摘要
近年来，生猪价格受到内外部环境等多因素影响，价格波动高低起伏，产出与供应波动剧烈。与此同时，以生猪疫情为主的外生因素在全球多点开花。在多种因素的混合叠加下，不仅对居民、农民和经济产生了直接的影响，也使中国的社会稳定和可持续发展面临着重要挑战。而生猪产业是中国农业的重要组成部分，亦是中国城乡居民最主要的肉食来源之一，研究生猪价格的影响因素和预测问题对中国社会稳定和可持续发展都具有重要的现实意义。因此，需要加强对生猪市场的价格预测，以稳定市场价格、保障生猪产业可持续发展。 为了探索生猪价格的最佳预测模型和最优结果，本研究首先以蛛网理论和均衡价格理论为基础，对生猪价格进行时间序列分解，得到我国生猪价格波动特征。同时，为提取出影响生猪价格波动的主要因素，运用皮尔逊相关系数矩阵热力图分解出各影响因素间的共线性和对生猪价格产生的影响程度，从16个特征变量中提取出主要影响因素，形成生猪价格多因素预测数据集。在挖掘我国生猪价格波动规律和提取主要影响因素的基础上，分别应用随机森林（RF）、多层感知机（MLP）、支持向量回归（SVR）和整合移平均自回归（ARIMAX）这四个单一预测模型及ARIMAX-RF组合模型进行数据拟合，以寻找生猪价格预测分析的最佳模型及其最优结果，对生猪价格进行科学预测。本文主要研究结论如下： 1）从我国生猪价格波动趋势中发现，2003年到2022年间我国经历了五次完整周期性波动，其周期长度大致在3~4年间。整体来看具有长期性，目前正处于新一轮猪周期的缓慢上升阶段。从季节因素角度来看，生猪价格季节性波动幅度较大，存在淡季和旺季之分。特别地，生猪价格在特殊事件影响下价格会产生剧烈波动，具有不规则波动特征。 2）为了提取影响生猪价格波动的主要因素，从供应、需求和疫情因素这三个大类中选出17个指标因素，运用皮尔逊相关系数分析得出：仔猪价格、猪肉价格（去骨统肉）、猪粮比价和生猪养殖成本这四个影响因素为主要影响因素。 3）通过预测模型对比发现，ARIMAX-RF组合模型的预测结果优于其他模型，其决定系数、均方误差、均方根误差、绝对平均误差和平均绝对百分比误差分别为0.916、3.778、1.944、1.535和0.081，说明相较于单一模型，该组合模型能够弥补各单一模型之间的差异性，从而提高预测精度和稳定性。
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