藍鎵寶

(五邑大學經(jīng)濟管理學院，廣東 江門 529020)

1 文獻回顧

影響牛奶產(chǎn)量的因素較多，主要有：飼料成本、國內(nèi)牛奶價格、進口奶源價格等。牛奶產(chǎn)量對牛奶價格、飼養(yǎng)成本、防疫成本等相關因素的變化較為敏感。唐洪峰等人基于VAR模型，得出牛奶的飼養(yǎng)成本對牛奶產(chǎn)量起到約束作用的這一結(jié)論[1]；張南等人認為牛群中疾病的發(fā)生率會影響牛奶產(chǎn)量[2]；劉長全等人則從進口角度分析，認為牛奶的進口量會對我國的牛奶產(chǎn)量產(chǎn)生影響[3]；Mapato Chaowarit等人實驗得出，特定食物如Sweet grass(SG)能夠改善奶牛的瘤胃發(fā)酵，提高產(chǎn)奶量[4]。

綜上研究成果，現(xiàn)有的分析預測牛奶產(chǎn)量的方法并沒有考慮到乳業(yè)銷量波動加大且數(shù)據(jù)較少的行業(yè)特點。故本文利用支持向量回歸(SVR)集成計算這一方法，以減小噪聲，提高預測的精確度。

2 模型介紹

李鵬飛和張瑞認為，SVR是可把非線性樣本模型轉(zhuǎn)換成線性樣本模型的回歸工具[5]。SVR的主要原理是通過一個非線性變換x→φ(x)，將訓練樣本映射到高維空間，在高維空間通過核函數(shù)φ(x)實現(xiàn)線性變換。SVR在擬合模型時，允許模型有一定的預測誤差，能夠更好地貼合經(jīng)濟方面的預測。

Bagging集成算法是通過對原始樣本數(shù)據(jù)進行有放回的隨機采樣，使每個分類器之間的樣本數(shù)據(jù)不同的非線性系統(tǒng)的主流建模方法。Bagging集成個體之間相互獨立，可以并行運算，大大提高了檢測效率，具有更加廣闊的應用前景。

3 指標構建

3.1 國內(nèi)牛奶價格

根據(jù)供求理論，商品的價格會影響其供給。因此，牛奶價格上漲會導致牛奶產(chǎn)量的增加；反之減少。牛奶價格與牛奶產(chǎn)量呈負相關關系。

3.2 牛奶進口額

國外進口的奶源成為國產(chǎn)奶的替代品。當牛奶進口量增加，國內(nèi)牛奶產(chǎn)量就會受影響，生產(chǎn)者會調(diào)整產(chǎn)量，減少牛奶的供給，使得國內(nèi)牛奶產(chǎn)量減少；反之產(chǎn)量增加。牛奶進口額與牛奶產(chǎn)量呈負相關關系。

4 實驗

4.1 數(shù)據(jù)收集與整理

牛奶進口額、牛奶產(chǎn)量及其價格的相關數(shù)據(jù)都可在國家統(tǒng)計局查找得之，并把原始數(shù)據(jù)按照時間序列的順序整合排列[6]。

4.2 構建模型

構建支持向量回歸Bagging模型步驟如下所示。

首先，把31個樣本數(shù)據(jù)分為模型的測試集和訓練集，22個數(shù)據(jù)為測試集，9個數(shù)據(jù)為訓練集。

其次，從訓練集中隨機有放回地抽取4個樣本量為5的獨立數(shù)據(jù)樣本，并利用測試集依次對這4個獨立的數(shù)據(jù)樣本進行支持向量回歸分析，得到4個SVR模型。SVR模型的構建如以下所示。

(1)設f(x)=ax+b為SVR模型函數(shù)；

(2)通過求解SVR的對偶問題、核函數(shù)，得到SVR函數(shù)：

(1)

最后，對這4個SVR模型結(jié)果進行平均，得到2016-2020年我國牛奶產(chǎn)量的預測結(jié)果，如表1所示。

表1 2016-2020年我國牛奶產(chǎn)量的預測量

綜上，構建SVR集成計算模型的流程如圖1所示。

圖1 構建SVR集成計算模型流程圖

5 討論

結(jié)合現(xiàn)實情況，討論該模型的準確性。

(1)2016年，政府層面主導嬰幼兒奶粉產(chǎn)業(yè)注冊制改革，并且擴大“糧改飼”政策，深入推進供給側(cè)結(jié)構性改革，加之進口增加，中國乳業(yè)艱難前行，消費低迷，2016年的牛奶產(chǎn)量較2015年相比，減少了115萬t。

(2)2020年，受新冠疫情的影響，居民大多居家，減少外出，因此，牛奶等乳制品消費增加。不僅如此，9月份在線上舉辦了2020中國(國際)乳業(yè)技術博覽會，人們關注度創(chuàng)歷史新高，推動了牛奶的消費量。

6 結(jié)語

牛奶的消費不僅僅影響國民身體素質(zhì)，還能反映居民消費水平。因此，本文通過結(jié)合乳行業(yè)數(shù)據(jù)較少且波動大的特點，使用具有較強泛化能力以及化非線性經(jīng)濟研究為線性問題研究的SVR集成計算，對牛奶產(chǎn)量進行預測、分析。通過結(jié)合對牛奶產(chǎn)量影響較大的隨機事件，驗證了使用SVR集成計算以預測牛奶產(chǎn)量是較為準確的、可信的，說明國內(nèi)奶價及牛奶進口額與我國牛奶產(chǎn)量存在明顯的相關性。

利用SVR集成計算模型可以準確地預測牛奶產(chǎn)量的消費，有利于政府靈活調(diào)整牛奶的進口數(shù)量，平穩(wěn)國內(nèi)牛奶價格，提高居民乳制品消費量，提高國民身體素質(zhì)。但SVR集成計算也存在缺陷，國內(nèi)牛奶價格與牛奶進口額這兩個自變量之間是否存在自相關或者二重共線性的問題，需要進一步研究分析，以提高支持向量回歸集成計算模型的預測精度。