海水鱼价格风险预警研究范文

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摘要：根据价格风险体系的一般组成结构，文章以大菱鲆为例分析了我国海水鱼价格风险预警体系的组成。从产业的供给与需求及国家宏观政策等影响我国海水鱼市场价格的因素出发，以大菱鲆出池价格为例，作为海水鱼产业市场风险预警的警情指标，构建了我国大菱鲆产业价格风险预警的指标体系。运用BP神经网络对2012—2017年的季度调研样本作为原始数据对我国大菱鲆价格风险预警进行实证研究，研究表明，成鱼养殖面积、幼苗存量和牙鲆出池价格是大菱鲆价格变动的主要先行指标。验证了BP神经网络构建的风险预警模型对我国大菱鲆价格风险研究，具有实用性和可行性，并对针海水鱼产业提出了加强政府监管、提升方案有效性和加强技术创新等建议。

关键词：价格风险预警；实证研究；海水鱼；预警；BP神经网络

0引言

近年来，我国海水鱼价格波动频繁，严重影响了产业的平稳健康发展。因此，海水鱼产业亟待建立一个预警指标全面、预测准确且预警时间长的预警体系。本研究将从产品的供给和需求等主要影响因素建立基于BP神经网络模型的价格预警机制来分析我国海水鱼价格风险。关于预警体系的关键问题是对模型的构建，由于我国水产品供求过程是一种复杂的社会经济活动，所表现出的周期性欠规范并具有时变性、高度非线性及相关因素繁多等特点。因此，对于传统的计量经济预警法和专家经验法很难满足我国水产品价格预警的要求。在农业经济预警研究中，目前已提出的各种具体的经济预警模型较多，并且不断有新的经济预警模型应用到农业经济预警特别是水产品价格波动预警研究中来。例如，目前已提出的水产品产业预警模型有：水产品供需预警模型、水产品产量趋势增长率预警模型、水产品价格周期波动预警模型、水产品出口贸易风险预警模型和水产品生产预警模型等。另外还有一些用于需求量预测研究模型等也不断运用于农业经济预警研究中，如付莲莲等对江西省生猪价格波动的研究就采用了BP神经网络模型［1］；熊巍等在对果蔬农产品市场价格风险进行预警研究时应用了CensusX－13季节调整法、HP滤波法和风险价值法（VaR）［2］；IvánRamírezMo－rales等对商业鸡蛋生产曲线进行预警研究时采用的支持向量机预警模型（SVM）［3］；贺艳辉和袁永明等基于BP人工神经网络对罗非鱼价格预测进行应用［4］。综合当前关于农产品价格特别是水产品价格预测与预警的研究成果可以看出，目前关于农产品价格长期预测与预警相结合的文献较少，特别是关于我国水产品价格方面的预警研究。我国水产品市场经历了从计划到逐步放开的过程，产品的供求关系、内外部因素和市场特征等一系列复杂因素使我国海水鱼价格波动日趋剧烈［5］。本研究将在前人研究的基础上建立基于BP神经网络模型的我国海水鱼价格预警机制。

1海水鱼价格形成机理运用经济学理论

蛛网模型能够很好地解释了我国水产品价格的形成机制，产品的供给和需求是影响海水鱼价格的主要因素，突发性因素对海水鱼价格也有着外部推动作用［6］。

1．1产品供给方面

近年来，海洋中高端鱼生产养殖成本逐步增长，饲料价格、办公费用、仓储费用等上涨直接促使海洋中高端鱼生产养殖物质费用的增加；人工成本方面，随着社会经济的发展和城市化的进展促使农民工进城务工人数的增加，间接影响了生产养殖和技术人员人工费用的上涨。此外，国际原油价格涨跌对我国海水鱼生产和销售费用有着直接影响。

1．2产品需求方面

替代品的价格是海水鱼需求方面主要的影响因素，随着人均可支配收入的增加，对消费食品的质量要求也在提高，从谷类、畜牧类等食品逐渐转向水产品等高蛋白食品，但如果海水鱼价格涨得太高，人们选择消费其他食品，如猪肉、牛肉、羊肉等相关替代品。一般情况下，海水鱼价格和居民可支配收入呈正相关，但居民可支配收入对价格的影响会存在边际递减效应，海水鱼的消费量增长速度慢于收入增长速度。另外，本研究以大菱鲆为例，分析我国海水鱼价格风险预警，采取的都是季度数据变量，故牙鲆出池价格和半活舌鳎出池价格作为相关替代品价格。

1．3外部环境因素

除了产品的供给与需求的影响因素外，产业安全、国际汇率、经济与国家政策等外部因素对我国海水鱼价格变动具有一定的影响作用。如，2006年的多宝鱼事件直接导致了大菱鲆及其他相关海水鱼价格的下降。另一方面，随着国际贸易的开放，汇率变动改变我国海水鱼的国际竞争力从而间接地影响海水鱼价格。

2BP神经网络基本原理

2．1人工神经网络

人工神经网络是由大量神经元广泛互连而成的网络，是对人脑的一种抽象和模拟，反映了人脑的基本特征。在学习培训过程由信号的正向传播与误差的反向传播这两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经隐含层逐层处理后传向输出层。输出层的实际输出与期望输出存在差异时，则转向误差的反向传播阶段。误差的反向传播将输出误差以某种形式通过隐含层向输入层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号。这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程周而复始的进行。权值不断调整的过程，也就是网络的学习训练过程。此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度。

2．2BP神经网络模型

BP神经网络属于神经网络应用相对广泛模型之一，具有单向传播的多层向前网络，包括输入层、隐含层和输出层。上下层之间实现全连接，每一层神经元之间无连接。当一对学习样本提供网络后神经元的激活值从输入层经过各隐含层向输出层传播，在输出层的各神经元网络的输出响应。根据BP神经网络一般的预测问题都可以单隐含层的网络实现，如图1所示，其中输入层有n个神经元，隐含层有p个神经元，输出层有m个神经元。隐含层神经元个数和输入神经元个数之间可以按照p＝2n＋1的关系来选取。在实际操作中要不断调整各参数，观测训练学习的效果，找出最优的预测结果。

3大菱鲆价格预警体系构建

我国大菱鲆价格预警指标体系主要从产业的供给和需求两个方面寻找警源，分解各方面具体的价格影响因素。在警源分析基础上构建大菱鲆价格预警指标体系。该指标体系中有滞后性指标两个，分别为：苗种价格和半活舌鳎出池价格。同步性指标4个，分别为：成鱼季末存量、成鱼本季销售量、幼鱼生产面积和幼苗销售量。先行性指标3个，分别为：成鱼养殖面积、幼苗存量和牙鲆出池价格。从指标构成上来看，其指标体系所涉及时间领域包括了滞后期情况、当前情况以及未来的预期情况。大菱鲆价格变动前先行指标已提前发生了变化，可以用对未来的大菱鲆价格提前进行预测，及早发现警情。以上所有涉及的指标中其预测能力精确到每个季度。本研究选取的是近两年大菱鲆工厂化养殖生产平均成本和企业的机会成本之和作为生产的总成本，总成本与企业的风险回报之和设为均衡点，经长期跟踪调研和相关文献的梳理计算出均衡值为48．37元／kg。大菱鲆价格预警体系能够体现过去、近期和未来预测价格的走势及产业的发展态势。本研究选用不同颜色指示灯来表示大菱鲆产业的发展状况。具体为：红灯代表负向巨警，大菱鲆相关产业极度衰退，社会上因缺少产品而产生不稳定因素，而且很难使相关产业复苏，出池价格小于37．87元／kg；黄灯代表负向重警，大菱鲆及相关产业开始萎缩，各相关指标开始滑坡，经过努力能够使其恢复，出池价格处于（37．87，41．37）元／kg；绿灯代表负向轻警，大菱鲆及相关产业基本正常，个别指标可能出现滑坡现象，但长期发展可能出现重大警情，出池价格处于（41．37，44．87）元／kg；白灯代表无警，大菱鲆及相关产业处于繁荣时期，供需平衡，能满足全国人民的生活需求，大菱鲆市场运行良好，对国民经济的长期发展处于有利状态，出池价格处于（44．87，51．87）元／kg；浅蓝灯代表正向轻警，大菱鲆及相关产业部分指标过热，但价格没有出现显著上涨，出池价格处于（51．87，55．37）元／kg；蓝灯代表正向重警，大菱鲆及相关产业开始过热发展，价格迅速上涨，出池价格处于（55．37，58．87）元／kg；黑灯代表正向重警，大菱鲆及相关产业膨胀发展导致价格产生剧烈波动，亟须市场调控，出池价格的大于58．87元／kg。

4以大菱鲆为例的实证分析

4．1数据来源大菱鲆价格预警模型的构建

可选月度和季度作为时度。考虑到其他各指标数据的可获得性，本研究的预警时度选为季，根据我国大菱鲆养殖业的季度数据作为本研究的样本，建立大菱鲆季度出池价格预警模型，并对它进行预警验证，以检验结果的准确性。基于2012—2017年我国大菱鲆出池季度价格及各项指标的调研数据作为样本建立BP神经网络模型，采用神经网络模型预测方法对我国大菱鲆价格走势及其影响因素之间的关系进行探讨，得出稳定价格波动的主要因素和警源的辨析并给政府提供相关建议和对市场进行风险控制。（1）警情指标。以大菱鲆出池价格波作为大菱鲆价格预警的警情指标。价格高低反映了大菱鲆供给与需求之间的关系变化，正常情况下，大菱鲆的出池价格在一定的范围内上下波动，当价格大小偏离了这个范围时，便会发生价格预警，因此，价格的大小可以表明价格预警是否发生以及风险的程度如何。然后按不同颜色的灯将风险值进行分组，确定每个季度大菱鲆出池价格预警风险所对应的期望输出值。（2）警兆指标。经济预警的首要目标从产业的供给、需求和国家政策3个方面寻找警源最终确认警兆的变动情况来研究警情的大小。要实现我国大菱鲆价格预警，选择合理的警兆指标是关键，尤其是先行指标的选择至关重要，大菱鲆价格变动前先行指标已提前发生了变化，可直接对大菱鲆出池价格的变化进行预测。

4．2预警模型及结果

根据上述确定的我国大菱鲆价格预警指标可知，所建的BP人工神经网络模型的输入神经元个数为9，输出神经元个数为1，因此隐含层神经元个数为：2×9＋1＝19。5研究结论与讨论（1）成鱼养殖面积、幼苗存量和牙鲆出池价格是大菱鲆价格变动的主要先行指标。成鱼养殖面积决定着我国海水鱼（大菱鲆）产品的供给，供给增加必然带来价格的下降，供给减少带来价格的上升，应发展合理的生产养殖规模，提高产业进入门槛，减少产业剧烈变动引起价格大幅度的波动；幼苗存量主要影响当年产量的重要因素，对短期价格影响较大，关注幼苗存量是做好相应产品价格预警的重要影响指标因素；海洋中高端鱼产品之间存在着重要的替代关系，大菱鲆是牙鲆的替代品，所以做好替代品的价格预警有助于预测其他产品价格的预测。因此，准确掌握先行指标的变化对预警工作尤为关键。（2）大菱鲆价格预警体系的构建进一步说明了基于BP人工神经网络的我国海水鱼价格预警模型具有可行性和时效性。海水鱼属于水产品，其价格主要受供给和需求决定，但由于一些外界因素的冲击导致产品价格在短期内波动性很大，再加上我国养殖者主要以个体养殖户为主，生产规模较小，并在市场经济中处于弱势地位，从而由产品价格所引起的风险会使其遭受很大的损失。价格预警体系的成功构建与应用，可指导相关养殖生产者提前知道警情并采取有效预控措施，避免价格波动所带来的损失。先行指标的选择至关重要，产品价格变动前先行指标已提前发生了变化，可用来对价格的变化进行预测并发出相应的预警信号，可以帮助生产养殖者判断产业未来的发展状况，从而科学地预警降低产业的损失。我国海水鱼产业的发展受多种因素的干扰，给产业带来一定的内外冲击，因此对于先行指标数据的及时性和准确性是预警的关键。相关工作需要根据实际情况不断修正和完善。

6政策建议

我国海水鱼价格风险预警属于经济预警的范畴，具有一般经济预警的共性，同时又具有其自身的特点。水产品价格风险预警是经济预警理论和方法的具体应用，但在应用过程中要考虑产业的供求关系，如每年成鱼产量、养殖面积和消费者行为等。目前经济预警的方法众多，在选择合适的方法应用到海洋中高端鱼价格风险预警中时，需要充分考虑价格的特点和样本数据的可获得性。鉴于我国海水鱼产业，笔者提出以下建议。（1）加强政府监管。相关政府部门应加强对产业的关注程度，扶持我国海水鱼产业的发展。可分省、市、自治区建立产业监测站，提供尽可能多的实际有效的相关指标数据。这不仅能够为预警研究及其产业相关研究提供有力的数据支撑，与此同时，监测站的大规模建立也将提升我国海水渔业在水产品中的地位，促进我国海水鱼产业的繁荣发展，从而进一步缓解渔民的就业压力。（2）提升方案的有效性，提前做好准备工作。在制订预警方案之前或启动过程中，需相关部门进行严格的监管力度，确保预警方案在实施过程中信息的有效性和透明度，以便缓解公众的负面情绪，维护社会稳定，保持产业平稳发展。（3）加强技术创新。我国海水鱼价格波动与其生产结构和运输保鲜有着密切的关系，生产养殖过程中同样会受到不同的自然灾害带来的影响。因此，必须加强相关技术的投入，延长产品的运输保鲜过程，同时进行科学的养殖管理，提前做好灾害准备工作，从而降低价格风险发生的次数和程度。

作者：黄明红1，2，3，杨正勇1，2，3 单位：1．上海海洋大学经济管理学院，2．中国水产养殖研究中心，3．海洋产业发展战略研究中心