疫情对生猪价格影响的VAR模型分析

【目的】探究疫情对生猪价格波动的影响机制有助于预测价格的短期波动。【方法】采用2009年2月至2020年7月共138个样本量的月度数据,通过VAR模型对疫情和生猪价格的联系进行实证分析。【结果】(1)疫情是生猪价格的GRANGER因果原因,反之不成立。(2)疫情对生猪价格波动的影响呈现出持续性和滞后性特征,其中持续性特征表现为在初期4个月内对生猪价格造成直接的负向影响,在中期5个月到16个月之间对生猪价格产生正向影响,第17个月之后疫情的影响趋于消失;而滞后性特征表现为：疫情在发生后14个月内对生猪价格的平均影响程度约为5.03%,最大影响时滞约10个月,第11月时影响达到最大值8.223%。【结论】疫情是影响生猪价格波动的重要因素,加强疫情净化效率,增强对生猪市场的调控,有利于保障生猪养殖,保证猪价的平稳。     

棉花市场价格时序变动、风险特征及作用因素分析

【目的】研究棉花价格波动的特征及其主要作用因素,分析棉花市场价格波动的机理和规律,为科学测度棉花市场风险,完善棉花价格形成机制及棉花市场风险管理提供重要的参考依据。【方法】基于我国2000年1月~2017年11月集贸市场棉花(籽棉)月度价格,采用统计学方法,分析棉花市场价格的时序变动特征;运用EGARCH-X-M模型系统,分析棉花价格波动的风险特征及其作用因素。【结果】均值方程中的条件方差项的系数估计值ρ为0.185>0,条件方差方程中,条件方差对数项的系数估计值β为0.860,接近但小于1,杠杆效应项的系数估计值γ为-0.608<0,表明棉价波动存在显著的阶段性结构变化特征及集簇性、不对称性和负杠杆效应,棉花市场的波动性与价格之间及价格收益率与波动性之间存在显著的正相关关系,即预期价格越高,波动风险越大,波动风险越大,价格收益的预期补偿越高。【结论】我国棉花价格政策系列改革及市场环境变化,是造成棉花市场价格波动阶段性结构变化的主要原因。当棉花价格形成由市场机制主导时,价格风险管理措施配套完善对于稳定棉花市场价格波动具有重要的作用。     

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。     

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。     

基于易腐特性的我国柑橘市场价格波动风险分析

【目的】基于易腐特性探讨柑橘市场价格波动的风险特征，对于把握柑橘市场发展规律、促进我国柑橘产业持续发展具有重要意义。【方法】基于2016年1月1日—2020年12月31日的日频数据，运用VaR方法和GARCH及其衍生的EGARCH模型，从易腐特性角度比较研究蜜桔、砂糖橘、芦柑、脐橙、甜橙和沙田柚等柑橘市场价格波动风险。【结果】易腐特性是柑橘价格波动风险的重要影响因素，即相较弱易腐性的柑橘水果而言，强易腐性的柑橘水果价格波动幅度更大，波动频率更高。风险价值分析结果表明，在90%置信水平下我国各品类柑橘价格波动的风险价值均高于安全阈值，且强易腐性柑橘的价格涨跌风险高于弱易腐性柑橘，表明不同品类柑橘的价格风险与其易腐特性强度密切相关。风险特征分析结果表明，各品类柑橘价格波动均具有较强的集簇性特征，且强易腐性柑橘价格波动的集簇性程度普遍高于弱易腐性柑橘，导致其价格风险更加难以预测，可能陷入连续下跌的境地。各品类柑橘价格波动对外部冲击的反应均呈现出明显的不对称性，且强易腐性柑橘价格波动对负向信息冲击的反应更强，更加容易被引发出剧烈震荡。【建议】构建柑橘价格波动预警机制，及时监测市场风险；推动柑橘贮藏保鲜设施建设，稳定市场价格波动；实施品类差异化的柑橘市场保险机制，降低市场经营风险。     

主产区、主销区与全国羊肉价格波动差异研究——基于 PVAR 模型的实证分析

【目的】掌握我国羊肉价格区域之间的波动差异,为制定科学合理的价格调控政策提供参考,进 一步促进我国畜牧业健康发展。【方法】采用 2000 年 3 月至 2018 年 9 月的季度数据,分别构建主产区、主销 区与全国羊肉市场价格作为价格序列的面板数据,运用面板向量自回归模型（PVAR）对 3 个价格序列进行区域 差异分析。【结果】除主产区黑龙江省外,主产区、主销区与全国羊肉价格互为双向因果关系;主产区、主销 区的羊肉价格波动对全国羊肉价格具有显著的影响作用,相比于其他省份,内蒙古、四川和上海对全国羊肉市 场价格形成具有主导作用;主产区羊肉价格波动的贡献率普遍高于主销区,价格调控政策不能一刀切,应重点 放在羊肉生产方面。【结论】主产区和主销区羊肉价格之间存在较大的区域差异,羊肉价格调控政策需考虑区 域差异。建议政府应重点加强供给层面扶持奖励政策、完善羊肉市场信息发布及预警机制,并健全完善羊肉主 产区和主销区全产业链追溯体系,确保羊肉市场稳健运行。     

国际食用植物油价格对我国食用植物油价格的非对称传导分析

【目的】研究国际与国内食用植物油价格的非对称性传导关系,为合理应对食用植物油价格波动风险,保障我国食用植物油安全提供对策建议。【方法】基于2007—2020年度食用植物油月度价格数据,利用门限自回归模型考察国际与国内食用植物油价格的非对称性传导关系。【结果】花生油、菜籽油和大豆油国际与国内价格具有非对称协整关系,在长期国际花生油价格变动的9.7%、大豆油价格变动的33.0%会传导至国内,而短期内菜籽油和大豆油的国际价格会迅速传导至国内;当国际花生油和菜籽油价格下跌时,国内花生油和菜籽油价格每月分别纠正17.8%、22.4%的偏差,而当菜籽油和大豆油价格上涨时,国内菜籽油和大豆油价格每月分别纠正12.0%、10.6%的偏差;食用植物油价格传导具有非对称性,国际市场价格下降或上升时,国内不同食用植物油价格调整偏差的时间差异很大。【建议】为应对食用植物油价格波动的风险,政府应降低食用植物油进口集中度,适当分散和开拓进口来源;建立完善的食用植物油价格监测预警机制;培育食用植物油期货市场规避市场风险。     

生猪价格波动对散养户生产福利影响的实证分析

选取1980要2012年散养生猪相关数据,运用Minot福利模型,测算出生猪散养户生产的短期福利和长期福利,并就散养户生产福利的变动规律和影响因素展开分析。结果表明,短期福利和长期福利的波动趋势完全一致,长期福利始终大于短期福利但差异并不明显;生猪价格是散养户生产福利的直接影响因素,价格转折点处福利效应变动最大;生猪养殖的粮食投入通过影响生猪供给量来影响散养户的生产福利,是影响生产福利的间接因素。     

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。     

苹果价格波动特征及影响因素分析

【目的】通过对苹果价格典型波动周期分析,研究其价格波动特征,并分析影响价格波动的主要因素,从而提高苹果价格的稳定性,增加果农收入,保障居民对苹果的正常消费,促进苹果产业的健康稳定发展。【方法】文章以2009年7月至2019年6月全国苹果月均市场价格为研究对象,使用HP滤波分析法对价格数据进行趋势分解,从苹果价格的季节性、周期性、随机性对价格进行特征分析和影响因素分析。【结果】苹果季节性价格呈现"U型"变化趋势,每年2月份为苹果价格的高峰期,每年9月份为苹果价格的低谷期;2009—2019年苹果价格可划分为6个完整周期和1个不完整周期,以陡降陡升型为主。【结论】近10年的苹果价格整体上呈现上升趋势,波动周期较为显著,并且具有非对称性和不可重复性;随机冲击对苹果价格具有一定影响,且呈现出放大的趋势。根据苹果价格波动的周期分析出苹果的供给和需求对苹果价格起着决定性作用,影响苹果供给的因素主要有苹果产量、库存量以及进出口量;需求因素主要包括居民的消费偏好及居民的收入水平。     

大豆生产者价格波动影响因素实证分析

【目的】深入剖析大豆生产者价格波动的影响因素,缓解我国大豆价格频繁波动。【方法】通过选取2001—2014年度数据,结合国内生产与需求状况、外部因素及国家政策等因素,运用VAR模型实证分析了我国大豆生产者价格波动的影响因素。【结果】国际大豆价格、大豆进口量和生产成本与大豆生产者价格波动呈正向关系,但生产成本对大豆生产者价格波动产生的影响不显著;大豆压榨量与大豆生产者价格波动在短期内呈明显的反向关系,豆粕价格与大豆生产者价格波动呈微弱的反向关系。【结论】外部市场变化对我国大豆价格波动的影响更加显著,应该综合利用关税措施来缓和我国大豆价格剧烈波动。     

基于HP滤波法的新疆枣果价格波动特征

【目的】研究新疆枣价的波动特征和规律,为调节价格波动幅度、促进枣产业发展提供参考。【方法】运用季节调整法和HP滤波法,分析新疆枣果市场价格的波动趋势、规律和特点。【结果】2010年4月~2017年5月间,新疆枣价整体呈现下跌趋势,平均月增长率为-1.06%。2012年,新疆枣价下跌,此后枣价呈阶梯状缓慢下降趋势;新疆枣价在每年11~12月处于最高值,在次年4~6月处于最低值;枣价呈现周期性变化规律,波动频率从2年左右逐渐缩短为1年半,波幅从36.16%降至6.01%,波动峰值逐渐下降。【结论】新疆枣果市场价格呈现明显下降趋势;季节性变动对价格波动影响明显,价格波动呈现V字型季节变化特征;价格周期性变化特征明显,价格波动幅度逐渐减小、波动频率加快,价格小幅起伏更加频繁。     

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。     

生猪价格波动特征及形成机理的异质性——基于M-K检验和协方差分析

为探究生猪价格波动特征及形成机理的异质性,借助2000年1月至2017年3月生猪价格数据,从结构突变的视角出发,借助非参数Mann-kendall识别价格数据的结构变点,并利用Census-X12和协方差分析方法探索三种成分在不同阶段对生猪价格贡献度的异质性,构建统计模型分析生猪价格波动的成因及其影响程度。结果表明,2000年1月-2017年3月间,生猪价格在2007年5月发生了突变;相对于前一阶段,2007年6月-2017年3月期间价格的不规则成分影响增大,季节性越来越明显,2007年5月之后生猪价格背后影响因素对其非线性作用更为突出;不规则因素对生猪价格的贡献度从第一阶段的0.004增加到第二阶段的0.014,季节因素的贡献度从0.029上升到0.065,但趋势周期因素的贡献度从0.967下降为0.921。整体来说,猪肉价格和仔猪价格对生猪价格的影响较大,不同影响因素在不同的阶段对生猪价格的作用大小及作用方向存在差异,养殖成本和疫情成为新型影响因素。     

基于时间序列法的广西原糖价格预测

【目的】为了了解广西原糖价格的未来走势,掌握原糖价格的变动情况。【方法】使用时间序列法中的季节性ARIMA模型,分析2001年1月至2016年4月183个月份数据,预测广西原糖2016年5月至2017年4月的价格。【结果】广西原糖价格在2016年上半年一直保持着平稳状态,但自下半年起,原糖价格逐渐上升并在11月达到全年价格顶点,在12月时原糖价格出现明显回落现象,2017年的1-4月的原糖价格没有较大幅度波动。【结论】时间序列法的的预测精度较高,可以得到较准确的广西原糖价格的趋势图。     

基于VEC模型分析新疆棉花价格空间传导关系

【目的】分析我国新疆棉花价格与全国棉花价格、国际棉花价格的横向传导机理和规律,为完善新疆棉花价格形成机制及棉花市场风险管理提供参考。【方法】采用向量误差修正模型,选取2007~2019年新疆328级棉花现货价格、全国328级棉花现货价格和国际棉花价格CotlookA指数月度数据,研究三者之间的传导关系。【结果】我国新疆棉花价格、全国棉花价格与国际棉花价格,三者之间存在协整关系,国际棉花价格每变动1%,使新疆棉花价格变动1.103%、国内棉花价格变动1.065%。短期,国际棉花价格对新疆和全国棉花价格的传导效应明显,上一期国际棉花价格每变动1%,使本期我国新疆棉花价格变动0.241%、本期全国棉花价格变动0.3%。我国新疆棉价及全国棉价均受国际棉花价格的单向影响,我国新疆棉价与全国棉价之间没有显著的影响关系。【结论】我国新疆棉花现货市场与国际棉花现货市场日益紧密相关,国际棉花现货价格对我国新疆棉花现货价格起主要的引导作用,我国新疆棉花市场被动接受其他市场的价格波动输出,导致新疆棉花价格波动的风险高。     

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。     

小波变换—BP 神经网络的农产品价格预测研究

【目的】农产品价格变动关乎国计民生,由于农产品的价格受到多方面因素的共同影响,其价格预测也一直是研究中的难点。只有充分分析农产品价格的变化趋势才能提高价格预测精度,更好地指引农产品产业健康发展。【方法】文章以菠菜、大白菜、番茄、辣椒和马铃薯5种蔬菜为研究对象,基于2013年1月至2018年12月共72组月度价格数据,研究农产品价格变动趋势,并基于小波变换和BP神经网络构建农产品价格组合预测模型。首先利用小波变换对价格进行db5的3尺度分解,其次采用BP神经网络模型对分解出的趋势部分和细节部分分别进行预测,最后对各分量的预测结果进行组合重构。【结果】采用预测精度指标对5种蔬菜的价格预测结果进行评价分析,其平均绝对误差最小值为0.083元/kg,平均百分比误差最小为3.95%,均方根误差最小值为0.102。【结论】将小波变换和BP神经网络结合起来的组合预测模型具有较好的农产品价格预测性能,该组合方法能适应多种蔬菜的价格预测,具有普适性。但农产品价格波动幅度和强度会对该模型的预测精度产生影响。     

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%。     

国内外天然橡胶期现货价格波动关系研究

【目的】近年来,随着重要农产品保障战略的逐步实施,党和国家十分重视天然橡胶产业发展,天然橡胶等战略性农产品的供需形势及价格走势越来越受到社会各界的关注。尤其是新冠肺炎疫情暴发以来,构建国内国际双循环相互促进的新发展格局显得至关重要。天然橡胶作为国内重要的战略物资,期货市场发展日渐成熟,研究其国内外价格波动关系规律也就势在必行。【方法】利用2010年以来商务部对国内外天然橡胶的统计数据,采用单位根检验、格兰杰检验、脉冲响应模型、方差分析等经济学模型方法分析了国内外天然橡胶期现货价格波动规律及内在联系,并对未来天然橡胶供需走势进行了预测。【结果】天然橡胶国内期货价格影响着国内现货价格,也影响着国际期货价格变动,国内期货价格上涨会对国外期货和国内现货价格产生正向影响,但受国际期货价格影响的程度是国内期货价格影响的近10倍;国内期货价格的发现作用较强,价格辐射力越来越大。【结论】基于国内外天然橡胶期现货价格波动的关系,建议出台提升天然橡胶产业竞争力的优化天然橡胶生产保护区精准支持政策、对天然橡胶市场监测预警、强化天然橡胶产业链各环节建设等政策建议。