基于大数据的云南普洱茶市场预警机制构建与创新研究

前言
1 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究动态与述评
1.2.1 关于经济预警理论的研究及应用
1.2.2 关于经济预警方法的相关研究
1.2.3 关于农产品预警的相关研究
1.2.4 大数据在预警中的应用
1.2.5 国内外文献述评
1.3 主要研究内容
1.4 研究方法和技术路线
1.4.1 研究方法
1.4.2 技术路线
1.5 研究的创新点和不足之处
1.5.1 研究的创新点
1.5.2 研究的不足之处
1.6 本章小结
2 概念界定和理论基础
2.1 相关概念界定
2.1.1 普洱茶
2.1.2 预警
2.1.3 普洱茶市场预警
2.1.4 大数据
2.2 理论基础
2.2.1 经济周期理论
2.2.2 供需均衡理论
2.2.3 通货膨胀理论
2.2.4 预测预警理论
2.3 普洱茶市场预警的影响因素
2.3.1 内部影响因素
2.3.2 外部影响因素
2.4 市场预警的主要方法
2.4.1 回归分析法
2.4.2 时间序列预警法
2.4.3 智能预警法
2.4.4 组合预警法
2.4.5 集成预警法
2.4.6 本文的研究方法
2.5 本章小结
3 云南普洱茶产业发展现状
3.1 云南省省情
3.1.1 自然地理和气候现状
3.1.2 经济人口现状
3.2 云南茶叶产业发展的基本情况
3.2.1 云南茶叶总体发展状况
3.2.2 云南茶叶生产分析
3.2.3 云南茶产品种类及对外贸易分析
3.2.4 云南茶产业的比较优势
3.3 云南茶产业发展存在的问题
3.3.1 云茶品牌群尚未形成，产品整体档次不高
3.3.2 茶产业投入不足，科技支撑能力弱、产品开发滞后
3.3.3 茶园质量、茶农整体素质偏低，茶园种植管理粗放
3.3.4 茶树生产和茶叶加工的机械化程度低
3.3.5 企业市场营销能力较弱，产业带动能力不强
3.3.6 管理体制相对落后，产业支撑体系较为薄弱
3.4 云南茶产业发展策略分析
3.4.1 加强云南茶叶营销能力和品牌建设，提高云南茶叶在国内外的知名度
3.4.2 建立投融资长效机制，提升茶产业投入新动能
3.4.3 加快茶叶精深加工产品的研发与技术推广，提升云南茶产品科技含量
3.4.4 提升茶农整体素质，加快标准化茶园建设
3.4.5 促进茶产业融合，延长茶产业链
3.5 本章小结
4 农户对普洱茶市场风险预判和规避能力分析
4.1 调研的基本情况
4.2 样本茶种植农户的基本特征
4.2.1 被访谈农户的个人特征
4.2.2 被访谈农户的家庭特征
4.3 样本农户茶种植生产情况
4.4 样本农户茶种植的市场风险认知
4.5 样本农户茶种植的市场风险规避措施
4.6 本章小结
5 大数据下的普洱茶市场预警指标体系的构建与分析
5.1 大数据下的预警指标体系构建原则
5.1.1 全面性和代表性
5.1.2 可量化性和可操作性
5.1.3 重要性和灵敏性
5.1.4 现实性和前瞻性
5.2 大数据下的普洱茶市场预警指标设置
5.2.1 警情指标体系
5.2.2 警源指标体系
5.2.3 警兆指标体系
5.3 大数据下的普洱茶市场预警指标体系构建
5.3.1 指标构建
5.3.2 指标解释
5.3.3 警兆指标确定
5.4 以动海沱茶市场价格波动预警为例的预警指标体系构建与分析
5.4.1 勐海沱茶市场价格波动预警指标体系构建
5.4.2 勐海沱茶市场价格波动预警指标测算
5.4.3 勐海沱茶市场价格波动预警指标分析
5.5 本章小结
6 云南普洱茶市场预警机制创新与对策建议
6.1 主要研究结论
6.2 云南普洱茶市场预警机制创新
6.2.1 整体思路
6.2.2 预警指标体系选取
6.2.3 普洱茶市场预警机制创新
6.3 云南普洱茶市场预警的对策建议
6.3.1 强化国家政策支持
6.3.2 加强普洱茶产业发展
6.3.3 加强科技方面的支撑
6.3.4 推进信息共享体系建设
参考文献