史冠宇+李玫瑰??

摘要：以青島市2012年1月至2016年11月共237周的大蒜價格為樣本數(shù)據(jù)，運用SPSS 17.0軟件進行統(tǒng)計分析，建立ARIMA（1，2，1）模型并對未來10周的大蒜價格進行預(yù)測，發(fā)現(xiàn)大蒜價格在短期內(nèi)有持續(xù)上漲的趨勢。通過分析大蒜價格劇烈波動的原因，提出完善大蒜信息體系建設(shè)、建立大蒜收儲制度、建立合理暢通的產(chǎn)銷渠道、推行大蒜集約化生產(chǎn)的政策建議。

關(guān)鍵詞：青島市；大蒜價格；ARIMA模型；時間序列預(yù)測

中圖分類號：F323.7文獻標識號：A文章編號：1001-4942（2017）05-0168-05

Forecast and Analysis of Garlic Price Time

Series in Qingdao City Based on ARIMA Model

Shi Guanyu， Li Meigui

（Yantai Research Institute， China Agricultural University， Yantai 264670， China）

AbstractTaking garlic price of 237 weeks from January 2012 to November 2016 in Qingdao City as sample data and using SPSS 17.0 to conduct statistical analysis， we built the ARIMA（1，2，1）model and forecast garlic price in the next 10 weeks. The garlic price showed a trend of continuous rise in the short term. By analyzing the reasons of violent fluctuation in garlic price， we proposed some suggestions including perfecting the construction of garlic information system， building up garlic collection and storage system， building up reasonable and clear channels of production and marketing and carrying out intensive production of garlic.

KeywordsQingdao City； Garlic price； ARIMA model； Time series forecast

大蒜是小宗農(nóng)產(chǎn)品中一種重要的調(diào)味類蔬菜，在人們的日常生活中起著不可或缺的作用。近幾年，“蒜你狠”這個網(wǎng)絡(luò)用語在全國迅速傳播開來，反映了大蒜價格瘋漲現(xiàn)象?？v觀全國各地的大蒜價格發(fā)現(xiàn)，瘋漲與暴跌交替出現(xiàn)的情況頻繁發(fā)生，波動起伏很大。2010年以前，大蒜價格總體上處于低水平且平穩(wěn)的狀態(tài)，之后開始出現(xiàn)暴漲現(xiàn)象，2011年又大幅度跌落，2012年大蒜價格再次出現(xiàn)暴漲現(xiàn)象。大蒜價格的暴跌給蒜農(nóng)帶來了重大經(jīng)濟損失，相反價格暴漲則會加重消費者的生活負擔，可見，大蒜價格的暴漲暴跌給市場經(jīng)濟造成了諸多不良影響。因此，對大蒜價格的變化趨勢進行準確預(yù)測，分析其劇烈波動的深層次原因，并提出應(yīng)對策略，對穩(wěn)定大蒜市場行情，保護蒜農(nóng)與消費者利益，有著重大的現(xiàn)實意義。

通過查閱文獻發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)學者對農(nóng)產(chǎn)品價格的研究主要圍繞以下三個方向進行：一是從研究對象來看，主要圍繞農(nóng)產(chǎn)品價格進行宏觀研究或針對某種農(nóng)產(chǎn)品價格進行微觀研究。例如，徐麗紅（2007）[1]從農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)性地位入手，指出了我國農(nóng)產(chǎn)品市場存在的不足，并提出了完善農(nóng)產(chǎn)品價格宏觀調(diào)控的思考與對策。邱書欽（2013）[2]、沈辰等（2011）[3]、侯冰凌等（2016）[4]分別對大蒜、蔬菜、天然橡膠等農(nóng)產(chǎn)品價格進行了微觀研究。二是從研究內(nèi)容來看，主要有關(guān)于大蒜價格波動特征和影響因素方面的研究。例如，邱書欽（2013）[2]利用有關(guān)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)大蒜價格的波動具有周期性、趨勢性、集簇性和高風險性、低回報性等特征；李京棟等（2015）[5]通過構(gòu)建VAR模型對影響大蒜價格變動的因素進行分析發(fā)現(xiàn)，貨幣供給對大蒜價格波動的影響最大，其次是成本消耗和氣象災(zāi)害，而替代品價格的影響最小；邵作昌（2011）[6]研究了大蒜價格與其產(chǎn)量、時間變量、需求函數(shù)和供給函數(shù)等變量的內(nèi)在聯(lián)系，解釋了大蒜價格上漲的必然性。三是從研究方法來看，主要運用了定性與定量分析。丁超（2010）[7]運用經(jīng)濟學的基本原理進行定性分析，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)量減少、需求旺盛、種植成本加大、人為炒作和菜價普遍上漲是大蒜價格暴漲的原因。沈辰等（2011）[3]通過構(gòu)建ARIMA模型對黃瓜、西紅柿、大白菜等蔬菜價格進行定量分析，確定了蔬菜價格的變動趨勢并進行了準確預(yù)測。可以看出，在對農(nóng)產(chǎn)品價格進行研究的文獻中，ARIMA模型是一種比較成熟有效的定量分析法，目前尚未發(fā)現(xiàn)將該方法應(yīng)用在大蒜價格波動方面的文獻。鑒于此，筆者擬以青島市近5年的大蒜價格為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，在分析原始時間序列數(shù)據(jù)特征的基礎(chǔ)上，建立ARIMA模型，對大蒜價格進行擬合和預(yù)測，以期為相關(guān)部門、蒜農(nóng)、經(jīng)銷商和消費者提供有價值的參考意見。

1ARIMA模型分析方法

ARIMA模型（autoregressive integrated moving average），又稱差分自回歸移動平均模型，其實質(zhì)是自回歸模型（AR模型）、移動平均模型（MA模型）、自回歸移動平均模型（ARMA模型）和完整的ARIMA模型的統(tǒng)稱，通常用于對時間序列數(shù)據(jù)進行擬合和預(yù)測分析。ARIMA模型的基本思想是用因變量過去的觀測值來預(yù)測其未來值，就是從觀測到的時間序列數(shù)據(jù)入手，先分析序列特征，然后選擇一個黑盒子，如果該黑盒子能將觀測到的時間序列轉(zhuǎn)化成白噪聲序列，即一串互相沒有關(guān)聯(lián)的隨機數(shù)字，那么這個黑盒子就是正確的，而該黑盒子就是要選擇的ARIMA模型。

構(gòu)建ARIMA模型的具體步驟為：第一步，判斷序列的平穩(wěn)性。利用SPSS 17.0軟件生成原始時間序列的自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖，然后觀察自相關(guān)圖中各個自相關(guān)系數(shù)的分布情況。如果各個自相關(guān)系數(shù)能隨機地分布在置信上限和置信下限之間，沒有任何可以遵循的規(guī)律，而且隨著滯后期的增加逐漸趨向于0，那么該時間序列就是平穩(wěn)的，否則就是非平穩(wěn)序列。第二步，對序列進行平穩(wěn)化處理。如果原始序列為非平穩(wěn)序列，可以通過差分的方法進行平穩(wěn)化處理，即用時間序列中每期的觀測值減去前一期的觀測值，表示為ΔYt=Yt-Yt-1，其中ΔYt就是差分后的序列。如果進行一次差分后的序列依然不平穩(wěn)，應(yīng)當進行二階差分，直至序列平穩(wěn)為止。第三步，識別模型的階數(shù)。AR模型的階數(shù)用p表示，取決于差分后平穩(wěn)序列的偏自相關(guān)圖的峰值個數(shù)。如果有一個峰值，則p=1。MA模型的階數(shù)用q表示，取決于差分后平穩(wěn)序列的自相關(guān)圖的峰值個數(shù)。差分階數(shù)用d表示。最終模型寫成ARIMA（p，d，q）。第四步，模型的參數(shù)估計。根據(jù)SPSS 17.0軟件生成的參數(shù)估計表，觀察自回歸模型和移動平均模型系數(shù)的取值及其對應(yīng)的p值。如果p值小于顯著性水平a，那么該系數(shù)是顯著的。第五步，模型合理性的檢驗。方法是利用SPSS 17.0軟件生成殘差序列自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖，如果所有的自相關(guān)系數(shù)表現(xiàn)為一個白噪聲序列，說明選擇的模型是合理的。第六步，利用模型進行擬合預(yù)測。擬合值與實際觀測值越接近，擬合的效果越好，預(yù)測值越準確。

2青島市大蒜價格ARIMA模型的建立

2.1數(shù)據(jù)來源與說明

城陽蔬菜水產(chǎn)品批發(fā)市場是青島市規(guī)模最大的農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)市場，1993年便被評為全國五大農(nóng)貿(mào)市場之一，并成為國家農(nóng)業(yè)部信息采集點。因此，其大蒜價格數(shù)據(jù)在整個青島市乃至周邊地區(qū)具有較高的代表性。本文采用該批發(fā)市場2012年1月—2016年11月大蒜價格周數(shù)據(jù)，共計237周，得到一個容量為237的價格數(shù)據(jù)樣本（見圖1）?？梢钥闯觯?012年1月份以來，大蒜價格經(jīng)歷了暴漲-下跌-持續(xù)上漲的變動過程。具體來說，從2012年1月—2013年6月，大蒜價格從4.0元/kg上漲至9.9元/kg，漲幅147.5%；之后開始下跌，至2013年7月達最低，為2.2元/kg；2013年7月以后呈現(xiàn)出持續(xù)上漲的總體趨勢，并伴隨著小幅度波動，從2.2元/㎏上漲至16.0元/kg，漲幅高達627.3%。可以說，目前大蒜價格已經(jīng)到達一個較高價位。

2.2數(shù)據(jù)的平穩(wěn)化處理

圖1 顯示，2012年1月—2016年11月青島市大蒜價格時間序列數(shù)據(jù)含有明顯的趨勢成分，數(shù)據(jù)不平穩(wěn)。運用SPSS 17.0軟件繪制原始序列的自相關(guān)圖（見圖2），發(fā)現(xiàn)所有的自相關(guān)系數(shù)（ACF）均明顯地超出了置信水平為95%的置信上限，可以判斷原始序列為非平穩(wěn)序列，需要對其進行平穩(wěn)化處理。首先對原始序列進行一階差分，發(fā)現(xiàn)依然有超過一半的自相關(guān)系數(shù)超出了置信水平為95%的置信上限，可見一階差分后的序列依然不平穩(wěn)。然后對原始序列進行二階差分，并繪制二階差分序列的自相關(guān)圖（見圖3）和偏自相關(guān)圖（見圖4）。圖3顯示，各個自相關(guān)系數(shù)隨機地分布在95%的置信限內(nèi)，沒有任何固定的模式，而且隨著延遲數(shù)目的增加逐漸趨于0，可以判斷二階差分后的序列為平穩(wěn)序列。

2.3ARIMA模型階數(shù)的識別與參數(shù)估計

圖3顯示，二階差分序列在k=2處出現(xiàn)一個明顯的峰值，因此MA模型的階數(shù)q為1。圖4顯示，偏自相關(guān)圖也在k=2處出現(xiàn)一個明顯的峰值，然后呈現(xiàn)截尾，因此AR模型的階數(shù)p也為1。由于對原始序列進行二階差分才得到平穩(wěn)數(shù)列，所以d=2。最終可以考慮采用ARIMA（1，2，1）模型。

對ARIMA（1，2，1）模型進行參數(shù)估計，詳細結(jié)果見表1。表1顯示，自回歸系數(shù)為0.233，其t統(tǒng)計量對應(yīng)的P值為0.001，小于一般的顯著性水平0.05，表明自回歸系數(shù)通過顯著性檢驗。移動平均系數(shù)為0.998，其t統(tǒng)計量對應(yīng)的P值為0.000，也小于一般的顯著性水平0.05，表明移動平均系數(shù)也通過顯著性檢驗。因此，該模型的數(shù)學表達式為：Δ2Yt=0.233Δ2Yt-1+et+0.998et-1，其中Yt表示當期的大蒜價格，Δ2Yt表示當期的大蒜價格二階差分序列，Δ2Yt-1表示滯后一期的大蒜價格二階差分序列，et是當期的預(yù)測隨機誤差，et-1是滯后一期的預(yù)測隨機誤差。自回歸系數(shù)0.233表示在其他因素不變的條件下，二階差分之后滯后一期的大蒜價格每上漲1元/kg，對應(yīng)的當期大蒜價格將上漲0.233元/kg。移動平均系數(shù)0.998表示在其他因素不變的條件下，滯后一期的預(yù)測隨機誤差每增加1單位，二階差分后當期的大蒜價格將上漲0.998元/kg。

2.4大蒜價格的擬合和預(yù)測

在應(yīng)用ARIMA（1，2，1）模型進行擬合和預(yù)測之前應(yīng)檢驗該模型的合理性。繪制殘差序列的自相關(guān)圖（見圖5），發(fā)現(xiàn)自相關(guān)圖沒有固定的模式，表明殘差序列已經(jīng)是白噪聲序列，說明ARIMA（1，2，1）模型是合理的。

利用所建模型對237周的大蒜價格進行擬合，繪制2012年1月—2016年11月青島市大蒜價格擬合預(yù)測圖（見圖6），發(fā)現(xiàn)擬合值與觀測值基本重合且全部位于擬合上下限之間，說明擬合效果比較好，進一步驗證了該模型的合理性。對未來10周的大蒜價格進行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果為從第238周的16.3元/kg持續(xù)上漲至第247周的18.8元/kg，表明從2016年12月份開始后的10周之內(nèi)，青島市大蒜價格將持續(xù)上漲。

3政策建議

3.1完善大蒜信息體系建設(shè)

目前大蒜市場上的信息大部分來源于非官方渠道，在傳遞的過程中失真度較大，缺少真實性和有效性，導致蒜農(nóng)和經(jīng)銷商不能掌握真實有效的信息。蒜農(nóng)無法選擇合理的種植規(guī)模，經(jīng)銷商也不能把握收購和售出的最佳時機，最終使得大蒜市場供求不平衡，大蒜價格異常波動?？梢姶笏獾男畔Ⅲw系急需完善。面對青島市大蒜價格居高不下的現(xiàn)狀，為了能給廣大的蒜農(nóng)、經(jīng)銷商和消費者提供近期以及未來一段時間內(nèi)準確、全面、有效的大蒜價格、市場供求等信息，政府有關(guān)部門應(yīng)當建立一個大蒜信息平臺。該平臺負責搜集、統(tǒng)計和發(fā)布大蒜價格及其相關(guān)信息。這些信息公開透明化以后，蒜農(nóng)可以根據(jù)信息調(diào)整自己的種植規(guī)模，使大蒜產(chǎn)量趨于合理；經(jīng)銷商可以根據(jù)信息及時調(diào)整收購量和售出量。在蒜農(nóng)和經(jīng)銷商共同調(diào)整下，大蒜市場的供求不平衡狀態(tài)能夠得到一定的緩解，從而達到穩(wěn)定大蒜價格的目的。

3.2建立大蒜收儲制度

由于我國北方地區(qū)大蒜一年只能種植一季，因此一旦出現(xiàn)供求不平衡的狀態(tài)，只能等到第二年蒜農(nóng)調(diào)整種植規(guī)模加以平衡，這種調(diào)整顯然是不及時的；經(jīng)銷商的收購和銷售規(guī)模有限，因此其調(diào)整帶來的平衡效果也不夠顯著，這都會造成大蒜價格長期處于異常波動的狀態(tài)而得不到及時有效的緩解。因此政府有關(guān)部門應(yīng)盡快地建立大蒜收儲制度，當大蒜市場供過于求時收購市場上多余的大蒜并且合理地儲備起來；當大蒜市場供不應(yīng)求時把事先儲備的大蒜投放市場來增加大蒜的供應(yīng)量。該措施能夠及時、顯著地平衡大蒜市場供求，最終有效地穩(wěn)定大蒜價格。

3.3建立合理暢通的大蒜產(chǎn)銷渠道

在蒜農(nóng)種植大蒜到最終消費者購買大蒜的整個流通過程中，每個流通環(huán)節(jié)都會產(chǎn)生一定的流通成本，流通環(huán)節(jié)越多，總的流通成本越高，最終的大蒜價格就會明顯地高于合理價格。消費者承擔了高昂的最終價格而蒜農(nóng)也未必會取得較高的收益。為平抑大蒜價格，既能照顧消費者的利益又能讓蒜農(nóng)賺取可觀的收益，應(yīng)該盡量減少大蒜流通中間環(huán)節(jié)，建立合理、暢通的大蒜產(chǎn)銷渠道，實現(xiàn)大蒜產(chǎn)銷的短距離對接，減少流通成本，穩(wěn)定大蒜價格。

3.4推行大蒜集約化生產(chǎn)

目前我國的大蒜生產(chǎn)主要以單個的農(nóng)戶為單位，具有規(guī)模小、技術(shù)相對落后、成本較高、抗風險能力差等缺點。在缺少規(guī)模效應(yīng)及生產(chǎn)成本推動的情況下，大蒜價格不斷上漲。隨著現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展，越來越多的農(nóng)產(chǎn)品尤其是大宗農(nóng)產(chǎn)品都采用了集約化的生產(chǎn)方式。大蒜作為小宗農(nóng)產(chǎn)品的重要代表，依然適用于集約化的生產(chǎn)方式。與單品農(nóng)業(yè)相比，集約化農(nóng)業(yè)的優(yōu)勢在于生產(chǎn)規(guī)模大、具有規(guī)模效應(yīng)，生產(chǎn)技術(shù)先進、生產(chǎn)效率高，應(yīng)對風險能力強，這些優(yōu)勢降低了大蒜的生產(chǎn)成本，起到了從源頭上穩(wěn)定大蒜價格的作用。因此，應(yīng)當逐步地推行大蒜的集約化生產(chǎn)，建立大蒜專業(yè)合作社并引導單個的蒜農(nóng)加入；建立大蒜行業(yè)協(xié)會，為大蒜專業(yè)合作社提供咨詢服務(wù)，協(xié)調(diào)各個大蒜專業(yè)合作社的關(guān)系，監(jiān)督并指導大蒜專業(yè)合作社的合理生產(chǎn)。

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