Machine de presse à huile à froid à 100% prix de la machine d’expulseur d’huile

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  • Pouvons-nous prédire le prix de l'huile de palme brute ?
  • Prévoir le prix de l'huile de palme brute (CPO) est essentiel pour la gestion des ressources, en particulier dans les exploitations agricoles. Cependant, le prix du CPO est très volatil dans des conditions économiques et un environnement agricole incertains. En plus de cette volatilité, le prix du CPO présente des caractéristiques de non-linéarité, ce qui rend sa prévision difficile.
  • Pourquoi les prix de l'huile de palme sont-ils si volatils ?
  • Comprendre la nature volatile des prix de l'huile de palme est essentiel en raison de ses profondes implications économiques et commerciales. La complexité de la prévision des prix de l'huile de palme provient de l'interaction de diverses forces de l'offre et de la demande, ce qui rend difficile pour les chercheurs d'identifier les déterminants clés.
  • Quelle est la valeur marchande mondiale de l'huile de palme ?
  • La valeur marchande mondiale du secteur de l'huile de palme devrait atteindre 107,6 millions de tonnes d'ici 2024, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 5,7 % de 2019 à 2024.
  • Quel est le rendement du pressage de l'huile de palme brute ?
  • Le rendement du pressage de l'huile de palme brute est élevé, environ 80 % par rapport au rendement d'autres procédés utilisés pour produire des huiles raffinées comme celles utilisées pour le soja et le colza. L'ébullition de l'huile de palme brute (CPO) est la première et principale étape du traitement de l'huile de palme brute.
  • Le LSTM surpasse-t-il l'ARDL dans la prévision des prix du CPO ?
  • Sur le plan méthodologique, nous avons utilisé des modèles à décalage distribué autorégressif (ARDL) et à mémoire à long terme (LSTM) pour évaluer et prévoir les prix du CPO. Nos résultats indiquent que la méthode LSTM surpasse la méthode ARDL en termes de précision de prévision.
  • Le LSTM surpasse-t-il l'ARDL en termes de précision de prévision ?
  • Nos résultats indiquent que la méthode LSTM surpasse la méthode ARDL en termes de précision de prévision. Plus précisément, le modèle LSTM a montré des performances supérieures lors de l'utilisation d'une sélection de dix variables indépendantes identifiées via l'estimation LASSO et SHAP, par rapport à l'utilisation de onze ou quatre variables basées sur les résultats de la régression ARDL.

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