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蔬菜产品中的价格聚类现象分析

作者:完美论文网  来源:www.wmlunwen.com  发布时间:2019/12/2 14:18:41  

摘要:文利用二阶聚类分析的方法,依据农民对农产品定价的数字偏好,研究了蔬菜价格中的聚类现象。通过一系列数据分析发现,在农产品的定价中也着实存在着价格聚类现象。这样的聚类现象很好地反映出了农产品市场的定价规律,有助于农户制定更加合理的市场价格。

关键词:文化因素假说; 数字崇拜; 二阶聚类; 价格聚类;

一、引言

我国是发展中国家,三农问题一直是我国政策的重点所在。自国家“精准扶贫”政策制定以来,如何提高我国乡村人口收入和生活品质已经成为了国之大事,全国各省份都在贯彻这一目标。我国每年的中央一号文件中都会提出三农问题,精准扶贫政策的提出也是基于目前时代大发展的背景,因为限制我国经济发展的最大阻碍就是乡村贫困人口过多。在政策中,提到“精确帮扶”,就是要利用科学技术手段对当地贫困原因和收入数据进行分析,做到让贫困人口脱贫。

我国国内目前对农业数据方面的研究多数集中在农产品、农业生产资料当中。当下已经进入了大数据时代,只有利用更加先进的科学的技术分析手段对农业数据进行分析整合,才能更好地实现国家扶贫政策。

目前来说,用人单位会存在对于薪资的整数的倍数偏好[1],比如求职者索要薪资为5000,用人单位可能会说,适合的薪资应该是4000或者3000。这就相当于在某种程度上降低了求职者的平均收入。

同样的,求职者在向用人单位索取劳动收入的时候,一般都会倾向于选择整数,例如会选择4000、5000、6000等整数位工资收入来作为标准,而不会选择例如4800、5900、3750元等价位来定量劳动收入。所以求职者在向用人单位说出期望薪资的时候,由于对于工资的整数偏好,可能会给用人单位一种索要薪资过高的心理暗示,这被称为“吸引力假说”,也叫整数综合症[2]。与此同时,很多人天生对于偶数有着更多的喜好,而对于奇数则会有一些排斥,这被称为“人为偏见”[2]。这里以农产品来举例:通过观察市场就会发现,很多情况下农产品的价格大多数都是尾数偏向于偶数或者较小价格数字。

二、聚类分析

聚类分析是将样本个体或指标变量按其具有代表性的特征进行分类,特征相近的分为一类,特征差较大的聚合为另一类,直到将全部的样品或指标都聚合完,才停止聚类[3]。

聚类分析方法一定要建立在某个优化基础意义上,聚类分析方法相比较于常规分析方法有很大的优势:第一,使用聚类分析方法可以对数据中的多个变量进行样本分析,然后将其分类整理;第二,通过使用聚类分析方法所得出的数据非常直观清晰,通过观察聚类谱系图就能清楚地分析出数据显示的结果;第三,如果将聚类统计法所得出的数据结果与普通计算方法得出来的结果进行对比,可以发现聚类分析法的对比结果更加细致、科学、全面。

三、价格聚类定律

价格聚类现象[2,3,4,5,6,7]其实通俗地讲就是某些数字在价格中出现的频率明显比其他数字多的现象,有时候也将价格聚类定律称为便利定律(所谓便利是指便于计算或者比较吉利)[7]。研究发现,价格的集群反映出人们对于一类数字的偏好,而这些数字通常来讲要么比较便于人们计算,要么是有着一定特殊的意义。例如168,这个数字在很多人看来是一个极为吉利的数字,它代表着一种观念,就是“一路发”,这是许多购买车辆的用户在第一次加油的时候选择加油的多少;一些数字代表着吉利,一些数字则代表着灾难或者不幸,例如出现的“喜8恶4”,人们对于8的青睐更多,而对于4则比较排斥。由于有着这样的观念存在,所以人们对于数字便有了一定的偏好[8,9]。这种情况也被称之为“文化因素假说”[10,11]。

四、聚类方法选择

由于在分析农产品价格的时候需要分析农产品价格尾数的特点,使用二阶聚类分析方法(Two Step Cluster,简称TSC)[12]可以直观地看出价格尾数的分布特点,并且可以利用统计学软件极为清晰明了地发现尾数的聚类情况。

二阶聚类分析是用来揭示数据集中的自然分组(聚类),如果不揭示,这些聚类是不明显的。同时,二阶聚类有时也被称为两步聚类,也就是将整个聚类过程分为前后两个大的板块来完成。二阶聚类与传统的聚类分析方法相比有如下特征:一是分类变量和连续变量的处理。通过假设变量是独立的,可以假设分类变量和连续变量服从联合多项正态分布。二是聚类数的自动选择。通过跨不同的聚类解比较模型选择准则的值,此过程可以自动确定最优的聚类数。三是可缩放性。通过构造摘要记录的聚类特征树。四是距离测量。第一,对数相似性。该度量是假设变量服从某种概率分布。假设连续变量是正态分布,而假设分类变量是多项分布。假设所有变量均是独立的。第二,欧几里得距离。其也被称为欧氏距离,它是测量两个聚类之间的“直线”距离,只能用于所有变量连续的情况。

五、数据提取与分析

1、数据描述

本文数据全部从我国农业部官方网站提取,截取日期为2018年4月至2019年3月期间,主要采用月度农产品蔬菜批发价格,文中样本数据一共有240个,如表1所示。

表1为2018年4月至2019年3月的蔬菜批发价格,为研究在农产品中是否存在价格偏好问题,在表2和表3中分别提取了小数点后第1位以及第2位的数字来进行观察。

之所以提取小数点后一位,是因为人们在购买蔬菜时,通常会默认的将最后一位几分钱的价格自动忽略,以几元几角钱的大小来暗示自己购买蔬菜的最终价格,也就是几分钱的价格按照四舍五入的方法来判断蔬菜的价格是几元几角。

虽然在购买蔬菜时,购买者多数情况会将最后几分钱忽略,但其是否也存在一定的规律,也需要进一步探索和研究。

2、数据分析

由于在表格中不利于观察,对此,将利用SPSS对数据进行分析,对于表2中的数据,采用二阶聚类分析的方法来处理。其聚类分析之后各蔬菜价格尾数聚集情况如表4所示。

从表4可以看出,每种蔬菜的价格分部中,多数都是以0、2、5、6、8着五种价格尾数为主,出现的频率都明显高于其他数字。结合所有蔬菜批发价格,可以发现在农产品中蔬菜的批发价格存在着明显的聚类现象,6和8两个数字尤为突出,并且这两个数字在价格中出现的频率明显高于其他数字。同时,这个现象也正好印证了上文中所说的数字6和8所代表的意义。

以文化因素影响来说,6可以理解为所说的“六六大顺”,代表着所有人心中的一个希望,盼望事事顺利;而8被理解为“发”,这个则是粤语中的发音,所以在市场中,8被间接地理解为发财的意义。

表1 2018年4月—2019年3月农产品批发价格中蔬菜类价格(元/公斤)

表2 2018年4月—2019年3月农产品批发价格中蔬菜类价格尾数表

(注:此表格中数据为小数点后第1位。)

表3 2018年4月—2019年3月农产品批发价格中蔬菜类价格尾数表

(注:此表格中数据为小数点后第2位。)

对表2中的所有数据进行分析,得到表5。可以看到,如果对所有数据进行分析,频率在百分之十以上的价格中,偶数为多数,而5作为特别数字,也达到了很高的频率。其中0作为一个特殊数字,严格来讲,当最后一位为0时,相应地,前一位也就会增大,对于想以最高价成交的卖家来说,0是阻力点,不利于成交。而1的频率较高,这是对于想以最低价成交的买家来说,尾数价格为1时,显然看起来更加优惠。而4也是一个特殊数字,前文已对其说明。

对表3中的数据进行聚类分析,得到表6,可以发现每种蔬菜价格尾数的高频尾数价格,将其汇总整理得到表7。

从表7中可以看到每种蔬菜价格尾数频数,通过观察发现,价格尾数数字基本偏小。

对表3中所有的数据进行分析,得到表8。可以看到所有尾数价格出现的频率,小数点后第2位的价格数字所出现的频率基本呈现逐渐降低的规律。当数字逐渐增大时,出现的频率也就越来越低。可以看出,在蔬菜价格的最后一位,数字通常偏小,而当数字偏小时,对于物品的成交有促进作用。

六、结论

实际上,数字的学问确实会对市场中的一些产品价格有一定的影响,这些影响反过来会作用于个体的收入。但是,农户们如果过度迷信数字文化,其实会在一定程度上降低自己的收入。

表4 各类蔬菜价格尾数聚集情况及其频率(百分比)

表5 各价格尾数出现频率(百分比)

表6 各类蔬菜价格尾数聚集情况及其频率(百分比)

表7 各价格尾数出现频数

表8 各价格尾数出现频率(百分比)

要知道的是,农产品相较于其他大型商品而言,在销售时能带来的收益并没有很高,通常都是小本经营,所以很小的一点价格调整,都可能会给农户的整体收入带来极大的影响。

同时,仔细观察蔬菜的价格尾数时,会发现聚集程度较高的几个数字中,偶数偏多(0、2、5、6、8),这五个数字中,只有5为奇数。但其实,农产品市场以及其他金融市场中,当一个物品的定价偏向于0或5的时候,也会产生聚类现象。与此同时,价格尾数也有偏小的情况。这便是市场中人们所说的利于成交,人们在购买一些小物品的时候,通常会选择一些更实惠的价格,这会促进物品成交。

当农户农产品利于成交时,其收入自然也会增高。对于消费者而言,产品物美价廉才是首要之选,他们不会很在意价格尾数中的6或者8,也就是顺利或者发财。因此,在农户选择产品定价的时候,也应该考虑到消费者的最优心理价格,避开阻力点。当价格存在聚集现象时,农户应该考虑多方面因素来调整产品价格,最终达到增收的目的。所以农户应在一定程度上降低文化因素对自身的影响,采取科学、有效的定价方式。

参考文献

[1] Alexander,G. J.,&Peterson,M. A. An analysis of tradesize clustering and its relation to stealth trading[J].Journal of Financial Economics,2007(84).

[2]刘凤元:社会文化、数字偏好与股票报价:中国股市的价格群集现象研究[J].中国软科学,2008(6).

[3]张桂娟:农业生产资料价格指数的聚类分析[J].电脑知识与技术,2017(27).

[4] Michael Aitken,Philip Brown,Christine Buckland,H.Y.Izan,Terry Walter:Price clustering on the Australian Stock Exchange[J].Pacific-Basin Finance Journal,1996,4(2-3).

[5] Benjamin M. Blau,Todd G.Griffith:price clustering and the stability of stock prices[J].Journal of Business Research,2016(69).

[6]柴秀荣:基于GIS的农产品价格聚类的可视化[J].微电子学与计算机,2009,26(6).

[7]瞿栋:价格聚类定律——一个基于行为金融的分析框架及实证研究[J].经济学动态,2014(7).

[8]杨敏:数字崇拜将阻碍经济学全面发展[J].中国社会科学报,2013(5).

[9]赵静梅、吴风云:数字崇拜下的金融资产价格异象[J].经济研究,2009(6).

[10] Philip Brown,Angeline Chua,Jason Mitchell:The influence of cultural factors on price clustering:Evidence from AsiaPacific stock markets[J].Pacific-Basin Finance Journal,2002(10).

[11] Philip Brown,Jason Mitchell:Culture and stock price clustering-Evidence from The Peoples’Republic of China[J].Pacific-Basin Finance Journal,2008(16).

[12]祝迎春:二阶聚类模型及其应用[J].市场研究,2005(1).

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