為了對(duì)我國(guó)牛肉價(jià)格進(jìn)行分析和預(yù)測(cè),筆者基于2004年6月份至2018年9月份牛肉市場(chǎng)價(jià)格月度環(huán)比數(shù)據(jù),運(yùn)用HP濾波分解,把原序列分解成趨勢(shì)序列和波動(dòng)序列,利用ARIMA-GARCH模型相結(jié)合的研究方法分別對(duì)趨勢(shì)序列和波動(dòng)序列進(jìn)行分析和短期預(yù)測(cè),將預(yù)測(cè)后的趨勢(shì)序列和波動(dòng)序列進(jìn)行重組,得到牛肉價(jià)格原序列的短期預(yù)測(cè)值,借助Eviews8.0工具得出分析結(jié)果。結(jié)果表明:牛肉市場(chǎng)價(jià)格整體呈現(xiàn)上升趨勢(shì),通過(guò)模型的擬合和預(yù)測(cè)得出預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值的平均相對(duì)誤差為0.45%,預(yù)測(cè)效果良好。通過(guò)預(yù)測(cè)結(jié)果分析牛肉價(jià)格變動(dòng)的原因,進(jìn)而提出對(duì)策建議。 

【文章來(lái)源】：黑龍江畜牧獸醫(yī). 2020,(12)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

AR(2)模型下趨勢(shì)序列T樣本外預(yù)測(cè)

在波動(dòng)序列C0平穩(wěn)的基礎(chǔ)上繼續(xù)建模,對(duì)序列的自相關(guān)、偏相關(guān)進(jìn)行檢驗(yàn),采用1階差分,檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)圖3,概率值(P值)均接近或者等于0,檢驗(yàn)通過(guò),波動(dòng)序列C0存在自相關(guān)性和偏自相關(guān)性,回歸方程應(yīng)采用自回歸移動(dòng)平均模型。3.2.3 異方差性檢驗(yàn)

ARCH時(shí)序圖檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)圖4,波動(dòng)性序列C0存在明顯的波動(dòng)聚集現(xiàn)象,小波動(dòng)集群部分中開(kāi)始的小波動(dòng)緊跟著較小的波動(dòng),方差序列波動(dòng)較小,而大波動(dòng)集群部分中一個(gè)大波動(dòng)后面就是一個(gè)較大波動(dòng),方差序列波動(dòng)加大,認(rèn)為波動(dòng)性序列C0存在ARCH效應(yīng)。3.2.4 ARIMA-GARCH模型的估計(jì)結(jié)果


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