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水果是我国第四大作物类别。2013年,我国水果产量为25093万吨,实现总产值6969亿元。而我国人均鲜果消费仅为37.8kg,远低于发达国家水平,水果消费市场潜力巨大。但水果产业的发展也面临诸多挑战,比较典型的就是水果市场价格波动。这种波动直接影响了水果生产经营者的积极性,更是导致水果经营企业面临较大的经营风险。开展水果价格预测和波动预警对水果企业而言具有重要意义。因此本文以水果价格为研究对象,主要研究内容和结论如下:第一,开展水果价格预测。本文通过BP神经网络、SVM和ARMA模型对水果价格进行年度和月度预测。年度预测中,通过供给和需求指标构建了预测模型,SVM预测误差在5%和10%以内的分布优于BP神经网络;月度预测中,通过水果价格时间序列构建了预测模型,BP神经网络和ARMA对三种水果价格的预测误差基本在5%以内,而SVM均在1%以内。基于预测误差比较,最终确定SVM作为预测预警模型。第二,开展水果价格波动预警。基于预测分析,本文最终采用SVM对水果价格波动进行预警。本文以水果价格波动为警情指标,以均值和标准差的统计方法确定警度和警限,在水果价格预测基础上,通过SVM实现了对水果价格年度和月度波动预警。其中SVM对三种水果的年度预警准确率为64.70%,100%和94.12%,月度预警准确率为100%、91.67%和83.33%。第三,分析水果企业在水果价格波动背景下如何进行价格波动预警应对。基于水果价格预测和波动预警分析,本文认为水果批发企业应该强化自身的信息化建设,针对不同的警情和警度完善水果价格波动的预警预案,根据水果价格波动特征优化企业的价格策略,以此增强价格波动的风险应对能力。本文主要有以下创新点:(1)将计量分析应用到企业所处的宏观产业环境的分析中,增强了管理措施的针对性和有效性。(2)改进BP神经网络,通过多次运算取最优均值,提高了模型的稳定性和预测精度;(3)改进模型选取方法,将BP神经网络、SVM和ARMA模型对比选择,优化了预测预警模型的选择过程;(4)改进预警警限和警度的设置方式,以正向波动和负向波动分别统计,通过均值、标准差和单侧置信区间分别设定警限和警度,增强了预警警限和警度的可行性和科学性。