本站小編為你精心準備了生豬出欄價格波動論文參考范文，愿這些范文能點燃您思維的火花，激發您的寫作靈感。歡迎深入閱讀并收藏。

1生豬出欄價格波動的非線性——TAR模型

1.1變量單位根檢驗

時間序列分析要求數據具有相同的生成原理，但現實中通常難以達到如此嚴格的要求，所以只要滿足一定的矩條件就可認為其平穩，矩條件是指序列當期值與滯后值之間的相關系數只與兩時點的間隔長度有關，即cov(xtxt-s)僅依賴于s而不依賴于t。修正的迪克-福勒（ADF)方法被廣泛運用于數據平穩性檢驗。表1給出了生豬存欄價格的原始序列P和一階差分序列△P的單位根檢驗結果，因為ADF檢驗包括“僅含截距項”、“同時包含截距項和趨勢項”、“不包括截距項和趨勢項”三種檢驗形式，所以需要根據赤池準則（AIC）確定，具體檢驗形式如表1中第2列。P序列t檢驗值為-2.414，大于10%臨界值（-3.149），故不能拒絕存在單位根的原假設，一階差分序列△P顯示t檢驗值為-7.194，小于1%臨界值（-2.584），故認為其為平穩序列。

1.2差分后的生豬出欄價描述性統計

可看出2003年7月至2013年8月的P序列總的趨勢是上漲，表2給出了差分后的△P序列描述統計量，均值為0.0739，說明在過去近10年中，我國生豬出欄價格每月平均上漲0.0739元，偏度系數為-0.09，具有左偏性質，峰度系數為3.688>3,存在一定的尖峰特征，所以生豬出欄價波動存在一定的非對稱性。

1.3自回歸（AR）估計

自回歸階數由序列的偏自相關系數截尾狀態確定，在EVIEWS6.0軟件的Correlogram模塊計算，發現PAC系數在滯后2階截尾（見圖1），故建立AR（2）模型進行估計，結果如表3所示。線性的AR過程顯示生豬出欄價格的當期波動能夠顯著的被其自身滯后1、2期解釋，估計系數在1%檢驗水平上顯著，但影響方向不同。擬合系數為0.3174，殘差平方和為45.64，D-W檢驗值為1.942（接近于2），表示不存在序列自相關，對數似然統計量為-112.83。并且在Q檢驗后認為殘差序列為白噪聲過程。1.4TAR模型估計如果非線性門限回歸得出的統計量較線性AR（2）優秀，則可以認為序列存在一定的非線性。在Winrats.8.0軟件中進行編程計算，設置pi(i=12)=2，即滯后2階，分別用延遲步數d=1,2,3,4,5,6，進行門檻效應模型的估算，表4報告了各延遲步數下估計的殘差平方和、F統計量及顯著性水平、對數似然值、D-W值。按照殘差平方和最小化準則，確定延遲步數為4，在該模型估計參數中D-W值為1.9531，接近于2，表明隨機擾動項不存在序列相關。圖2給出了在不同門檻值條件下的殘差平方和，橫軸為門檻值，縱軸為對應的殘差平方和。發現在-0.580時，殘差平方和達到最小為43.220，所以-0.580為一致估計結果，檢驗殘差為白噪聲序列。與線性AR(2)相比，TAR模型的對數似然估計值有了一個增加，從-112.83增加到-108.59，說明門限自回歸模型有助于提高擬合精度。表5給出了最終的TAR模型估計結果，當t-4期的生豬出欄價格一階差分（波動值）小于-0.580時，滯后1期和2期波動給本期波動帶來的影響系數分別是0.669和-0.294，系數之和為0.375，而t-4期的△P大于等于-0.580時，滯后1期和2期波動給本期波動帶來的影響是0.651和-0.327，系數之和為0.324。這表明對于高于-0.580(門限值之上),的價格波動所帶來的波動效應更大。

2生豬出欄價格波動的區間型預測——Markov鏈

本文采取基于區間劃分的馬爾科夫預測方法先求得狀態概率轉移矩陣，并根據遍歷性原則求得狀態概率的平穩分布，并以此進行構建預測方法。

2.1狀態區間劃分

生豬出欄價格波動量的最小值為-2.29,，最大值為2.06，結合門檻值-0.580，共設置為5個狀態區間：I—高負波動區間，II—低負波動區間，III—負門檻值以上區間，IV—低正波動區間，V—高正波動區間,具體劃分標準如表6所示，其中狀態IV的比例最高，達到了46.281%，其次為狀態III，比例為28.099，而狀態V、I、II的出現比例較低，分別為10.744%、7.438%、7.438%。

2.2馬爾科夫轉移矩陣的構建

“無后效性”是Markov方法的核心思想，即系統中的每一個狀態只取決于前一時刻的狀態有關，而與過去的狀態無關。各個狀態之間存在相互轉移現象，如:I→II(III,IV,V)，II→I(III,IV,V)，III→I(II,IV,V)，IV→I(II,III,V)，V→I(II,III,IV)，共存在5×5-5=20種狀態轉移現象，加上未發生轉移的狀態，共有25個狀態轉移系數，形成矩陣：P=[pij]5′5（i,j=I,II,III,IV,V)其中pij為第i個狀態向第j個狀態的轉移概率，根據121個觀測時期中各個狀態與后續狀態的具體情況，利用EXCEL中的多條件if語句，得到了狀態轉移的次數和概率，確定馬爾科夫矩陣。計算狀態轉移存在極限概率的條件是矩陣P具有遍歷性，即存在一個數s，讓矩陣psij10，本文計算矩陣P′P=P2后發現矩陣P2中所有元素都不為0，故P具有遍歷性。進一步計算矩陣P的10次方和20次方，得到兩個矩陣如表7?？梢钥闯鰧仃嘝的極限狀態轉移概率矩陣中，任意一個狀態→I的概率大約為0.0749，向II,II,IV,V轉移的概率分別為0.0749、0.2830、0.4578、0.1082，所以從長期預測角度看，生豬出欄價格的波動區間更傾向于向[0，1]收斂，即低正波動區間對其他區間有較強的吸收性。在進行短期預測時，按照初始狀態和矩陣P進行，如在2013年8月生豬出欄價格波動為0.99元，屬于IV,則有超過60%的概率下期仍然波動幅度在[0,1]之間，2013年6月波動為1.79，屬于區間V，則下期有近50%的概率波動幅度在區間[0,1]。

3結論

根據上文分析，認為非典后的生豬出欄價格具有非線性特征。根據能夠描述門檻效應變化的門限自回歸（TAR）估計后，發現較普通自回顧（AR）估計在擬合優度上有了較大的改進，更能夠描述新時期我國生豬出欄價格波動的特征。當在某期價格波動量低于-0.580元時，后期的價格波動比該期價格波動高于該門檻值時要大，后期的波動具有很強的持續性和增強性。根據模型估計結果，有如下對策建議：（1）生豬出欄價格波動易受到一些突發事件的影響，讓本來處于波動平穩狀態的價格變的劇烈起來，肉類消費的相互替代性決定了疾病疫情發生時不同的畜牧產品價格間存在相互影響，所以控制豬肉價格的關鍵絕非是一個孤立行為，應當建立更為完善的食品安全監督體系和疾病預防控制體系，降低一些隨機事件給畜牧產品價格體系的沖擊效應和擴散效應。（2）TAR模型估計的重要意義給出了波動效應的門檻值，當生豬出欄價在某期波動值小于-0.580元時，意味著在未來時期內價格會有較大波動，應當針對性提出降低波動的有效對策，并且TAR模型的預測能力高于線性AR自回歸模型，對未來價格波動的有效預測有很大幫助。（3）通過不同波動區間的劃分與狀態轉移概率矩陣得到的極限分布，發現各狀態均有向IV收斂的趨勢，即未來我國生豬價格波動量存在于[0，1]區間的概率很大，這為宏觀調控政策制定提供了參考，也為生豬養殖戶在長期與短期內的養殖決策提供了一種科學簡便的依據。

作者：張宇青周應恒易中懿單位：南京農業大學經濟管理學院江蘇大學