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標題: 台灣蔬菜價格與氣象資料關係之探討:函數型數據分析之應用
Relationship between Vegetable Prices and Meteorological Data in Taiwan: Applications of Functional Data Analysis
作者: 林俊豐
Chon-Fong Lam
關鍵字: 蔬菜價格
函數型線性迴歸分析
區域線性估計量
函數型主成份分析
基底函數
維度減少
Vegetable Prices
Functional Linear Regression Model
Local Linear Regression
Basis Function
Dimension Reduction
Functional Principal Component Analysis
引用: 台灣交通部中央氣象局. 農業知識入口網. 黃子彬 (1996). 宜蘭地區夏季葉菜類設施栽培. 花蓮區農業專訊. 蔡宗洪 (2005). 無母數迴歸在稀疏及共線資料下的改進方法之研究. 廖培珊、江振東等 (2011). 葛特曼量表之拒答處理:簡易、多重與最鄰近插補法 的比較. 臺灣社會學刊, 47:143–178. 靳劉蕊 (2010). 函數性主成份分析的思想、方法及應用. 理論新探, (1). 嚴明義、賈嘉 (2010). 我國網上拍賣中競買者出價行為的實証分析. 當代經濟科 學, 32(4):118–123. 嚴明義 (2007). 經濟數據分析:一種基於數據的函數性視角的分析方法. 當代經濟 科學, 29(1):108–113. 嚴明義 (2007). 函數性數據的統計分析:思想、方法和應用. 統計研究, 24(2): 87–94. 劉鋒、譚祥勇、何卓 (2015). 函數性線性回歸模型分析方法及其應用. 重慶理工大 學學報(自然科學), 29(11):135–138. 嚴明義、杜鵬 (2010). 中國消費價格指數季節變動的函數性數據分析. 統計與信息 論壇, 25(8):100–106. 林幸君、高慈敏 (2006). 農業天然災害產物損失對經濟影響之區域投入產出分析. 農業經濟叢刊, 12(1):105–138. 陳守泓、姚銘輝、申雍 (2005). 氣候變遷對台灣地區糧食安全之衝擊與因應對策. 全球變遷通訊雜誌, (46):7–13. 林幸君、周秝宸、張冠珍 (2013). 重大天然災害產物損失對農業及整體經濟影 響—以莫拉克與凡那比颱風為例. 社會科學論叢, 7(1):47–77. 王鎬杰 (2011). 近年颱風、豪雨後批發市場蔬菜交易價量變動分析. 農委會農糧署 農政與農情, (219). 許聖章、張靜貞 (2011). 台灣颱風災害之影響評估—以蔬菜供需為例. 應用經濟論 叢, (89):31–62. 吳玟潓、鄭茜云 (2015). 颱風對臺北市蔬菜價格影響分析. 張秀珠 (2012). 區域性氣候變遷與臺灣農業部門颱風災害經濟損失之研究. 林能顯 (1985). 台灣蔬菜市場決價效率之研究—時間數列分析法之應用. 趙雲瀚 (2001). 以資料探勘分析氣候因素對蔬菜供給量之影響. 王琬均 (2015). 氣候變遷所導致颱風對臺灣及日本稻米災害手損失之估計. 吳原禎 (2008). 氣候變遷對全球稻米市場之經濟影響. 江家源 (1994). 臺灣主要消費地果菜批發市場交易方式之比較. M.Avery (2013). Literature Review for Local Polynomial Regression. PhD thesis, North Carolina State University. Ramsay, B. S. (2005). Functional Data Analysis. 2005 Springer Science+Business Media, Inc., 2 edition. Ramsay, C. S. (1991). Some tools for functional data analysis. J. R. Statist. Soc. B.
摘要: 本研究透過氣象與甘藍菜價格資料建立模型,所使用方法為函數型線型迴 歸模型。由於價格資料出現缺失值,因此本研究使用區域線性估計量對資料進行差補後,再藉由函數型主成份分析法建立基底函數從而進行估計,當中函數建立過程主要根據蔬菜生長週期而建立。 本研究另外加入前一、兩天價格因子和前生長週期價格函數以建立三 種不同模型作比較。希望能找出相較於傳統計量模型下,函數型數據分析的不同之處供後續學者參考。最後結果顯示函數型數據分析於計算效率上明顯優於傳統迴歸模型,在保留資料特性下進行維度減少從而估算係數。
Prices of vegetables in Taiwan are subjected to shocks from weather patterns. As an example, cabbage prices remain somehow stable during winter seasons, but encounter huge fluctuations during typhoon events on summers. There is a close relationship between vegetable price fluctuation and weather patterns. In this thesis, we use a Functional Linear Regression model to study the relationship between Meteorological and cabbage price data sets. To recover the missing data, local linear regression method is implemented. Moreover, a functional principal component analysis model is used to establish the basis functions. For data transformations, the length of functional data is determined as 90 days which is the growing cycle of cabbages. The results of this study show that the Functional Data Analysis (FDA) reduces the matrix function to only 119 estimated coefficients, while the ones of traditional AR model are required as high as 360 coefficients.The results of this study show that the Functional Data Analysis (FDA) reduces the matrix function to only 119 estimated coefficients, while the ones of traditional AR model are required as high as 360 coefficients.
URI: http://hdl.handle.net/11455/97278
文章公開時間: 2018-06-28
Appears in Collections:應用經濟學系

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