我国猪肉价格的影响因素是时变的吗？——基于动态模型平均的分析与预测

猪肉价格的超常波动给人民生活与相关产业发展均带来了不利影响。为有效识别猪肉价格影响因素并对猪肉价格进行科学的预测,从猪肉价格影响因素的时变特征入手,提出一套基于动态模型平均理论的猪肉价格影响因素与预测分析框架。 检测猪肉供给、猪肉需求、我国经济环境和国际市场等四个方面11个价格影响因素,研究并识别猪肉价格影响因素的时变特征,进而构建猪肉价格预测模型,并通过预测误差指标和Diebold Mariano检验比较其与基准模型的预测能力。研究发现：我国猪肉价格影响因素存在显著的时变特征,且因素间差异明显;自2009年以来,猪肉价格的决定机制更为复杂,影响因素更为多元;基于动态模型平均的猪肉价格预测模型的预测表现明显优于基准模型。政府部门在制定生猪市场调控政策时,需充分考虑到供给、需求、我国经济环境、国际贸易对猪肉价格的影响,并且可以借助准确的猪肉价格预测信息以增强调控政策的主动性、前瞻性和科学性。     

非线性非均衡蛛网模型框架下猪肉价格循环波动研究——基于可变参数模型的实证

本文尝试运用可变参数模型实证分析非线性非均衡蛛网理论模型框架“猪周期”是否满足稳定的条件。研究表明,利用非线性非均衡蛛网理论模型框架下价格趋于收敛的充要条件：每一期价格对前期价格的一阶导数恒小于1,再结合可变参数模型可以对猪肉价格等具有周期性波动的时序数据是否趋于收敛进行实证检验。该分析框架下猪肉价格缺乏稳定性条件,并有发散的趋势。相对于猪肉市场的需求,供给对猪肉价格变化更为敏感,以致“猪周期”反复出现。基于此,政府有必要平衡猪肉市场“高价”和“低价”情况下出台的支持政策,加大“猪肉低价”状态下的支持力度;其次是推广生猪价格指数保险,降低“低价”时养殖户的损失,保证生猪供给的稳定;最后,尝试试点生猪期货交易,提高“预期价格”在养殖户生产决策中的重要性。     

基于Nerlove模型的我国大豆供给反应实证分析

为了全面了解影响我国大豆供给的主要因素,基于2001-2014年全国10个大豆主产区大豆生产和价格的面板数据,同时引入替代作物收益、农业政策及时间趋势虚拟变量,运用Nerlove模型对我国大豆的供给反应进行了实证分析。结果表明：我国大豆的播种面积受滞后一期大豆播种面积和滞后一期大豆单价的显著正向影响,受滞后一期替代作物单位面积纯收益的显著负向影响;2008年出台的大豆临时收储政策这一变量的回归系数没有通过显著性检验,因此不能断定大豆临时收储政策对我〖JP+1〗国大豆的供给有作用;大豆种植户在决策时主要受以往多期大豆价格的影响;我国大豆供给对价格变化的反应并不敏感,短期价格弹性较小,长期有所提升,存在滞后性。最后提出了保障我国大豆供给的政策建议。     

房地产价格波动 供给弹性与收入增长——基于VEC模型的实证分析

房地产价格受收入冲击的影响,变化幅度与供给的价格弹性密切相关。通过建立房地产价格与人均收入的VEC模型,对1987—2008年的相关数据进行脉冲分析发现:房地产价格与人均收入之间存在长期协整关系,房地产长期供给缺乏弹性,人均收入变动对短期的房产价格造成较大影响。     

我国城乡两市场的猪肉价格的影响因素分析——基于均衡转移模型

选取1985年至今的猪肉价格为研究对象,将我国猪肉市场分为城乡两个相对独立的市场,根据均衡转移模型的理论,从供给、需求及营销三个方面,分析外部因素对猪肉价格的影响程度.结果表明,生猪供给受投入品价格、养殖技术及风险等因素的影响,而猪肉消费受替代品价格、收入及人口等因素的影响,任何一个因素变动,都会刺激市场产生新的均衡,发生价格波动.城乡两市场对外部因素波动的反应程度是不同的.     

价格波动背景下生猪产业链利益分配格局——基于两种养殖模式产业链的调研

利用X12季节调整模型及HP滤波法,分析生猪价格波动的季节性、周期性及趋势性特征。在此基础上,利用从河南中牟生猪收购到浙江余姚猪肉销售各环节价格变动及成本费用的构成数据,分析价格波动对生猪产业链利益分配的影响,结果表明,自繁自养方式的收益高于专业育肥方式;生猪价格是全产业链价格波动的振源,并以非对称方式传递到猪肉价格,生猪养殖环节收益波动最大,是产业链中最脆弱、风险最大的一环,生猪市场的供求矛盾取决于供给。因此,推进生猪产业链一体化、推动生猪保险产品多元化、提高养殖户专业知识水平等对于解决生猪价格大幅度周期性波动问题尤为迫切。     

基于ARIMA模型的猪肉产量短期预测研究

随着我国经济发展和人们生活水平的提高,居民的饮食结构较以往发生了巨大变化,营养丰富的肉禽蛋奶等畜牧产品的市场需求大大增加。受中国传统习惯及其他因素的影响,居民对猪肉的消费远高于其他肉类。猪肉作为肉类消费结构的主导,其生产状况影响全国市场的稳定。通过对中国猪肉市场现状及发展进行分析,利用近20年中国猪肉产量的年度数据建立ARIMA模型,对我国猪肉生产状况进行短期预测。结果显示:未来3年中国猪肉产量将持续增加,但增幅不高。为了维持猪肉市场平衡,避免猪肉价格风险,有必要做好猪肉供给的相关工作。     

政策漂移、猪肉价格波动与结构性通货膨胀研究——基于TVP-VAR模型

2018年以来的猪肉价格持续上涨引起社会普遍关注。猪肉作为与普通百姓息息相关且在CPI构成中权重最大的商品之一,价格变动不仅影响通胀水平,而且对通胀具有放大效应。本研究基于政策漂移影响、猪肉价格上涨导致结构性通货膨胀风险的现实,选取2011—2019年的月度数据,采用具有时变性质的向量自回归模型(TVP-VAR),对政策漂移、猪肉价格波动与结构性通货膨胀之间的时变关系进行实证研究。结果表明:政策漂移、猪肉价格波动以及结构性通货膨胀之间以中、短期效应为主,长期效应偏弱;政策漂移对我国生猪产业和生猪价格影响较大,进而影响猪肉价格。而猪肉价格上涨产生的直接效应和间接效应相叠加,推动CPI指数增大,结构性通货膨胀风险升高;同时,猪肉价格上涨与CPI水平的提升具有互动循环效应,这使得我国通货膨胀自我实现机制较强。因此,政策制定部门应当审慎调整与增加政策内容,协调配合政策实施;完善市场机制,确保与民生相关商品价格稳定,降低通货膨胀风险。     

中国猪饲料产业链市场整合分析

研究猪饲料产业链的市场整合程度,对于把握我国猪饲料市场总体运行状况,进一步促进产业持续健康发展,具有非常重要的理论价值和实践意义。运用向量误差修正模型、格兰杰因果检验、脉冲响应函数、方差分析等计量分析方法,选取玉米、饲料、生猪、猪肉这4种商品的价格共同组成猪饲料产业链价格体系,分析中国猪饲料产业链整合程度。研究发现:"玉米-猪饲料"链条、"猪饲料-生猪"链条、"生猪-猪肉"链条的短期整合程度较高,长期整合效果不佳;处于上游阶段的玉米价格对中游猪饲料价格、下游生猪价格与猪肉价格都具有较为明显的影响;短期内玉米、猪饲料、生猪、猪肉市场价格波动主要受自身惯性冲击的影响,长期内自身惯性冲击影响不断下降,源自于产业链上下游市场价格的影响加强。最后,提出了提高各环节之间的整合程度、不断提高饲料企业的实力、积极引导产业链结构调整等政策建议。     

基于生产主体经济视角的水禽供给研究

运用Nerlove模型对1997-2011年我国鸭肉年产量和市场价格的年度数据进行了实证分析。结果表明,肉鸭的短期供给弹性为0.139 0,长期供给弹性为0.663 5,表现为长期弹性大于短期弹性,且二者弹性值均小于1。基于生产主体经济视角,讨论了水禽产业供给特点的成因。提出了促进水禽产业持续和稳定发展的政策建议:依托技术进步提高生产率;完善水禽产业数据库;提高水禽生产者素质;加大政府对水禽产业的支持力度。     

中国生猪价格国际传导中的溢出效应研究

应用月度数据考察仔猪、活猪、猪肉价格与国际猪肉价格之间的动态关系。研究表明:国内价格和国际价格之间具有较强的动态相关性;国际价格对国内价格有均值溢出,当前一期国际价格上升1%时,当期3种猪产品价格上升0.04%~0.11%,但国内价格对国际价格则不存在均值溢出;利用ECCC-garch和EDCC-garch模型,发现国内价格与国际价格之间不存在任何方向波动溢出,但国内价格存在着波动集群现象。从市场整合的角度进行解释,并提出政策建议。     

信息不对称、纵向市场特征与猪肉价格传递非对称性

价格传递非对称性使猪肉价格不能有效反映市场供求,扭曲了养猪业市场资源配置,是引起我国猪肉价格周期性大幅度波动的主要原因。以纵向市场结构理论和价格形成机制为基础,对比分析了纵向分离市场结构和一体化市场结构下的猪肉价格、猪肉销售量和纵向产业链整体利润情况。结果表明,信息不对称导致的逆向压价效应,不但扭曲了生猪市场价格、降低生猪养殖者利润,也误导了生猪养殖行为;数量众多的生猪散养户、可维持信息不对称和过多纵向关联环节是导致猪肉价格传递非对称的内在原因。因此,扩大生猪养殖规模和减少纵向关联环节数量是打破信息不对称、价格传递非对称性和促进养猪业健康发展的根本措施。     

基于贝叶斯模型平均（BMA）方法的中国房地产价格影响因素分析

对可能影响中国房价的诸多因素的重要性问题进行识别和检验,基于模型不确定性的视角,使用中国30个省（区）2002~2013年面板数据,采用贝叶斯模型平均（BMA）方法进行模型设定与分析。研究认为,在可能对中国房价产生影响的19个指标中,信贷政策、心理预期、物价水平、房屋竣工面积和产业结构合理化等5个解释变量的后验概率大于90%,它们是影响现阶段中国房地产价格的决定因素;应通过差别化的信贷政策分区域控制房价,通过新闻媒体公开统计和发布房地产数据正确引导人们的心理预期,通过适宜的货币政策有效控制物价,通过保障性住房建设增加房地产供给,通过合理化的产业结构引导房价调控等,促进中国房地产市场的健康发展。     

我国货币政策对股票市场影响的有效性分析

采用2002-2010年的月度数据,在VAR模型的基础上研究了货币政策对股票市场的影响。发现股价、货币供应量、利率和物价之间存在长期均衡关系;货币供应量的变化与股价变化同方向,而利率变化与股价变化反方向;货币供应量和利率虽然都能解释股价的变动,但其作用相对于股价本身来说显得微乎其微;货币供应量与股价之间存在双向Granger因果关系,利率与股价之间不存在Granger因果关系。因此得出货币政策难以有效影响股票市场的结论。     

农产品金融化对玉米期货价格的影响

近年来农产品金融化现象突出表现在农产品市场和期货市场、货币市场、国际市场的联动,农产品的金融属性日益明显。基于2000-2012年芝加哥商品交易所玉米期货价格的月度数据,从农产品金融化视角分析玉米期货价格波动情况,选择货币供给量、货币价格和投机情况三方面可量化因素分析对玉米期货价格的影响。结果表明：货币供给量和投机资本对农产品期货价格有推动作用,而美元指数对价格有抑制作用,金融化因素对玉米期货价格造成不同程度的影响。最后根据分析结果,建议加强农产品期货市场的风险防范,完善我国农产品期货市场,防范过度投机。     

房地产价格上涨与信贷扩张、地价上涨--基于省际面板数据的分析

根据2003—2012年中国省际面板数据,运用Granger因果关系检验模型检验房地产价格上涨与信贷扩张、地价上涨三者之间的作用关系。研究结果表明,房地产价格上涨与信贷扩张、地价上涨三者之间存在着相互反馈的作用机制。对房地产价格上涨的各影响因素进行估计后发现城镇劳动者工资上涨、地价上涨和信贷扩张对房地产价格上涨产生正向影响,房地产供给对房地产价格上涨具有负向影响。增加房地产供给,限制房地产业信贷规模和平抑地价是抑制房地产价格过快上涨的重要途径。     

中国畜产品价格长记忆性特征分析及预测

本文利用序列自相关函数图和运用R/S重标极差法计算的Hurst值,基于1994年6月-2016年8月猪肉、牛肉、羊肉等主要畜产品价格,对畜产品价格长记忆性进行研究,同时利用分数阶差分后序列建立AFRIMA模型,并与ARIMA模型预测精度进行对比。研究结果表明：中国畜产品价格波动具有长记忆性特征;基于长记忆性特征的AFRIMA模型预测精度较高。预测近期猪肉价格波动率回落,处于低速波动状态;牛肉价格波动率逐步降低,上涨乏力,羊肉价格预计跌幅不大,价格处于僵持状态。建议在研究和预测畜产品价格波动规律时应该充分考虑长期记忆性问题,相关部门在制定相关宏观调控政策时,应考虑价格具有长记忆性特征,关注前期价格波动规律和未来价格波动的相关性。     

农产品价格波动中的金融化因素分析——以大豆、食糖为例

基于2007年1月至2016年12月的相关月度数据,以大豆和食糖为例,通过ARDL模型分别从长期和短期对影响国内农产品现货价格的金融化因素进行了系统测算。结果表明,通货膨胀因素、国内期货价格、货币供应量和国际现货价格是影响国内大豆现货价格的主要金融化因素;国内期货价格、通货膨胀因素和国际现货价格是影响国内食糖现货价格的主要金融化因素;汇率和能源价格对二者的影响均不明显。最后,从改善宏观经济环境、规范期货市场发展、健全农产品进口风险防控体系、关注品种间差异等方面提出了应对农产品金融化的对策建议。