中國豬肉價格波動分析：基于ARCH類模型

【摘要】基于2000年1月至2011年12月集貿市場月度豬肉價格數據，利用GARCH、GARCH-M、TARCH和EGARCH等ARCH類模型對我國豬肉價格的波動、波動的非對稱性進行分析。研究結果顯示，豬肉價格波動表現出明顯的集簇性與非對稱性，價格上漲信息引起的波動大于下跌信息引起的波動，而豬肉市場沒有存在高風險高回報的特點。于此提出，應充分利用價格波動的集簇性對未來豬肉價格的波動進行預測，建立、完善豬肉價格預警系統；應對能引起豬肉價格上漲的因素給予特別的關注，采取適當的措施穩定豬肉價格；推進金融化工具，不斷完善豬肉市場。

【關鍵詞】豬肉價格 波動性 ARCH類模型

一、引言

中國是世界上最大的豬肉生產國和消費國，豬肉是中國人民肉食的最重要的來源，年人均豬肉消費量在人均肉類消費量中所占的比重一直在60%左右。1985年之前，中國政府采取統銷統購的政策對豬肉市場進行價格管制，豬肉的價格水平在這個時期維持平穩。隨著中國經濟體制改革的推進，1985年以后中國的豬肉市場逐漸放開，市場中的供給和需求情況對豬肉價格具有決定性作用，這個時期開始中國的豬肉市場經歷了頻繁的大幅度的價格波動。如2006年豬肉價格的大跌，跌至10.71元/kg，2007年豬肉價格的大漲，漲至22.95元/kg，尤其在2008年1月時豬肉價格達到最高的25.53元/kg。而一年后，在2009年6月時豬肉價格又降到15.46元/kg這樣個低谷，進入2011年以后豬肉價格又開始反彈，出現大幅度的上漲，在9月時達到30.35元/kg的頂峰。這種大幅度和頻繁的豬肉價格波動，一方面極大地干擾了消費者的生活，另一方面對豬肉生產者的生產活動產生深遠的影響，且在傳到機制的作用下對豬肉生產的產前和產后的相關行業產生影響，甚至波及整個產業鏈。可見，從現實社會需求來看，很有必要對豬肉價格波動的特點進行分析借以提出維持豬肉價格穩定的政策建議。

二、文獻綜述

豬肉價格波動問題一直備受關注，很多學者從不同的角度進行了研究，成果也頗豐。

（一）關于豬肉價格波動的周期性特征的研究

徐磊、侯扶江（2010）的研究認為，在1985-2006年間的中國豬肉價格波動在年度內呈現出類似于U型的兩頭高中間低的季節性變化規律，而各年間的豬肉價格則出現“調整-波動”這種周期性循環的變化趨勢，且伴隨調整期逐漸縮短以及上下波動幅度不斷加劇的特征；吳瑛（2011）根據1996年至2007年間中國的月度生豬（豬肉）價格數據，運用“蛛網模型”對生豬（豬肉）價格波動的周期性進行分析，研究結果顯示，1996年至2007年間的生豬（豬肉）價格波動順次表現為趨于收斂型蛛網波動、趨于封閉型蛛網波動和趨于發散型蛛網波動。

（二）關于豬肉價格波動的影響因素研究

張磊、王娜、譚向勇（2008）在深入調查和剖析豬肉產業鏈中各關聯主體的基礎上，認為生豬養殖環節是產生豬肉價格上下波動的主要源頭；張美珍，薛繼亮，羅創國（2010）認為中國豬肉價格頻繁大幅度波動的深層次原因是生豬養殖過渡分散，集約化效益難以實現，產業化程度低下，無法實現規模經濟；韓曉虎、黃大乾、吳宇婷（2011）認為年度內豬肉價格波動主要受季節性因素影響，豬肉價格的整體上漲是由飼料成本上升導致，而豬肉價格的循環性波動則是由生豬養殖分散、生產周期長和信息不對等造成，并在不斷變化的宏觀環境及動物疫情等突發情況的影響下進一步放大。欒淑梅、壽金、呂杰、王娟（2011）基于VAR模型對省際間價格波動機制進行分析，認為在短期內主產省份的豬肉價格波動在極大程度上受到主銷省份的豬肉價格波動的帶動作用影響，存在逆向傳導機制。

（三）關于豬肉價格波動產生的影響研究

高中理、邵祥東（2010），運用增益譜頻域分析法對豬肉、糧食、水產品等7種食品價格周期波動對CPI周期波動的增益貢獻，結果顯示：在短期內，CPI周期性波動受到豬肉價格周期性波動所帶來的偶發沖擊作用的效應顯著，從長期來看，CPI周期波動受到豬肉價格周期波動增益貢獻的影響比例維持在13%-18%之間，低于糧食價格和水產品價格波動對CPI周期波動的增益貢獻；韓一杰、劉秀麗（2011）運用綜合改進的投入產出價格影響模型，測算了豬肉價格變動對CPI的影響程度，結果表明，豬肉價格對CPI的影響較為顯著，且隨時間遞增，豬肉價格上漲20%時，1個月和3個月后CPI分別上漲0.72%和0.85%，豬肉價格上漲50%時，1個月和3個月后CPI分別上漲1.75%和2.12%。

（四）關于豬肉價格波動預測方面的研究

馬雄威、朱再清（2008）在分析豬肉價格波動特征的基礎上，根據2006年4月至2007年11月中國豬肉的平均價格數據，運用灰色神經網絡組合模型（CGNN）對接下來十個月的豬肉價格進行預測，并且證實預測結果是可信的；冀德剛、周靜、李春蘭（2008）運用ARIMA時間序列模型分析方法對河北唐山市豬肉價格進行預測；羅軍、萬忠等（2011），采用指數平滑預測法對我國豬肉價格的發展趨勢進行預測，指出我國豬肉價格的基本趨勢是上升的。

因ARCH類模型在波動分析上的優勢，能對時間序列變量的波動進行準確模擬，國外學者常采用該方法對價格波動問題進行分析。而在國內，ARCH類模型主要被應用于期貨市場和股票市場的分析方面，鮮少有運用此方法對豬肉市場進行分析的文獻。據此，本文在研究豬肉價格波動的相關特性時，將采用ARCH類模型的分析方法，主要從以下幾個方面展開：①豬肉價格波動有表現出集簇性的特征嗎？②豬肉市場存在高風險高報酬的特征嗎？③豬肉價格的波動是否具有非對稱性？在本文中，集簇性的含義為大的價格波動后面常緊隨大的價格波動，而小的價格波動后面常緊隨小的價格波動；非對稱性的含義為由價格上漲信息帶來的波動與由價格下跌信息帶來的波動在程度上不對等。

三、研究方法與數據描述性統計

（一）研究方法

1.波動分析

本文將先對豬肉的價格序列與價格收益率序列予以說明和描述統計分析并用ADF法進行平穩性檢驗，之后對均值方程進行設定和ARCH-LM檢驗，接著完成GARCH模型與GARCH-M模型的建立。GARCH模型是對于波動集簇性的檢驗；GARCH-M模型是對于豬肉市場有無存在高風險高報酬特點的檢驗。

①表示均值方程，被解釋變量用表示，于本文指豬肉的價格收率，解釋變量用表示，于本文僅含的滯后項；②表示方差方程，代表于t時的條件方差，于本式中它由殘差滯后項的加權平方和構成。為使得條件方差，②式中，，

度顯著，可知豬肉價格收益率表現出明顯的波動集簇性。

Bollerslev在1986年對ARCH模型的方差方程②式進行拓展，將條件方差自身的滯后項引入②式，提出了廣義自回歸條件異方差（簡寫為“GARCH”）模型：

在③式中，代表ARCH項，代表GARCH項，

它們的滯后階數分別用p與q表示，若ARCH項與GARCH項都高度顯著，可知豬肉價格收益率表現出明顯的波動集簇性。為使得條件方差，一般要求系數與，然要求系數為非負數的條件僅是使得該模型有意義的充分條件卻不是必要條件。在GARCH模型中，產生波動的來源被劃分為變量過去的波動與外部沖擊這兩個部分，它們對本期波動的影響強度分別用和表示。

波動的持續性從模型的系數之和（）的大小中體現。

若，表明沖擊的影響將不斷擴散；若，

表明沖擊的影響將漸漸消失。與ARCH模型相比，GARCH模型有自身的優點：對較為復雜的高階ARCH模型，用比較簡單的GARCH模型進行替換，從而使得模型的識別與估計都更加容易實現。

（G）ARCH-M 模型。Engle，Lilien and Robins于1987年將引入到（G）ARCH 模型中的均值方程①式，從而提出了（G）ARCH-M 模型：

在④式中，為條件標準差的一個倍數，如果，則表示因風險的增加市場參與主體會要求獲得更高的收益，下文以該參數檢驗高風險高回報的特征是否存在于我國豬肉市場。

2.波動非對稱性分析

本文在分析豬肉價格收益率波動的非對稱性時，采用門限ARCH（簡寫為“TARCH”）模型分析方法與指數GARCH（簡寫為“EGARCH”）模型分析方法，并運用兩個模型的估計結果以相互驗證對方。

TARCH模型。Zakoǐan于1990年和Glosten， Jagannathan， Runkle于1993年提出TARCH模型，其條件方差方程可表示為：

在⑤式中，表示虛擬變量，若，則，否則，。在該模型中，表示價格上漲信息（）對條件方差的影響，表示價格下跌信息（）對條件方差的影響。若，則說明波動表現出非對稱性特征。若，則說明相比于價格上漲信息的影響，價格下跌所帶來的波動更大；若，則說明相比于價格下跌信息的影響，價格上漲信息帶來的波動更大。

（2）EGARCH模型。Nelson于1991年提出EGARCH模型，其條件方差方程可表達為：

⑥式中，表示價格上漲信息（）對的影響，而表示價格下跌信息（）對的影響。若，則表明波動表現出非對稱性特征。若，則說明相比于價格下跌信息的影響，價格上漲信息帶來的波動更大。若，則說明相比于價格上漲信息的影響，價格下跌所帶來的波動更大。

（二）數據說明與描述統計

本文使用的是2000年1月至2011年12月的集貿市場月度價格（元/公斤）數據，具體根據中國畜牧業信息網和《中國農產品價格調查年鑒》資料整理得到。

價格收益率以相鄰月份豬肉價格的對數一階差分表示，即，其中，和分別代表第t月與第t-1月的豬肉價格。豬肉價格收益率的描述統計結果見表1。據該表可知，豬肉價格收益率的峰度為4.5564，比正態分布的峰度值3大，說明豬肉價格收益率表現出尖峰與厚尾特點；且JB正態性檢驗也證實豬肉價格收益率與正態分布相異。

表1 豬肉價格收益率基本統計量

價格收益率的變化由圖1可見，豬肉價格存在波動的集聚效應和異方差效應。為準確判斷該序列究竟有無異方差效應，下文將對其進行ARCH-LM檢驗。

四、模型估計結果

ADF平穩性檢驗結果顯示：豬肉價格序列是非平穩的，而其價格收益率序列則是平穩的。且ARCH-LM檢驗結果顯示：對豬肉而言，當滯后階數為2時，檢驗概率P值小于0.0，可知殘差序列有異方差效應。而至少存在2階的ARCH效應，意味著需估計的參數有多個，可以用一個低階的GARCH模型代替，以減少待估參數個數。據此，本文對存在顯著異方差效應的豬肉市場建立ARCH模型。

豬肉市場的ARCH類模型估計結果見表2：

表2 豬肉市場ARCH類模型估計結果

（一）GARCH模型的估計結果

豬肉價格收益率方差方程中，與在1%的水平下都顯著，可知豬肉價格收益率序列具有顯著的波動集簇性，價格的過去波動對當前的波動造成沖擊，較大的波動之后常常緊接著持續時間更久的波動。與之和為0.98，小于1，因此，過去的波動對未來的影響逐漸消失。而產生波動集簇性的原因，可能有兩個方面，一方面，豬肉價格波動與我國的宏觀經濟形勢相聯系，豬肉價格波動的集簇性是由信息生成過程中的序列相關性造成；另外一方面，隨著我國豬肉市場化政策的實施與推進，市場參與主體不斷增多，人們對信息的理解方式有很大的不同，這導致豬肉價格波動集簇性的產生。

（二）GARCH-M模型的估計結果

豬肉價格收益率均值方程中，估計值是0.08，卻不顯著，可知豬肉市場未表現出高風險高報酬的特點。從這一點上可以看出，在我國豬肉市場中，相比于理性因素，非理性因素對大部分交易者的決策產生的影響更大。我國豬肉市場還存在很多不足，許多方面有待進一步發展和完善。

（三）TARCH與EGARCH模型的估計結果

在TARCH模型中，的估計值小于零，為-0.07，且在10%的水平下顯著。在EGARCH模型中，的估計值大于零，為0.23，且在1%的水平下顯著。由此可知，相比于價格下跌信息對價格波動的影響，由價格上漲信息所帶來的波動要大得多，豬肉價格波動表現出明顯的非對稱性特征。而這與French，Schwert and Stambaugh（1987）和Campell and Hentschel（1992）在研究股票市場波動非對稱性時，提出了波動反饋效應相異，究其原因，可能豬肉市場比較特殊，人們更關注價格上漲信息，存在“跌價無人問，漲價多頭管”的現象。

五、總結和政策建議

本文通過應用ARCH類模型對我國豬肉市場價格波動進行分析，得出以下結論：我國豬肉價格波動表現出明顯的集簇性；在我國豬肉市場中，高風險高報酬的特征并不存在；我國豬肉價格波動表現出顯著的非對稱性，相對于價格下跌信息對波動的影響而言，由價格上漲信息所帶來的波動要大得多。

（一）完善預警系統

上文的模型估計結果顯示，我國豬肉價格波動表現出明顯的集簇性，大的價格變動后面常緊隨大的價格變動，而小的價格變動后面緊隨的是小的價格變動。這說明，在一定程度上豬肉價格是可以預測的。相關部門應履行職責切實做好監控工作，形成一套行之有效的預警系統。政府可以通過這個系統發布相關的信息，預測市場的變化趨勢，從而調整相關政策。多年來，政府在這方面做了大量工作，目前已有較好的基礎，但還有待規范和完善；各有關部門可以在數據的收集整理、挖掘分析以及權威性預警報告的發布等方面，進一步加強努力。

（二）提高對引起豬肉價格上漲的因素的關注度和警惕性

在我國豬肉市場中，價格波動表現出顯著的非對稱性，相對于價格下跌信息對價格波動的影響而言，由價格上漲信息所帶來的波動要大得多。基于此，為穩定我國豬肉市場，對能引發豬肉價格上漲的因素，如生豬疫情蔓延、生豬飼養原料價格上漲、勞工成本增加以及突發性需求增加等情況，各政府相關部門、豬肉生產企業以及消費者等主體應給予特別的關注，提前采取應對措施，預防豬肉價格大幅度上漲。

（三）金融化推進

對于豬肉市場波動帶來的產業系統性風險，還可以運用包括信貸、保險以及期貨等現代金融工具進行防范。探索建立和完善生豬期貨市場，通過期貨的價格發現和風險規避功能，使得生豬養殖者能夠根據期貨市場現有的交易行情，對未來生豬市場的價格變化趨勢有更加準確和及時的了解，進而合理調整養殖生豬的規模和飼養周期，使得豬肉市場供給與需求相均衡。此外，還應建立生豬發展基金，促進生豬養殖業規模化、集約化發展，以穩定豬肉市場市場價格，避免價格的大幅波動。

參考文獻

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基金項目：本文由福建師范大學校級重點學科“產業經濟學”學科建設資金提供支持。

作者簡介：華曉麗（1989-），女，福建師范大學經濟學院2011級碩士研究生，研究方向：產業組織理論、農業經濟。

（責任編輯：龍大為）