新冠疫情对中国农副产品价格波动影响的实证分析——基于VAR和GARCH-M模型

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为科学量化新冠疫情集中暴发期对农副产品价格的冲击,选取2020年2月3日—4月24日全国疫情累计确诊病例与农副产品日度数据为样本构建向量自回归(VAR)模型和广义自回归条件异方差(GARCH-M)模型,探索疫情对中国农副产品价格的冲击。研究发现:畜禽类中鸡肉、牛肉价格增速受疫情冲击较大,羊肉受疫情冲击较小;粮食类中标准粉价格增速受疫情冲击最为显著,晚籼米次之,富强粉和粳米相对影响不大;经济类中花生油价格增速受疫情冲击是菜籽油和豆油的2倍;其中猪肉、晚籼米及花生油价格受疫情冲击持续时间较长,约为1个月,鸡肉
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表面肌电信号(sEMG)是一种不平稳非周期的微弱信号,基于时域和频域特征提取的sEMG信号分类方法识别率低、稳定性差。本文通过对sEMG信号能量核特征的建模分析,提出一种利用卷积神经网络(CNN)对sEMG信号能量核相图进行分类的新架构,来对人体手势动作进行识别。首先,利用矩阵计数方法将sEMG信号能量核相图处理为灰度图像;其次,利用移动平均对灰度图进行预处理;最后,采用CNN对手势sEMG信号进