基于奇异谱分解和LSTM-ARIMA组合模型的生猪价格预测

针对生猪价格波动过于剧烈难以预测的问题,提出基于奇异谱分解的LSTM-ARIMA组合模型对生猪价格进行预测。以2000年1月-2021年12月的月度价格数据作为样本,利用奇异谱分析对生猪价格数据进行分解,得到趋势项和波动项,选用累计贡献率达前70%的构建趋势项,剩下的30%构造波动项。趋势项非平稳且具有长记忆性,对其建立LSTM模型;波动项平稳,对其建立ARIMA模型,最后将两部分预测结果重组作为生猪价格的预测值,构建LSTM-ARIMA组合预测模型。将预测值和生猪真实价格进行对比,结果表明:预测值与真实值之间的均方根误差RMSE为2.75,平均绝对百分比误差MAPE为10.81%,平均绝对误差MAE为2.27,方向对称性DS为81.81;此组合模型能很好地预测生猪价格走势,对我国生猪价格预测具有更高地适用性与参考。

O2O模式下生鲜农产品满意度的影响因素研究——基于SEM模型的链式中介效应

为研究O2O模式下生鲜农产品顾客满意度的影响因素,基于期望确认理论和顾客让渡价值理论,通过问卷调查获得相应数据,构建结构方程模型并结合中介效应深入研究购前预期等七个因素对顾客满意度的影响。研究结果表明购前预期、买家评论、产品质量、物流配送和售后服务对顾客满意度存在显著正向影响,支付方式、网页设计对顾客满意度没有显著影响,产品质量对顾客满意度存在直接显著效应,同时存在中介效应;为检验物流配送、买家评论和售后服务通过产品质量对顾客满意度的中介作用,以物流配送和买家评论为中介变量构建了二因子中介模型,以物流配送和售后服务为中介变量构建了链式中介模型。结果显示,产品质量可通过物流配送和买家评论两个因子间接影响顾客满意度,同时可通过物流配送和售后服务形成的链式结构影响顾客满意度。

基于数据库的开放资源服务网络架构

云网深度融合需要网络侧能为云侧业务提供细粒度、按需定制的服务,这对于现有IP承载网是很大的挑战。为此提出基于数据库的开放资源服务网络架构,通过对网络的原子服务能力进行抽象,经强一致性分步式键值数据库进行服务发布,实现云侧对网络侧服务随用随取,云网联合编排,业务一点接入,以灵活满足云网融合的需求,实现对多样化业务的高效承载和精细服务。

中国中部生猪市场间的价格网络联动及溢出效应——基于非对称时变视角

随着非洲猪瘟暴发以来生猪长距离调运的减少,生猪价格的风险传导更多的集中于区域内部。为探究区域内各省份生猪市场间的价格网络联动及溢出效应,选取生猪产能集中的中部六省为研究对象,基于2016年1月1日至2022年6月21日的中部六省外三元生猪价格的日频数据,建立BEKK-GARCH模型,并结合DY溢出指数从非对称时变角度进行实证分析。研究表明:我国中部六省生猪市场间存在显著的溢出效应,整体收益率和波动率的溢出水平均较高,分别为64.2%和55.7%。不同生猪市场之间的溢出效应均存在非对称性,具体表现为:河南、湖北和山西生猪市场为收益率溢出的净输出者,其余三省为净接收者;湖北、湖南和山西为波动率溢出的净输出者,其余三省为净接收者。六省生猪市场的收益率和波动率溢出具有明显“倒U型”周期性变化和时变特征,当遇到非洲猪瘟等重大突发事件冲击时两者在短期内均会剧烈下降。基于此,有关部门应当高度重视生猪价格波动风险在区域省份间的非对称传导,面对突发疫病及时进行政策调控,推动生猪产业区域协调发展。