黑龙江玉米价格波动影响因素分析与预测

作     者：胡仲兴 

作者单位：东北农业大学 

学位级别：硕士

导师姓名：傅丽芳;王宇红

授予年度：2019年

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 

主      题：黑龙江省玉米价格 影响因素 政策分析模型 随机森林 向量自回归 

摘      要：2017年全国玉米产量达到了2.59亿吨,位列国内农作物产量首位。其中,黑龙江省玉米产量从2005年开始以每年平均10%的速度高速增长,并在2017年产量达到了3127.4万吨,占同年全国产量的12%,成为中国第一玉米种植省。作为传统玉米种植大省,玉米的价格波动将在很大程度上影响黑龙江省玉米种植者的相关利益。通过研究黑龙江省玉米价格波动规律,找出主要影响因素并加以分析,能够为玉米种植者、玉米加工企业和政府在做出相关决策时提供科学有效的依据,并及时的调整生产规模,避免受到重大的损失。如何能够准确的找到相关影响因素,合理的构建黑龙江省玉米价格模型,有效的预测价格波动趋势,成为了相关研究人员必须面对的现实问题,同时也成为文章研究的重点。以下文章将从政策、供需两个角度寻找价格相关影响因素,通过因素筛选后构建黑龙江省玉米价格模型并对其进行精度检验。在确认精度后使用模型进行短期预测并就分析结果提出建议。首先,作为大宗商品,玉米价格会受到政策的极大影响,为了可以更具体研究政策变动对玉米价格的波动,文章针对性的采用政策分析矩阵来对玉米政策进行相关的计算及分析。通过分析政策分析矩阵得出的偏离利润等相关数据,将黑龙江玉米价格划分为两个不同政策保护力度的时间段:Ⅰ期为2005-2014年强政策保护玉米价格时间段,Ⅱ期为2015-2017年弱政策保护玉米价格时间段。通过分段研究的方式能够保证在充分考虑政策影响的前提下同时避免了其他因素对玉米价格波动的影响因政策因素干扰而被掩盖。然后,分别对不同时间段玉米价格模型进行相关变量的筛选。文章采用了相关性检验以及随机森林重要性排序两者相结合的方式,确保变量筛选的准确性。筛选完毕后对选中的相关变量进行对数化处理,消除异方差对模型的影响,同时对数据进行根的平稳性检验,为构建玉米价格模型做好必要的前提准备工作。准备工作完毕后,文章选择向量自回归模型(VAR)来构建不同时期玉米价格模型。通过对价格模型精确度进行检验,文章针对不同政策保护强度建立的玉米价格模型准确程度都在85%以上,具有实际研究的价值。为进一步研究波动规律,文章分别对不同时间截点的玉米价格模型进行方差分解,根据分析结果选择主要影响因素进行脉冲波动分析,并探究其在不同价格模型中对玉米价格的影响。研究结果表明,当前玉米价格,玉米期货价格是Ⅰ期中玉米价格波动的主要影响因素,其对玉米价格波动的贡献程度分别达到45%和22%。当前玉米价格,玉米期货价格以及进口玉米价格为Ⅱ期玉米价格波动的主要影响因素,其对玉米价格波动的贡献程度分别达到了50%,20%和15%。最后,文章选取Ⅱ期玉米价格模型进行价格短期预测。通过数据的代入,可以看到通过价格模型得到的预测值与实际值间误差均在10%以下,因此判断预测数据具有实际意义,玉米价格预测模型能为价格的预测提供有效的参考。