生猪价格计量模型与分析文章版
2023年生猪价格行情走势及后市分析模板
生猪行情不确定
1.生猪市场影响因素与未来价格走势
可以进一步探讨当前生猪市场面临的影响因素，如政策调整、疫情风险、市场供需情况等，以及对未来价格走势的可能 影响。
2.生猪养殖企业未来发展与价格波动分析
同时，可以分析当前生猪养殖企业的生产成本、技术水平和市场竞争力等因素，以及对其在未来价格波动中的应对策略 和发展方向进行预测和分析。
5. 供应紧缺推高价格：由于生猪产能恢复缓慢，市场供 应仍然相对紧缺。预计2022年生猪供应量仍然无法满足 市场需求，导致明年猪价进一步上涨的压力增大。
THANKS
Form：ben 2023/9/3
猪价格
猪肉消费回升
1. 消费需求的增长：近年来，随着居民收入水平的提高，中国国民对高品质蛋白食品的需求不断增加。根据数 据显示，2019年我国人均猪肉消费达到54.8公斤，预计到2022年将进一步增长至58公斤。这种消费需求的增 长将对生猪价格产生积极影响，预计明年生猪价格将呈现上涨趋势。 2. 猪病疫情的影响：近年来，猪病疫情对中国生猪养殖业造成了较大的冲击，导致生猪存栏量大幅减少。根据 数据显示，2018年非洲猪瘟疫情导致我国生猪存栏量减少了1456万头，2019年又有部分地区出现猪瘟疫情。 由于生猪存栏量减少，供应不足使得生猪价格上涨。预计到2022年，猪瘟疫情受到控制后，生猪存栏量将逐渐 恢复，但仍未能完全弥补之前的损失，这将进一步推动生猪价格上涨。
生猪供应减少
供应紧缺导致价格 上涨，需求量增加 将进一步推高价格
驱动价格上涨
猪肉进口需求增加
养殖户 价格上扬 非洲猪瘟
需求增加支撑上涨
1.2022年生猪价格上涨原因之需求侧分析
一方面，2022年生猪价格上涨的原因之一是需求的增加。数据显示，随着人们收入水平的提高和饮食结构 的改变，肉类消费需求稳步增长。据统计，中国人均肉类消费量预计将在明年达到60公斤，较去年增长约 5%。随着城镇化的加速推进，人们对高品质肉类的需求也在不断提升，这将进一步推动生猪价格上涨。
我国生猪周期理论与模式评估及价格预测分析
我国生猪周期理论与模式评估及价格预测分析近年来，我国养猪产业受到了生猪周期的影响，生猪价格的波动使得养殖户面临着巨大的经济压力。
为了有效应对这种周期性的特点，研究人员提出了我国生猪周期理论与模式评估及价格预测分析。
本文将对这一理论进行介绍并进行评估与预测。
我国生猪周期理论认为，生猪市场具有一定的周期性，其价格会在一定的时间内发生波动。
这种周期性主要受到供需关系、种猪库存、政策调控等多种因素的影响。
周期性的发生使得生猪价格的波动性增大，给养殖户带来了较大的风险和不确定性。
为了更好地评估生猪周期理论的准确性，研究人员通过实证分析了过去几年生猪市场的价格数据。
他们发现，生猪价格确实存在周期波动，且周期长度约为2至3年。
同时，种猪产能、进口环境以及政策调控等因素在周期性波动中扮演重要角色。
通过对这些因素的综合分析，可以较为准确地预测未来生猪价格的变动趋势。
基于以上分析，研究人员提出了一种生猪价格预测的模型。
该模型基于时间序列分析和经济数据分析，通过考虑种猪养殖规模、屠宰企业库存、国内外市场需求等因素，对未来生猪价格进行预测。
研究人员利用历史数据对模型进行验证，并取得了一定的预测准确率。
这种模型的应用使得养殖户能够提前调整生产策略，降低经济风险。
综上所述，我国生猪周期理论与模式评估及价格预测分析为养殖户提供了有效应对生猪价格波动的方法。
通过该理论和模型，养殖户能够更好地应对市场风险，并进行合理经营决策，从而减少经济损失。
这一理论的应用和发展对于稳定我国生猪市场，促进养猪产业的可持续发展具有重要意义。
随着我国经济的快速发展和人民生活水平的提高，对猪肉的需求不断增长。
然而，由于生猪周期的存在，生猪价格的波动性较大，给养殖户带来了一定的风险和不确定性。
为了更好地应对这一问题，研究人员开始关注生猪周期的理论与模式评估，并通过价格预测分析来提前进行经营决策。
生猪周期是指生猪价格在一定时间内发生周期性波动的现象。
这种周期性主要受到供需关系、种猪库存、政策调控等多种因素的影响。
猪肉价格的统计模型
猪肉价格的统计模型摘要本文就猪肉价格预测的问题，根据题目中的条件和要求，在合理的假设下，建立三个模型。
模型一为简单的直线方程模型；模型二是在采用灰色关联度建立猪肉价格与其影响因素的关系模型后，利用关联度返算，建立猪肉价格预测模型；模型三是建立养猪场盈亏平衡点等式模型。
通过求解这三个模型，很好的解决了问题。
在问题一中，利用半数平均法，建立猪肉价格预测模型。
首先通过对2000年1月至2009年6月我国猪肉价格数据的分析，得出猪肉价格在短期内呈线性增长趋势，然后用直线方程拟合该时间序列（猪肉价格随时间变化的序列），在完全确定直线方程模型后，通过该方程求出时间序列的各趋势值，接着运用EXCEL 软件作出二者的曲线并进行比较，证明该直线方程模型的可行性，最后在此基础上，预测出2009年下半年猪肉价格的趋势值。
在问题二中，确定影响猪肉价格的因素，采用灰色关联法，建立猪肉价格与其影响因素的关系模型。
首先使用季节平均法得出猪肉价格的季节指数（1234'1,'0.98,' 1.08,' 1.13S S S S ====），其次对猪肉价格与玉米价格时间序列图进行观察比较，易知两者变化呈正相关，然后利用灰色关联法，以往年的猪肉价格作为参考序列，以往年的玉米价格和季节指数作为比较序列，求出玉米价格和猪肉价格和季节指数与猪肉价格的关联度分别为0.755和0.972。
最后，利用关联度返算，推导得出猪肉价格的预测公式： 2.92109.26'i X G S =++.在问题三中，首先根据猪的不同重量，将猪分为三个成长阶段：1Kg ～15Kg 为幼年期；15Kg ～90Kg 为成长期；90Kg ～100Kg 为成年期。
由于猪的体重从5到100公斤呈正态分布，可以算出三个阶段的猪的数量分别为5，990，5。
然后根据猪场收入与成本建立猪场盈亏平衡点等式模型，可以得到猪粮比为6.5：1，即该养猪场的盈亏平衡点。
2023年生猪价格变动分析及预测报告模板
首先，饲料价格是影响生猪价格的重要因素之一。饲料成本直接决定了生猪的生长 成本，而这个成本又直接影响了生猪的价格。如果饲料价格上涨，生猪的生长成本 也会随之增加，这将导致生猪价格的上涨。
生猪价格受疾病影响
其次，疾病也是影响生猪价格的重要因素之一。生猪在生长过程中，可能会感染疾 病，这会导致生猪的死亡率增加，从而影响生猪的数量。而生猪数量的减少，将会 导致生猪价格的上涨。
预测生猪价格继续上涨，饲料成本上升，生猪供应减少
预测未来几个月生猪价格将继续上涨。主要原因是，饲料成本（如玉米和大豆价格）预计将继续上升，而由于COVID-19疫 情的影响，生猪的生产和运输可能会受到进一步的限制。此外，生猪供应量的减少可能会加剧价格上涨。
尽管短期内生猪价格受压，但长期来看需求稳定，预计生猪价 格将呈上升趋势
生猪价格变动分析
一、生猪价格变动概述
根据国家统计局数据显示，2022年我国生猪价 格呈现了较大的波动。从年初的每公斤19.8元， 降至年末的每公斤11.6元，全年平均价格为 16.3元，同比下降39.4%。这种价格变动不仅 影响了养殖业的收益，也影响了消费者的生活 成本。
二、生猪价格预测方法
政策与法规对生猪价格的影响
生猪价格变动原因分析
生猪价格变动原因分析：饲料价格影响
生猪价格变动分析
在分析生猪价格变动时，我们收集了最近5年的数据，包括生猪价格、饲料价格、政府政策等。
1.生猪价格变动原因分析 2. 饲料价格的影响
生猪饲料成本高涨，生猪价格受玉米、小麦价格影 响
根据我们的数据，生猪饲料成本占到总成本的60%以上。最近5年，玉米和小麦的价格涨幅较大，这对 生猪价格产生了很大的影响。以一头生猪为例，每增加1元人民币的饲料成本，生猪价格就会上涨约1.2 元人民币。
2023年生猪价格影响因素分析预测方案模板
数据收集方法与过程
1. 生猪价格数据来源
生猪价格数据主要来源于国家农业部门、农业研究机构和各类市场调研报告。这些数据通常包括生猪的生产成本 （饲料、劳动力等）、市场需求、政策因素（如进口关税、环保政策等）以及季节性影响等因素。例如，中国农业 部每月发布的《农产品批发市场价格信息》中包含了生猪的价格信息。
应用与结果评估
市场供需 政策因素
历史数据
预测 趋势分析
猪价
Thanks
2023/9/3
分享人：victoria
2. 生猪价格数据的处理方法
在收集到生猪价格数据后，我们需要对其进行处理以便于分析。这包括数据清洗（去除异常值和缺失值）、数据转 换（如将连续数据转换为分类数据）以及数据分析（如计算平均值、标准差等）。例如，我们可以使用Python的 Pandas库进行数据处理。
以下是一个简单的数据处理示例：
python
其次，疫情防控也是一个重要的影响因素。近年来，非洲猪瘟等疫情的爆发曾对中国的生猪养殖业造成巨大的冲击，导致生猪供 应紧张，进而推高猪肉价格。因此，2022年疫情的防控情况将直接影响到生猪的养殖数量和生产能力，进而影响到猪肉价格的波 动。
4.生猪养殖成本影响生猪供应和猪肉价格
预测模型建立
1. 数据收集与整理：收集2021年的生猪价格数据，包括 每月价格变动、季节性趋势等。同时，还需要收集关于生 猪市场的其他相关数据，如生猪存栏数量、饲料价格、疫 情情况等。将这些数据进行整理和清洗，以便后续建模分 析。 2. 特征选择：通过对收集到的数据进行分析，识别出对生 猪价格有影响的关键特征。这些特征可能包括猪肉进口量、 生猪出栏数量、政策法规变化等。通过统计分析和相关性 选择方法，确定最具影响力的特征。 3. 模型建立：选择适合预测生猪价格的算法模型，如 ARIMA模型、LSTM模型等。根据选定的模型，使用历史 数据进行训练并调整模型参数，使其能够较准确地预测未 来的生猪价格。 4. 模型验证与评估：将部分历史数据保留作为验证集，用
数学建模论文-生猪价格[1]
![数学建模论文-生猪价格[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/ed2c00d53186bceb19e8bbe8.png)
承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C中选择一项填写）： B我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学院（请填写完整的全名）：参赛队员(打印并签名) ：1.2.3.日期： 2010 年 5 月 29 日评阅编号(教师评阅时填写)：生猪价格问题摘要本文主要就生猪价格下跌原因以及如何制定合理的生猪价格定价策略问题采用线性回归和对数线性模型以及统计学知识对其进行分析。
问题一，采用线性回归法，对猪肉价格的发展趋势进行短期预测。
首先通过对2009年12月到2010年5月我国猪肉价格分析得出，猪肉价格在短期内呈线性下降趋势，得到线性方程^t S a bt =+，然后用根据这个线性方程拟合该时间序列上的猪肉变化趋势，再与实际的变化曲线进行比较，说明此方法的可行性，并对2010年6月的猪肉价格进行预测。
问题二，首先根据猪的不同重量，将猪分为三个成长阶段：5Kg ～25Kg 为幼年期；25Kg ～90Kg 为成长期；90Kg ～110Kg 为成年期。
由于猪的体重从5到110公斤呈正态分布，可以算出这三个阶段的猪的数量比为6：988：6。
然后根据猪场收入与成本建立猪场盈亏平衡点等式模型362%100n X G m ⨯⨯⨯=⨯生。
可以得到猪粮比约为6：1，即该养猪场的盈亏平衡点，从而得问题四出定价策略的数学模型中的猪粮比参数s 。
接着对2009年12月到2010年5月的猪肉价格和猪料价格进行统计，分别求出他们之间的猪料比值。
中国猪肉价格波动的实证分析——基于GARCH类模型
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蛋 4个经济指标，并利用（6）式分别计算了其价格收
益率，依次记为{RY}、{RF}、{RB}、{RE}序列，其样本区
t
t
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间和数据来源与{RPt}序列完全一致。 ! " # $ % ! " # $ % & ' ( ) * + , -
根据 GARCH类模型的构造思想，第一步是最大
限度地提取序列的固定信息，为此，本文对其水平均
自相关函数，二者都呈现典型的拖尾特征，并且滞后
6、12、18、24期的 Q统计量 所对应 P值均 远 远 小 于
①
0.0001，说明该序列存在明显的自相关性，是非白噪
声序列。平稳性和相关性检验都通过后，对{RP}序列 t
生猪行业价格分析报告
生猪行业价格分析报告1. 引言本报告分析了当前生猪行业的价格趋势，并提供了一些关于价格波动的原因和未来发展的预测。
通过对市场供求状况、政策影响和国内外因素的考察，我们对生猪价格的变动进行了评估。
2. 供需状况生猪是我国主要的畜牧产品之一，生猪价格受供需关系的影响较大。
近年来，随着人们生活水平的提高和饮食习惯的改变，对肉类的需求不断增加，尤其是猪肉的需求量在持续增长。
而供应方面，生猪养殖面积的减少和非洲猪瘟疫情的爆发导致了生猪生产的不稳定，从而对价格产生了较大的影响。
3. 政策影响政府在生猪行业中发挥了积极的作用。
为了稳定生猪价格并保障居民的生活需求，政府出台了一系列的支持政策。
例如，加大对生猪养殖业的扶持力度，提供贷款和补贴以促进生产；同时，加强对非洲猪瘟的防控，减少疫情的蔓延。
这些政策的实施对于稳定生猪价格和保障市场供应起到了积极的推动作用。
4. 国内外因素影响生猪行业价格受到国内外因素的共同影响。
国际市场上的猪肉价格波动以及进出口政策的变化都会对国内的价格产生影响。
另外，天气因素也会对生猪价格造成影响。
例如，自然灾害对猪场的破坏以及气温对生猪生长周期的影响都会导致价格波动。
5. 未来发展预测根据当前的市场状况和政策导向，我们对未来生猪行业的价格发展进行预测。
预计猪肉需求将继续增长，而供应则可能面临一定的压力。
政府将进一步加大对生猪养殖业的支持力度，采取一系列措施鼓励生产。
同时，预计在非洲猪瘟疫情得到有效控制后，生猪产能将逐渐恢复，供应将逐渐增加。
因此，未来生猪行业的价格可能会出现逐步下降的趋势。
6. 结论通过对生猪行业价格的分析，我们可以得出以下结论：- 生猪行业价格受供需关系的影响较大。
- 政府的支持政策对于稳定生猪价格起到了积极的推动作用。
- 国内外因素都对生猪价格产生影响，包括国际价格波动和天气因素。
- 未来生猪行业的价格可能会逐步下降。
综上所述，生猪行业价格分析报告预测了未来的发展趋势，并提供了一些影响因素的考量。
用ARIMA 模型对我国猪肉价格的走势分析
猪业论道TALKING SWINE INDUSTRY126猪业科学 SWINE INDUSTRY SCIENCE 2013年 第6期用ARIMA模型对我国猪肉价格的走势分析李骥泽1，廖正录2，申世芳2，刘若余3，毛以智4（1.遵义市兽药饲料监测站，贵州 遵义 563000；2.贵州省农业委员会，贵阳 550001；3.贵州大学动物科学学院，贵阳 550025；4.遵义市动物疾控中心，贵州 遵义 563000）猪肉是我国居民动物蛋白质的主要来源，生猪产业是我国畜牧经济的重要支柱，该产业持续稳定健康发展事关我国畜牧业经济稳定健康发展，事关猪肉产品价格稳定和畜牧产品市场有效供给。
2000年以来，我国猪肉价格发生了3次大幅波动，对居民生活的影响程度越来越深。
基于此，近年来，很多学者对此进行了大量研究，大多学者认为猪肉价格、食品价格与CPI 呈高度正相关，且猪肉价格波动影响我国食品价格波动，食品价格波动又影响我国CPI 波动，影响均为显著，影响程度正在逐步加深。
但对未来价格周期波动趋势研究不足，不能及时指导生猪养殖户合理调整养殖结构致使养猪跟风，助推了猪肉价格波幅上升。
为此很有必要研究探讨我国猪肉价格的数学预测函数，以制定未来价格预测函数图，并指出我国当前生猪产业发展中存在的问题，提出有针对性的建议，为各级相关部门适时制定稳定生猪产业健康发展的正确决策提供理论依据。
1 未来3年我国猪肉价格波动预测1.1 预测模型创建从图1可看出，我国的猪肉价格变摘 要：通过对我国2000年以来的猪肉价格波动趋势进行分析发现我国猪肉价格波动规律与差分自回归移动平均组合数学模型（ARIMA）[1]的波动规律相似，并用该模型对我国2000年以来的猪肉价格变化情况进行拟合，得出与我国生猪价格实际值拟合度达到99.18%预测函数，并用该函数对我国未来3年生猪价格进行了预测分析，制定了趋势图，提出紧接着的波谷与波峰期的时间位置；通过对我国猪肉价格比值、食品价格比值与CPI 总体趋势分析，发现我国当前猪肉价格变化速度与生产统计信息之间存在较大矛盾，并提出了相应的对策建议。
生猪产品价格预测模型分析
收稿日期：2019-09-17基金项目：辽宁省社会科学规划基金项目（L19DJY001）第一作者：孙若愚（1984-），男，沈阳农业大学讲师，博士，从事畜牧业经济与管理研究。
通讯作者：李大兵（1975-），男，沈阳农业大学副教授，博士，从事畜牧业经济与管理研究。
生猪产品价格预测模型分析孙若愚a ，闫大波b ，高靖羽a ，李大兵a（沈阳农业大学a.经济管理学院；b.财务处，辽宁沈阳110161）摘要:本研究通过自回归分布滞后模型（ADL ），利用2000年1月至2019年4月的仔猪、活猪和猪肉的价格及相关数据，对生猪产品价格进行了模拟分析和价格预测评价。
研究发现，从长期来看仔猪、活猪和玉米等价格存在稳定的变动关系；活鸡、玉米价格，以外生性变量显著作用于生猪产品的价格；仔猪、活猪和猪肉的价格呈现Granger 因果关系，各变量具有内生性特点。
同时，生猪产品价格波动受到季节和时间惯性影响；自回归分布滞后模型（ADL ）能够较好地模拟生猪产品价格的影响因素，且模型对于价格预测精度准确。
可通过稳定生猪产品生产，加强动物疾病防控；促进上游产业发展，稳定饲养原料供应；加强生猪价格监测预警系统，完善市场价格异常波动应急机制等促进生猪产品价格稳定。
关键词:生猪；产品价格；模拟分析；预测中图分类号:F326.3;F323.7文献标识码:A文章编号:1008-9713（2019）06-0651-06俗话说“国以民为本，民以食为天，猪粮安天下”，可见猪粮的作用十分重要。
根据“猪价格网”数据，现阶段我国居民仍以猪肉作为最主要的肉类消费品，而生猪产品的价格波动问题，对经济社会发展和居民消费造成了一定影响。
因此，以生猪产品价格波动以及合理预测作为研究内容，对于指导生猪生产，进而满足消费者对生猪产品的需求有较强的现实意义。
国内学者十分关注生猪产品价格方面的问题，研究成果多集中在以下几个方面：第一，关于猪肉价格波动周期的研究。
严斌剑等分析了某一时间段内我国生猪市场价格波动的周期性特征，并对国家实施的生猪调控政策效果进行了评价，得出加强生猪生产的调控性对策建议[1]。
微观经济学猪肉价格论文【范本模板】
《微观经济学》作业济南市猪肉价格变动调查班级:信管1１—１班调查组人员:完成日期: 20１2——04－—19（一）信息数据来源:本月19号,我们调查小组人员利用周四下午的课余时间，来到位于省博物馆附近的农贸市场经行《微观经济模型——济南市猪肉价格变动调查》,并且走访了金锣冷鲜肉专卖店,龙大冷鲜肉专卖店,华联超市等猪肉市场。
我们在此次作业中借助网络的力量搜索了大量的数据，图表等。
（二）调查情况概述：(1)济南市物价局公布的数据：据新华社全国农副产品和农资价格行情系统监测，与前一日相比,3月１0日,猪肉价格下降；蔬菜、食用油价格以涨为主；成品粮价格稳中有降；禽蛋、水产品、水果价格微幅波动;奶类价格稳定。
猪后臀尖肉、猪五花肉价格均下降０.１%;牛腱肉价格持平，牛腩肉价格上涨０．1％,去骨鲜羊肉、带骨鲜羊肉价格均下降０．１%.普通鲜鸡蛋价格持平，白条鸡价格下降0．１％。
监测的２１种蔬菜中，１３种价格上涨，５种价格下降,3种价格持平。
监测数据显示,今年春节过后,全国猪肉价格一路下滑,目前已降至2０1１年６月中旬水平。
与２０12年１月２６日相比，３月１０日,全国猪后臀尖肉、猪五花肉价格分别下降9.0％、9．2%。
分地区来看，约一半省区市的猪肉价格降幅超过一成。
（新华社北京３月1０日电（记者王晓玲））(2) ４月16日各地猪肉价格报表：河北阜城生猪价格行情６。
95元/斤，稳。
河北昌黎肥猪价格6.７元/斤,好的商品猪价格７。
1元/斤。
辽宁葫芦岛生猪价６。
8元每斤。
ﻫ辽宁彰武肥猪价格6.5元/斤，仔猪20斤左右的420元。
山西晋中祁县生猪价格７。
05元/斤,涨,豆粕１．85元/斤，仔猪２０斤左右410元昨天卖的.ﻫ河北秦皇岛昌黎大猪价格7。
１元／斤，小猪２0斤左右5３０-560元。
吉林公主岭生猪价格6。
４元／斤。
ﻫ河北武安大猪价格６。
9０元/斤，微涨.河北省宁晋县外三元育肥猪价格7。
00———7。
２0元／斤，涨。
猪肉价格走势的综合预测分析
猪肉价格走势的综合预测分析摘要1985年后，我国猪肉计划流通体制开始向国家宏观调控下的自由流通体制过渡，国家放开猪肉供销价格管制，猪肉价格问题开始出现并一直困扰着我国猪肉市场。
本文就猪肉价格走势的综合预测分析问题，根据题目中的条件和要求，在合理的假设下，建立四个模型。
模型一为简单的线性回归模型；模型二是在采用灰色关联度，建立猪肉价格与其影响因素的关系模型后，算出各因素关联度所占的权重，建立猪肉价格预测模型；模型三是建立GM （1,1）模型进行长期预测；模型四是指数滑动模型，在模型三不足的情况下，对未来猪肉价格的预测。
通过求解这四个模型，很好的解决了问题。
对于问题一，我们先分析出，影响猪肉价格的主要因素是:出栏猪的价格、猪仔的价格以及玉米的价格。
然后，描绘出各自的价格与猪肉价格的变动情况，发现各因素在一定程度上都影响了猪肉的价格。
对于问题二，我们选取了2000年1月到2009年6月各月，共114个猪肉的实际价格，来对猪肉价格的波动情况进行分析，并用matlab 进行拟合，得到猪肉价格与时间的拟合图像的线性拟合方程：1 1.4832 2.8564y x =-，并消除数据随机性，得到猪肉价格周期拟合图像，并推断出我国猪肉价格的变动周期近似为3年。
对于问题三，对于短期预测，我们先将各因素与猪肉价格单独分析，拟合得到各因素与猪肉价格的线性拟合方程，并建立灰色关联度模型，算出各因素关联度所占的权重，建立猪肉价格预测方程：1230.36(1.4313 3.8942)0.34(1.4832 2.8564)0.3(19.020319.2491)y x x x =⨯++⨯-+⨯-并进行短期预测。
对于长期预测，我们建立了GM(1,1)模型，并求解得到其预测方程：0.00955(0.00955)7.65192ˆ(1)(9.3)0.00955i x e e ---=---，进行了长期预测。
在模型改进中，对于短期，我们进行多项拟合，将线性拟合后的平均相对残差3.1%下降到2.6%，显然后者更精确。
数学建模论文-生猪价格
承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C中选择一项填写）： B我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学院（请填写完整的全名）：参赛队员(打印并签名) ：1.2.3.日期： 2010 年 5 月 29 日评阅编号(教师评阅时填写)：生猪价格问题摘要本文主要就生猪价格下跌原因以及如何制定合理的生猪价格定价策略问题采用线性回归和对数线性模型以及统计学知识对其进行分析。
问题一，采用线性回归法，对猪肉价格的发展趋势进行短期预测。
首先通过对2009年12月到2010年5月我国猪肉价格分析得出，猪肉价格在短期内呈线性下降趋势，得到线性方程^t S a bt =+，然后用根据这个线性方程拟合该时间序列上的猪肉变化趋势，再与实际的变化曲线进行比较，说明此方法的可行性，并对2010年6月的猪肉价格进行预测。
问题二，首先根据猪的不同重量，将猪分为三个成长阶段：5Kg ～25Kg 为幼年期；25Kg ～90Kg 为成长期；90Kg ～110Kg 为成年期。
由于猪的体重从5到110公斤呈正态分布，可以算出这三个阶段的猪的数量比为6：988：6。
然后根据猪场收入与成本建立猪场盈亏平衡点等式模型362%100n X G m ⨯⨯⨯=⨯生。
可以得到猪粮比约为6：1，即该养猪场的盈亏平衡点，从而得问题四出定价策略的数学模型中的猪粮比参数s 。
接着对2009年12月到2010年5月的猪肉价格和猪料价格进行统计，分别求出他们之间的猪料比值。
2023年我国生猪价格走势分析：价格高点或现 需警惕断崖式下跌方案模板
3.2023年饲料产量预计恢复并增长饲料供应方面，预计2023年饲料生产将恢复正常水平，并有望有所增加。据统计数据显示，2022年，我国生猪饲料年产量为XXX吨，而2023年预计将增加至XXX吨，同比增长约XX%。这将为生猪生产提供必要的饲养支持，有助于增加养殖户的投入产出比例。
1. 《关于打赢蓝天保卫战三年行动计划》的实施也将对生猪价格产生影响。该计划提出要加强畜禽养殖污染治理，推广清洁生产技术，减少养殖废弃物的排放。这将会增加养殖成本，对生猪价格形成一定的支撑。同时，加强环保治理也会导致一些小规模养殖场被淘汰，进一步减少生猪的供给量，对价格形成一定的支撑。
成本效益
1. 饲料成本：饲料是养殖生猪过程中的主要成本之一。通过数据分析发现，2021年我国饲料价格上涨了10%，这导致了生猪养殖成本的增加。根据专家预测，考虑到原料成本和供应链稳定性等因素，2022年饲料价格有望进一步上涨5%至8%，这将对生猪价格形成一定的上行压力。
4. 进口猪肉政策：为了保障国内猪肉供应，在外部供应不足时，我国积极扩大进口猪肉。据海关总署数据，2021年全国进口猪肉量达到XX万吨，有效满足国内市场需求，平稳稳定了生猪价格。
1.科技养猪：生物技术、智能养殖，提升猪种质量和生产效率科技养猪：随着科技的不断发展，养殖技术也在不断升级。比如，通过生物技术手段改良猪种，提高繁殖率和疾病抵抗力，以及利用智能养殖系统实现精准管理，提高生产效率等。2.2019年规模化养猪率达57.5%，大型企业率高达97.6%据国家统计局数据，2019年全国养猪户规模化养殖率已达到57.5%，其中大型养殖企业规模化养殖率高达97.6%。可以预见，随着科技的不断革新，养殖技术将进一步提高，对生猪价格的稳定和提高也将产生积极的影响。
生猪年末存栏量和猪肉价格的预测模型
生猪年末存栏量和猪肉价格的预测模型摘要本文针对生猪年末存栏量以及猪肉的价格进行了预测。
首先通过最小二乘法对生猪的出栏量进行了预测，然后引入了两次参数拟合的灰色马尔科夫链模型，对猪肉价格进行了宏观趋势以及微观波动进行了讨论，最后得出预测值，并给出了预测值的变动范围。
第一问中，由于生猪的出栏量总体呈上升趋势，而且波动较小，所以我们采用最小二乘法进行预测。
在预测过程中充分考虑1995~1996年的金融危机对生猪出栏量的影响，用5次和3次多项式分别对1976~2009年和1996~2009年的数据进行了拟合，得到四条拟合曲线，通过比较可以看出，其中一条曲线的误差较大，其他三条曲线基本重合，最后在对这三条曲线的数据求平均，得到最终结果。
预测出来的2007、2008、2009年的生猪出栏量都与真实值误差很小，而预测出的2010年的生猪出栏量为52562.7万头。
第二问，预测猪肉价格时，以每月为一个单位。
由于猪肉的价格波动性比较大，建立了两次参数拟合的灰色马尔科夫链模型。
先用两次参数拟合的灰色理论对猪肉价格的趋势进行了分析，得到猪肉价格的趋势值。
然后再用马尔科夫链对猪肉价格的波动性进行了研究，给出了猪肉价格的预测值，并得到了预测值的变动范围。
相比于GM（1，1）模型，本模型对时间响应方程进行了二次参数拟合，这样得到的数据比普通的GM（1，1）模型的数据更精确。
在用马尔科夫链预测时，首先用相对价格将价格的波动情况划分为j个状态区间，然后求出状态转移概率矩阵，列出价格预测表，可能转移到的概率最大的那个状态即为下一月份的状态。
则猪肉价格的趋势值乘以这一状态的上下限即可得到预测值的波动范围，而取这一状态区间的中点与趋势值的成绩既为这一预测值。
最后得到的结果是2010年1月的猪肉价格是11.80元与实际值11.75元比较，误差为0.43%，相对于灰色GM(1,1)模型预测的猪肉价格11.14元，误差为 5.19%，误差很小，说明了两次参数拟合灰色马尔科夫链模型的准确性。
生猪价格预测及决策讨论
⽣猪价格预测及决策讨论1. 基于SVM的⽣猪价格预测模型本例采⽤python语⾔sklearn库中的SVM模型，数据还是基于温⽒公开市场价来预测，我们把模型的输⼊量定为前6⽇⽣猪价格的历史数据；同时前600组数据作为模型的训练集，后257组数据作为测试集。
数据来源见前述⽂章。
构建模型：from sklearn import svmimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom numpy import *#读取数据集f = open("input.txt",'r')lines = f.readlines()number_A = len(lines)P=zeros((number_A,8),dtype=float)A_ROW = 0for line in lines:list = line.strip('\n').split(' ')P[A_ROW:] = list[0:8]A_ROW +=1print(P)#划分训练集及测试集P_train = P[0:600,0:6]value_train = P[0:600,7]P_test = P[601:,0:6]value_test = P[601:,7]#调⽤模型、训练及预测classifier = svm.SVR()classifier.fit(P_train,value_train)value_test_pf = classifier.predict(P_test)2.模型结果调⽤matplotlib库对预测结果进⾏绘图展⽰：#绘图x = range(len (value_test))plt.plot(x,value_test,'r-o',label='Real price')plt.plot(x,value_test_pf,'b-*',label='Predict price')plt.legend()plt.show()#模型表现value = np.array([value_test,value_test_pf])r = np.corrcoef(value)print(r)下图即为本次模型测试的结果：结果讨论：svm模型的表现相⽐于GA-BP模型较差⼀点，相关性分析只有97.07%;相对于GA-BP模型，SVM没有出现⽋拟合的现象，⽣猪价格出现暴涨暴跌的情况；当前模型的输⼊量为前6⽇⽣猪价格的历史数据，从散点图的对⽐可以看出svm模型的预测值依然出现了滞后的情况；从两次模型的表现来看，想要破除模型滞后的情况，应该从输⼊数据⼊⼿，加⼊诸如母猪存栏量、屠宰量、消费量等数据。
百度文库精品文档-物价局生猪市场分析报告3篇
物价局生猪市场分析报告3篇物价局生猪市场分析报告第1篇关于生猪市场调查的分析报告2011年以来，我区与全国一样，生猪和猪肉价格不断上涨。
春节是猪肉的第一个价格高峰，3、4月份较平稳，从5月份开始一路上涨，至7月初，达到了2008年以来的历史新高。
根据市局安排，我们于7月18-20日，利用三天时间走访调查了6家生猪养殖企业和散养户。
一、调查基本情况1、截止六月底生猪存栏828头，比上月减少24头，比年初增加142头，比去年同期减少60头。
其中：①能繁母猪存栏120头，比上月增加13头，比年初增加30头，比去年同期增加31头；②育肥猪（近期可以出栏的生猪）存栏220头，比上月减少33头，比年初增加128头，比去年同期减少97头。
2、六月份补栏生猪192头，比上月增加91头，比年初增加80头，比去年同期增加120头；上半年累计补栏生猪757头，比去年同期增加374头；八、九月份准备补栏345头，比去年同期增加194头。
3、六月份出栏的生猪平均每头收入2042元，比年初增加500元,比去年同期增加800元(收入指含成本的总收入)。
平均每头猪总成本1360元，比年初增加260元，比去年同期增加370元，其中：（仔猪全部是自繁自育），饲料成本900元，人工成本205元，防疫成本25元，其他成本230元，分别比去年同期增加300元、45元、5元、20元。
二、生猪和猪肉价格上涨的原因一是生猪存栏量下降，对生猪价格形成强势推动。
生猪存栏量下降，主要有两个因素。
第一个因素是2010年上半年猪价一度大幅下跌，生猪价格最低降至4.50元/500g，养猪出现亏损，结果造成了部分散养户退出养猪产业，导致今年生猪存栏量减少。
第二个因素是受今年年初动物疫病影响，母猪产仔率下降，仔猪死亡率高，导致生猪存栏量下降。
资深养殖户王大哥说：今春的病毒性腹泻造成**镇河王村生猪几乎全军覆没。
街道**生态猪养殖厂负责人反映，因疫情影响，仔猪死亡多达200余头。
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生猪价格计量模型构建与分析摘要：本文用2004年1月-2010年7月间影响生猪生产育肥配合饲料价格价格、玉米价格、 豆粕价格和小麦麸价格为解释变量， 采用经典时间序列计量经济学方法， 构建了一个统计特 征合理的生猪生产函数。
通过对模型的分析发现：育肥配合饲料价格价格、玉米价格及待宰 活猪前一期价格对待宰活猪价格影响较大。
关键词：生猪价格；计量模型；平稳性；序列相关；异方差在我国畜牧业结构中，养猪业依然占主导地位。
据 2007世界肉类组织第四届世界猪肉 大会资料，2006年，中国猪肉产量占世界猪肉总产量的50.1%，遥居首位。
另外，养猪业在扩大农村就业、增加农民收入、带动种植业和相关产业发展、振兴农村经济等方面，都起到 了不可替代的作用。
因此，生猪产业的稳定发展与否，不仅关系到中国的畜牧业发展，而且关系到农业发展、农村建设和农民增收，进而关系到国民经济的持续、稳定发展。
本文以待宰活猪价格 y 作为被解释变量，从影响待宰活猪价格的因素中选择了育肥配合 饲料价格价格x1，玉米价格x2，豆粕价格x3和小麦麸价格x4为解释变量，模型使用时间 序列数据（2004年1月~2010年8月），其中价格均为：元/Kg 。
数据来源于畜牧业信息网。
2004年1-12月的豆粕价格是用 matlab7.1软件的spline 插值法推算得到的。
在模型回归过程 中采用的是2004年1月~2010年7月数据，8月数据作为模型验证数据。
1数据分析采用时间序列数据的计量模型，模型需满足假定中平稳性、无序列相关和同方差对数据的影响最大。
采用的数据首先要满足平稳性，其次满足无序列相关，最后要满足同方差。
1. 1平稳性检验数据分析在进行ADF 检验之前，需要检验回归模型的形式。
对于包含季节变动和其他不规则变 动因素的时间序列需要先对序列进行季节调整。
从图1-5中可以看出，待宰活猪价格，育肥配合饲料价格价格，玉米价格，豆粕价格和小麦麸价格不具有季节性趋势， 因此无需进行季节调整。
（变量后两位数字为年份，如 x104表示育肥配合饲料价格价格 2004年从1月至12月的数据）—.—Y04—1— Y05 —1— Y06Y08图1待宰活猪价格季节趋势 图2育肥配合饲料价格价格季节趋势X106 X109_____ X104 X105 一 X107 ——r — X108X204~ 205 X206X207 r X208 _____ X209X304 X305 X306盲X307 亠X308 _________ X309图3玉米价格季节趋势图4豆粕价格季节趋势图5小麦麸价格季节趋势图6待宰活猪价格时间趋势21.9 1.8 1.7 1.6 1.5 1.4 1.3 1.2 1.11.7 1.6 1.5 1.4 1.3 1.2 1.1 1.02.8 2.6 2.4 2.2 2.0 1.8 1.6123 451»6 78 9 101112X404-X405- X406X407―X408- X409图7育肥配合饲料价格价格时间趋势图8玉米价格季节趋势图9豆粕价格时间趋势图10小麦麸价格时间趋势从图6-10,可以判断出待宰活猪价格，育肥配合饲料价格价格，玉米价格，豆粕价格和小麦麸价格均有明显的时间趋势，因此在ADF模型中加入截距项和时间趋势项。
1 . 2平稳性检验模型与结果l根据以上分析，ADF模型确定为L y t- y t j '■-'^y t」亠鼻，滞后长度根据i=1SCI (Schwarz info criterion )准则Eviews6.0自动确定。
其结果见表1。
从表1结果可知，待宰活猪价格，育肥配合饲料价格价格，玉米价格，豆粕价格和小麦麸价格均有单位根，即数据不具有平稳性。
对原数据进行一阶差分，平稳性检验数据分析同上，经分析ADF模型l确定为.ly t = y t」，/'"纵/亠和，滞后长度根据SCI (Schwarz info criterion )准则iTEviews6.0自动确定。
其结果见表2。
结果表明，进行一阶差分数据具有平稳性。
原假设t统计量p值结论y有单位根-2.3862630.3837不能拒绝原假设x1有单位根-1.6627250.8675不能拒绝原假设x2有单位根-1.8041410.6934不能拒绝原假设x3有单位根-1.7684290.7106不能拒绝原假设x3有单位根-1.9804340.6026不能拒绝原假设原假设t统计量p值结论y有单位根-2.3862630.3837拒绝原假设x1有单位根-1.6627250.8675拒绝原假设x2有单位根-1.8041410.6934拒绝原假设x3有单位根-1.7684290.7106拒绝原假设x3有单位根-1.9804340.6026拒绝原假设经一阶差分后的数据变量设为ycf , x1cf , x2cf , x3cf和x4cf , cf表示差分。
具体模型设为ycf 二0]x1cf 2x2cf 3x3cf 4x4cf 5ycf t斗'6ycf t4 u ①。
回归结果见表3。
F=8.751404 , P(F-statistic)< 0.0001，自变量对因变量有整体显著性影响。
德宾（Durbin ）在1970年提出了一种回归元不是严格外生时AR （1）序列相关的检验,其优点是统计量计算比较简单，而且不论有多少个非严格外生解释变量，它都是有效的。
如果解释变量恰好是严格外生的，这个检验方法同样有效。
其步骤：（1）做ycf对xlcf, x2cf, x3cf, x4cf, ycf t」ycf t上的回归，求出OLS残差u ；（ 2）做回归u 对x1cf,x2cf,x3cf,x4cf, ycf t 1,ycf t2,u tA，t = 2,...., n （带截距）求得？t」的系数:?及它的t统计量t?；（3）用t?去检验H0: r = 0和已：T= 0。
第一步，对模型①做回归，其结果见表3，求得残差u。
第二步，对u - 0rx1cf 2x2cf ：3x3cf ：4x4cf ：5ycf」6ycf t^ u t」；做回归，其结果见表4。
变量u t4的t?=0.3785，表明模型①不存在序列相关。
2.2.1异方差性检验（White检验）2 2同方差性假定VaMu/N，…，人）“ 可由如下较弱假定所取代：既误差平方u与所有的自变量X j，所有自变量的平方召2和所有自变量的交叉乘积X j X h（j =h）都不相关。
因此，异方差的检验模型为2 2 2u °yxlcf 、2x2cf 亠％x3cf 4x4cf 亠％ycf t」、6ycf；/ 、7x1cf 亠％x2cf2 2 2 2、9x3cf ：10x4cf “ycf"12ycf t2 「13x1cf*x2cf ;14x1cf * x3cf、15x1cf * x4cf 、16x1cf * ycf tJ 17x1cf * ycf t, 、18x2cf * x3cf 、19x2cf * x4cfx2cf * ycf t^ 22x3cf * x4cf 23x3cf * ycf tJ 24x3cf * ycf t^ 20x2cf * ycf tJ 2125x4cf * ycf t i 26x4cf * ycft^ 27 ycf tj* ycf t^ v其结果见表5。
F=1.821184 P（F-statistic） =0.034456 ，表明存在异方差。
2.2.2 异方差校正纠正异方差性的一个可行的GLS步骤：（1）做ycf对x1cf，x2cf，x3cf ，x4cf，ycf t」，ycf t2的回归，求出OLS残差u ; （2）求l n U2）; （3）做In U2）对4 x1cf, x2cf, x3cf, x4cf, ycf t, ycf t的回归，得到拟合值g；（4 ）求h = e g，（5）以1/ h为权数用WLS来估计方程①。
其结果见表6。
根据以上分析，模型为ycf "05613°4.433916x1cf 4.080844x2cf 0.202288x3cf-3.570766x4cf②0.598878y cf t d-0.281747ycf t2C0.162946 2.0258930.0484 X1CF-2.305088-0.8039680.4254 X1CF A2-22.95811-0.3184510.7515 X1CF*X2CF-58.55595-0.6275110.5333 X1CF*X3CF29.079280.7806040.4389 X1CF*X4CF81.934010.5206980.6050 X1CF*YCF(-1) 4.3139260.6046550.5483 X1CF*YCF(-2) 1.6055540.2480610.8051X2CF 5.119835 2.4021790.0202X2CFA2-29.32339-0.8040880.4253 X2CF*X3CF21.092080.7649620.4480 X2CF*X4CF13.975960.1190620.9057 X2CF*YCF(-1)-2.718775-0.4560570.6504 X2CF*YCF(-2) 3.8337290.7616940.4500 X3CF 1.314024 1.5959470.1171 X3CFA2-1.628429-0.2616470.7947 X3CF*X4CF-68.65359-1.9229500.0604 X3CF*YCF(-1)0.0205040.0149860.9881 X3CF*YCF(-2)-0.159460-0.1156870.9084 X4CF-12.57044-2.7031490.0095 X4CFA2285.2660 2.4930580.0162 X4CF*YCF(-1)-4.178537-0.5449380.5883 X4CF*YCF(-2)8.567618 1.2760970.2081 YCF(-1)0.0534530.3790930.7063 YCF(-1)A2-0.071668-0.4094250.6840 YCF(-1)*YCF(-2)-0.258501-1.1627200.2507YCF(-2)-0.268705-2.5997940.0124 YCF(-2)A20.308241 2.2839970.02683.1模型验证可将模型②变换为y =-0.056130 4.433916(x1 -x1t」)4.080844(x2-x2t」) 0.202288(x3-x3t1)-3.570766(x4 -x4t J 1.598878y t-1-0.880625y t一2+0.281747y t一3将相应数值代入到方程中y =12.0764，实际价格为12.19。