時間序列分析在對豬肉價格的預測分析中的應用

[摘要] 文章通過引入Box-jenkins隨機序列ARMA(p ， q)和ARIMA(p ，d， q)模型，對河北省唐山市豬肉進貨價格變化情況進行了預測和分析，并提出一些對策和建議。

[關鍵詞] 豬肉進價 ARIMA(p ，d， q)模型

自從2007年五月份以來，全國豬肉價格普遍上漲，而且上漲速度和上漲幅度都比較大，引起了全社會的普遍關注。本文試圖采取時間序列的分析方法，通過對唐山市2005年～2007年豬肉價格的分析，找出豬肉價格的變化規律，并預測未來的發展趨勢，同時提出減少這種價格波動的幾點建議。

一、建立模型

1.數據預處理。據唐山市物價局提供的2005年～2007年唐山市每月豬肉平均進價的數據，令Xt表示t月的豬肉進價。根據序列Xt的變化曲線不難看出它是非平穩序列，故對其作一階差分變換得到序列Yt。根據平穩性的非參數檢驗法，經計算統計量|Z|=1.85724<1.96，所以對于α=0.05的顯著性水平，認為序列Yt是平穩的。同時根據自相關函數的變化，發現數據還具有一定的周期性，還需對序列進行季節性差分。因此對序列Xt建立ARIMA(p，d，q)×(P，D，Q)模型。

2.模型定階。由于序列Yt的自相關函數呈正弦波衰減特征，而偏相關函數在k=2之后呈現拖尾特征，由此初步判定非季節模型應用ARIMA(2，1，0)模型；同時由于Xt的一階季節差分序列偏自相關系數在k=1時截尾，故考慮季節性ARIMA(1，1，0)模型。同時考慮ARIMA (1，1，0)×(1，1，0)模型和ARIMA(1，1，1)×(1，1，0)模型和ARIMA(2，1，1)×(1，1，0)模型對數據的擬和情況。通過比較ARIMA(1，1，0)×(1，1，0)模型的AIC和SBC值最小，因此可以認為利用ARIMA (1，1，0)×(1，1，0)對Xt進行擬和是比較合適的。

3.模型的檢驗和預測。本文采取殘差序列的卡方檢驗，通過觀察殘差序列的自相關函數圖，其自相關系數均落在置信區間內，而且Box-Ljung統計量在所有時點上都沒有顯著性顯示，因此確定模型的擬合精度很高，認為ARIMA(1，1，0)×(1，1，0)模型可以用來預測未來豬肉價格的走勢。借助SPSS12.0軟件，對唐山市豬肉價格的發展趨勢進行預測。預測結果如下(表一）：

表一2008年唐山市豬肉價格的預測值

二、預測數據的分析與建議

根據預測結果，唐山市的豬肉價格還將會小幅增長，并繼續呈現出以一年為周期的規律性變化。在一月及八月份以前價格繼續上漲，而一月及八月份以后有小幅回落。這可能跟中國人的消費習慣有關，同時這階段傳統節日較多，人們對肉的需求量增加，所以價格上漲。另外從價格的變化趨勢可以看出自從2007年7月份以來，豬肉價格迅速上漲，分析可能有以下原因：

1.隨著經濟的迅速發展，人民生活水平的提高，帶動了物價上漲。從而導致養豬的成本較以前顯著提高，養豬者為了追求利潤，肯定要提高生豬價格。

2.由于2006年上半年豬肉價格一直比較低迷，使得許多中小規模的養殖者退出養豬業，加之下半年的疫情，使得生豬的存欄率顯著下降，造成了07年豬肉市場供不應求的局面。

為了盡量減少這種豬肉價格的大幅波動，解決豬肉的供求矛盾，筆者認為可以從以下幾個方面入手：

1.政府加強市場的監管。盡量減少豬肉在流通環節不必要的費用，嚴厲打擊收購環節中的強收、強買行為;加大零售環節差價的控制，嚴禁病豬流入市場。以此提高養豬戶和養豬企業的利潤，從而提高他們的養豬積極性。

2.成立豬肉市場信息中心，建立健全豬肉價格的預警機制，并把豬肉價格的走勢及時傳達給養殖戶，引導他們盡可能控制出欄時間，避開市場風險。

3.加大防疫力度，避免疫情出現。尤其是在價格波動的高峰期，生豬快速補欄時更應加強防疫力度，保證生豬的健康快速發展，確保豬肉價格的平穩運行。

參考文獻:

[1]時間序列分析簡明教程(M）.張樹京 齊立心 北京:北方交通大學出版社2003.9

[2]陳平雁等:SPSS10.0統計軟件高級應用教程（M）.北京:人民軍醫出版社，2004.1

[3][美]G.E.P.Box，G.N.Jenkins and G.C.Reinsel著．顧剛主譯:時間序列分、預測與控制（M）.北京:中國統計出版社，1997

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