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改革开放以来,中国的羊毛产业飞速发展,毛用羊存栏量、羊毛产量均呈现相对稳定的增长。在羊毛总量增长的同时,由于我国畜牧生产力水平的约束,羊毛市场价格机制的不完善,羊毛产业的发展仍然凸显出一系列问题：散养羊供应仍然是重要的毛用羊市场供给形式；毛用羊规模化养殖水平仍较低,良种化程度不高；卫生防疫机制不够健全,疫病发病率呈上升趋势等。研究的重点是羊毛价格预警机制。我国羊毛产业经过几十年的快速发展虽然取得了可喜的成绩,但也凸显除了对羊毛价格预警方面的不足,尤其是面对国际性经济危机的冲击时。在这种大背景下,我国必须建立功能完善、预警能力强、应急反应快的羊毛价格预警机制。以确保我国羊毛产业的健康稳定的发展。据联合国粮农组织统计数据可知,1991-2007年我国的油脂羊毛生产价格平均在1200US$/tonne,而08、09年的生产价格却突升到了7000US$/tonne左右。由此可见,羊毛价格预警系统对国家、饲养户非常重要。羊毛价格波动是受到多因素共同作用的结果,但是毛用羊及羊毛供给量的波动仍然是导致羊毛市场供需失衡的主要原因。羊毛生产价格剧烈的波动,特别是羊毛生产成本,包括幼崽羊和饲料价格的变动是羊毛价格波动的重要原因。同时,毛用羊疫病等突发事件、养殖户对未来市场的预期也已成为影响羊毛价格的重要因素,且近几年这种影响越来越显著。羊毛价格预警的目的是为了掌握羊毛价格的运行态势,以便对其不正常情况及时调控,确保羊毛产业持续健康稳定的发展。论文按照明确誓情、寻找警源、分析警兆、预报警度的四个步骤逐一展开研究,确定羊毛价格的波动率作为羊毛价格的警情指标,并使用系统化方法分析了羊毛价格的警限,系统分析了羊毛价格的警源。在此基础上,筛选出7个警兆指标：羊毛进口量、羊毛出口量、国际市场羊毛价格、羊存栏量、饲料价格、农业政策。同时论文在预警方法上延续了前人用数量经济学的研究方法,分析各警兆指标的相关性、解释能力的基础上,把羊毛价格预警问题变成一个机器学习问题,并使用了当前国际上机器学习领域中比较流行的统计学习理论方法和支持向量机,对历史数据进行分析的基础上,用顺序回归算法建立了羊毛价格预警模型。基于上述分析,结合羊毛价格预警模型的预测及预警的结果,对我国未来的羊毛市场价格机制构建提出了相应的意见与建议,为政府和相关部门制定政策和采取措施提供理论依据,控制和减少羊毛价格波动所带来的不必要的损失。使我国的羊毛市场健康稳定的发展。