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时代投研 基于ARIMA模型的猪价走势预测：疫情致短缺加剧本站

　　进入21世纪以来，我国已经历了4个完整的猪周期。自2015年3月至今，我们正处于第5个猪周期之中。

　　2018年8月，我国多地暴发非洲猪瘟疫情，大量生猪遭到扑杀，生猪存栏量下降，导致2019年猪肉价格疯涨，这一轮猪周期也因此被称为“超级猪周期”。

　　2020年1月，生猪产能尚未全面恢复，新型冠状病毒疫情在我国暴发，多数企业延后复工，这导致猪肉供应量进一步短缺。近日，全国多地猪肉价格呈不同程度上涨。

　　鉴于猪肉价格具有滞后性以及周期性，我们建立了ARIMA模型（自回归移动平均模型），对猪肉价格进行短期预测。结果显示，受疫情影响，年后猪肉价格呈上涨趋势，未来两月猪肉价格或将仍处于高位，最高可攀至47元/公斤。

　　根据近日国家统计局发布的数据，2019年我国猪牛羊禽肉产量7649万吨，比上年下降10.2%，其中猪肉年产量为4255万吨，同比下降21.2%；生猪存栏量为31041万头，同比下降27.5%；生猪出栏量为54419万头，同比下降21.6%。

　　海关总署公布的数据显示，2019年前11个月我国肉类（包含杂碎）进口量为548.5万吨，同比增长42%。其中，进口猪肉183.8万吨、猪肉杂碎99.9万吨，分别同比增长66%和3.5%。

　　为了缓解猪肉短缺问题，我国2019年全年中央储备冻猪肉累计投放17万吨，2020年1月3日、9日、17日、21日分别投放储备冻猪肉3万吨、2万吨、3万吨、2万吨。

　　据农业农村部统计数据，2018年2月至2019年6月，我国猪肉批发均价在19元每千克附近波动，2019年7月起价格呈快速上涨趋势，直至同年10月份，猪肉批发均价稳定在45元每千克附近。

　　猪肉价格具有滞后性。2019年7-9月猪肉价格的飞速上涨，主要缘于猪肉供应的不足。2018年非洲猪瘟疫情在我国多地暴发，我国生猪扑杀量达120万头，直接导致2019年生猪存栏量大幅下降，猪肉年产量同比下降21.2%。据统计，我国每日猪肉消耗量达155万头，尽管全年进口猪肉量达183.8万吨，但仍无法填补我国猪肉市场的缺口。

　　进入11月，猪肉供应短缺状况有所缓解。据国家统计局数据，2019年11月我国CPI同比增长4.5%。其中，食品增长19.1%，影响CPI约3.72个百分点。从环比上看，CPI上涨0.4%，涨幅较10月回落0.5个百分点，其中，食品价格上涨1.8%，涨幅回落1.8个百分点，影响CPI上涨约0.39个百分点；猪肉价格上涨3.8%，涨幅回落16.3个百分点，猪肉价格趋于稳定。

　　据商务部监测数据，截至1月30日，猪肉价格为49.54元每公斤，比前一日上涨0.4%，与春节前相比上涨3.6%。2020年1月新型冠状病毒暴发，受疫情影响，春节假期延长至2月10日。由于部分地区屠宰业复工延后，多数猪肉市场处于停业状态，导致近日猪肉价格有所增长。数据显示，2020年2月1日全国累计有15个省份猪肉价格较前一日上涨。上涨地区主要集中在东北、华南、华北。

　　但新型冠状肺炎疫情对猪肉市场的影响是短暂的。新型冠状病毒疫情使春节假期延长，屠宰业延长复工，人流物流也受到了不同程度的限制。同时，相关防疫措施禁止任何形式销售活禽，甚至不少菜市场被关闭，使得1月份生猪出栏量有所减少。

　　不过，我国生猪存栏量未来有望稳步增加。公开数据显示，2019年第四季度我国能繁母猪存栏量和生猪存栏量环比处于由降转升阶段，2020年将延续这一态势。以上市公司为例，2019年末，正邦科技(002157.SZ)母猪存栏量大增至119.75万头，较2019年三季度末大增83.4%，2020年生猪出栏有望达到1100万-1300万头；2020年1月末，傲农生物(603363.SH)生猪存栏34.34万头，较2019年1月末增长65.2%，较2019年12月末增长14.94%。

　　突发事件往往会对市场带来一定影响，我国猪肉市场仍未走出非洲猪瘟的阴霾，却再次受到新型冠状病毒疫情的冲击，导致猪肉价格波动的不确定性有所增加。于广大人民群众而言，猪肉价格的变动影响着其日常消费开销；于国家而言，猪肉价格的波动一定程度上影响着我国的宏观经济，因此，对猪肉价格的预测尤为重要。

　　ARIMA模型的基本思想是，将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为—个随机序列。以时间序列的自相关分析为基础，用一定的数学模型来近似描述这个序列。模型被识别后，就可从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。ARlMA模型在经济预测过程中既考虑了经济现象在时间序列上的依存性，又考虑了随机波动的干扰性，对于经济运行短期趋势的预测准确率较高，是近年应用比较广泛的方法之一。

　　数据的质量、数据量的大小影响模型的预测效果。新型冠状病毒疫情在1月份大规模暴发，考虑到数据的可靠性，最终决定采用农业农村部发布的2019年第33周到2020年第3周的猪肉批发均价月度数据。

　　从序列图可以看出，2019年6月至2020年1月猪肉价格呈上升趋势，并明显为非平稳序列。但由于通过时序图检测序列是否平稳具有一定的主观性，因此进一步对序列进行ADF检验。检验结果如下：

　　从图5可以得知，ADF检验统计量为-1.5051，其P值为0.7609，大于显著性水平0.05，因此认为序列为非平稳序列。为了消除序列的趋势性以及使其达到平稳，下面对序列进行一阶差分。

　　从一阶差分时序图可以看出，序列经过一阶差分后趋势性有所减弱，进一步通过ADF检验判断序列的平稳性。

　　从结果可以看出，一阶差分序列的ADF检验统计量为-2.9778，其P值为0.1999，仍大于0.05，因此一阶差分序列仍为非平稳序列。

　　对序列做二阶差分、三阶差分后,ADF检验仍未通过，说明序列仍为非平稳序列，因此进一步做四阶差分。

　　由四阶差分时序图可知，四阶差分序列围绕在0附近波动，波动范围在-4到6之间，其ADF检验结果如下：

　　结果显示，四阶差分序列的ADF检验统计量为-3.6391，其P值为0.04721，小于显著性水平0.05，因此认为四阶差分序列是平稳序列。

　　由结果可知，四阶差分序列的自相关函数呈一阶截尾，偏自相关函数为拖尾，初步判断建立ARIMA(0,4,1)模型，并用R语言自动获取最优ARIMA模型，结果如下：

　　图13黑线周的猪肉批发均价曲线周)猪肉批发均价预测线，其所在的阴影部分为预测价格波动范围，图13的右图红线)模型的拟合曲线，红线与黑线基本重叠，可见拟合效果较好。对模型残差序列进行检验，结果如下：

　　结果显示，卡方统计量为0.094521，其P值为0.7585，大于显著性水平0.05，因此认为残差序列为白噪声序列，说明建模成功，原始序列的信息已充分提取。

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