【摘 要】
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粮食收购政策作为政府弥补市场失灵、调控经济的重要手段,与国家经济的运行息息相关,对经济发展以及社会稳定有着重要的影响。本文主要通过构建数学模型对粮食最低收购价的合
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粮食收购政策作为政府弥补市场失灵、调控经济的重要手段,与国家经济的运行息息相关,对经济发展以及社会稳定有着重要的影响。本文主要通过构建数学模型对粮食最低收购价的合理性作出评价并利用SAS及MATLAB软件建模预测出我国小麦及稻谷在2017年的最低收购价并与国务院批准的2017年小麦及稻谷实际最低收购价进行对比,更好的预测出我国小麦及稻谷在2018年最优的最低收购价。以小麦及稻谷为例,首先利用时间序列分析方法从国内及国外环境下探究我国粮食价格所具有的特殊规律性。然后用聚类分析对样本数据进行初步分类,筛选出有代表性的省份,建立影响因子的指标体系并利用逐步回归建立多元回归模型探测各个影响因子对不同省份粮食价格的影响力,再通过构建ARIMA模型从经济学角度评价粮食最低收购价政策执行效果。建立粮食最低收购价的博弈模型,继而对其合理性做出评价。对于预测2018年我国粮食最低收购价,主要通过构建线性回归径向基函数(RBF)神经网络模型以及简单线性回归模型对小麦及稻谷最低收购价进行预测并得到RBF神经网络模型拟合效果更好,其中2018年粮食最低收购价最优结果为:小麦-1.18元/斤,早籼稻-1.3元/斤,中晚籼稻-1.36元/斤,粳稻-1.5元/斤。最后根据本文研究结果,对调控我国粮食种植提出优化决策及建议。
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