Page 94 - 《华中农业大学学报(社会科学版)》2021年第5期
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               300 , θ 2<0 ) 和 3 种预测方法组合的 6 种交叉建模方法的预测精度( RMSE ), 从而选择最优的权重函
               数和预测方法.
                   ( 3 ) 滞后阶数选择. C ( n ) GMIDAS 模型回归估计的第三个关键问题是确定滞后阶数( 高频变量
               滞后阶数 K 和低频变量自回归滞后阶数 p                  ).根据模型定义, K 越大则应用模型中的高频数据越多,
               认为模型估计将越显著, 而 K 越小就越接近于同频数据模型估计结果, 可能导致模型估计精度降低,
               但 K 也不是越大越好, 否则会对模型产生额外的“ 噪音”, 带来更大的负面影响                               [ 32 ] ; 对于不带自回归
               项的混频模型, K 的取值并不会影响模型估计的变量数, 故传统的 AIC 、 SIC 、 HQ 准则无效, 但对于
               加入自回归项的 C ( n ) GMIDAS 模型, 可以结合 AIC 、 SIC 等信息准则和模型估计误差、 样本内预测的
               均方误差进行综合研判           [ 23 ] .低频变量自回归滞后阶数 p 通常取 1 或 2 ( 引入自回归项, 将因变量的
               历史因素纳入模型), 考虑到同频 ARIMA 模型的自回归项 p 取 1 , 故 C ( n ) GMIDAS 模型的低频变量
               自回归滞后阶数 p 取 1 .高频变量滞后阶数 K 需要进行综合研判, 故将分别讨论不同高频变量滞后
               阶数 K 及最优滞后阶数的不同预测期h 下, C ( n ) GMIDAS 样本内预测误差和估计残差情况, 并与基

               准模型 PDL 、 ARIMA 模型比较.
                                ( )
                  二、 基于 CnGMIDAS 模型的鸡蛋价格预测

                 1. 变量选择
                   影响鸡蛋价格波动的主要因素可分为供给因素、 需求因素、 自然和经济因素等三类.其中, 供给
               因素主要包括鸡蛋生产养殖( 我国鸡蛋进出口量很小, 可以忽略) 等上下游环节中可能存在的影响因
               素, 如在产蛋鸡存栏、 商品代蛋雏鸡价格、 饲料( 玉米、 豆粕、 蛋鸡配合饲料) 价格等; 需求因素主要包括
               替代品价格、 居民生活水平等影响因素, 如替代畜产品( 猪肉、 活鸡、 白条鸡、 牛肉、 羊肉、 生鲜乳) 价格、
               城乡居民人均蛋类消费量、 城乡居民人均可支配收入等; 自然和经济因素方面, 考虑到新冠肺炎疫情、
               国际宏观经济环境对鸡蛋生产消费链上下游的一系列影响, 选用 PMI指数反映新冠疫情对市场经济
               的综合影响, 选用人民币汇率变动反映日趋复杂的国际环境下我国的实际社会购买力平价, 选用鸡蛋
               期货价格反映市场对未来现货价格的预期, 其中鸡蛋期货价格虽是综合各种因素得到的未来市场定
               价, 但目前国内金融市场并不成熟, 期货市场过度投机炒作问题仍然存在, 故期货价格虽对现货价格
               有一定的发现功能, 但更多的是反映人们对未来市场的预期, 主观判断仍占主导, 故仍需综合考虑实

               时变化的现货市场中各影响因素的综合变化.
                   变量选择是基于同频变量而言的, 故需先采取插值或加权平均的方法将 18 个日月年度混频数据
               转换为月度同频数据( 后续建模时将使用原始高频数据).首先, 运用时差相关法筛选, 考虑到我国鸡
               蛋价格的波动循环周期大致为一年半                  [ 9 ] , 蛋鸡生产的养殖周期一般为 36 个月           [ 25 ] , 本研究将探讨 18
               个自变量对因变量前后 18 个月即 36 期的先行、 滞后关系, 最终筛选得到 8 个先行指标( 表 1 ).其中
               鸡蛋期货价格由于 2013 年底才上市, 属于新兴期货, 上市初期市场交易量不大, 价格形成机制不完
               善, 对商品未来价格走势的预期能力不足, 价格发现功能未完全发挥作用, 故从统计学上根据历史数
               据实证判断其不是先行指标, 但鉴于其是市场对未来现货价格的综合预期, 且目前价格发现功能已初
               步显现, 构建混频模型时将探讨加入该指标后对模型预测效果的影响程度.其次, 运用 VIP 技术筛
               选, 得到 9 个VIP 值大于 0.8 的重要指标, 其中鸡蛋期货价格的VIP 值为 1.840 , 为所有变量中贡献
               度最高.
                   结合时差相关分析法和 VIP 技术筛选得到 4 个VIP 值大于 0.8 的先行指标, 即活鸡价格、 牛肉
               价格、 羊肉价格、 蛋鸡配合饲料价格.其中, 活鸡( 人工饲养的鸡活体, 包括蛋鸡、 鸡仔、 公鸡、 肉鸡等各
               个品种) 和蛋鸡配合饲料作为鸡蛋产业链的供给端变量影响鸡蛋价格长期波动, 通常认为在产蛋鸡存
               栏量是影响鸡蛋供给的直接因素                [ 8 ] , 但我国蛋鸡养殖主要集中在华北平原等中原地带, 养殖规模仍以
               中小规模为主, 受市场冲击、 交通运输等外在因素较大, 产蛋鸡存栏量增加并不一定会使各地鸡蛋供
               应量增加, 而活鸡和蛋鸡配合饲料二者基本上反映了鸡蛋产业链上游的大多环节, 如培育祖( 父母) 代
               蛋鸡的初始投入, 购买雏鸡的养殖投入, 饲养蛋鸡的养殖成本( 以上占蛋鸡养殖成本的超 90% ) 等, 且
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