猪肉价格的统计模型
猪肉质量的数学模型研究
猪肉质量的数学模型研究近年来，猪肉质量成为了人们关注的热点话题。
随着人们生活水平的提高，对于食品的质量和安全问题越来越重视。
而对于猪肉的质量问题，科学家们也开始制定数学模型进行研究和预测。
一、猪肉质量的影响因素首先，我们需要了解猪肉质量的影响因素，以便更好地制定研究模型。
猪肉质量的关键因素主要分为两类：生理因素和环境因素。
其中，猪肉的生理因素主要包括猪的品种、年龄、性别等基本生理特征，对于猪肉的肉质、肌肉组织有着重要的影响。
而环境因素包括饲养环境、饲料种类、饲料成分等。
这些因素的变化都会影响到猪肉的质量，而量化这些影响可以通过数学模型来实现。
二、猪肉质量的数学模型对于猪肉的质量预测，科学家们常常利用统计学和机器学习的方法，建立猪肉质量的数学模型。
最初，科学家们所建立的猪肉质量模型主要基于经验，通过对大量的实验数据进行分析和统计，最终形成一个可信度较高的模型。
这类模型主要基于人工智能算法，适用于大量的实验数据，但缺乏可解释性和可靠性。
而现在，科学家们也开始制定基于物理学原理的猪肉质量模型，这类模型基于猪肉肌肉组织的物理特性，对猪肉的质量进行预测。
这类模型可解释性强，可靠性高，但对于实验数据的依赖较小。
三、猪肉质量模型的优势猪肉质量的数学模型具有诸多优势，如高效、高预测精度、稳定性等。
对于猪肉的肉质、营养成分、美味程度等相关问题，这些模型均可以给出较为准确的答案。
另外，这些模型的预测能力具有广泛的应用价值，可以用于猪肉质量的检测、选育和饲养等环节，为农业生产提供有力的支持。
四、猪肉质量预测模型的发展趋势由于现代的农业生产技术和科学技术的不断发展，猪肉质量预测模型也在不断地完善和发展。
未来，猪肉质量预测模型将更加注重机器学习方法的应用，例如卷积神经网络和递归神经网络等深度学习方法。
这些模型在实现猪肉质量预测和相关分析方面具有非常广泛的应用前景。
总之，由于现代科技的发展，猪肉质量的数学模型越来越精准和可靠，为猪肉产业提供了有力的支持和帮助。
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。
生猪出售时机模型
按照假设，w 80 rt(r 2)，p 8 gt(g 0.1).
又知道 R p, C 4t, 再考虑到纯利润扣掉以
(2)
rg
当r 2, g 0.1时，t 10, Q(10) 20,
即10天后出售，可得最大纯利润20元。
敏感性分析 由于模型假设中的参数（生猪 每天体重的增加和价格的降低g）是估计 和预测的，所以应该研究它们有所变化时 对模型结果的影响。
1.设每天生猪价格的降低g=0.1元不变，研 究r变化的影响，由（2）式可得
定的，只要它们的变化不大，上述结论就是 可用的。
另外，从敏感性分析知，S(t, r) 3,
所以若1.8 w 2.2 (10 % 以内)，则结果应为 7 t 13 (30%以内)。
若设p 0.1是最坏的情况，如果这个(绝对) 值更小，t就应更大。
所以最好的办法是： 过大约一周后重新估计 p, p, w, w,再作计算。
即生猪价格每天的降低g增加1%，出售时间 提前3%，r和g的微小变化对模型结果的影 响并不算大。
强健性分析（Robustness） 建模过程中假 设了生猪体重的增加和价格的降低都是常 数，由此得到的w和p都是线性函数，这无 疑是对现实情况的简化。更实际的模型应 考虑非线性和不确定性，如记w = w (t), p = p (t) ,则（1）式应为
S(t, r) t t d t r
(5)
r r d r t
又（3）式，当r=2时可算出
S(t, r) 60 3
(6)
统计建模获奖题目
天津财经大学
3
北京市居民家庭金融资产投资影响因素分析
李文磊、郭燕婷、张彤
中国传媒大学
4
首都市民主观幸福感影响因素分析
唐静、张洁、蒋辰
首都经济贸易大学
5
中国的财政分权与经济增长
汪晓芳、汪亭亭、王丹丹
安徽财经大学
6
上市公司生存特征分析
王慧灵、刘娇、李俊锋
西南财经大学
7
上市公司盈利与预测
韩红梅、陈淑洋、张丽璇
鲁东大学
48
GDP上行与电力下滑之偏差模型研究
马婷、 张 君、邸一浏
山西财经大学
49
我国就业长期和短期影响因素定量分析
肖云、周巧、杨絮飞
中南财经政法大学
50
金融稳定性评估模型及其应用研究
曾得利、王佳、崔衍安
湖南大学
51
天量信贷对物价走势冲击模型研究
张靖、刘慧慧、王璇珍
山西财经大学
南京人口管理干部学院
6
我国消费者信心指数与消费函数关系研究
杨娜、刘晓飞、冯春琳
北方工业大学
7
成都地铁沿线房价变动研究
董文亮、王道新、罗媛
西南财经大学
8
基于聚类分析的ADR信号检测模型源自黄成、张磊、刘文林南京人口管理干部学院
9
区域软实力的测度及其对区域发展的贡献
杨少娜、孙鹏、袁妍
浙江工商大学
10
经济理论对人行为的影响
30
网络视频点播系统中的用户行为分析与建模
陈磊、张西文、张强
中国科学技术大学
31
利率变化影响股市波动性的模型分析与实证
马星亮、熊燕、赵建宁
西南财经大学
基于蛛网模型的2007年猪肉价格问题分析
基于蛛网模型的2007年猪肉价格问题分析本文运用数学方法分析了“蛛网理论”的特征，并用蛛网理论深入分析了我国2007年5月以来猪肉价格过高的真正原因,指出现行市场经济的滞后性,导致猪肉供求难以实现稳定均衡。
应通过建设以期货市场为中心的市场体系,完善信息统计、加大储备等方案来减小猪肉生产和销售中的波动性。
标签：蛛网理论数学模型生产周期价格波动稳定方案我国猪肉价格从2007年5月开始突然以历史最大的涨幅攀升，部分地区猪肉批发价短时间内翻番。
在联动效应作用下，肉、蛋、油价格迅速蹿高。
于是，居民消费价格指数（CPI）连续四个月大幅上涨，8月涨幅创下6.5%这一10年新高。
猪肉现在已经大多数人必须的消费品之一，猪肉价格成为国民经济中的一个重要问题。
本文从“蛛网理论”出发，来分析和研究猪肉价格的有关问题。
一、简述“蛛网理论”蛛网理论分别由美国经济学家H.Schultz、意大利经济学家U.Ricel和荷兰经济学家J.Tinbergen提出，1934年由英国经济学N.Kaldor命名的。
它的基本内容是：把时间引入均衡分析中，运用弹性理论来考察价格波动对下一周期产量的影响，以及由此而产生的均衡的变动。
由于这种变化过程在坐标图中表示出来形如蛛网，故称之为“蛛网理论”。
运用蛛网理论通常分析具有下述特点的价格与产量的关系：这些商品开始生产后，要经过一定时间才能生产出来，在这期间生产不能变更。
所以，价格和产量的关系是：本期产量决定本期价格，本期价格决定下期产量，或者说上期价格决定本期产量，本期产量决定本期价格。
反映了市场价格、供给量和需求量之间的动态关系。
考虑到分析的问题的直观性，假设需求、供给和价格具有线性关系，其动态模型可表示为：Dt= a－bPt（a>0,b>0）⑴St= －c＋dPt-1（c>0,d>0）⑵Dt= St⑶其中，⑴式为（非滞后）需求函数表达式，表示t期需求依赖于同期价格，价格与需求为减函数关系，Dt为t期需求量，Pt为t期商品的价格，b为需求价格弹性系数。
如何运用ARIMA模型进行农产品价格的预测
２ ． Ａ Ｒ Ｉ ＭＡ模型 的预估
本文 以猪 肉畜产品为例 ， 利用 ＡＲ Ｉ ＭＡ模型来对未来猪 肉价 映 出猪 肉在两个月 内前期价格快速增长的趋势 ，但是相对实 际 格进行预测。假设预测点数为 １ ０ ， 持续时 间为两个月。预测价格 值会 出现偏低 的情况。 相比而言 ， Ａ Ｒ Ｉ Ｍ Ａ模 型就很好的反映了猪
遇 到 的季 节 周 期 。
、
ＡＲ Ｉ ＭＡ 数 学模 型
１ ． 概念
Ａ Ｒ Ｉ Ｍ Ａ模型 （ Ａ ｕ ｔ ｏ ｒ ｅ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｖ ｅ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ ｄ Ｍｏ ｖ ｉ ｎ ｇ Ａ ｖ ｅ ｒ ａ ｇ ｅ １ 即 差
分 自回归移动平 均模型 。它是 由美 国预测学家乔治 ・ 博克斯与格
后 以 ＭＶＣ 模 式加 以辅 助 ， 总 结 出 了畜 产 品价 格 的 预 测 系统 ， 完成 了对 畜产 品 价 格 未来 走 势 的预 测 。 关 键词 ： 畜产品； Ａ ｔ Ｌ Ｉ Ｍ Ａ模 型 ； ＭＶ Ｃ模式 ； 价格预测 ； 优 化
在 我国，农产 品作为一种 国民基础性保障工程正面 临转 型 对它的某一阶段进行差分就能得到稳定性序列。但是在模拟模
利用 Ａ Ｒ Ｉ Ｍ Ａ （ ４ ， １ ， ３ ） （ ０ ， １ ， １ ） 模 型 对 未 来 猪 肉 的价 格 进 行 预 测 ， 同样 预 测 时 间 为 两 个 月 ， 预测点数为 ｌ ０ 。 预 测 价 格上 下 限 区 间之
生活中我们经常会遇到一些极限问题
生活中我们经常会遇到一些极限问题。
猪肉产销问题的蛛网模型在市场经济中存在这样的的循环现象：若去年的猪肉产生量供过于求。
猪肉价格就会降低；价格降低会使今年养猪量减少，造成今年猪肉产生量供不应求，于是肉价上扬；价格上扬又使明年猪肉产量增加，又造成新的供过于求……例1.8.1 据统计，某城市1991年的猪肉产量为30万t,肉价为6.00元/千克。
1992年生产猪肉25万t ，肉价为8.00元/千克。
已知1993年的猪肉产量是28万t 。
若维持目前的消费水平与生产模式，并假定猪肉产量与价格之间是线性关系，问若干年以后猪肉的生产量与价格是否会趋于稳定？若能够稳定，求出稳定的生产量和价格。
解：设第n 年的猪肉产量为n x ，猪肉价格为n y ，由于当年产量决定当年价格，故n y =)(n y f ，而当年的价格又决定第二年的产量，故)(1n n y g x =+。
在经济学中，n y =)(n x f 称为需要函数，而)(1n n y g x =+称为供应函数。
产销关系呈现出如下过程：→→→→→→→→44332211y x y x y x y x ……令 点1P 的坐标为（1x ，1y ），点2P 的坐标为（2x ，1y ）；点3P 的坐标为（2x ，2y ），点2P 的坐标为（3x ，2y ）；…………点12-k P 坐标为（k x ，k y ），点k P 2的坐标为（1+k x ，k y ）；…………将点列1P ，2P ，3P ，……描在平角直角坐标系中，发现点k P 2在曲线)(y g x =上，点12-k P 在曲线)(x f y =上。
如图1.8.1所示，这种关系很像一个蛛网，故被称为蛛网模型。
图1.8.1（略）现在回到猪肉产销问题上来，将1991年的猪肉产量记为1x ，1991年的猪肉价格记为1y ，依次类推。
根据i x ，i y 可作出点列：1P （30，6），2P （25，6），3P （25，8），4P （28，8）…… 根据线性假设，需求函数)(x f y =是直线，且1P ，3P 位于该直线上，故得需求函数n n x y 5218-=（n=1,2,……）。
基于分类模型的生猪价格预测
基于分类模型的生猪价格预测吕逸鹏，林旭东*（华南农业大学数学与信息学院，广东广州 510642）摘 要：本文旨在通过研究中国南方某养殖企业2000年7月—2015年11月生猪价格的涨跌规律，建立一个可以预测未来每月生猪价格和趋势的模型，为企业的调整和布局提供参考。
本文先使用支持向量机（SVM）、反向传播神经网络（BPNN）和Xgboost模型对样本进行涨跌分类，再根据分类结果使用不同参数的多元回归模型进行生猪价格预测。
结果显示：使用BPNN_Xgboost的组合模型在涨跌分类中的正确率达到94.59%，先分类再预测方法的平均绝对百分比误差为2.64%。
先分类再预测方法与直接预测方法相比可以降低预测的误差。
关键词：涨跌分类；BP神经网络；生猪价格预测；组合模型中图分类号：F326.3 文献标识码：A DOI编号：10.19556/j.0258-7033.20191120-03猪肉是我国居民餐桌上的主要肉食来源，2006年我国猪肉产量已达5 197.2万t[1]。
受“非洲猪瘟”影响，2019年12月我国猪肉月均价格相比于2019年1月上涨了172.42%。
据学者统计，不仅玉米价格、仔猪价格、“猪周期”、存栏量等因素会影响生猪价格[2-5]，疫情也会长期影响生猪价格[6]。
如果可以预测未来生猪价格，那么企业可以在未来价格过低时减少生猪存栏量，降低亏损，在未来价格处于较高区间时提前扩大生产，创造更多盈利。
目前众多学者常采用价格分解、经验模态分解、反向传播神经网络（BPNN）、支持向量机（SVM）、灰度模型、ARIMA模型和向量自回归模型等深度学习和机器学习算法进行生猪价格预测、风险预警、走势分析和波动分析等研究[7-14]。
较为典型的方法是使用经验模态分解将价格序列分解成不同频率，再逐个使用SVM或神经网络算法分别进行预测[15]。
另一种是使用多元回归的方法，研究影响猪肉价格的因素，再用BP神经网络进行预测[16]。
我国生猪市场价格动态变动规律研究_基于月度价格非线性模型分析
Grange and Tersvirta ( 1993 )指出在估计非线性模型时 ,一定要先做线性检定 , 来检验时间序列是
2 否具有线性模型特征 。先构建一个辅助回归模型如下 : yt = c0 + ∑ (β0 j yt - j +β1 j yt - j yt - d +β2 j yt - j yt - d + j=1 p
时间序列具有较强的解释能力 ,因而适合分析经济过程非对称机制调整的情况 。另外 , ESTAR ( Expo2 nential STAR , ESTAR )模型则更适于描述具有对称机制转换的经济过程 (王少平和彭方平 , 2006 ) 。因 此 ,本研究拟使用 1995 —2008 年畜产品的月度市场价格数据对价格动态走势进行探讨 , 使用 STAR 模型进行非线性模型的估计和检验 ,为猪肉价格监管提供微观层面的理论与实证依据 。
临界值
1% - 31474 - 31475 - 31474 - 31474 - 31471 - 31471 5% - 21881 - 21881 - 21881 - 21881 - 21879 - 21879
表 2 自回归模型的 A I C 和 SC 猪肉价格
AI C AR (1) AR (2) AR ( 3 ) AR ( 4 ) AR ( 5 ) AR ( 6 ) - 41361 - 41343 - 41337 - 41319 - 41306 - 41295 SC - 41323 - 41285 - 41260 - 41222 - 41189 - 41159 A IC - 31136 - 31154 - 31213 - 31200 - 31185 - 31203
图 2 我国生猪市场价格波动情况 ( 1995 —2008 年 )
基于ARIMA模型对山东省生猪出场价格变动的预测
基于ARIMA模型对山东省生猪出场价格变动的预测
李哲远;张成鹏
【期刊名称】《当代农村财经》
【年(卷),期】2024()5
【摘要】猪肉价格保持在合理区间,对于生猪生产和消费至关重要。
为预测未来生猪出场价格,推动生猪价格回归合理区间,本文基于2012年11月—2024年2月山东省生猪出场价格,运用ARIMA模型对山东省2024年3月-12月的生猪出场价格变化进行预测。
结果表明,该模型拟合效果较好,能准确地预测山东省生猪出场价格短期波动。
本文建议政府应该从调控能繁母猪保障底线、完善价格监测预警制度、强化价格风险管理工具、优化生猪库存管理、控制生猪生产成本、落实生猪补贴政策和拓宽生猪贸易等方面采取措施,优化生猪产能调控机制,促进生猪产业的发展。
【总页数】6页(P34-39)
【作者】李哲远;张成鹏
【作者单位】山东农业大学经济管理学院;中国宏观经济研究院产业经济与技术经济研究所
【正文语种】中文
【中图分类】F32
【相关文献】
1.基于ARIMA模型的股票价格变动规律和预测的研究
2.基于ARIMA与小波神经网络模型的生猪价格预测比较
3.基于ARIMA模型对广东省生猪价格的短期预测
4.
基于ARIMA模型的上海市生猪价格预测5.基于ARIMA-SVR模型的中国生猪价格预测分析
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省际间猪肉价格波动的动态关系研究——基于VAR模型分析
。对养猪业纵向价格波动的研究表 明我 国养 猪业上 俗语有云 ：猪粮安天下 ” “ ，可 见猪 肉在 人们生活消费 中的 的改变等 地 位 。 目前 我 国居 民对 猪 肉消费 量 已达全 部 肉类 消费 量的 下游 价格传 导存在着 不超过 ５个 月的时滞 ，养猪业市 场纵向 。这些研究成果对 本文起到了很大 的启 示作用 ， ６９ Ｏ６ 以上 ，猪肉消费已成为人们生活消费 中不 可少 的一 部分 ， 整合度较高
／ｇ Ｏ ７年 猪 肉价格 的大 涨 ，涨 至 ２ － ｋ ，２ ０ ２ ｓ元 ／ｇ ９ ｋ ，尤其 在 肉价 格在省际 间的变 动传导方面研 究并不多 ，主要也 是集中 ２３８年 １ 时猪 肉价格达到最 高 ２ ． （ Ｏ 月 ５ ３元 ／ｇ，而到 ２０ ５ ｋ （ ９年 在上 中下游产业链研 究 ，为弄清猪 肉价格波动在不 同市场的 ３
大 ，对 地区如 北京市场 猪 肉批 发价 格的分 析 ，以 ２。 年 １ ００
２ ． 数据说明 猪 肉主产省份与 主销 省份划分将根据 人均猪 肉占有量 与
月到 ２０ 年 ８ 为时 间跨度 ，认为 整个价格 序列大 体上 围 人均猪肉消费量的比例划分，若比值大于 ｌ 暂定为猪肉主产 Ｏ７ 月 － ３ 绕 ３至 ４ 个 月形成周期波 动 ｌ ６ 。且生猪价格周期性波 动成因 区 ，低于 ０ ． ８暂定 为猪 肉主销 区 ，处 于两数值 之 间暂 定为猪
６ 的又 跌至 １ ６元 ／ｇ ００ １ 月 ５ Ａ ｋ ，２ １年 月猪 肉价 格叉是 小幅上 状况 ，了解猪肉市场 问的运行机制 ，其价格如何传导 ？动态 关系 如何？本文将 以不同市场猪 肉价格 为研究对象 ，对研 究 涨 ，猪 肉价格变动给人们的生活带来了不小的影响 。 生猪 价格波动按 生猪生产 、流 通和消费 方面的特征划分 省份去皮带骨猪 肉价格数据进行 分析 ，以期找 出我国省际 间 为季 节性波动 、市场 性波动和 比例 性波动 ，其 中市场性波动 猪肉价格波动的传 导方式和 方向，进 而提出相关政策建 议。 对市场价格影响迅速 目 难以控制 Ｉ Ｉ ，目前大多研 究均是针对市 场性波动行 为的研究 。测 定生猪价格波 动的方法有季 节测定 方法和 时间序 列的谱分析 方法 ，分 别适用于一年 的价格变动 二、 研 究方 法与数 据说 明
猪肉价格波动影响因素与模型
猪肉价格波动影响因素与模型随着全球经济的发展和人民生活水平的提高，猪肉已经成为世界上最重要的肉类供应之一。
然而，猪肉市场的价格波动一直是一个备受关注的问题。
本文将探讨猪肉价格波动的影响因素，并介绍一些预测猪肉价格波动的模型。
一、供需关系猪肉价格会受到供需关系的影响。
当供应增加或需求减少时，猪肉价格往往会下降；相反，当供应减少或需求增加时，猪肉价格则会上涨。
供需关系的变化可能受到多种因素的影响，例如人口增长、经济状况、消费习惯的变化等。
二、饲料成本饲料成本是猪肉价格波动的重要因素之一。
饲料成本的波动会直接影响到养殖成本，进而影响到猪肉的市场价格。
主要影响饲料成本的因素包括气候变化、农产品价格、能源价格等。
三、疾病爆发猪肉价格还会受到猪瘟等疾病的爆发影响。
当疾病爆发导致猪肉供应减少时，市场上的猪肉价格通常会上涨。
因此，疾病对猪肉价格的波动具有重要的影响。
四、国际贸易政策国际贸易政策也可能对猪肉价格波动产生影响。
贸易壁垒的加强或取消都可能导致供应量或需求量的变化，从而影响猪肉的价格。
因此，国际贸易政策的变化需要被纳入猪肉价格波动的考虑因素之一。
模型部分：为了预测猪肉价格的波动，研究人员已经开发了一些模型，其中最常用的是时间序列模型和基于供需模型的回归分析。
一种常用的时间序列模型是ARIMA模型。
ARIMA模型是一种统计模型，可以对时间序列数据进行建模和预测。
它用于分析时间序列数据中的趋势、周期和季节性，并根据这些信息来预测未来的价格波动。
另一种常用的模型是供需模型的回归分析。
这种模型基于供需关系，通过考虑供给变量和需求变量之间的关系，来预测猪肉价格的波动。
例如，可以将猪肉价格作为因变量，饲料成本、消费者收入、国际贸易政策等作为自变量，建立回归方程，并通过该方程来预测猪肉价格的变动。
需要注意的是，以上模型都是基于历史数据和统计方法来进行预测的。
由于市场环境的不确定性和其他未被考虑的因素，模型的预测结果可能存在一定的误差。
生猪价格预测及控制模型
生猪价格预测及控制模型摘要本题目的在于建立描述饲料商、养猪户和消费者之间的生猪价格定价策略的数学模型, 给出调整养殖结构的方法和原则，并讨论政府调控手段对生猪市场价格的作用。
该题实际上是一个预测模型，在已知的条件和合理假设下，首先建立GM(1,1)模型,用以预测各主要因素（玉米价格（代表饲料商），猪肉价格（代表消费者），仔猪价格（代表养殖户））的价格趋势；接着在采用灰色关联度建立生猪价格与其影响因素的关系模型后，利用关联度返算，建立生猪价格预测模型并得出其表达式。
最后是建立养猪场盈亏平衡点等式模型。
把这三个问题解决了题目的主要意图也就达到了。
1.，建立GM（1，1）各主要因素的价格预测模型。
首先通过对2010年3月21日至2010年5月25日我国玉米，猪肉，仔猪价格数据的分析，得出各主要因素价格在短期内的趋势，然后GM（1，1）中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MATALAB作出各主要因素曲线并进行与真实值比较，可得到该方程模型的可行性，接下来就可以预测出2010年5月25日后的个主要因素价格的趋势值。
2.确定影响生猪价格的因素，采用灰色关联法，建立生猪价格与其影响因素的关系模型。
以所得的数据中生猪价格作为参考序列，以玉米价格，猪肉价格，仔猪价格作为比较序列，求出玉米价格，猪肉价格，仔猪价格与生猪价格的关联度分别为γ2，γ3，γ1。
最后，利用关联度返算，推导得出生猪价格的预测公式3.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。
4.从最终得结果来看，使我们不但了解一些主要因素在影响生猪价格的作用，还会联想到其他一些因素对生猪价格的影响。
中国猪肉价格波动分析：基于ARCH类模型
中国猪肉价格波动分析：基于ARCH类模型作者：华晓丽来源：《时代金融》2012年第36期【摘要】基于2000年1月至2011年12月集贸市场月度猪肉价格数据，利用GARCH、GARCH-M、TARCH和EGARCH等ARCH类模型对我国猪肉价格的波动、波动的非对称性进行分析。
研究结果显示，猪肉价格波动表现出明显的集簇性与非对称性，价格上涨信息引起的波动大于下跌信息引起的波动，而猪肉市场没有存在高风险高回报的特点。
于此提出，应充分利用价格波动的集簇性对未来猪肉价格的波动进行预测，建立、完善猪肉价格预警系统；应对能引起猪肉价格上涨的因素给予特别的关注，采取适当的措施稳定猪肉价格；推进金融化工具，不断完善猪肉市场。
【关键词】猪肉价格波动性 ARCH类模型一、引言中国是世界上最大的猪肉生产国和消费国，猪肉是中国人民肉食的最重要的来源，年人均猪肉消费量在人均肉类消费量中所占的比重一直在60%左右。
1985年之前，中国政府采取统销统购的政策对猪肉市场进行价格管制，猪肉的价格水平在这个时期维持平稳。
随着中国经济体制改革的推进，1985年以后中国的猪肉市场逐渐放开，市场中的供给和需求情况对猪肉价格具有决定性作用，这个时期开始中国的猪肉市场经历了频繁的大幅度的价格波动。
如2006年猪肉价格的大跌，跌至10.71元/kg，2007年猪肉价格的大涨，涨至22.95元/kg，尤其在2008年1月时猪肉价格达到最高的25.53元/kg。
而一年后，在2009年6月时猪肉价格又降到15.46元/kg这样个低谷，进入2011年以后猪肉价格又开始反弹，出现大幅度的上涨，在9月时达到30.35元/kg的顶峰。
这种大幅度和频繁的猪肉价格波动，一方面极大地干扰了消费者的生活，另一方面对猪肉生产者的生产活动产生深远的影响，且在传到机制的作用下对猪肉生产的产前和产后的相关行业产生影响，甚至波及整个产业链。
可见，从现实社会需求来看，很有必要对猪肉价格波动的特点进行分析借以提出维持猪肉价格稳定的政策建议。
基于统计分析理论的猪肉产量及价格指数预测
基于统计分析理论的猪肉产量及价格指数预测四川大学杨利锋、陈秋燕、许小静摘要国家对市场经济的宏观调控往往受到多个指标的影响，各指标的定性及定量分析往往对政府部门的决策起到了关键的作用。
本文旨在关注市场经济中两个最为重要的经济指标—产量及价格指数，以我国猪肉市场为实例，在统计分析等相关理论的基础之上，我国猪肉市场的，对影响我国猪肉市场的两个指标的因素加以分析，考虑到产量及价格指数因地而异的特点，搜集历年统计年鉴及农业统计年鉴中的相关数据，对全国31个省市自治区进行聚类分析，对于各类分别建立了产量的时间序列模型及价格指数的多元回归模型，并成功地预测了2011年产量及价格指数，为政府部门的决策提供了依据。
关键词：聚类分析时间序列模型多元回归模型猪肉产量价格指数一、问题的提出新的经济政策的提出，不断修正和完善着现有经济体制，使得我国的经济体系日趋成熟，从而赫然屹立于世界经济强国之列。
众所周知，工业为强国之本，然而，农业为民生之本，受历史因素及传统观念的影响，我国仍然是一个以农业为主导产业的大国，1952、1953年，我国农业总产值为346亿、381.4亿，分别占国内生产总值的50.96%、46.603%（国内生产总值679亿、824.2亿），随着科技的发展，农业也有所发展，直至近年（如2007、2008年），我国的农业总产值大幅增加（28627亿、34000亿），依然占国内生产总值较大的比重：11.13%、11.31%（国内生产总值为257305.6亿、300670亿），因此，在我国，对于农业的关注在相当长一段时间内有很大的必要性。
作为农业一大支柱的畜牧业，其重要性自然不言而喻。
畜牧业在很大程度上是为人类提供生活必需品，例如食物、绒毛产品等。
自1985年以来，我过猪肉产量及平稳增长，猪肉价格指数趋于稳定，然而，在2008年，由于受到禽流感等疾病的影响，猪肉市场曾一度引起轩然大波，猪肉产量猛降，猪肉价格在2008年大幅上涨，导致其价格指数起伏较大，因此，研究我国猪肉产量以及价格指数的走势有重大意义：通过分析猪肉产量的走势，能够预测未来的猪肉产量。
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。
生猪养殖场的经营管理数学模型
生猪养殖场的经营管理数学模型
在生猪养殖场的经营管理中，数学模型可以帮助决策者更好地进行经营管理。
以下是一些常见的数学模型：
1. 生猪存栏量模型：该模型可以预测生猪存栏量的变化趋势，包括生猪的出栏率、死亡率、转栏率等因素的影响。
2. 饲料配方模型：该模型可以通过计算饲料成本、猪只体重、猪只品种等因素，来确定最佳的饲料配方，以提高生产效率和降低成本。
3. 猪只性能模型：该模型可以评估不同品种的猪只的性能表现，包括生长速度、肉质品质等因素，以帮助决策者选择最适合的品种。
4. 猪只营养需求模型：该模型可以计算不同年龄、体重、性别的猪只的营养需求，以帮助决策者确定最佳的饲养方案。
5. 生猪价格预测模型：该模型可以预测市场上生猪价格的变化趋势，以帮助决策者制定最佳的销售策略。
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全国大学生统计建模大赛获奖名单
全国大学生统计建模大赛获奖名单一等奖序号论文题目参赛队员参赛学校1 笔记本电脑特征价格指数的实证研究顾光同、王江、高丽云南财经大学2 金融集聚影响因素空间计量模型及其应用研究徐玲、陈雪梅、游万海湖南大学3 基于结构方程模型的杭州城镇居民食品安全满意度统计评估梁一鸣、张钰烂、董西钏浙江财经学院二等奖序号论文题目参赛队员参赛学校1 中国地区经济增长收敛性分位数回归分析宋峰、范悍彪、黄蓓安徽财经大学2 大学生休闲态度、休闲参与和休闲阻碍调查研究张凤、肖粤志、许长淑山东工商学院3 用天气发生器对我国主要城市天气指标的模拟和预测（附件）吴蔚、王磊、李树良华东师范大学4 中国环保投资废气治理效率差异及其影响因素研究吴淑丽、昌先宇、谭竿荣中南财经政法大学5 流动性信息与资产收益：基于非参数模型的分析李攀登、刘海燕、高赟玥浙江工商大学6 2009 年上半年货币过多投放是否将导致未来通货膨胀？柳玲娣、赵颖、胡月安徽大学7 外部经济变量对我国货币需求模型影响程度的实证分析李玮、郁婷婷、李双双中南财经政法大学8 紧凑型城市：中国城市经济可持续发展的新视角夏青、陈佳、游碧芙浙江工商大学9 研究生教育收费改革实证研究高勇标、林亮、黄宝辉西南财经大学10 我国各地区教育支出与经济增长的空间计量分析胡洪胜、宛立杰、陶淘中央民族大学11 中国内陆甲型H1N1 流感的预测和控制模型刘玉方、律清萍、高培安鲁东大学三等奖序号论文题目参赛队员参赛学校1 基于结构方程全模型的大学生就业预期情况分析杨晓洁、鲁科言、雷文兴云南大学2 次贷危机对中国汇率风险影响的研究张瑞端、俞滢、栗相如厦门大学3 5·12 灾后重建“羌绣帮扶计划”的可持续性分析徐小寒、余芳、郑夏雨西南财经大学4 休闲服装企业顾客满意度模型的改进及应用研究刘超、张津、黄天龙天津财经大学5 基于生命表模型的农民工劳动合同执行情况研究黄鹏飞、章姚、杨晓枫南京人口管理干部学院6 我国消费者信心指数与消费函数关系研究杨娜、刘晓飞、冯春琳北方工业大学7 成都地铁沿线房价变动研究董文亮、王道新、罗媛西南财经大学8 基于聚类分析的ADR信号检测模型黄成、张磊、刘文林南京人口管理干部学院9 区域软实力的测度及其对区域发展的贡献杨少娜、孙鹏、袁妍浙江工商大学10 经济理论对人行为的影响田昊枢、牛启昆、彭沁北京大学11 杭州景区公共自行车租用系统的合理规划与建议王维玲、蔡金鑫、周晓婷浙江财经学院12 最优加权组合法在中国粮食产量预测问题中的实证分析张静宇、刘寅、邬琼北京工商大学13 我国社会保障水平与经济发展及人口结构的协调性研究柴亮、李壮壮、党建令河北经贸大学14 高校毕业生心理韧性的统计研究吴文娟、张美丽、李宏生广东外语外贸大学15 基于VAR模型的我国对外贸易与经济增长的实证研究陈飞、柴家友、陈婷厦门大学16 基于panel data模型的中国经济区域能源消费特征分析袁蒂、牛胜男、蒋莉莉华北电力大学17 浅论EC+IO联合模型及应用葛盛荣、寸晓洁、李丽丽云南财经大学18 本科院校考研成功率影响因素的实证分析朱璐璐、卢苏娟、薛亚楠中南财经政法大学19 价格“杠杆”能撬动节水吗？乔宁宁、韩雨珊、任严岩山西财经大学20 山东省环境质量与经济增长关系研究张丽、李玉玉、李予娇山东工商学院优秀奖序号论文题目参赛队员参赛学校1 基于美国交通部数据的航空运输延误分析预测模型关菁菁、蒋安华、尚蕊中国人民大学2 上证指数波动的阶段性特征夏豪杰、穆岩峰、徐虔天津财经大学3 北京市居民家庭金融资产投资影响因素分析李文磊、郭燕婷、张彤中国传媒大学4 首都市民主观幸福感影响因素分析唐静、蒋辰、张洁首都经济贸易大学5 中国的财政分权与经济增长汪晓芳、汪亭亭、王丹丹安徽财经大学6 上市公司生存特征分析王慧灵、刘娇、李俊锋西南财经大学7 上市公司盈利与预测王勇、李澔、武玲蔚北京大学8 基于ARMA-ARCH模型的风电场风速预测研究何育、陈翼、赵磊东南大学9 河北省区域创新能力影响因素研究王会岩、蒋雪、段玉龙河北经贸大学10 粮食安全问题研究——以安徽省为例晋宗义、李璐、童金萍安徽财经大学11 中国学术期刊发展现状分析陈梅玲、张寅、胡瑶北京航空航天大学12 我国高新技术产业技术创新效率评价及其影响因素分析罗艳、孙淑英、吕鹏浩天津财经大学13 2008-2009赛季NBA球队战绩影响因素的统计建模分析许世杰、林炳灿、肖林厦门大学14 基于粗糙集的个股指标两步择优分析耿磊磊、高康、汪津津天津财经大学15 中国商业银行效率统计模型研究安普帅、唐李伟、赵谦湖南大学16 中部六省文化产业发展绩效评价与研究郑召锋、丁丽、彭丰郑州大学17 基于人力资本视角的区域经济增长研究齐艳彩、刘文熙、杨新桐首都经济贸易大学18 基于变量选择的支持向量机在乳腺癌预后复发诊断中的应用（附件）秦旭、王杰彪、李皞中国人民大学19 次贷危机环境下我国信用风险监管探析赵志远、吴新斌、孟祥财福州大学20 基于Tobit模型的居民生存幸福感模型邹伟、王晓梅、余玥中央财经大学21 基于淘宝网的消费者网络购物口碑的研究包钰、施昀、陈李睿北京师范大学22 高校自习室资源管理研究李啸辰、庄艳、李莎西南财经大学23 高校大学生就业的未来走向与应对策略李海波、姜婷婷、王坤中国矿业大学24 基于Redux模型的人民币均衡汇率的测定及评估蔡扬扬、马超、刘金凤河北经贸大学25 我国房价、地价与房屋租赁价格的实证研究栗建坤、臧倩、周从意中央财经大学26 金融危机大背景下，大学生专业信心如何增强万平、李冬连、赵晶河北经贸大学27 股市剧烈波动下的羊群行为探究赖博彦、徐律、周梦荃北京大学28 基于文献聚类的数据挖掘模型设计与实现张静、李逸、徐良飞南京人口管理干部学院29 电信客户消费预测模型研究赵锦锦、左姗姗、金娇娇云南财经大学30 网络视频点播系统中的用户行为分析与建模陈磊、张西文、张强中国科学技术大学31 利率变化影响股市波动性的模型分析与实证熊燕、马星亮、赵建宁西南财经大学32 中国纺织品出口贸易影响因素实证分析代尧、祝宝君、李莎山东经济学院33 基于货币供给视角下的物价水平研究袁君、孙伟、李宁安徽财经大学34 河北省山区县域发展研究刘江帆、田艳玲、田鑫河北经贸大学35 金融危机下海西地区中小型企业领导行为影响因素研究严威、戴星、刘璠厦门大学36 沪深300股指期货风险特征及动态套期保值研究（附件）王吉培、张昕、蒋瑶西南财经大学37 我国经济增长与能源消费关系研究李军、毛丽姗、顾红玉兰州商学院38 基于结构方程模型的组织知识联系与企业创新绩效研究李霞、卢昭菲、林辉炎天津工业大学39 我国职工平均工资的地区差异研究李振杰、钟一萍、黄显藩广东外语外贸大学40 在校大学生炒股意向的影响因素研究李计花、王超、朱琳东北财经大学41 基于回归分析的煤炭价格预测模型武小莉、张帆、王坤华北电力大学42 中国区域经济发展差距的时空演变趋势研究夏青、李瑞娟、李庆子成都信息工程学院43 猪肉价格的统计模型（附件）王涛、唐泉彬、邹容北京邮电大学44 人民币跨境贸易结算的动态可计算一般均衡分析倪佳、沈国雄、徐欣上海金融学院45 我国城市化与房地产业协调发展关系研究薛永鹏、郭亚娟、李霄河北经贸大学46 区域宏观经济统计数据质量定量诊断模型的构建与应用研究朱喃喃、任亚、张俊霞西安财经学院47 枣庄市农民收入的聚类分析研究韩红梅、陈淑洋、张丽璇鲁东大学48 GDP上行与电力下滑之偏差模型研究马婷、张君、邸一浏山西财经大学49 我国就业长期和短期影响因素定量分析肖云、周巧、杨絮飞中南财经政法大学50 金融稳定性评估模型及其应用研究王佳、曾得利、崔衍安湖南大学51 天量信贷对物价走势冲击模型研究张靖、刘慧慧、王璇珍山西财经大学52 宏观经济指标预测马天然、刘静、张田中国矿业大学53 中国产业结构对经济增长的影响王尚坤、王焕英、王灿云南财经大学54 金融危机背景下我国宏观经济波动探讨叶少峰、何沛钊、王希哲中央财经大学55 中国不同地区基本医疗保障水平王文静、张明喆、侍湾湾上海金融学院56 四川省区域经济可持续发展能力的比较研究王诗庆、惠昌强、唐海峰成都信息工程学院57 宁波市经济增长与环境污染水平陈忆文、潘振宇、陈丹丹浙江财经学院58 当前职业压力差样本数据计数模型研究闫凤梅、孙小冬、杨志华山西财经大学59 基于涨跌停制度Tobit-AR-GARCH模型及其估计王军伟、马歆玮、谢欣燕华东师范大学60 我国经济增长与电力消费关系探讨贾旭东、武宏伟、王海燕兰州商学院61 我国上市公司融资顺序的实证研究张吉良、于雪、马远超北京工商大学62 基于层次分析法的大连城乡统筹测度问题研究王晓沛、李凯丽、马晓燕东北财经大学63 技术创新对中国区域经济增长影响的实证分析刘艳艳、魏文灵、陈银平安徽财经大学64 金融危机对我国对外贸易额的影响（附件）徐雨茜、徐瑞文、林天逸南京大学65 能源强度的影响因素分析及基于4万亿新增投资的能源强度测算陈思易、奚潭、王亚民南京财经大学66 工资水平与各宏观因素相关关系的实证分析汪维维、任萍、温婷婷厦门大学。
这张折线图是我国近13年的猪肉价格走向
大家好，我们是来自31班的甲一组和甲三组。
下面呢由我们小组给大家简单介绍一下猪的供给影响因素以及供给函数。
关于猪的供给影响因素，根据传统的经济学理论，引起生产波动的原因有两个：一是外部冲击，导致经济波动；二是内部结构，它决定了经济体系以某种方式对初始外部冲击做出反应。
我们小组也试图从这样2个方面对生猪供给的变动进行解释。
首先我们来看下内部传导机制下的波动因素：①，生产成本；②，生猪的生产结构；③，生猪的生产周期；简单的介绍一下生产结构：生猪的生产结构一般分为农户散养（年出栏50头一下），中小规模养殖（年出栏量50-2999头），大规模养殖（年出栏3000以上）。
根据2007年的统计，小规模养殖占我国生猪供给总量的65%以上。
这样使得我们生猪养殖市场的供给波动很大。
为什么呢？一方面小规模养殖户具有生产成本小，生产方式灵活的特点，生产者比较容易进退市场，直间导致我们生猪养殖市场的供给波动很大。
另一方面，小规模的养殖，缺乏应对突发事件的能力，导致不能准确的调整市场供给。
再来看看生猪的生产周期。
猪肉的生产必须经过繁育母猪，产仔，育肥3个阶段这个循环需要经过一年半的时间。
这样的生产周期呢，使得一旦市场供需失衡，生产者不能马上的通过扩大生产来提高供给量。
而其他产品就不相同，比如说电子产品，生产者发现成品销售好，市场需求大的时候可以迅速的反应，即使的调节供给量。
由此看来，生猪的生产周期也使得我国猪肉市场很不稳定。
经过上面的分析你，我们发现，我国生猪的生产周期和生猪的生产结构都使得猪肉市场极不稳定。
今年，我国猪肉价格居高不下，也受到了刚才说的两点的影响，但是最主要的还是生产成本这一块儿。
生产成本呢，主要有饲料成本，工资成本以及其他成本。
其中饲料成本方面主要指玉米和豆粕。
因为寻找猪肉供给量的数据比较困难，我们组想通过猪肉价格来反映生猪供给情况，从而呢，把寻找影响猪的供给因素转化为影响猪肉价格的因素。
为什么能够这么做，这个与猪肉市场结构有很大的关系。
近20年我国猪肉价格波动分析
近20年我国猪肉价格波动分析张颖娴（四川农业大学经济学院，四川成都611130）摘要：该文对我国2000—2020年猪肉价格序列，运用X13季节调整和HP滤波法进行分解，以此反映猪肉价格的波动周期特点。
研究结果表明，我国猪肉价格波动具有周期性波动、季节性波动以及不规则波动的特征。
根据以上结论，提出了相应的对策建议。
关键词：猪肉价格；波动；季节调整法；HP滤波法中图分类号F323文献标识码A文章编号1007-7731（2020）09-0007-031引言中国作为世界第一养猪大国和猪肉消费国，2018年我国养猪业年产值约1.7万亿元，人均猪肉消费量约40kg，猪肉消费占肉类消费的65%。
大幅度波动的猪肉价格，不仅对养殖户和居民生活造成了影响，也对国民经济产生了冲击。
2018年我国遭受猪瘟，猪肉价格经历了大幅度波动，截至2020年2月，猪肉价格涨幅超过55%，猪粮比从2018年5月的5.18∶1上升至2020年2月的17.42∶1，已远超过国家发改委出台的猪粮过快上涨（8.5∶1）与下跌（6∶1）的预警点。
为此，本文分析了猪肉价格波动存在的周期与波动效应，以期为我国猪肉价格的研究提供参考。
2数据来源与研究方法2.1数据来源本文数据来源于中国畜牧信息网发布的谷物及畜牧饲料行业2000年1月至2020年2月去皮带骨猪肉月度集市价格（CAAA）。
为了更好地反映分析结果，本文选取242个月的月度猪肉数据，数据样布基本符合大样本特征，能更好地反应模型，使研究结果更具有说服力。
数据处理运用Stata15、Eviews10和Excel共同完成。
2.2X13季节调整法季节调整法通过估计“季节因子”（seasonal factor）来进行。
根据季节因子分析的方式，其主要有2种计算方式，既“加法季节因子”与“乘法季节因子”。
本文采用“加法季节因子”，即意味着对所有第1月（或第1季）加上相同的季节因子，以此类推。
“加法模型”（additive model）的数学表达式如下：Y=TC+S+I。
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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。
最后，文章根据模型分析的结果，在更全面了解影响猪肉价格因素的基础上，就目前我国已存在的猪肉市场相应的政策与机制，提出了合理可行的意见与建议。
关键词：半数平均法 季节平均法 灰色关联法 猪粮比 盈亏平衡点一、 问题重述我国猪肉价格从2007年5月开始突然以历史最大的涨幅攀升，部分地区猪肉批发价在短时间内翻番。
在联动效应作用下，肉、蛋、油价格迅速蹿高。
于是，居民消费价格指数（CPI ）连续四个月大幅上涨，2007年8月涨幅创下6.5%这一10年新高。
猪肉现在已经是大多数人必须的消费品之一，猪肉价格已经成为国民经济中的一个非常重要的影响因素。
猪肉价格的大幅上调直接影响到了相当一部分中低收入群体的生活。
究竟是什么原因导致猪肉价格波动如此之大的呢？有关部门与专家认为：一是饲料价格上涨，从而导致养猪成本增加，农民养猪积极性受挫；二是生猪收购价格偏低，导致养猪户积极性不高。
因此，猪肉市场出现尴尬现象。
猪肉市场供不应求，最终导致了猪肉价格冰火两重天的现象。
由此我们可以看到，这次肉价上涨并不是没有先兆的，老话说，未雨应绸缪，防患于未然。
假设有关部门之前早早地就积极组织调配各地货源，保证货源充足，就能改善这种状况。
根据题意，本文要解决的问题有：问题一：根据题目所给的2000年1月至2009年6月我国猪肉价格月数据[2]（见附表一），简单分析猪肉价格变化的趋势。
在此基础上，建立猪肉价格模型，并对2009年下半年猪肉价格进行简单预测；问题二：分析影响猪肉价格的因素，建立猪肉价格与其影响因素的关系模型，从而预测猪肉价格的变化趋势，并与第一问所建的模型进行比较，证明该模型的可行性。
问题三：设现阶段有某中型养猪场（1000头猪从5到100公斤呈正态分布，其中猪体重的期望值为50kg ）。
根据猪肉价格和饲料价格波动特点，根据当前的实际情况，计算该养猪场的盈亏平衡点（猪粮比）。
问题四：通过对以上三个问题的分析研究，谈谈你对保持猪肉价格稳定的问题有何切实可行的意见和建议，字数限制在一千字以内。
二、 问题的分析猪肉价格事关民生，是居民消费价格指数的重要组成部分，猪肉价格的大起大落[4]，既伤农，又伤民。
由于生猪养殖既有周期性，又有疫病发生等不可预测因素，因此仅靠市场来调节猪肉价格极易造成06年大量屠宰能繁母猪以及07年猪肉价格大幅上涨带动CPI 上涨的被动局面。
在此情况下，保持生猪生产的供需平衡及猪肉价格的稳定尤为重要，而其中把握及预测猪肉价格变动及其走势的信息更是重中之重。
对于问题一，首先通过对2000年1月至2009年6月我国猪肉价格月数据的对比分析，得出我国猪肉价格在短期内呈线性增长趋势（2007年8月是一个例外），而且由于该时间序列观察值的逐期增长量大致相同，所以运用半数平均法[1]将数据拟合成一条直线：ˆ14.040.116;57,56,55.......tX t t =+=---然后根据时间编码规则，得出各月份猪肉价格的趋势值。
再对趋势值与实际值进行分析，运用EXCEL 软件画出二者的曲线并进行比较，证明该模型的可行性。
最后在此基础上，对2009年下半年的猪肉价格进行了预测，得出各月份对应的猪肉价格趋势值；对于问题二，考虑到影响猪肉价格的主要因素为：季节变动和玉米价格。
首先，考虑季节变动因素，使用季节平均法[1]得出猪肉价格的季节指数，分别为1234'1,'0.98,' 1.08,' 1.13S S S S ====，易知猪肉价格受到季节的影响，且呈周期性变化。
其次，考虑玉米价格因素，根据2000年1月到2009年6月的猪肉和玉米价格月数据[7]画出时间序列图，并进行观察比较，可以清楚得看出猪肉价格和玉米价格的变化呈正相关，所以，玉米价格在一定程度上也影响着猪肉价格。
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，分别求出玉米价格、季节变动与猪肉价格的关联度，分别为0.755和0.972。
最后，根据其关联度返算，推导得出猪肉价格的预测公式： 2.92109.26'i G S =++Ｘ，其中G 为玉米价格，'i S 为季节指数；对于问题三：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1000头猪的体重从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。
则成年期的猪所创造的当日猪场收入=生猪价格×5×100。
而成长期的猪所吃的饲料为主要的饲料成本＝玉米价格×990×平均采食量[5]，根据饲料所占比例为总生产成本之62%[6]，可以列出等式：62%×生猪价格×5×100=玉米价格×990×平均采食量，可以得出：生猪价格:玉米价格=6.5:1，即猪粮比为6.5：1。
可以推导出猪粮比计算公式：2.0310062%⨯=⨯⨯成长期猪数量猪粮比成年期猪数量； 对于问题四，通过对猪肉价格影响因素的分析，客观提出几点为稳定猪肉市场，妥善解决猪肉价格上涨引起的民生问题，促进生猪产业健康发展的建议。
三、 模型假设1) 在预测期间内，不发生大的疫情，灾难或国家政策干预等引起猪肉价格急剧变化的事件；2) 预测期间内，饲料价格不会发生大的波动，可以以往年平均值来预测未来价格变化趋势；3) 在问题研究中不考虑玉米以外的猪饲料；4) 假设消费者对猪肉的需求量不发生巨大变化；5) 忽略猪肉的出入口对国内猪肉价格的影响。
四、 符号及变量说明五、 模型的建立与求解5.1 问题一模型的建立与求解5.1.1 分析数据图中描绘了2000年1月到2009年6月我国猪肉价格的走势图。
从图中可以看出2003年5月时，猪肉价格到达最低近两年的最低点9.68元/公斤，随后猪肉的价格一直保持在12～14元/公斤，但当到达2006年5月时，价格暴跌知10.71元/公斤，随后，价格有所回升，但当到2007年8月时价格一跃升至24.02元/公斤，达到了历史的最高点，随后价格一直一路攀升，到2007年12月时，价格已达到28.8元/公斤。
随后价格有所下降。
但仍然比历史的平均猪肉价格高出很多。
由于以下原因：（1）2006年猪肉价格过低，降低了农民养猪的积极性；（2）南方省市蓝耳疫病的爆发，造成大量生猪被杀，这被认为是猪肉价格猛增的主要原因；（3）2007年世界粮价猛增，加之有的国家将猪饲料的主要成分玉米作为其他的用途，引起2007年猪肉价格的急剧上升。
综上所述，2007年由于蓝耳疫病的影响，使我国猪肉价格从2007年8月便开始猛增。
所以我们在进行数据分析时，对于2007年8月到2009年1月的数据不作考虑。
5.1.2 拟合预测从总体趋势上来看，我国的猪肉价格在短期内呈线性增长趋势。
因为该时间序列观察值的逐期增长量大致相同，所以可以拟合直线方程：ˆtX a bt =+ 由于所给的资料是奇数，为了能够平分时间序列，去掉2004年10月的数字15.03，运用时间编码及半数平均法估计a 和b 的值，各月份的编码及猪肉价格的趋势值及有关计算见附表二。
由公式 2t t t a X tX b t ⎧=⎪⎪⎨=⎪⎪⎩∑∑ 得 14.040.116a b =⎧⎨=⎩所以拟合直线方程为： ˆ14.040.116;57,56,55.......tX t t =+=---根据题中的编码规则，2009年7月，8月，9月，10月，11月，12月的编码分别应为57，58，59，60，61，62，从而得到各月份的猪肉价格趋势值：57ˆ14.040.1165720.657X =+⨯=元/公斤； 58ˆ14.040.1165820.768X =+⨯=元/公斤； 59ˆ14.040.1165920.884X =+⨯=元/公斤； 60ˆ14.040.1166021.000X =+⨯=元/公斤； 61ˆ14.040.1166121.116X =+⨯=元/公斤； 62ˆ14.040.1166221.232X =+⨯=元/公斤。
则对2009年下半年猪肉价格的预测值如下表：表5.1.1 2009年下半年猪肉价格预测值图5.1.1 2000年1月—2009年6月我国猪肉实际价格与线性拟合价格趋势值的对比20.520.620.720.820.92121.121.221.32009年8月2009年9月2009年10月2009年11月2009年12月图5.1.2 2009年下半年猪肉价格预测图通过建立的直线方程模型求出时间序列的各个观察值（实际值）的趋势值，将其与观察值进行比较，并用EXCEL 将二者的曲线绘制在同一个坐标系内进行比较，得出该直线的拟合度比较好，从而证明了该直线模型的可行性。