互联网+和大数据背景下农产品的价格周期是否能预测？

连地震都预测不了，还指望预测市场千变万化的农产品市场？

农产品一头是生产端，一头是销售端，还有全国这么大范围，这么大面积，还有各种自然灾害做变量，怎么预测？

等到有朝一日，我们能像法国一样是农场化经营，物联网记录生产、流通、销售数据，国家出头做大数据整合，企业配合做技术支撑和服务，到这一步才差不多可以提供指导或给予市场信息参考，现如今说大数据预测都是扯淡。

当然，这么说不是针对一亩田或大白菜，他们在探索我们做农业的要支持，毕竟你不做我不做，就永远也改善不了，什么事都是从无到有一步步创新发展起来的。

预测价格的前提是掌握影响价格的因素，并能对各因素的状态予以及时把控，不是说有互联网+大数据就一定能预测，没有实质内容的形式只能是花架子而已

首先农产品价格周期是不可避免的，即使农业经济发展到更高水平，但技术水平及规模化程度提升后，有利于延长农产品价格周期，并削减价格周期波动幅度。上个世纪50-70年代，美国生猪周期跟当前中国生猪周期大体相似，5年左右一个周期，而且波谷和波峰幅度巨大，随着养殖技术水平提升，规模化集中后，养殖大数据应用，美国生猪周期延长到10年左右一个周期，而且下跌时候，一般不会深度亏损，上涨时候下游企业也能承受其涨价幅度。

互联网快速发展，有利于减少了信息传递成本，削减了信息不对冲的影响，但我国农业从业人员整体素质偏低，加上农业信息从业人员素质参齐不齐，信息传递中很容易形成严重跟风行为，导致小周期的异常波动。大数据的应用进一步有利于数据的归集，并输出应用，减少了市场的环节中的过度投机，跟随行为。

农产品价格周期呈现一定的周期性特点，核心在于价格在不同环节的流动，农产品价格高，可能导致了替代需求增加，而种植利润好，种植户跟风种植，导致下一个周期的供应增加，价格下跌。最终形成了：价格高-替代多，需求少=反映出种植利润高，导致了种植扩张-产量增加，供应过剩=价格下跌，种植利润少=下一个周期种植减少，供应下降，价格上涨。

农产品的价格周期一般可以用经济学原理推到，大数据的应用可以进一步细化了供需关系，并能做出相应的策略，减轻供需矛盾的严重性，延长价格周期，削减周期波谷和波峰的幅度。

价格预测是根据价格运动的规律，对构成和影响价格运动的各项因素进行分析和研究，利用历史的和当前的成果、价格和市场供求等资料，对未来时期价格水平进行估计。

想要做好价格预测，首先要有每天的价格数据，并且长时间记录，了解现有和历史的价格趋势是什么样的。

现在社员网做农产品B2B交易平台的就有价格实时监测和展示的功能。你可以每天查看价格的变化，同时可以知道农产品的分布区域和分布产量都是什么样的。对于农民种植和批发商采购都是有非常重要的帮助。

如果真的是依据多年的数据进行预测的软件，应该是有用，但是现在很多app就是简单将往年的数据拿来预测，其实也是在害农民。而且本身如果有这种app也是造成预测偏差，毕竟农民都依靠软件进行判断那种价格会好，结果大家都被软件引导进行种植。