1. 研究目的与意义
有关猪肉价格问题一直困扰着我国市场，进入2019年以来，生猪产业在遭受非洲猪瘟等的影响后，先是生猪大量被宰杀，猪肉供应量增加，猪肉价格一路走低。之后，猪肉供应量减少，导致在2019年下半年，猪肉价格出现大幅度的上涨。紧接着2020年新冠疫情全球性的蔓延，严重的影响了全球贸易进出口，直接对全球猪肉贸易产生冲击，猪肉价格进一步受到影响。猪肉是我国最重要的畜产品之一，其价格波动关系着我国居民乃至全国的经济健康发展。近几年来，猪肉价格频繁波动，严重影响了居民生活幸福感，同时对养猪业造成一定的冲击，引起大量学者关注和研究。
所以本文对有关猪肉价格的主要问题进行研究，涉及猪肉价格上涨带来的影响、影响猪肉价格的因素以及对猪肉价格的预测，以期为加快恢复生猪生产，稳定猪肉价格提供参考。
本文选题的意义在于分析影响猪肉价格波动的原因，开展有关研究及时把握市场情况，有利于及时采取科学合理的宏观调控政策，保证市场健康发展以及养猪业的稳定
2. 研究内容和预期目标
研究内容：
① 梳理有关猪肉价格波动的影响因素以及猪肉价格预测的相关文献和期刊；
② 影响猪肉价格因素以及猪肉价格波动所带来的生活影响；
3. 国内外研究现状
国内外研究现状：
谷国玲（2015）通过改进的GM(1,1)模型来预测猪肉价格，结果表明运用改进的灰色系统模型来进行短期数据预测具有较好的效果。但实际运用时则需要淡化旧信息，建立新信息模型来提高中长期预测准确度，具体来说就是运用等维递补方法。国内外都有大量的单一模型对猪肉价格波动进行研究的文献。例如，吴敬婷（2014）建立的灰色关联度分析法的畜产品价格预测的研究模型；王长琴（2019）利用VAR模型对我国的猪肉储备政策效果分析进行的分析研究；徐黄华（2008）认为GM(1,1)模型对猪肉价格进行预测的可操作性较好；国外有Lonnie（1997）运用神经网络模型对猪肉价格趋势进行分析和预测。目前，模型组合研究猪肉价格的相对较少，有两种模型的组合。例如，吴培（2019）将传统的常用于猪肉价格预测的ARIMA模型和GM模型运用神经网络进行非线性融合，构成ARIMA-GM-RBF模型对猪肉价格进行预测，理论上其拟合预测应优于单个模型，具有较小的相对误差。
根据国内外对猪肉价格影响因素的研究以及价格预测模型的使用，可以发现：
4. 计划与进度安排
首先，本文将在问题提出的基础上，基于研究现状回顾相关理论与文献，分析猪肉价格的主要影响因素。
其次，基于猪肉价格的影响因素和猪肉价格的历史数据，对数据进行预处理
再次，建立价格预测模型（灰色模型），根据预测模型得出预测价格，并对预测模型进行检验。
5. 参考文献
[1] 胡可.浅析猪肉价格上涨的原因[J].科技经济导刊,2020,28(10):240.
[2] 李若楠.当前猪肉价格上涨的影响及原因分析[J].今日养猪业,2020(03):47-48.
[3] 朱增勇,浦华.新冠肺炎疫情对全球猪肉市场及中国猪肉贸易影响研究[J].价格理论与实践,2020(04):16-19.
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