Short-Term Fluctuations and Risk Evaluation of Vegetables Market Price in China
Notice bibliographique
Résumé
【Objective】 Taking the monthly wholesale prices of 11 kinds of vegetables in China as the object of study,the intensity and pattern of short term fluctuation of varieties of vegetables were compared and analyzed,the yield distribution of vegetables market was estimated,and the market risk of short term fluctuation was evaluated.【Method】 The study mainly adopted three methods of variation coefficient,hierarchical cluster and kernel density estimation to analyze short term fluctuation and yield distribution of vegetables market.【Result】 The results are as follows: the descending order of fluctuating intensity of vegetables is eggplant,green pepper,hot pepper,garlic,cucumber,bean,spinach,rape,tomatoes,celery and cabbage.There are three patterns of short term fluctuation which are distinct wave peak and trough pattern,narrow and compact wave pattern and fluctuating cluster pattern.The yield distribution of vegetables market is asymmetric and the probability of rising of vegetables market price is higher than that of falling.The risk of spinach market price is the greatest and its probability of the rising and falling range over 30% reaches 40.48%.Following behind spinach is eggplant.The risk of garlic market price is the smallest and its probability of the rising and falling range over 30% is only 1.82%.【Conclusion】 The overall risk of vegetables market price is high under the condition of market economy.A majority of varieties of vegetables market price are often seen ups and downs.However,the occurrence of great fluctuation of garlic market price is a small probability event.If it happened there was a reason to judge for abnormal fluctuations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».