To analyze any given situation, it is necessary to have information on elements which affect the situation. Particularly, there is greater variability in both frequency and magnitude of agricultural product prices as they are affected by various unpredictable factors such as weather conditions etc. This is the reason why it is difficult for the farmers to maintain their stable income through agricultural production and marketing. In this research, attempts are made to quantify the entropy of various situations inherent in the price changes so that the stability of farmers' income can be increased. Through this research, we developed an entropy model which can quantify the uncertainties of price changes using the probability distribution of price changes. The model was tested for its significance by comparing its simulation outcomes with actual ranges and standard deviations of price variations of the past using monthly agricultural product prices data. We confirmed that the simulation results reflected the features of the ranges and standard deviations of actual price variations. Also, it is possible for us to predict standard deviations for changed prices which will occur after a certain time using the information entropy obtained from relevant agricultural product price data before the time.
The environment-friendly agricultural product market receives consumers' great interests despite relatively few studies focused on consumers' decision making process of the environment-friendly agricultural products. This paper examines what factors influence on consumers' attitude and buying behavior on the environment-friendly agricultural product. In order to find the relative importance of each factor's influence, this study adopts multiple regression method based on the survey results of 500 people with the systematic random sampling. The results showed that consumers' favorable attitude towards the environment-friendly agricultural product were influenced by taste, freshness, food safety, and positive attitudes toward the environment-friendly agricultural product promotion. In addition, consumers' purchase intention was influenced by taste, food safety, environmental concern, and the promotion. Respondents recommend the environment-friendly agricultural product when they believe that the environment-friendly agricultural product had the values of taste, environmental concern, and promotion. Women are more active in buying and recommending the environment-friendly agricultural product; however, the price was not the statistically meaning factor. This study provides empirical data that was used for marketing and increasing the sales of the environment-friendly agricultural product. Future research was advised to examine more thoroughly on the relationships between the promotion efforts and purchase intention and the occasions when the price becomes the issue in the buying decision of the environment-friendly agricultural product.
본 논문에서는 Multi-Step Time Series의 세 가지 전략을 비교 분석하기 위해 LGBM, MLP, LSTM, GRU를 사용하여 농산물 중장기 가격 예측에 대한 최적의 모형을 제안한다. 제안 모형은 다각도로 전략을 선택하여 모델과 전략간 최적의 조합을 찾도록 설계되었다. 기존 농산물 가격 예측 연구에서는 전통 계량경제 모델인 ARIMA를 비롯하여 LSTM 계열 모델이 주로 사용된 반면 Multi-Step Time Series 관련 농산물 가격 예측 연구는 매우 제한적이다. 본 연구에서는 농산물 가격의 변동성 정도에 따라 두 개의 기간으로 나누어 실험을 진행하였으며, Direct, Hybrid, Multiple Outputs 등 세 전략의 중장기 가격 예측 결과 Hybrid 접근법이 상대적으로 우수한 성능을 보였다.본 연구 결과는 중장기 일별 가격 예측을 고도화할 수 있는 효과적인 대안을 제시한다는 측면에서 학술적, 실무적 의의를 갖는다.
Geographical Indication (GI) has been used with the expectation to influence customer buying behavior. In this research, we empirically investigate if such relationship exists using apple price changes in Korea along with web search traffic reflecting customers' interest in GI. The experimental results indicate that the apple price of the past, apple supply and web search traffic including GI name were significant on the prediction of price change of Chungju while web search traffic of regional name and that of product were significant for Cheongsong apples with GI. In Yeongcheon with no GI, the apple price of the past turns out to be significant only. The results indicated that interests in GI can help the price prediction but the regional name itself can play the same role, if the GI product is well known in association with the region.
This study was focused on analyzing the impacts of e-commerce on the farmer's management behavior and suggesting alternatives for the development of e-commerce in agricultural industry. For this study, survey was conducted for 24 farmers who sell agricultural products through e-commerce in Chungnam province. The results of study are as follows; First, farmers have changed their management practices in terms of production, marketing and processing by using the information of consumers' preferences while doing e-commerce business. Second, farmers have attempted to differentiate their product through product brand and customer relationship marketing, because they recognized the importance of developing marketing techniques adapted to e-commerce system for more revenues. Third, if quality certification system of agricultural products is introduced under e-commerce, farmers would use it for their environmentally sounded farming because they expect to increase their income. Fourth, 75% of the farmers sold their product at retail price. It means that e-commerce farmers act as a price maker rather than price taker at e-commerce market, who will be encouraged to have larger business size resulting in more added value. Based on the results of study, we suggest that there should be reduction of service charge for credit card, and encouragement of B2B transaction for the economy of scale and introduction of quality certification system so as to establish e-commerce system of agricultural industry as soon as possible.
The oversea export of agricultural-product about item and quantity has not increased recently; especially the fresh-product has a tough issue because of period of production, price large fluctuations, customs clearance, quarantine, and uncertainty about actual locality, we need the information based construction to exchange information quickly about whole range of export and to focus capacity of participation subject for increasing the export. In this study we design the agricultural-product transaction information system based on crowdsourcing to transact the agricultural-product and the information of influencing benefit directly, and the information offering about export-procedure from participation of customs clearance, finance, distribution, buyer, and producer's guild, etc. We expect the producer's guild about agriculture that has not participate the trade to be able to export the agricultural-product and the stabilization of price to transact the product of collapsed or boomed through the agricultural-product information system based on crowdsourcing.
본 논문에서는 기온과 강수량이 농산물 가격에 미치는 영향을 분석하고 TensorFlow를 이용해 주요 농산물 가격을 예측하였다. 분석 결과, 기온 상승과 강수량 증가는 배추, 무, 대파, 상추, 양파 등의 가격 상승에 유의미한 영향을 미쳤다. 특히, 기온과 강수량이 동시에 증가할 때 가격이 급격히 상승하였다. 예측 모델은 기후 변화에 따른 농산물 가격 변동을 사전에 예측하는 데 유용하였다. 이를 통해 농업 생산자와 소비자가 기후 변화에 대비하고, 가격 변동에 대한 대응 전략을 마련할 수 있다. 논문에서는 기후 변화가 농산물 가격에 미치는 영향을 이해하고, 농산물 시장의 안정성과 지속 가능성을 높이는 방안을 모색하는 데 기여할 수 있다. 또한, 기후 변화 시대에 농업의 지속 가능성을 높이고 경제적 안정성을 확보하는 데 중요한 자료를 제공한다. 연구 결과는 정책 결정자들에게도 유용한 통찰을 제공할 것이며, 기후 변화에 대응한 효과적인 농업 정책 수립에 기여할 수 있다.
Purpose - This study was carried out to analyze the influential factors of how consumers methodize purchasing agricultural products via direct market. It further utilizes the Discrete Choice Model to analyze consumer decision specifically with regards to individual markets and store attributes. Research design and methodology - This study will use the multinomial logit model to interpret the influential factors behind selecting a specific market to purchase from. This study establishes 'online direct-purchase' as the base category with 'direct farm markets', 'local foods direct markets', 'produce boxes (CSA)' as substitutes. Results - Firstly, the variety of products, price and freshness had a positive influence on choosing 'direct farm markets' while convenience of payment and transportation had a negative influence. Second, freshness and store attributes had a positive influence on choosing 'local foods direct markets' but product price and packaging, location accessibility had a negative influence. And although product creditability had a positive influence on purchasing 'produce boxes (CSA)', product price had a negative influence. Conclusions - Accordingly, there is a need for the South Korean government to encourage the adoption of mobile payment through smartphone applications in direct farm markets to vitalize direct agricultural purchasing. However, this does need to be approached cautiously as price has a conflicting affect for each method of purchase.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권12호
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pp.3923-3942
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2022
Environment, price, regulation, and other factors influence the price of agricultural products, which is a social signal of product supply and demand. The price of many agricultural products fluctuates greatly due to the asymmetry between production and marketing details. Horticultural goods are particularly price sensitive because they cannot be stored for long periods of time. It is very important and helpful to forecast the price of horticultural products which is crucial in designing a cropping plan. The proposed method guides the farmers in agricultural product production and harvesting plans. Farmers can benefit from long-term forecasting since it helps them plan their planting and harvesting schedules. Customers can also profit from daily average price estimates for the short term. This paper study the time series models such as ARIMA, SARIMA, and neural network models such as BPN, LSTM and are used for wheat cost prediction in India. A large scale available data set is collected and tested. The results shows that since ARIMA and SARIMA models are well suited for small-scale, continuous, and periodic data, the BPN and LSTM provide more accurate and faster results for predicting well weekly and monthly trends of price fluctuation.
This study aims to examine the effects of GDP as a proxy variable of income, consumer price index as a proxy variable of price, and foot-and-mouth disease and avian influenza as derby variables on rural tourism demand. The independent variables in this research were gross domestic product(GDP), consumer price index(CPI), and dummy variable(DM) such as food & mouth disease & highly pathogenic avian influenza. Results showed that GDP affected tourism demand positively whereas DM influenced negatively. The study suggested that it was important for policy-mconsider GDP and DM when making decision on strategic tourism management. In conclusion, first, gross domestic product was found to have a statistically significant effect on rural tourism demand. Second, avian influenza was found to have a statistically negative effect on rural tourism demand. The results of this study can be used to establish a reasonable rural tourism policy in the future economic dimension.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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