基于Lasso-XGBoost-SHAP模型的中国玉米价格预测分析与市场调控策略研究

来自中国的研究人员针对农产品价格波动难题，创新性地结合Lasso特征选择与XGBoost机器学习算法，引入SHAP值解释框架构建玉米价格预测模型。该研究不仅实现了90.2%的预测精度，更通过可解释性分析揭示了政策调控与市场供需的关键影响因子，为农业经济决策提供了量化分析工具。

　　

这项研究开创性地将机器学习中的套索回归(Lasso)与极限梯度提升(XGBoost)算法相结合，构建了中国玉米市场价格预测的创新模型。通过引入沙普利加和解释(SHAP)值框架，研究人员不仅实现了90.2%的高精度预测，更重要的是揭示了影响玉米价格波动的关键驱动因素。研究发现，政策调控因子在价格形成中占据38.7%的贡献度，而市场供需指标则解释了29.4%的波动。该模型特别关注了玉米期货(Corn Futures)与现货价格的动态关联，通过特征工程筛选出最具预测力的15个核心变量。研究采用的Lasso-XGBoost混合方法相比传统时间序列模型(ARIMA)将预测误差降低了23.6%，其创新之处在于实现了预测精度与模型可解释性的双重突破。这项成果为农业经济领域的定量分析提供了新范式，对稳定粮食市场具有重要实践价值。