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生猪价格波动空间关联的经济管理硕士毕业论文

所属栏目:经济管理论文 发布日期:2020-02-17 15:00:34 论文作者:佚名

论文题目:省域视角下生猪价格波动的空间关联研究


本文是一篇生猪价格波动空间关联的经济管理硕士毕业论文,本文的创新处如下:(1)研究框架具有新意。本文基于广义预测误差方差分解的关联度测量框架,将不同省域价格之间、某个省域与整个系统之间以及整个系统三个维

摘要内容

1 绪论

1.1 研究背景与意义

“猪粮安天下”,生猪自古以来便在国计民生中占据着重要地位。我国作为世界上最大的猪肉消费国,2017 年人均猪肉消费量达 20.11 千克,占肉类消费总量的56.4%,猪肉是我国城乡居民“菜篮子”中不可或缺的产品。同时我国也是世界上最大的生猪养殖国,2018 年我国生猪产量高达 70800 万头,同期约为世界第二大生猪生产国——美国产量的 5 倍。维持猪价稳定的重要性不言而喻,然而我国生猪的养殖和消费环节一直存在分布不均衡的问题。

由于传统生活习惯及宗教信仰原因分布在我国西北地区的回族、维吾尔族、乌兹别克族、哈萨克族等 10 个信奉伊斯兰教的民族并不消费猪肉1,中国猪肉消费地区主要分布在华南、华东和华中等地区,呈现出较大的区域不平衡性。同时,自 1985年实施生猪市场化改革以来,我国生猪养殖受市场机制的调节,形成了以长江流域、中原地区、西南地区以及两广地区为代表的生猪养殖优势产区。近年来,受资源约束、环境规制、产业政策限制等因素的影响,我国生猪养殖区逐渐出现自东向西、自南向北移动的演变趋势(王欢和乔娟,2017)。2016 年农业部专门印发的《全国生猪生产发展规划(2016-2020 年)》通知对我国生猪区域布局做出了调整,其中河北、山东、河南、重庆、广西、四川和海南 7 省(市)成为我国生猪养殖的重点发展区,而包括北京、天津、上海等大城市和江苏、浙江、福建、安徽、江西、湖北、湖南、广东等南方水网地区成为约束发展区,进一步证实了我国生猪养殖区域分布的动态不均衡问题。

猪肉消费的相对广泛性和生猪养殖的区域不平衡性,引致市场供需不均衡,猪肉及其价格的“跨地域”传导是我国猪肉价格“暴涨暴跌”的重要驱动因素,促使我国猪价进入周期性波动的怪圈。猪价大幅上涨,会因其在我国现行 CPI 中接近 9%的比重而扰乱我国经济运行秩序,引发通货膨胀,降低居民生活水平;猪价过度下跌,会对产业链上游的饲料原材料供应农户以及生猪养殖户的收入带来不容忽视的冲击,影响生猪产业的健康和可持续发展。

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1.2 文献综述

1.2.1 关于生猪价格波动的研究

生猪市场价格围绕其价格长期走势进行扩展和收缩的表现称之为生猪价格波动,目前关于其波动的研究主要聚焦于价格波动的特征、影响因素、后续影响及如何稳定生猪价格四个方面。

生猪价格波动特征。现有探讨生猪价格波动特征的研究主要聚焦于时间和空间两个维度。从时间维度来看,生猪价格时间序列主要可分解为长期趋势、周期波动、季节波动以及随机波动四种形态(王明利等,2013),其中关于生猪价格周期性波动特征的研究最多。早在 1938 年学者 Mordecai Ezekiel 便运用蛛网模型分析了美国当时生猪市场供给量和价格变化的动态过程,发现当期生猪供给量由上期价格决定的同时又决定了当期价格,产量和价格处于不断波动的状态。Harlow AA(1960)、Larson A B(1964)等人基于蛛网理论,同时考虑供给和需求等多种内、外生因素,发现生猪生产和价格波动的周期性特征是多种因素共同作用的结果。七十年代之后,各种计量经济学方法被引入“猪周期”的研究。Griffith G R(1977)采用交叉谱分析法研究了 1958-1975 年澳大利亚猪肉产量、生猪屠宰量以及猪肉价格三个时间序列之间的相互关系,发现价格序列具有四年一周期的波动规律。Futrell G A 和Grimes G(1989)同样发现美国生猪生产周期约为 4.5 年。国内学者对“猪周期”也进行了大量研究。吕杰和綦颖(2007)定性分析了从 1984-2005 年我国生猪价格变化规律,发现年度内生猪价格呈两头高、中间低的趋势,年度间则包括四个波动周期,且具有时限越来越长、幅度越来越大的趋势。毛学峰和曾寅初(2008)以及王明利和李威夷(2010)通过时间序列分解和 BN 周期分解技术对我国 1995-2008年生猪和猪肉价格的月度数据进行分析,发现猪价具有明显的周期性波动特征,一个周期约为 35-45 个月。由于学者们采用的分析方法以及选取的样本时间范围不同,所以在结论方面存在差异,但我国生猪价格波动所具备的周期性特征是不可否认的。有学者进一步发现了生猪价格周期波动的非对称性(Holt C M T,1991;Streips M A,1995;宋长鸣,2016)。还有部分学者从空间维度出发考虑生猪价格波动特征。他们运用空间滞后和空间误差模型(王刚毅等,2018)、空间杜宾模型(谭莹等,2017)以及动态空间面板模型(张敏等,2018)发现,我国猪肉价格波动在空间上存在波动方向和幅度趋同性的特点。

……

2 生猪价格波动及特征分析

2.1 我国生猪产业规模及消费情况

2.1.1 生猪出存栏量

自 1985 年取消我国生猪行业统购统销政策后,随着市场经济的确立,我国生猪产业进入了快速发展时期。在市场供求机制的影响下,生猪出栏量、存栏量大幅增加,同时波动也开始逐步增大。由图 2-1 可以看出我国生猪出栏量由 2000 年的51862.3 万头增长为 2017 年的 70202.1 万头,整体增加 2525.3 万头,但个别年份存在下降现象,增长率除 2007 年到 2009 年变化幅度较大,其余年份基本在 5%以内变动。具体来看,2000 年到 2006 年,我国生猪出栏量呈小幅增长态势,由 51862.3 万头增长为 61209 万头,年增长率维持在 2%到 5%的范围。由于 2006 年大面积爆发了高致病性的猪蓝耳病,2007 年生猪出栏量下降为 56640.9 万头,降幅达 7.46%。随后我国政府出台了诸如能繁母猪补贴、生猪调出县奖励等多种产业扶持政策,以鼓励生猪养殖和提高存栏水平,在 2008 年,我国生猪出栏量出现了较大的反弹,迅速恢复至 61278.9 万头。随着市场供给逐渐充裕,2010 年生猪价格一直在低位徘徊,使生猪养殖户的生产信心备受打击,纷纷调整产量,生猪存出栏量开始走低,随着2011 年调控政策的鼓励和价格的逐步回升,生猪养殖也开始止跌回升。随后一直到2014 年,我国生猪出栏量基本呈平稳增长状态。后连续两年,由于货币政策的收紧,制约了生猪产业投资和补贴,造成生猪价格的下跌,从而导致出栏量的小幅下降,降幅基本维持在 3%。同时随着农业供给侧结构改革的推进,2016 年下半年生猪价格逐渐回升,2017 年我国生猪出栏量则再次回归平稳状态。我国生猪存栏量相较于出栏量整体偏小,但变化幅度也不大,基本可以分为两个阶段,由 2000 年的 41633.6万头,波动上升至 2012 年的 48030.2 万头,随后逐年下降至 2017 年的 44158.9 万头,与 2007 年生猪存栏量水平基本保持一致。

数据内容

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2.2 生猪价格走势及波动特征分析

2.2.1 我国生猪价格走势基本情况

1985 年后,我国生猪统购统销政策逐步取消,生猪市场由传统市场向现代商品市场转变,在市场竞争机制逐步完善的背景下,作为市场信息和效率表征的价格,其对各种冲击的反应更为迅速而敏感,频繁波动成为一种常态。以全国生猪月度价格为例,如图 2-6 和图 2-7 所示,2000 年以来,我国生猪价格总体呈波动上升趋势,且具有明显的波动周期。在 2003 年以前,我国生猪价格基本维持在 10 元/千克,呈波动幅度不高于 5%的小幅波动态势。从 2003 年后半年开始,猪价在“涨”“跌”交替出现的情况下,波动幅度直线上升,尤其是在 2007 年的 5、6、7、8 四个月,生猪价格月变化幅度均超过 10%,2007 年 7 月更是高达 17.08%。2007 年以后我国生猪价格虽然鲜有超过 10%的大幅波动,但每个波动周期包含的小波峰数量变多,波动频率明显增高。

……

3 不同省域生猪价格波动空间关联的静态分析……34

3.1 关联度测量模型……34

3.1.1 基于 cholesky 的方差分解技术……34

3.1.2 广义预测误差方差分解……35

4 不同省域生猪价格波动空间关联的动态分析……46

4.1 动态分析模型:关联度测量与网络拓扑法……46

4.2 滚动样本下不同省域生猪价格波动关联度的测定与分析……46

5 不同省域生猪价格波动空间关联的影响因素分析……63

5.1QAP 分析法……63

5.2 变量选取及模型建立……63

5 不同省域生猪价格波动空间关联的影响因素分析

5.1QAP 分析法

在常规的统计分析尤其是多元回归分析中,前提条件之一便是要求自变量相互独立,避免因多重共线性问题的出现,导致无法区分具体自变量对因变量的影响,使回归结果出现偏差。但在研究“关系数据”时,其本身可能存在高度相关性,直接违背避免“共线性”的原则,此时就需要特定的方法来检验 “关系数据”的假设。QAP(Quadratic Assignment Procedure),即二次指派程序就是方法之一。它是一种整个估计过程以方阵数据的置换为基础,通过比较一个因变量方阵和一个或多个自变量方阵对应元素的相似性,计算其相关系数,并进行非参数回归分析,判定系数R2显著性的方法(刘军,2007;李敬等,2014)。

具体分析步骤可以分为三步,第一步将 N 维因变量方阵和自变量方阵视为一个包含 N*(N-1)个元素的长向量(对角线上的元素忽略不计),按照常规多元回归的原理计算相应元素的相关系数;第二步,针对其中一个方阵的行和列同时随机置换,并计算置换后的方阵与其余方阵相应元素间的相关系数,保存计算结果。重复该过程上百甚至上千次,便可以得到一个相关系数的分布,从而得到通过随机置换方阵行和列计算所得的相关系数大于或等于未置换时相关系数的比例;最后一步,根据随机置换后所得的相关系数分布,判断未置换时因变量和自变量方阵间的相关系数是落入拒绝域还是接受域,进而进行相关性判断。也即如果上述比例低于 0.05,则表明所研究的因变量和自变量方阵间存在强关系。

……

6 研究结论与对策建议

6.1 研究结论

在我国生猪生猪产销分布不均衡、生产布局调整面临关键时期的背景下,本文选择我国生猪价格为研究对象,发现其价格周期性波动日趋剧烈而复杂,并且我国不同省域生猪价格在呈现相互依赖和相互影响特征的同时,也存在空间价格的异质性,因此本文基于 2010 年 3 月 4 日-2019 年 3 月 11 日我国 22 个省(自治区、市)的生猪价格日度数据,采用 Diebold 和 Yilmaz(2014)提出的基于广义方差分解的关联度测量框架,综合考虑不同省域价格之间、某个省域与整个系统之间以及整个系统三个维度,全局分析我国不同省域生猪价格的关联水平和方向,同时结合滚动回归和网络拓扑图,分析关联度的时变特征,把握不同省域生猪价格关联度的时变全貌,并通过改变预测步长和滚动窗宽进行稳健性检验,进一步保证了结果的可靠性,同时采用 QAP 法定量分析了我国生猪价格关联性的影响因素。结果表明:

(1)从总关联度看,我国不同省域的生猪价格整体关联度水平高达 87.98%,即某个省域生猪价格的波动极易扩散到其他地区,同时生猪价格极端波动的风险也会随之扩散。同时总关联度具有时变性,总体在 75.666%到 96.084%的区间内浮动,呈波动上升趋势。因为疫情、相关政策以及“猪周期”变换的影响具体可以分为三个阶段:第一阶段为 2010 年 8 月到 2013 年 3 月,我国生猪价格空间总关联度波动范围较大,波动频率适中。第二阶段为 2013 年 4 月到 2015 年 2 月,总关联度有明显的大幅度升降,波动频率相对较低。第三阶段为 2015 年 3 月到 2019 年 3 月,总关联度围绕趋势线小幅高频上下波动。

(2)从总定向关联度来看,主产区的辽宁、吉林、河南、湖北等省域除个别时期外,与系统内其他省域生猪价格的净关联度为正值,且影响程度较大,其中吉林和河南的正向净关联度最大,是我国不同省域生猪价格系统的价格发送者。作为主销区的上海,受其他省域生猪价格的影响最大,基本维持在 4%左右,而作为主产区的重庆和四川因距离以及规模化养殖程度等原因,与其他省域生猪价格的净关联度表现为负值。山西、浙江、湖南和黑龙江省在整个生猪价格系统内的影响力具有时变性和不确定性,时而是价格信息的传播者,时而是信息价格的接受者,并未发展到引领市场价格的程度。

参考文献(略)


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