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基于多維關(guān)聯(lián)規(guī)則的豬肉價(jià)格波動(dòng)影響因素分析及預(yù)測(cè)建模研究

2022-02-07 02:08:34凌立文徐鎂淇張學(xué)競(jìng)
廣東農(nóng)業(yè)科學(xué) 2022年12期
關(guān)鍵詞:豬肉波動(dòng)關(guān)聯(lián)

凌立文,徐鎂淇,張學(xué)競(jìng)

(1.華南農(nóng)業(yè)大學(xué)數(shù)學(xué)與信息學(xué)院,廣東 廣州 510642;2.華南農(nóng)業(yè)大學(xué)鄉(xiāng)村振興研究院,廣東 廣州 510642)

【研究意義】我國不僅是豬肉產(chǎn)量大國,還是豬肉消費(fèi)大國。受非洲豬瘟疫情的影響,豬肉價(jià)格從2018 年底的23.24 元/kg 持續(xù)飛速增長,到2020 年2 月達(dá)58.89 元/kg,隨后保持高位震蕩。豬肉價(jià)格的異常波動(dòng)給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、民生福利的健康發(fā)展帶來負(fù)面影響,對(duì)豬肉價(jià)格波動(dòng)影響因素的分析及預(yù)測(cè)具有重要而深遠(yuǎn)的意義?!厩叭搜芯窟M(jìn)展】豬肉價(jià)格波動(dòng)受到內(nèi)、外部多重因素的共同影響,綜合當(dāng)前學(xué)者的研究成果,歸納出以下5 大類豬肉價(jià)格波動(dòng)的影響因素:(1)生豬養(yǎng)殖加工產(chǎn)業(yè)鏈。飼料價(jià)格波動(dòng)是造成豬肉價(jià)格波動(dòng)的主要因素[1];仔豬市場(chǎng)供給減少致使仔豬價(jià)格不斷攀升,進(jìn)而導(dǎo)致生豬價(jià)格上漲[2];豬肉產(chǎn)量、出欄肉豬量以及年末存欄量則與豬肉價(jià)格波動(dòng)呈負(fù)相關(guān)性[3]。(2)替代品市場(chǎng)。豬肉常見的替代品為雞肉、牛肉和羊肉等。豬肉價(jià)格與雞肉、牛肉價(jià)格之間存在正相關(guān)性,且牛肉價(jià)格波動(dòng)對(duì)豬肉價(jià)格波動(dòng)的影響最大[3],雞肉價(jià)格波動(dòng)對(duì)豬肉價(jià)格波動(dòng)的影響存在一定滯后性[4]。(3)宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境。經(jīng)濟(jì)增長、貨幣政策、資金市場(chǎng)等宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)我國農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)的影響較為直接和顯著[5]。貨幣發(fā)行量(M2)短期內(nèi)對(duì)豬肉價(jià)格波動(dòng)影響較小,但長期能顯著影響豬肉價(jià)格波動(dòng)[6]。居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)與豬肉價(jià)格具有顯著的協(xié)同效應(yīng),二者存在雙向的格蘭杰因果關(guān)系[7]。(4)突發(fā)性和隨機(jī)性事件。非洲豬瘟、新冠疫情和經(jīng)濟(jì)政策的不確定性等因素都會(huì)影響豬肉價(jià)格的波動(dòng)[8]。生豬疫病對(duì)豬肉價(jià)格波動(dòng)具有明顯的時(shí)變特征和顯著的橫向溢出效應(yīng)[9],直接影響當(dāng)期豬肉需求量,間接影響當(dāng)期豬肉供給量[10]。政策不確定性對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)的投資行為存在明顯的抑制效應(yīng),且高于對(duì)一般企業(yè)的影響[11]。(5)國際市場(chǎng)環(huán)境。近年來,豬肉進(jìn)口趨勢(shì)逐漸增加,全球豬價(jià)對(duì)中國豬肉零售市場(chǎng)產(chǎn)生的沖擊和傳導(dǎo)溢出效應(yīng)逐漸顯現(xiàn)[12],國際市場(chǎng)的豬肉價(jià)格波動(dòng)對(duì)國內(nèi)生豬產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)均產(chǎn)生不同程度的影響[13]。

科學(xué)準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)豬肉價(jià)格的未來運(yùn)行走勢(shì),可為生豬產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員和相關(guān)管理部門制定決策提供參考依據(jù)。經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型和人工智能模型是當(dāng)前研究中廣泛使用的兩類模型。例如,蔡超敏等[14]提出EMD-SVM 模型對(duì)我國豬肉市場(chǎng)價(jià)格進(jìn)行分解集成預(yù)測(cè),通過對(duì)分解后的子序列進(jìn)行集成,更好地把握豬肉市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)規(guī)律與趨勢(shì)。Zhang 等[15]將向量誤差修正模型(VECM)與考慮上下界協(xié)整關(guān)系的智能模型(Coin AIs)進(jìn)行組合以預(yù)測(cè)豬肉價(jià)格的區(qū)間波動(dòng),通過合理的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,證明了區(qū)間預(yù)測(cè)比點(diǎn)預(yù)測(cè)精度更高;姜百臣等[16]使用集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)與引入遺傳算法(GA)的支持向量機(jī)(SVM)的組合預(yù)測(cè)模型對(duì)豬肉價(jià)格預(yù)測(cè)精度更高。

【本研究切入點(diǎn)】通過上述文獻(xiàn)梳理可知,影響豬肉價(jià)格波動(dòng)的內(nèi)、外部因素眾多,這些因素對(duì)豬肉價(jià)格波動(dòng)的影響機(jī)制、影響程度尚缺乏系統(tǒng)性分析;此外,不同影響因素對(duì)豬肉價(jià)格波動(dòng)預(yù)測(cè)的有效性,仍有待進(jìn)一步研究。關(guān)聯(lián)規(guī)則是一種分析事物之間相互依存及影響機(jī)制的數(shù)據(jù)挖掘方法,已在零售、金融、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[17]。將其應(yīng)用于豬肉價(jià)格波動(dòng)影響因素分析,有利于識(shí)別眾多因素中的關(guān)鍵影響因素?!緮M解決的關(guān)鍵問題】本研究將多維關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用于豬肉價(jià)格波動(dòng)因素分析,通過梳理影響豬肉價(jià)格波動(dòng)的5 大類16 種影響因素并獲取對(duì)應(yīng)的研究數(shù)據(jù),運(yùn)用Apriori 算法分析各因素對(duì)豬肉價(jià)格波動(dòng)的影響關(guān)系及程度,將挖掘得到的高相關(guān)影響因素作為預(yù)測(cè)模型的輸入變量,設(shè)計(jì)多組對(duì)比試驗(yàn),探討不同影響因素的組合對(duì)提高豬肉價(jià)格預(yù)測(cè)精度的有效性。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究選取2010 年1 月至2020 年10 月國內(nèi)豬肉價(jià)格作為被解釋變量,共130 個(gè)樣本。從2010 年開始我國豬肉價(jià)格經(jīng)歷了3 次顯著的周期性波動(dòng),在大周期波動(dòng)的同時(shí)出現(xiàn)了若干次小的周期性波動(dòng)(圖1)。由于非洲豬瘟疫情的流行,部分地區(qū)生豬產(chǎn)量和能繁殖的母豬產(chǎn)能出現(xiàn)顯著下降,造成生豬出欄存在季節(jié)性低位,導(dǎo)致豬肉價(jià)格由2018 年底的23.24 元/kg 持續(xù)飛速增長,到2020 年2 月增至58.89 元/kg,隨后保持高位震蕩。

圖1 國內(nèi)豬肉價(jià)格趨勢(shì)Fig.1 Domestic pork price trend

1.2 研究方法

1.2.1 多維關(guān)聯(lián)規(guī)則 關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度和置信度是衡量現(xiàn)有規(guī)則重要程度和可靠程度的兩個(gè)指標(biāo)。支持度(X)是指事務(wù)集D中包含項(xiàng)目集數(shù)X的數(shù)量,置信度是指關(guān)聯(lián)規(guī)則在D中同時(shí)包含項(xiàng)集X和Y的事務(wù)數(shù)與包含項(xiàng)集X的事務(wù)數(shù)之比。如果關(guān)聯(lián)規(guī)則同時(shí)滿足最小支持度(Minsup)和最小置信度(MinConf)則稱為強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。為了避免偽關(guān)聯(lián)規(guī)則的影響,將提升度(Lift)的概念引入到關(guān)聯(lián)規(guī)則。計(jì)算公式如下:

提升度越大表明項(xiàng)集X對(duì)項(xiàng)集Y的影響程度越大。

1.2.2 支持向量回歸機(jī) 支持向量機(jī)(Support vector machine,SVM)是由前蘇聯(lián)學(xué)者Vapnik 基于結(jié)構(gòu)化風(fēng)險(xiǎn)最小化原則而提出的一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型,通過引入該方法,解決高維數(shù)據(jù)在低維空間線性不可分的問題。支持向量回歸機(jī)(Support vector regression,SVR)是支持向量機(jī)在回歸問題的應(yīng)用,對(duì)于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)表現(xiàn)出較好的學(xué)習(xí)能力[18],其具體原理如下:SVR 模型將處于低維度的輸入數(shù)據(jù)x,通過映射函數(shù)φ(x),轉(zhuǎn)化成高維特征空間,輸出值為f(x):

最優(yōu)系數(shù)ω和偏置b的求解如下:

式中,yi為真實(shí)值,C為用于控制模型的經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)和校準(zhǔn)項(xiàng)的權(quán)重,ε為決定損失函數(shù)的寬度,松弛變量分別代表數(shù)據(jù)到其ε邊界的垂直距離。引入Lagrange 乘子λi和λi*,將上述問題轉(zhuǎn)化為對(duì)偶問題:

鑒于徑向基函數(shù)(Radial basis function,RBF)在眾多時(shí)間序列研究中的有效性,本研究選擇其作為支持向量機(jī)的核函數(shù),采用R 軟件的“e1071”包以實(shí)現(xiàn)SVR 模型,為確保結(jié)果的穩(wěn)健性,取程序運(yùn)行20 次的平均值作為SVR 的預(yù)測(cè)結(jié)果。

2 基于多維關(guān)聯(lián)規(guī)則的豬肉價(jià)格波動(dòng)影響因素分析

2.1 影響因素變量選取

借鑒已有研究豬肉價(jià)格波動(dòng)的文獻(xiàn),本研究從生豬養(yǎng)殖加工產(chǎn)業(yè)鏈、替代品市場(chǎng)、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化、突發(fā)性事件和國際市場(chǎng)5 個(gè)方面選取16 個(gè)經(jīng)濟(jì)變量作為分析對(duì)象,構(gòu)建豬肉價(jià)格多維數(shù)據(jù)模型。

2.1.1 生豬養(yǎng)殖加工產(chǎn)業(yè)鏈 生豬養(yǎng)殖加工產(chǎn)業(yè)鏈涉及種豬繁育、飼料加工、屠宰加工等環(huán)節(jié),其中,玉米、豆粕、仔豬構(gòu)成生豬養(yǎng)殖的主要成本[19],豬肉產(chǎn)量、出欄肉豬量和年末存欄量決定豬肉的供給數(shù)量,生豬價(jià)格則通過屠宰加工環(huán)節(jié)直接影響終端市場(chǎng)的豬肉價(jià)格[3]。因此,選取豬肉產(chǎn)量、出欄肉豬量、年末存欄量、玉米價(jià)格、豆粕價(jià)格、仔豬價(jià)格、生豬價(jià)格作為生豬養(yǎng)殖加工產(chǎn)業(yè)鏈因素對(duì)豬肉價(jià)格波動(dòng)進(jìn)行分析。

2.1.2 替代品市場(chǎng) 豬肉價(jià)格對(duì)牛羊肉消費(fèi)比例的彈性值顯著為正,因此豬肉與牛羊肉之間存在一定的替代性[20],當(dāng)豬肉價(jià)格達(dá)到極大值時(shí),牛肉和雞肉價(jià)格同時(shí)達(dá)到最大值,兩種替代品的價(jià)格與豬肉價(jià)格的波動(dòng)具有一致性[21],因此選取牛肉價(jià)格、雞肉價(jià)格和羊肉價(jià)格作為替代品市場(chǎng)的影響因素。

2.1.3 宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境 貨幣供應(yīng)量(M2)的增加推動(dòng)豬肉價(jià)格的上漲[6],在我國消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)中,豬肉在食品行業(yè)里所占比例較大,某種程度上來說中國的CPI 就是豬肉價(jià)格指數(shù)[22],因此采用M2 和畜肉類CPI(MCPI)代表我國宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境因素。

2.1.4 突發(fā)性和隨機(jī)性事件 采用由斯坦福大學(xué)和芝加哥大學(xué)聯(lián)合發(fā)布的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)(EPU)作為度量隨機(jī)性因素的指標(biāo),其中食品安全事件、禽流感等因素會(huì)通過影響市場(chǎng)的情緒、價(jià)格預(yù)期等引起農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)[23];采用生豬疫病寬度指數(shù)綜合量化生豬疫病的嚴(yán)重程度,寬度指數(shù)小于0.2 代表正常水平,大于0.25 則表示生豬疫病嚴(yán)重[9]。

2.1.5 國際市場(chǎng)環(huán)境 凍豬肉期貨、活豬期貨及瘦肉豬期貨自1961 年以來陸續(xù)在美國芝加哥交易所(CME)上市,目前已成為衡量全球豬肉價(jià)格市場(chǎng)的一項(xiàng)重要指標(biāo);生豬養(yǎng)殖規(guī)模的擴(kuò)大依靠大量的能源聚集和使用,原油價(jià)格對(duì)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格存在顯著的均值溢出效應(yīng)[24],國際原油價(jià)格的波動(dòng)會(huì)在一定程度上影響中國經(jīng)濟(jì)從而影響農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格,因此采用CME 瘦豬肉價(jià)格和WTI 原油價(jià)格作為度量國際市場(chǎng)環(huán)境的變量。

涉及生豬養(yǎng)殖加工產(chǎn)業(yè)鏈、替代品市場(chǎng)方面的數(shù)據(jù)來源于中國畜牧業(yè)信息網(wǎng)(www.caaa.cn),宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境方面的數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局(www.stats.gov.cn),EPU 指數(shù)來源于EPU 指數(shù)數(shù)據(jù)庫(www.policyuncertainty.com),生豬疫病寬度指數(shù)來源于布瑞克農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫,CME 瘦豬肉期貨價(jià)格來源于Wind 數(shù)據(jù)庫,WTI 原油價(jià)格來源于美國能源信息署(www.eia.gov)。以上數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度為2010 年1 月至2020 年10 月,共130 個(gè)樣本。

2.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方式

除了豬肉產(chǎn)量、出欄豬肉、年末存欄量為年度數(shù)據(jù),其余數(shù)據(jù)均為月度數(shù)據(jù)。為了將數(shù)據(jù)變換為同一時(shí)間尺度,采用Eviews 軟件中的二次插值法(Quadratic)將低頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為高頻數(shù)據(jù),即將上述年度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為月度數(shù)據(jù)。為了將數(shù)據(jù)的波動(dòng)性體現(xiàn)在挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則中,根據(jù)農(nóng)業(yè)部的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)幅度定義,將涉及到農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的數(shù)據(jù)用月度波動(dòng)幅度指數(shù)A衡量其波動(dòng)幅度,即:

式中,Pt為當(dāng)期價(jià)格,Pt-1為上一期價(jià)格。

根據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)幅度的定義,將農(nóng)產(chǎn)品的價(jià)格劃分為如下價(jià)格波動(dòng)區(qū)間:

為了便于數(shù)據(jù)挖掘,將所有屬性的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為布爾類型的二進(jìn)制數(shù)據(jù)。計(jì)算出所有農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的波動(dòng)幅度指數(shù),當(dāng)波動(dòng)幅度指數(shù)落入上述波動(dòng)區(qū)間,則將該波動(dòng)區(qū)間的屬性記為“1”,其他波動(dòng)指數(shù)未落入的區(qū)間屬性記為“0”。而對(duì)于豬肉產(chǎn)量、出欄豬肉、年末存欄量、M2、MCPI、EPU 指數(shù)、WTI 原油價(jià)格等數(shù)據(jù),由于目前缺乏完善的理論依據(jù)去界定上述指標(biāo)的波動(dòng)區(qū)間,因此將當(dāng)期數(shù)據(jù)與上一期數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,數(shù)據(jù)不變或變大的屬性記為“1”,數(shù)據(jù)變小的屬性記為“0”,以此構(gòu)造0-1 矩陣作為Apriori 算法的輸入矩陣。對(duì)于生豬疫病寬度指數(shù),大于0.25的寬度指數(shù)代表生豬疫病嚴(yán)重,因此將大于0.25的寬度指數(shù)標(biāo)記為“1”,小于0.25 的寬度指數(shù)標(biāo)記為“0”。

2.3 實(shí)證分析

2.3.1 參數(shù)設(shè)定與規(guī)則挖掘 為探究不同類型關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)豬肉價(jià)格波動(dòng)的影響,本研究設(shè)置兩種挖掘參數(shù)。首先,設(shè)定最小支持度為0.5、最小置信度為0.6、最小提升度為1,對(duì)豬肉價(jià)格與生豬養(yǎng)殖加工產(chǎn)業(yè)鏈、替代品市場(chǎng)、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化、突發(fā)性事件和國際市場(chǎng)環(huán)境5 方面16 種因素進(jìn)行規(guī)則的生成和篩選,得到6 條高頻、高相關(guān)的規(guī)則,按照置信度進(jìn)行降序排列,具體的關(guān)聯(lián)規(guī)則及相關(guān)指標(biāo)見表1。由表1 可知,在挖掘到6 種高頻高相關(guān)規(guī)則中,生豬疫病的寬度指數(shù)超過0.25(即表示生豬疫病嚴(yán)重)時(shí),豬肉價(jià)格上漲的概率為100%,且對(duì)豬肉價(jià)格波動(dòng)的影響程度為1.84,為6 種因素中影響程度最高者。其次,當(dāng)生豬價(jià)格穩(wěn)定波動(dòng)時(shí),豬肉價(jià)格穩(wěn)定波動(dòng)的概率為93%,影響程度為1.35;而當(dāng)豬肉的替代品有牛肉和雞肉這兩種肉類的市場(chǎng)價(jià)格穩(wěn)定波動(dòng)時(shí),豬肉價(jià)格穩(wěn)定波動(dòng)的概率為71%,對(duì)豬肉價(jià)格的影響程度均為1.03。

表1 高頻高相關(guān)規(guī)則Table 1 High frequency and high correlation rules

為了分析出現(xiàn)不太頻繁但相關(guān)性較高的關(guān)聯(lián)規(guī)則,降低最小支持度為0.3,置信度和提升度的限值不變,得到6 條低頻、高相關(guān)的規(guī)則,具體的規(guī)則和指標(biāo)見表2。由表2 可知,雖然仔豬價(jià)格穩(wěn)定波動(dòng)致使豬肉價(jià)格穩(wěn)定波動(dòng)出現(xiàn)的頻次并不高,但兩者具有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)程度(82%),仔豬價(jià)格穩(wěn)定波動(dòng)對(duì)豬肉價(jià)格穩(wěn)定波動(dòng)的影響程度為1.18。在表2 挖掘到的6 條低頻高相關(guān)規(guī)則中,豬肉產(chǎn)量和出欄肉豬量對(duì)豬肉價(jià)格上漲的影響程度最大、為1.67。

為了分析出現(xiàn)不太頻繁但相關(guān)性較高的關(guān)聯(lián)規(guī)則,降低最小支持度為0.3,置信度和提升度的限值不變,得到6 條低頻、高相關(guān)的規(guī)則,具體的規(guī)則和指標(biāo)見表2。由表2 可知,雖然仔豬價(jià)格穩(wěn)定波動(dòng)致使豬肉價(jià)格穩(wěn)定波動(dòng)出現(xiàn)的頻次并不高,但兩者具有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)程度(82%),仔豬價(jià)格穩(wěn)定波動(dòng)對(duì)豬肉價(jià)格穩(wěn)定波動(dòng)的影響程度為1.18。在表2 挖掘到的6 條低頻高相關(guān)規(guī)則中,豬肉產(chǎn)量和出欄肉豬量對(duì)豬肉價(jià)格上漲的影響程度最大,為1.67。

表2 低頻、高相關(guān)規(guī)則Table 2 Low frequency and high related rules

2.3.2 規(guī)則解讀(1)生豬養(yǎng)殖加工產(chǎn)業(yè)鏈對(duì)豬肉價(jià)格波動(dòng)的影響。規(guī)則2、6、7 表示生豬養(yǎng)殖的成本屬性對(duì)豬肉價(jià)格波動(dòng)的影響,當(dāng)生豬價(jià)格穩(wěn)定波動(dòng)時(shí),豬肉價(jià)格穩(wěn)定波動(dòng)的概率為93%;當(dāng)仔豬價(jià)格穩(wěn)定波動(dòng)時(shí),豬肉價(jià)格穩(wěn)定波動(dòng)的概率82%;當(dāng)玉米價(jià)格穩(wěn)定波動(dòng)時(shí),豬肉價(jià)格穩(wěn)定波動(dòng)的概率為67%。根據(jù)置信度和提升度的指標(biāo),相較于仔豬價(jià)格和玉米價(jià)格,生豬價(jià)格穩(wěn)定波動(dòng)對(duì)于豬肉價(jià)格穩(wěn)定波動(dòng)的影響程度更高。規(guī)則11、12 代表生豬養(yǎng)殖的供給屬性對(duì)豬肉價(jià)格的影響,當(dāng)豬肉產(chǎn)量下降時(shí),有67%的可能性引起豬肉價(jià)格上漲;當(dāng)出欄豬肉數(shù)量下降時(shí),有67%的可能性引起豬肉價(jià)格上漲。對(duì)比表2 所有規(guī)則的提升度,可知供給方面的因素對(duì)豬肉價(jià)格的影響程度最大,均為1.67。

(2)替代品市場(chǎng)對(duì)豬肉價(jià)格波動(dòng)的影響。當(dāng)牛肉價(jià)格穩(wěn)定波動(dòng)時(shí),豬肉價(jià)格穩(wěn)定波動(dòng)的概率為71%;當(dāng)雞肉價(jià)格穩(wěn)定波動(dòng)時(shí),豬肉價(jià)格穩(wěn)定波動(dòng)的概率也為71%。兩者對(duì)于豬肉價(jià)格的影響程度同等重要,均為1.03。

(3)宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)豬肉價(jià)格波動(dòng)的影響。當(dāng)MCPI 上漲時(shí),即畜肉類消費(fèi)品通貨膨脹時(shí),豬肉價(jià)格上漲的概率為72%;當(dāng)M2 上漲時(shí),豬肉價(jià)格上漲的概率為70%。對(duì)比兩者的提升度,MCPI 與M2 均與豬肉價(jià)格呈正相關(guān),且MCPI 對(duì)于豬肉價(jià)格的影響程度(1.04)大于M2 對(duì)于豬肉價(jià)格的影響程度(1.02)。

(4)突發(fā)性因素對(duì)豬肉價(jià)格波動(dòng)的影響。當(dāng)疫病寬度指數(shù)大于0.25 即生豬疫病嚴(yán)重時(shí),豬肉價(jià)格上漲的概率為100%;當(dāng)EPU 指數(shù)上漲時(shí),有78%的可能性引起豬肉價(jià)格上漲。疫病寬度指數(shù)、EPU 指數(shù)的變化與豬肉價(jià)格波動(dòng)呈正相關(guān),且疫病寬度指數(shù)在所有因素中對(duì)豬肉價(jià)格波動(dòng)的影響程度最高(1.84)。

(5)國際市場(chǎng)對(duì)豬肉價(jià)格波動(dòng)的影響。當(dāng)WTI 原油價(jià)格上漲時(shí),有70%的可能性引起我國豬肉價(jià)格上漲,WTI 原油價(jià)格變化與我國豬肉價(jià)格波動(dòng)呈正相關(guān)性。

3 豬肉價(jià)格預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

3.1 實(shí)驗(yàn)方案

為了探究不同多維關(guān)聯(lián)規(guī)則篩選得到的輸入變量對(duì)于豬肉價(jià)格預(yù)測(cè)性能的影響,分別將6 種高頻、高相關(guān)影響因素,6 種低頻、高相關(guān)影響因素,12 種運(yùn)用多維關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的強(qiáng)相關(guān)影響因素以及16 種未使用多維關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的數(shù)據(jù)作為SVR 模型的輸入變量,構(gòu)建4 種對(duì)比實(shí)驗(yàn)方案:

方案1:預(yù)測(cè)模型的輸入變量為6 種高頻高相關(guān)影響因素,即生豬疫病、生豬價(jià)格、牛肉價(jià)格、雞肉價(jià)格、M2 和玉米價(jià)格;

方案2:預(yù)測(cè)模型的輸入變量為6 種低頻高相關(guān)影響因素,即仔豬價(jià)格、EPU 指數(shù)、MCPI、WTI 原油價(jià)格、豬肉產(chǎn)量、出欄肉豬量;

方案3:預(yù)測(cè)模型的輸入變量為上述12 種高相關(guān)影響因素,即方案1 和方案2 的總和;

方案4:未使用多維關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行變量篩選,預(yù)測(cè)模型的輸入變量為原始的16 種豬肉價(jià)格波動(dòng)影響因素,即生豬疫病、仔豬價(jià)格、生豬價(jià)格、EPU 指數(shù)、牛肉價(jià)格、MCPI、雞肉價(jià)格、WTI 原油價(jià)格、M2、豬肉產(chǎn)量、玉米價(jià)格、出欄肉豬量、豆粕價(jià)格、年末存欄量、羊肉價(jià)格、CME 瘦豬肉期貨價(jià)格。

3.2 實(shí)驗(yàn)步驟

采用80 ∶20 的方式劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集,其中前80%的數(shù)據(jù)作為模型的訓(xùn)練樣本,后20%的數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證樣本。使用SVR 模型對(duì)4 種方案的輸入變量進(jìn)行提前多步的預(yù)測(cè)建模,探討多維關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)預(yù)測(cè)建模的有效性。具體實(shí)驗(yàn)步驟如下:

步驟1:將4 種方案作為SVR 模型的輸入變量,對(duì)數(shù)據(jù)做歸一化處理;

步驟2:劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集,用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練SVR 模型,通過網(wǎng)格尋優(yōu)法篩選回歸模型的最佳參數(shù)cost 和gamma;

步驟3:預(yù)測(cè)驗(yàn)證集的數(shù)據(jù),將結(jié)果做反歸一化的處理,并與真實(shí)值做對(duì)比,計(jì)算每一種方案的RMSE 值和MAPE 值;

步驟4:構(gòu)建提前1 步、3 步和6 步的預(yù)測(cè)步長,找出不同預(yù)測(cè)步長下的最佳預(yù)測(cè)方案。

3.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)

在評(píng)價(jià)模型效果時(shí),通常采用兩個(gè)指標(biāo)作為評(píng)價(jià)模型的預(yù)測(cè)性能,分別是均方根誤差(Root mean Squared Error,簡(jiǎn)稱RMSE)和平均相對(duì)誤差絕對(duì)值(Mean Absolute Percent Error,簡(jiǎn)稱MAPE)。計(jì)算公式如下:

式中,yt為t時(shí)刻的真實(shí)值,為t時(shí)刻的預(yù)測(cè)值,n為預(yù)測(cè)值的個(gè)數(shù)。為衡量最優(yōu)模型相較于基準(zhǔn)模型的預(yù)測(cè)精度提升效果,設(shè)計(jì)改進(jìn)率指標(biāo),計(jì)算公式如下:

3.4 實(shí)證結(jié)果分析

根據(jù)3.2 的實(shí)驗(yàn)步驟和流程,運(yùn)用SVR 對(duì)豬肉價(jià)格進(jìn)行提前多步預(yù)測(cè)的結(jié)果見表3 和表4。綜合表3 和表4 中不同實(shí)驗(yàn)方案的預(yù)測(cè)結(jié)果,得到以下兩個(gè)發(fā)現(xiàn)。

3.4.1 基于多維關(guān)聯(lián)規(guī)則的變量篩選方案的有效性 方案1~方案3 均為使用變量篩選的預(yù)測(cè)建模結(jié)果,方案4 為沒有使用變量篩選方案的基準(zhǔn)模型,直接選用原始16 個(gè)影響因素進(jìn)行預(yù)測(cè)建模。由表3 可知,對(duì)于短、中期預(yù)測(cè)而言(即提前1步和3 步),方案1 和方案3 優(yōu)于方案4,說明基于多維關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行變量篩選,可在一定程度上提高豬肉價(jià)格的預(yù)測(cè)精度;然而,方案2 的表現(xiàn)并未優(yōu)于方案4,說明只考慮低頻高相關(guān)因素不足以全面把握豬肉價(jià)格波動(dòng)的影響機(jī)理,導(dǎo)致預(yù)測(cè)效果欠佳。至于長期預(yù)測(cè)(即提前6 步),只有方案3 優(yōu)于方案4,說明對(duì)于跨度較長的預(yù)測(cè)任務(wù),需要考慮更全面的影響因素,方能取得理想的預(yù)測(cè)結(jié)果。

3.4.2 最優(yōu)預(yù)測(cè)方案 由表3 可知,對(duì)于不同的預(yù)測(cè)步長,方案3 均表現(xiàn)出理想的預(yù)測(cè)精度,證明該方案的有效性及穩(wěn)健性,因此將方案3 定義為本實(shí)驗(yàn)的最優(yōu)預(yù)測(cè)方案,該方案包含6 個(gè)高頻高相關(guān)以及6 個(gè)低頻高相關(guān)影響因素,可見,高相關(guān)影響因素是確保豬肉價(jià)格預(yù)測(cè)精度的關(guān)鍵因素。由表4 可知,進(jìn)一步呈現(xiàn)的最優(yōu)方案相較于基準(zhǔn)方案的改進(jìn)率,證實(shí)最優(yōu)預(yù)測(cè)方案能顯著提升短、中期的預(yù)測(cè)精度。綜上,運(yùn)用基于多維關(guān)聯(lián)規(guī)則的變量篩選策略,不僅可以挖掘出影響豬肉價(jià)格波動(dòng)的關(guān)鍵因素,還能通過減少模型的解釋變量個(gè)數(shù),減輕預(yù)測(cè)建模的數(shù)據(jù)收集工作量。

表3 SVR 模型預(yù)測(cè)的結(jié)果Table 3 Results of SVR model prediction

表4 多維關(guān)聯(lián)規(guī)則篩選變量的最優(yōu)方案的改進(jìn)率Table 4 Improvement rate of the optimal scheme for screening variables by multidimensional association rules

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本研究運(yùn)用多維關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)豬肉價(jià)格波動(dòng)的影響因素進(jìn)行定量分析,基于生豬養(yǎng)殖加工產(chǎn)業(yè)鏈、替代品市場(chǎng)、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化、突發(fā)性事件和國際市場(chǎng)環(huán)境等5 個(gè)分析維度,挖掘豬肉價(jià)格波動(dòng)的高相關(guān)影響因素作為預(yù)測(cè)模型的輸入變量,得到以下結(jié)論:(1)從多維關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘結(jié)果可知,與豬肉價(jià)格波動(dòng)關(guān)聯(lián)程度最高的前3 位因素是生豬疫病、生豬價(jià)格、仔豬價(jià)格,置信度分別為1.00、0.93 和0.82;從高相關(guān)項(xiàng)集的提升度可知,對(duì)豬肉價(jià)格波動(dòng)影響程度最大的前3 位因素是生豬疫病、豬肉產(chǎn)量和出欄豬肉量,提升度分別為1.84、1.67 和1.67。(2)將基于多維關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘得到的豬肉價(jià)格波動(dòng)高相關(guān)影響因素作為預(yù)測(cè)模型的輸入變量,進(jìn)行提前多步預(yù)測(cè)建模。結(jié)果表明,包含12 種影響因素即生豬疫病、生豬價(jià)格、牛肉價(jià)格、雞肉價(jià)格、M2、玉米價(jià)格、仔豬價(jià)格、EPU 指數(shù)、MCPI、WTI 原油價(jià)格、豬肉產(chǎn)量和出欄肉豬量的建模方案預(yù)測(cè)精度最高。(3)相較于不進(jìn)行變量篩選的基準(zhǔn)模型,最優(yōu)模型在3 個(gè)步長中的平均預(yù)測(cè)精度改進(jìn)率分別為29.11%(RMSE)和16.00%(MAPE)。可見,基于多維關(guān)聯(lián)規(guī)則的變量篩選策略不僅有助于找出豬肉價(jià)格波動(dòng)的關(guān)鍵影響因素,而且對(duì)于提高模型預(yù)測(cè)精度具有顯著效果。

4.2 建議

4.2.1 完善豬肉價(jià)格波動(dòng)預(yù)警機(jī)制 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理部門應(yīng)立足于高相關(guān)影響因素對(duì)豬肉價(jià)格波動(dòng)進(jìn)行更有針對(duì)性的監(jiān)管。對(duì)生產(chǎn)端(如:玉米、生豬、仔豬、豬肉產(chǎn)量、出欄肉豬量)、替代品(如:雞肉、牛肉價(jià)格)、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境(如:M2、MCPI)、突發(fā)性事件(如:EPU 指數(shù)、生豬疫病寬度指數(shù))、國際環(huán)境(如:WTI 原油價(jià)格、國際市場(chǎng)豬肉價(jià)格)等關(guān)鍵影響因素進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)分析,構(gòu)建豬肉價(jià)格波動(dòng)指數(shù)與預(yù)警區(qū)間,針對(duì)不同級(jí)別的警情提前制定應(yīng)對(duì)預(yù)案,確保生豬市場(chǎng)的健康平穩(wěn)運(yùn)行。

4.2.2 提高動(dòng)物疫病風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí) 生豬疫病是與豬肉價(jià)格波動(dòng)關(guān)聯(lián)程度和影響程度最高的決定性因素。因此,政府相關(guān)部門應(yīng)提高動(dòng)物疫病的風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)。就外部而言,建立國家邊境動(dòng)物防疫安全屏障,健全邊境疫病監(jiān)測(cè)制度和突發(fā)疫病應(yīng)急處置機(jī)制,完善入境豬肉產(chǎn)品的檢驗(yàn)檢疫及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估辦法。就內(nèi)部而言,提升動(dòng)物疫病監(jiān)測(cè)預(yù)警能力,建立從國家到地方的多級(jí)動(dòng)物疫病預(yù)防控制中心,完善動(dòng)物疫病應(yīng)急預(yù)案,提高相關(guān)人員的知識(shí)技能及裝備水平,確保及時(shí)阻斷疫病傳播擴(kuò)散鏈條。

4.2.3 加強(qiáng)農(nóng)業(yè)信息化建設(shè) 促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,須堅(jiān)持以信息技術(shù)引領(lǐng)農(nóng)業(yè)的發(fā)展。中央一號(hào)文件提出,大力發(fā)展農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù),加快建立現(xiàn)代化養(yǎng)殖體系,保障生豬基礎(chǔ)產(chǎn)能,健全生豬產(chǎn)業(yè)平穩(wěn)有序發(fā)展的長效機(jī)制。當(dāng)前,散戶養(yǎng)殖方式在我國占比接近50%。由于信息獲取手段的局限性,散戶無法及時(shí)獲取全面的市場(chǎng)信息,一定程度上導(dǎo)致其養(yǎng)殖計(jì)劃制定的盲目性,進(jìn)而增加其遭遇價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)的可能性。因此,相關(guān)管理部門應(yīng)盡快建立農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái),完善農(nóng)業(yè)信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),促進(jìn)生產(chǎn)、市場(chǎng)信息的透明公開,提高農(nóng)戶的信息決策能力,保障市場(chǎng)的平穩(wěn)運(yùn)行。

4.2.4 構(gòu)建全鏈條視角下的生豬價(jià)格調(diào)控機(jī)制 目前,我國的生豬價(jià)格調(diào)控預(yù)案主要以豬糧比作為預(yù)警指標(biāo)。由于過于重視供給端的成本變動(dòng),相關(guān)調(diào)控政策的出臺(tái)在一定程度上導(dǎo)致供應(yīng)的急劇上升或下降,加劇了豬肉價(jià)格波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)。為確保豬肉市場(chǎng)的健康平穩(wěn)運(yùn)行,建議構(gòu)建涵蓋供給端和市場(chǎng)端的全鏈條風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系,綜合生產(chǎn)成本變動(dòng)以及市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)研判市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),依據(jù)市場(chǎng)整體風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)確定調(diào)控機(jī)制,有效保障豬肉市場(chǎng)多方參與主體的利益,規(guī)避其可能面臨的生產(chǎn)經(jīng)營決策風(fēng)險(xiǎn)。

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