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中国宠物食品行业的发展趋势与汇率情景分析:基于多模型的量化预测与决策分析

  摘要

本文针对宠物产业及相关产业的发展分析问题,采用多种数学建模方法和数据 分析技术,构建了一系列预测和评估模型。从宠物数量预测、全球市场分析、产业 发展预测到政策影响评估,形成了一个完整的分析框架。通过对中国和主要国际市 场的宠物行业发展数据进行深入分析,运用多种预测方法相结合的方式,实现了对 行业发展趋势的科学预测和政策影响的定量评估,为产业发展战略的制定提供了理 论依据。

针对问题一中国宠物行业发展预测,本研究建立了综合动态预测模型,结合

GM(1,1) 灰色预测、线性回归、ARIMA   时序分析、SVM  支持向量机和BP 神经网  络等多种方法,通过模型集成的方式提高预测准确性。在算法实现上,采用多层迭 代优化算法,包括参数优化、模型训练和预测结果集成三个主要步骤。预测结果显 示, 中国宠物猫市场将保持快速增长,预计2026年数量将达到838.6万只,而宠  物狗市场趋于稳定,维持在506-510万只区间。模型的创新点在于通过多模型集成 和动态权重调整,有效提高了预测的稳定性和准确性,其中SVM 模型表现最佳,

RMSE为744.88。

问题二针对全球宠物市场分析,构建了全球市场多维动态预测模型,考虑了市 场关联度、需求弹性和经济发展水平等多个因素。模型采用改进的需求函数和市场 关联度分析方法,通过建立全球市场需求预测模型和出口能力预测模型,实现了对 全球市场的系统分析。算法设计采用多维迭代优化方法,包括关联度计算、需求参 数估计和市场响应模拟。分析结果表明,美国仍将保持最大市场地位,预计2026  年宠物猫数量达730万只,宠物狗801万只; 欧洲市场则呈现稳定增长态势 。创新 之处在于引入市场关联度分析框架,能够有效捕捉不同市场之间的相互影响关系。

问题三关注中国宠物食品行业发展预测,建立了全球需求驱动下的产业发展耦 合预测模型,通过产需耦合关系描述产业发展规律。模型包含生产能力预测、   能力预测和产需平衡三个子模块,采用Logistic增长模型和供需平衡方程进行描

述。算法实现采用多层递进优化方法,结合线性预测和耦合预测两种方式。预测结 果显示,2026年中国宠物食品生产值将达到4147-4467亿元, 出口值达到46.7-

91.0亿美元。模型的主要创新在于建立了完整的产需耦合机制,能够准确反映产业 发展的内在规律。

完整版获取如下:

简单麦麦icon-default.png?t=O83Ahttps://www.jdmm.cc/file/2711530/

问题四针对政策影响评估,提出了对外贸易政策影响下的产业韧性评估模型,

通过建立政策冲击传导、市场响应和产业调整三个模块,实现了对政策影响的定量 评估。模型采用政策影响函数和韧性指数评价方法,算法设计包括参数估计、情景 模拟和韧性评估三个步骤。分析结果表明,在不同关税情景下,产业发展受到不同 程度影响: 温和上调情景下生产值下降2.61%,极端情景下下降8.50% ;产业韧性  指数从基准情景的1.000降至极端情景的0.760。创新点在于引入产业韧性概念,

建立了完整的政策影响评估体系。

本研究构建的模型体系具有较强的实用性和推广价值,能够为宠物产业发展战 略制定提供科学依据。但也存在一些局限性,如数据样本量有限、对突发事件的响 应能力不足等。未来研究可以在完善数据支持、增强动态响应能力、深化产业链分 析等方面进行改进。同时,模型框架也可以推广应用到其他类似产业的分析中,特 别是在市场预测、产业发展评估和政策影响分析等领域具有重要的参考价值。

关键词:宠物产业、多模型集成预测、市场关联度分析、产业发展耦合、政策 影响评估、产业韧性

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