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一种基于组合模型的鸡蛋价格预测方法: 本发明公开了一种基于组合模型的鸡蛋价格预测方法，本发明利用STL将鸡蛋价格的原始序列分解为三个成分：趋势分量、季节分量以及剩余分量，进一步利用三个不同的预测模型(SVR、SARIMA、LSTM)分别对三个成分进行预测，通...; 诸琪杜治国文斌吴志辉林旭东曾家鸿王金伟

基于PCA-BOA-SVR模型的内蒙古鸡蛋价格预测方法、设备和存储介质: 本发明公开了基于PCA‑BOA‑SVR模型的内蒙古鸡蛋价格预测方法、设备和存储介质，属于人工智能技术领域。该预测方法针对内蒙古自治区的地域条件，选取了玉米价格、豆粕价格、小麦价格、蛋鸡配合饲料价格、鸡苗价格、猪肉价格、活...; 李宏慧马莉莉韩彩霞付学良

鸡蛋价格或延续弱势运行: 2024年; 春节过后,鸡蛋价格显著回落。业内人士表示,节后鸡蛋市场步入消费淡季,叠加蛋鸡处于产能周期性上行阶段以及饲料成本价格回落,均为近期蛋价下跌的影响因素。此前蛋鸡养殖盈利良好,吸引养殖户和企业积极补栏,未来鸡蛋供应端压力将进一步增加,鸡蛋价格在一段时期内料承压。; 马爽; 关键词：蛋鸡养殖鸡蛋价格补栏饲料成本养殖户

基于ARIMA模型和残差自回归模型的广东省鸡蛋价格分析及预测: 2024年; 本文基于中国畜牧业年鉴的广东省鸡蛋价格,构建了ARIMA模型和残差自回归模型。根据模型理论依据、评价指标,例如拟合优度、均方误差、平均绝对误差、信息准则等选择最优模型预测鸡蛋价格。本文得出最优的预测模型是乘积季节模型。利用该模型测出广东省未来的鸡蛋价格,同时对政府、养殖者、投资者和消费者四大主体提出相应的实际建议。本文不仅丰富了鸡蛋价格预测的理论基础,而且为相关主体的决策提供了有价值的参考依据。; 陈晓漫; 关键词：ARIMA模型

我国鸡蛋价格波动规律和影响因素研究——基于PVAR模型和空间计量模型: 2024年; 随着我国农产品市场的快速发展,农产品的价格受到政府和居民越来越多的关注.作为我国"菜篮子工程"中的重要产品,准确把握鸡蛋价格的波动规律与影响因素对稳定禽肉市场具有重要意义.采用全国30个省份(除西藏、港澳台等地)2012年1月至2020年3月的月度面板数据,探究鸡蛋价格的空间效应及蛋用雏鸡价格、玉米价格、居民消费价格指数、禽流感疫情、新冠疫情累计新增等因素对鸡蛋价格的影响.首先,通过分析我国鸡蛋价格变化曲线与空间分布图,研究我国鸡蛋价格的季节性和周期性波动特征及空间分布特征;然后通过构建面板向量自回归模型(PVAR模型),基于变量协整关系检验、格兰杰因果检验以及脉冲响应分析等非空间计量方法,得到影响鸡蛋价格变动的显著因素;最后,将空间因素纳入考虑范围之内,在证实鸡蛋价格具有空间自相关性的基础上,通过Hausman、LM等检验方法确定选用含有固定效应的空间误差面板模型,基于此得出成本因素是我国鸡蛋价格波动的主要原因.由此提出分季节引导市场方向、完善鸡蛋运输体系、加强政府监管和对重点地区进行宏观调控等稳定鸡蛋市场的建议.; 于力超张雅琳任雪雁白雪菲; 关键词：鸡蛋价格面板数据 PVAR模型空间计量模型

基于PCA-BOA-SVR模型的鸡蛋价格预测方法研究及应用: 韩彩霞

鸡蛋价格保险的定价研究: 杨卓男

鸡蛋价格上涨空间或有限: 2023年; 2023年11月中旬开始,鸡蛋供应短时下降、需求小幅回升,鸡蛋价格结束近2个月的持续走低状态,出现相对明显的涨势。后期市场需求将逐渐回暖,或结束行情低迷期,呈易涨难跌趋势,12月中旬以后将迎来春节前需求旺季,蛋价仍有提升预期,但受供应持续增长压制,价格上涨空间或有限。; 张敏; 关键词：鸡蛋价格上涨空间价格上涨

我国鸡蛋价格传导机制研究: 伴随我国人均居民收入水平的提高，鸡蛋在居民膳食结构中所占比例逐渐增加，鸡蛋作为质优价廉的动物蛋白来源得到我国人民的广泛喜爱和青睐。为满足全国人民对鸡蛋等重要农产品的需求，我国政府在1988年开展实施“菜篮子”工程，人均鸡...; 刘畅; 关键词：价格传导市场结构饲料价格

趋势季节模型法在鸡蛋价格预测中的应用: 2023年; 鸡蛋价格一直是社会各界关注的热点,对鸡蛋价格进行预测具有重要的实际意义。本文从国家统计局收集到2004年1月至 2022年6月的集贸市场鸡蛋价格月度数据;选取2004年1月至 2021年12月的每月鸡蛋价格作为训练集,通过分析鸡蛋价格时序图,发现该时间序列具有长期趋势和明显的季节趋势;然后应用趋势季节模型法对训练集样本数据进行分析并对2022年前6个月的鸡蛋价格进行预测和模型预测误差分析。分析结果表明:预测的月度鸡蛋价格和实际集贸市场的鸡蛋价格非常接近,趋势季节模型的预测效果较好。; 贾朝勇; 关键词：鸡蛋价格趋势季节模型

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