数学建模—食品价格波动模型
基于模糊数学的食品价格波动分析与预测

基于模糊数学的食品价格波动分析与预测随着经济社会的发展,食品价格波动成为了一个比较普遍的现象。
如果不能及时捕捉价格变动的趋势,可能就会出现财务风险。
在这种情况下,基于模糊数学的食品价格波动分析和预测工具成为了一种有效的手段。
本文旨在介绍模糊数学原理,并且阐述食品价格波动分析和预测的具体步骤。
模糊数学原理模糊数学是由美国数学家洛特菲 Zadeh 于1965年提出的,它是一种能够处理模糊性(不确定性)问题的数学工具。
在传统的数学中,每个元素都属于某个集合,例如“1”这个数字就属于自然数集合。
但是在现实生活中,经常遇到一些元素不够明确,例如有些人会说“这个苹果很甜”,但是对于另外一个人来说,这些苹果可能不那么甜。
这时候,就需要采用模糊数学的方法来对这种不确定性情况进行处理。
对于一个元素 x,我们可以定义一个隶属度函数μ(x),表示元素x 属于某个特定集合的程度。
这个函数的取值范围在[0,1]之间。
例如,对于一个苹果,我们可以定义它的隶属度函数为:μ(苹果)=挑选这个苹果的人对它的甜度感受在这个案例中,μ(苹果)的取值范围是[0,1]。
如果这个苹果被几个人认为非常甜,那么μ(苹果)就会更加接近 1。
模糊数学的这种特性,在处理实际问题时有着广泛的应用。
尤其在食品价格波动预测中,可以使用模糊数学原理来比较准确地判断未来的价格走势。
食品价格波动分析我们可以使用模糊数学原理来分析食品价格波动。
首先,我们需要收集大量的价格数据,并将其归集到一些特定的集合中。
例如,我们可以将所有苹果的价格数据存储到一个苹果价格集合中。
在对数据进行处理后,将会形成一个包含很多元素的集合。
通过对这些元素的度量,我们可以计算出每个价格元素在整个集合中的概率。
然而,在实际应用中,我们会发现集合中的很多元素都是某种程度上模糊不清的,事实上很难获得这些元素的精确值。
因此,我们需要使用模糊数学的方法来对所有元素的度量进行统一。
我们可以通过以下两种方式来对每个价格元素进行统计:1、使用经验数据。
农产品价格波动预测模型研究

农产品价格波动预测模型研究随着全球农业市场的日益发展,粮食和其他农产品的价格波动引起了广泛关注。
农产品价格的波动对农民、消费者和政府都有重要影响。
因此,研究农产品价格波动的预测模型变得尤为重要。
农产品价格波动预测模型的研究涉及多个因素,如天气变化、供求关系、市场情绪等。
下面,本文将介绍几种常见的农产品价格波动预测模型。
首先,基于时间序列分析的模型是预测农产品价格波动的常用方法之一。
通过分析历史数据和价格的变化趋势,时间序列模型可以帮助我们预测未来的价格走势。
常用的时间序列模型包括ARIMA模型和GARCH模型。
ARIMA模型基于自回归和移动平均的概念,可以捕捉价格序列中的趋势和季节性。
而GARCH模型则可以捕捉价格序列的波动性。
这些模型可以为政府和农民提供决策依据,以应对农产品价格波动带来的挑战。
其次,基于机器学习的模型是预测农产品价格波动的新兴方法之一。
机器学习模型可以通过对大量历史数据的学习,识别出隐藏在数据背后的模式和关联。
随着大数据技术的发展,机器学习模型在农产品价格预测方面的应用逐渐增多。
例如,支持向量机(SVM)模型和随机森林模型在农产品价格波动预测方面表现出良好的效果。
这些模型可以提供更准确的预测结果,并帮助农民和投资者制定更有针对性的决策。
此外,基于供求关系的模型也是预测农产品价格波动的一种常见方法。
供求关系是决定价格波动的重要因素之一。
当供应增加或需求减少时,价格通常会下降。
相反,当供应减少或需求增加时,价格通常会上涨。
通过分析供求关系的变化,可以构建模型来预测农产品价格的波动。
政府可以通过控制供需关系来调节农产品价格的波动,以保护农民和消费者的利益。
最后,市场情绪和心理因素也对农产品价格波动起着重要作用。
市场情绪是指投资者的情绪和预期对价格波动的影响。
当投资者对农产品市场有积极的情绪和预期时,价格通常会上涨。
相反,当投资者对农产品市场有消极的情绪和预期时,价格通常会下降。
因此,研究市场情绪和心理因素对农产品价格波动的影响,可以提高对价格变动的预测能力。
数学建模___城市居民食品分析及价格预测

数学建模___城市居民食品分析及价格预测在全球粮食短缺状况日益严重的今天,食品价格的变化,对城市居民的财务状况以及城市经济发展造成了一定的影响,因此分析和预测城市居民食品价格变化及居民消费习惯,以便促进政府在经济支出和社会抚养上更有效地作出决策采用数学建模方法将是一种有效的选择。
建模目标:本模型旨在分析城市居民食品的价格趋势,以便预测和控制城市居民的消费习惯及社会经济发展,发现城市居民在各类食品上的消费水平及支出模式。
建模框架:一般来说,这种食品价格趋势的建模框架有动态的市场均衡模型,收入及城乡收入效应模型,商品交换模型,均衡模型,价格收入离散模型,而且许多模型都可以通过增加外生变量来改进效果。
在这里,本文采用商品交换模型,更详细地探讨城市居民食品价格的变化规律,从而分析城市居民的消费习惯及结构。
建模方法:(1)首先,本模型假定城市居民在价格和收入条件下,有理性和绝对可行的消费策略,并考虑到消费者本身特定的物价反应,以及商品间的竞争性和外生变量的影响,消费均衡价格可以通过最小化商品价格组合成本函数来定义。
(2)其次,具体来说,本模型旨在拟合城市居民食品的价格和量的关系,对价格、收入、市场竞争力及分类的商品的消费习惯、偏好等进行模拟,从而预测未来价格的变化趋势,并且针对价格变化和消费偏好,更好地组合食品,从而得到最小价格组合商品。
(3)最后,还可以针对特定城市居民通过拟合贚州经济的收入状况及消费习惯,更进一步确定消费效应并建立实证模型,从而推出更为具体的消费决策和微调政策,进一步促进政府的财政支出及营建社会的抚养体系。
综上,通过应用数学建模,本文进一步分析城市居民食品的价格趋势,有助于政府和社会更好地控制和预测城市居民的消费习惯及经济状况。
考虑新鲜度的生鲜食品动态定价模型

考虑新鲜度的生鲜食品动态定价模型随着人们对健康和品质的追求,生鲜食品市场逐渐兴起。
然而,生鲜食品的特殊性质使得其新鲜度成为消费者购买的重要考虑因素之一。
因此,生鲜食品企业需要找到一种合理的定价模型,既能满足消费者对新鲜度的需求,又能保证企业的利润。
传统的定价模型往往是基于成本加价或市场需求来确定售价。
然而,这种模型并不能很好地适应生鲜食品市场的特点。
因为生鲜食品的新鲜度是随时间而变化的,而成本和市场需求并不能完全反映生鲜食品的新鲜度变化。
因此,我们提出了一种以考虑新鲜度的生鲜食品动态定价模型。
该模型基于以下几个关键因素来确定售价。
产品的新鲜度是一个重要的因素。
我们可以通过监测产品的生产日期、保质期以及储存条件等来评估产品的新鲜度。
新鲜度越高,售价就可以相应提高。
这是因为消费者愿意为更新鲜的产品支付更高的价格。
市场需求也是一个重要的因素。
我们可以通过市场调研和消费者反馈来了解消费者对新鲜食品的需求情况。
如果市场需求大,那么售价可以相应提高。
因为消费者愿意为符合其需求的产品支付更高的价格。
第三,竞争对手的定价策略也需要考虑进来。
如果竞争对手的定价较低,那么企业可能需要相应降低售价以保持市场竞争力。
反之,如果竞争对手的定价较高,企业可以考虑提高售价以获取更高的利润。
销售渠道也需要考虑。
不同的销售渠道对生鲜食品的定价有不同的影响。
例如,高端超市通常能够提供更好的储存和展示条件,因此消费者愿意为在高端超市购买的产品支付更高的价格。
以考虑新鲜度的生鲜食品动态定价模型可以通过综合考虑产品新鲜度、市场需求、竞争对手定价和销售渠道等因素来确定售价。
通过动态调整售价,企业可以更好地满足消费者对新鲜度的需求,提高产品的竞争力和利润。
这种模型不仅适用于生鲜食品行业,也可以为其他行业的动态定价提供参考。
中国粮食价格波动分析_基于ARCH类模型

2010.4 中国粮食价格波动分析:基于ARCH类模型*罗万纯1刘锐2内容提要:了解粮食价格波动的特征对采取相应政策稳定粮食价格具有重要的现实意义。
本文利用GARCH、GARCH-M、TARCH和EGARCH等ARCH类模型对粮食价格的波动、波动的非对称性进行了分析。
研究表明:籼稻、粳稻、大豆价格没有显著的异方差效应;小麦和玉米价格波动有显著的集簇性;小麦市场和玉米市场没有高风险高回报的特征;小麦价格波动有非对称性,即价格上涨信息引发的波动比价格下跌信息引发的波动大。
本文在此基础上提出:可以利用价格波动的集簇性对未来的价格波动进行预测;要不断完善粮食市场,引导市场参与主体理性投资;要特别关注引起价格上涨的因素并采取相应措施。
关键词:粮食价格波动 ARCH类模型一、引言近年来,中国粮食价格频繁波动。
1997~2007年,籼稻、粳稻、小麦、大豆价格呈现相同的变化趋势,1997年3月至2003年9月价格不断下跌,但从2003年10月开始价格不断上涨。
玉米价格的波动与其他品种粮食价格的波动有些差异,1997年3月至2000年4月不断下跌,但从2000年5月开始呈现在波动中不断上涨的变化趋势。
粮食价格的频繁波动对生产者行为、消费者行为以及宏观经济都产生了重大影响,因此,了解粮食价格波动的特征对采取相应政策稳定粮食价格具有重要的现实意义。
粮食价格波动问题一直备受关注,有很多学者从不同角度进行了研究。
关于粮食价格波动的特点,冯云(2008)的研究表明,粮食价格波动具有集簇性和明显的非对称性。
关于粮食价格波动的影响因素,Lapp and Smith(1992)认为,粮食价格波动水平直接和间接受到宏观经济政策特别是货币政策的影响;钟甫宁(1995)强调了稳定的政策和统一的市场对避免粮食价格人为波动的重要性;柯炳生(1996)认为,农户的粮食储备及其市场反应行为是造成粮食价格波动的重要原因之一;谭江林、罗光强(2009)的研究表明,通货膨胀是粮食价格波动的Granger原因。
中国猪肉价格波动的实证分析——基于GARCH类模型

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蛋 4个经济指标,并利用(6)式分别计算了其价格收
益率,依次记为{RY}、{RF}、{RB}、{RE}序列,其样本区
t
t
t
t
间和数据来源与{RPt}序列完全一致。 ! " # $ % ! " # $ % & ' ( ) * + , -
根据 GARCH类模型的构造思想,第一步是最大
限度地提取序列的固定信息,为此,本文对其水平均
自相关函数,二者都呈现典型的拖尾特征,并且滞后
6、12、18、24期的 Q统计量 所对应 P值均 远 远 小 于
①
0.0001,说明该序列存在明显的自相关性,是非白噪
声序列。平稳性和相关性检验都通过后,对{RP}序列 t
商品价格波动的时间序列建模研究

商品价格波动的时间序列建模研究近年来,在中国市场上,商品价格呈现出了波动性的趋势。
这种波动性不仅影响了消费者的消费决策,也影响了企业的经营策略。
考虑到这种情况,学者们开始研究商品价格的时间序列特性,以期能有更好的建模方法,帮助人们更好地理解、预测和控制商品价格波动。
1. 商品价格的时间序列特性时间序列是指相继发生的一系列事件,这些事件通常按时间顺序排列。
商品价格的时间序列特性主要表现在以下两个方面:(1)趋势性。
趋势是指随着时间的推移而变化的总体方向。
商品价格在长期趋势上呈现出上升或下降的趋势,这种趋势通常由宏观经济因素和市场行情等因素所影响。
(2)周期性。
周期性是指某些事件在一定时间间隔内重复发生的规律性变化。
商品价格的周期性通常表现为季节性波动和周内效应,这种周期性波动主要由市场竞争、节日促销等因素所引起。
2. 商品价格的时间序列建模方法商品价格的时间序列建模一般分为三个步骤:(1)模型选择。
商品价格的时间序列建模需要在众多的时间序列模型中进行选择,根据所研究的时间序列的特性,选择适合的模型。
(2)参数估计。
对于所选定的时间序列模型,需要进行模型参数的估计,以此来预测未来的价格变动情况。
(3)模型评估。
模型评估是指对所建立的模型进行统计检验,以确定模型的可靠性和预测精度。
3. 商品价格的时间序列建模实例以iPhone价格为例进行分析,该商品价格的时间序列数据为2007年至2021年每月的均价数据。
通过对这组时间序列数据的建模分析,可得出如下结论:(1)模型选择。
通过分析iPhone价格的时间序列数据,可以选择ARIMA模型和季节性ARIMA模型进行建模。
(2)参数估计。
针对所选定的模型,需要进行模型参数的估计。
对于ARIMA 模型来说,需要对模型自回归部分(auto-regressive)、移动平均部分(moving average)和时间序列平稳性等方面进行估计。
(3)模型评估。
对于所建立的模型,需要进行统计检验,并计算出模型的均方误(MSE)和均方根误(RMSE)等参数。
猪肉需求弹性对价格波动的模型构建

猪肉需求弹性对价格波动的模型构建随着人口的增长和经济的发展,猪肉作为主要的肉类消费品,对于价格波动的敏感性日益突出。
了解猪肉需求弹性对价格波动的模型构建,对于市场预测和政策制定具有重要意义。
本文将根据相关的经济理论和实证研究,探讨猪肉需求弹性与价格波动之间的关系,并构建适用于猪肉市场的模型。
1. 弹性理论及猪肉需求弹性介绍需求弹性是指某一货物或服务的需求对价格变动的敏感程度。
需求弹性系数大于1表示需求对价格变动反应较为敏感,而小于1则意味着需求对价格变动不太敏感。
猪肉作为一种主要的肉类消费品,其需求弹性对价格波动的影响备受关注。
2. 猪肉需求弹性的影响因素猪肉需求弹性受多种因素的影响,包括收入水平、价格水平、替代品的可替代程度等。
研究表明,收入水平上升和价格下降都将增加猪肉的需求弹性。
此外,替代品的可替代程度也是影响猪肉需求弹性的重要因素。
3. 猪肉需求弹性的实证研究方法为了构建准确可靠的猪肉需求弹性对价格波动的模型,研究者通常采用经济计量学的方法进行实证研究。
常用的方法包括面板数据模型、时间序列模型和矢量自回归模型等。
4. 猪肉需求弹性与价格波动的关系猪肉需求弹性与价格波动存在一种相互作用的关系。
当价格上涨时,需求弹性大的消费者会减少购买猪肉的数量,使得整体需求下降,从而对价格的上涨起到抑制作用。
反之,当价格下降时,需求弹性小的消费者会增加购买猪肉的数量,从而对价格的下降起到推动作用。
5. 根据前述的理论分析和实证研究,可以构建猪肉需求弹性对价格波动的模型。
该模型可以通过考虑收入水平、价格水平和替代品的可替代程度等因素,来预测和解释猪肉价格的波动。
此外,还可以通过引入其他变量如季节因素、宏观经济环境等来进一步完善模型。
6. 模型的应用与局限性构建完善的猪肉需求弹性对价格波动的模型后,可以应用于市场预测和政策制定。
在市场预测方面,模型可以帮助分析人士预测猪肉价格的变动趋势,从而为决策者提供决策依据。
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对问题 2,建立线性回归模型,计算出食品价格的线性方程,对食品价格走 势进行预测,同时用 MATLAB 对其经行线性拟合,得到它的拟合曲线,用最小二 乘法得到的方程用来对模型进行检验。
如上图所示:大米、水果的价格涨跌幅分别为 0,面粉、鸭、鸡蛋的价格涨幅分 别为 0.2%、0.3%、2.5%,豆制品、食用油、肉、鸡、鱼、菜的价格跌幅分别为 -0.2%、-0.1%、-1.3%、-0.2%、-0.6%、-2.0%。
如上图所示:大米、面粉、豆制品、鸡、鸭、鸡蛋、水果的价格涨幅分别为 0.2%、 0.8%、0.2%、0.5%、0.6%、0.7%,食用油、肉、鱼、菜的价格跌幅分别为-0.1%、 -1.4%、-0.2%、-3.5%。
食品价格变动分析模型
西安建筑科技大学
队员:××× ××× ×××
2014 年 5 月 3 日
食品价格变动分析模型 摘要
本文针对 50 个城市的食品价格变动情况,建立了两个符合实际情况的模型。 模型一:线性回归模型,建立了时间和食品价格的线性方程模型,运用最小二二 乘法求得在 5 月份的价格走势情况,具有较好的短中期预测效果。 模型二:灰色关联度模型,求解出食品价格波动特点和 CPI 波动的关联度,从而 由关联度的高低来判断是否可以通过食品种类计算和预测 CPI。
对问题 3,建立灰色关联度模型,通过计算出食品价格与 CPI 的关联度的大 小,来决定是否可以通过监测尽量少的食品种类来对 CPI 进行预测、计算;同时, 我们选取了不同地区的相同时间内同种食品种类来计算其关联度的大小,来回答 题中的问题。
三、模型的假设
针对问题,建立下例合理的假设: 1.题中给的数据及在国家统计局中查找的数据能够反映这五十个城市主要食品 价格变动的基本情况; 2.一些重大事件,如战争、自然灾害、经融危机等对食品价格波动的影响暂不考 虑; 3.将所给数据如(2014 年 4 月 1-10 日)的数据作为最后一组数据经行处理,其 余的数据分别作为不同组数数据进行处理; 4.在进行数据处理时,将食品经行简单归类,如用面粉将富强粉和标准粉统一表 示且用二者的数据平均值代替原数据时对食品价格波动的影响暂不考虑; 5.食品价格模式不随时间变化。 注:(由于本文中的模型有两个,为了避免变量名混淆,我们将符号说明放在了对应模 型中。)
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如上图所示:大米、鱼的价格涨跌幅分别为 0,面粉、豆制品、鸡、鸭、水果的 价格涨幅分别为 0.1%、0.2%、0.2%、0.1%、0.9%,食用油、肉、鸡蛋、菜的价 格跌幅分别为-0.6%。 由上述分析我们可以得出,同一食品在不同时间的涨跌幅有所不同,同一时间不 同食品的涨跌幅也有所不同,不同食品在不同时间的涨跌幅也可能相同。明显看 出,在节假日等特殊时期,食品的价格更容易产生波动。
四、模型的建立与求解
4.1 问题一 对于问题一,题目给出附件一和从中国经济网、中国新闻网等网站上摘录的食品 价格变动数据进行整理后,画出其价格波动图及涨跌幅图,直接总结特点即可。 (摘录数据见附件 1-1,整理后的数据见附件 4)
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以下为食品的价格波动情况:
由表中基本价格波动情况我们可以看出,总体来说,食物价格波动频率和幅度一 般都很小,其具体表现在以下几个方面: 1).如豆制品、面粉、大米、菜这些生活必需品,平时价格几乎没有波动,维持 在 5 元/千克左右,这些食品物价稳定且价格适中,波动频率和幅度几乎为零, 这其中菜类食物在 1~2 月份之间价格会出现上涨,可能原因是 1~2 月份受气候条 件的影响,普通蔬菜种植面积减少,主要以大棚菜为主。
水果的价格涨幅分别为 0.2%、0.5%、0.1%、0.1%、1.4%、3.1%、0.3%,而肉、 鸭、鸡蛋的价格跌幅分别为-0.1%、-0.4%、-1.2%。
如上图所示:水果、大米的价格涨跌幅分别为 0,面粉、食用油的价格涨幅分别 为 0.1%、0.1%,豆制品、肉、鸡、鸭、鸡蛋、鱼、菜的价格跌幅分别为-0.5%、 -2.1%、-0.6%、-0.5%、-3.0%、-3.3%、-6.1%。
如上图所示:大米、玉米、食用油、面粉、豆制品、肉、鸡、鸭、鱼、菜、水果 的价格涨幅分别为 0.2%、0.1%、0.3%、0.9%、0.9%、0.8%、0.7%、0.5%、14.4%、 5.4%,鸡蛋的价格跌幅为-0.5%。
如上图所示:面粉的价格涨跌幅分别为 0,大米、豆制品、食用油、鸡、鱼、菜、
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关键字 线性回归模型 最小二乘法 灰色关联度模型 关联度
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食品价格变动分析模型
一 、问题的重述
食品价格是居民消费价格指数的重要组成部分,食品价格波动直接影响居民 生活成本和农民收入,是关系国计民生的重要战略问题。2000 年以来,我国城 镇居民家庭食品消费支出占总支出的比重一直维持在 36%以上。在收入增长缓慢 的情况下,食品价格上涨将使人民群众明显感到生活成本增加,特别是食品价格 上涨将降低低收入群体的生活质量。为监测食品价格的实际变化情况,国家统计 部门定期统计 50 个城市主要食品平均价格变动情况。(数据见附件 1)
二、问题的背景和分析
1.问题背景 在现在这个社会,人们对吃、穿、住、用、行的要求越来越高,人们的消费
水平直接影响到 CPI 指数的变化。根据以往的数据,我们可以通过观察总结出食 品波动的特点,在忽略一些客观因素如自然灾害、国家政策调整的影响条件下,
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对价格走势进行预测,同时根据食品变动的情况来计算、预测 CPI 的变动情况以 便我们更加方便的掌握其变化。 2.问题分析
如上图所示:玉米、面粉、豆制品、食用油的涨幅为零;菜价涨幅不明显,鸡、 鱼、鸭的涨幅分别为 0.2%、0.3%、0.4%;鸡蛋、鱼、水果跌幅分别为-0.7%、-0.5%、 -1.7%。
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如上图所示:肉、面粉、鸭、水果价格的涨幅分别为 0.1%、0.1%、0.4%、0.5%, 大米、豆制品、鸡的价格涨幅为 0,食用油、鸡蛋、鱼、菜的价格跌幅-0.3%、 -0.3%、-0.2%、-2.9%。
如上图所示:大米、豆制品价格涨跌幅为 0,面粉、肉、鸡蛋、鸡、鱼、菜、水 果价格涨幅分别为 0.5%、0.3%、0.2%、0.6%、0.3%、0.9%、3.7%,食用油、鸭 的价格跌幅为-0.3%、-0.3%。
如上图所示:豆制品价格涨幅分别为 0,大米、面粉、鸭、鸡蛋、鱼、菜、水果
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价格涨幅分别为 0.2%、0.5%、0.1%、0.9%、0.2%、4.5%、3.6%,而食用油、肉、 鸡的价格跌幅分别为-0.4%、-0.2%、-0.3%。
如上图所示:大米、豆制品的价格涨跌幅分别为 0,面粉、鸭、鱼、菜、水果的 价格涨幅分别为 0.2%、0.3%、0.5%、1.9%、1.9%,食用油、肉、鸡、鸡蛋的价 格跌幅分别为-0.2%、-0.4%、-0.1%、-0.1%。
居民消费者价格指数(CPI),是根据与居民生活有关的产品及劳务价格统 计出来的物价变动指标,通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。附件 2 提供了 近期居民消费者价格指数数据。
请根据以上信息(附件中只是列出了近期食品价格以及 CPI 数据,如希望 利用更长时间周期内的数据信息,请自行查找,但必须在论文中注明数据来 源!),建立数学模型解决以下问题: (1)根据附件以及相关统计网站的数据,分析我国食品价格波动的特点。 (2)对 2014 年 5 月份食品价格走势进行预测。 (3)目前统计部门需要监测大量食品价格变动情况以计算居民消费者价格指数变 动情况,能否仅仅通过监测尽量少的食品种类(这里,食品种类是指附件 1 表格 中的商品名称,可以认为每一种商品名称即为一种食品种类)价格即能相对准确 地计算、预测居民消费者价格指数?在同样精度要求下,不同地区所选取的食品 种类以及种类数目是否一致?请至少选择两个有特点的城市进行说明。
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2).如鸡蛋、水果这类富有营养而又比较常见的食物,在平时价格几乎没有波动, 只是物价相比面粉等略高一些,基本维持在 10 元/千克左右,波动频率和幅度几 乎为零,其中水果在 11 月-1 月时,价格会有所下降,可能受寒冷天气的影响较 大,人们在寒冬时水果的青睐程度有所降低。 3).如鸡、鱼、食用油、鸭这类食品中,由于食用油为必需品且对质量的的要求 高而可供选择的种类又少,所以价格高于面粉这类生活必需品。同时鸡在 12 月 份时候会有所下降,这是可能是受禽流感等因素的影响而是价格会有所下降。鱼 价在 2 月份时价格会有所上升,这时正值农历过年时节,年年有余,自然鱼的需 求量会有所上升,价格也会有所上升,当然,这些食品价格不论怎样波动,一般 都维持在 20 元/千克左右。 4).如各种肉类食物,营养价值高,价格都会高于一般食物,各类肉的总的平均 价格在 45 元/千克左右波动,同样,在二月份正值农历过年时节,人们对肉类的 需求量也很大,价格相比其他时节自然也会有所上升。在 3-4 月份左右气温升高, 肉类食物保质期的影响,为了刺激大家的消费,肉价会有所下降。 以下为各类食品的具体涨跌幅情况:
如上图所示:大米、食用油的涨跌幅为 0,面粉、豆制品、肉、鸡、鱼、水果的 价格涨幅分别为 0.1%、0.5%、0.5%、0.1%、0.1%、1.1%,鸭、鸡蛋、菜的价格 跌幅分别为-0.2%、-0.4%、-1.5%。
如上图所示:大米、面粉、豆制品、鸡蛋、鱼的价格涨跌幅均为 0,而肉、鸡、
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数据预处理 题中所给的 50 个城市主要食品价格变动情况数据表,由于数据的不完备性,
并不能有它来估计整个中国的食品价格变动情况。由于抽样调查的等概率性,且 额外的在中国统计网上又找出了大部分的数据,可以认为它所反应得食品价格变 动情况与实际较为接近。(原数据见附件 1、整理后的数据见附件 4)