斯里兰卡茶叶拍卖价格受天气影响的量化研究
原始标题 / Forecasting Weather-Driven Price Dynamics Across Sri Lankan Tea Market Catalogues
本研究构建了结合天气数据与茶叶拍卖价格的新数据集，通过格兰杰因果检验和机器学习模型，揭示了不同茶叶目录对天气因素的敏感性差异，为茶叶价格预测提供了更精准的框架。
01 摘要
研究基于2023年底至2026年间的105份周度经纪人报告和区域天气数据，分析了斯里兰卡四种主要茶叶目录的价格动态。结果显示，市场动态是主要驱动因素，但天气条件也有显著影响：低地茶对降水和日照时数敏感，而次级茶和粉末茶对温度变化有显著响应。分目录建模优于统一建模，LightGBM在四个目录中的三个表现最佳。
02 关键点
- 新数据集结合了105份周度经纪人报告与区域天气数据
- 低地茶对1-3周滞后的降水和日照时数显著敏感（p<0.05）
- 次级茶和粉末茶对温度变化有显著响应
- 分目录建模优于统一建模，LightGBM在三个目录中表现最佳
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