豬肉價(jià)格波動(dòng)2

我國(guó)豬肉價(jià)格波動(dòng)研究的方法關(guān)于我國(guó)豬肉價(jià)格波動(dòng)的長(zhǎng)期特點(diǎn)的研究關(guān)于我國(guó)豬肉價(jià)格波動(dòng)的短期特點(diǎn)的研究關(guān)于豬肉價(jià)格影響因素的定量分析生豬生產(chǎn)者供給反應(yīng)行為分析關(guān)于我國(guó)豬肉價(jià)格波動(dòng)的長(zhǎng)期特點(diǎn)的研究1季節(jié)調(diào)整模型1.1移動(dòng)平均比率算法①首先對(duì)時(shí)間序列Yt進(jìn)行中心化移動(dòng)平均，得到趨勢(shì)循環(huán)序列TCt②計(jì)算SI序列SIt=Yt/TCt③對(duì)于月度數(shù)據(jù)的SI序列分別計(jì)算第j個(gè)月(j=1，2，…，12)的月度平均值，得到季節(jié)因子sj。類似地可得到季度數(shù)據(jù)的季節(jié)因子。調(diào)整季節(jié)因子得標(biāo)準(zhǔn)化季節(jié)因子Sj,即月度數(shù)據(jù)j=1，2，…，12，k=12，即同一月份的季節(jié)因子相同。④計(jì)算季節(jié)調(diào)整的最終結(jié)果：TCIt=Yt/Sjt=1,2,…,T；j=1,2,…,k

1.2CensusX12季節(jié)調(diào)整方法具體為：設(shè)Yt表示一個(gè)無奇異值的月度時(shí)間序列，通過預(yù)測(cè)和回退來拓展序列使得序列尾端不需要對(duì)季節(jié)調(diào)整公式進(jìn)行修改。具體算法分三步：①季節(jié)調(diào)整的初始估計(jì)通過中心化12項(xiàng)移動(dòng)平均計(jì)算趨勢(shì)循環(huán)要素的初始結(jié)果

計(jì)算SI項(xiàng)的初始估計(jì)

通過3×3移動(dòng)平均計(jì)算季節(jié)因子S的初始估計(jì)消除季節(jié)因子中的殘余趨勢(shì)

季節(jié)調(diào)整結(jié)果的初始估計(jì)

②計(jì)算暫定的趨勢(shì)循環(huán)要素和最終的季節(jié)因子利用Henderson移動(dòng)平均公式計(jì)算暫定的趨勢(shì)循環(huán)要素計(jì)算暫定的SI項(xiàng)

通過3×5項(xiàng)移動(dòng)平均計(jì)算暫定的季節(jié)因子季節(jié)調(diào)整的第二次估計(jì)結(jié)果

③計(jì)算最終的趨勢(shì)循環(huán)要素和最終不規(guī)則要素利用Henderson移動(dòng)平均公式計(jì)算最終的趨勢(shì)循環(huán)要素

計(jì)算最終的不規(guī)則要素

2濾波調(diào)整1基于H-P和B-P濾波模型的我國(guó)豬肉價(jià)格波動(dòng)周期測(cè)定與分析1.1H-P濾波法假定{Yt}是一個(gè)包含有趨勢(shì)成分和周期波動(dòng)成分組成的時(shí)間序列即計(jì)算H-P濾波就是從{Yt}中將YTt分離出來。時(shí)間序列{Tt}中可觀測(cè)部分趨勢(shì){YTt}常被定義為下面的最小化問題：c(L)=(L-1-1)-(1-L)H-P濾波的問題就是使下面的損失函數(shù)最小化，即最小化問題用[c(L)YTt]來調(diào)整趨勢(shì)的變化，并隨著λ的增大而增大H-P濾波依賴于參數(shù)λ，要在趨勢(shì)要素對(duì)實(shí)際序列的跟蹤過程和趨勢(shì)光滑度之間作一個(gè)選擇。當(dāng)λ=0時(shí)，Yt=YtC此時(shí)時(shí)間序列Yt

；隨著λ的增加，估計(jì)的趨勢(shì)越光滑。1.2B-P濾波法首先設(shè)計(jì)出一個(gè)Low-Pass濾波，假設(shè)其最佳形式為：其中，，為了求出濾波的最佳形式，可以通過對(duì)濾波權(quán)重ah的選擇，以達(dá)到：其中，。由此可以得到大致最佳的Low-Pass濾波LPk（p）。同理構(gòu)建High-Pass濾波HPK（p）,從而過濾掉低頻率波動(dòng)成分,那么HP∞(p)=1-LPk（p）。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建B-P濾波BPk（p，q），即在截?cái)帱c(diǎn)為K的條件下，B-P濾波能夠通過持續(xù)時(shí)期為p到q的經(jīng)濟(jì)波動(dòng)周期影響。關(guān)于我國(guó)豬肉價(jià)格波動(dòng)的短期特點(diǎn)的研究1ARCH（p）模型

（1）

（2）（1）中y為被解釋變量，x為解釋變量，ξ誤差項(xiàng)。（2）w

隨機(jī)變量，pARCH的滯后階數(shù)2GARCH（p，q）模型

為保證δt2為非負(fù)數(shù)，一般要求αi

≥0，βj

≥0。變量過去的波動(dòng)δt-j2和外部沖擊ξt-i2

，αi反應(yīng)經(jīng)濟(jì)變量前期外部沖擊對(duì)本期波動(dòng)的作用強(qiáng)度，βj反映經(jīng)濟(jì)變量過去的波動(dòng)對(duì)本期波動(dòng)的作用強(qiáng)度。當(dāng)p=q=1時(shí)，可得到GARCH（1，1）模型：EGARCH（p，q）模型指數(shù)GARCH模型，γ表示波動(dòng)性和收益之間關(guān)系的相關(guān)系數(shù)4CARCH模型一種成分ARCH模型，GARCH（1，1）模型將條件方差設(shè)定為

，其中是非條件方差或長(zhǎng)期波動(dòng)率，則表示條件方差的均值趨近于，在所有時(shí)期都為常數(shù)。相反的，成分ARCH模型允許均值趨近于一個(gè)變動(dòng)的水平qt：描述了長(zhǎng)期成分qt，他將在ρ

的作用下收斂到ω。典型的ρ

在0.99和1之間，所以qt緩慢接近ω。關(guān)于豬肉價(jià)格影響因素的定量分析生豬生產(chǎn)者供給反應(yīng)行為分析4.1供給反應(yīng)理論及模型4.1.1

適應(yīng)性預(yù)期理論時(shí)期t的價(jià)格水平的適應(yīng)性預(yù)期為：

1≥β≥0

得：（1）表示t時(shí)期的價(jià)格預(yù)期以t時(shí)期之前所有價(jià)格的全部歷史數(shù)據(jù)為依據(jù)。4.1.2農(nóng)產(chǎn)品供給反應(yīng)理論模型Nerlove模型

（2）

（3）

At實(shí)際產(chǎn)量；AtD長(zhǎng)期均衡產(chǎn)量；P實(shí)際價(jià)格；Pe預(yù)測(cè)價(jià)格；Z其他外生變量；V隨機(jī)誤差項(xiàng)；0<λ<1，預(yù)期供給調(diào)整系數(shù)結(jié)合（1）~（3），消除不可觀測(cè)變量，得到估計(jì)供給反應(yīng)的Nerlove模型：短期供給價(jià)格彈性為：長(zhǎng)期供給價(jià)格彈性為：農(nóng)戶對(duì)t年的價(jià)格預(yù)期是依據(jù)t-1年的價(jià)格做出的，則（1）可寫為：