一种农产品市场异常波动风险监测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种农产品市场异常波动风险监测方法及系统。方法包括：获取监测预警对象的历史农产品数据；结合所述历史农产品数据分析价格波动规律；依据所述历史农产品数据及所述价格波动规律拟合价格波动的分布形式；结合所述分布形式确定市场异常波动的预警阈值；获取所述监测预警对象的实时农产品数据；根据所述分布形式结合所述实时农产品数据计算所述监测预警对象的价格变化幅度；判断所述价格变化幅度是否超出所述预警阈值；若超出则发布预警信息。采用本发明专利技术中方法或系统实现了对农产品市场价格的监测和预警。

【技术实现步骤摘要】
一种农产品市场异常波动风险监测方法及系统
本专利技术涉及农产品市场预测领域，特别是涉及一种农产品市场异常波动风险监测方法及系统。
技术介绍
在信息化、市场化和全球化深入发展背景下，我国农业与国民经济的联系越来越紧密、对突发事件的反应越来越敏感、受到国际市场的影响越来越大。金融危机影响持续、全球能源价格变化、投机行为活跃和极端气候频发也给我国农产品市场健康有序运行带来较大不确定性。尤其近年来，农产品市场大起大落现象时有发生，农民“卖难”和市民“买贵”并存。农业生产经营者由于难以对市场供求和价格变化做出准确预期，时常要面临和承担价格波动带来的市场风险；农业管理部门也因缺少有效的风险管理量化工具，难以采取有预见性的事前管控措施；消费者由于缺少权威信息的及时引导，在市场频繁波动中极易产生恐慌心理，进一步加剧市场波动。历史上发生过许多风险事件，引发市场异常波动并造成了巨大损失。如1994年上海粮油“粳米事件”、1994-1995年大连“玉米C511事件”、1995年海南“棕榈油事件”、2002年大连“大豆事件”等。随着经济全球化日益深入，某一市场发生异常波动风险时，往往会以极强的联动性向其他市场扩散蔓延，进而产生多米诺骨牌效应，引发地区性甚至全球性灾难。因此，研究农产品市场异常波动风险的监测预警方法，具有重要的应用价值。而在我国关于农产品市场异常波动风险监测预警的研究，现有分析大多以定性为主，且事后分析居多，都是在异常波动发生后对事件进行研究和分析，并不能再波动发生前进行预警，难以达到监测预警的效果。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种农产品市场异常波动风险监测方法及系统，以实现在农产品市场异常波动发生前进行监测预警。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种农产品市场异常波动风险监测方法，包括：获取监测预警对象的历史农产品数据；结合所述历史农产品数据分析价格波动规律；依据所述历史农产品数据及所述价格波动规律拟合价格波动的分布形式；结合所述分布形式确定市场异常波动的预警阈值；获取所述监测预警对象的实时农产品数据；根据所述分布形式结合所述实时农产品数据计算所述监测预警对象的价格变化幅度；判断所述价格变化幅度是否超出所述预警阈值；若超出则发布预警信息。可选的，所述获取监测预警对象的历史农产品数据具体包括：获取所述监测预警对象的农产品品种信息；获取所述监测预警对象的价格信息；所述价格信息包括收购价格、批发价格、零售价格、期货价格；获取所述监测预警对象的所述价格信息对应的时间信息；所述时间信息包括月度时间序列、日度时间序列；获取所述监测预警对象的所述价格信息对应的地域信息；所述地域信息包括全球、全国、区域、省/市、地市、县。可选的，所述结合所述历史农产品数据分析价格波动规律具体包括：所述农产品数据对应的时间序列包含4种变动要素：长期趋势要素、循环要素、季节变动要素和不规则要素，采用季节分解法剔除所述时间序列中的季节变动要素和不规则要素，得到趋势循环时间序列；根据所述趋势循环时间序列采用HP滤波法将所述长期趋势要素和所述循环要素进行分离，获得4个时间序列；根据分离得到的4个时间序列，得到所述监测预警对象的市场价格波动的规律。可选的，所述依据所述历史农产品数据及所述价格波动规律拟合价格波动的分布形式具体包括：根据非参数核密度法结合所述历史农产品数据拟合价格波动的概率密度函数；根据所述概率密度函数得到所述价格波动率的分布函数。可选的，所述结合所述分布形式确定市场异常波动的预警阈值具体包括：所述农产品数据包括农产品月度数据、农产品日度数据；当所述农产品数据为农产品月度数据时；将市场异常波动风险划分为绿灯区、黄灯区、红灯区，设定价格涨、跌幅度落在绿灯区的概率为80％，在黄灯区的概率为10％，在红灯区的概率为10％，依据设定的概率值计算绿灯区、黄灯区和红灯区相应的阈值。可选的，所述结合所述分布形式确定市场异常波动的预警阈值具体包括：当所述农产品数据为农产品日度数据时；采用GARCH族模型进行波动性分析法受险价值估计，得到受险价值的数值，将所述数值作为预警阈值。一种农产品市场异常波动风险监测系统，包括：历史数据获取模块，用于获取监测预警对象的历史农产品数据；波动规律获取模块，用于结合所述历史农产品数据分析价格波动规律；价格波动分布形式拟合模块，用于依据所述历史农产品数据及所述价格波动规律拟合价格波动的分布形式；风险阈值确定模块，用于结合所述分布形式确定市场异常波动的预警阈值；实时数据获取模块，用于获取所述监测预警对象的实时农产品数据；价格变化幅度计算模块，用于根据所述分布形式结合所述实时农产品数据计算所述监测预警对象的价格变化幅度；预警判断模块，用于判断所述价格变化幅度是否超出所述预警阈值；预警发布模块，用于发布预警信息。可选的，历史数据获取模块具体包括：品种信息获取单元，用于获取所述监测预警对象的农产品品种信息；价格信息获取单元，用于获取所述监测预警对象的价格信息；所述价格信息包括收购价格、批发价格、零售价格、期货价格；时间信息获取单元，用于获取所述监测预警对象的所述价格信息对应的时间信息；所述时间信息包括月度时间序列、日度时间序列；地域信息获取单元，用于获取所述监测预警对象的所述价格信息对应的地域信息；所述地域信息包括全球、全国、区域、省/市、地市、县。可选的，波动规律获取模块具体包括：趋势循环时间序列获取单元，用于采用季节分解法剔除所述时间序列中的季节变动要素和不规则要素，得到趋势循环时间序列；趋势循环分离单元，用于根据所述趋势循环时间序列采用HP滤波法将所述长期趋势要素和所述循环要素进行分离，获得4个时间序列；规律获得单元，用于根据分离得到的4个时间序列，得到所述监测预警对象的市场价格波动的一般规律。可选的，所述价格波动分布形式拟合模块具体包括：概率密度函数拟合单元，用于根据非参数核密度法结合所述历史农产品数据拟合价格波动的概率密度函数；分布函数计算单元，用于根据所述概率密度函数得到所述价格波动率的分布函数。根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：本专利技术中通过对农产品市场价格进行采集及处理，根据采集的农产品历史价格数据得到农产品市场价格波动的分布形式，确定市场异常波动的风险阈值，根据风险阈值可以对超出风险阈值的情况进行预警，以此实现了对农产品市场价格的监测和预警。本专利技术中提出了一套以模型定量分析为主、事前管控为导向的监测预警方方法及系统，大大提高了监测预警的前瞻性和科学性，无论是政府管理部门政策制定还是投资者决策，都具有重大的经济社会意义和价值。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例农产品市场异常波动风险监测方法流程图；图2为本专利技术实施例农产品市场异常波动风险监测系统结构框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种农产品市场异常波动风险监测方法，其特征在于，包括：获取监测预警对象的历史农产品数据；结合所述历史农产品数据分析价格波动规律；依据所述历史农产品数据及所述价格波动规律拟合价格波动的分布形式；结合所述分布形式确定市场异常波动的预警阈值；获取所述监测预警对象的实时农产品数据；根据所述分布形式结合所述实时农产品数据计算所述监测预警对象的价格变化幅度；判断所述价格变化幅度是否超出所述预警阈值；若超出则发布预警信息。

【技术特征摘要】
1.一种农产品市场异常波动风险监测方法，其特征在于，包括：获取监测预警对象的历史农产品数据；结合所述历史农产品数据分析价格波动规律；依据所述历史农产品数据及所述价格波动规律拟合价格波动的分布形式；结合所述分布形式确定市场异常波动的预警阈值；获取所述监测预警对象的实时农产品数据；根据所述分布形式结合所述实时农产品数据计算所述监测预警对象的价格变化幅度；判断所述价格变化幅度是否超出所述预警阈值；若超出则发布预警信息。2.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，所述获取监测预警对象的历史农产品数据具体包括：获取所述监测预警对象的农产品品种信息；获取所述监测预警对象的价格信息；所述价格信息包括收购价格、批发价格、零售价格、期货价格；获取所述监测预警对象的所述价格信息对应的时间信息；所述时间信息包括月度时间序列、日度时间序列；获取所述监测预警对象的所述价格信息对应的地域信息；所述地域信息包括全球、全国、区域、省/市、地市、县。3.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，所述结合所述历史农产品数据分析价格波动规律具体包括：所述农产品数据对应的时间序列包含4种变动要素：长期趋势要素、循环要素、季节变动要素和不规则要素，采用季节分解法剔除所述时间序列中的季节变动要素和不规则要素，得到趋势循环时间序列；根据所述趋势循环时间序列根据所述趋势循环时间序列采用HP滤波法将所述长期趋势要素和所述循环要素进行分离，获得4个时间序列，获得4个时间序列；根据分离得到的4个时间序列，得到所述监测预警对象的市场价格波动的规律。4.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于，所述依据所述历史农产品数据及所述价格波动规律拟合价格波动的分布形式具体包括：根据非参数核密度法结合所述历史农产品数据拟合价格波动的概率密度函数；根据所述概率密度函数得到所述价格波动率的分布函数。5.根据权利要求3所述的监测方法，其特征在于，所述结合所述分布形式确定市场异常波动的预警阈值具体包括：所述农产品数据包括农产品月度数据、农产品日度数据；当所述农产品数据为农产品月度数据时；将市场异常波动风险划分为绿灯区、黄灯区、红灯区，设定价格涨、跌幅度落在绿灯区的概率为80％，在黄灯区的概率为10％，在红灯区的概率为10％，依据设定的概率值计算绿灯区、黄灯区和红灯区相应的阈值。6.根据权利要求3所述的监...

【专利技术属性】
技术研发人员：李干琼，许世卫，庄家煜，张永恩，王盛威，
申请(专利权)人：中国农业科学院农业信息研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11