中国生猪价格周期波动的特征与成因分析

"猪周期"问题一直是困扰生猪产业健康发展的难题,以往研究大都是建立在谱分析和滤波分析方法基础上的,本文则采用三区制马尔科夫区制转移模型方法,对中国生猪价格周期波动的特征与成因进行了深入分析。研究结果表明,中国生猪价格周期波动中表现出显著的非对称性特征,即生猪价格在"下跌阶段"、"稳定阶段"和"上涨阶段"上的方差、区制转移概率、自持续概率和平均持续期存在着显著差异。此外,"猪周期"产生的主要原因在于疫病、政策、自然灾害等外界冲击导致的供需关系失衡,而生猪饲养是生猪产业链上抵御外界冲击能力最差,遭受损失可能性最高的环节。因此,为了缓解猪周期,一方面应该依据区制的非对称性特征来制定价格调控政策,另一方面可以通过完善牲畜疾病防疫体系和价格风险预警机制,以及提升生猪产业规模化和一体化水平等措施来增强生猪产业的抗风险能力。     

中国生猪生产波动影响因素分析——基于2000-2012年省级面板数据的实证研究

生猪生产波动是引发猪肉价格波动进而扰动CPI的重要因素。为了弥补现有实证研究中样本量和指标选取方面的诸多缺陷,基于2000-2012年省级面板数据,系统分析中国生猪生产波动的影响因素。结果表明:1猪肉价格对生产波动的影响最大,价格变动10%将引起生猪出栏量和猪肉产量同向波动1.5%左右;2玉米价格变动10%将引起出栏量和猪肉产量反向波动0.5%左右;3疫病对生产波动构成显著的负向冲击,当生猪重大疫病死亡率达到1‰,出栏量将负向波动3%;4养殖规模化水平具有稳定波动的作用,而补贴政策并无明显的波动稳定作用;5前期猪肉价格持续下跌、饲料成本上涨和大范围疫病爆发对2007年全国生猪出栏量大幅度下挫的贡献率分别为47.4%、14.9%和8.3%,在疫情严重的地区,疫病的贡献率高达27.3%。     

非洲猪瘟下中国猪肉价格波动分析与对策

非洲猪瘟在中国各省区的相继发生,给生猪产业带来较大冲击,进而导致猪肉价格出现异常波动。选取2018年8月—2020年2月数据对猪肉价格波动特征进行分析,结果表明非洲猪瘟下猪肉价格波动剧烈、季节性变化不明显、区域猪肉价格差异较大;为进一步研究非洲猪瘟对中国猪肉价格的影响,从生产者行为、猪周期等方面分析非洲猪瘟对猪肉价格的影响机制,并采用线性回归方法,将非洲猪瘟进行量化,建立猪肉价格与非洲猪瘟发生的加权次数的关系模型,结果显示非洲猪瘟与猪肉价格波动呈显著的正向关系。最后,从建立生猪疫情防控体系、保证生猪供应量、加大生猪生产扶持、落实地方储备等方面提出相关对策建议。     

基于VAR模型我国生猪养殖价格的传导机制

为稳定猪肉价格调控政策的制定提供参考依据,利用VAR模型,选取育肥猪配合饲料价格、仔猪价格、待宰活猪价格、去皮带骨猪肉价格和西装鸡价格的月度数据作为研究对象,系统分析其价格相互间的关系。结果表明:无论是短期还是长期,自身的冲击都是去皮带骨猪肉价格变化的主要影响因素;待宰活猪价格的冲击对去皮带骨猪肉价格的波动随时间逐步增长,在6个月后的贡献达到11.72%;仔猪价格对去皮带骨猪肉价格的冲击在短期内不是很重要,但随着时间的推移而变得越来越重要,并在随后的第9个月达到最大。基于研究结论,提出了调控我国生猪养殖价格的相关建议。     

基于时间序列分解的江苏省猪肉价格波动分析

以2002年1月～2012年3月江苏省的生猪、仔猪、猪肉市场月度价格为研究对象,采用X12季节调整法和H-P滤波法对猪肉价格的波动进行分解实证分析。研究发现,三者的价格波动呈高度一致的周期性波动上升,短期内波动受外部影响明显,波动幅度较大;价格波动周期与生猪饲养周期相一致,大约39个月为一个周期。     

非洲猪瘟疫情背景下中国生猪产业保险发展策略

生猪保险是用于保障生猪养殖业稳定发展的政策性保险,当出现动物疫情时能够有效降低养殖户的养殖风险,在一定程度上能够保障猪肉的供给,平抑猪肉价格的波动。基于对非洲猪瘟疫情暴发前后中国生猪存栏量和出栏量、猪肉价格波动、肉类替代品价格波动的分析,探讨了非洲猪瘟对中国消费者和养殖户带来的影响,进一步阐明了生猪保险存在的必要性;在此基础上分析了目前中国生猪保险的发展状况,指出了其中存在的险种较少、养殖者投保意愿不足、保险覆盖率低等问题。最后,基于中国生猪保险存在的问题提出了相关政策建议。     

中国猪肉价格波动周期分析

为了研究中国2000年1月至2012年7月的猪肉价格波动总体情况和波动特点,以2000年1月至2012年7月的去皮带骨猪肉月度批发价格为例,用X12季节调整法和HP滤波法进行波动分解实证,并结合实际情况进行波动实证分析。结果表明,猪肉价格周期波动与生猪生产周期波动基本一致,波动周期大致为3～4年,2013年将进入新一轮的猪肉价格波动周期。     

我国羊肉价格波动的周期测定及政策启示

长期以来,频繁的外部冲击导致羊肉价格大幅波动,对肉羊产业形成巨大冲击。掌握羊肉价格波动规律,并测定外部冲击影响的大小,有利于国家精准调控政策的及时出台。运用B-N趋势周期分解法将1994年6月~2014年3月羊肉价格的时间序列进行周期测定,通过VAR模型分析其他畜禽肉类价格波动对羊肉价格波动的冲击作用,并测算随机冲击的持久效应。研究结果表明:我国羊肉价格有稳定增长的确定性趋势;周期性波动剧烈,根据波动趋势可划分为6个完整的周期;牛肉价格和羊肉价格之间存在着长期稳定的影响作用,而猪肉和鸡肉价格波动对羊肉价格波动影响较小;随机冲击对羊肉价格上涨总体呈抑制作用,但近两年表现为助推作用。     

我国生猪调控政策对猪肉价格波动的影响

基于2004—2018年周度猪肉价格、生猪疫情时间序列数据,采用一阶对数差分形式的广义自回归条件异方差模型(GARCH)和门限自回归条件异方差模型(TARCH),实证分析不同阶段猪肉价格的波动特征、不同生猪调控政策对猪肉价格波动的影响。结果表明,猪肉价格波动呈现波动性集聚特征和非对称特征,价格下跌引起的波动大于价格上涨引起的波动。不同的生猪调控政策对猪肉价格波动的影响不一样,生猪补贴政策、猪肉储备政策对猪肉价格波动起到抑制作用,可以减小市场波动风险;而近年来实施的"禁养区"等生猪调控政策提高了猪肉价格波动率。     

经济政策不确定性和生猪疫情对猪肉价格的影响

在相关研究基础上,着重分析了经济政策不确定性和生猪疫情对猪肉价格的综合性影响,并利用确定性因素分解和对数多元回归模型,对2009—2019年的中国猪肉价格进行实证分析。结果表明,中国猪肉需求呈季节性周期变化,对猪肉价格产生季节性影响;经济政策不确定性和生猪疫情会加大供给缺口,对猪肉价格产生冲击。     

江西省生猪价格波动的成因及其预警分析——基于灰色关联和LS-SVM模型

以2000年1月至2015年5月的江西生猪价格数据为研究对象,利用Census-X12和HP滤波分解方法探索生猪价格波动的特征,结合逐步回归法和灰色关联分析识别影响生猪价格波动的显著因素,在此基础上,构建LS-SVM模型对生猪价格进行预测。结果表明,生猪价格波动具有明显的季节性,每年的1月份季节因子最大,6月份降至全年的最低点;2000年以来生猪价格共经历了7个波动周期,平均周期为25.3个月;随机性成分对生猪价格的贡献日益增大,玉米价格、仔猪价格、猪肉价格、生产者预期、牛肉价格和疫情对生猪价格的波动有显著作用,其中玉米价格和仔猪价格的影响较大;LS-SVM模型的预测值和真实值很接近,平均误差仅为1.37%,LS-SVM能较好地反映生猪价格及其影响因素之间的复杂的非线性关系。     

江西省生猪价格波动的成因及其预警分析——基于灰色关联和LS-SVM模型

以2000年1月至2015年5月的江西生猪价格数据为研究对象,利用Census-X12和HP滤波分解方法探索生猪价格波动的特征,结合逐步回归法和灰色关联分析识别影响生猪价格波动的显著因素,在此基础上,构建LS-SVM模型对生猪价格进行预测。结果表明,生猪价格波动具有明显的季节性,每年的1月份季节因子最大,6月份降至全年的最低点;2000年以来生猪价格共经历了7个波动周期,平均周期为25.3个月;随机性成分对生猪价格的贡献日益增大,玉米价格、仔猪价格、猪肉价格、生产者预期、牛肉价格和疫情对生猪价格的波动有显著作用,其中玉米价格和仔猪价格的影响较大;LS-SVM模型的预测值和真实值很接近,平均误差仅为1.37%,LS-SVM能较好地反映生猪价格及其影响因素之间的复杂的非线性关系。     

疫情冲击、政策调控与中国生猪市场价格波动

本轮重大动物疫情致使生猪市场剧烈波动并造成较大经济社会影响,国家密集出台的系列调控政策可能存在加深市场波动、压缩“猪周期”等风险。为探究生猪市场价格波动的疫情冲击机理和政策调控效果,基于2005年第1季度至2021年第3季度中国生猪市场价格、生猪疫情及政策指数,采用TVP-VAR-SV模型进行实证分析。研究结果表明:疫情冲击和政策调控对生猪市场价格影响具有明显时变和周期性特征,疫情冲击更多表现为价格上涨的周期性推动作用,是生猪市场价格周期性波动的重要驱动因素。生猪政策往往是逆周期调控,但调控政策存在一定错配问题,加深了生猪市场波动、压缩了原有“猪周期”。疫情冲击对生猪市场价格影响较政策调控更大,政策调控作用在非洲猪瘟疫情发生之后更为明显,更多表现为推动价格下行。政策调控较疫情冲击存在弱滞后性和持续性,说明政策实施在连续性和稳定性方面仍需发力。建议强化生猪市场应对不确定性能力,优化调整生猪政策支持体系,进一步夯实生猪产业有序发展及市场平稳运行基础。     

广东生猪价格波动态势及时间变化特征分析 ——基于CensusX12 和H-P 滤波模型

以2010 年1 月至2015 年12 月广东生猪价格月度数据为研究对象,运用CensusX12 季节调整法 和H-P 滤波法将生猪价格波动分解为季节波动、长期趋势、周期循环波动和不规则波动4 部分,深入剖析了 广东生猪价格波动的内在规律和特征,并运用随机成分与实际价格的比值衡量外部冲击因素对生猪价格波动 的贡献程度。结果显示,广东生猪价格波动频繁,部分年份震荡剧烈;季节性波动特征非常显著,各年度变化 规律高度相似;生猪价格长期呈非线性缓慢上升趋势,具有明显的周期循环波动特征,且新一轮周期波动已经 开始;生猪价格受外部随机因素冲击较大,随机成分对生猪价格波动的贡献在5% 以上。针对广东生猪价格的 波动规律,提出了稳定生猪市场的对策建议。     

我国猪价不稳定的主要原因及对策

随着市场经济的发展和人们生活水平的提高,猪肉成为人们日常生活的必需品,猪肉价格成为体现我国居民消费水平的重要指标。近年来,猪肉价格波动周期和波动幅度不断增大,不仅给生猪养殖产业带来很大影响,而且对民众日常生活及生产各个方面造成很多不稳定因素。分析我国猪价不稳定的原因,采取相应措施稳定猪肉价格具有非常积极的现实意义。     

北京市猪肉价格波动周期识别

北京市居民对猪肉的消费量占到肉禽消费总量六成以上,猪肉价格的波动将直接影响到人们的生活质量。为深入了解北京市猪肉价格波动情况,需要识别其价格波动的周期,并研究其价格波动的特点。使用2000年1月～2010年4月北京市批发市场月度价格,采用时间序列分解法对猪肉价格的波动周期展开分析,确定存在5～14个月的短周期和34～40个月的长周期,且有波动加剧的趋势。虽然仔猪和活猪价格周期与猪肉价格周期有显著联系,互为价格变动的内因,然而外部冲击才是造成北京市猪肉价格波动加剧的主要原因。根据上述分析结果,控制北京市猪肉价格波动的根本目标是减少外部冲击对猪肉价格影响,这就有必要建立猪肉价格控制与预警体系。     

偶发冲击与增益分解:猪肉价格周期波动效应检验

2010年3月份以来,猪肉价格波动对CPI周期波动的动态冲击效应成为理论界关注的热点,归纳而言主要有支持论、短期冲击论和否定论三种代表性观点.本文在2000年1月至2010年6月问月度统计数据基础上,运用增益谱频域分析法,检验了猪内、肉禽及其制品、粮食、水产品、鲜蛋、鲜果、鲜菜7种食品价格周期波动对CPI周期波动的增益贡献.结果发现:猪肉价格周期波动对CPI周期波动仅具有短期偶发冲击作用,其对CPI周期波动增益贡献在13%～18%之间;粮食价格和水产品价格波动对CPI周期波动的增益贡献大于猪肉价格波动的冲击贡献;鲜蛋价格和鲜菜价格波动的冲击效应具有明显的节假日特征.建立核心食品类CPI制度,降低肉禽及其制品价格占食品类的权重对稳定物价周期波动,具有一定的现实意义和政策价值.     

主编速递

正"十三五"时期是全面建成小康社会的决胜阶段,农业是实现全面现代化的基础,健全农产品市场体系是武装农业现代化的重要力量。《农产品价格的长期和短期波动分析——以玉米、棉花、生猪为例》认为,农产品价格调控政策应当充分考虑价格波动的非对称性,针对性地构建长期和短期价格稳定政策,认识农产品价格波动的时变特性,有效利用市场工具规避价格波动风险。《2016年中国小麦生产、收储及成本收益分析——以河北、河南等六省为例》建议依靠科技创新提高农业生产效率,稳定小     

生猪价格调控政策成效评价

作为世界养猪大国,养猪业在中国具有举足轻重的地位。近年来,我国生猪市场价格一直呈现非正常波动状况,从1988年后,我国生猪价格大概每隔3a左右就有一次波动,并逐步呈现出明显的周期性。生猪价格的剧烈波动,不仅严重影响了生猪生产者的生产积极性和市场稳定,同时也给我国居民生活带来了极大不便。为了稳定生猪价格,促进生猪产业的健康持续发展,国家于2007年开始陆续出台了一系列生猪价格调控政策,例如《国务院关于促进生猪生产发展稳定市场供应的意见》、《中央储备肉管理办法》等。本文将从政策实施的背景、现行生猪调控政策、对现行政策评估以及对策建议等方面对其展开系统研究,以期为今后我国生猪价格调控政策的制定和实施提供些许启示。     

近年来中国生猪价格周期性波动分析与展望

受多种因素影响,近年来中国生猪市场一直呈现周期性波动的特征,价格频繁大起大落,在行业内被称为"猪周期"。生猪价格波动频繁,不仅挫伤养殖者积极性,也不利于"菜篮子"价格的稳定运行。受规模化养殖比例提高、环保约束加强等因素影响,近年来中国生猪市场周期性波动出现了一些新特点、新变化,一是价格波动周期长度加长,二是价格波动幅度收窄,三是价格"旺季不旺"。对生猪市场周期性波动的新特点及其成因进行了分析,并剖析了后期周期性波动的影响因素,在此基础上对后期中国生猪市场走势进行了预测,并对稳定生猪市场发展提出了几点建议。