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基于数据挖掘与可视化技术的生猪行情精准预测与分析

一、引言

1.1研究背景与意义

生猪产业作为农业经济的重要支柱，在我国国民经济中占据着举足轻重的地位。我国是全球最大的生猪生产国和消费国，生猪养殖历史源远流长，猪肉一直是我国居民最主要的肉类消费品之一。据相关数据显示，我国猪肉产量在全球猪肉总产量中占比接近一半，2022年我国猪牛羊禽肉产量为9227万吨，其中，猪肉产量5541万吨，占比60%，行业市场规模达万亿级。生猪产业的稳定发展，不仅关系到广大养殖户的切身利益，还对保障市场肉类供应、稳定物价水平以及推动农业经济增长具有深远影响。

然而，生猪市场行情长期以来呈现出显著的波动性，这给整个产业带来了诸多挑战。从价格波动来看，生猪价格常常在短时间内出现大幅涨跌，这种波动不仅受到市场供需关系的直接影响，还与饲料成本、疫病防控、政策法规、季节变化、消费习惯等多种复杂因素密切相关。例如，当生猪供应过剩时，价格往往会急剧下跌，导致养殖户面临严重的亏损风险；而在供应不足的情况下，价格又会迅速攀升，给消费者带来较大的生活成本压力。饲料价格作为生猪养殖的主要成本之一，其波动也会直接影响养殖户的盈利能力。近年来，随着玉米、豆粕等主要饲料原料价格的频繁变动，生猪养殖成本也随之起伏不定，进一步加剧了生猪市场行情的不稳定性。

准确预测生猪行情对于产业的健康发展和市场的稳定运行具有关键作用，主要体现在以下几个方面：

稳定养殖户收益：通过精准的行情预测，养殖户能够提前了解市场价格走势，合理安排养殖规模和出栏时间，从而有效降低市场风险，保障自身的经济收益。例如，在价格上涨预期较强时，养殖户可以适当增加养殖数量或推迟出栏时间，以获取更高的利润；而在价格下跌风险较大时，则可以提前出栏或减少养殖规模，避免过度亏损。

优化资源配置：对于整个生猪产业而言，准确的行情预测有助于引导资源的合理配置。养殖企业和养殖户可以根据预测结果，科学调整生产要素的投入，避免盲目投资和资源浪费。同时，这也有利于促进产业结构的优化升级，推动生猪养殖向规模化、集约化、现代化方向发展。

保障市场供应稳定：稳定的生猪市场供应是满足消费者需求、维持物价稳定的重要基础。通过准确预测生猪行情，相关部门和企业可以提前做好市场调控和供应保障工作，确保市场上猪肉的充足供应，避免出现供应短缺或过剩的情况，从而维护市场的正常秩序和社会的稳定。

提升产业竞争力：在全球化的市场竞争环境下，准确把握生猪行情能够帮助我国生猪产业更好地应对国际市场的挑战，提升自身的竞争力。通过及时了解国际市场价格动态和需求变化，我国生猪养殖企业可以优化产品结构，提高产品质量，拓展国际市场份额，实现产业的可持续发展。

综上所述，生猪行情的准确预测对于生猪产业的稳定发展、养殖户的收益保障以及市场的平稳运行具有至关重要的意义。在当前大数据和人工智能技术飞速发展的背景下，利用数据挖掘和分析技术对生猪行情进行深入研究和预测，具有广阔的应用前景和实际价值。

1.2国内外研究现状

在生猪行情预测领域，国内外学者已开展了大量研究，并取得了一系列成果。国外方面，研究起步相对较早，Harlow在1960年率先将蛛网模型理论应用于研究生猪价格周期，为后续研究奠定了重要基础。此后，Key运用该理论对生猪周期展开分析，并借助动态分析方法描述生猪价格偏离趋势后的波动情况。Dong等人也基于蛛网理论，指出养殖户对生猪市场价格的反应存在滞后性，且生猪价格主要由供给量决定。随着研究的不断深入，新的研究方法不断涌现。Chen和Zapata运用MGARCH-BEKK模型，对1996年6月至2013年12月美国和中国之间的生猪价格联系进行研究，发现中国生猪价格波动受自身价格波动和意外事件冲击影响，美国生猪价格波动则主要源于过去美国市场事件的冲击。Dawson采用谱分析法识别英国猪肉价格和生产的波动周期，认为该方法可用于对整个猪肉供应链中的经济主体进行短期和长期预测。Parcell对美国11年的猪肉月度价格数据波动性进行实证分析，发现存在季节性波动。Larson提出将生猪价格周期波动看作谐波运动的理论，为生猪价格周期分析提供了新视角。Lee等人运用DCC-GARCH模型探讨国际粮食价格、猪饲料价格和生猪价格之间的价格传递效应。Ruth等人提出非线性动态模型研究生猪价格周期，得出波动周期长度为2年的结论。Berg和Huffaker采用新的“诊断”建模方法研究德国生猪价格波动周期，揭示了需求不确定、养殖技术投资不可逆性和农民流动性驱动的投资行为等重要驱动因素。然而，国外研究在生猪价格预测模型的普适性和准确性方面仍有待提高，对于复杂多变的市场环境和众多影响因素的综合考虑不够全面