时间序列分析在对猪肉价格的预测分
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２成立猪肉市场信息中心，建立健全 猪肉价格的预警机制，并把猪肉价格的走 势及时传达给养殖户．引导他们尽可能控 制出栏时间，避开市场风险。
３加大防疫力度，避免疫情出现。尤 其是在价格波动的高峰期．生猪快速补栏 时更应加强防疫力度．保证生猪的健康快 速发展，确保猪肉价格的平稳运行。
参考文献 ［１】时间序列分析简明教程（Ｍ）．张树京 齐立心北京：北方交通大学出版社２００；５．
本文链接：http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical_scxdh200813229.aspx 授权使用：西安交通大学(wfxajd)，授权号：68b1dca4-f767-4be5-8d6e-9db900f40cd8
下载时间：2010年7月20日
时间序列分析在对猪肉价格的预测分析中的应用
作者： 作者单位： 刊名：
英文刊名： 年，卷(期)： 被引用次数：
冀德刚， 周静， 李春兰 河北农业大学理学院
商场现代化 MARKET MODERNIZATION 2008，""(13) 0次
参考文献(3条) 1.张树京.齐立心 时间序列分析简明教程 2003 2.陈平雁 SPSS10.0统计软件高级应用教程 2004 3.G.E.P.Box.G.N.Jenkins.G.C.Reinsel.顾刚 时问序列分、预测与控制 1997
９
［２】陈平雁等：ＳＰＳＳ］０．ｏ统计软件高级应 用教程（Ｍ）．北京：人民军医出版社，２００４．
１
【５】［美】Ｇ．Ｅ．Ｐ．｝Ｂｏｘ，Ｇ．Ｎ．Ｊｅｎｋｉｎｓ ａｎｄ Ｇ．Ｃ． Ｂｅｉｎｓｅｌ著．顾刚主译：时间序列分，预测与 控制（Ｎ１）．北京：中国统计出版社，１ ９９７
万方数据
《商场现代化》２００８年５ＦＪ（上旬刊）总第５３８期３２０
行拟和是比较合适的。 ３模型的检验和预测。本文采取残差
序列的卡方检验，通过观察残差序列的自 相关函数图．其自相关系数均落在置信区 间内，而且Ｂｏｘ－Ｌｊｕｎｇ统计量在所有时点上 都没有显著性显示，因此确定模型的拟合 精度很高．认为ＡＲＩＭＡ（１．１，０）Ｘ（１，１，０） 模型可以用来预测未来猪肉价格的走势。 借助ＳＰＳＳｌ２．０软件，对唐山市猪肉价格的 发展趋势进行预测。预测结果如下（表 一）： 表一２００８年唐山市猪肉价格的预测值
ｌ １０．８５
７ １２ ４９
２ １０．３７
８ １３ ３３
３ １０ ２４
９ １２ １４
４ １ｉ ６２
１０ １２ ０３
５ １ｌ ５４
ｌｌ １２ ８３
６ １１．６７
１２ １３ ４６Βιβλιοθήκη Baidu
二．预测数据的分析与建议 根据预测结果，唐山市的猪肉价格还 将会小幅增长，并继续呈现出以一年为周 期的规律性变化。在一月及八月份以前价 格继续上涨，而一月及八月份以后有小幅 回落。这可能跟中国人的消费习惯有关， 同时这阶段传统节日较多，人们对肉的需 求量增加．所以价格上涨。另外从价格的 变化趋势可以看出自从２００７年７月份以 来，猪肉价格迅速上涨．分析可能有以下 原因： １随着经济的迅速发展．人民生活水 平的提高，带动了物价上涨。从而导致养 猪的成本较以前显著提高．养猪者为了追 求利润，肯定要提高生猪价格。 ２．由于２００６年上半年猪肉价格一直比 较低迷，使得许多中小规模的养殖者退出
［关键词１猪肉进价ＡｍＭＡ（ｐ，ｄ，ｑ）模型
自从２００７年五月份以来．全国猪肉价 格普遍上涨，而且上涨速度和上涨幅度都 比较大．引起了全社会的普遍关注。本文 试图采取时间序列的分析方法，通过对唐 山市２００５年～２００７年猪肉价格的分析．找 出猪肉价格的变化规律，并预测未来的发 展趋势．同时提出减少这种价格波动的几 点建议。
一、建立模型 １数据预处理。据唐山市物价局提供 的２００５年～２００７年唐山市每月猪肉平均 进价的数据．令Ｘ．表示ｔ月的猪肉进价。根 据序列Ｘ．的变化曲线不难看出它是非平稳 序列，故对其作一阶差分变换得到序列Ｙ．。 根据平稳性的非参数检验法，经计算统计 量ＩＺｌ＝１．８５７２４＜１．９６，所以对于ｄ＝ｏ．０５ 的显著性水平，认为序列Ｙ．是平稳的。同 时根据自相关函数的变化，发现数据还具 有一定的周期性，还需对序列进行季节性 差分。因此对序列Ｘ．建立ＡＲＩＭＡ（Ｐ．ｄ，ｑ） Ｘ《Ｐ，Ｄ，Ｑ）模型。 ２模型定阶。由于序列Ｙ．的自相关函 数呈正弦波衰减特征，而偏相关函数在 ｋ＝２之后呈现拖尾特征，由此初步判定非 季节模型应用ＡＲＩＭＡ（２．１．０）模型；同时由 于ｘ＋的一阶季节差分序列偏自相关系数在 ｋ＝ｌ时截尾，故考虑季节性ＡＲＩＭＡ（１，１，０） 模型．同时考虑ＡＲＩＭＡ（１，１．０）Ｘ（１．１，０） 模型和ＡＲＩＭＡ（１，１．１）Ｘ（１，１，０）模型和 ＡＲＩＭＡ（２．１．１）Ｘ（１，１，０）模型对数据的拟 和情况。通过比较ＡＲＩＭＡ｛１，１，０）Ｘ｛１．１， ０）模型的ＡＩＣ和ＳＢＣ值最小，因此可以认 为利用ＡＲＩＭＡ（１．１．０）Ｘ（１，１．０）对Ｘ．进
养猪业．加之下半年的疫情．使得生猪的 存栏率显著下降．造成了０７年猪肉市场供 不应求的局面。
为了尽量减少这种猪肉价格的大幅波 动．解决猪肉的供求矛盾，笔者认为可以 从以下几个方面入手：
１．政府加强市场的监管。尽量减少猪 肉在流通环节不必要的费用，严厉打击收 购环节中的强收、强买行为；加大零售环 节差价的控制，严禁病猪流入市场。以此 提高养猪户和养猪企业的利润，从而提高 他们的养猪积极性。
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时向序列分峦厅在又ｊ猪肉价舔各的预测分采野田日ａ应用
ＩＩＩ冀德刚 周 静 李春兰 河北农业大学理学院 基金项目：河北农业大学校科研基金资助，课题号：Ｆｓｙ２００７３３
【摘 要Ｊ文章通过引Ａ．Ｂｏｘ～ｊｅｎｋｉｎｓ随机序列ＡＢＭＡ（ｐ，ｃ１）表，ＡＢＩＭＡ（ｐ，ｄ，ｑ）模型，对河北省唐山市猪肉进货价格变化情况进 行了预测和分析，并提出一些对策和建议。
３加大防疫力度，避免疫情出现。尤 其是在价格波动的高峰期．生猪快速补栏 时更应加强防疫力度．保证生猪的健康快 速发展，确保猪肉价格的平稳运行。
参考文献 ［１】时间序列分析简明教程（Ｍ）．张树京 齐立心北京：北方交通大学出版社２００；５．
本文链接：http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical_scxdh200813229.aspx 授权使用：西安交通大学(wfxajd)，授权号：68b1dca4-f767-4be5-8d6e-9db900f40cd8
下载时间：2010年7月20日
时间序列分析在对猪肉价格的预测分析中的应用
作者： 作者单位： 刊名：
英文刊名： 年，卷(期)： 被引用次数：
冀德刚， 周静， 李春兰 河北农业大学理学院
商场现代化 MARKET MODERNIZATION 2008，""(13) 0次
参考文献(3条) 1.张树京.齐立心 时间序列分析简明教程 2003 2.陈平雁 SPSS10.0统计软件高级应用教程 2004 3.G.E.P.Box.G.N.Jenkins.G.C.Reinsel.顾刚 时问序列分、预测与控制 1997
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［２】陈平雁等：ＳＰＳＳ］０．ｏ统计软件高级应 用教程（Ｍ）．北京：人民军医出版社，２００４．
１
【５】［美】Ｇ．Ｅ．Ｐ．｝Ｂｏｘ，Ｇ．Ｎ．Ｊｅｎｋｉｎｓ ａｎｄ Ｇ．Ｃ． Ｂｅｉｎｓｅｌ著．顾刚主译：时间序列分，预测与 控制（Ｎ１）．北京：中国统计出版社，１ ９９７
万方数据
《商场现代化》２００８年５ＦＪ（上旬刊）总第５３８期３２０
行拟和是比较合适的。 ３模型的检验和预测。本文采取残差
序列的卡方检验，通过观察残差序列的自 相关函数图．其自相关系数均落在置信区 间内，而且Ｂｏｘ－Ｌｊｕｎｇ统计量在所有时点上 都没有显著性显示，因此确定模型的拟合 精度很高．认为ＡＲＩＭＡ（１．１，０）Ｘ（１，１，０） 模型可以用来预测未来猪肉价格的走势。 借助ＳＰＳＳｌ２．０软件，对唐山市猪肉价格的 发展趋势进行预测。预测结果如下（表 一）： 表一２００８年唐山市猪肉价格的预测值
ｌ １０．８５
７ １２ ４９
２ １０．３７
８ １３ ３３
３ １０ ２４
９ １２ １４
４ １ｉ ６２
１０ １２ ０３
５ １ｌ ５４
ｌｌ １２ ８３
６ １１．６７
１２ １３ ４６Βιβλιοθήκη Baidu
二．预测数据的分析与建议 根据预测结果，唐山市的猪肉价格还 将会小幅增长，并继续呈现出以一年为周 期的规律性变化。在一月及八月份以前价 格继续上涨，而一月及八月份以后有小幅 回落。这可能跟中国人的消费习惯有关， 同时这阶段传统节日较多，人们对肉的需 求量增加．所以价格上涨。另外从价格的 变化趋势可以看出自从２００７年７月份以 来，猪肉价格迅速上涨．分析可能有以下 原因： １随着经济的迅速发展．人民生活水 平的提高，带动了物价上涨。从而导致养 猪的成本较以前显著提高．养猪者为了追 求利润，肯定要提高生猪价格。 ２．由于２００６年上半年猪肉价格一直比 较低迷，使得许多中小规模的养殖者退出
［关键词１猪肉进价ＡｍＭＡ（ｐ，ｄ，ｑ）模型
自从２００７年五月份以来．全国猪肉价 格普遍上涨，而且上涨速度和上涨幅度都 比较大．引起了全社会的普遍关注。本文 试图采取时间序列的分析方法，通过对唐 山市２００５年～２００７年猪肉价格的分析．找 出猪肉价格的变化规律，并预测未来的发 展趋势．同时提出减少这种价格波动的几 点建议。
一、建立模型 １数据预处理。据唐山市物价局提供 的２００５年～２００７年唐山市每月猪肉平均 进价的数据．令Ｘ．表示ｔ月的猪肉进价。根 据序列Ｘ．的变化曲线不难看出它是非平稳 序列，故对其作一阶差分变换得到序列Ｙ．。 根据平稳性的非参数检验法，经计算统计 量ＩＺｌ＝１．８５７２４＜１．９６，所以对于ｄ＝ｏ．０５ 的显著性水平，认为序列Ｙ．是平稳的。同 时根据自相关函数的变化，发现数据还具 有一定的周期性，还需对序列进行季节性 差分。因此对序列Ｘ．建立ＡＲＩＭＡ（Ｐ．ｄ，ｑ） Ｘ《Ｐ，Ｄ，Ｑ）模型。 ２模型定阶。由于序列Ｙ．的自相关函 数呈正弦波衰减特征，而偏相关函数在 ｋ＝２之后呈现拖尾特征，由此初步判定非 季节模型应用ＡＲＩＭＡ（２．１．０）模型；同时由 于ｘ＋的一阶季节差分序列偏自相关系数在 ｋ＝ｌ时截尾，故考虑季节性ＡＲＩＭＡ（１，１，０） 模型．同时考虑ＡＲＩＭＡ（１，１．０）Ｘ（１．１，０） 模型和ＡＲＩＭＡ（１，１．１）Ｘ（１，１，０）模型和 ＡＲＩＭＡ（２．１．１）Ｘ（１，１，０）模型对数据的拟 和情况。通过比较ＡＲＩＭＡ｛１，１，０）Ｘ｛１．１， ０）模型的ＡＩＣ和ＳＢＣ值最小，因此可以认 为利用ＡＲＩＭＡ（１．１．０）Ｘ（１，１．０）对Ｘ．进
养猪业．加之下半年的疫情．使得生猪的 存栏率显著下降．造成了０７年猪肉市场供 不应求的局面。
为了尽量减少这种猪肉价格的大幅波 动．解决猪肉的供求矛盾，笔者认为可以 从以下几个方面入手：
１．政府加强市场的监管。尽量减少猪 肉在流通环节不必要的费用，严厉打击收 购环节中的强收、强买行为；加大零售环 节差价的控制，严禁病猪流入市场。以此 提高养猪户和养猪企业的利润，从而提高 他们的养猪积极性。
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时向序列分峦厅在又ｊ猪肉价舔各的预测分采野田日ａ应用
ＩＩＩ冀德刚 周 静 李春兰 河北农业大学理学院 基金项目：河北农业大学校科研基金资助，课题号：Ｆｓｙ２００７３３
【摘 要Ｊ文章通过引Ａ．Ｂｏｘ～ｊｅｎｋｉｎｓ随机序列ＡＢＭＡ（ｐ，ｃ１）表，ＡＢＩＭＡ（ｐ，ｄ，ｑ）模型，对河北省唐山市猪肉进货价格变化情况进 行了预测和分析，并提出一些对策和建议。