基于面板数据模型的生猪价格风险评估及预测研究_黄靖贵

基于神经网络模型的朝阳市生猪价格预测

基于神经网络模型的朝阳市生猪价格预测
王艳华
【期刊名称】《辽宁师专学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2024(26)1
【摘要】选取2020年1月至2023年6月朝阳市生猪日价格和猪饲料中豆粕的日价格作为研究数据,分别建立BP神经网络模型和小波神经网络模型对朝阳市生猪价格进行预测.将前160周的价格数据作为BP神经网络模型和小波神经网络模型训练集数据,161~180周的价格数据作为预测数据,通过图形显示预测值和实际值变化,计算2种神经网格模型的平均绝对误差和均方根误差.通过误差比较分析得出,在朝阳市生猪价格波动领域,小波神经网络模型优于BP神经网络模型,建议推广应用.【总页数】5页(P10-14)
【作者】王艳华
【作者单位】朝阳师范高等专科学校数学计算机系
【正文语种】中文
【中图分类】F323.7
【相关文献】
1.基于ARIMA与小波神经网络模型的生猪价格预测比较
2.基于Z-Score模型的上市公司财务风险管理研究——以华谊兄弟为例
3.基于BP神经网络模型的经济预测分析——以安徽省生猪生产预测为例
4.基于时间序列的朝阳市生猪价格短期预测研究
5.价格“同频共振”与产业链安全稳定——基于价格模态耗散的生猪产业链稳定状态预测
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组合模型在中国猪肉市场价格预测中的应用研究

组合模型在中国猪肉市场价格预测中的应用研究作者：***来源：《新农业》2022年第10期摘要：为给中国生猪生产提供决策信息，研究猪肉价格未来走势提高预见性尤为重要。

本文以2005年1月～2020年7月全国平均猪肉价格时间序列为数据基础，运用差分自回归移动平均法、指数平滑法建立单项预测模型作为解释变量，据此构建组合模型探讨其对中国猪肉市场价格的预测性能。

研究结果表明，组合模型对于中国猪肉市场价格的预测性能较之单项预测模型预测性能更优，具有一定的应用价值。

关键词：组合模型；猪肉市场价格；预测2019年中国生猪生产受非洲猪瘟的影响，猪肉总产量比上年减少1148.43万吨，国内供给缺口增大，猪肉价格出现持续上涨态势。

年底受新冠疫情以及春节带来的消费旺季的影响，全国猪肉平均价格于2020年2月创历史新高上涨至58.89元/公斤，随着疫情防控措施初见成效，全国平均猪肉价格呈下降态势，5月回落至47.63元/公斤，猪肉价格涨幅在季节范围内合理波动，市场供应有保障。

疫情还未彻底平复，汛期又至，自6月1日起南方多次强降雨过程造成将近27个省近4000万人次受灾，全国猪肉平均价格同比去年6月上涨81.6%，影响CPI 上涨约2.05个百分点，7月随着受灾面积持续性扩大，生猪运输受阻，猪肉供给压力递增，猪肉供应偏紧的格局再次使得新一轮猪肉价格上升至53.55元/公斤。

之后又历经了几轮小幅波动，据中国畜牧兽医信息网数据显示，2021年1月全国猪肉价格为53.63元/公斤，6月第一周为33.35元/公斤，呈快速下降趋势。

中国不仅是猪肉生产大国同时也是消费大国，据国家统计局数据，2018年肉类总产量8624.63万吨，其中猪肉产量5403.74万吨，猪肉总消费量5619.5万吨。

猪肉价格上涨不仅危害生产者利益还影响消费者福利，多重压力叠加造成的中国猪肉价格超常波动的严峻形式亟须调整，但仅凭市场机制难以实现有效调节。

面对剧烈波动的猪肉价格，最有效的政策手段是提供准确有效的市场信息，价格作为市场信息和市场效率的表征是市场最为敏感的反应器，研究猪肉价格未来走势，提高预见性对指导我国生猪生产经营决策、调控猪肉市场供需关系具有重要意义。

基于改进 GM（1,1）模型的猪肉价格预测研究

基于改进 GM（1,1）模型的猪肉价格预测研究谷国玲;戴秀英;刘杰【摘要】针对猪肉价格受多因素影响、难以运用固定的数学模型进行精确预测的问题，提出一种改进的GM（1，1）模型。

该模型主要通过改善 GM（1，1）的背景值和运用 M 次累加的方法对灰色模型进行残差校正，进而把猪肉价格变化当作一个灰色系统，采用等维递补的方法预测猪肉价格的发展走势。

以吉林省猪肉价格为依据，用改进的 GM（1，1）模型预测未来猪肉的价格较原始 GM（1，1）模型预测精度更好。

这表明，改进模型对于提高生产者的收益、促进猪肉市场的良性发展具有现实意义。

%Aiming at the price of pork influenced by many factors,and the difficulty to use fixed mathemati-cal model to predict them accurately,an improved GM(1,1)model was presented. This model used improved background value and M accumulating generationoperator( AGO)method residual correction, took the changes of pork’s price as a gray system,and used dimensions additional methods to predict the development trend of the price. The prediction accuracy was better. Taking the pork price in Jilin Province as an example,using improvedGM(1,1)model to forecast the future price of pork had practical signifi-cance for improving the producer income and promoting benign development of pork market .【期刊名称】《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】4页(P105-108)【关键词】猪肉价格预测;GM(1,1)模型;M 次累加;残差校正;等维递补法【作者】谷国玲;戴秀英;刘杰【作者单位】长春理工大学经济管理学院，吉林长春 130022;长春理工大学经济管理学院，吉林长春 130022;西北工业大学电子信息学院，陕西西安 710129【正文语种】中文【中图分类】O232;N941.5;S8280 引言猪肉是居民日常生活中非常普遍的肉类食品，其价格的波动与居民生活和生产者的利益密切相关.猪肉价格影响猪肉市场的供应量与需求量：价格上涨时，市场需求量较大，生产者有利可图、扩大养殖规模，导致供过于求，猪肉价格下跌;猪肉价格下跌后，生产者无利可图、缩小养殖规模，导致供小于求，猪肉价格上涨.如果猪肉价格波动较大，就会严重影响生产者利益和市场秩序，因此预测猪肉未来市场价格，对于提高生产者的收益、促进猪肉市场的良性发展具有现实意义［1］.目前，国内外预测模型方法有很多，比如经典算法中的指数平均法、时间序列法和趋势外推法等，现代算法中的ARIMA模型、神经网络模型、灰色系统模型等［2］.对于猪肉价格的预测，其核心问题是预测数学模型的建立.灰色系统模型即GM(1，1)模型自提出后在许多领域获得了广泛应用.GM(1，1)模型相对简单，对历史数据要求少，运算方便，易于检验，但在实际操作中还有一定的局限性［3］. 本文提出改进的CM(1，1)模型，通过构造新的插值函数改善GM(1，1)的背景值，然后利用M次累加对灰色系统模型进行残差校正，其中背景值改善主要根据无偏灰色模型理论，并采用Cotes公式计算新的背景值.将改进后的GM(1，1)模型用于未来吉林省猪肉价格的预测，以期为政府宏观调控和确定生产者养殖规模提供理论和数据基础.1 传统的GM(1，1)建模GM(1，1)模型自1980年代初提出后，经过30多年的发展，目前广泛应用于经济管理、工程控制、社会系统等众多领域［4］.GM(1，1)模型通过累加生成转换为非减递增数列，这样能够削弱原来样本数据的随机性，其基本形式为进行一次累加(1－AGO)生成的新序列为其中通过新序列①求得GM(1，1)模型背景值序列GM(1，1)模型对应白化微分方程为其中，a为待识别参数或GM(1，1)的发展系数，b为灰作用量或待识别参数.令为参数列，且由最小二乘法求出求取灰色系统模型为在初值和模型固定不变的条件下，参数a和b的估计值取决于背景值的计算精度，因此，减小的计算误差，能够改善GM(1，1)模型的预测精度和拟合精度［5－6］.2 改进的GM(1，1)模型2.1 背景值改变在传统GM(1，1)中，通过梯形公式计算背景值Z(1)误差较大，精度较低，从而导致模型总体预测偏差较大［7］.为使求积公式拥有更好的代数精度，同时又可以减小的积分误差，本文采用五点插值 Newton-Cotes型求积公式［8］，即在上式背景值的计算中，为避免高次插值多项式的不稳定性，并充分利用灰色模型信息，本文采用②中函数x(1)(t)，构建模型背景值并实现误差改善.在无偏灰色系统模型理论中，认为传统GM(1，1)模型是有偏差的指数模型，因此需要考虑一次累加生成序列呈指数增长的前提条件.通过详细推理计算，可得一次累加生成序列的动态预测模型式中，参数c和d都为原始数据序列.2.2 残差校正实践证明，即便对背景值进行了优化提高，但实际数学模型的估计值^x(0)(i)与真实值x(0)(i)之间仍会存在误差通常来说，ε(0)(i)波动剧烈，随机性较大，经过一次累加后得到的序列仍不是光滑单增曲线.本文将对ε(0)(i)进行M次累加处理，然后对进一步进行修正.进行M次累加处理获得式中，M值视具体情况而定，其选取的原则应使E(m)序列尽可能光滑，通常来说，M越大，则曲线越光滑，随机弱化也越明显.一般取M=1～4.对初值样本利用如下残差估计方法进行校正：3 改进的GM(1，1)模型在猪肉价格预测中的应用猪肉价格受到多种因素的影响，比如季节、饲料价格等，同时它又会影响生猪的存栏量和出栏量，故未来猪肉价格的合理预测具有重要意义.可将猪肉价格看成一个灰色系统，在这个系统的发展过程中，随着时间的变化，会有一些不可预知的因素进入系统，影响系统的发展.本文提出的改进灰色系统模型进行短期数据预测具有较好的效果，因此，实际运用时需要淡化旧信息，把新信息放到建模数据中，建立新信息模型来提高中长期预测准确度.具体来说就是运用等维递补方法.等维递补是指去掉已知的数列中最老的数据，并补充用灰色模型预测出来的值，仍然保证数列等维，并利用新的数列重新建立灰色系统模型，进行下一个值的预测，依次循环进行，直到达到预测精度或者完成预测目标为止.3.1 改进的GM(1，1)模型验证本文分别运用GM(1，1)模型和改进GM(1，1)模型对吉林省2001—2013年猪肉价格进行预测检验，比较预测值与实际值之间的误差，结果如图1所示.对吉林省2014年1—10月份猪肉价格进行预测检验，比较预测值与实际值之间的误差，结果如图2所示.图1 2001—2013年吉林省猪肉年平均价格新、旧预测模型预测结果对比验证图2 2014年1—10月吉林省猪肉月平均价格新、旧预测模型预测结果对比验证由图1和图2可以看出，GM(1，1)模型的预测结果与真实值相比，差别较大，而运用等维递补方法进行数据处理的改进GM(1，1)模型，将预测出的最新结果替换原始数据，不断更新原始数列，对数据的预测能力更好.从GM(1，1)模型和改进GM(1，1)模型的预测误差波动中可以看出，改进GM(1，1)模型预测误差波动较小，说明对数据的预测精度较高.这表明，改进GM(1，1)模型对猪肉价格的预测误差较小，对于未来(每年或每月)猪肉价格的预测具有一定的应用价值.3.2 改进的GM(1，1)模型运用在验证了改进GM(1，1)模型对数据预测的精确性和有效性之后，笔者根据上述改进模型预测了2001—2014年猪肉平均价格，通过对比预测值与实际值的误差对2015—2016年猪肉平均价格进行预测，结果如图3所示.由图3可以看出，2015—2016年猪肉年平均价格分别为32.93 元/kg，31.21 元/kg.从预测结果可看出猪肉年平均价格整体呈上升趋势，随着玉米、豆箔等饲料价格的增长，生猪养殖成本增加，市场上猪肉的价格也呈现微升的趋势.由于市场上猪肉价格上升引起市场需求量增加，此时生产者应避免盲目扩大养殖规模而导致市场供过于求的后果;畜牧业管理部门以及与之相关的企业应及时披露市场信息，让生产者把握住市场行情进而进行合理的调整.图3 利用改进GM(1，1)模型对猪肉年平均价格的验证与预测综上所述，改进GM(1，1)模型对未来猪肉价格进行预测，可为生产者、畜牧业管理部门以及相关企业决策提供依据，便于生产者调整养殖计划，减弱由于信息不对称所带来的牛鞭效应.4 结语本文通过改善GM(1，1)的背景值和运用M次累加的方法，对灰色系统模型进行残差校正，得到改进的GM(1，1)模型，进而把猪肉价格看作灰色系统，运用等维递补的方法，根据吉林省2001—2013年猪肉价格数据和2014年1—10月猪肉价格数据验证改进GM(1，1)模型，能够发现相对原模型，改进模型的预测精度较高，误差相对较小，最后利用改进的GM(1，1)模型对吉林省猪肉价格进行中短期预测，为吉林省政府宏观调控猪肉市场以及生产者生猪存栏量和出栏量提供了数据基础，并且方便畜牧业管理部门以及相关企业根据猪肉市场变化及时发布信息，保证生产者掌握市场行情，作出合理决策.参考文献：［1］张贺.吉林猪肉价格波动特征及影响因素分析［J］.市场与贸易，2014(8)：121.［2］李俊芳，张步涵，谢光龙，等.基于灰色模型的风速－风电功率预测研究［J］.电力系统保护与控制，2010，38(19)：151.［3］张清华，隋立芬，牟忠凯，等.利用改进灰色模型的种差预报算法及其精度分析［J］.测绘科学，2012，37(1)：51.［4］贺跃进，刘玉琳，刘志都.灰色系统理论在机械故障预报中的应用［J］.郑州轻工业学院学报：自然科学版，1995，10(4)：54.［5］穆海林，王文超，宁亚东，等，基于改进灰色模型的能源消费预测研究［J］.大连理工大学学报，2011，51(4)：493.［6］王义闹，刘开第，李应川.优化灰导数白花值的GM(1，1)建模发［J］.系统工程理论与实践，2001，21(5)：124.［7］谭冠军.GM(1，1)模型的背景值构造方法和应用(I)［J］.系统工程理论与实践，2000，20(5)：125.［8］吉培荣，黄巍松，胡翔勇.无偏灰色预测模型［J］.系统工程与电子技术，2000，22(6)：6.［9］李庆扬，王能超，易大义.数值分析［M］.北京：清华大学出版社，2001. ［10］邓聚龙.灰色预报与决策［M］.武汉：华中理工大学出版社，1988.。

生猪价格风险预警模型的建立与应用

Ｋｅｙｗｏｒｓ：ｇｉｅｏｏｃｍａａｅｎ；ｅｒｙｗａｎｎｄｌｏｉｋ；ＢＰａｉｃａｅｒｌｎｔｒｄａｒ— ｃｎｍｉｎｇｍｅｔａｌ— ｒｉｇｍｏｅｎｒｓｒｆｉｌｎｕａｅｗｏｋ；ｐｇｐｉｅｒｓｔｉｉｒｃｉｋ
维普资讯
第１７卷第４期２００８年８月
运筹与管理
ＯＰＥＲＡＴＩＯＮＳＲＥＳＥＡＲＣＨＡＮＤＡＮＡＧＥＭＥＮＴＣＩＭＳＥＮＣＥ
Ｖｏ，７，．ｌ１Ｎｏ４Ａｕｇ２０８．０
ＡｂｓｒｔＷｉｈｐｇｍａｋｔｔｒｎｒｍｕｅ ’ ｒｅｎｏｓｌｅ ’ ｒｅ，ｔｅｍａａｅｎｒｃｉｅｙｒＳｍａｋｔｉｔｅｌｒＳｍａｋｔｈｎｇｍｅｔｐａｔｃｓｏａｍ—
所面临的价格风险也越来越大，生猪价格风险的防范通常要通过管理水平的提高。本文研究和探讨了基于而
ＢＰ人工神经网络的生猪价格风险预警模型的建立与应用，用年度数据进行了验证，现了生猪价格风险管理并实
（ｃｎｍｉｎｎｇｍｎＣｌｇｈｎｏｇＡｒｕｔｒｌＵｉｒｔ，ａａ７，ＣｉａＥｏｏｃａｄＭａａｅｅｔｏｅｅｆＳａｄｎｇｉｌａｎｅｉＴｉｎ２ｓｌｏｃｕｖｓｙ１１０８ｈｎ）
方法的创新。此方法也可用于生猪的季度或月度价格风险预警。

佳木斯生猪生产影响因素分析——基于动态面板数据模型实证分析

区、桦南县、桦川县、汤原县、抚远市、同江市、富锦
动态面板数据模型估计方法一类是工具变量法（ＩＶ），另一类方法是广义矩估计（ＧＭＭ）。广义矩估
计（ＧＭＭ）又有差分ＧＭＭ法和系统ＧＭＭ法。在国外的实证研究中，动态面板数据模型应用
于分析生产函数…、经济增长问题＿２ｌ、动态外部性以
及工业结构和经济发展ｌ３＿。动态面板数据模型还应用于分析商业周期、家庭收入、工业贸易、经济增长ＦＤＩ和出口、区域经济增长、经常账户赤字、公司资本结构等问题上。国内学者的动态面板数据模型研究大多集中用于研究对外贸易和外商直接投资、股价波动与股
对本文的研究很有启示，但也存在不足。大多文献的研究以某～指标静态的研究方法。生猪生产是一个动态的生产过程，因此采用静态的研究方法有所
不足。
２０１０年猪肉产量占到肉类总产量６３．９８％，猪肉在肉类中的比重仍保持在６０％以上。从２００７年５月我国生猪价格高位运行，到２００８年４月生猪价格达到１６．８７元／ｋｇ，与２００７年同
囝
中固荔粳东恙
２０１３年第４蟹卷第１４鲻
Ａ嘶ｎａＪＥｃｏｎｏｍｙ
分布。

2023年生猪价格变动分析及预测报告模板

饲料价格影响生猪价格
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。

金融发展与房价对居民消费的影响——基于中国省级面板数据的考察

金融发展与房价对居民消费的影响——基于中国省级面板数据的考察李坤明;黄琛【摘要】以2002-2015年中国省级面板数据为研究样本,利用面板数据模型实证检验了金融发展与房价对居民消费的影响,结果表明:(1)整体上,金融发展对居民消费具有一定的反向抑制作用,房价对居民消费则存在显著的正向影响;(2)金融发展和房价对居民消费的影响均存在显著的区域差异性.建议合理利用金融手段协调金融发展和房价,以促进居民消费.【期刊名称】《福建农林大学学报（哲学社会科学版）》【年(卷),期】2017(020)005【总页数】7页(P36-42)【关键词】金融发展;房价;居民消费;面板数据模型【作者】李坤明;黄琛【作者单位】福建农林大学经济学院,福建福州350002;福建农林大学经济学院,福建福州350002【正文语种】中文【中图分类】F830近年来，中国房地产市场发展迅猛，为经济增长作出了一定贡献。

但随着房价迅速飙升，居民在住房消费上的比重也在快速增长，而房产在家庭资产中的比重同样持续攀升。

理论上，房价可以通过财富效应和挤出效应等2种途径影响居民消费。

从支出角度，房价上升增加了居民的居住性支出，进而挤出其他类型的消费，其对消费的作用效果取决于不同类型消费的收入弹性大小；从收入角度，房价上升使得房产拥有者的财富升值，根据永久收入假说，财富的增加倾向于刺激消费的增长。

可以预见，高房价背景下中国居民消费受房价的影响可能更为明显。

金融体系的发展与居民消费之间同样存在紧密联系，一个完善的金融体系更有利于居民通过资产管理和资金融通进行消费平滑，实现最优消费路径。

同时，金融发展程度的不同可能会影响房价对居民消费的作用机制。

这种影响的途径之一是，随着金融发展水平的提高，金融市场的信息不对称程度不断减弱，金融机构的信息搜寻成本也趋于下降。

在这种情况下，消费者的贷款可获得性整体上会不断提高，也就是信贷约束趋于弱化，而信贷约束的放松可能会减轻房价提升对其他消费的挤出效应。

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

猪肉价格波动的影响因素与模型

猪肉价格波动的影响因素与模型猪肉是世界上最主要的肉类食品之一，对全球的食品市场和经济发展具有重要影响。

然而，近年来，猪肉价格的波动性增加，给社会经济带来了很大的风险与不确定性。

了解猪肉价格波动的影响因素并建立有效的模型对于农业生产和市场预测非常关键。

本文将探讨影响猪肉价格波动的因素以及相关的模型。

一、国内外市场需求与供应猪肉价格的波动与市场需求与供应密切相关。

需求强劲的市场将推动猪肉价格上涨，而供应过剩的情况则会造成价格下跌。

例如，当人民收入增加并提高了消费水平时，对猪肉的需求也会相应增加。

另外，市场供应方面，投资者对养猪业的投资决策也会对市场供应产生重要影响。

因此，监测国内外市场需求与供应情况对于预测猪肉价格波动十分关键。

二、生产环境与技术创新猪肉生产环境和技术创新对价格波动也有不可忽视的作用。

疫病爆发、自然灾害等不可预测的生产环境变化，都会对猪肉生产产生重大影响，并从而对价格造成波动。

同时，技术创新在提高生产效率、减少成本、增加产量方面发挥着重要作用。

例如，新养殖技术和养殖设备的应用，可以提高猪肉生产的效率，从而影响价格的稳定性。

三、政策与法规政策和法规对猪肉价格的波动也有深远的影响。

政府的宏观调控政策、对进口和出口的限制以及相关行业的监管政策，都会直接或间接地对猪肉市场产生影响。

例如，政府提高猪肉进口关税或限制进口数量，将导致供应减少，价格上涨。

而相反，政府对猪肉出口提供补贴或降低税率，将导致供应增加，价格下降。

因此，政策与法规对猪肉价格波动的幅度和趋势有着重要的调控作用。

四、经济周期与金融因素猪肉价格波动也受经济周期和金融因素的影响。

经济周期的变化，特别是经济衰退时期，消费者的购买力下降，人们对猪肉的需求也会相应下降，从而使价格下跌。

另外，金融因素如利率、货币政策、投资者情绪等也会对猪肉价格造成影响。

例如，货币紧缩政策可能导致投资减少，从而减缓猪肉产量的增长，进而推高价格。

建立猪肉价格波动模型是研究这一问题的重要方法。

我国生猪价格波动及其调控政策评价:一个文献综述

我国生猪价格波动及其调控政策评价：一个文献综述
周发明;廖翼
【期刊名称】《湖南社会科学》
【年(卷),期】2012()1
【摘要】物价稳定是我国宏观经济政策的目标之一。

近年来,生猪价格的频繁波动给我国宏观调控带来了巨大挑战。

为此,一些专家学者就以下几方面进行了研究:生猪价格波动表现和特征、生猪价格波动影响因素、缓解生猪价格波动的对策以及国家生猪价格调控政策评价。

这些研究取得了不少突破性的成果,但也存在诸多不足及需要进一步深化研究的地方。

【总页数】5页(P156-160)
【关键词】生猪价格;价格波动;影响因素;政策评价
【作者】周发明;廖翼
【作者单位】湖南人文科技学院;湖南农业大学经济学院
【正文语种】中文
【中图分类】F25
【相关文献】
1.资产价格波动与货币政策调控:一个文献综述 [J], 曾康霖;罗晶;徐培文
2.从生猪价格波动看我国农业调控目标和政策选择 [J], 李国祥
3.我国生猪价格波动与调控政策分析 [J], 张富;胡铁华
4.我国生猪调控政策对猪肉价格波动的影响 [J], 王长琴;周德
5.我国生猪价格调控政策综合效果实证评价——基于生猪价格波动视角 [J], 刘小乐;黎东升
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中国猪肉价格预测研究——基于ARIMA-GM-RBF组合模型的分析

Forecast Researchon China’s Pork Price Based on the ARIMA-GM-RBF Hybrid Model 作者：吴培[1];李哲敏[1]
作者机构： [1]中国农业科学院农业信息研究所
出版物刊名：价格理论与实践
页码： 75-78页
年卷期： 2019年第1期
主题词：猪肉产业;猪肉市场;猪肉价格预测;生猪养殖;ARIMA-GM-RBF模型
摘要：猪肉是重要的畜产品之一,其价格关系居民生活水平及整个农产品市场的稳定。

本文利用2011年以来的猪肉价格数据,分别构建ARIMA模型、GM (1,1)模型及ARIMA-GM-RBF组合模型对中国猪肉价格进行预测。

结果表明,单一模型由于信息利用不充分,预测精度较低。

本文中,ARIMA模型表现为普遍低估,且更适合进行短期预测,随着预测期延长,其误差变大;GM模型表现为普遍高估,且更适合进行中长期预测,随着预测期延长,其误差变小。

ARIMA-GM-RBF组合模型充分利用了3个模型的优点,相对误差最小,拟合效果最好。

结果显示,2018年下半年,中国猪肉价格将呈波动上升趋势;受新一轮增长周期和非洲猪瘟疫情等因素影响,2019年上半年将延续2018年底的上涨趋势,由13.55元/kg持续上升至17.04元/Kg,月均增速为3.89%,2019年下半年,增速将进一步扩大,预计月均增速将达4.68%,年底将创纪录地增至22.52元/kg。

最后,提出适当加大规模化、专业化、组织化养殖;监测饲料及原料等上游产业形势;完善猪肉市场监测预警机制,加强疫情防控等促进生猪养殖产业发展和健全猪肉价格调控管理的建议。

基于BP神经网络的猪肉价格预测

基于BP神经网络的猪肉价格预测作者：王金鑫王赫晨董志贵来源：《大经贸》 2020年第4期王金鑫1 王赫晨1 董志贵2*1. 辽宁科技学院冶金工程学院本溪 1170042. 辽宁科技学院创新创业学院本溪117004【摘要】本文选取2011年至2017年猪肉价格作为训练样本，构建了月猪肉价格预测的BP神经网络模型，并对2017年1月至9月的猪肉价格进行了预测与验证，验证结果表明：模型拟合效果好，预测精度高，最大相对误差为2.626%，最小相对误差为0, 误差范围在允许范围内。

【关键词】 BP神经网络猪肉价格预测1.引言猪肉价格预测是指根据历史销售价格和市场供求信息等数据，对影响猪肉价格的各项因素进行分析和研究，进而估计未来某个时期价格水平。

统计学方法是猪肉价格预测的传统方法，主要有回归分析法、统计模型法、GM（1，1）模型、灰色系统理论等。

我国猪肉市场具有复杂性，影响因素众多，且易发生较大变化，传统的统计学方法不能很好地预测其商品价格。

人工神经网络通过模仿人类大脑神经元对外界刺激做出反应的过程而建立起来的一种模型，具有大规模并行、分布式储存和处理、自组织、自适应、自学习和容错性等特点，特别适用于需要同时考虑多因素和多条件的系统中，因子之间的相互作用机理还不清楚、不精确和模糊信息问题的处理。

本文尝试利用BP神经网络模型进行猪肉价格预测研究，进而获得高精度的猪肉预测价格。

2.基于BP神经网络的猪肉价格预测模型2.1BP神经网络算法的模型BP神经网络算法是基于误差反向后传算法的多层前馈型神经网络，其学习过程包括输入信号额正向传播和误差信号的反向传播。

本文以常用的单隐含层BP神经网络结构模型为例，构建猪肉价格预测模型。

输入层设置10个输入神经元，输出成设置1个输出神经元，隐含层设置15个神经元，隐含层和输出层的传递函数均选取单极性Sigmoid函数，学习率为0.8，网络参数采取随机产生。

2.2数据处理与训练样本构建2011年1月至2017年12月猪肉价格的历史数据如表1所示，根据BP神经网络结构模型参数构建训练样本，用于猪肉价格预测模型训练。

矿产

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。

矿产

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。

矿产

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。

矿产

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。

矿产

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。