研究过程中的理论分析与实证相结合方法及其应用

本书以经济学、管理学、计量经济学、经济统计学为基础，遵循科学研究的一般研究范式对中国柑橘产销预警系统的构建和应用进行了探索式研究。研究过程中采用理论分析与实证研究相结合的研究方法。各章中运用的主要实证研究方法如下：

（1）统计分析法。本书中对柑橘产销现状及原因分析时采用了描述统计法；构建柑橘产销预警指标体系时对预警指标时滞进行划分采用了时差相关分析、聚类分析和峰谷对应法。

（2）风险价值法。是广泛应用于度量金融风险的风险管理方法，该方法已经成为银行、证券经纪公司、投资基金等金融机构、市场监管者进行投资风险度量与管理、资产配置、绩效评价等的重要工具。在农产品风险研究领域的使用主要侧重于农产品期货市场的风险的度量，也逐渐扩展到农产品现货市场的风险度量中，并可以有效地用于农产品预警。本书选择风险价值法确定柑橘产销警情指标的月度警限。

（3）景气循环法。景气循环模型预警是利用先行指标、一致指标、滞后指标通过编制扩散指数（DI）和综合指标（CI）来实现宏观经济运行监测和预警的。本书借鉴这种宏观经济预警模型在建立柑橘产销预警指标体系的基础上编制扩散指数和合成指数，对柑橘产销进行有效的指数预警。

（4）人工神经网络法。该方法具有非线性适应性、自学习、联想记忆、知识推理和高速优化计算的优点，对大量非结构性、非精确性规律具有自适应功能。这些都是传统人工智能技术所无法比拟的。随着人工神经网络相关研究的日渐成熟，作为一种新的智能技术越来越多地出现在预测预警领域中。基于此，本书中采用人工神经网络进行柑橘产销的模型预警。(www.xing528.com)

（5）组合模型法。是指对同一研究对象使用两种或以上的方法进行预测预警，并对各单一方法的预测结果进行加权综合的模型。组合模型能够充分利用各种样本信息，减小预测的误差，从而提高预测预警结果的精度和稳定性。本书中采用时间序列模型和智能预测模型进行加权组合来对柑橘产销进行预测预警。

（6）情景分析法。是在分析各种关键影响因素和变化趋势的基础上，对社会、经济和技术领域各种高度不确定性的重大变化的发展态势进行分析，对其所有可能结果进行详细描述、严密推理并设计出相应对策措施的方法。

（7）案例推理法。是指人工智能领域的一种基于知识的问题求解和学习的有效方法。目前，案例推理技术逐步走向成熟和完善，先后成功应用于医疗、法律、金融、农业等诸多领域，成为一个可用于解决实际问题的方法论和指导处理实际问题的组织方法。本书中将情景分析法和案例推理技术相结合构建中国柑橘产销突发事件风险预警系统。