基于HP濾波法的貝類批發(fā)價格波動特征分析——以威海水產(chǎn)品批發(fā)市場為例
發(fā)布時間：2021-10-19 23:09
目前,中國貝類價格波動特征的定量研究基本空白,本文借鑒農(nóng)產(chǎn)品價格波動研究中常用的HP濾波方法,選取威海市水產(chǎn)品批發(fā)市場公示的四種貝類（菲律賓蛤仔、櫛孔扇貝、牡蠣、鮑）批發(fā)價格作為研究對象,對價格進(jìn)行分解后分析其波動特征。結(jié)果顯示,過去9年,貝類批發(fā)價格以3年為期呈現(xiàn)"增-減-增"的長期趨勢;季節(jié)因素在夏秋兩季對貝類批發(fā)價有負(fù)向影響,冬春兩季則有促進(jìn)作用;貝類批發(fā)價格循環(huán)周期短、隨機(jī)性波動較頻繁。這表明,建立貝類價格預(yù)測預(yù)警機(jī)制,防范趨勢性和隨機(jī)性的價格波動風(fēng)險,是十分必要的。
【文章來源】：中國漁業(yè)經(jīng)濟(jì). 2020,38(01)
【文章頁數(shù)】：12 頁
【部分圖文】：
菲律賓蛤仔價格HP濾波分解結(jié)果
季節(jié)因素呈現(xiàn)出“M”字趨勢，對應(yīng)著每年兩次的正向沖擊及一次負(fù)向沖擊。季節(jié)對價格正向沖擊的時間各不相同，大致集中在年初、年末，以2009年為例，當(dāng)年1-3月和8-10月，季節(jié)因素正向作用于價格，峰值各出現(xiàn)在2月（1.0557）和9月（1.0338），隨著時間推移，年初的正向沖擊力度呈現(xiàn)整體下降趨勢，2015年2月，該沖擊峰值僅有1.0248，此后的兩年有所回升，2017年2月升至1.0312，與之相反的是，年末的正向沖擊力度越來越大，2016年9月的季節(jié)因子值高達(dá)1.1357,2017年9月小幅下降至1.1338。季節(jié)對價格的負(fù)向沖擊則出現(xiàn)在每年中期，最大沖擊出現(xiàn)在7月，沖擊力度先增后減，2009年7月，季節(jié)因子為0.9317,2013年7月該因子值已變動至0.8984，季節(jié)對價格的負(fù)面影響超過10%,2014年起負(fù)向季節(jié)因子值逐年回升，即季節(jié)對價格的負(fù)面沖擊逐漸下降，2017年7月該因子值增至0.9243。圖3中所示的不規(guī)則分量序列，有顯著的上下頻繁波動特征。在整個時期的大部分時間，波動的幅度都較小，偏離均值不超過10%，僅有兩個時間段振幅偏大，第一個階段是2013年7月-2014年2月，其間出現(xiàn)了一個較大波峰（2013年8月，1.1467）和一個較大波谷（2014年1月，0.8719），第二個階段是2016年1月-2017年12月，出現(xiàn)了三個較大波峰（2016年4月的1.1456、同年11月的1.1609以及2017年6月的1.1086）和一個較大的波谷（2017年9月的0.8007），且期末的不規(guī)則分量值是過去9年最高的，高達(dá)1.2486。
經(jīng)比較，扇貝價格季節(jié)調(diào)整后序列較原序列的波動頻次有所增加，而波動幅度尚無明顯的改變。季節(jié)調(diào)整后，序列表現(xiàn)出更加明顯的“增-減-增”趨勢。對櫛孔扇貝價格季節(jié)調(diào)整序列做HP濾波分解，結(jié)果如圖4，價格序列被分解為長期趨勢成分和波動循環(huán)成分。長期趨勢表現(xiàn)為前期迅速上升、中期逐漸下降、后期緩慢增長，期初趨勢值為5.8992，此后快速增至2011年8月的7.8847，經(jīng)過近3年的下降，2014年7月趨勢值出現(xiàn)6.9085的波谷，又經(jīng)近3年的緩慢上升，2017年4月出現(xiàn)7.4372的小高峰，隨后小幅下降至期末的7.4030。
【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于X12-HP模型的水產(chǎn)品價格波動分解研究[J]. 李輝尚,沈辰,孔繁濤. 廣東農(nóng)業(yè)科學(xué). 2016(11)
[2]中國在世界軟體動物產(chǎn)業(yè)中的地位:產(chǎn)量視角[J]. 慕永通,張紅智. 世界農(nóng)業(yè). 2012(11)
[3]中國水產(chǎn)品價格波動分析——基于ARCH類模型[J]. 朱堅真,劉漢斌. 南方農(nóng)村. 2012(06)
[4]我國水產(chǎn)品價格波動的周期性研究[J]. 唐果,郭永軍,王瑞梅,張小栓,通訊作者. 天津農(nóng)學(xué)院學(xué)報. 2003(04)
碩士論文
[1]中國水產(chǎn)品市場價格波動狀況研究[D]. 王威巍.上海海洋大學(xué) 2016
[2]鮮活貝類批發(fā)市場管理與經(jīng)營問題的初步研究[D]. 安娜.中國海洋大學(xué) 2015
本文編號：3445774
【文章來源】：中國漁業(yè)經(jīng)濟(jì). 2020,38(01)
【文章頁數(shù)】：12 頁
【部分圖文】：
菲律賓蛤仔價格HP濾波分解結(jié)果
季節(jié)因素呈現(xiàn)出“M”字趨勢，對應(yīng)著每年兩次的正向沖擊及一次負(fù)向沖擊。季節(jié)對價格正向沖擊的時間各不相同，大致集中在年初、年末，以2009年為例，當(dāng)年1-3月和8-10月，季節(jié)因素正向作用于價格，峰值各出現(xiàn)在2月（1.0557）和9月（1.0338），隨著時間推移，年初的正向沖擊力度呈現(xiàn)整體下降趨勢，2015年2月，該沖擊峰值僅有1.0248，此后的兩年有所回升，2017年2月升至1.0312，與之相反的是，年末的正向沖擊力度越來越大，2016年9月的季節(jié)因子值高達(dá)1.1357,2017年9月小幅下降至1.1338。季節(jié)對價格的負(fù)向沖擊則出現(xiàn)在每年中期，最大沖擊出現(xiàn)在7月，沖擊力度先增后減，2009年7月，季節(jié)因子為0.9317,2013年7月該因子值已變動至0.8984，季節(jié)對價格的負(fù)面影響超過10%,2014年起負(fù)向季節(jié)因子值逐年回升，即季節(jié)對價格的負(fù)面沖擊逐漸下降，2017年7月該因子值增至0.9243。圖3中所示的不規(guī)則分量序列，有顯著的上下頻繁波動特征。在整個時期的大部分時間，波動的幅度都較小，偏離均值不超過10%，僅有兩個時間段振幅偏大，第一個階段是2013年7月-2014年2月，其間出現(xiàn)了一個較大波峰（2013年8月，1.1467）和一個較大波谷（2014年1月，0.8719），第二個階段是2016年1月-2017年12月，出現(xiàn)了三個較大波峰（2016年4月的1.1456、同年11月的1.1609以及2017年6月的1.1086）和一個較大的波谷（2017年9月的0.8007），且期末的不規(guī)則分量值是過去9年最高的，高達(dá)1.2486。
經(jīng)比較，扇貝價格季節(jié)調(diào)整后序列較原序列的波動頻次有所增加，而波動幅度尚無明顯的改變。季節(jié)調(diào)整后，序列表現(xiàn)出更加明顯的“增-減-增”趨勢。對櫛孔扇貝價格季節(jié)調(diào)整序列做HP濾波分解，結(jié)果如圖4，價格序列被分解為長期趨勢成分和波動循環(huán)成分。長期趨勢表現(xiàn)為前期迅速上升、中期逐漸下降、后期緩慢增長，期初趨勢值為5.8992，此后快速增至2011年8月的7.8847，經(jīng)過近3年的下降，2014年7月趨勢值出現(xiàn)6.9085的波谷，又經(jīng)近3年的緩慢上升，2017年4月出現(xiàn)7.4372的小高峰，隨后小幅下降至期末的7.4030。
【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于X12-HP模型的水產(chǎn)品價格波動分解研究[J]. 李輝尚,沈辰,孔繁濤. 廣東農(nóng)業(yè)科學(xué). 2016(11)
[2]中國在世界軟體動物產(chǎn)業(yè)中的地位:產(chǎn)量視角[J]. 慕永通,張紅智. 世界農(nóng)業(yè). 2012(11)
[3]中國水產(chǎn)品價格波動分析——基于ARCH類模型[J]. 朱堅真,劉漢斌. 南方農(nóng)村. 2012(06)
[4]我國水產(chǎn)品價格波動的周期性研究[J]. 唐果,郭永軍,王瑞梅,張小栓,通訊作者. 天津農(nóng)學(xué)院學(xué)報. 2003(04)
碩士論文
[1]中國水產(chǎn)品市場價格波動狀況研究[D]. 王威巍.上海海洋大學(xué) 2016
[2]鮮活貝類批發(fā)市場管理與經(jīng)營問題的初步研究[D]. 安娜.中國海洋大學(xué) 2015
本文編號：3445774
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