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研究生:黃瑞明
論文名稱:台灣地區肉豬批發價格預測之比較分析
論文名稱(外文):A study of hogwholesale market price forecasting in Taiwan
指導教授:何京勝何京勝引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:國立中興大學
系所名稱:行銷學系
學門:商業及管理學門
學類:行銷與流通學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2003
畢業學年度:91
語文別:中文
論文頁數:94
中文關鍵詞:肉豬批發價格類神經網路向量ARMA模式價格預測
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本研究以肉豬批發價格為標的,採用近年來廣為應用的類神經網路做為預測模式並與預測肉豬批發價格常用的時間序列預測模式比較,以期找出更有效、更精確的價格預測模式。資料期間為民國88年1月至民國92年3月,資料為月資料,另將預測的期間分為一次一期逐月預測及一次預測多期,以分別衡量模式的預測能力。
肉豬批發價格的預測一直以來大多是利用傳統計量模式中的時間序列分析來建構預測模式。基於其他的限制以及非線性的問題,使得線性模式未必能有效的預測。類神經網路模式因具有強大的學習能力,可以有效的處理非線性的問題,其中的倒傳遞類神經網路已應用在各個領域的預測上,成效頗佳。因此,本研究採用此兩種模式來建構肉豬批發價格的預測模式。經過實證的分析後,得到以下的結論:BPN模式與向量ARMA模式均歸納為「精確」及「良好」,表示模式有不錯的預測效果;而各項準確度的指標值,BPN模式所得之值又較向量ARMA模式為佳,因此BPN模式更為精確。
而在每次預測一期與預測多期上,BPN模式的各項準確度衡量值均比向量ARMA模式要小,顯示BPN模式的預測能力都較為優越,根據均方差之分析,向量ARMA模式因為可用的資料筆數較少,因此產生較大的偏差比率,但在BPN模式中,卻沒有因資料筆數較小而產生較大的偏差比率,因此可以推論利用向量ARMA模式時,較少資料筆數是產生較大的偏差比率的原因之一,而影響預測結果的正確性。
目錄
頁次
目錄 I
表目錄 III
圖目錄 VI
第一章 緒論 1
第一節 研究動機 1
第二節 研究目的 3
第三節 研究範圍及資料來源 3
第四節 研究流程 4
第二章 理論探討及文獻回顧 6
第一節 預測概論 6
第二節 類神經網路模式 9
第三節 向量ARMA模式 16
第四節 肉豬相關文獻 22
第三章 研究方法 24
第一節 變數資料收集與說明 24
第二節 類神經網路預測模式的建構 28
第三節 向量ARMA預測模式的建構 31
第四節 預測誤差的衡量 33
第四章 實證分析 38
第一節 類神經網路預測模式 38
第二節 向量ARMA預測模式 51
第三節 績效衡量 85
第五章 結論 91
第一節 實證摘要 91
第二節 研究限制與未來研究方向 92
第三節 建議 93
參考文獻 94
中文部份 94
英文部份 96
書藉:
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期刊:
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論文:
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王暄博(2001),「毛豬批發價格景氣指標之建立」,國立中興大學行銷學研究所碩士論文。
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林逸塵(2002),「類神經網路應用於空氣品質預測之研究」,國立中山大學環境工程研究所碩士論文
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陳威因(1999),「台北市主要養殖魚類批發價格之時間數列分析與預測─ 向量ARMA模型之應用」,海洋大學漁業經濟學研究所碩士論文。
陳恆淑(2000),「台灣毛豬產銷預警指標之建立」,中興大學農產運銷學研究所碩士論文。
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