笔者注：做这篇报告的另个目的是想找到一个能定量分析的方法，甚至是建立数学预测模型的方法。因此，必须将前面研究者所做的工作加以阐述。

　　第二节  关于生猪价格波动问题的国内外研究现状综述

　　不论国内还是国外，对生猪市场价格都是从定性和定量两个角度进行的。

　　一、定性分析方法综述

　　即业内专家同行就历史交易数据，结合当前市场趋势和个人经验进行分析，并预测市场价格在一定时期内的波动方向及大致的价格波动范围。

　　早在二十世纪五六十年代，美国专家学者就对生猪市场进行了大量研究。国外生猪市场定性研究方法与中国大致类似，也是采用猪粮比价为标准，定性分析并预测市场变化方向。

　　国内主要用猪粮比价分析市场波动规律。猪粮比价即待宰活猪与玉米的比价，猪粮比价若为5.5：1以上则盈利多于亏损；生猪价格对于猪肉价格反应比较敏感，肉价上涨，猪价也可能上涨。

　　对猪粮比的分析主要依靠农业部下属中国农业信息网，畜牧兽医总站及种猪信息网等网络媒体定期发布的市场行情和走势预测信息。市场行情数据多是从各地采集而来，对走势的预测多为定性推测，作为市场导向的参考。

　　2007年李秉龙、何秋红选取中国2000年1月到2007年4月猪肉月度价格为研究对象,分析了猪肉价格短期波动的总体趋势、特点与波动的周期。从政府宏观调控、猪肉供给和需求三个方面解析了中国猪肉价格波动的原因。提出缓解猪肉价格波动的主要对策是：政府要提供有效的市场信息；政策的重点应该注意保护农民利益；提升生猪生产的产业化经营水平；延长生猪生产的产业链；建立健全畜禽疾病防疫体系；减少重大疫病对生猪生产和猪肉消费的冲击。

　　2007年，针对生猪价格剧烈波动的情况，农业部组织了生猪价格波动规律性研究课题组，进行了专门分析。发现从改革开放到2007年末，中国生猪市场价格大体经历了6次波动，且具有一定规律。该研究重点分析了2007年波幅较大的主要原因，并提出了几点启示。

　　2008年剌美香对猪肉价格波动做了博弈论分析研究，发现在现有国情下，单纯地依靠市场调节不但不会抑制波动，反而会加剧波动。强调引进政府的作用，通过提供有效的市场信息，建立猪肉价格风险预警机制，建立储备制度，提倡规模养殖等措施，保证养猪业均衡平稳发展。

　　2008年覃树华等对生猪价格波动特点进行了探讨，认为在市场调节作用下，生猪价格与供给量之间存在相互影响、引导及制约的密切关系。在供给与需求两个相反力量作用下，生猪价格发生以均衡价格为轴线左右摆动。在生猪价格摆动的影响、引导下，生猪供给量产生相应的以均衡数量为轴线的左右摆动。

　　2008年刘云、王阳发表了《基于蛛网模型的2007年猪肉价格问题分析》。运用数学方法分析了“蛛网理论”的特征，并用蛛网理论深入分析了中国2007年5月以来猪肉价格过高的原因，指出市场经济作为一种经济体制，并非十全十美，其调节经济的自发性和滞后性就是它的内在缺陷。中国的生猪供给市场接近于完全竞争市场。在这种市场下，生产者是价格的接受者，而不是价格的提供者。在生产成本不变的前提下，肉价的升高，会刺激生产者提高产量，反之亦然。但生猪有着较长的生长发育周期，生产规模一旦确定，不能中途改变，因此价格的变动只能影响下一周期的产量。生猪的供给对价格变动的反应大，猪肉消费的弹性比较小，对价格变动反应小，所以中国现行猪肉市场上存在着最广泛的“发散型蛛网模型”，导致猪肉供求关系难以实现稳定均衡。提出应通过建设开放的市场体系，完善信息统计，加大储备等方案来减小猪肉生产和销售中的波动性。

　　2009年刘春芳、王济民通过分析历次波动的原因，针对2009年下半年生猪产业形势做出判断，提出了扭转市场低迷的宏观调控方案。

　　2009年王芳、陈俊安根据2000年1月到2005年12月生猪价格的年度和月度数据考察了生猪生产和价格波动情况，对生猪养殖波动规律进行了分析，提出了“需求监控、供给促进”的解决措施。

　　2009年李延森、符永山等针对生猪价格波动，从不同的角度和层面分析了生猪价格行情规律，并提出生猪生产健康、稳定发展对策。

　　2009年陈欣天、章恒运用封闭型和发散型蛛网模型分析了行政垄断行为对生猪价格波动的影响，认为政府应当减少对生猪市场的不必要的行政干预，使生猪价格自然波动。

　　2009年刘莹、胡浩、虞祎通过对1995年到2006年生猪及猪肉年度价格波动的分析、探讨了中国猪肉市场价格的长短期变动规律，并从生猪的生产结构、生产周期、生产成本、疫情、宏观环境及与美国的猪肉市场的国际比较等方面，解析中国猪肉价格波动的原因。提出鼓励并扶持生猪的规模化生产、提高养猪行业的组织化程度、加大政府投入力度、完善动物防疫体系等主要对策措施。

　　二、定量分析方法综述

　　国外的定量分析：时间序列分析，回归模型，组合模型，神经网络等种种方法都被应用于实际之中。

　　国内在2007年之前的总体研究十分有限，而2007年生猪价格的飙升，使全社会的人都更加关注这一问题，对中国生猪价格波动的研究开始增多，不同的机构和学者还采用了各种方法建立生猪价格预警和预测模型，并取得了一定的研究进展。

　　陆宜清等曾于1998年以河南省1995年1月—1997年9月的统计数据资料为基础，再考虑到国家统计局对1998年生猪价格的宏观预测，利用回归分析的方法建立了待宰活猪价格的预测模型，并给出了1997年10月—1998年9月的预测结果。此预测比较粗糙，也没有推广开来，但是毕竟在定量研究方面迈出了第一步。

　　曙光、乔光华（2008年）采用了时间序列的谱分析方法来验证生猪价格周期性波动的“典型化事实”，谱分析方法的基本思想是把时间序列看作互不相关的不同频率分量的叠加，利用傅立叶变换等手段将各频率分量加以分解，通过谱密度函数来衡量各分量的相对重要性，以找出序列中存在的主要频率分量，从而把握序列的周期波动特征。该研究方法在研究时间序列的周期波动方面具有独特的优势。

　　2008年赵瑞莹等运用BP人工神经网络法建立了生猪价格风险预警模型，并对当年的数据进行了验证。赵瑞莹等认为，生猪供求过程是一种复杂的社会经济活动，所表现的周期性是欠规范的，并具有时变性、高度非线性及相关因素繁多等特点，计量经济预警模型和景气循环预警模型很难满足生猪价格风险预警的要求，而BP人工神经网络是解决这类问题的有效方法。其特点就是从学习样本集中隐式地抽象出所研究系统各因素间的相互关系，从近似的、不确定的、甚至相互矛盾的知识环境中做出决策。赵瑞莹等尝试了以中国生猪养殖业1994-2002的年度数据作为样本建立预警模型，并利用2003-2005年度的数据样本进行了检验。

　　中国农业大学动物科技学院马孝斌、王婷、王楚端等2007年运用向量回归法尝试建立了VAR模型，该法主要对影响生猪市场价格的几个关键因素进行关联分析，在此基础上建立了生猪市场价格预测的向量自回归（VAR）模型，并运用模型对实际数据进行了预测分析。该法依靠历史数据的变化来推测未来数据，同时考虑相关变量的交互变化，结合了回归分析和时间序列分析两种方法的优点。该研究对短期判断生猪市场价格走势做了有益的探讨，但对中、长期走势尚无新的进展。

　　冀德刚、周静、李春兰（2008年）采用时间序列分析法建模，根据2005年-2007年唐山市每月猪肉平均价格数据，引入Box-Jenkins随机序列ARMA（p, q）和ARIMA（p, d, q）模型，并进行了数据拟合。该研究认为ARIMA（1，1，0）×（1，1，0）模型可以用来预测未来猪肉价格的走势，并对2008年唐山市猪肉价格做出了分月预测。

　　2008年盛建华、程功鹏等采用时间序列复合增长模型尝试对2008—2010年各季度河南省猪肉价格做出预测。他们认为，一般因果关系回归模型可不同程度地厘清影响猪肉价格的主要因素及其影响效果，但由于众多自变量的未来变化难以判定，无法做出中、长期动态预测。而时间序列分析则是研究此类现象或过程的有效方法，其以推移的时间序列或隐含时间序列的系统历史状态为固有变量，极大地克服了前者的模型缺陷。是精准度高，计算简便的方法。

　　2009年毛学峰、曾寅初针对中国生猪市场价格动态规律做了“基于月度价格非线性模型分析”。该研究主要是采用了Terasvirta及Anderson在1992年所发展的STAR模型来研究猪肉价格。通过研究发现，生猪市场上价格均呈现非稳定状态，而且在样本区间内呈非线性调整，使用LSTAR模型可以捕捉该调整过程，而且生猪价格和猪肉价格调整过程基本一致，仅是在调整速度和门槛值上有一定差异。但这个模型的也存在明显的局限，如猪肉价格遇到政府的干预时，猪肉价格动态行为具有不对称性，即实际价格对均衡值的不同方向的偏离会导致其不同的动态行为。