农作物不仅是维持人体生命重要的必需品,又是工业生产必不可少的原材料,其价格的波动对农业生产者和国民经济水平产生巨大的影响。农作物价格频繁波动会极大地影响农业生产者和消费者的利益乃至整个国民经济系统的运行,因此对农作物价格的研究具有非常重要的现实意义。本文主要分为农作物价格的影响因素分析和价格预测两个部分,并为国家稳定农作物市场价格和调整市场结构提供有效的建议。本文选取了2003年1月-2020年12月的水稻、小麦、玉米和大豆四种农作物的价格,利用VAR模型和VECM模型做影响因素分析和价格预测。首先,对影响因素年度数据做预处理,使用三样条插值法将部分年度影响因素插值为与农作物价格相匹配的月度数据;其次采用灰色关联分析农作物价格和影响因素之间的相关性,选择相关性相对较强的因素做平稳性检验、协整检验和因果关系检验,最终选择农用机械总动力、水稻种植面积、水稻产量、玉米产量和有效灌溉面积作为解释变量对水稻价格建立VAR模型和VECM模型,并对水稻价格进行预测。同理选择各农作物种植面积、水稻产量、玉米产量和有效灌溉面积作为解释变量对小麦、玉米和大豆的价格进行预测,发现VECM模型的预测精度高于VAR模型;最后将2020年1月-2020年6月的农作物价格预测值与真实值进行对比,结果显示真实价格略高于预测价格,推测其受到2020年爆发的新冠疫情的影响。最后在研究各影响因素对农作物价格的实际意义时,用到脉冲响应冲击和方差分解分析。当对各因素施加一标准差冲击时,农作物价格在长期和短期内的波动情况,以及各影响因素对农作物价格随机扰动的重要性。分别分析新冠疫情和俄乌战争对农作物价格的短期影响,会使国内的价格有上涨的趋势,但由于国家政策调控会逐渐稳定农作物价格以保证市场的有序运行。根据以上分析结果对国家稳定市场价格以及国内农作物生产提出合理的建议,即稳定农作物的播种面积,增大有效灌溉面积;提高农作物产量,保证粮食安全。