摘要：本文利用時間序列分析方法和ARIMA模型，分析我國大豆、玉米和豬三種農(nóng)產(chǎn)品的價格指數(shù)波動情況，同時將與2018年第二季度至2019年第一季度的模型預(yù)測價格指數(shù)與實際價格指數(shù)比較，分析當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢對中國農(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)產(chǎn)生的影響。

關(guān)鍵詞：價格序列;經(jīng)濟(jì)形勢;ARIMA模型

1 事件背景

在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢下，本文旨在采用時間序列分析方法和ARIMA模型研究大豆、玉米和豬三種農(nóng)產(chǎn)品價格變動規(guī)律，進(jìn)而分析出國際市場對其的影響程度，有利于掌握貿(mào)易摩擦利弊走勢，對未來我國產(chǎn)品應(yīng)對全球化挑戰(zhàn)提供經(jīng)驗教訓(xùn)。

2 模型構(gòu)建

本文采用國家統(tǒng)計局公布的國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)的數(shù)據(jù)和中國政府網(wǎng)公開資料，收集此三種農(nóng)產(chǎn)品2003年一季度至2019年一季度生產(chǎn)價格指數(shù)和2018年農(nóng)產(chǎn)品各季度的生產(chǎn)價格，得出三種農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價格指數(shù)環(huán)比值（價格指數(shù)）。

2.1 價格波動情況

由圖1三種農(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)走勢均有明顯的季節(jié)波動，價格指數(shù)均在每年的第二季度前后達(dá)到峰值，同時可以看出三種農(nóng)產(chǎn)品的價格波動振幅逐年減小。而圖2為利用季節(jié)拆分得出三種農(nóng)產(chǎn)品的季節(jié)指數(shù)，其中玉米價格指數(shù)的季節(jié)變動較為平緩，而大豆和豬的價格指數(shù)的季節(jié)變動較為劇烈。另外在檢驗趨勢變動時，由表1三種農(nóng)產(chǎn)品的價格指數(shù)均存在明顯的趨勢變動，呈現(xiàn)較小下降趨勢，每季度下降0.05% ～0.2%。綜上三種農(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)存在明顯季節(jié)波動，并且這三種農(nóng)產(chǎn)品的價格指數(shù)在近幾年均呈現(xiàn)較小的下降趨勢。

2.2 農(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)的模型構(gòu)建——ARIMA模型

由于三種農(nóng)產(chǎn)品存在明顯的季節(jié)波動和一定的下降趨勢，這些因素的存在使得序列本身不滿足平穩(wěn)性和零均值的假定。進(jìn)一步檢驗以大豆農(nóng)產(chǎn)品為例，利用單位根檢驗，原序列非平穩(wěn)，其T值大于5%臨界值;而一階差分后序列的T值小于5%臨界值，序列平穩(wěn)。另外差分序列檢驗0.140782，即處理后的序列均值顯著為零，符合模型假設(shè)。因此進(jìn)行模型參數(shù)確定，由圖3得出，價格指數(shù)序列的自相關(guān)和偏自相關(guān)系數(shù)均處于拖尾狀態(tài)。針對序列進(jìn)行擬合，其R方達(dá)到0.928，擬合程度較好;另外使用BIC作為評價模型標(biāo)準(zhǔn)，得BIC的大小為4.231，說明模型解釋力較強(qiáng)，并得出模型擬合圖，如圖4。

3 數(shù)據(jù)結(jié)果分析

本文利用2018年二季度至2019年一季度三種農(nóng)產(chǎn)品的預(yù)測價格與實際價格對比，得出結(jié)果，從2018年三季度和四季度，三種農(nóng)產(chǎn)品的預(yù)測價格指數(shù)與實際價格相差較大，而且大豆在第三季度的偏差過大。但三種農(nóng)產(chǎn)品受影響程度明顯不同，玉米價格指數(shù)受到的影響更為明顯，而且在2019年第一季度實際玉米價格遠(yuǎn)低于預(yù)測價格，可能由于隨著天氣逐漸回暖及農(nóng)戶變現(xiàn)的需要，加之受非洲豬瘟的影響，玉米飼料的消費(fèi)下降，此時市場玉米供過于求，價格走低。但是可以看到大豆和玉米價格指數(shù)在經(jīng)歷大幅偏差后，在2019年第一季度馬上回落。因此從整個過程比較的結(jié)果看，預(yù)測價格與實際價格在總體趨勢上基本是一致或接近的，短期異常因素所造成的價格偏離并沒有持續(xù)很長時期。

4 小結(jié)

本文在分析了近年我國大豆、玉米和豬生產(chǎn)價格指數(shù)的變動，并對這三種農(nóng)產(chǎn)品的價格指數(shù)進(jìn)行了擬合和預(yù)測分析，首先這三種農(nóng)產(chǎn)品的價格指數(shù)均存在明顯的季節(jié)變動，而且不同農(nóng)產(chǎn)品的變動情況和劇烈程度不同。但是三種農(nóng)產(chǎn)品的價格指數(shù)波動振幅逐年縮小，這得益于我國“三農(nóng)”政策的落實和完善，說明“三農(nóng)”工作是卓有成效的。另外，近幾年我國這三種農(nóng)產(chǎn)品的價格均呈現(xiàn)較小的下降趨勢。另外通過ARIMA模型預(yù)測結(jié)果可以看出，排除非洲豬瘟對價格的影響，其預(yù)測價格與實際價格的變動趨勢沒有明顯的差異。從而得出在政府的有效調(diào)控下，短期情況下當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢對國內(nèi)的大豆、玉米和豬的供求影響時間短，影響程度低。最后ARIMA 模型在短期內(nèi)易受異常因素的出現(xiàn)影響。從異常值持續(xù)的時期也看以發(fā)現(xiàn)，這種因素所造成的影響不會持續(xù)很長時期，價格在逐漸回復(fù)到其原本的運(yùn)行規(guī)律中。

參考文獻(xiàn)：

[1] 徐依婷，穆月英，趙友森.北京市蔬菜價格變動及影響因素分析[J].中國蔬菜，2017（11）.

[2] 沈辰，穆月英.我國蔬菜價格的時間序列變動分析[J].統(tǒng)計與決策，2011（16）.

[3] 沃爾特·恩德斯[美].應(yīng)用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)——時間序列分析[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2017.

[4] 滕永平，華宇.我國玉米價格波動分析及短期預(yù)測——基于X12季節(jié)調(diào)整法、H-P濾波法及ARIMA模型[J].沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2019.

[5] 李開鵬.中美貿(mào)易摩擦背景下大豆價格波動的影響及策略[J].對外經(jīng)貿(mào)實務(wù)，2018（11）.

[6] 朱婧，范亞東，徐勇.基于改進(jìn)GM（1，1）模型的中國大豆價格預(yù)測[J].大豆科學(xué)，2016（02）.

作者簡介：劉娜（1999—），女，湖南人，經(jīng)濟(jì)管理專業(yè)本科在讀。

（作者單位：中國農(nóng)業(yè)大學(xué)）