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。     

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。     

猪肉价格的时空分布格局和影响因素分析

以2005-2014年30个省份的猪肉价格为研究对象,采用空间统计学中单变量全局空间自相关分析研究猪肉价格的时空分布格局,利用双变量全局空间自相关分析方法研究猪肉价格与供给、需求、成本3方面11个影响因素的时空耦合关系。研究结果表明,在时空关系方面,2005-2008年猪肉价格总体上呈地区间的显著正相关性,2008年之后相关性减弱,猪肉价格的空间差异较大;影响因素方面,猪肉价格与成本因素的生猪价格、仔猪价格、玉米价格呈较强的正相关性。     

基于ARCH类模型的中国畜产品价格波动特征研究

运用ARCH类模型对1995年1月至2014年4月期间九种畜产品的价格波动特征进行了实证分析。研究表明:肉雏鸡市场没有显著的异方差效应;仔猪、毛猪、猪肉、牛肉、羊肉、活鸡、蛋雏鸡和鸡蛋市场价格波动具有显著的集簇性;牛肉市场具有高风险高回报的特征;仔猪市场价格波动具有非对称性,即价格下跌信息引发的波动比价格上涨信息引发的波动大。提出:防范畜产品价格剧烈频繁波动,尤其是仔猪和毛猪价格;完善畜产品市场交易机制,引导市场主体理性投资;关注引起仔猪价格下降的因素并采取针对性措施。     

中国生猪价格波动影响因素的实证分析

分别从供给和需求两个层面来阐述引起中国生猪价格波动的主要影响因素,通过建立多元线性模型和1阶AR(1)模型对“季节调整”后的数据进行回归分析,以此测度各主要因素对生猪价格的影响程度.结果表明,生猪价格波动的原因主要来自于供给方面,从回归结果来看,生猪价格与仔猪价格、玉米价格、鸡肉价格呈正相关,与生产者预期、疫情呈负相关,其中玉米价格的波动对生猪价格影响最大,其次是仔猪价格.提出了要稳定玉米价格及高效安全的饲料供应、保障能繁母猪达到合理规模、健全生猪生产和市场的预警机制、强化生猪疫病防治体系的建设等政策建议.     

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。     

宏观环境因素对猪肉价格影响分析

影响猪肉价格的因素包括宏观因素和微观因素,阐述宏观环境因素对猪肉价格的影响,主要从宏观经济环境、猪肉市场政策环境、猪肉市场流通环境和猪肉市场发育程度四个方面来分析其对猪肉价格波动的影响。     

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。     

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%。     

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。     

生猪价格波动原因探析

长期趋势、季节性、周期性和不确定因素是影响中国生猪价格波动的主要原因。研究表明,成本上升和需求刚性增长使生猪价格呈现长期上涨的趋势;生产的阶段性使生猪价格呈现一年以上的从低到高、再从高到低周而复始的周期性波动;生产与消费的季节性使生猪价格在一年中拥有规律的季节性特征;自然灾害、疫病等不确定因素使生猪价格在波动幅度和持续时间上出现非常规性波动。由于中长期生产成本持续上涨,近期内养殖周期和季节性不可改变,对于养殖主体来说,控制生产成本、提高养殖技术、加强疫病防范管理水平比预测价格以调整产量更为重要。     

外部冲击对肉产品价格的影响——以疫病为例

将生猪疫病影响指数作为疫病的代理变量,分析其对猪肉、鸡肉、牛肉、羊肉价格的影响,结果表明,疫病每上升1%,猪肉、鸡肉和牛肉价格将分别下降3.03%、0.99%和0.05%,而羊肉价格则会上升0.70%。疫病自身变化呈现L形,对4类肉产品价格的影响比例呈现倒U形曲线,因此,对于由疫病引起的价格波动要区分对待,并且着力缩短疫病的影响期和影响程度。     

近期我国猪肉价格大幅度上涨的原因及趋势分析

2011年5～7月,我国猪肉等居民生活必需品价格大幅上涨,在一定程度上对我国国民经济的健康运行及人民生活造成了影响.从猪肉市场长期供求关系、周期性波动以及外界因素等方面,对近期猪肉价格大幅上涨的原因进行了分析,在此基础上预测猪肉价格的未来走向,并针对性地提出了相关调控建议.     

我国生猪价格波动影响因素分析

一直以来,我国公民在肉类消费中主要依赖于猪肉。近年来生猪价格波动剧烈,通过研究历年生猪价格和相关文献发现生猪价格会受到各种因素的影响,因此对这些影响因素先展开定性分析,并运用逐步回归、随机森林及神经网络等方法综合分析得出影响生猪价格的几个主要因素。最终研究表明影响生猪价格的两大主要因素分别是玉米价格和仔猪价格,牛肉价格和豆粕价格对生猪价格的波动也有着一定的影响,最后基于以上分析给出合理性建议。     

仔猪价格攀升空间有限饲料价格仍具上涨潜力 预计生猪价格继续上行

近段时间,随着生猪价格持续走高,仔猪价格节节攀升。不过,由于冬季是补栏淡季,并且冬季饲养成本增加以及冬季仔猪成活率不高,再加上饲料原料居高不下等因素的影响,目前很多养猪户补栏积极性不高,仔猪价格上扬空间有限。11月的第三周全国猪肉平均价格有所回升。据了解,目前猪肉供求关系还是比较紧张,国内压猪现象比较明显。随着冬季消费量的进一步加大,猪肉价格还将持续走高。饲料原料市场上,国内玉米产区购销活动增多,但农民大多观望,市场成交量并没有显著提升。国储加大拍卖力度,但目前已经难以对市场价格构成     

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。     

我国猪肉及其主要替代品价格波动的关联性

选取2009年1月至2018年12月的猪肉、牛肉、羊肉和活鸡的集贸市场月度价格数据,运用格兰杰因果关系检验、VAR模型和脉冲响应等方法,分析我国猪肉及其主要替代品价格波动的关联性.结果表明:(1)研究期间我国牛肉价格与羊肉价格的上涨幅度较大,猪肉价格波动最为剧烈,而鸡肉价格的波动曲线则更为平缓.(2)从传导机制上看,猪肉市场价格更易受牛肉市场价格波动的影响,牛肉价格和羊肉价格互为彼此价格波动的重要影响因素,而鸡肉价格与猪肉价格之间的关联性相对较弱.(3)牛肉价格对其他3种肉类价格的溢出效应最为明显,随后依次为猪肉、羊肉和鸡肉价格.建议加强保供稳价宏观调控、建立肉类价格预警机制、保障肉类市场供给稳定.     

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。     

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。     

疫病冲击对中国畜产品价格波动的影响

基于2009年2月—2020年1月中国主要畜产品价格及生猪疫病指数，借助带有随机波动性的TVP-VAR模型，实证研究非洲猪瘟等生猪疫病冲击对畜产品价格波动的时变影响。研究结果表明：非洲猪瘟等生猪疫病冲击对畜产品价格波动存在明显时变影响，且冲击影响持续时间长；疫病冲击更多表现为正向作用，非洲猪瘟对畜产品价格正向冲击影响大，推动畜产品价格全面上涨，但近期推动作用有所放缓；猪肉价格受到的冲击影响大，鸡肉价格次之，牛羊肉价格相对较小；非洲猪瘟与其他生猪疫病对畜产品价格波动的冲击影响无明显贡献差异，须将其他疫病防控置于非洲猪瘟防控同等重要地位。建议完善市场预警机制，增强疫病冲击应对能力；健全政策支持体系，强化市场供给保障水平；充分发挥替代效应，着力缓解市场供需矛盾；多方面多渠道切实降低非洲猪瘟等疫病冲击对畜产品价格波动的影响。