
| 9.1.2 美国生猪存栏结构波动分析 |
| 9.1.3 美国生猪出栏率及死亡率变动分析 |
| 9.2 美国生猪产业链价格及效益波动分析 |
| 9.2.1 美国生猪价格波动分析 |
| 9.2.2 美国猪粮比价波动分析 |
| 9.2.3 美国生猪生产成本收益变动分析 |
| 9.3 美国产业链生产组织模式及利益分配对波动的影响 |
| 9.3.1 美国产业链生产规模化程度变化 |
| 9.3.2 美国产业链生产的组织化程度及对波动的影响 |
| 9.3.3 美国生猪产业链利益分配 |
| 9.4 美国期货对生猪价格的影响 |
| 9.4.1 数据及分析说明 |
| 9.4.2 美国生猪价格与期货价格影响关系分析 |
| 9.5 本章小结 |
| 10 研究结论及政策建议 |
| 10.1 研究结论 |
| 10.2 政策建议 |
| 10.3 进一步研究方向 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的论文及研究成果 |
（9）中国市场有效性与个人投资者关注度 ——基于上市公司高送转、现金分红、股票更名事件（论文提纲范文）
| 摘要 Abstract 第一章 绪论 |
| 1.1 研究内容与框架 |
| 1.1.1 研究设计 |
| 1.1.2 研究框架 |
| 1.1.3 研究内容 |
| 1.2 研究背景与意义 |
| 1.3 主要创新与学术贡献 第二章 文献综述 |
| 2.1 市场有效性与资产定价研究 |
| 2.1.1 资产定价经典研究 |
| 2.1.2 市场有效性历史变迁 |
| 2.1.3 市场过度反应与反应不足 |
| 2.2 行为金融文献综述 |
| 2.2.1 投资者行为偏差的理论基础 |
| 2.2.2 投资者有限关注 |
| 2.2.3 过度自信与过度交易 |
| 2.2.4 模糊厌恶与本土偏见 |
| 2.2.5 损失厌恶与处置效应 |
| 2.2.6 中国投资者的行为偏差与资本市场影响 |
| 2.3 股票分红相关研究综述 |
| 2.3.1 传统经典理论 |
| 2.3.2 信号传递理论 |
| 2.3.3 流动性假设与价格压力 |
| 2.3.4 交易区间理论 |
| 2.3.5 影响股票股利政策的其他因素 |
| 2.3.6 海外市场对股票分红的反应 |
| 2.3.7 国内有关股票股利的研究 |
| 2.3.8 历史文献与本文研究贡献 |
| 2.4 现金股利相关文献综述 |
| 2.4.1 经典MM理论 |
| 2.4.2 信号传递理论 |
| 2.4.3 流动性假设与价格压力 |
| 2.4.4 影响现金股利政策的其他因素 |
| 2.4.5 国内有关现金股利的研究 |
| 2.5 股票名称与信息认知难度 |
| 2.5.1 股票更名与市场价格异象 |
| 2.5.2 信息的认知难度 |
| 2.5.3 投资者关注度与百度搜索指数 第三章 中国上市公司重大公告与市场反应 |
| 3.1 本章研究方法与框架 |
| 3.1.1 研究设计 |
| 3.1.2 研究方法 |
| 3.1.3 样本描述统计一：公司股利政策的历史变迁 |
| 3.1.4 样本描述统计二：公司股利政策的国际比较 |
| 3.1.5 样本描述统计三：股票更名原因分类统计 |
| 3.2 市场价格异象一：高送转事件 |
| 3.2.1 “高送转”事件的中国特色 |
| 3.2.2 送转股事件与市场反应 |
| 3.2.3 中国市场有效性的历史变迁 |
| 3.3 市场价格异象二：现金分红事件 |
| 3.3.1 现金分红监管政策的历史变迁 |
| 3.3.2 分红与股利会计细节 |
| 3.3.3 分红与股利税收制度 |
| 3.3.4 现金分红事件与市场反应 |
| 3.3.5 比较首次分红与后续分红 |
| 3.3.6 中国市场有效性的历史变迁 |
| 3.4 市场价格异象三：股票更名事件 |
| 3.4.1 股票名称与认知难度 |
| 3.4.2 百度搜索量指数与投资者关注度 |
| 3.4.3 股票更名事件的市场价格异象 |
| 3.4.4 股票更名事件分组研究 |
| 3.5 本章小结 第四章 理论模型：信息不对称、投资者关注度与非理性预期 |
| 4.1 本章研究方法与框架 |
| 4.2 模型前提假设 |
| 4.2.1 信息不对称与私有信息 |
| 4.2.2 散户关注度(RIA)与非理性预期 |
| 4.3 模型推导和均衡分析 |
| 4.4 模型主要推论 |
| 4.4.1 价格走势与交易行为 |
| 4.4.2 散户关注度、投资者结构与均衡价格 |
| 4.4.3 市场卖空环境与均衡价格 |
| 4.5 本章小结 第五章 实证分析：散户关注度与市场有效性 |
| 5.1 本章研究方法与框架 |
| 5.1.1 研究框架 |
| 5.1.2 研究方法 |
| 5.1.3 分组研究与自然实验 |
| 5.1.4 回归分析与计量方法 |
| 5.1.5 投资者关注度衡量指标 |
| 5.2 散户投资者关注(RIA)与资产价格 |
| 5.2.1 关注度与公司规模 |
| 5.2.2 关注度与资产交易情况 |
| 5.2.3 关注度与投资者结构 |
| 5.2.4 关注度与投资者预期 |
| 5.3 实证结果分析一：高送转事件 |
| 5.3.1 投资者结构变化 |
| 5.3.2 投资者关注度变化 |
| 5.3.3 市场异象背后的投资者行为 |
| 5.3.4 分组研究：不同投资者结构、关注度、卖空限制 |
| 5.3.5 回归结果分析：市场反应与投资者行为 |
| 5.4 实证结果分析二：现金分红事件 |
| 5.4.1 投资者结构变化 |
| 5.4.2 投资者关注度变化 |
| 5.4.3 市场异象背后的投资者行为 |
| 5.4.4 分组研究：市场反应与投资者结构、关注度、卖空限制 |
| 5.4.5 回归结果分析：市场反应与投资者行为 |
| 5.5 实证结果分析三：股票更名事件 |
| 5.5.1 投资者结构变化 |
| 5.5.2 投资者关注度变化 |
| 5.5.3 市场异象背后的投资者行为 |
| 5.5.4 分组研究：不同投资者结构、关注度、卖空限制 |
| 5.5.5 自然实验：市场异象与监管制度 |
| 5.5.6 回归结果分析：市场反应与投资者行为 |
| 5.6 本章小结 第六章 稳健性检验 |
| 6.1 本章研究方法与框架 |
| 6.2 稳健性检验一：高送转事件 |
| 6.2.1 信号传递理论：分红政策与公司业绩增长 |
| 6.2.2 信号传递理论：分红比例与公司业绩增长 |
| 6.2.3 信号传递理论：分红比例与股票长期收益率 |
| 6.2.4 流动性假设(Liquidity) |
| 6.2.5 股利顾客效应：公告日效应超额收益率 |
| 6.2.6 股利顾客效应：除息日后短期价格回调 |
| 6.2.7 股利顾客效应：除息日后长期价格走势 |
| 6.3 稳健性检验二：现金分红事件 |
| 6.3.1 信息传递理论：分红政策与公司业绩增长 |
| 6.3.2 信息传递理论：分红大小与公司业绩增长 |
| 6.3.3 信息传递理论：分红大小预测公司长期价格 |
| 6.3.4 流动性假设(Liquidity) |
| 6.3.5 股利顾客效应(Clientele)与投资者行为 |
| 6.4 稳健性检验三：股票更名事件 |
| 6.4.1 股票名称的认知难度 |
| 6.4.2 百度搜索量指数与投资者关注度 |
| 6.4.3 市场反应：股票投资者基数、超常换手率和超额收益率 |
| 6.4.4 信息认知难度与投资者有限关注 |
| 6.4.5 投资者理性与交易行为 |
| 6.5 本章小结 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 理论启示与政策建议 |
| 7.3 研究展望 参考文献 致谢 攻读博士期间主要学术成果 |
（10）基于复杂网络的我国蔬菜价格波动及传导特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 科学问题与研究内容 |
| 1.3.1 科学问题 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 创新点 |
| 第2章 文献综述与理论基础 |
| 2.1 价格波动研究的理论基础 |
| 2.2 关于农产品及蔬菜价格波动与传导特征的相关研究回顾 |
| 2.2.1 对农产品价格波动与传导特征的研究 |
| 2.2.2 对蔬菜价格波动与传导特征的研究 |
| 2.3 关于复杂网络及其应用的相关研究回顾 |
| 2.4 文献评述 |
| 第3章 我国蔬菜市场运行概况 |
| 3.1 蔬菜及蔬菜的分类 |
| 3.1.1 蔬菜产品的特点 |
| 3.1.2 蔬菜的分类 |
| 3.2 蔬菜供给市场概况 |
| 3.2.1 蔬菜市场生产主体分析 |
| 3.2.2 蔬菜生产成本收益状况分析 |
| 3.2.3 影响蔬菜市场供给量因素分析 |
| 3.3 蔬菜需求市场概况 |
| 3.3.1 蔬菜市场需求特点 |
| 3.3.2 影响蔬菜市场需求的因素 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 蔬菜价格波动时间序列特征分析 |
| 4.1 蔬菜价格波动相关概念界定 |
| 4.1.1 蔬菜价格 |
| 4.1.2 蔬菜价格波动 |
| 4.2 蔬菜价格波动周期性分析 |
| 4.2.1 数据的来源 |
| 4.2.2 方法的选取 |
| 4.2.3 季节调整结果及分析 |
| 4.2.4 H-P滤波分解结果及分析 |
| 4.3 蔬菜价格波动结构性特征分析 |
| 4.3.1 数据来源及说明 |
| 4.3.2 不同蔬菜大类价格波动描述性特征分析 |
| 4.3.3 不同蔬菜大类价格波动长期趋势特征分析 |
| 4.3.4 不同蔬菜大类价格周期性波动特征分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 蔬菜价格波动网络模型构建及传导特征分析 |
| 5.1 蔬菜价格波动网络构建 |
| 5.1.1 数据选取及粗粒化处理 |
| 5.1.2 复杂网络构建 |
| 5.2 蔬菜价格波动模态统计特征分析 |
| 5.3 蔬菜价格波动核心模态分析 |
| 5.4 蔬菜价格波动模态传导特征分析 |
| 5.5 蔬菜价格波动模态转换时间特征分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 不同大类蔬菜价格波动网络模型构建及传导特征分析 |
| 6.1 不同蔬菜大类波动网络的构建 |
| 6.1.1 数据来源 |
| 6.1.2 不同蔬菜大类价格波动数据粗粒化处理 |
| 6.1.3 不同蔬菜大类复杂网络构建 |
| 6.2 不同蔬菜大类价格波动模态统计特征分析 |
| 6.2.1 不同大类蔬菜价格波动模态统计 |
| 6.2.2 不同大类蔬菜价格波动模态统计特征分析 |
| 6.3 不同蔬菜大类价格波动核心模态分析 |
| 6.3.1 不同蔬菜大类价格波动核心模态统计 |
| 6.3.2 不同大类蔬菜价格波动核心模态分析 |
| 6.4 不同蔬菜大类价格波动模态传导特征分析 |
| 6.4.1 不同蔬菜大类价格波动模态传导路径统计 |
| 6.4.2 不同大类蔬菜价格波动模态传导路径分析 |
| 6.5 不同大类蔬菜价格波动模态转换时间特征分析 |
| 6.5.1 不同大类蔬菜价格波动模态转换时间统计 |
| 6.5.2 不同大类蔬菜价格波动模态转换时间特征分析 |
| 6.6 不同大类蔬菜价格波动传导特征总结分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 多品种蔬菜价格波动网络中的传导动力学特征分析 |
| 7.1 数据的来源及说明 |
| 7.2 多品种蔬菜价格波动网络模型的构建 |
| 7.2.1 多品种蔬菜价格平稳性检验 |
| 7.2.2 多品种蔬菜价格格兰杰因果关系检验 |
| 7.2.3 多品种蔬菜价格格兰杰因果关系网络构建 |
| 7.3 多品种蔬菜价格波动网络分析 |
| 7.3.1 多品种蔬菜价格波动网络影响的传导距离分析 |
| 7.3.2 不同蔬菜品种价格波动网络影响力分析 |
| 7.3.3 多品种蔬菜价格波动网络中的群簇效应 |
| 7.3.4 多品种蔬菜价格波动网络中影响的传导媒介特征分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 本研究的主要结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.3 下一步研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 博士期间主要学术成果 |
四、蚌埠市1—9月份市场价格运行情况分析及全年价格走势预测（论文参考文献）
- [1]2020年瓦楞及箱板纸年度盘点及2021年走势预测[J]. 刘辉,李莉. 中华纸业, 2021(01)
- [2]基于SVR算法的动力煤价格预测研究[D]. 刘滋奇. 中国矿业大学, 2020(07)
- [3]武汉市房地产去库存研究及对策[D]. 黄应喜. 中国矿业大学, 2020(01)
- [4]中国煤炭能源国际定价权研究[D]. 苏梦颖. 西南财经大学, 2020(02)
- [5]梯级水电站优化调度与交易策略研究[D]. 刘方. 华北电力大学(北京), 2019(01)
- [6]生猪市场价格周期波动与非线性动态行为研究[D]. 张敏. 湖南大学, 2019(07)
- [7]农产品“保险+期货”的方案设计与定价 ——基于农产品价格调控机制[D]. 李亚茹. 西南财经大学, 2018(02)
- [8]产业链视角下中国猪肉价格波动机制研究[D]. 白华艳. 华南农业大学, 2018(08)
- [9]中国市场有效性与个人投资者关注度 ——基于上市公司高送转、现金分红、股票更名事件[D]. 方辰君. 上海交通大学, 2017(08)
- [10]基于复杂网络的我国蔬菜价格波动及传导特征研究[D]. 李伟伟. 中国地质大学(北京), 2016(05)