生猪价格的趋势周期分解和随机冲击效应测定

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1、生猪价格的趋势周期分解和随机冲击效应测定王明利/李威夷【专题名称]农业经济研咒【专题号】F2【复印期号】2011年05期【原文出处】《农业技术经济》(京)2010年12期第68〜77页【英文标题】DissolvethePriceTrendCircleofLivePigsandDetermineRandomImpactEffect【作者简介】王明利李威夷中国农业科学院农业经济与发展研究所北京100081【内容提要】本文根据我国生猪和猪肉价格的数据特征,运用Beveridge和Nelson提出的趋势周期分解技术,将1995-2009年生猪和猪肉价格月度数据分解为确定性趋势

2、.周期成分和随机趋势•在此基础上,基于方差比度量随机冲击对生猪市场产生的持久性效应。分解结果表明:我国生猪和猪肉价格中存在稳定增长的确定性趋势,总体上外部冲击对价格产生负面效应;生猪和猪肉价格共经历了5个完整周期.平均周期长度30个月,并于2009年下半年进入第6轮周期的下行期;生猪和猪肉价格的长期波动中有90%源于随机冲击。【关键词]生猪价格/Beveridge-Nelson分解/周期/随机冲击EE341UU1788305一.引言生猪供给具有明显的时滞性•这是生猪价格周期性波动的重耍原因。再加上疫病、重大灾害.饲料价格等外部影响.实际波动比传统理论模型给出的解释要复

3、杂许多。2006年以來生猪市场频繁受到外部冲击,价格波动剧烈,这给整个行业的健康发展带來了负面影响。在此背景下,运用先进和适用的数据分解技术对生樂价格是否存在稳定的趋势和周期进行科学判断,度屋出随机冲击对价格产生的彤响,并检验生猪产业扶持政策的有效性具有十分重要的现实意义。BN分解法rhBeveridge利Nelson于1981年首次提岀,该方法的基本思想是把非稳定单位根过程生成的时间序列分解为确定性趋势.随机成分和周期。以具有一阶单整特征的数据为例,实际运用中借助ARIMA方法.将其分解为持久成分与短期成分Z和,其中持久成分为带漂移的随机游走过程•包含确定性趋势和随

4、机成分:短期成分是零均值的平稳过程即周期。该方法在提出后经过了不断改进(Miller,1988;Newbold,1990:Morley,2002),并向状态空间扩展。与目前广泛应用的HP濾波分解方法(IIodrickandPrescott,1980)相比,B-N分解不需要假设趋势成分必须平泳并能从周期中滤出随机成分.保证了真实周期的准确性,因而更适合非平稳时间序列。在外部冲击的影响下.我国生猪价格序列并不是一个平稳过程,因此选择BY分解能更准确地分析价格趋势和周期。在测定随机冲击对波动的影响方面,Cochrane(1988)提出了方差比检验,作为检验均值冋复过程的常用

5、方法,其原理是通过定义方差比來度址随机冲击对波动和周期产生的形响。国内学者对我国生赭价格周期所做的研究主要集中在两个方而:一是定性分析价格波动.如李秉龙和何秋红(2007)通过直观分析价格增长率,对近20年我国生猪价格的波动周期作出划分:吕杰和棊颖(2007).韩俊和秦中春(2007)探讨了我国生猪价格周期性波动的形成机理.抬出生猪周期性变化的根木在于供求关系的变化•外部冲击的响了供求造成价格的周期性波动。二是利用较为简单的数期分解方法进行定虽研丸.如毛学峰、曾寅初(2009)采用H-P滤波法分析了生猪价格周期:辛贤.谭向勇(1999)在市场供求决定价格的理论基础上测

6、定出彫响生猪价格波动的因素;张火法.陈秉钧(1996)运用系统动力学理论描述生猪价格周期。综上所述,囿于计虽工具的粘确性•对生猪周期的划分和判蚯还停留在直观分析.木文将采用BY分解法对我国生猪和猪肉的价格进行分解,以得到确定性趋势.随机成分和真实周期,并利用方差比统计屋对疫病.自然灾害等外部冲击对生猪价格产生的影响进行度虽,最后根据计算结果提出建议。二、B-N分解的思路框架B-N分解的目的是把序列分解为确定性趋势DT,、随机趋势ST,与周期成分C,之和y产DT(+STkCt其核心理论认为趋势成分保留于水平条件期望之中,通过累计使无限远期的水平夯成分,而周期成分仅具有短

7、期效应不包含于水平条件期望中,于是可以基于无限远期郎■分解周期和随机趟势。B-N分解步骤如下,首先确定序列是否趋势平稳,如果序列不是具有一阶单整的特征■则先从序列中分离出确定性趋势。由儿为1(】)可得Ay.为1(0),根#△y,可以表述为ARMA过程,而ARMA过程可以用MAg)表示,于是:其中屮为Ay,的长期均值,£厂说(0,巧.按B-N分解理论必中的确定性趋势为:DTt=y0+jt,*其中,yo为初始时间值。第二步确定周期成分。首先定义长期的水平条件期望以表述总趋势①•即确定性黑和。记玄…,y』y)为基于当期(t期)的所有信息为条件的未来k期(y

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