一、2002年我国化肥市场预测（论文文献综述）
桂晨桓[1]（2021）在《我国铁路货运战略定位研究》文中指出长期以来,铁路在我国经济社会发展中发挥了重要作用,铁路尤其是高铁不仅支撑和带动国家经济社会的发展,而且成为中国参与国际事务、在国际上发挥影响力的重要行业领域。近年来,随着其它运输方式的发展,以及我国经济发展的转型,铁路运输结构发生了变化。按货运周转量计算,2010年铁路所占市场份额为28.8%,而到2019年已降至15.1%。因此应该重新审视铁路货运与国民经济和社会发展的关系以及铁路在“一带一路”等国家战略的地位和作用,并制定与之相适应的铁路货运发展战略,对我国铁路运输行业健康发展有积极的参考价值。本文以铁路货运市场现状为背景,首先总结分析法国、德国、美国及国内铁路货运发展概况,为我国货运市场发展提供经验及启示;其次,对我国铁路货运的综合效益、外部环境、机遇和挑战进行分析,提出我国铁路货运市场定位研究:发挥技术经济优势,稳定中长途货运市场;发挥运输骨干作用,稳定大宗货物市场份额;发挥公益运输作用,保障国民经济顺利运行;依托基础设施条件,积极发展铁路现代物流;结合市场需求趋势,积极开发特色运输产品;然后,分析铁路货运需求,采用灰色理论预测方法对我国铁路货运市场未来六年货运量和周转量进行预测;最后根据我国铁路货运市场定位研究和预测结果,提出了我国铁路货运发展的策略。
周义浪[2]（2016）在《E集团化肥业务竞争战略研究》文中认为E集团是国内十大化肥生产企业之一,公司优势产品是磷肥系列化肥。近年来,国内经济增速放缓,化肥行业产能过剩,外国产品加速进入国内,化肥行业竞争日趋激烈。因此使用科学的方法,运用企业战略管理思维研究制定E集团的竞争战略十分重要。本文以E集团化肥业务的竞争战略研究为课题,主要工作如下：一、简要归纳梳理了竞争战略理论基础,阐明了企业的三大竞争战略,即成本领先战略、差异化战略和目标集中战略,并给出了经典案例；二、详细分析了E集团化肥业务的外部环境和产业竞争环境,结合E集团实际情况,阐明了E集团化肥业务内部的优势和劣势；三、运用战略分析工具,确定了E集团化肥业务的发展战略,提出了化肥业务的竞争战略,即差异化战略；四、详细给出了实施竞争战略的建议,即充分利用集团的优势资源,提高产品质量及服务品质,从而增强企业核心竞争力。
张丽君[3]（2015）在《2015年春耕化肥市场预测:国内外形势严峻 化肥价格缓慢回升》文中研究说明化肥产量增幅趋缓出口量大幅增加2014年我国化肥总产量、氮肥产量均呈现同比下滑态势,且产量由往年的增长变为下滑。2014年我国化肥产量累计为6933.69万吨,同比减少0.7%。近年来化肥出口政策逐步放宽,出口量持续增长。2014年中国累计出口矿物肥料及化肥2904万吨,同比增长52.8%,总进口金额547.7亿元,同比增长41.9%。从出口量方面来看,各主要化肥品种出口量大幅增长。虽然我国化肥出口量在不断攀升,但是出口效益总体却在
李干琼[4]（2012）在《SV因子分析框架下的农产品市场短期预测》文中指出农产品市场价格事关民众生计和社会稳定。近年来中央一号文件和政府工作报告中多次提到要加强农产品市场监测预警工作，避免农产品市场价格大起大落。农产品市场短期价格受多种复杂因素的影响，使得短期波动加剧，市场短期风险凸显，价格预测难度加大。在我国当前市场主体尚不成熟、市场体系尚不健全、法制环境尚不完善等现状下，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所带来的市场风险；农业行政管理部门也常常因缺少有效的市场价格短期走势的预判信息，难以采取有预见性的事前调控措施；消费者由于缺少权威信息的及时引导，在市场价格频繁波动中极易产生恐慌心理，从而加速价格波动的恶性循环。因此，开展农产品市场短期预测研究，对促进农业生产稳定、农民增收和农产品市场有效供给具有重要的理论和现实意义。本研究选择粮食、畜产品、蔬菜、水果等主要农产品为研究对象，以现代西方经济学、计量经济学、统计学、价格学等有关理论为指导，采用了非参数核密度估计法、H-P滤波法、基于ARCH类模型的风险价值法（VaR）、事件分析法（Event Study）、分位数回归技术、多层前馈神经网络技术、灰色模型法、向量自回归法（VAR）、非平稳时间序列法（SARIMA模型）、季节调整法（CencusX12法）、Holt-Winters法、组合预测法等12种研究方法，深入剖析影响农产品市场价格的强波动类因子（简称S因子）和易波动类因子（简称V因子），研究SV因子交织下的农产品市场价格波动规律，重点突破农产品市场短期预测技术，建立了基于不同信息、不同技术、不同目标的农产品市场价格短期预测模型，初步设计与实现了农产品市场价格智能预测系统。本研究主要开展了以下几个方面的创新性研究：（1）针对农产品市场价格影响因素复杂多样，提出了SV因子的框架分析法思想，开展了SV因子分析法的理论基础研究。本研究将农产品市场价格影响因子划分为强波动因子和易波动类因子，为异常市场波动早期预警提供了新视角；探讨了预测方法的五个发展阶段、农产品市场预测与相关学科的关系和农产品市场价格波动理论等内容。（2）开展了SV因子交织下的农产品市场价格波动研究。一是立足国内视角的常规经济因素和非经济性因素，以蔬菜为例的实证研究得出结论：Granger检验表明生产成本（化肥）、流动性过剩、热钱和气候等因素是蔬菜市场价格波动的原因。化肥价格的影响存在一定滞后期，长期协整向量为[1,-1.18]。流动性过剩（货币发行量）对蔬菜价格短期波动影响较为明显，货币发行量增长1%，蔬菜价格将上涨1.29%；其次为气候（气温）对蔬菜价格短期波动的影响，气温下降或上升1%，蔬菜价格将上涨或下跌0.08%；热钱对蔬菜短期价格波动影响很小。二是立足国际视角的农产品市场价格传导关系，以玉米和大豆为例的实证结果表明：Granger检验表明国际市场价格变动是国内市场价格变动的原因，反之则不成立，且国内玉米价格受国际市场的影响要小于国际大豆价格对国内大豆价格的影响；长期波动关系看，国内玉米价格与国际玉米价格的协整向量为[1,-0.61]，国内大豆价格与国际大豆价格的协整向量为[1,-0.86]；短期波动关系看，上一期国际玉米价格上涨1%，本期国内玉米价格将上涨0.07%，而国际大豆市场价格对国内大豆市场价格的影响是同步的，国际大豆当期价格上涨1%，国内大豆价格将上涨0.44%。（3）采用非参数核密度技术估计了11种蔬菜和12种水果市场收益率的概率密度分布，建立了基于ARCH类模型的农产品市场短期风险动态评估模型。采用核密度技术的估计结果表明：传统意义上的正态分布、Beta分布、Burr分布、Gamma分布等经验分布不是最优的；蔬菜和水果市场收益率的概率密度分布是不对称的，涨价风险要高于降价风险，且大多数蔬菜品种和水果品种的价格大起大落成为常态。以大豆和蔬菜为例，利用GARCH模型分别计算了大豆期货市场收益率的日度VaR和菠菜批发市场收益率的日度VaR、周度VaR、月度VaR，实证分析结果表明：基于GARCH模型计算的风险价值可以较好地反映市场收益率的分布和波动性两个因素，不仅刻画了市场收益率变化的动态过程，适应风险价值的需要，而且在很大程度上也提高了VaR的精度。（4）开展了基于S因子的农产品市场短期建模研究。针对突发性事件主导下的价格预测，在比较分析经典的事件分析法、基于虚拟变量的事件分析法和基于知识的事件分析法等三类方法的基础上，创新性的提出了突发事件的IPAD预测法框架，将事件分解为影响强度（Intensity）、持续时间（Persistence）、衰减模式（Attenuation model）和冲击方向（Direction）等4个要素。针对市场价格的非线性变化和不确定性，建立了多层前馈人工神经网络预测模型，研究结果表明对猪肉、鸡肉和鸡蛋的预测准确性在95%以上，对蔬菜和水果的预测准确性在90%以上。针对数据样本量小的问题，建立了灰色预测GM（1,1）模型，研究结果表明对猪肉、鸡肉和鸡蛋的预测准确性基本都在95%以上。（5）开展了基于V因子的农产品市场短期建模研究。在结构化模型研究方面，分别建立了均值回归预测模型和分位数回归预测模型，并对猪肉、鸡肉和鸡蛋等3种农产品进行了实证分析，预测结果表明：基于均值回归模型的猪肉价格预测精度在90%左右，鸡肉和鸡蛋价格的预测精度在98%以上；基于分位数回归预测模型的预测精度都在99%以上。在时序分析模型研究方面，建立了向量误差修正模型（VEC）、SARIMA模型、Holt-Winters季节指数平滑模型和Census X12季节分解法等4类模型，并对猪肉、鸡肉、鸡蛋、蔬菜和水果等5类农产品进行了实证分析，预测结果表明：4类时间序列模型预测精度都在90%以上，其中鸡蛋和鸡肉的模型预测精度在95%以上。（6）开展了基于过程的模型集成预测和基于预测结果的组合预测研究。由于不同模型对数据信息的提取程度不尽相同，随着时间推移单项预测的稳健性会有所降低，在未来不确定性增多的情况下组合预测往往更具有优势。以蔬菜和水果为例的组合预测研究结果表明：大多数情况下通过组合预测可以提高预测精度，但也存在组合预测效果不如某单一预测方法的样本现象；对预测误差较大的单项预测方法进行组合，预测精度提高的幅度会更大一些，如果进行组合的各种单项预测方法本身的精度都很高，则组合预测精度提高的幅度就很有限。
龙文军[5]（2008）在《2007年化肥国内市场分析及2008年趋势展望》文中研究说明从分析近几年我国化肥产销和进出口情况入手,介绍了2007年国家出台与化肥有关的主要政策,分品种分析了2007年度国内化肥市场所呈现出的主要特点,指出化肥市场运行中存在的突出问题。在此基础上,对2008年的化肥市场做出了初步预测和判断,并提出了化肥市场体系建设的政策建议。
曹宁[6]（2006）在《基于农田土壤磷肥力预测的我国磷养分资源管理研究》文中指出以长期定位试验数据为基础，模拟和验证田块尺度土壤磷肥力预测模型，找出影响土壤磷肥力变化的关键参数，结合我国国家农业统计数据，预测国家尺度有效磷现状，明确我国保证土壤磷肥力水平维持在合理范围的未来磷肥需求。通过对我国农田土壤磷平衡驱动因子及典型区域化肥对面源污染贡献分析，探讨使我国磷肥消费在总量控制的前提下实现区域优化配置的理论依据。主要研究结果如下： （1）根据北京昌平褐潮土长期定位试验站数据，对国外应用较为成熟的土壤肥力预测模型（PMPD）的主要参数进行调整，并用河南郑州潮土长期定位试验数据对其进行模拟和验证。预测值与实测值之间呈极显着相关关系，相关系数达到0.848。 （2）对我国7个典型土壤长期定位试验结果中土壤磷素平衡和有效磷变化相关关系的研究表明，土壤磷素盈亏会对有效磷库产生影响，我国吉林黑土、重庆紫色土、湖南旱地红壤、陕西黄土、新疆灰漠土、河南潮土和北京褐潮土等7种土壤上磷平衡和有效磷变化呈显着相关关系；每100kg hm-2磷素累积可分别使新疆灰漠土、北京褐潮土、河南潮土、湖南旱地红壤、陕西黄土、重庆紫色土和吉林黑土的土壤有效磷增加1.44，1.60，2.60，2.75，3.53，4.44和5.74 mg kg-1。 （3）通过典型农业土壤上磷收支平衡和有效磷消长关系的分析，结合土壤类型所占耕地面积比例，获得预测我国主要农田土壤中有效磷变化模型的参数，即每100kghm-2磷盈余平均可使我国农田土壤有效磷水平提高约3.1mg kg-1。根据1980年到2003年我国农田土壤平均磷素累积盈余量计算出目前农田土壤有效磷水平约为19 mg kg-1左右。要在今后的三十年内使我国土壤有效磷水平提高并维持在40 mg kg-1左右，我国未来磷肥用量的上限应为1250万t，并最终稳定在1050万t左右。 （4）结合GIS平台对1996及2002年我国县域农田土壤磷平衡状况分析结果表明，全国农田土壤磷平衡存在很大的时空变异。1996年及2002年县域农田土壤磷盈亏范围分别为-20～425 kg hm-2及-17～450 kg hm-2。农田土壤磷盈余量在20～50 kg hm-2的县市占全国总县市的比例从1996年的34.2％下降到2002年的24.1％，而磷盈余量在50～100 kg hm-2的县市所占比例从29.3％增加到33.4％，农田土壤磷盈余量在6年间普遍提高了一个等级。区域尺度上，化肥磷投入是影响磷平衡空间分异的直接因素，而有机肥的影响不明显；种植业结构变化是影响磷平衡时空变化的间接因素；农业收入是经济欠发达地区影响磷肥投入的主要原因之一。 （5）对东北地区化肥施用现状及土壤氮、磷养分平衡的分析结果表明，从时空尺度来看，三省农田氮磷盈余呈现逐年增长趋势，农业面源污染的潜在威胁不容忽视；不
黄春园,刘颖,刘英[7]（2004）在《浅析我国复合肥的发展及市场预测》文中进行了进一步梳理农业的现代化,对化学肥料提出了更高的要求,其发展趋势是向高浓度、复合肥、专用肥的方向发展。实践证明,与单质肥料相比,复合肥提供的N、P、K等多种养分配合使用,可以产生协同效果。在发达国家,复合肥占化肥总量的70％-
贾晓明[8]（2004）在《沧州大化公司发展战略研究》文中指出沧州大化集团有限责任公司（以下简称大化公司）是一个有着悠久历史的大型化肥企业,深入研究其发展战略具有重要的现实意义。本文以现代战略管理思想和理论成果为指导,运用企业战略研究的一般方法,对该公司长期发展的内部条件和外部环境进行了系统性、整体性分析,明确了其在竞争环境中所面临的机会与风险,所具有的优势与劣势,并以此为依据,提出了今后十年乃至更长一个时期企业发展的战略发展目标、战略重点和战略步骤,制订了实现企业战略目标应采取的主要战略措施,初步勾画出了新时期企业发展的总体战略方案。本文在论述中力求定性分析与定量分析、理论分析与实践例证相结合,力求站在世界和中国化肥工业发展的历史高度,来预测和把握企业的未来,力求所形成的战略方案,具有较强的针对性和可操作性,以期为沧州大化公司的发展提供有益的帮助。
马常宝[9]（2004）在《我国化肥需求趋势分析（上）——化肥市场分析》文中进行了进一步梳理2003年我国化肥生产、消费、出口和价格等各个方面都呈现出强劲的反弹势头,化肥产量同比增长6.7％,化肥消费量略有增加,化肥市场价格增长势头强劲,作为化肥市场主导产品的尿素价格同比上涨6.1％。从目前国内化肥生产和需求情况看,2004年我国化肥的市场价格预计仍会有所上扬。
许秀成[10]（2003）在《进行市场机会研究有利于我国复肥工业健康发展》文中进行了进一步梳理 一、复合化是肥料的发展方向1、作物生长需补充多种营养元素作物生长需17种必不可少（或必需）营养元素。它们是H、C、O;N、P、K;Ca、Mg、S;Cl、Fe、B、Mn、Zn、Cu、Mo、Ni（镍是1989年被证实为作物必需元素）。
二、2002年我国化肥市场预测（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、2002年我国化肥市场预测（论文提纲范文）
（1）我国铁路货运战略定位研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容 |
| 2 国内外铁路货运发展概况 |
| 2.1 国外铁路货运发展概况 |
| 2.1.1 法国 |
| 2.1.2 德国 |
| 2.1.3 美国 |
| 2.2 国内铁路货运发展概况 |
| 2.2.1 我国社会经济发展形势 |
| 2.2.2 我国货运整体发展形势 |
| 2.2.3 我国铁路货运发展形势 |
| 2.3 经验及启示 |
| 2.3.1 充分发挥政府和市场作用,引导资源合理配置 |
| 2.3.2 体现铁路公益性服务属性,保障社会平稳发展 |
| 2.3.3 增强铁路的骨干运输作用,构建高效运输系统 |
| 2.3.4 大力发展创新型运输产品,保持市场竞争优势 |
| 2.3.5 坚持推进铁路市场化改革,增强企业经营活力 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 我国铁路货运市场定位研究 |
| 3.1 铁路货运的综合效益分析 |
| 3.1.1 铁路货运的比较优势 |
| 3.1.2 铁路货运与产业布局 |
| 3.1.3 铁路货运与社会公益 |
| 3.2 铁路货运市场面临的外部环境 |
| 3.2.1 宏观经济政策方面 |
| 3.2.2 基础设施建设方面 |
| 3.2.3 产业结构布局方面 |
| 3.2.4 外贸出口方面 |
| 3.3 铁路货运市场面临的机遇和挑战 |
| 3.3.1 经济新常态对铁路货运市场的影响 |
| 3.3.2 三大战略对铁路货运带来的影响 |
| 3.3.3 绿色发展对铁路货运带来的影响 |
| 3.4 铁路货运市场发展的定位研究 |
| 3.4.1 铁路货运市场发展的指导思想 |
| 3.4.2 铁路货运市场发展的基本目标 |
| 3.4.3 铁路货运市场发展的战略定位 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 铁路货运需求分析与市场预测 |
| 4.1 我国铁路货运需求分析 |
| 4.1.1 大宗运输 |
| 4.1.2 快捷运输 |
| 4.1.3 多式联运 |
| 4.1.4 专业运输 |
| 4.2 我国铁路未来货运市场预测 |
| 4.2.1 预测方法选取 |
| 4.2.2 预测模型建立 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 我国铁路货运发展策略 |
| 5.1 运输物流化策略 |
| 5.2 运输设施优化策略 |
| 5.3 运输服务优化策略 |
| 5.4 运输价格优化策略 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读学位期间取得的科研成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）E集团化肥业务竞争战略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 竞争战略研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 本文分析工具 |
| 1.4.1 迈克波特竞争战略理论 |
| 1.4.2 SWOT分析方法 |
| 1.5 论文的研究方法 |
| 1.6 论文的创新之处 |
| 第二章 E集团化肥业务外部环境分析 |
| 2.1 化肥业务宏观环境分析 |
| 2.1.1 政治环境分析 |
| 2.1.2 经济环境分析 |
| 2.1.3 社会文化环境分析 |
| 2.1.4 技术环境分析 |
| 2.2 化肥业务竞争环境分析 |
| 2.2.1 潜在进入者的威胁 |
| 2.2.2 化肥行业企业间竞争 |
| 2.2.3 下游用户讨价还价能力 |
| 2.2.4 上游供应商讨价还价能力 |
| 2.2.5 替代品的威胁 |
| 第三章 E集团化肥业务内部资源分析 |
| 3.1 E集团化肥业务介绍 |
| 3.2 E集团化肥业务优势分析 |
| 3.2.1 资源综合利用率较高 |
| 3.2.2 具备一定的品牌优势 |
| 3.2.3 管理与文化良性循环 |
| 3.2.4 集团有稳定的产业链 |
| 3.2.5 具备较强的融资能力 |
| 3.2.6 仓储和物流资源充足 |
| 3.2.7 研发能力行业内领先 |
| 3.3 E集团化肥业务劣势分析 |
| 3.3.1 市场导向把握能力薄弱 |
| 3.3.2 复混肥料产品研发不力 |
| 3.3.3 人员晋升激励机制落后 |
| 3.3.4 忽视营销渠道下沉渗透 |
| 3.3.5 缺乏先进农化服务理念 |
| 3.3.6 缺乏电子商务交易平台 |
| 第四章 E集团化肥业务竞争战略选择 |
| 4.1 化肥业务SWOT分析 |
| 4.1.1 SWOT矩阵分析 |
| 4.1.2 分析结论 |
| 4.2 E集团化肥业务发展战略规划 |
| 4.2.1 E集团化肥业务使命愿景 |
| 4.2.2 E集团化肥业务战略目标 |
| 4.3 E集团化肥业务竞争战略选择 |
| 第五章 E集团化肥业务竞争战略实施 |
| 5.1 打造循环经济 |
| 5.2 改进营销模式 |
| 5.2.1 加强品牌建设 |
| 5.2.2 建设电商平台 |
| 5.2.3 下沉营销渠道 |
| 5.2.4 拓展海外市场 |
| 5.3 提供农化服务 |
| 5.3.1 农业技术培训服务 |
| 5.3.2 测土配方施肥服务 |
| 5.3.3 农化服务主要对象 |
| 5.3.4 提升农化服务质量 |
| 5.4 准确把握市场风向 |
| 5.5 合理调整产品结构 |
| 5.5.1 开发缓控释肥新产品 |
| 5.5.2 推广水肥一体化技术 |
| 5.5.3 发展有机无机复混肥 |
| 5.6 有效激发团队活力 |
| 5.6.1 建立制度化的激励机制 |
| 5.6.2 建立健全绩效考评体系 |
| 5.6.3 完善员工学习培训制度 |
| 5.6.4 打造强企育人企业文化 |
| 5.6.5 整合优化人员资源结构 |
| 5.6.6 加强集团对外合作交流 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）2015年春耕化肥市场预测:国内外形势严峻 化肥价格缓慢回升（论文提纲范文）
| 化肥产量增幅趋缓出口量大幅增加 |
| 供销合作社农资购销保持稳定增长 |
| 国内市场复苏动力不足 |
| 国际市场下行风险较大 |
| 化肥价格保持缓慢回暖态势 |
（4）SV因子分析框架下的农产品市场短期预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 导论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 农产品市场价格，是现阶段政府部门关注的热点与焦点 |
| 1.1.2 加强农产品市场预测研究，是强化科技支撑能力的重要体现 |
| 1.1.3 迫切需要加强农产品市场预测研究，促进生产稳定和农民增收 |
| 1.1.4 迫切需要加强农产品市场预测研究，提高农业风险规避能力 |
| 1.1.5 迫切需要加强农产品市场预测研究，提高食物安全保障水平 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.2.1 关于农产品市场价格影响因子的研究 |
| 1.2.2 关于农产品价格波动规律的研究 |
| 1.2.3 关于农产品市场风险评估的研究 |
| 1.2.4 关于农产品市场价格预测的研究 |
| 1.3 目的意义与研究方法 |
| 1.3.1 目的意义 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究方案 |
| 1.4.1 基本思路 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 研究特色与创新点 |
| 1.5.1 研究特色 |
| 1.5.2 创新点 |
| 1.6 相关说明 |
| 第二章 SV 因子方法论研究的理论基础 |
| 2.1 预测的相关概念 |
| 2.1.1 预测的定义 |
| 2.1.2 预测和预期 |
| 2.1.3 预测和预警 |
| 2.2 预测的分类 |
| 2.2.1 点预测和区间预测 |
| 2.2.2 水平预测和方向预测 |
| 2.2.3 回归预测和分类预测 |
| 2.2.4 短期预测和长期预测 |
| 2.2.5 事后预测和事先预测 |
| 2.2.6 固定预测和递归预测 |
| 2.2.7 微观预测和宏观预测 |
| 2.2.8 定量预测和定性预测 |
| 2.3 预测方法的发展阶段划分 |
| 2.3.1 定性预测阶段 |
| 2.3.2 结构计量模型阶段 |
| 2.3.3 时间序列分析阶段 |
| 2.3.4 智能预测阶段 |
| 2.3.5 组合预测阶段 |
| 2.4 农产品价格的分类与特征 |
| 2.4.1 我国农产品价格形式的演变 |
| 2.4.2 农产品价格的分类 |
| 2.4.3 农产品价格的特征 |
| 2.5 市场价格波动理论 |
| 2.5.1 供求关系理论 |
| 2.5.2 蛛网理论 |
| 2.5.3 波浪理论 |
| 2.5.4 弹簧振子理论 |
| 2.6 农产品市场预测与相关学科的关系 |
| 2.7 常用农产品市场短期预测技术 |
| 2.7.1 定性预测法 |
| 2.7.2 因果关系模型预测技术 |
| 2.7.3 时间序列分析技术 |
| 2.7.4 智能预测技术 |
| 2.7.5 组合预测技术 |
| 2.7.6 预测技术评论 |
| 2.8 预测评价 |
| 2.8.1 绝对预测误差法 |
| 2.8.2 相对误差法 |
| 2.8.3 净预测误差 |
| 2.8.4 总绝对预测误差 |
| 2.8.5 平均绝对误差 |
| 2.8.6 平均相对误差法 |
| 2.8.7 预测误差的方差 |
| 2.8.8 泰尔不等系数 |
| 2.8.9 修正的泰尔不等系数 |
| 第三章 影响农产品市场价格的 SV 因子分析 |
| 3.1 基础性因素 |
| 3.1.1 市场供求 |
| 3.1.2 生产成本 |
| 3.2 周期性因素 |
| 3.2.1 季节性因素 |
| 3.2.2 节假日因素 |
| 3.2.3 生产周期 |
| 3.2.4 经济波动周期 |
| 3.3 政策性因素 |
| 3.3.1 最低收购价政策 |
| 3.3.2 市场流通政策 |
| 3.3.3 国际贸易政策 |
| 3.4 国际市场环境因素 |
| 3.4.1 国际市场价格 |
| 3.4.2 国际经济发展状况 |
| 3.4.3 汇率 |
| 3.5 非经济强波动性因素 |
| 3.5.1 极端气候因素 |
| 3.5.2 突发性事件 |
| 3.5.3 社会信息传播 |
| 3.5.4 游资炒作因素 |
| 3.6 市场价格波动原因的实证分析 |
| 3.6.1 立足国内视角的常规经济因素和非经济性因素分析 |
| 3.6.2 立足国际视角的农产品市场价格传导分析 |
| 第四章 SV 因子交织下的农产品市场价格波动分析 |
| 4.1 2000 年以来我国农产品市场价格波动情况 |
| 4.1.1 粮食价格基本稳定 |
| 4.1.2 蔬菜和水果价格波动较为剧烈 |
| 4.1.3 畜产品中猪肉和鸡蛋价格波动频繁，牛羊肉价格较为稳定 |
| 4.2 我国农产品市场价格的波动周期分析 |
| 4.2.1 研究方法——HP 滤波法 |
| 4.2.2 实证分析 |
| 4.3 农产品市场价格波动的概率密度分布 |
| 4.3.1 文献回顾 |
| 4.3.2 研究方法框架 |
| 4.3.3 数据说明 |
| 4.3.4. 蔬菜实证分析 |
| 4.3.5 水果实证分析 |
| 4.4 农产品市场价格短期波动的风险度量 |
| 4.4.1 VaR 的基本原理 |
| 4.4.2 基于 GARCH 模型的 VaR 计算方法 |
| 4.4.3 数据描述 |
| 4.4.4 农产品市场收益率 VaR 的实证分析 |
| 4.4.5 研究结论 |
| 第五章 基于S因子的农产品市场短期预测模型研究 |
| 5.1 突变性数据的建模：事件分析法 |
| 5.1.1 事件类型及其描述 |
| 5.1.2 事件分析法的研究现状 |
| 5.1.3 基于IPAD法的短期预测模型 |
| 5.2 非线性和不确定性的建模：人工神经网络法 |
| 5.2.1 模型的基本原理 |
| 5.2.2 模型的构建方法 |
| 5.2.3 实证分析 |
| 5.3 小样本数据的建模：灰色预测模型法 |
| 5.3.1 模型的基本原理 |
| 5.3.2 模型的构建流程 |
| 5.3.3 实证分析 |
| 第六章 基于V因子的农产品市场短期预测模型研究 |
| 6.1 均值回归的建模与预测 |
| 6.1.1 模型的基本原理 |
| 6.1.2 均值回归模型预测的基本流程 |
| 6.1.3 模型的实证分析 |
| 6.2 分位数回归的建模与预测 |
| 6.2.1 模型的基本原理 |
| 6.2.2 模型的实证分析 |
| 6.3 时间序列法的建模与预测 |
| 6.3.1 模型的基本原理 |
| 6.3.2 数据描述 |
| 6.3.3 向量误差修正模型（VEC） |
| 6.3.4 SARIMA 模型 |
| 6.3.5 Holt-Winters 季节指数平滑法 |
| 6.3.6 Census X12 的季节分解法 |
| 6.3.7 四种时间序列模型预测结果的比较 |
| 第七章 基于SV因子的农产品市场组合预测模型研究 |
| 7.1 组合预测的研究现状 |
| 7.1.1 组合预测效果的检验 |
| 7.1.2 组合预测权重的确定 |
| 7.1.3 我国有关组合预测的研究 |
| 7.1.4 组合预测的问题与新动向 |
| 7.2 组合预测的常用模型与算法 |
| 7.2.1 模型集成法 |
| 7.2.2 预测结果组合法 |
| 7.3 组合预测法的实证分析 |
| 7.3.1 SARIMA-ANN 模型集成法的应用 |
| 7.3.2 预测结果的组合预测应用 |
| 7.3.3 组合预测的研究结论 |
| 第八章 农产品市场价格智能预测系统的设计与实现 |
| 8.1 设计目标 |
| 8.2 设计原则 |
| 8.3 系统架构 |
| 8.3.1 总体架构 |
| 8.3.2 后台系统架构 |
| 8.3.3 前端系统架构 |
| 8.4 模块功能和操作 |
| 8.4.1 系统登录 |
| 8.4.2 数据管理模块 |
| 8.4.3 价格预测模块 |
| 8.4.4 用户管理模块 |
| 8.4.5 前端界面中数据源的实现 |
| 第九章 结论与政策建议 |
| 9.1 基本结论 |
| 9.2 讨论 |
| 9.3 加强我国农产品市场短期展望研究的政策建议 |
| 9.3.1 源头上，加强数据获取能力与共享建设 |
| 9.3.2 技术上，加强分析研判的科技支撑 |
| 9.3.3 保障上，健全完善信息分析的体制机制 |
| 9.3.4 应用上，加强研究成果的品牌建设 |
| 9.3.5 策略上，加强国际交流与合作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）2007年化肥国内市场分析及2008年趋势展望（论文提纲范文）
| 1 近几年我国化肥的产销和进出口简析 |
| 1.1 近几年我国化肥生产和使用状况 |
| 1.2 近几年我国化肥的进出口情况 |
| 2 2007年影响化肥市场的政策背景分析 |
| 2.1 出口退税政策有利于化肥行业的结构调整 |
| 2.2 节能减排政策在一定程度上影响了化肥产量 |
| 2.3 化肥市场政策调整将加快流通领域的改革 |
| 2.4 测土配方施肥政策促进了化肥二次加工 |
| 2.5 农业生产资料综合补贴缓解了化肥价格波动的压力 |
| 3 2007年度国内化肥市场运行的基本特点 |
| 3.1 氮肥市场价格总体平稳 |
| 3.2 磷肥市场价格稳中有升 |
| 3.3 复合肥价格增幅明显 |
| 3.4 钾肥价格平稳上升 |
| 4 2007年国内化肥市场运行存在的突出问题 |
| 4.1 化肥企业结构不合理, 产业集中度低 |
| 4.2 科学施肥的水平仍然不高 |
| 4.3 化肥生产的资源较紧张 |
| 4.4 化肥市场流通渠道仍然不畅 |
| 5 2008年国内化肥市场预测和政策建议 |
| 5.1 2008年国内化肥市场预测 |
| 5.2 化肥市场体系建设的政策建议 |
| 5.2.1 优化化肥的生产结构 |
| 5.2.2 继续限制出口, 鼓励进口[2] |
| 5.2.3 大力推进测土配方施肥 |
| 5.2.4 规范化肥市场流通秩序 |
（6）基于农田土壤磷肥力预测的我国磷养分资源管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 磷肥生产、消费 |
| 1.1.1 磷肥生产 |
| 1.1.2 磷肥消费 |
| 1.1.3 政策对国外磷肥生产消费的影响 |
| 1.1.4 磷肥需求预测 |
| 1.2 农田磷素管理的指标和方法 |
| 1.2.1 土壤测试值 |
| 1.2.2 土壤磷环境阈值 |
| 1.2.3 磷指数 |
| 1.2.4 磷养分平衡 |
| 1.3 土壤磷肥力 |
| 1.3.1 土壤磷肥力变化 |
| 1.3.2 磷肥驱动土壤有效磷变化的理论研究 |
| 1.3.3 土壤磷肥力预测模型 |
| 第二章 研究思路和主要内容 |
| 2.1 立题依据 |
| 2.2 研究思路和技术路线 |
| 2.3 研究内容 |
| 2.3.1 田块尺度土壤磷肥力预测机理模型的建立 |
| 2.3.2 磷素累积对我国典型土壤有效磷库的影响 |
| 2.3.3 从土壤肥力变化预测我国未来磷肥需求 |
| 2.3.4 基于 GIS的我国农田土壤磷平衡现状及驱动因子分析 |
| 2.3.5 基于 GIS的东北地区农田土壤磷平衡及其对面源污染的贡献 |
| 第三章 田块尺度土壤磷肥力预测机理模型 |
| 3.1 模型原理 |
| 3.2 模型运算法则 |
| 3.3 用于参数计算和模型校验的试验地概况 |
| 3.3.1 中国农业大学北京昌平试验站 |
| 3.3.2 河南郑州试验站 |
| 3.4 模型参数计算 |
| 3.5 对模型参数的校验 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 长期施用磷肥对我国典型土壤有效磷库的影响 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 试验点概况 |
| 4.1.2 磷平衡与有效磷变化的计算方法 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 作物产量 |
| 4.2.2 磷平衡 |
| 4.2.3 有效磷变化 |
| 4.2.4 磷平衡与有效磷变化的相关关系 |
| 4.3 讨论 |
| 第五章 从土壤肥力变化预测我国未来磷肥需求 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.1.1 土壤有效磷预测模型的建立方法 |
| 5.1.2 未来磷肥需求的预测方法 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 有效磷预测模型中有效磷随磷平衡增减的变化量 |
| 5.2.2 我国农田土壤磷平衡及有效磷现状 |
| 5.2.3 对未来磷肥需求的预测 |
| 5.3 讨论 |
| 5.3.1 预测参数的率定 |
| 5.3.2 目前的预测方法及结果比较 |
| 5.3.3 发达国家磷肥消费变化情况对我国的启示 |
| 5.3.4 我国磷肥工业的发展 |
| 第六章 基于GIS的我国农田土壤磷平衡现状及驱动因子分析 |
| 6.1 材料与方法 |
| 6.1.1 基础数据 |
| 6.1.2 磷平衡的计算方法 |
| 6.1.3 区域表示方法 |
| 6.1.4 农业产值分级方法 |
| 6.2 结果与分析 |
| 6.2.1 我国农田土壤磷平衡的历史变化 |
| 6.2.2 时间尺度上影响农田土壤磷平衡变化的因子 |
| 6.2.3 磷平衡的空间变异 |
| 6.2.4 影响磷投入空间变异的驱动因子 |
| 6.3 讨论 |
| 6.3.1 有机肥利用率有待加强 |
| 6.3.2 空间变异及其原因 |
| 6.3.3 技术和政策措施 |
| 第七章 东北地区农田土壤氮磷平衡及其对面源污染的贡献 |
| 7.1 材料与方法 |
| 7.1.1 基础数据 |
| 7.1.2 氮、磷平衡的计算方法 |
| 7.1.3 区域表示方法 |
| 7.2 结果与分析 |
| 7.2.1 东北地区化肥施用状况及土壤氮、磷平衡 |
| 7.2.2 东北地区化肥施用状况对农业面源污染的贡献 |
| 7.3 讨论 |
| 7.3.1 综合农业体系 |
| 7.3.2 经济作物的合理施肥 |
| 7.3.3 水源保护区的面源污染控制 |
| 7.4 结论 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 综合讨论 |
| 8.1.1 土壤肥力变化的预测与调控 |
| 8.1.2 高产与环境协调的农田养分管理 |
| 8.1.3 磷肥预测 |
| 8.1.4 区域差异 |
| 8.2 结论 |
| 8.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（8）沧州大化公司发展战略研究（论文提纲范文）
| 第一章 绪论 |
| 1.1 企业战略简述 |
| 1.2 本课题的研究背景和现实意义 |
| 1.3 本文的研究路线 |
| 1.4 论文框架 |
| 第二章 战略管理理论 |
| 2.1 战略理论 |
| 2.2 产业优势、核心竞争力 |
| 2.3 保持持久竞争优势---核心竞争力的培育与创新 |
| 2.4 战略决策的几种理论方法 |
| 第三章 化肥产业动态及市场分析与战略选择 |
| 3.1 化肥产业动态 |
| 3.2 化肥市场分析 |
| 3.3 影响化肥市场的因素 |
| 3.4 化肥市场展望 |
| 3.5 化肥工业的发展趋势及战略选择 |
| 第四章 沧州大化公司的战略环境分析 |
| 4.1 公司概况 |
| 4.2 公司外部环境分析 |
| 4.3 内部资源及经营现状分析 |
| 4.4 能力评价及存在的问题分析 |
| 第五章 沧州大化公司发展战略的制定 |
| 5.1 大化公司的SWOT分析 |
| 5.2 大化公司战略指导思想 |
| 5.3 大化公司战略目标 |
| 5.4 大化公司发展战略的制定 |
| 5.5 大化公司发展战略实施要点55 结 束 语 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 致 谢 |
四、2002年我国化肥市场预测（论文参考文献）
- [1]我国铁路货运战略定位研究[D]. 桂晨桓. 中国铁道科学研究院, 2021(01)
- [2]E集团化肥业务竞争战略研究[D]. 周义浪. 广西大学, 2016(02)
- [3]2015年春耕化肥市场预测:国内外形势严峻 化肥价格缓慢回升[J]. 张丽君. 中国农资, 2015(09)
- [4]SV因子分析框架下的农产品市场短期预测[D]. 李干琼. 中国农业科学院, 2012(10)
- [5]2007年化肥国内市场分析及2008年趋势展望[J]. 龙文军. 磷肥与复肥, 2008(02)
- [6]基于农田土壤磷肥力预测的我国磷养分资源管理研究[D]. 曹宁. 西北农林科技大学, 2006(06)
- [7]浅析我国复合肥的发展及市场预测[J]. 黄春园,刘颖,刘英. 大氮肥, 2004(05)
- [8]沧州大化公司发展战略研究[D]. 贾晓明. 天津大学, 2004(01)
- [9]我国化肥需求趋势分析（上）——化肥市场分析[J]. 马常宝. 化肥工业, 2004(02)
- [10]进行市场机会研究有利于我国复肥工业健康发展[A]. 许秀成. 第三届全国绿色环保肥料新技术、新产品交流会论文集, 2003