天津市蔬菜价格的周期性波动特征分析及短期预测

信丽媛，许世卫，王丽娟

(1中国农业科学院农业信息研究所，北京　100081；2天津市农业科学院信息研究所，天津　300192)



天津市蔬菜价格的周期性波动特征分析及短期预测

信丽媛1，2，许世卫1，王丽娟2

(1中国农业科学院农业信息研究所，北京100081；2天津市农业科学院信息研究所，天津300192)

摘要：利用H-P滤波分析法和X12季节分析法，对2000年1月—2014年12月期间的天津市蔬菜平均批发价格序列进行分析，结果表明：蔬菜价格交替波动，具有明显的规律性；以月为单位，可以将蔬菜价格波动划分为9个周期，2010—2014年来蔬菜价格波动周期有逐期缩短的趋势。根据季节调整的结果，对2015年蔬菜价格走势进行预测，预测的结果较为理想。

关键词：天津市；蔬菜；价格；H-P滤波模型

近年来，农产品价格剧烈波动引起了国内外学者的广泛关注，农产品价格波动方面的研究成果日益丰富。有学者对从供给和需求的影响因素进行定性分析[1，2]，也有学者利用模型进行定量分析[3，4]。本研究立足天津市蔬菜生产和消费的实际，分析蔬菜价格的波动特征，有利于对天津市蔬菜价格总体走势进行预判，减少市场价格波动带来的损失。

1蔬菜价格波动频率和强度分析

本研究的数据来源于“全国农产品批发市场价格信息网”，基于数据的质量和可获得性，参考天津市蔬菜生产消费的实际情况，选择豆角、黄瓜、青椒、西红柿、茄子、菠菜、油菜、芹菜、生菜、洋白菜、大白菜、土豆、胡萝卜和洋葱等14个品种作为代表，取其价格的算数平均数作为蔬菜价格，时间范围选取从2000年1月—2014年12月，共180个月价格序列数据。

1.1蔬菜价格波动较为频繁

借鉴农业部《农业市场信息业务教程》中“菜篮子”批发市场价各市场分析的研究成果，并参考近年来对天津市蔬菜批发价格行情分析的实践，对蔬菜价格波动进行定义(表1)。总体上看，样本期内180个月期间天津市蔬菜批发价格波动情况，多数处于明显波动区间(表2)。

表1　蔬菜价格波动区间划分

表2　天津市蔬菜价格波动区间、幅度、次数及频率

1.2蔬菜价格波动强度分析

采用变异系数法来衡量蔬菜价格的波动强度，即表示蔬菜价格偏离平均值的离散程度。蔬菜价格交替波动呈现明显的规律性，即一年价格波动变化较为剧烈、一年价格波动变化较为平缓[5](表3)。2002年、2005年、2007年、2010年、2011年和2013年的变异系数都小于0.3，其相邻年份的变异系数均大于0.3，这说明在蔬菜价格在相邻的2个年份中互相影响[6]，这同我国蔬菜供求周期两年左右，以及蔬菜生产“大小年”现象也有一定的关系[7]。尤其是2010年以来，这种交替变化的规律性表现更加明显，预计2015年蔬菜价格的变异系数将相对较为平缓。

2蔬菜价格波动周期分析

蔬菜生产具有明显的季度性和周期性，这一自然属性决定了蔬菜市场价格波动具有一定的规律性。本研究将利用H-P滤波分析法和X12季节分析法，对天津市蔬菜平均批发价格进行分析，得出蔬菜价格波动的趋势性和周期性成分、季节性因子和不规则因素。

表3　2000—2014年天津市蔬菜价格变异系数

2.1价格波动周期识别方法

(1)

(2)

(3)

根据一般经验，当时间序列为年度数据时，λ取值为100；当时间序列为季度数据时，λ取值为1 600；当时间序列为月度数据时，λ取值为14 400。

2.2蔬菜价格波动周期识别结果

本研究采用的统计分析软件为Eviews 8.0，利用H-P滤波法对蔬菜价格序列进行分解。分离蔬菜价格趋势循环序列(PRICE_TC)中存在的趋势波动和循环波动(图1)。趋势线(TREND)表示蔬菜价格的长期趋势，该曲线为上升的平滑曲线，表明自2000年1月以年天津市蔬菜价格呈逐年上涨的态势。循环波动曲线(CYCLE)的走势表明蔬菜价格周期性波动明显。周期性成分显示，近2012—2014年来的蔬菜价格波动周期有逐渐变短的趋势。

在进行蔬菜周期划分时，将周期成分位于水平0轴以上的部分定义为波峰，将水平0轴以下的部分定义为波谷。一个完整的波动周期按照“波峰-波峰”来计算。自2000年1月以来，蔬菜价格周期以月为单位，可以划分为9个周期。可以看出，2010—2014年来蔬菜价格波动周期有逐期缩短的趋势，其中，第6个周期的波长28个月开始，第7个周期减少到25个月，第8周期和第9周期均减少至16个月(表4)。振幅是相邻波峰波谷之间差值的绝对值。由附图可以看出，蔬菜价格振幅越来越大。

表4　天津市蔬菜批发市场价格波动周期特征

图1　蔬菜价格趋势循环序列分解图

2.3X12季节调整法简介

美国商务部的X12季节调整程序是在X11方法上发展而来的。X12季度调整法的核心算法是扩展X11季节调整程序，共包括4种季节调整的分解形式，即乘法、加法、伪加法和对数加法模型。

2.4利用X12季节调整

本研究利用EViews 8.0软件可以对蔬菜月度价格进行季度调整的操作。分解后得到季节调整后的序列VEGPRICE_SA，其中，季节因子序列VEGPRICE_SF、趋势与循环波动叠加序列VEGPRICE_TC、不规则波动VEGPRICE_IR。蔬菜价格序列有2个比较明显的有规律的波动，趋势(T)部分和季节变动(S)部分，打算建立预测模型如(4)式：

(4)

(4)式中，f(t)是模型的趋势部分、si是相应的季节指数。

趋式函数采用最小二乘法进行，用VEGEPRICE_SA数据建模，模型参数估计的结果见表5。

f(t)=0.871+0.012*t

(5)

表5　趋势模型参数估计结果

注：R-squared 0.780 711 Mean dependent Var 1.967 906

模型的季节部分si是在季节调整中计算的季节指数，根据趋势模型合并季节因素和趋势因素，得到相应的2015年季节预测期值，预测值与实际值相差不大(表6、图2)。

表6　2014年1—12月蔬菜平均价格季节预测

图2　基于X12的蔬菜价格预测效果

3结论与建议

本文得出以下结论：(1)蔬菜价格在合理的区间波动已经成为常态；(2)年际间蔬菜价格相互影响，一年蔬菜价格波动较为剧烈，一年蔬菜价格波动较为平缓；(3)近年来蔬菜价格的整体走势是波动向上的，同时，价格波动的周期越来越短，波动幅度越来越大；(4)采用季节调整法，预测蔬菜短期价格，得到的结果比较理想。

基于以上结论，本文提出以下对策建议：(1)稳定发展地产蔬菜。在京津冀一体化的大背景下，天津蔬菜产业发展的定位是在保持蔬菜较高的自给率的同时，对区域内其他城市的蔬菜供应量明显增加。未来天津地产蔬菜的发展更应该专注于专业化和品牌化，通过推行适度规模化经营，推进蔬菜专业化生产。提高天津市地产蔬菜供给能力，以期抵御各种风险，减少蔬菜市场价格波动。(2)加强蔬菜全产业链信息监测。真实、可靠、有效的信息是进一步开展蔬菜分析的前提和基础。建议从全市整体布局，开展大联合、大协作，建立从蔬菜生产、贮存、流通、消费全产业链的信息监测[8]。(3)开展蔬菜价格预警分析。建议开展蔬菜价格预警分析的理论研究和应用研究，建立蔬菜价格预警体系和预警工作机制，发布蔬菜价格波动预警信息，减少或降低市场风险。(4)完善农产品流通体系建设。建议改善农产品市场基础设施建设，建立畅通、有序的蔬菜流通体系，搭建产销衔接平台[9]，减少蔬菜流通环节，降低流通成本[10]，将是保障本地蔬菜供应均衡和价格稳定的重要方式。◇

参考文献

[1]安玉发.蔬菜产地批发市场价格波动分析[J].农业经济问题，1996，11：51-53.

[2]刘瑞涵，等.北京消费地批发市场蔬菜价格与成交量波动分析[J].中国农村经济，1998，10：55-58.

[3]沈辰，穆月英.我国蔬菜价格的时间序列变动分析[J].统计与决策，2011，16：78-80.

[4]宋长鸣，徐娟，项朝阳.基于时间序列分解视角的蔬菜价格波动原因探析[J].统计与决策，2014，3：106-108.

[5]信丽媛，王丽娟，王晓蓉.2014年天津市蔬菜市场形势分析与2015年展望[J].农业展望，2015，3：20-22.

[6]赵安平，王大山，肖金科，等.蔬菜价格时间序列的分解与分析——基于北京市2002—2012年数据[J].华中农业大学学报(社会科学版)，2014，1：49-53.

[7]赵友森，赵安平.北京市蔬菜批发市场行情变动分析[J].中国食物与营养，2010，4：39-43.

[8]信丽媛，王丽娟.天津市蔬菜直供直销发展现状和对策研究[J].中国食物与营养，2015，10：32-34.

[9]王丽娟，刘桂峰，信丽媛，等.天津市蔬菜价格波动规律及短期预测——基于时间序列的季节调整和预测[J].中国农学通报，2015，9：286-290.

[10]刘丽红，等.设施蔬菜科技应用现状及对策分析——以北京市为例[J].中国食物与营养，2015，10：27-31.

(责任编辑李婷婷)

基金项目：天津市农委调查研究项目(项目编号：TJNWY2013010)。

作者简介：信丽媛(1980—)，女，博士，助理研究员，研究方向：农业信息分析。

通讯作者：许世卫(1962—)，男，博士，研究员，博士生导师，研究方向：农业信息分析、食物安全监测与预警。

Analysis and Short-term Forecasting of Vegetable Prices Fluctuation in Tianjin City

XIN Li-yuan1，2，XU Shi-wei1，WANG Li-juan2

(1Agricultural Information Institute of Chinese Academy of Agricultural Sciences，Beijing 100081，China；2Information Institute of Tianjin Academy of Agricultural Sciences，Tianjin 300192，China)

Abstract：The paper used H-P filtering method and Census X-12 method to analyze vegetable wholesale price in Tianjin city from January 2000 to December 2014.The results showed that vegetable price fluctuated with regularity，vegetable price fluctuations were divided into nine cycles in months，and the period became shorter and shorter.According to the results of seasonal adjustment，the paper forecasted vegetable price in 2015 in Tianjin city.

Keywords：Tianjin city；vegetable；price；H-P Filtering Model