蔬菜价格大数据研究

**章 我国蔬菜生产及价格概况
一、 菜篮子工程建设回顾
二、 我国蔬菜种植面积的发展变化
三、 我国农产品整体价格变化特征
四、 我国蔬菜价格整体变化走向
五、 上海蔬菜价格整体变化走向
第二章 全国蔬菜价格数据特征研究
一、 全国蔬菜价格波动特征分析
(一） 全国蔬菜年平均批发价格走势特征分析
(二） 全国蔬菜月平均批发价格走势特征分析
(三） 全国蔬菜日平均批发价格走势特征分析
(四） 全国蔬菜价格季节性特征分析
二、 农产品价格波动影响因素
(一） 供求关系
(二） 生产成本
(三） 宏观经济
(四） 季节规律
三、 农产品价格多元回归分析
(一） 影响因素的平稳性分析
(二） 各因素间的相关关系分析
(三） 全国蔬菜价格多元回归分析
四、 结语与讨论
第三章 上海蔬菜价格波动特征分析及影响因素研究
一、 上海蔬菜价格波动特征分析
(一） 上海蔬菜年平均批发价格走势特征分析
(二） 上海蔬菜月平均批发价格走势特征分析
(三） 上海蔬菜日平均批发价格走势特征分析
(四） 上海蔬菜价格季节性特征分析
二、 上海蔬菜价格波动影响因素
(一） 供求关系
(二） 生产成本
(三） 宏观经济
三、 上海蔬菜价格多元回归分析
(一） 影响因素的平稳性分析
(二） 各因素间的相关关系分析
(三） 上海蔬菜价格多元回归分析
四、 结语与讨论
第四章 上海绿叶蔬菜价格波动特征分析
一、 上海绿叶蔬菜价格数据波动特征分析
(一） 上海绿叶蔬菜年平均批发价格走势特征分析
(二） 上海绿叶蔬菜月平均批发价格走势特征分析
(三） 上海绿叶蔬菜日平均批发价格走势特征分析
(四） 上海绿叶蔬菜季节性特征分析
二、 上海绿叶蔬菜价格波动影响因素
(一） 影响价格波动的长期因素
(二） 影响价格波动的短期因素
三、 上海绿叶蔬菜价格多元回归分析
(一） 影响因素的平稳性分析
(二） 各因素间的相关关系分析
(三） 上海绿叶蔬菜价格多元回归分析
四、 结语与讨论
第五章 农产品市场价格大数据技术研究进展
一、 回归分析法
二、 蛛网模型法
(一） 收敛型蛛网
(二） 扩散型蛛网
(三） 封闭型蛛网
三、 时间序列分析法
(一） 趋势拟合法
(二） 季节分解法
(三） 指数平滑法
(四） BoxJenkins法
(五） 组合模型法
四、 均衡模型法
(一） 一般均衡模型（CGE模型）
(二） 局部均衡模型（PE模型）
五、 智能分析法
(一） 人工神经网络预测法
(二） 灰色预测法
(三） 专家系统预测法
六、 结语与讨论
第六章 全国蔬菜价格时间序列模型的建立
一、 时间序列模型建模过程
(一） 模式识别
(二） 模型估计
(三） 模型检验
(四） 模型应用
二、 时间序列模型的类型
(一） 平稳时间序列模型
(二） 非平稳时间序列模型
(三） 异方差时间序列模型
三、 时间序列的检验和预测
(一） 时间序列的检验
(二） 时间序列的预测
四、 全国蔬菜价格ARIMA模型构建与预测
(一） 模型估计
(二） 模型预测
五、 全国蔬菜价格SARIMA模型构建与预测
(一） 模型估计
(二） 模型预测
六、 全国蔬菜价格HoltWinters指数平滑模型构建与预测
(一） 模型估计
(二） 模型预测
七、 结论与分析
第七章 上海蔬菜价格时间序列模型的建立
一、 上海蔬菜价格ARIMA模型构建与预测
(一） 模型估计
(二） 模型预测
二、 上海蔬菜价格SARIMA模型构建与预测
(一） 模型估计
(二） 模型预测
三、 上海蔬菜价格HoltWinters指数平滑模型构建与预测
(一） 模型估计
(二） 模型预测
四、 结论与分析
第八章 上海绿叶蔬菜价格时间序列模型的建立
一、 上海绿叶蔬菜价格ARIMA模型构建与预测
(一） 模型估计
(二） 模型预测
二、 上海绿叶蔬菜价格SARIMA模型构建与预测
(一） 模型估计
(二） 模型预测
三、 上海绿叶蔬菜价格HoltWinters指数平滑模型构建与预测
(一） 模型估计
(二） 模型预测
四、 结论与分析
第九章 农产品价格波动传导机制研究
一、 数据来源与研究方法
二、 上海青菜价格特征分析
三、 上海青菜价格传导关系分析
(一） 长期均衡关系与价格传导路径分析
(二） 短期动态关系分析
(三） 价格传导效率分析
(四） 价格传导强度分析
四、 结语与讨论
第十章 国内外农业信息监测和农业展望工作体系建设
一、 国外农业监测体系建设
(一） 美国农业监测预警发布体系
(二） OECDFAO世界农业展望
(三） 澳大利亚农业信息监测预警体系
(四） G20农业市场信息系统
(五） 欧盟食品与饲料快速预警系统
二、 我国农业展望及监测体系建设
(一） 我国农业展望
(二） 农产品价格监测行政管理体系
(三） 信息发布渠道
(四） 数据采集方法及标准
三、 农业信息监测的经验总结
(一） 准确而系统的数据信息是核心
(二） 科学的分析技术手段是关键
(三） 统一持续的信息发布平台是支撑
第十一章 上海绿叶蔬菜价格辅助决策系统和服务平台
一、 农产品价格采集APP
二、 上海绿叶蔬菜价格辅助决策系统
(一） 平台系统首页
(二） 价格行情分析模块
(三） 价格预测模块
(四） 生产指导模块
三、 上海绿叶蔬菜价格推送服务
(一） 推送服务模块
(二） 上海蔬菜生产分析报告
(三） 微信公众号服务模式
四、 结语与讨论
参考文献205