猪瘟疫情对猪肉价格的影响分析

我们使用价格变化率指标来表示疫情对猪肉价格波动的影响程度。我们将第t期的价格变化率PV t（Price Volatility）定义为：

相应地，将无疫情影响的价格变化率表示为：

将疫情影响下的价格变化率PV′t表示为：

将超常价格变化率A PV t（Abnormal Price Volatility）定义为：

将累计超常价格变化率CAPV（Cumulative Abnormal Price Volatility）定义为：

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根据上述公式，我们将无疫情和有疫情影响下的猪肉价格变化率、超常变化率、累计超常变化率计算结果列表如表8.17所示。并根据该表的数据，将考虑疫情影响的猪肉价格波动率作成折线图，如图8.11所示。

结合表8.17中的数据和图8.11，可以看出，在2018年8月刚开始出现“非洲猪瘟”疫情的半年时间内（2018.9—2012.2），猪肉价格比预期出现了一定程度的下跌，价格变化率和超常价格变化率均为负数。可见猪瘟疫情短期内会导致猪肉价格下跌。但是在接下来的8个月时间里，由于疫情仍未消除，猪肉价格迅速大幅上涨，价格变化率和超常价格变化率进一步拉大到近30%，再往后价格才逐步稳定，仅有小幅波动。到本文成稿之日，猪瘟疫情的影响尚未完全解除，猪肉价格维持在高位。从2018年8月到2020年6月近两年的时间里，由于疫情的影响，产生了85.02%的累计超常价格变化率。

为了检验猪肉价格的超常变化率是由于数据采集的随机性误差产生的还是是猪瘟疫情所带来的，还需要对疫情影响的显著性进行假设检验。本文使用t统计进行假设检验。构造的t统计量可以通过超常价格变化率A PV t除以历史猪肉价格变化率的标准误差计算得到。对于本次数据样本，历史猪肉价格变化率的标准误差为0.00733，因而可得到疫情影响下超常价格变化率的t检验统计值，如表8.17的最后一列所示。数据表明，绝大多数的t值都在［-1.96，1.96］区间之外，因而在0.95的置信度下，猪瘟疫情影响所产生的猪肉价格超常变化率是显著的。

表8.17　猪瘟疫情对猪肉价格的影响程度

续表

图8.11　考虑疫情影响的猪肉价格变化率

综上所述，猪瘟疫情会对猪肉价格产生显著影响：短期来看，疫情会促使猪肉价格下跌；但如果6个月内疫情仍未消除，则会引发猪肉价格的快速上涨。政府相关部门应作好预案，采取有力措施进行调控。