[桂花树价格]桂花价格波动的研究

　　随着京津冀一体化进程的加快，京津冀地区蔬菜产业的一体化不断加强：价格波动之间存在动态的传递关系。菜在北京市场和天津天津市场上。项研究使用GARCH多元模型来确定该地区四个主要蔬菜市场中桂花的价格波动是否存在“集群效应”和“溢出效应”。京 - 天津 - 河北。证结果表明，京津冀蔬菜市场之间具有很强的相关性，与河北市场具有较高的条件相关系数，而河北蔬菜市场具有较强的相关性。至“波动的集群效应”。此，为了稳定蔬菜市场，河北省政府可以通过接管一些批发市场的职能来扩大蔬菜批发市场的规模并提高价格信息的透明度。津蔬菜。着京津冀一体化的发展，京津冀地区蔬菜产业的一体化程度不断提高。为指导市场园艺的风向标，蔬菜价格将对种植者，批发商和蔬菜分销商构成更大的风险。
　　菜价格将受到许多因素的影响，例如季节，供应，天气条件，石油价格和周边市场价格[1-3]：因此，蔬菜生产者能够有效预测蔬菜价格波动，合理组织蔬菜种植，保持价格稳定。蔬菜分销商和消费者对此非常关注。着京津冀农业产业一体化进程的加快，京津市场蔬菜价格之间存在动态传递关系[3]。津冀地区蔬菜价格波动性及相互关系的特征蔬菜价格的演变非常重要。如，本研究使用多变量GARCH模型分析了京津冀地区四个主要蔬菜批发市场上的桂花价格波动特征及其表现。内外蔬菜价格波动的研究集中于波动规律及其成因，以及波动传导机制的研究。凤杰等。[1]和赵安平[2]研究了北京蔬菜价格波动的特征及影响价格的因素。谦等。[4]分析了北京的8个批发市场。2011年影响蔬菜价格的因素及蔬菜价格走势预测。菜价格传导机制研究主要包括产业的垂直传导和横向空间传导两个方面。菜。于蔬菜行业的垂直传导机制，Ward [5]对不同城市蔬菜价格的传导进行了检验，发现批发和零售价格是不对称的。Powers [6]，Brooker等。[7]研究了生产者，批发商和零售商之间蔬菜价格之间传导关系的对称性。润美及其同事[8]以卷心菜，西红柿和土豆为例，研究了蔬菜价格波动与零售价格之间以及批次与零之间的差异之间的关系。长明[9]使用VAR和VECH模型分析了蔬菜销售价格和零售价格的主导地位以及其自身的波动传播机制。晓霞等。
　　[10]以番茄为研究对象，分析了主产区与主产区之间以及主产区与主产区之间的价格传导关系。瑞汉等。[3]研究了北京，天津和露露等主要批发市场上芹菜价格的水平空间传导关系，并发现北京市场上芹菜价格的波动对芹菜价格的影响很小。京芹菜的价格可是北京的。响更大。着京津冀一体化进程的加快，区域间的农业合作日益紧密，农产品市场价格的波动逐渐趋于收敛。项研究将使用由Bollerslev（1998）开发的multi-GARCH VECH-GARCH模型基于唯一的GARCH模型以及Engle和Kroner（1995）开发的BEKK-GARCH模型来减少由GARCH多元模型估计的参数。花的价格在四个地区的主要蔬菜批发市场波动，其中包括新发蔬菜批发市场，天津红旗农贸批发市场，蔬菜批发中心批发市场。家庄桥西和东乐亭蔬菜批发市场。GARCH多元模型不仅可以确定单个市场中桂花价格的“波动集群效应”，还可以分析不同市场波动之间的相关性。GARCH多元模型用于分析多个价格序列的“波动集群效应”和“溢出效应”。式1给出了GARCH模型的基本形式。1-4显示了2014年1月1日至2014年10月11日北京新发地批发市场，天津红旗批发农贸市场，石家庄桥西蔬菜中心批发市场和河北乐亭冀东水果蔬菜市场。2017年1月。发市场上桂花价格及其产量的波动。图显示，京津冀地区主要蔬菜批发市场中的桂花价格波动相对恒定，具有周期性波动，周期约为一年。年的2月至3月，桂花的价格达到顶峰，然后急剧下跌，从6月至7月跌至谷底，然后反弹，然后下降，然后到12月。而，在2016年12月，桂花的价格并未大幅上涨。外，该图显示，北京和天津的桂花价格最高分别为10.40元·kg-1和9.05元·kg-1，高于7.80元·石家庄和乐亭的人民币·公斤-1和6.01元·千克。-1，北京和天津的桂花价格也高于河北省。收益率的绝对值来看，北京和天津分别占73.9％和75.8％，桂花树价格超过河北省石家庄和老亭的64.4％和53.1％，这表明北京和天津的桂花价格波动大于河北省。研究使用EViews 9.0来描述京津冀地区四个蔬菜批发市场的臭桂花利润率的统计分析（表1）。果表明，桂花在新发地批发市场上的价格回报率是正确的并且“急剧上升”，JB正态性检验拒绝了1％显着性水平的原假设。花在天津红旗生产商批发市场上的价格表现是右手的，而河北东部水果和蔬菜批发市场和河北东部蔬菜中心的批发市场的桂花产量。家庄桥西偏左，均呈正态分布。用ADF单位根检验对京津冀地区主要批发市场中的桂花价格表现进行平稳性检验，检验结果（表2）表明：京津冀地区四个主要蔬菜批发市场的桂花价格中没有包含拦截。章和趋势（仅包括拦截项目，包含物和趋势）在1％显着性水平上拒绝了原假设，这表明在四个市场中桂花的价格回报蔬菜批发市场稳定。部分使用Eviews9.0计算京津冀地区四个主要蔬菜批发市场中的VECH-GARCH和对角BEKK-GARCH桂花价格表现模型。
　　3给出了模型的回归结果。型的回归结果由两部分组成：均值和方差。间部分的系数未假定平均值为0的拒绝。
　　于4个市场上桂花价格回报率的变化特征，桂花树价格桂花的价格表现在附近波动。值为0，因此GARCH的多元模型也不会拒绝均值为零的假设。模型的回归结果来看，两个模型的AIC信息值相同，但是BEKK-GARCH模型的显着性水平更好，并且以BEKK-GARCH模型的回归结果作为最终结果。阵A系数反映了京津冀地区不同市场的ARCH效应。家庄桥西蔬菜中心批发市场的ARCH效应并未拒绝零假设，因此该市场并未没有ARCH效应；矩阵B给出了包括天津红旗在内的模型的GARCH效应农户批发市场的GARCH效应并不显着：桂花价格对新蔬菜批发市场的GARCH效应显着性为10％，其他变量强烈拒绝GARCH效应为零的零假设。

　　
　　开发的蔬菜批发市场和天津红旗农民批发市场的桂花价格表现的ARCH和GARCH效应之和小于1，而天津的蔬菜批发市场闽东乐亭和石家庄七喜蔬菜中心批发市场有两个影响。总和不拒绝1的Wald检验[χ2（1）= 2，223，P = 0，126; 2（1）= 0.103，P = 0.748]，表明这两个市场具有很强的“波动集群效应”。研究使用BEKK-GARCH模型的回归结果来计算京津冀地区四个主要蔬菜批发市场的条件相关系数，从而使两者之间具有动态关系。同市场的价格。蔬菜批发市场价格与天津红旗石家庄桥西蔬菜中心批发市场之间的条件相关系数约为0.6，但与批发市场的条件相关系数从石家庄桥西蔬菜中心进一步波动。轰烈烈;天津红旗生产商批发市场与乐亭东批发市场的桂花价格的相关系数在0.2左右波动，与中部地区批发市场状况的相关系数波动。家庄桥西蔬菜约0.5；石家庄桥西蔬菜中心批发市场桂花的条件相关系数呈下降趋势。件相关系数计算的结果表明，新发地蔬菜批发市场与天津红旗农贸市场和蔬菜批发中心市场之间存在很高的“倾销效应”。家庄桥西;天津红旗农贸批发市场和石家庄桥西蔬菜在中央批发市场之间有很强的“溢出效应”。证分析表明，京津冀地区四大蔬菜批发市场中的桂花香精价格与批发市场规模和相关性较大。其他市场相比更强大。果，北京和天津都对桥西桥西菜中心批发市场上桂花的价格产生了很大的影响。北省的两个蔬菜批发市场具有很强的“波动集群效应”，也就是说，当市场受到外部冲击时，市场将发生巨大的调整。果，京津冀地区蔬菜批发市场的价格波动表现为河北省蔬菜市场对北京和天津市场更加敏感。导致河北省蔬菜市场价格调整的时间更长。为北京和天津蔬菜的主要来源，河北省更容易受到京津蔬菜市场的“影响”。长远来看，由于其强大的“波动集群效应”，该市场将处于不稳定状态。见图5。研究使用GARCH多元模型分析了京津冀地区四个主要蔬菜批发市场上桂花价格的“波动集群效应”和“桂花效应”。市场之间驱动。证分析结果表明，京津冀地区的蔬菜市场与河北省的蔬菜市场具有较高的相关系数。身就是“波动的集群效应”。果表明，河北省蔬菜价格波动对京津市场更敏感，京津蔬菜市场的价格波动更容易传递到河北省蔬菜市场。北。于河北省蔬菜市场强烈的“波动集群效应”，河北市场的蔬菜价格需要长期调整，才能在市场上重新确立。菜市场的剧烈波动不利于河北省蔬菜种植业的发展，这对季节性市场和市场供应量有影响，不利于稳定。菜供应和农民收入增加。此，在京津冀一体化的背景下，政府应通过接受京津一些蔬菜批发市场的功能来扩大全省蔬菜批发市场的规模，因此价格信息可以更有效地传递给蔬菜生产者。
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