云南省甘蔗产业风险预警研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 一、选题背景及研究意义 | 第9-11页 |
| （一）选题背景 | 第9页 |
| （二）研究意义 | 第9-11页 |
| 二、国内外研究综述 | 第11-15页 |
| （一）国外研究动态 | 第11-12页 |
| （二）国内研究动态 | 第12-15页 |
| 三、研究思路和方法 | 第15-16页 |
| （一）研究思路 | 第15页 |
| （二）研究方法 | 第15-16页 |
| 四、创新之处 | 第16-17页 |
| 第二章 产业风险的相关概念和理论基础 | 第17-20页 |
| 一、产业风险预警的相关概念 | 第17页 |
| （一）预报、预测、预警 | 第17页 |
| （二）风险预警 | 第17页 |
| （三）产业风险预警 | 第17页 |
| 二、相关理论基础 | 第17-20页 |
| （一）产业经济管理理论 | 第17-18页 |
| （二）产业风险预警理论 | 第18页 |
| （三）蛛网理论 | 第18-20页 |
| 第三章 云南省甘蔗产业风险概述 | 第20-32页 |
| 一、云南省甘蔗产业的特殊性重要性 | 第20-23页 |
| （一）食糖安全与人民生活息息相关 | 第20页 |
| （二）已成为边疆民族地区经济社会发展的重要支柱 | 第20-22页 |
| （三）融入国家战略产业率先“走出去” | 第22-23页 |
| （四）甘蔗替代种植促进周边国家繁荣与稳定 | 第23页 |
| 二、云南省甘蔗产业风险的特点 | 第23-25页 |
| （一）种植周期长，风险存在的长期性 | 第23-24页 |
| （二）用途单一性，产业链风险突出 | 第24-25页 |
| （三）涉及农户广，产业社会风险特殊 | 第25页 |
| （四）影响因素复杂多样，风险防控难 | 第25页 |
| 三、云南省甘蔗产业面临的主要风险分类 | 第25-32页 |
| （一）种植风险 | 第26-27页 |
| （二）市场风险 | 第27-29页 |
| （三）政策风险 | 第29-32页 |
| 第四章 云南省甘蔗产业风险预警模型的选取 | 第32-38页 |
| 一、产业风险预警模型的概述 | 第32-33页 |
| （一）产业风险预警系统分析 | 第32页 |
| （二）建立产业风险预警系统的基础和要求 | 第32页 |
| （三）产业风险预警系统的建立进阶 | 第32-33页 |
| 二、产业风险预警模型的对比 | 第33页 |
| 三、BP人工神经网络模型的概述 | 第33-36页 |
| 四、云南省甘蔗产业风险BP预警模型的构建 | 第36-38页 |
| （一）云南省甘蔗产业风险预警具体的指标选择 | 第36页 |
| （二）预警界限的确定 | 第36-38页 |
| 第五章 云南省甘蔗产业风险预警的实证分析 | 第38-47页 |
| 一、样本说明 | 第38页 |
| 二、样本数据预处理 | 第38页 |
| 三、BP网络结构的设计 | 第38-42页 |
| （一）网络层数的确定 | 第38页 |
| （二）节点数的确定 | 第38-39页 |
| （三）隐含层神经元数确定 | 第39页 |
| （四）输出节点选择和处理 | 第39-42页 |
| 四、MATLAB中预警模型的训练、检验与预警 | 第42-46页 |
| （一） BP人工神经网络预警模型的训练 | 第43-45页 |
| （二） BP人工神经网络预警模型的检验 | 第45页 |
| （三） BP人工神经网络预警模型的预警 | 第45-46页 |
| 五、预警结果分析 | 第46-47页 |
| 第六章 云南省甘蔗产业风险预警的对策建议 | 第47-50页 |
| 一、以市场为主，完善价格机制，降低市场风险 | 第47-48页 |
| （一）及时观察市场，调节供求关系 | 第47页 |
| （二）以期货市场，规避市场风险 | 第47页 |
| （三）建立食糖价格调节基金 | 第47-48页 |
| 二、以种植为关键，减少人力劳动，降低种植成本 | 第48页 |
| （一）推进机械化进程，降低劳动成本 | 第48页 |
| （二）开展“蔗、畜、能、生态”循环经济模式 | 第48页 |
| 三、以政策为主导，保障蔗农利益，防控政策风险 | 第48-50页 |
| （一）完善贸易政策，改善进口现状 | 第48-49页 |
| （二）建立健全食糖储备制度，保障蔗农利益 | 第49页 |
| （三）健全风险保险制度，预防政策风险 | 第49-50页 |
| 第七章 结论与不足 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
