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    基于時(shí)間序列的2020年活雞價(jià)格走勢(shì)分析

    2020-09-17 13:43:22武寒雨
    現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技 2020年17期
    關(guān)鍵詞:活雞殘差波動(dòng)

    武寒雨

    摘要 ? ?雞肉作為我國第二大肉類消費(fèi)品,與國民經(jīng)濟(jì)、生活密切相關(guān),探究預(yù)測(cè)活雞價(jià)格未來走勢(shì)對(duì)穩(wěn)定雞肉價(jià)格和市場(chǎng)供應(yīng)具有重要意義,對(duì)養(yǎng)殖戶經(jīng)營決策具有一定幫助。本文通過ARIMA和ARCH類模型對(duì)2000—2019年的活雞月度價(jià)格進(jìn)行擬合,經(jīng)過AIC最小信息準(zhǔn)則、誤差均方根等方法綜合評(píng)價(jià)出ARIMA-ARCH模型為最優(yōu)模型。該模型表明我國活雞價(jià)格波動(dòng)具有集簇性,后期價(jià)格受前一期外部因素影響顯著。模型動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果顯示活雞價(jià)格將在2020年3月止跌,4—12月活雞價(jià)格將持續(xù)、緩幅上漲。

    關(guān)鍵詞 ? ?時(shí)間序列;ARIMA模型;ARCH模型;ARIMA-ARCH模型;活雞價(jià)格;2020年

    中圖分類號(hào) ? ?F323.7 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 ? ?A

    文章編號(hào) ? 1007-5739(2020)17-0260-03 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識(shí)碼(OSID)

    雞肉是我國第二大肉類消費(fèi)品,在豬肉供給受到影響時(shí),雞肉會(huì)成為主要替代品。當(dāng)前我國雞肉平均消費(fèi)量仍低于發(fā)達(dá)國家,隨著國民健康意識(shí)的不斷增強(qiáng),肉雞消費(fèi)市場(chǎng)依然具有很大的增長空間。受禽流感等因素影響,我國肉雞價(jià)格急漲急跌,往往造成養(yǎng)殖戶經(jīng)營困難,不利于雞肉的穩(wěn)定供應(yīng),甚至對(duì)CPI造成影響?;铍u主要以批發(fā)的形式交易,因而活雞的批發(fā)價(jià)格對(duì)肉雞零售價(jià)格具有引導(dǎo)作用。據(jù)中國畜牧網(wǎng)估算,2019年全國范圍內(nèi)至少有80億只雞鴨通過活禽市場(chǎng)消費(fèi),每天超過2 200萬只交易量。2000—2020年以來,活雞價(jià)格波動(dòng)的頻繁性、劇烈性給經(jīng)營者和消費(fèi)者帶來不利影響。因此,研究活雞價(jià)格變動(dòng)特征并預(yù)測(cè)未來價(jià)格走勢(shì)是目前研究的重點(diǎn)問題之一。通過時(shí)間序列模型分析活雞價(jià)格變動(dòng)特征,預(yù)測(cè)2020年活雞價(jià)格走勢(shì)就是本文的主要目的。

    在相關(guān)畜產(chǎn)品價(jià)格走勢(shì)的模型研究文獻(xiàn)中,關(guān)于生豬、肉雞價(jià)格的研究較多,大多采用X12方法、HP濾波法[1]、AR

    MA模型[2],一些學(xué)者運(yùn)用ARCH[3]類模型研究畜產(chǎn)品價(jià)格時(shí),時(shí)間跨度比較短,缺乏模型間的比較。劉 春等[4]、韓星煥等[5]、王貝貝等[6]基于X12法、HP濾波法和ARMA模型對(duì)活雞、肉雞價(jià)格波動(dòng)特征及走勢(shì)作出分析。周金城[7]發(fā)現(xiàn)我國大米、豬肉、西紅柿等9類農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格都存在非線性轉(zhuǎn)換特征,同時(shí)發(fā)現(xiàn)非對(duì)稱ARCH類模型擬合效果優(yōu)于線性AR模型。我國活雞價(jià)格走勢(shì)急漲急跌且波動(dòng)較大,與金融市場(chǎng)的波動(dòng)相似。本文在借鑒以往學(xué)者研究基礎(chǔ)上,采用金融分析領(lǐng)域常用的ARIMA與ARCH類模型,對(duì)基于2000—2019年活雞月度價(jià)格數(shù)據(jù)的時(shí)間序列進(jìn)行建模比較,分析是否存在非對(duì)稱效應(yīng),并選擇最優(yōu)模型對(duì)2020年活雞價(jià)格走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

    1 ? ?數(shù)據(jù)來源及處理

    1.1 ? ?數(shù)據(jù)來源

    2000年1月至2019年8月活雞月度價(jià)格數(shù)據(jù)來源于中國畜牧業(yè)信息網(wǎng)(http://www.caaa.cn/market/zs/article.php?zsid=7),共計(jì)236個(gè)樣本量。由表1可知,活雞月度價(jià)格均值為14.12元/kg,最大值為21.52元/kg,最小值為8.19元/kg,標(biāo)準(zhǔn)差為3.92,說明活雞價(jià)格波動(dòng)大。偏度為負(fù),峰度大于0,表明活雞價(jià)格數(shù)據(jù)分布比正態(tài)分布更陡峭,在峰的左邊有大的偏差值,且JB統(tǒng)計(jì)量在1%水平顯著,拒絕無正態(tài)條件分布,說明該序列顯著異于正態(tài)分布。

    1.2 ? 平穩(wěn)性檢驗(yàn)及處理

    時(shí)間序列分析前,需要判斷變量是否平穩(wěn),變量平穩(wěn)是模型估計(jì)有效前提。變量如不平穩(wěn)通常需要對(duì)該變量對(duì)數(shù)化、差分該序列使其平穩(wěn)。本文通過ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)對(duì)活雞價(jià)格變量做平穩(wěn)性檢驗(yàn)。平穩(wěn)性檢驗(yàn)P值為0.89,大于5%顯著水平,因而不能拒絕原假設(shè),即存在單位根,表明活雞價(jià)格序列為非平穩(wěn)時(shí)間序列。

    本文將活雞價(jià)格變量對(duì)數(shù)化再做差分處理使其平穩(wěn),經(jīng)過一階差分后的時(shí)序圖顯示(圖2),序列一直圍繞零軸波動(dòng),沒有明顯規(guī)律,初步判斷該序列是平穩(wěn)的。此時(shí)再用單位根檢驗(yàn)得P=0<0.05,所以拒絕原假設(shè),認(rèn)為序列平穩(wěn)。

    1.3 ? ?純隨機(jī)性檢驗(yàn)

    如果活雞價(jià)格的變動(dòng)屬于純隨機(jī)波動(dòng),就很難根據(jù)歷史信息預(yù)測(cè)未來價(jià)格。因此,需要判斷活雞價(jià)格變量是否為純隨機(jī)性序列。查看Q統(tǒng)計(jì)量的P值均為0,拒絕原假設(shè),認(rèn)為該序列是非白噪聲序列,具有研究下去及對(duì)未來預(yù)測(cè)的意義。

    2 ? ?活雞價(jià)格模型分析

    2.1 ? ?ARIMA模型

    通過上一節(jié)的分析,我國活雞價(jià)格是差分平穩(wěn)序列,適合ARIMA模型進(jìn)行分析。因此,本文首先對(duì)活雞價(jià)格進(jìn)行ARIMA分析。根據(jù)ARIMA模型定階 “從一般到簡單”的思路,通過每次去除1個(gè)系數(shù)最不顯著的變量來縮減模型,再比較AIC及考慮其他統(tǒng)計(jì)量,選定最優(yōu)的模型形式。以我國活雞價(jià)格最優(yōu)的ARIMA模型為根據(jù)輸出結(jié)果,得到的擬合模型為ARIMA(2,1,0):

    Δlog(p)=0.0039+[AR(1)=0.295,AR(2)=-0.159]

    通過相關(guān)圖和Q統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)可知,殘差為白噪聲,顯示擬合有效。再對(duì)其進(jìn)行LM檢驗(yàn),在10階時(shí)仍不顯著(P=0.832 8),殘差序列不存在自相關(guān),殘差檢驗(yàn)通過。

    2.2 ? ?ARCH模型

    已知活雞價(jià)格序列為非白噪聲序列,活雞價(jià)格作為因變量本身存在自相關(guān),因變量自相關(guān)的存在是殘差異方差性的主要原因之一。而對(duì)于異方差性的修正有助于提高模型參數(shù)估計(jì)的精確度。因此,需要對(duì)ARIMA(2,1,0)模型進(jìn)行條件異方差效應(yīng)檢驗(yàn),判斷是否需要使用ARCH類模型進(jìn)行修正,進(jìn)一步提高參數(shù)估計(jì)的精確度。

    采用異方差A(yù)RCH LM檢驗(yàn)建立了ARIMA(2,1,0)模型,判斷該序列是否存在ARCH效應(yīng)。結(jié)果表明,二階P統(tǒng)計(jì)量的相伴概率分別為0.040 9和0.041 0,都小于5%的顯著水平,可判斷出具有ARCH效應(yīng)。因此,可以使用ARCH模型來提取殘差平方序列中蘊(yùn)含的相關(guān)信息。

    2.2.1 ? ?模型定階。在已知模型的殘差序列存在ARCH效應(yīng)的前提下,通過圖3得知,殘差序列的偏自相關(guān)系數(shù)一直比較小,基本控制在2倍標(biāo)準(zhǔn)差以內(nèi),在滯后1階時(shí)偏自相關(guān)系數(shù)接近于2倍標(biāo)準(zhǔn)差,為消除模型隨機(jī)干擾項(xiàng)的異方差性,建立ARCH(1)模型。

    2.2.2 ? ?模型估計(jì)。確定了ARIMA(2,1,0)模型為均值模型之后,建立殘差序列的ARCH(1)修正模型來估計(jì)參數(shù)。已知活雞價(jià)格的統(tǒng)計(jì)特征顯著異于正態(tài)分布,經(jīng)比較學(xué)生t分布和廣義誤差分布,發(fā)現(xiàn)學(xué)生t分布能更好地描述數(shù)據(jù)特征。因此,本文選用學(xué)生t分布和ARCH(1)模型估計(jì)參數(shù)。如圖4所示,模型參數(shù)均顯著,進(jìn)而得到如下2個(gè)方程。

    均值模型:DLOGPt=0.006+0.33DLOGPt-1-0.12DLOGPt-1+et

    波動(dòng)率模型:ó2t=0.000 63+0.32e2t-1

    2.2.3 ? ?模型檢驗(yàn)。對(duì)ARIMA-ARCH模型殘差序列進(jìn)行LM檢驗(yàn),在lag=5時(shí),F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量為0.473 3,不顯著,說明模型已經(jīng)不存在ARCH效應(yīng)。

    3 ? ?其他ARCH模型的比較

    已知ARIMA(2,1,0)模型存在ARCH效應(yīng),本文將ARCH模型的擴(kuò)展、改進(jìn)模型進(jìn)行比較,進(jìn)一步選擇最優(yōu)模型。

    表1是各模型的對(duì)數(shù)似然函數(shù)、AIC、SC值,進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn)各模型擬合效果相近,但ARIMA-ARCH模型的估計(jì)參數(shù)更加顯著,因而ARIMA-ARCH模型為最優(yōu)模型。

    4 ? ?模型預(yù)測(cè)

    模型預(yù)測(cè)是利用已觀測(cè)到的樣本值估計(jì)未來某個(gè)時(shí)刻的取值,有靜態(tài)預(yù)測(cè)和動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)2種方法。該模型靜態(tài)預(yù)測(cè)誤差較小,泰爾不等系數(shù)接近于0(0.012 893),表明該模型預(yù)測(cè)精度高。如圖5所示,動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)時(shí)間段為2020年3月至 2020年12月,預(yù)測(cè)結(jié)果表明,2020年3月活雞價(jià)格跌至最低價(jià)19.5元/kg,4—12月,活雞價(jià)格將持續(xù)性上漲,漲幅趨緩。

    5 ? ?結(jié)論

    本文主要討論了ARIMA模型和ARCH模型在活雞價(jià)格時(shí)間序列中的應(yīng)用。建立了基于2000—2019年活雞月度價(jià)格的2個(gè)顯著模型,經(jīng)過綜合比較認(rèn)為ARIMA-ARCH模型擬合效果最優(yōu)。由ARIMA-ARCH模型可知,活雞價(jià)格存在過山車式的密集波動(dòng),活雞價(jià)格在經(jīng)歷急漲或急跌后容易引起價(jià)格的報(bào)復(fù)性下跌或上漲。本期活雞價(jià)格波動(dòng)會(huì)受到上期外部因素沖擊,一般延續(xù)1個(gè)月。預(yù)測(cè)結(jié)果表明,活雞價(jià)格在年初受疫情影響下挫至3月后,將迎來價(jià)格反轉(zhuǎn),活雞價(jià)格將持續(xù)小幅上漲。

    建議養(yǎng)殖戶要有一定的反周期意識(shí),通過深加工方式延長產(chǎn)業(yè)鏈,減小禽流感等疫情所造成的利空影響;政府要規(guī)范活雞市場(chǎng)交易,在禽流感等疫情期間,為養(yǎng)殖戶打通綠色交易渠道,防范活雞價(jià)格的大起大落,保障雞肉供應(yīng)。

    6 ? ?參考文獻(xiàn)

    [1] 賈鈺玲.我國肉雞產(chǎn)業(yè)波動(dòng)規(guī)律及價(jià)格預(yù)警分析[D].北京:中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院,2015.

    [2] 李文紅.基于指數(shù)平滑模型和ARIMA模型的博興縣雞蛋價(jià)格預(yù)測(cè)[D].濟(jì)南:山東財(cái)經(jīng)大學(xué),2018.

    [3] 鄭燕,丁存振,馬驥.禽流感疫情對(duì)我國畜禽產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)的影響[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理,2018(2):69-76.

    [4] 劉春,辛翔飛,王濟(jì)民.我國肉雞價(jià)格波動(dòng)趨勢(shì)分析[J].中國家禽,2019,41(20):69-74.

    [5] 韓星煥,姜天龍.我國活雞價(jià)格波動(dòng)成因分析:以2000—2011年為例[J].中國畜牧雜志,2012,48(12):46-49.

    [6] 王貝貝,肖海峰.基于ARCH類模型的中國畜產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)特征研究[J].農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與科技,2015,26(4):67-71.

    [7] 周金城.我國農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)的非線性動(dòng)態(tài)調(diào)整研究[D].長沙:湖南大學(xué),2014.

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