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本文收集了2009年1月至2018年10月期间全国小麦收购价格指数序列数据,运用X12季节调整模型和HP滤波分解模型将小麦价格波动因子分解为季节因子序列、随机因子序列、趋势值序列和波动值序列,并运用方差分解法计算各因子的贡献.研究对于小麦价格波动风险管理具有借鉴意义.
我国小麦市场价格波动因子分解
【摘 要】
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本文收集了2009年1月至2018年10月期间全国小麦收购价格指数序列数据,运用X12季节调整模型和HP滤波分解模型将小麦价格波动因子分解为季节因子序列、随机因子序列、趋势值序列和波动值序列,并运用方差分解法计算各因子的贡献.研究对于小麦价格波动风险管理具有借鉴意义.
【机 构】
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郑州西亚斯学院商学院 河南·郑州 451100
【出 处】
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科教导刊-电子版（中旬）
【发表日期】
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2022年1期
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