生猪价格的预测模型
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。
猪肉价格的数学模型 - 统计教育学会
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)
2023年十一后全国生猪市场行情走势预测分析方案模板
市场价位上扬
1.生猪市场价格预计2022年上涨5元/斤
未来生猪市场的一个重要趋势。据预测，到2022年十一后，全国生猪市场的平均价格将会上涨至每斤20元左右，较现在的平均价格 提高了约5元。
2.生猪供应紧张，价格上涨，养殖户需加大规模和技术改造力度
这是由于近年来生猪生产成本不断上升，加之疫情影响，导致生猪供应量紧张，市场需求旺盛，价格自然上涨。因此，养殖户要抓住 这一机遇，加大生猪养殖规模和技术改造力度，提高生产效益，实现更好的经济效益。
2. 生猪出栏量预测：根据农业部公布的数据，2021年 全国生猪出栏量已经恢复到疫情前水平，预计2022年 十一后，生猪出栏量将继续保持稳定，预计比2021年 同期略有增长。
3. 生猪价格预测：根据市场走势和历史数据分析，预 计2022年十一后，生猪价格将继续保持稳定，但可能 会受到一些季节性因素的影响，比如天气变化等，可 能会有轻微波动。但总体来说，市场供需平衡，价格
行情回升预期
疫情
国家政 策
养猪业
生猪市 场
生猪行 情
生猪供 应
2022年 十一
回升
影响
供应趋紧局面
Tight supply situation
1.生猪养殖户压力加大，产能下降，明年11月后供应紧 缺
随着近年来我国加强生猪生产管理政策的实施，以及非洲猪瘟疫情的影响，生猪养殖户面临的压力逐渐增大，生 猪产能呈现下降趋势。预计明年11月份后，全国各地生猪养殖户数量将持续减少，导致生猪供应量进一步紧缺。
02/
生猪需求疲软：预计十一 后仍呈低迷态势
"生猪需求疲软，预计十一后仍将低迷，养殖户需谨 慎应对。"
01
生猪市场恢复：预期 十一后出现行情回暖
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年二季度生猪市场预测二报告模板
TEAM
谢谢观看 THANKS
Form：Benson 2023/9/12
2023年生猪供应预计约6千万头，价格预测在15元/公斤左右
具体来说，我们预计到2023年底，生猪供应量将达到约6千万头。这一预测是基于当前生猪存栏量的恢复，以及养殖业的逐步恢复。同时，我们还需要考虑到一些不确定因素，例如疫情的发展和政策的影响。 生猪价格的波动受到多种因素的影响，包括生猪供应和需求、饲料价格、政策等等。根据我们的预测，到2023年底，生猪价格有望达到每公斤15元人民币左右。这一预测是基于当前生猪供应量的增加，以及饲料价格的稳 定。同时，我们还需要考虑到一些不确定因素，例如疫情的发展和政策的影响。
2023年生猪市场展望
2023年生猪市场预测
2023年生猪市场展望
2023年生猪市场预测
2023年生猪供应预计增10%至约6亿头
在2023年，生猪供应量预计将达到约6.0亿头，比2022年增长约10%。这一增长主要源于去年生猪存栏量的增加，以及养殖户对未来市场的乐观预期。
2023年生猪需求预计增长约9%至约5.5亿头
生猪市场预测（二）
2023年生猪市场展望
2023年生猪市场预测
生猪市场预测：2022年二季度展望
在2022年二季度，生猪市场预测成为了业界的焦点。根据最新的数据和分析，我们可以得出以下三个方面的预测。
生猪供应减少10%，影响全球市场
首先，我们来看看供应情况。全球范围内的生猪存栏量在过去的一年中有所下降，这是由于一些国家的封锁政策以及疫情导致的 猪舍关闭。这直接影响了我们的生猪供应。根据统计，预计全球生猪供应在2023年将比2022年减少10%左右。
生猪养殖业前景看好，总产值预测2023年约1.5万亿元人民币
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。
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
生猪的出售时机模型
§2 生猪的出售时机模型［问题的提出］ 一饲养场每天投入4元资金用于饲料、设备、人力，估计可使一头80公斤重的生猪每天增加2公斤．目前生猪出售的市场价格为每公斤8元，但是预测每天会降低0．1元，问该场应该什么时候出售这样的生猪．如果上面的估计和预测有出入，对结果有多大影响．[问题分析及符号约定] 投入资金可使生猪体重随时间增长，但售价(单价)随时间减少，应该存在一个最佳的出售时机，使获得利润最大．这是一个优化问题，根据给出的条件，可作如下的简化假设．每天投入4元资金使生猪体重每天增加常数 (=2公斤)；生猪出售的市场价格每r 天降低常数g(=0．1元)．[模型的建立] 给出以下记号：～时间(天)．～生猪体重(公斤)；单价 (元／t w ~p 公斤)；R-出售的收入(元)；C-t 天投入的资金(元)；Q-纯利润(元)．按照假设，．又知道，再)1.0(8),2(80=-==+=g gt p r rt w t C pw R 4,==考虑到纯利润应扣掉以当前价格(8元／公斤)出售80公斤生猪的收入，有 ，得到目标函数(纯利润)为808⨯--=C R Q其中．求使最大．1.0,2==g r )0(≥t )(t Q [模型的求解] 这是求二次函数最大值问题，用代数或微分法容易得到当时，，即10天后出售，可得最大纯利润20元．1.0,2==g r 20)10(,10==Q t [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r 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元不变，研究变化的影口向，由(2)式可得1.0 g r是的增函数，表1和图3给出它们的关系．t r 2．设每天生猪体重的增加=2公斤不变，研究g 变化的影响，由(2)式可得r是的减函数，表2和图4给出它们的关系． t r可以用相对改变量衡量结果对参数的敏感程度．对的敏感度记作，定义为t r ).(r t S由(3)式，当=2时可算出r 即生猪每天体重增加1％，出售时间推迟3％．r 类似地定义对g 的敏感度，由(4)式，当g=0．1时可算出t ).(g t S即生猪价格每天的降低g 增加1％，出售时间提前3％。
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]。
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。
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]。
2023年32周生猪市场分析预测报告模板
在生猪市场中，竞争主要来自于养殖户和屠宰企业。目前，生猪市场的集中度较高，市场份额主要由前5 家养殖企业和前2家屠宰企业占据。其中，最大的养殖企业生猪出栏量占总供应量的25%，最大的屠宰企 业生猪采购量占总需求量的20%。然而，市场竞争也日益激烈，部分小型养殖企业和屠宰企业面临着退 出市场的风险。
32周生猪市场分析预测
1.32周生猪市场预测与分析
根据最近的市场趋势和数据，我们可以对32周生猪市场进行预测和分析。
2.生猪市场供应过剩，价格下降，养殖户调整规 模，死亡率上升
首先，我们需要了解32周生猪市场的现状。当前，生猪价格呈现出稳中有降的趋势，这可能与市场 供应过剩有关。同时，生猪的平均重量有所下降，这可能意味着养殖户正在调整养殖规模以适应市 场变化。此外，生猪的死亡率也有所上升，这可能会对市场供应产生一定的影响。
在过去的32周里，生猪市场呈现出稳步增长的态势。据统计，生猪总供应量达到了12,500,000头，比前 一周增加了1.6%。而生猪总需求量也达到了12,300,000头，比前一周增加了1.4%。这导致了生猪平均 价格为12.3元/公斤，比前一周上涨了0.5元/公斤。
2.生猪市场的主要参与者及其交易量
3.生猪市场有望提振，政府或出招稳定
然而，我们也需要看到一些积极的因素。例如，随着夏季的到来，人们对于猪肉的需求可能会增加， 这可能会对生猪市场产生一定的提振作用。同时，政府可能也会采取一些措施来稳定市场，例如调 整收储政策等。
02
32周生猪市场分析
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市场概述
1.32周生猪市场分析预测
综上所述，32周生猪市场的市场规模和结构稳定，价格趋势呈上升趋势。未来，随着生猪市场的竞争加剧和消费者需求的多样 化，生猪市场的参与者需要不断创新和改进，以适应市场变化和提高竞争力。
生猪出售时机的数学模型
首先以 r 为例，研究 r 的变化对最佳出售时机 t 的影响. 可以考虑如果 r 发生的相对变化为 r r ，则
t 发生的相对变化 t t 是 r r 的多少倍，即定义 t 对 r
的灵敏度为
S(t, r) t t r r
(2.3.7)
解释成：如果 r 增加 1%，则 t 变化的百分比是 1%的 S(t,r)倍. 如果 S(t,r)很小，则 t 对 r 不灵敏；反之，则 t 对 r 灵敏，r 的微小变化会带来 t 的较大的变化.
(2.3.10)
代入具体数值，可算出 S(t,r)=6.5.
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本 人删除。
4. 灵敏度分析
定义 t 对 g 的灵敏度为 S(t, g) t t g g
(2.3.11)
由(2.3.11)式数值计算得到的结果见表 2.4.
表 2.4 数值计算 t 对 g 的灵敏度（g=0.08,t=10）
g+Δg
g (%) g
t+Δt
t (%) S(t, g) t t
t
g g
0.0808 1 9.4554 -5.4455 -5.4455
0.084
5
7.381 -26.19
-5.2381
0.088 10
5
-50
-5
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系网站或本 人删除。
例如现在生猪出售价格为12元公斤预测每天降低008元公斤照这样150天之后价格变成0强健性分析更实际的模型应考虑非线性和不确定性则所求的优化目标函数可以写成2315假设2315式中的所有函数均可导于是求导可得所以如果qt在t取得极值t应该满足2316在经济学上出售的最佳时机恰好在单位时间内增加的出售收入等于单位时间内增加的投入的时候
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。
2023年生猪市场预测模板
稳定发展
应对疫病 预测市场
1. 疫情控制措施对猪肉需求的影响：随着疫情的逐渐得到控制，消费者对猪肉的需求有望逐渐恢复。然而，由于疫情造成的经济衰退和就业不稳定性，消费者的购买力可能受到一定程度的影响，这可能对猪肉市场带来潜在的不确定性。
2. 养殖业恢复和调整：受疫情的冲击，养殖业遭受了重大损失。为应对疫情的影响，养殖户可能在2022年寻求恢复和调整其业务模式。这可能包括技术创新和改进生猪养殖环境，以提高疫病防控能力和生产效率。
3. 国际贸易形势：2022年的生猪市场还将受到国际贸易形势的影响。随着疫情在全球范围内的发展，各国对外贸易政策的调整可能影响到猪肉的进出口量。同时，国际市场的竞争格局也将对国内生猪市场的发展产生一定影响。
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2023/9/10
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2023/9/10
"2023年生猪市场展望：生猪价格波动加剧，养殖业者需灵活应对市场变化"
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2023年生猪市场展望
目录
CONTENTS
01
"猪肉需求暴涨推动生猪市场快速增长，为养殖业带来新机遇。"
猪肉需求暴涨推动生猪市场增长
猪肉需求供不应求
生猪市场迎来增长机遇
2023年生猪市场前景看好
农场应及时调整养殖策略
生猪市场前景广阔
03
"加强疫病防控，保障生猪市场稳定发展，是当前生猪产业健康发展的关键。"
加强疫病防控，保障生猪市场稳定发展
加强防控 保证市场
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。
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实证分析：实验过程
10.30 9.30 8.30
7.30
6.30
5.30
实际值 逐步回归预测值 逐步回归组合模型预测值
2000年1月 2000年4月 2000年7月 2000年10月 2001年1月 2001年4月 2001年7月 2001年10月 2002年1月 2002年4月 2002年7月 2002年10月 2003年1月 2003年4月 2003年7月 2003年10月 2004年1月 2004年4月 2004年7月 2004年10月 2005年1月 2005年4月 2005年7月 2005年10月 2006年1月 2006年4月
Yt=0.99727+0.50665*MEAT t+0.42317*FEEDt2 (1)
此模型拟合效果见下页图
实证分析：实验过程 多项式回归拟合效果
10.30
实际值
9.30
预测值
8.30
7.30
6.30
5.30 2000年210月00年240月00年2070月0年1200月01年210月01年240月01年2070月1年1200月02年210月02年240月02年2070月2年1200月03年210月03年240月03年2070月3年1200月04年210月04年240月04年2070月4年1200月05年210月05年240月05年2070月5年1200月06年210月06年4月
国外生猪市场定性预测研究方法也大致类似，也是采 用猪粮比价为标准，分定性析预测市场变化方向。
国内外生猪市场预测研究概况
定量预测方面： 国内方面研究较少 国外方面研究
市场价格预测方法简介
回归分析法
此方法是根据被预测变量与其他变量之间的因果关系 预测未来，因此是建立在因果关系分析的基础上的。 因而针对具体的经济问题，首先要进行背景因素分析， 收集影响该问题的主要经济指标，收集历史数据，然 后构建理论模型。
价格预测方法概要
定性预测方法：专家预测法
定量研究方法
专家价格预测法 回归预测法 时间序列预测法 组合模型预测法 神经网络预测等
国内外生猪市场预测研究概况
定性预测方面：
国内主要用猪粮比价分析市场波动规律。猪粮比价即 待宰活猪与玉米的比价，猪粮比价若为5.5:1以上则盈 利多于亏损；生猪价格对于猪肉价格反应比较敏感， 肉价上涨，猪价也可能上涨。中国农业大学刘少伯教 授等人定期在行业杂志期刊上发表此类市场预测相关 文章；而中国农业信息网，畜牧兽医总站及种猪信息 网等网络媒体也定期发布市场行情预测信息，但是这 些信息大多都是处于定性分析阶段，对于市场的导向 性也不是特别明确。
实证分析：实验过程
10.30 9.30 8.30
7.30
6.30
5.30
实际值 多项式回归预测值 多项式组合模型预测值
2000年1月 2000年4月 2000年7月 2000年10月 2001年1月 2001年4月 2001年7月 2001年10月 2002年1月 2002年4月 2002年7月 2002年10月 2003年1月 2003年4月 2003年7月 2003年10月 2004年1月 2004年4月 2004年7月 2004年10月 2005年1月 2005年4月 2005年7月 2005年10月 2006年1月 2006年4月
1 0.669 0.8413 0.7745
1 0.7483 0.7715
1 0.852 1
MEAT 代表猪肉，PIGLET 代表仔猪，CORN 代表玉米， SOYBEAN 代表豆粕，FEED 代表育肥猪配合饲料，HOG 代表生猪 (下同)
实证分析：实验过程
多项式回归模型分析
参考Kevin等人研究的K-State公式，并考虑 生猪价格的基本结构，用SAS统计分析软件建 立了一个多项式回归方程，具体如下，该方程 的决定系数为0.9056 。
10 9 8 7 6 5 4
1995年1月 1995年7月 1996年1月 1996年7月 1997年1月 1997年7月 1998年1月 1998年7月 1999年1月 1999年7月 2000年1月 2000年7月 2001年1月 2001年7月 2002年1月 2002年7月 2003年1月 2003年7月 2004年1月 2004年7月 2005年1月 2005年7月 2006年1月
10.30 9.30 8.30 7.30 6.30
实证分析：实验过程
5.30
实际值 向量自回归模型预测值
2000年1月 2000年4月 2000年7月 2000年10月 2001年1月 2001年4月 2001年7月 2001年10月 2002年1月 2002年4月 2002年7月 2002年10月 2003年1月 2003年4月 2003年7月 2003年10月 2004年1月 2004年4月 2004年7月 2004年10月 2005年1月 2005年4月 2005年7月 2005年10月 2006年1月 2006年4月
2000.1~2005.6
实证分析：实验过程
Eviews调用VAR过程得到以下方程： 即VAR(3)模型，该方程拟合效果评价如下： HOG = 0.05234286428*PIGLET(-1) +
0.08369212981*PIGLET(-2) - 0.1098470661*PIGLET(-3) + 1.097798644*HOG(-1) - 0.3022734138*HOG(-2) + 0.02408228022*HOG(-3) - 0.02395559269*SOYBEAN(-1) + 0.6053523065*SOYBEAN(-2) 0.1696291353*SOYBEAN(-3) - 0.1400357293*FEED(-1) 0.4301286458*FEED(-2) + 0.3614280798*FEED(-3) 0.06492529779*MEAT(-1) + 0.05012093167*MEAT(-2) + 0.01445772002*MEAT(-3) + 0.4368785519 该方程 R2=0.954736,MSE=0.072952381 拟合效果图如下页所示: [2005.7起为预测数据]
实证分析：实验过程
多元回归分析
采多元逐步回归分析，在SAS统计分析软件中 调用REG过程，然后采用STEPWISE(逐步回归) 方法，并将自变量选择的显著性水平设置为 0.05，进行分析，得出以下回归方程，方程中 所有自变量均达到了0.05的显著水平，模型决 定系数R2 为0.9335。
Yt (=20) .27947+0.48524*MEATt+0.80204*SOYBEANt 此模型拟合效果见下页图
2000年1月 2000年4月 2000年7月 2000年10月 2001年1月 2001年4月 2001年7月 2001年10月 2002年1月 2002年4月 2002年7月 2002年10月 2003年1月 2003年4月 2003年7月 2003年10月 2004年1月 2004年4月 2004年7月 2004年10月 2005年1月 2005年4月 2005年7月 2005年10月 2006年1月 2006年4月
Study On Live Hog Price Forecasting Models
生猪价格预测模型研究
马孝斌 王楚端 中国农业大学动物科技学院
主要内容
生猪市场波动简介 生猪价格预测研究概要 预测方法简介 实证分析 小结与讨论
生猪市场波动简介
自1985 年国家开肉类市场，生猪价格亦表现 出明显的波动特点。
实证分析：实验过程 多元回归拟合效果
10.30
实际值 预测值
9.30
8.30
7.30
6.30
5.30 2000年210月00年240月00年2070月0年120月001年210月01年240月01年2070月1年1200月02年210月02年240月02年2070月2年120月003年210月03年240月03年2070月3年120月004年210月04年240月04年2070月4年120月005年210月05年240月05年2070月5年1200月06年210月06年4月
市场价格预测方法简介
时间序列分析法
经济生活中的数据一般都是按照时间排列的时间序列， 因此也可以从时间序列的角度来分析。与回归分析有 所不同的是，时间序列分析是依靠历史数据的变化来
推测未来数据，主要的准则是“让数据说话”。
预测方法主要有移动平均(MA)，自回归 (AR)，向量自回归(VAR)，自回归移动平 均 (ARMA)等方法
实证分析：实验过程
多元回归—时间序列组合分析
结合回归分析和时间序列分析的结果，我们最终将模 型进行组合，得到了多元回归—时间序列组合模型，ε 代表残差数列。
组合模型对生猪价格的拟合效果如下两图所示 :
实证分析：实验过程
10.30
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5.30
实际值
多项式
多项式组合模型
纵观1995年以来我国生猪价格历史数据，可以 发现，1995 年至1998 年4 月份，以及2003 年10 月份至今，生猪价格几乎都在7 元以上； 而1998 年5 月份至2003 年9 月份共64 个月， 生猪价格一度处于7元以下。
生猪价格波动带来的危害及市场预测的必要性
1995.1~2006.6月生猪价格波动示意
实证分析：各因素相关分析
variable meat
piglet Corn
soybean feed hog
meat 1 0.8748 0.7695 0.6775 0.855 0.9479
piglet Corn soybean feed hog