黄文玲，郑晓颖，Breda McCarthy，张大斌

（1.华南农业大学 数学与信息学院，广东广州 510642；2.詹姆斯•库克大学商业、法律与管理学院，澳大利亚汤斯维尔 4810）

生猪是我国主要的大宗交易农产品之一，也是我国居民主要的生活必需品。据国家统计年鉴数据显示，2013—2016年我国人均猪肉消费量占家庭人均肉类消费量的70%以上[1]。近年来，我国生猪价格周期性波动幅度比较大。自2000 年以来，我国生猪价格大致经历了4 个波幅较大的波动周期，某些地区波幅最高达到80%左右，不仅给生产者和消费者造成了利益损失，而且严重影响到整个农村经济的发展[2-3]。李骥泽等[4]认为，对未来价格周期波动趋势研究不足，不能及时指导生猪养殖户合理调整养殖结构致使养猪跟风，助推了猪肉价格波幅上升。因此，提前预测生猪价格对调控生猪市场供需关系、稳定猪肉价格有着非常重要的意义。

近年来，许多学者展开了生猪价格预测研究，分别用回归分析法[5]、时间序列分析法[6]、人工神经网络模型[7]、结构方程模型[8]、灰系统预测模型[9]以及以上模型的组合[10-11]等定量分析方法刻画生猪价格的波动趋势 ，为更深入探讨生猪价格的波动提供了理论与方法支持。本文将采用ARIMA时间序列分析方法对广东省生猪价格进行短期预测。

1 时间序列与ARIMA模型

时间序列分析与预测已经发展成为一种成熟的价格分析与预测方法，其中，ARIMA模型是时间序列分析与预测常用的方法之一[12]。ARIMA模型是1976年由G.E. P. Box和G. M. Jenkins提出的著名的时间序列方法，用于进行时间序列预测方面的研究，并被改进衍生出了诸多精度优良的模型。……