我國天然橡膠價格波動預警研究
——基于ARIMA模型與黑色預警法

鄧詩璇 余玩婷 張德生

（海南大學管理學院 海南海口 570228）

天然橡膠是國民經濟建設、現代工業和國防建設的重要戰略資源，具有需求量大、用途廣泛且不可替代等特殊性，在日常生活、工業、醫療、航空和軍工等領域有著廣泛的用途，對國家安全和經濟發展起著舉足輕重的作用。亞洲是目前主要的天然橡膠生產、消費地。我國現天然橡膠種植面積1 728萬畝（1畝≈667m2），同時也是天然橡膠消費量最大的國家。近年來，天然橡膠價格持續低迷，導致膠農植膠割膠積極性受到影響，甚至出現棄割現象，對我國橡膠產業的長期發展造成不利影響。因此，找尋對天然橡膠價格短期走勢預判的方式，對天然橡膠價格進行預警，對保護膠農利益，促進天然橡膠產業發展十分重要。

國內外關于價格預測的方法大致分成4種：經濟計量模型、時間序列模型、領先經濟指標法和預期調查法[1]，針對農產品價格短期預測大多使用時間序列模型，以ARIMA模型最為常見。除了對蔬菜、水果、大豆等多種農產品價格進行預測以外，[2-4]，這種方法同樣也被運用到了天然橡膠價格的短期預測中。張曉麗等[5]考慮到國際市場價格變化對我國的影響，基于ARIMA模型對國際天然橡膠價格進行短期預測。侯冰凌等[6]在此基礎上著眼于國內，分析我國天然橡膠價格的整體走勢和特點，構建ARIMA模型對天然橡膠價格進行預測。ARIMA模型法短期預測準確度較高，且考慮了隨機干擾，但并未對天然橡膠價格波動進一步建立預警體系和模型。對比部分發達國家深入探索價格監測預警研究，構建相對完善的農業監測預警體系而言[7]，我國針對農業監測預警的研究起步較晚，對價格預警系統研究也較為匱乏。學者們多在糧食、大豆、蔬菜等其他農產品領域構建價格預警模型[8-9]；天然橡膠作為小宗作物，受到的關注有限，學者針對天然橡膠價格研究多數集中在天然橡膠價格波動及影響因素、期現貨價格間的相關關系等方面[10-13]；在天然橡膠價格預警方面，只有少數學者嘗試構建天然橡膠價格預警指標體系[14-15]，但并未研究該時間段內天然橡膠價格預警情況。

鑒于此，本文擬從經濟預測、預警基本理論出發，運用ARIMA模型法對天然橡膠價格進行短期預測并計算其價格波動率，運用黑色預警法建立價格預警模型，確定天然橡膠價格波動預警的警情指標和警限后，實現對未來我國天然橡膠價格進行預警，保證天然橡膠市場有序運行，便于相關部門及時采取措施提高膠農植膠、割膠積極性，保障我國天然橡膠供給安全。最后，提出加強我國天然橡膠價格預警研究的對策和建議。

1 數據與方法

1.1 數據來源

本文采用的天然橡膠價格數據為2000年3月至2022年3月的中國期貨收盤價的月平均價格，數據來源于WIND數據庫，見圖1、表1。

表1 2000—2022年中國天然橡膠期貨月平均收盤價（連續）相關統計數值

1.2 數據描述性統計分析

由圖1可知，從2000年3月至2022年3月，中國天然橡膠期貨月平均收盤價（連續）呈現出震蕩波動的變化形態。其中，2008年3月至2012年3月期間的價格變動幅度較大，最高點在2011年3月份左右，最低點約在2002年1月份。從圖中可知，價格波動呈現出一定的周期變化

圖1 2000—2022年中國天然橡膠期貨月平均收盤價（連續）走勢圖

1.3 研究方法

預測是指依照事物發展規律性，運用科學的知識和方法，估計、判斷、評價事物未來的發展趨勢與狀態。我國天然橡膠價格短期預測即在掌握天然橡膠歷史期貨價格的基礎上，以經濟學理論為指導，運用計量經濟學方法，定量化地預判我國天然橡膠價格的短期發展趨勢。

本文使用ARIMA模型預測未來我國天然橡膠價格，為后續預警分析做準備。預警相比預測來說更加嚴謹，主要分為“明確警義”“尋找警源”“分析警兆”“預報警度”4個階段。本文將天然橡膠價格波動作為預警對象，利用黑色預警法，將影響預警危害的程度分為五級，分別是：負向重警、負向輕警、無警、正向輕警、正向重警，確定警度的變化區間即警限。依據前文ARIMA模型預測結果，對2022年4月我國天然橡膠價格波動的警情進行預警，并指出預警結果造成的后果和影響。

2 我國天然橡膠價格短期預測

2.1 ARIMA模型

時間序列表示按時間先后順序排列的數列，代表指標在不一樣的時間上的數值。ARIMA模型作為隨機性時間序列分析方法的歸納，主要是剖析序列自身概率或者是隨機性質，用ARIMA模型進行短期預測精度相對更高。通過構造ARIMA（p,d,q）模型得到平穩序列，d表示差分的階數，AR表示自回歸，p表示對應的自回歸項。MA表示移動平均，q表示對應的移動平均項數。ARIMA模型先進行平穩性檢驗并對不平穩數據進行處理，經分析后選取模型最優階數，最后對模型進行預測，得出預測評價效果。ARIMA模型的前提是要求時間序列是穩定的，或差分之后是穩定的。ARIMA模型只能作為短期預測，因為它忽略了其他不確定因素的影響，而這在預測的期望值中無法反映。

2.2 平穩性檢驗

在構建ARIMA模型前，需對序列進行平穩性檢驗。將天然橡膠期貨價格序列取對數后，ADF檢驗結果見表2。可以看出，經一階差分后的檢驗統計量（△lnprice）在1%的水平上顯著，序列為平穩序列。可運用ARIMA模型對天然橡膠價格進行預測。

表2 ADF檢驗結果

2.3 ARIMA（p,d,q）模型識別

2.3.1 確定單整階數d由平穩性檢驗可知d=1。

2.3.2 確定自回歸階數p和移動平均階數q由圖2可知，dlnprice的自相關在第2階，因此可以擬合MA(1)與MA(2)；偏自相關類似，可以擬合AR(1)與AR(2)。p和q的最終確定需從低值開始測驗，直至定出合適的模型為止，初步適合lnprice的 模 型 有：ARIMA(1,1,0)、ARIMA(1,1,1)、ARIMA(0,1,1)、ARIMA(0,1,2)、ARIMA(1,1,2)、ARIMA(2,1,1)。

圖2 dlnprice的自相關函數和偏自相關函數

2.3.3 ARIMA（p,d,q）模型估計與檢驗 通過多次試驗后，選擇出最佳模型。由于ARIMA(2,1,2)模型的AIC與BIC最小（表3），經比對和實驗，最終確定最優模型為ARIMA(2,1,2)，此時擬合效果較好。具體模型表示為：

表3 通過檢驗的ARIMA模型的各項參數值

其中，lnpricet表示對數后的天然橡膠月度價格序列。μt表示隨機誤差項。

為了保證該模型的適用性與準確性，對該模型的殘差進行相關性檢驗。圖3為ARIMA(2,1,2)模型的殘差序列的自相關和偏自相關數情況，AC與PAC值顯著趨向于0，說明ARIMA(2,1,2)模型的殘差序列不存在自相關，即殘差為白噪聲。

圖3 ARIMA(2,1,2)模型殘差相關圖

2.4 我國天然橡膠價格擬合預測

通過Eviews 8對我國天然橡膠價格進行擬合預測，將預測值與實際值對比后發現，兩者重合程度較高，說明擬合效果較好。結果見圖4。

圖4 擬合程度圖

2.5 我國天然橡膠價格預測結果

根據最終的時間序列建模程序可以得到預測結果：2022年4月的月度天然橡膠價格預測值為12 861.58元/t（表4），預測誤差約為1.16%。由此可見，ARIMA(2,1,2)模型的預測效果較好。

表4 2022年1月至2022年4月天然橡膠月平均實際價格與預測價格

3 我國天然橡膠價格波動預警

經濟預警可以分為黑色預警、紅色預警和黃色預警3類[16]。其中黑色預警系統成本低、使用方便，能夠較快地判別以后的價格波動水平。因此，本文選擇黑色預警法構建天然橡膠價格波動監測預警系統。

3.1 確定價格警情指標

警情指標可以用來衡量市場價格波動是否有異常。本文采用天然橡膠價格波動率作為其出現風險預警的警情指標，可以更好地根據其價格變動水平來區分風險程度。具體公式為：

其中Pt和Pt–1分別表示第t月和第t–1月的天然橡膠價格，Rt為天然橡膠價格波動率，即相鄰月份天然橡膠價格的對數一階差分。

3.2 價格波動的警限劃分

警限作為預報警度的基礎，可以用以區分有警或者無警[17]。價格波動的警情指標屬于雙側有警，并非無波動即合理情況[18]。確定警限應根據警情指標的歷史波動情況，對警情區間進行劃分[19]，不同的區間對應的警度也不一樣。確定警限的原則是正態分布的3σ原則：把序列的均值μ作為中心，當正負在1個標準差（即μ±σ）范圍內時視作無警狀態；正負在1個標準差至2個標準差范圍內時視作輕警狀態，一旦超出2個標準差即視作重警狀態[20]。

本文將我國2021年3月至2022年3月的天然橡膠價格波動率均值視為判斷標準，并依據1～2倍標準差確定警限。如價格波動遠遠偏離軌跡，則認為價格水平異常波動，出現警情；如價格波動率在正負一個標準差以內，則認為價格波動水平是正常的，處于無警狀態；如果價格波動幅度在1～2個標準差間，則認為價格波動出現輕度異常，處于輕警狀態；如果價格波動幅度超過了2個標準差，則認為市場價格出現了重度異常，處于重警狀態。

根據2021年3月至2022年3月的天然橡膠價格數據，可計算出預警系統價格波動率的平均值和標準差分別為–0.009 3和0.041 5，由此可確定各級警度的區間，見表5。

表5 警度區間

3.3 確定價格波動率和價格波動預警結果

根據前文利用ARIMA模型對2022年4月天然橡膠月度價格的預測，得到預測結果為12 861.58元/t，相應價格波動率為–0.044 1%，對照表5警度區間可知處于無警狀態，市場價格狀態處于降低態勢。

3.4 結論

研究結果顯示，2022年4月天然橡膠價格處于無警狀態，雖然價格較上月有所下降，但波動率尚在可控范圍內。本文采用的ARIMA模型雖然可以對天然橡膠價格進行比較準確的短期預測，但是從長遠看，應考慮采用更為精確的方法進行更長期且準確的預測。同時，利用黑色預警方法對天然橡膠進行監測預警在一定程度上的確簡單方便，當僅需獲得預警結果而無需考慮原因時，黑色預警方法既簡單又實用，但其結果只適用于天然橡膠價格沒有受到外部因素強烈沖擊的情況。

4 政策建議

4.1 構建天然橡膠市場信息共享平臺，完善監測預警系統

若想確保天然橡膠市場信息在產業鏈中高效、高質量傳播，理應促進上下游的充分交流，實現市場透明化。同時可以采用網站、微博、微信或者手機APP等多種方式構建統一、規范的天然橡膠市場信息共享平臺，及時、定期發布市場預警信息，進行價格波動預警監測。要注意對相應生產商和廣大消費者的正確引導，盡可能防止判斷失誤情況的發生，避免市場價格出現異常波動。相關地方政府部門要提高對構建預警系統的重視程度，分配人員定期、及時地收集天然橡膠生產、銷售和流通的市場信息，充分開發可用于檢測預警的軟件，提前發布預警信息。

4.2 有效處理天然橡膠價格異常波動警情，制定詳實預警方案

加快建立天然橡膠市場預警信息發布制度，海南、廣東、云南等天然橡膠主產區應以市為單位定期發布規范化的天然橡膠價格波動預警信息。為對天然橡膠價格異常波動迅速作出反應，及時采取補救措施，要求建立健全天然橡膠價格監測預警體系，制定詳細的預警方案，明確細化天然橡膠波動的程度和相應波動應采取的措施，以便相關政府部門科學合理地進行分析決策。警情發生后，應及時披露信息以緩解膠農、橡膠企業的消極情緒。合理引導消費者的橡膠消費心理，促進橡膠消費，穩定天然橡膠價格。