Analysis on Stability Factors of Grain Price in China

To make grain price stable is an important goal for the Chinese government. The paper compared the grain supply elasticity and demand elasticity to determine the grain price stability in China; used ＂k value＂ method to analyze the grain price fluctuation from 1985 to 2010; divided the grain price volatility into three stages; and analyzed the factors in each phase. On the base, it put forward some countermeasures to guarantee the stability of the grain price.

我国粮食价格波动的主要影响因素与影响程度

选取小麦、大米、玉米、大豆四种粮食产品作为研究对象,分别采用年度和月度数据,运用协整检验方法对影响我国粮食价格波动的成本推动、国际传导以及预期等三种因素进行实证分析,结果表明:国内粮食价格波动主要受农业生产资料价格推动和自身价格滞后的影响,国际价格波动只对大豆价格影响较为显著,对小麦和玉米影响较小,对大米几乎没有什么影响。政府稳定粮食价格应首先稳定农业生产资料价格,此外,短期可通过粮食储备进行调节,长期则应通过生产规划和完善期货市场以平抑价格波动。

粮食产量主要影响因素实证分析及政策选择

从1978～2003年的统计数据来看,粮食播种面积、单位面积产量、政府收购价、化肥施用量、受灾面积等是影响我国粮食产量的主要因素,而其中政府收购价是最根本的影响因素。因此,提高粮食产量的根本政策措施就是实行粮食的价格保护,同时还要实行其他政策措施如保护耕地面积、提高抗灾能力、降低化肥价格、掌拉农业生产资料价格、加大科技投入等。

开放框架下中国粮食价格波动的影响因素分析

采用非结构化的向量自回归模型,结合定性分析研究了2003—2013年间各因素对中国粮食价格波动的影响。结果表明,国内粮食价格主要受自身滞后项的影响;粮食进口对国内粮食价格的影响较大,出口影响相对较小;农业生产资料的影响也非常显著,但贡献率略低于粮食进口;人民币汇率与国际粮食价格的贡献率较为接近,也较为显著;但是国际石油价格的影响有限,比国内物价水平的影响效应小。在此研究基础上,重点对稳定粮食价格、规避国际价格风险提出了建议。

基于Lasso和支持向量机的粮食价格预测

首先利用Lasso方法在影响粮食价格波动的众多因素中选出了粮食储备、粮食生产成本、粮食产量、粮食政策、生产需求、贸易需求、心理预期等7个主要影响因素;然后在Lasso变量选择的基础上利用支持向量机进行粮食价格的回归与预测,同时,把Lasso、支持向量机、Lasso-支持向量机及ARIMA方法的拟合预测效果进行比较。实证结果表明:Lasso-支持向量机组合预测方法的拟合预测效果要优于另外三种预测方法。

基于蛛网模型的粮食价格稳定性影响因素分析

本文通过比较粮食供给与需求弹性,判定我国粮食价格的稳定性,运用主成分分析法研究粮食价格波动的影响因素,得出粮食需求因素对粮食价格波动影响较大的结论。在此基础上,提出相应的对策建议来保障粮食价格的稳定。

基于灰色关联的不同流通方式下粮食价格影响因素研究

从国内粮食的主要流通方式入手,研究不同流通方式下粮食价格的影响因素,在众多复杂的影响因素中找到关键因素,选取合适的指标,运用灰色关联法研究各种因素的关联程度以分析各影响因素的重要程度。

全球化和市场化背景下影响我国粮食价格的因素分析

粮食安全是国家安全的重要基础,粮食价格关系到千家万户,维持粮食价格和粮食供应的稳定是社会稳定的现实需求。在全球化和市场化的背景下,国内粮食价格受多种因素的影响,在梳理我国粮食价格形成机制的基础上,分析影响我国粮食价格的因素,进而提出在全球化和市场化背景下稳定粮食价格的对策建议。

我国粮食进口国际定价权问题分析

我国是粮食产量大国,也是粮食进口大国,尤其是近年来农业增产有限而市场需求巨大,导致粮食进口大增。但由于我国没有掌握大宗商品的国际定价权,只能被动地承担国际市场投机的风险,对我国的经济发展和国计民生造成了很大的影响。外国跨国公司的垄断、国际期货定价权、国内粮食仓储体系不健全等因素同时又影响着我国粮食进口的国际定价权。为了稳定国内粮价和保护国内粮食安全,亟需通过采取获取期货定价权和加快产业链整合等措施来获取粮食进口的国际定价权。

基于生存分析法的中国粮食 进口稳定性研究

本文利用2002—2019年中国HS6分位粮食进口贸易数据,采用生存分析法全面分析中国粮食总体及不同类别的进口稳定性,并进一步通过计量经济模型研究中国粮食进口稳定性的影响因素,以期为中国稳定粮食进口贸易渠道提供经验参考。研究表明,样本期内,中国粮食进口贸易段长度均值为3.329年,中位数为2年。在进口第1年,中国粮食进口风险率达0.516,但风险率存在明显的负时间依存性。分类别来看,不同类别粮食进口生存率存在差异。其中,薯类的进口贸易关系较为不稳定。影响因素方面,进口持续时间、贸易段序数以及贸易国相对粮食产量、出口目的国数、与中国接壤会显著降低中国粮食进口风险率,而贸易国人均GDP差异则显著增加了中国粮食进口风险率。据此提出稳定粮食进口贸易关系的优化路径和政策选择。

粮食价格波动的季节性及其形成机理

粮食价格的变化牵动着亿万人的心,也事关国家粮食的安全问题。本文从实证角度分析了我国粮食价格波动的季节性规律,利用X-13等先进统计方法进行了季节分解,得出它们的季节因子及其变化特征,并对影响粮食价格季节变化的国内外因素进行了综合分析,指出导致粮价季节性变化的显著因素和形成的机理。

国内外粮价波动溢出效应及其影响因素研究

为探究国内外粮价波动溢出效应及其影响因素,采用前沿的时变溢出指数方法,将小麦、玉米、大米和大豆等四种粮食产品纳入统一分析框架,从多个维度考察国内外粮价波动溢出关系,并量化分析影响国内外粮价波动溢出的主要因素。结果表明,我国粮食市场是国际粮价波动溢出的净接受方,国际粮价波动对国内粮价波动的平均溢出效应为22.11%,显著高于国内粮价波动对国际粮价波动溢出的7.84%;国内各品种粮食价格受到国际粮价波动的直接溢出效应较大,间接溢出效应较小,其中,大豆受到国际粮价波动的溢出效应最大,高达38.64%,其次为玉米,小麦和大米受到溢出效应较小,但各粮食品种均是国际粮价波动溢出的净接受方;粮食进出口、国际粮食供需基本面及价格支持政策是影响国内外粮价波动溢出的关键因素。

关于我国粮食进口国际定价权的思考

粮食进口国际定价权事关国家粮食安全战略。在分析我国粮食进口国际定价权现状的基础上,研究了影响我国粮食进口国际定价权的因素,进而提出了获取粮食进口国际定价权的对策建议。

中国粮食价格波动的成因及经济效应分析

选取1978-2011年的年度数据,运用协整对中国粮价波动的成因进行实证。结果表明:粮食生产量、农业生产资料价格指数、居民消费价格指数、粮食消费量、国际粮食价格、广义货币量和粮食库存量对粮食生产价格影响显著;粮食生产量、居民消费价格指数、粮食净进口量对粮食零售价格影响显著。而粮价波动的经济效应:2种粮食价格对粮食产量的影响不同;粮价上涨农民得到的很少;不能确定物价与2种粮食价格是否有关。最后提出了相关政策建议。

BP神经网络预测在粮食种植面积影响因素分析中的应用——以黑龙江省为例

影响粮食种植面积的因素有很多,除粮食最低收购价政策外,还有诸如农业劳动力人口、粮食进出口贸易等其他因素。该文结合2005年前最低收购价政策未执行时的粮食种植面积,基于BP神经网络预测模型,得到2005年后假设未实施粮食最低收购价政策情况下的粮食种植面积,并分析最低收购价政策对城乡收入差距和进出口贸易等其他因素的影响,同时剔除这些干扰,得到只有政策影响时粮食种植面积的变化。然后建立评价模型,把BP神经网络预测的粮食种植面积变化差值和其他因素干扰量纳入执行效果评价系统。最后,对黑龙江省小麦水稻的实例进行评价分析,验证模型的合理性。

湖南省粮食零售价格指数的影响因素分析

以湖南省粮食零售价格指数的影响因素为研究对象,运用相关系数、多元线性回归等方法,探讨影响湖南省粮食零售价格指数的主要因素。研究发现居民对粮食的消费价格指数、农业生产资料价格分类指数、工业生产者出厂价格指数、人均粮食产量4个主要因素对湖南省粮食零售价格指数的影响较大,其中居民对粮食的消费价格指数的影响程度最大,工业生产者出厂价格指数的影响程度次之,农业生产资料价格分类指数、人均粮食产量的影响程度最小且大体相当。提出从完善粮食价格预警机制、加强相关部门合作、稳定粮食生产和稳定粮食消费量等方面调控湖南省粮食零售价格指数。

新冠疫情冲击下中国稻谷价格上涨情势、影响因素及调控措施

新冠疫情对全球经济、贸易产生的巨大冲击以及在粮食安全、国际关系等方面产生的连锁反应,使中国稻谷价格波动的情势和调控局面更加复杂和敏感。通过稻谷、大米等关联产品价格变化的比较分析,结果表明,2020年中国稻谷价格涨幅处于合理区间,呈现"籼强粳弱"和"稻强米弱"、副产品价格上升明显、与国际价格联动偏弱等特征。新冠疫情与自然灾害、国际粮食局势变化及国内猪周期引起的饲料粮需求增加等因素相叠加,造成了稻谷供求形势的预期变化,推动中国稻谷价格上涨。政府在实施合理调控防范投机炒作等应急措施的基础上,要发挥粮价上涨的积极意义,从长远层面布局粮食安全,提高种粮大户抗风险能力、稳定稻谷产能。

中国房价稳定性测度、影响因素识别与货币政策“跨周期”设计

本文在测度中国房价稳定性的基础上识别房价稳定性影响因素,并刻画房地产价格对经济增长的阶段冲击特征和货币政策对房地产价格的动态影响,重点解析货币政策“跨周期”设计问题。结果表明:(1)中国房价稳定性存在高低位阶段差异,房价稳定性水平与房地产政策调控效应消失速度有关,房价稳定性存在“惯性”特征;(2)中国房价稳定性的主要影响因素为需求、供给和货币政策冲击,供需冲击的实时驱动功效明显。货币政策有盯住房地产价格的现实需求,同期和滞后影响接近;(3)在多重评价指标下,房地产价格会对经济增长产生弱负向影响,货币政策的房地产价格效应具有非对称性特征,变量之间的影响程度与房价稳定性高低水准有关。紧缩性货币政策对经济增长的负向影响有限,宽松性货币政策不会带来经济过热风险,以牺牲“菜单成本”为代价的短期货币政策操作要慎重,兼顾长短期目标的“跨周期”和“逆周期”货币政策要有机结合。