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

【文章來源】：黑龍江畜牧獸醫(yī). 2020,(12)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

AR(2)模型下趨勢序列T樣本外預(yù)測

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

ARCH時序圖檢驗結(jié)果見圖4,波動性序列C0存在明顯的波動聚集現(xiàn)象,小波動集群部分中開始的小波動緊跟著較小的波動,方差序列波動較小,而大波動集群部分中一個大波動后面就是一個較大波動,方差序列波動加大,認(rèn)為波動性序列C0存在ARCH效應(yīng)。3.2.4 ARIMA-GARCH模型的估計結(jié)果


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