我国猪肉板块指数的波动性分析及预测-基于ARMA-GARCH模型
——文献综述
摘要：近年来，我国猪肉市场面临的不确定性持续增强，致使猪肉市场及价格频繁波动，猪肉涨价成为公众的焦点话题。本文列举了国内外的相关研究，但是国内外学者对猪肉股票板块的研究较少，大多是对猪肉价格波动的研究，猪肉价格的研究内容涵盖价格波动特征、生猪周期的研究、影响因素及预测等方面。
关键词：猪肉板块；波动；价格；预测；模型
- 文献综述
- 国内研究
国内研究学者对猪肉股票板块的研究很少。洪绍应、张青龙（2019）认为猪肉板块指数波动具有一定的波动聚集性,体现出波动的条件异方差现象，而ARMA－GARCH模型恰恰可以很好地消除其异方差性，并解释其波动性。ARMA－GARCH模型不仅适用于大盘指数，而且还可以很好地解释某一板块指数的波动性。虽然 ARMA－GARCH模型可以很好地解释股票市场收益率的波动性，但是预测的精确度还是远远不够的。针对股票市场而言，不确定性因素很多，基于宏观政策、行业变化、企业运营策略、信息披露等都会对股价造成一定的影响，要想达到更好的预测效果，还应充分考虑到其他相关因素。所以建议投资者不能单纯靠这种预测进行投资；张双妮（2019）等研究了CPI对猪肉概念股票市场的传导性，通过观察对比CPI指数与猪肉股价指数的时序图，发现猪肉的强周期性，且猪肉概念股票市场的价格走势与CPI的猪肉价格指数的走势是高度吻合的；通过构建VAR模型来对CPI指数对猪肉概念股票市场的传导性进行研究，发现CPI对猪肉概念股票市场具有正向的传导作用。
当前，关于猪肉价格波动的研究文献较多。研究内容涵盖猪肉价格波动特征、生猪周期的研究、猪肉价格的影响因素及预测等方面。
就猪肉价格波动特征而言，现有研究认为我国猪肉价格波动具有明显的门限效应；基于H-P滤波法研究发现，猪价波动存在约35~45个月的周期，外部冲击对价格波动具有推动作用；基于Beveridge-Nelson分解法和Cochrane方差比统计量测算得知，1995—2009年我国生猪和猪肉价格历经5个完整周期，平均周期长度为30个月，随机冲击对生猪和猪肉价格长期波动的贡献率达到90%。猪肉价格波动还存在显著的集聚性和非对称效应，价格波动风险较高。基于马尔科夫状态转换模型测定得出，生猪价格和猪肉价格波动存在明显的状态转换特征，价格在不同状态间的转换较为频繁。荣昱、李心斐、刁钢（2017）利用ARMA－GARCH模型分析了全国猪肉价格的波动特征，检验了风险与收益的关系和外部信息对猪肉价格波动的杠杆效应，研究结果显示猪肉市场的价格变化具有集群效应，猪肉价格的大幅度波动将持续一个较长时间的剧烈波动。该研究为稳定猪肉市场平稳运行，保障养殖户的持续发展提供了支撑。华晓丽(2012)利用 ARCH类模型对我国猪肉价格的波动及其对称性 进行了分析研究。
就生猪周期而言，柯胜辉（1987）以光谱分析法分析了台湾的生猪生产周期，认为台湾生猪生产周期在32～36个月的大周期中存在12个月及4个月的两个小周期。2007年5月后，在猪肉价格高位上运行时涌现出一部分关注生猪周期的文献，例如李秉龙、何秋红（2007），吕杰、綦颖（2007），韩俊、秦中春（2007），但是，这些文献集中在对生猪周期的描述和说明上，或者囿于资料限制没有对生猪周期给予细致的刻画。
就猪肉价格波动影响因素而言，方燕、杨双慧(2011)等利用月度统计数据分析猪肉价格波动的原因，分析结果表明：猪肉供给量的不足、生产成本中仔猪成本的上涨、上期猪肉价格的惯性拉动作用等因素是本轮猪肉价格持续上涨的主要原因；突发事件、国家的相关调控政策等因素也能在一定程度上影响猪肉价格；通货膨胀和玉米价格对猪肉价格的影响不显著，最后根据研究的结果提出了政策建议。石自忠(2016)等研究发现，经济政策不确定性对猪肉价格具有时变影响；蔡勋和陶建平(2017)研究认为货币流动性对猪肉价格波动具有实质影响。从猪肉价格波动的周期看，冯明(2013)基于GARCH簇模型说明了猪肉价格的波动幅度大、波动存在周期性；毛学峰(2008)等采用H-P滤波法分析了猪肉价格的时间序列，得出猪肉价格的波动周期为35～45个月。
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