基于時間序列模型的豬肉市場價格變動分析

馬靚麗 謝佳春 陳林

摘 要 自改革開放以來，中國畜牧業(yè)快速發(fā)展，畜禽規(guī)?；B(yǎng)殖水平得到持續(xù)提升。在市場經(jīng)濟之下，保持畜產(chǎn)品價格水平的合理性，不僅關(guān)系到肉蛋奶等“菜籃子”商品的足量供給與農(nóng)民收入，更關(guān)系到物價的消費水平與社會生活的穩(wěn)定。以肉類消費占比最高的豬肉產(chǎn)品為代表，將《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》的相關(guān)數(shù)據(jù)進行整理分析，選取1989—2018共30年的生豬價格數(shù)據(jù)，構(gòu)建ARIMA疏系數(shù)模型，并對短期內(nèi)的生豬價格進行預(yù)測，同時提出豬肉價格調(diào)控政策的相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞 豬肉市場價格;時間序列模型;疏系數(shù)模型;預(yù)測

中圖分類號：F323;TS251+1 文獻標志碼：A DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2022.05.004

畜牧業(yè)是我國國民經(jīng)濟的重要部門，畜產(chǎn)品關(guān)系到人們?nèi)粘Ｉ钪械姆椒矫婷?。畜牧業(yè)的發(fā)展水平與質(zhì)量，關(guān)系著國家的經(jīng)濟發(fā)展，也關(guān)系著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與現(xiàn)代化進程。在市場經(jīng)濟之下，保持畜產(chǎn)品價格的相對平穩(wěn)，不僅關(guān)系到肉蛋奶等“菜籃子”商品的足量供給與農(nóng)民收入，更會影響物價水平與社會穩(wěn)定，進而影響整個國民經(jīng)濟。

21世紀以來，我國畜牧業(yè)的發(fā)展面臨諸多困難，如農(nóng)村常住人口銳減與勞動力轉(zhuǎn)移，養(yǎng)殖成本不斷上升，畜禽疫病時常發(fā)生，質(zhì)量安全難以保證及養(yǎng)殖污染嚴重等。它們不斷影響著我國畜產(chǎn)品市場的穩(wěn)定發(fā)展，致使畜產(chǎn)品市場波動劇烈。美國農(nóng)業(yè)部曾發(fā)表報告稱，2014年我國豬肉消費量為5 716.9萬t，占全世界的52%;人均豬肉消費量為41.9 kg，是世界其他國家平均水平的4.6倍。由此可見，根據(jù)我國自古以來的傳統(tǒng)飲食文化，豬肉一直保持著肉類消費的最高比例，是我國最重要的肉食品。張芳（2016年）提出，這些年來生豬價格波動十分劇烈，生豬價格水平的變動，既關(guān)系著許多農(nóng)民的收入，也關(guān)系到居民的生活質(zhì)量，同時對國家食物安全及國民經(jīng)濟的平穩(wěn)運行有著重要影響[1]。2006年中期，我國較多省份都發(fā)生了高致病性的豬藍耳病疫情[2]，被傳染后的豬仔死亡率高，因而給養(yǎng)豬業(yè)造成了巨大的損失。因此2007年以來，豬肉價格突飛猛進，上述現(xiàn)象表現(xiàn)得更為明顯。在2010年的冬季，新疆、內(nèi)蒙古發(fā)生大雪災(zāi)，死亡牛羊多達30.2萬頭。2015年國家出臺環(huán)保政策，導(dǎo)致許多生豬養(yǎng)殖業(yè)面臨歇業(yè)，生豬供應(yīng)量急劇下降。同時受到豬瘟的影響，進一步加劇生豬數(shù)量的銳減。石自忠等（2016年）提出，經(jīng)濟事件、畜禽疫病等不確定因素將會改變畜禽生產(chǎn)者及普通消費者的預(yù)期反映，將導(dǎo)致不必要的市場失靈[3]。在這些尖銳情況下，畜產(chǎn)品進口增長迅速。自1999年起，我國肉類的進口量超過出口量，并且開始逐年攀升。綜上原因，國內(nèi)外畜產(chǎn)品市場變得越來越繁雜多樣，還會面臨更加嚴峻的形勢，未來發(fā)展不容樂觀。

在國家政策、地理環(huán)境、市場調(diào)控等因素的影響下，我國畜產(chǎn)品價格必然有別于過去。因此，我們需要對畜產(chǎn)品價格進行更深一步的分析與預(yù)測。為構(gòu)建與完善我國畜產(chǎn)品價格調(diào)控體系，實現(xiàn)畜牧業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，保護農(nóng)民的利益，保障國家食物安全和維持經(jīng)濟社會穩(wěn)定，本文采用時間序列分析方法對豬肉價格進行建模分析預(yù)測。

1 ?文獻綜述

在現(xiàn)代西方經(jīng)濟學(xué)中，較早的研究農(nóng)畜產(chǎn)品價格形成理論的是蛛網(wǎng)理論，即動態(tài)供需均衡模型。它研究的是數(shù)量依賴于價格，即供給與需求為被解釋變量，而價格因素為解釋變量。隨著社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展，人們發(fā)現(xiàn)對于某些特定的產(chǎn)品，比如肉類、奶制品、蔬菜等不易保存的農(nóng)畜產(chǎn)品，在短期內(nèi)的供給往往難以快速調(diào)整，因此在這時，農(nóng)畜產(chǎn)品供應(yīng)商成了價格的接受者，而供給量與需求量在這里變成了外生變量。由此可見，影響農(nóng)畜產(chǎn)品的價格變動紛繁復(fù)雜，并且其價格機制具有特殊性。本文以生豬為例，將近年來對于價格變動的研究進行梳理，主要從生豬價格波動規(guī)律研究、生豬價格波動的預(yù)測及預(yù)警2個方面進行回顧與評述。

1.1 ?生豬價格波動規(guī)律研究

對于生豬價格波動規(guī)律的分析，經(jīng)常采用的方法有蛛網(wǎng)模型、H-P濾波法、季節(jié)調(diào)整法等相關(guān)的時間序列分解方法。孫志強（2007）基于蛛網(wǎng)理論闡述了豬肉價格產(chǎn)生波動幅度與變化的原因，并通過蛛網(wǎng)理論加以結(jié)合中國農(nóng)村地區(qū)生豬生產(chǎn)的實情，提出了對于政府相關(guān)部門應(yīng)建立生豬期貨市場、畜產(chǎn)品價格預(yù)警系統(tǒng)的這兩個重要手段來穩(wěn)定豬肉市場的物價[4]。曙光等（2008）應(yīng)用譜分析方法對北京市部分地區(qū)豬肉集市價格的波動周期進行了測定[5]。王毅等（2013）選取去皮帶骨豬肉作為研究對象，從2000年1月到2012年7月月度數(shù)據(jù)的批發(fā)價格，用X12季節(jié)調(diào)整法和HP濾波法對價格波動進行分解，同時聯(lián)系實際變化進行實證分析[6]。謝杰等（2014）也同樣通過H-P濾波法對生豬、仔豬的價格趨勢與周期進行探究，又結(jié)合了豬糧比來探究它們的價格波動特征[7]。李婷婷等（2018）等也采用了季節(jié)調(diào)整法與H-P濾波法來探究2008年5月至2017年12月的四川省生豬價格月度數(shù)據(jù)，得出了四川省豬肉生產(chǎn)與消費的季節(jié)性特征是豬肉價格季節(jié)性波動的重要原因[8]。

1.2 ?生豬價格波動的預(yù)測與預(yù)警

近幾年，畜產(chǎn)品市場未來發(fā)展方面的預(yù)測與預(yù)警也受到政府管理部門越來越多的關(guān)注。羅創(chuàng)國等（2010年）通過運用ARIMA模型對生豬價格2004—2009年間的季度數(shù)據(jù)進行建模，并對未來一段時間內(nèi)的生豬價格進行了短期預(yù)測[9]。唐江橋（2011年）通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與黃色預(yù)警的模型與方法來構(gòu)建生豬價格波動的預(yù)警模型，最終得到豬肉價格波動預(yù)警的效果較高的結(jié)論[10]。吳敬婷（2012年）將自回歸移動平均法、ARIMA、單指數(shù)平滑、雙指數(shù)平滑法等4種預(yù)測方法進行對比，比較后發(fā)現(xiàn)ARIMA模型能夠?qū)ξ磥硇螽a(chǎn)品的價格進行最準確的預(yù)測[11]。胡浩等（2013年）在假定了未來居民收入增長率的基礎(chǔ)上，對畜產(chǎn)品消費量進行預(yù)測[12]。趙璐（2015年）將白條豬肉的批發(fā)價格作為研究對象，通過采用ARIMA、多元回歸和組合預(yù)測這3種方法對豬肉價格進行預(yù)測[13]。發(fā)現(xiàn)3種方法都可以較為準確地預(yù)測未來3期的豬肉價格，且預(yù)測值與實際值也較為一致。

綜上，在目前已有的研究中，學(xué)者們對于畜產(chǎn)品價格變動方面的研究為本論文提供了理論和方法的支撐。本文在已有文獻的基礎(chǔ)上，更新較新時期時間序列數(shù)據(jù)，采用時間序列模型對生豬價格進行建模分析并預(yù)測。

2 ?數(shù)據(jù)來源及處理

數(shù)據(jù)選自1989—2018共30年的生豬價格數(shù)據(jù)，來自歷年的《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》，單位為每50 kg主產(chǎn)品的平均出售價格。整體來看，生豬價格是呈現(xiàn)出上升趨勢的，且總體波動幅度較大。從1989以來，剛開始的幾年價格較為平穩(wěn)，基本穩(wěn)定在3.47元·kg-1，1993年出現(xiàn)第一個大幅度上升，到1997年開始下跌。21世紀以來，價格在剛開始較為平穩(wěn)，基本呈現(xiàn)平穩(wěn)的走勢，大約維持在6元·kg-1，2007年起開始出現(xiàn)大幅度的不規(guī)則周期性波動，在2007年首次將價格突然拉到第一個峰值13.35元·kg-1，在這之后的價格波動一直起伏不定，到2016年價格達到了歷史峰值18.58元·kg-1，2017年后價格開始稍有回落，到最新的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示2018年的價格維持在12.23元·kg-1。

3 ?建模與分析

3.1 ?平穩(wěn)性檢驗

本文選取1989—2018年共30年的生豬價格數(shù)據(jù)，該序列Xt的時序圖如圖1所示，時序圖顯示，該序列有顯著趨勢，為典型的非平穩(wěn)序列。

一階差分后序列▽Xt時序圖如圖2所示，差分后可以觀測到序列在均值附近比較穩(wěn)定的波動，初步判斷一階差分后的序列平穩(wěn)。

我們對一階差分后的生豬價格序列進行ADF檢驗（見表1），其P值為0.01，說明一階差分后的生豬價格序列平穩(wěn)。

3.2 ?ACF與PACF

之后做出一階差分序列的ACF（見圖3）和PACF圖（見圖4），根據(jù)自相關(guān)圖可以看出，除了延遲2階的自相關(guān)系數(shù)在2倍標準差范圍之外，其他階數(shù)的都在2倍標準差范圍內(nèi)上下波動，可以判斷一階差分序列有短期相關(guān)性，且2階截尾。觀察到其1階自相關(guān)系數(shù)不顯著，可以嘗試疏系數(shù)模型。

根據(jù)圖4偏自相關(guān)系數(shù)也具有2階截尾的特征，同時根據(jù)偏自相關(guān)系數(shù)2階顯著非零，因此可以嘗試擬合多個疏系數(shù)模型。

3.3 ?ARMA模型構(gòu)建

我們應(yīng)該充分考慮p、q的各種可能，建立多個擬合模型，依據(jù)參數(shù)的顯著性檢驗、殘差序列的白噪聲檢驗、AIC和SBC準則的綜合分析，選擇最合適的模型來擬合序列，具體可以嘗試擬合模型為：ARIMA[（2），1，0]、ARIMA[（2），1，1]、ARIMA[（2），1，2]、ARIMA[0，1，（2）]、ARIMA[1，1，（2）]、ARIMA[2，1，（2）]。

如表2所示，表內(nèi)為各個模型的系數(shù)值與AIC值，從數(shù)據(jù)中能夠看出模型均通過了殘差序列的白噪聲檢驗，因此都是有效的。

根據(jù)表2，比較得出ARIMA[（2），1，0]模型的AIC值是最小的。我們認為ARIMA[（2），1，0]模型能較好地擬合生豬價格序列，且擬合結(jié)果為：

[1?BXt=11+0.442 2B2εt]

接著對這個模型進行條件異方差檢驗，表3是ARIMA[（2），1，0]模型的殘差平方序列的異方差檢驗結(jié)果，Portmanteau Q統(tǒng)計量檢驗顯示殘差序列顯著方差齊性，因此模型擬合成功。

3.4 ?序列預(yù)測

從白噪聲檢驗的P值顯示該模型擬合效果較為良好，對序列中的信息也提取較為充分。另外，2019年和2020年的生豬價格分別為18.25元·kg-1和17.85元·kg-1[14]，屬于在預(yù)測置信區(qū)間范圍內(nèi)的合理價格。

最后利用該模型進行5年期的預(yù)測（見表4），得到預(yù)測圖（見圖5）。

4 ?小結(jié)與建議

依據(jù)序列的預(yù)測結(jié)果，我國生豬價格將在未來5年內(nèi)呈上升趨勢。

1）農(nóng)民在養(yǎng)殖生豬及出售豬肉時，應(yīng)參考豬肉價格的未來走勢，選擇恰當?shù)臅r間出售豬肉，以便給自己帶來更多的利益，同時降低損失。2）豬肉加工企業(yè)在安排加工生產(chǎn)和盤點庫存時，應(yīng)參考生豬價格的未來走勢，合理安排，避免因價格上升或下降對企業(yè)造成沖擊。3）國家在應(yīng)對豬肉價格波動時，須實行合理的反周期逆向調(diào)控政策。儲備肉制度在豬肉市場的供求平衡方面有重要作用[15]。對于儲備主體的選擇，現(xiàn)行的儲備肉多是由政府主導(dǎo)，但局限于倉儲容量，預(yù)期的市場效果并不明顯。因此，應(yīng)探索企業(yè)、資本進行畜產(chǎn)品儲備的可能性及具體的操作方式。在不違背市場原則與商業(yè)道德之前提下，鼓勵民營資本進入畜產(chǎn)品的儲備領(lǐng)域。

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（責(zé)任編輯：敬廷桃）