普及农产品价格预测：AGRICAF 方法

Rotem Zelingher

普及农产品价格预测：AGRICAF 方法

综合经济学 2025-03-04 v5 经济学

作者: Rotem Zelingher

摘要

确保粮食安全是一项关键的全球性挑战，特别是对于食品价格影响营养食品获取的低收入国家而言。全球农产品（AC）价格的波动加剧了粮食不安全，而国际贸易限制和市场中断使情况进一步复杂化。尽管存在用于监测食品价格的在线平台，但在向非专业人士提供详细解释和预测方面仍存在显著差距。为了解决这一问题，我们提出了农产品分析与预测（AGRICAF）方法，集成了可解释机器学习（XML）和计量经济学技术，用于分析和预测全球农产品价格，预测期提前长达一年，并能动态适应不同的预测期限。这种创新的集成使我们能够对复杂的相互作用和动态进行建模，同时提供清晰、可解释的结果。本文展示了如何应用 AGRICAF，将其应用于三种主要农产品——玉米、大豆和小麦，并解释了不同因素如何在不同月份和预测期限内影响价格。通过促进对农产品价格准确且可解释的中期预测的获取，AGRICAF 可以为发展公平和可持续的粮食系统做出贡献。

关键词

农产品价格预测可解释机器学习计量经济学技术粮食安全 AGRICAF

引用

@article{arxiv.2410.20363,
  title  = {Democratising Agricultural Commodity Price Forecasting: The AGRICAF Approach},
  author = {Rotem Zelingher},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2410.20363},
  year   = {2025}
}

备注

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