摘要
1 绪论
1．1 研究背景
1．2 研究目的和意义
1．2．1 研究目的
1．2．2 研究意义
1．3 国内外研究现状及评述
1．3．1 国外研究现状
1．3．2 国内研究现状
1．3．3 研究现状评述
1．4 研究的主要内容与研究方法
1．4．1 研究的主要内容
1．4．2 研究方法
1．4．3 研究的技术路线图
2 相关概念界定及研究的理论基础
2．1 相关概念界定
2．1．1 木材
2．1．2 灰色关联度
2．1．3 BP神经网络
2．2 研究的理论基础
2．2．1 比较优势理论
2．2．2 要素禀赋理论
2．2．3 产业内贸易理论
2．2．4 灰色系统理论
2．2．5 BP神经网络理论’
2．3 本章小结
3 中俄木材进出口贸易现状分析
3．1 中国木材现状及木材进出口贸易现状
3．1．1 中国森林资源现状
3．1．2 中国木材产量及消费量
3．1．3 中国木材进出口贸易现状
3．2 俄罗斯木材现状及木材进出口贸易现状
3．2．1 俄罗斯森林资源现状
3．2．2 俄罗斯木材产量及消费量
3．2．3 俄罗斯木材进出口贸易现状
3．3 中俄木材进出口贸易现状
3．3．1 中俄木材进出口贸易结构
3．3．2 中俄木材进出口贸易量与贸易额
3．4 中俄木材贸易存在的主要问题
3．4．1 缺乏稳定的木材贸易环境
3．4．2 俄罗斯森林采伐及加工能力不足
3．4．3 木材交易市场不完善
3．4．4 林业企业的松散性经营未形成集群化
3．4．5 存在非法采伐现象
3．5 本章小结
4 中俄木材贸易主要影响因素的灰色关联度分析
4．1 中俄木材贸易的主要影响因素
4．1．1 森林资源禀赋差异
4．1．2 经济规模以及购买力差异
4．1．3 产业内贸易水平
4．1．4 中国对俄林业投资
4．1．5 俄罗斯原木出口关税
4．1．6 俄罗斯森林认证
4．1．7 汇率变动的因素
4．1．8 国际原油价格及木材价格
4．2 灰色关联度分析的应用
4．2．1 计算灰色绝对关联度
4．2．2 计算灰色相对关联度
4．2．3 计算灰色综合关联度
4．3 影响因素的选择、样本及数据说明
4．3．1 影响因素的选择
4．3．2 样本范围
4．3．3 数据说明
4．4 灰色关联度计算结果
4．5 灰色关联度计算结果分析
4．5．1 中国对俄直接投资
4．5．2 俄罗斯原木出口关税
4．5．3 森林认证
4．5．4 运输成本
4．5．5 国际木材价格
4．6 本章小结
5 基于BP神经网络的中国对俄罗斯木材进口贸易额预测
5．1 BP神经网络构建
5．1．1 BP神经网络算法
5．1．2 BP神经网络结构的设计
5．2 数据说明
5．3 网络训练过程及结果检验
5．3．1 BP网络训练过程
5．3．2 结果检验
5．4 预测输出及局限性
5．4．1 预测结果输出
5．4．2 局限性
5．5 本章小结
6 促进中俄木材贸易发展的对策和建议
6．1 从政府层面促进中俄木材贸易发展
6．1．1 从法律法规角度规范中俄木材市场
6．1．2 规避汇率风险以人民币进行贸易结算
6．1．3 积极促进中俄自由贸易区的开展
6．2 从行业协会层面促进中俄木材贸易发展
6．2．1 构建互通的中俄木材产业信息共享平台
6．2．2 加强林业行业协会的组织协调功能
6．3 从企业层面促进中俄木材贸易发展
6．3．1 继续加大对俄林业直接投资
6．3．2 积极加入中俄林业经贸合作区
6．3．3 积极推进森林认证的开展
6．4 本章小结
结论
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文
致谢
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