国内外生猪价格整合研究:基于月度时间序列数据的检验

本文基于国内外生猪价格的月度时间序列数据,运用现代时间序列分析考察了国际、国内两个市场的生猪价格数据,并进行了长期协整关系、短期动态关系和格兰杰因果关系的检验。结果表明,国际市场猪肉价格与国内市场仔猪、活猪、猪肉价格之间存在着单向的格兰杰因果关系,国际市场猪肉价格波动会导致国内生猪价格的同向波动。其中,对国内仔猪价格的影响最大。基于VAR模型的脉冲响应函数分析表明,国内市场生猪价格主要受自身的前期价格影响,而对来自于外部市场价格的冲击反应较弱。     

基于VAR模型的我国猪肉价格与CPI的相关性研究

猪肉作为 "菜篮子"商品之一,对于稳定物价水平具有重要作用。利用2008年至2018年的猪肉价格和CPI月度数据,基于VAR模型,研究了近年来我国猪肉价格波动对CPI影响的持续期。结果表明:猪肉价格与CPI之间存在单向格兰杰因果关系;猪肉价格变动对CPI的影响在2年之内较为显著,CPI变动对自身的影响在1年之内较为显著,之后影响效果均逐渐动态趋于零。     

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%。     

基于 VAR 模型的生猪价格、玉米价格与大豆价格的互动关系

利用VAR模型、格兰杰（ Granger）因果关系检验等实证分析的方法探究我国生猪价格、玉米价格与大豆价格的互动关系。结果表明,从长期来看,生猪价格波动最主要的原因在于其自身的波动,玉米价格对生猪价格的影响程度大于大豆价格的影响程度,玉米、大豆的价格受生猪价格的影响较大。玉米价格和生猪价格互为Granger原因;生猪价格是大豆价格的Granger原因,但是大豆价格却不是生猪价格的Granger原因;玉米价格和大豆价格互为Granger原因。针对这些问题,笔者提出了相关的政策建议。     

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。     

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。     

基于多维关联规则的猪肉价格波动原因分析

我国是世界上最大的猪肉生产国和消费国,猪肉是我国人民肉食的主要来源,分析猪肉价格的波动原因具有重要意义。以2006—2015年猪肉价格月度数据为研究对象,采用数据挖掘中的多维关联规则算法,定量分析猪肉价格与供给、需求、成本3个方面9个影响因素之间的影响关系。结果表明,供给因素方面,猪肉价格与猪肉产量、年末存栏量、出栏猪肉呈负相关性;需求方面,猪肉价格与居民消费水平、牛肉价格和鸡肉价格呈正相关性,其中牛肉价格的变动对猪肉价格影响较大;成本方面,猪肉价格与生猪价格、仔猪价格和玉米价格呈正相关性,其中生猪价格的变动对猪肉价格敏感性较高。运用数据挖掘技术定量分析猪肉价格和影响因素的关联程度,以期为有关部门稳定猪肉价格提供科学依据。     

2011年广东生猪产业发展形势及建议

首先对2011年广东生猪市场价格情况进行分析,发现广东生猪价格呈先扬后抑、总体上升走势;其次从生猪供应大幅波动、成本持续高位运行、猪周期影响等方面探讨了猪肉价格大幅度波动的原因,并对2012年广东生猪价格走势进行了预测,认为广东猪肉价格将振荡回调;最后针对2011年猪肉价格大幅度波动的现状,提出做好价格预警和信息发布工作等建议.     

华东地区生猪产业链价格传导研究

猪肉是中国居民食物消费的主要品种之一,其价格上涨或下跌关系着消费者的切身利益。研究包括猪肉在内的生猪产业链产品的市场价格波动及传导,有助于生猪产业的健康发展。华东地区是中国生猪主产区之一,经济发展水平居全国前列,其生猪产业链市场价格波动的影响不仅局限于该地区,还波及全国生猪市场。利用华东地区2005年1月至2016年6月玉米价格、育肥猪配合饲料价格、仔猪价格、待宰活猪价格和去皮带骨猪肉价格月度数据组成的生猪产业链价格系统,通过Johansen协整检验、脉冲响应函数等方法实证分析了华东地区生猪产业链价格传导机制。结果表明,生猪产业链各环节价格存在长期均衡关系,反向误差修正能力偏弱;顺产业链价格传导较逆产业链更顺畅;生猪产业链价格传导存在1个月或两个月的时滞,活猪价格在整个产业链中起重要作用。最后提出政府应适当干预、加强价格公开和信息发布等发展思路。     

基于时间序列的中、美、欧盟生猪市场相互影响关系研究

为了考察国外生猪市场价格对国内生猪市场价格的影响以及影响程度和可能的影响机制,运用向量误差修正模型和Vector Autoregression模型,对美国、欧盟生猪市场价格波动和国内生猪市场价格波动之间的互动关系及传导效应进行了实证分析。根据Johansen检验和恩格尔-格兰杰两步法对中国、欧盟和美国的猪肉市场进行检验发现,国内生猪市场价格与欧盟、美国生猪市场价格之间存在着长期均衡关系。中国、美国、欧盟生猪市场之间存在着一个内在的、相互影响的价格均衡调节机制,预示着中国的养猪户与美国、欧盟的生猪生产者有着相同或类似的竞争环境。为了确保我国广大生猪养殖散养户的效益,建议在创建生猪市场价格预警体系时,我国应重点考虑国外生猪市场价格对我国生猪市场价格的影响。为维护生猪价格的稳定,建立中、美、欧盟3国(地区)共同的生猪市场信息交流、价格预警体系非常重要。     

外界冲击对猪肉价格波动的非对称性影响

外界冲击对猪肉价格波动的影响存在非对称性,研究这一问题对理解猪肉价格形成和制定稳定生猪生产政策具有重要意义。已有猪肉价格波动性的研究忽视了外界冲击发生时猪肉价格波动所处的周期。首先,将猪肉价格波动划分为上涨周期和下跌周期2个阶段,运用指数GARCH模型研究不同周期猪肉价格对正向冲击和负向冲击的非对称性反应特征。其次,从生猪养殖主体结构、养殖者价格预期、生猪市场交易机制3个方面解释猪肉价格非对称性波动的原因。最后,为养殖者选择生猪生产策略和政府部门制定稳定生猪生产的政策提供政策建议。     

基于VAR模型的生猪价格波动的实证研究

运用VAR模型,构建了生猪价格与玉米价格、仔猪价格、猪肉价格、育肥猪配合饲料价格之间的动态关系系统,着重探讨玉米价格、仔猪价格、猪肉价格、育肥猪配合饲料价格波动对生猪价格波动的影响规律,并根据中国畜牧信息网2000年1月~2010年11月的121个月度数据进行了实证分析。     

生猪产业政策不确定性对产业链价格波动的影响北大核心CSCD

近年来,生猪产业链价格波动渐趋剧烈,对生猪产业发展和居民消费带来较大影响。探究生猪产业政策不确定性对生猪产业链价格波动的影响对稳定生猪产业链价格波动具有积极意义。本文基于《人民日报》构建生猪产业政策不确定性指数,选取2001年1月—2020年9月的月度数据,运用时变参数向量自回归(TVP-VAR)模型实证分析了生猪产业政策不确定性变动对生猪产业链价格波动的动态影响。研究表明:生猪产业政策不确定性对产业链价格波动造成的影响存在差异,其中,对仔猪价格的冲击最大,生猪、猪肉价格次之,对饲料价格冲击最小,在冲击方向上呈现正负交替变化的特征;蓝耳病,"瘦肉精"事件,非洲猪瘟所处三个时期的生猪产业政策不确定性对产业链各环节价格的冲击影响存在差异性;生猪产业政策不确定性导致经济主体预期决策和行为发生改变,进而造成供求关系的变化,是导致价格波动的重要原因。基于此,政府产业调控应适时适度,推动市场共享信息服务体系的建设与完善;同时提高生物安全水平;加强畜牧业人才培养。     

北京市猪肉市场价格传导机制分析及展望

收集了北京市与周边生猪产地市场价格,生猪、仔猪、育肥猪配合饲料、玉米及白条鸡价格,运用向量自回归模型、格兰杰因果关系检验和脉冲响应函数,分别考察了北京市猪肉市场空间与层级市场间价格传导规律。研究发现北京市猪肉市场受辽宁、河北、河南等产地市场影响,生猪价格存在着明显的单向和双向传导关系。从产业链角度分析发现,玉米价格、仔猪价格和生猪价格在一定程度上导致了猪肉价格的变动。     

食品安全事件发生对畜禽产品价格波动的影响机理与实证

病死猪、瘦肉精等肉类食品安全事件时有发生,已成为影响肉类产品价格波动的重要外因之一。基于生猪食品安全事件、猪肉和鸡肉价格数据,采用平滑转换自回归模型和事件分析法,分析国内生猪食品安全事件对畜禽产品价格异常波动的影响过程,探讨其产生差异的原因。结果表明,食品安全事件发生前,猪肉价格和鸡肉价格表现出明显的对称性,呈现出"此消彼长"的特点;食品安全事件的发生对畜禽产品价格的负向影响呈现"V"型态势;食品安全事件发生后,猪肉市场逐渐恢复至正常水平,而鸡肉价格受到的负向影响持续时间较长,且更为复杂,引发了剧烈的波动。食品安全事件发生当月,猪肉价格受到消费恐慌和信任危机的影响,短期内出现需求萎靡,而鸡肉市场因过度估计鸡肉替代猪肉而增加市场供给,导致供过于求,价格下跌;食品安全事件发生后,猪肉价格受政府宏观调控影响,短期内保障了生猪市场价格的稳定性,鸡肉市场依靠自身市场调控恢复至正常水平。因此,为缓解生猪食品安全事件对畜禽产品市场价格异常波动的影响,提出建立食品安全信息网络平台,避免消费恐慌和信任危机;及时发布畜禽市场供给和交易量,引导畜禽产品有效供给;营造良好的市场运营环境,发挥畜禽产品自我调节功能的政策建议。     

我国农产品价格与CPI动态关联性分析

采用1997-03—2013-12的时间序列数据,构建贝叶斯DCC-GARCH模型,分析农产品价格与居民消费价格指数(CPI)之间的动态关联性。结果表明:1)农产品价格及CPI的波动具有非对称性,波动衰减速度缓慢,且衰减速度随着波动幅度的加大而减缓。2)畜产品价格与CPI关联更为密切,粮食价格与CPI关联相对较弱;畜产品价格中与CPI波动关联性最强的是猪肉价格,其次为鸡蛋和鸡肉价格,牛羊肉价格与CPI关联度相对较小,粮食价格中籼稻和粳稻价格与CPI的关联度更高。3)农产品价格与CPI的关联性具有时变性;畜产品价格与CPI波动关系大致表现出前期稳定,后期更为密切的特征。农产品市场重要程度、国家政策支持力度及随机事件冲击,致使关联性在品种间和时间上存在差异。     

基于VAR模型的猪肉储备政策效果分析

猪肉是我国最为重要的肉类消费品,但近年来价格波动频繁,严重损害了养殖者和消费者的利益。同时,以玉米为代表的饲料价格波动也在一定程度上影响着我国猪肉价格的平稳运行。为了平衡供需、平抑价格,政府实施了猪肉储备政策,但根据现有文献来看,政策实践效果却存在不确定性。本研究基于VAR模型分析玉米与猪肉价格波动关系及储备肉政策的效果,利用VAR、脉冲响应、方差分解以及加入政策外生变量的VAR模型发现:玉米价格变化率是猪肉价格变化率的格兰杰原因,反之不然。猪肉价格变化率受自身影响较大,对玉米价格变化率扰动的响应较小。猪肉储备政策的收储和放储对猪肉市场价格干预效果不显著。     

基于多维关联规则的猪肉价格波动影响因素分析及预测建模研究

【目的】我国是猪肉生产及消费的大国,近年来,猪肉价格波动呈现频率加快、幅度增大的趋势。猪肉价格波动不仅增加农户收益的风险性,也在一定程度上影响广大民众的生活。正确识别猪肉价格波动的影响因素并对猪肉价格波动进行科学预测,有助于确保市场健康平稳运行。【方法】运用多维关联规则定量分析生猪养殖加工产业链、替代品市场、宏观经济环境变化、突发性事件和国际市场环境等 5 方面共 16 种因素与猪肉价格波动的关联和影响程度,将挖掘得到的高相关因素作为模型输入变量,运用支持向量回归机构造提前多步的猪肉价格波动预测模型。【结果】与猪肉价格波动关联程度最高的前 3 位因素是生猪疫病、生猪价格和仔猪价格,置信度分别为 1.00、0.93 和 0.82;对猪肉价格影响程度最大的前 3 位因素是生猪疫病、猪肉产量和出栏猪肉量,提升度分别为 1.84、1.67 和 1.67。相较于基准预测模型,将 12 个高相关影响因素作为模型输入,均方根误差减少 29.11%,平均绝对百分比误差减少 16.00%。【结论】使用多维关联规则进行变量筛选,不仅能减少模型的变量个数,还能有效提高模型的预测精度。鉴于生猪疫病对猪肉价格波动的关键影响作用,政府相关管理部门应提高对动物疫病的风险防范意识。     

山东省食用菌价格变动特征及其影响因素分析

平菇、金针菇和双孢菇是山东食用菌重点发展的品种,其价格变动显著影响山东食用菌的整体发展。基于季节调整模型和H-P滤波分析法对3种食用菌价格进行分解发现,其均存在鲜明的季节特性,价格波动循环因子接近两年一个周期,但3种食用菌的价格走向并不一致。借助单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验,探究居民消费价格指数(CPI)、基料价格对3种食用菌价格的作用机理。结果显示:CPI是3种食用菌价格变化的格兰杰原因,而基料价格变动并非所有食用菌价格变动的格兰杰原因。为更加精确地探究和预测食用菌的价格变动趋势,分析食用菌价格变动的影响因素,在后续的研究中应扩展食用菌的研究品种和原材料类型,并综合物流、信息流、技术等因素进行深入分析。     

基于VAR模型的我国农产品生产价格指数与CPI关系的实证分析

CPI上扬与农产品价格上涨有着密不可分的关系,政府和相关部门也在利用农产品价格上涨的契机推动粮食、生猪等农产品产业结构调整,以确保农民增收.结合经济学原理和相关学者的研究对农产品价格和CPI的关系问题进行了经验分析,并选定时间序列数据,构建合适的VAR模型对农产品生产价格和CPI的关系进行实证分析,运用格兰杰因果检验来完善检验的结果,对农产品价格和CPI的关系进行定性和定量的分析,并提出相应的对策建议.