广西活猪价格周期性节律分析

2019年以来,我国生猪价格又开启了下跌行情,元月份活猪价格下跌了1.76元/千克,同比去年下跌18%。生猪价格的剧烈波动,再次引发大家对生猪价格波动周期的思考。本文利用广西20个县(市、区)定点调查价格信息数据,对1993年以来广西生猪价格走势情况进行分析。25年来生猪价格经历了七个完整的周期,第八个周期在持续中。生猪市场每3-4年就发生一次大的价格波动,呈现出明显的规律性特征。     

生猪价格计量模型构建与分析

以2004年1月~2010年7月间影响生猪生产育肥配合饲料价格价格、玉米价格、豆粕价格和小麦麸价格为解释变量,采用经典时间序列计量经济学方法,构建了一个统计特征合理的生猪生产函数。通过对模型的分析发现:育肥配合饲料价格、玉米价格及待宰活猪前一期价格对待宰活猪价格影响较大。     

国内化肥价格或将小幅回升

连续下跌4个月的国内生猪价格自6月开始终于止跌反弹,并连续一段 时间小幅上扬.难道如同持续回调的房地产行业,生猪养殖业也进入了"小 阳春"?     

基于ARIMA模型的四川省生猪价格预测

利用2008年5月～2013年3月的四川省生猪价格数据,建立ARIMA(p,d,q)模型,通过比较筛选最终确定选用ARIMA(2,1,2)模型,利用该模型对2013年4月～2013年7月这4个月的生猪价格做出了预测,预测结果表明:四川省的生猪价格在这四个月里会持续上涨,但是不会出现大涨暴涨的局面,政府应该做好储备肉的适量投放以稳定生猪以及猪肉市场的稳定。     

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。     

新年猪价“两头高,中间低”

生猪周期拉长根据历史规律,生猪行情3年为一个周期,价格高峰和低谷通常间隔1年半,包括补栏母猪到生猪供应上市需要"3个月配种、4个月妊娠、5个月育肥"共12个月的生产周期,以及养殖户对价格变化反应的滞后期。2004年、2008年和2011年曾出现了三轮显著的猪周期。照此推算,2011年     

生猪市场供需基本平衡

今年11月中旬,全国生猪市场供需基本平衡,生猪价格基本稳定。10月份以来生猪价格呈现下降趋势,但跌幅不大,近1个月时间全国生猪收购均价维持在14.4~14.6元/公斤。     

生猪养殖户迎来曙光

多种因素促进猪肉价格上涨 今年1-4月,生猪价格持续不断下调,养殖户仔猪补栏积极性受挫,生猪生产面临着巨大压力。国家发改委等部门针对生猪价格持续下跌情况,及时启动防止生猪价格过度下跌调控预案,自3月份以来已连续启动两批猪肉收储,对生猪价格的支撑作用不断显现,生猪价格开始趋向稳定。     

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。     

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。     

养殖规模化对平缓生猪价格周期效应的中美比较与现实启示

我国生猪养殖规模普遍偏小,行业集中度低,生猪价格呈现明显的周期性波动。影响生猪价格周期的因素很多,养殖规模化是因素之一。本文从养殖规模化的角度,通过分析我国生猪价格周期情况以及美国三十多年生猪养殖规模化进程表明,养殖规模化程度与生猪价格周期逐渐拉长、价格最大波幅收窄趋势一致,在一定程度起到了稳定器的作用。从规模化程度、驱动因素、规模效应及政策效应四个方面比较分析了中美养殖规模化对生猪价格周期影响的差异性,认为我国以散养户和小户养殖场为主的养殖结构、我国养殖行业自上而下的驱动因素、养殖技术水平相对较低以及补贴政策方式的不同是导致中美差异性的原因。同时,结合我国实际情况,提出了完善养殖规模化整体规划、行业转型升级、推出生猪期货、加大金融支持力度、鼓励生猪产业链整合等政策建议来发展我国规模化养殖,达到平缓生猪价格周期的目的。     

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。     

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。     

2012年生猪市场分析及后市预测

2011年猪肉价格创下历史新高之后,养猪户纷纷补栏,导致生猪存栏量增加,2012年春节后市场供应量一直处于饱和状态。但是终端消费低迷不振,加上进口猪肉的冲击,春节后生猪价格连续下滑4个月,跌幅明显较往年大,国家迅速启动缓解生猪市场价格周期性波动调控预案,开展冻猪肉收储,2012年下半年生猪价格稳中有升,全年呈“U”型走势。尽管饲料等养殖成本上涨趋势减缓,但产能仍然大于需求,2012前期猪价上涨的速度和幅度较快,猪价处于高位,但猪价上涨空间有限。预计2013年上半年猪肉价格趋向平稳,或会受淡季影响而轻微向下,2013年下半年则因猪肉供应减少,猪价有望反弹。     

中国生猪生产情况及后期走势分析

“十一”黄金周过后终端消费重现疲态,肉类需求平淡,全国各地生猪屠宰企业的收购力度明显减弱,加之市场流通领域的猪肉供应仍然较为充裕,致使猪市承压弱势波动。虽然屠宰企业不断压低生猪出栏价,但养殖户能适时调整生猪出栏量,未见到明显压栏情况;虽然各地生猪行情盘整不断,但全国猪市保持弱势维稳之势。未来一段时间,猪源相对充足,生猪市场整体供应量仍然较大,生猪价格不会出现明显的起伏,猪价在震荡徘徊一个时期后,随着猪肉消费需求的增加,生猪价格会出现一定的涨幅,或在年底进入上行通道,春节前可能是最高点。     

关于中国生猪市场价格调控的思考和建议

近年来,中国生猪市场价格经历了过山车一样的行情,并给养猪业和整个猪肉产业链带来了重大影响,为了给中国政府提供如何稳定中国生猪市场价格的建议,首先分析了中国生猪价格波动的基本规律,然后介绍了稳定猪肉价格的国际经验,最后,为中国政府提供了缓解价格剧烈波动的几点建议,主要包括:在探索调控生猪市场价格时政府应该具有风险管理意识,生产者、市场经营者和政府应各司其职,共同管理好不同程度和发生概率的中国生猪市场价格波动风险;政府应充分利用生产者能力和市场来缓和转移价格风险。     

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。     

中国规模生猪养殖效率测度及其补贴政策效益评价研究

利用曼奎斯特指数和倍差法分析中国2001—2016年生猪补贴政策实施前后的生猪养殖效率,旨在科学地对中国生猪补贴政策效益进行评价。结果表明,在该时间段,中国大规模和中规模生猪养殖的规模效率总体上略有增长,技术效率和纯技术效率下降明显;生猪养殖规模不同,其全要素生产效率变化也有所差异;大、中规模生猪养殖的技术效率变化指数波动幅度并不大,但是全要素生产率和技术进步变化指数波动幅度大,且两者都呈现出同步变化趋势;生猪补贴政策整体上降低了生猪养殖的规模化效率。进一步研究发现,饲料等要素投入的多少对不同规模生猪养殖的规模效率影响差异显著,表现为投入越多,生猪养殖规模效率越大。地域GDP越高,大规模和中规模生猪的养殖规模效率也会越大,而且生猪调出大县奖励和畜牧标准化养殖补贴政策降低了大规模和中规模生猪养殖的规模效率。由此可知,中国生猪养殖规模效率的提升并不能过多地依赖于生猪补贴政策,而应该更多地从根本上提高养殖技术。     

2014年猪肉市场形势分析及走势预测

分析了2014年中国猪肉供应、消费和贸易情况以及对市场的影响,进而总结归纳了生猪产品市场价格走势的特点和影响因素。2014年猪肉阶段性供应过剩特征明显,生猪价格快速下跌后又快速反弹,第4季度进入低位震荡。受能繁母猪存栏连续下降影响,未来生猪供应量将会下降,猪价春节前仍然回升,但幅度不大。2015年下半年有可能出现生猪阶段性供需偏紧情况,生猪市场总体要好于2014年。     

生猪价格与玉米价格动态调整关系研究

采用回归、Granger检验、协整检验和Enders-Siklos检验研究生猪价格与玉米价格间的动态调整关系。结果表明:两者呈正相关关系,玉米价格是生猪价格变化的Granger原因。生猪价格与玉米价格存在线性协整关系;Enders-Siklos检验表明两者间存在门限惯性长期均衡关系,生猪价格与玉米价格差减少时的调整速度比增加时的调整速度快。价值规律的作用,政府的不同应对措施和生猪生产过程的特点等是上述结果产生的主要原因。提出了改进生猪价格发布信息平台、普及相关信息到基层养猪农户和广大消费者,以形成良好的市场预期;在影响猪价及引导猪农决策的时候充分考虑两价格之间的非对称调整关系等建议。