生猪是我国重要的畜牧品种之一，是CPI的重要组成部分。猪肉需求受刚需影响，常年相对稳定，但部分时间受节日、天气等原因，也会出现阶段性消费增加或减少的现象，从而形成价格的季节性波动。

一方面，需求端受季节性及消费习惯的影响较大。中秋节、国庆节、春节等节日前夕，往往是猪肉的消费旺季。同时，南方有制作腊肉的习惯，秋冬季猪肉需求也较为旺盛。另一方面，供给端受气温变化、生猪疾病等的影响较大。夏季气温高，生猪增肥慢，跨省调运减少；冬季气温低，生猪购销受限。

生猪价格季节性分析方法

目前市场普遍采用传统的数据观察法来分析生猪价格的季节性变动趋势。通常做法是先通过交易软件获取生猪价格的历史数据，再通过Excel或其他统计工具来制作图表，进而对其进行简单的变动描述。这种方法的好处就是简明直观，坏处则是对波动的具体数值描述模糊，以至于不能在期货投资中制定更为精准的投资策略。

先运用传统方法对生猪价格的季节性变化进行描述，按季度分别查看。符合一季度因春节因素生猪价格处于当年相对高位的年份为2017年、2018年、2020年和2021年；符合二季度受节后需求不足影响，价格大幅回落的年份为2017年、2018年、2020年和2021年；符合三季度获得中秋节、国庆节提振生猪价格走高的年份为2014年、2015年、2018年、2019年、2020年、2022年和2023年；符合四季度受冬季因素支撑，生猪价格仅小幅回落的年份为2014年、2015年、2016年、2020年和2023年。四个季度同时符合季节性走势的为2018年和2020年。

若想在此基础上实现数据价值的再挖掘，就需要运用季节性分解模型进行处理了。

季节性分解模型介绍

季节性分解模型是时间序列模型的一部分，具有利用外推机制来表述时间序列变化的特点。

时间趋势一般分为四种：长期趋势，表现为长时间内序列取值随时间逐渐增加、减少或不变；季节趋势，表现为受到季节因素或某些习俗影响，出现有规律的变化；循环趋势，表现为序列取值沿着趋势线如钟摆般循环变动；不规则趋势，是把时间序列中的长期趋势、季节性趋势和循环趋势去除后的部分。

我们将IBM SPSS Statistics作为统计工具，将2014年1月至2024年9月的生猪月度现货价格作为基础数据，选用季节性分解模型中的加法模型，以此进行生猪价格季节性分解模型的实验室分析，具体数据见表1、表2。

季节因子表示生猪价格受周期内季节性影响的相对数。上述数据显示，1月、2月，季节因子为正，说明生猪价格在这两个月处于相对高位，但数值小于1，分别为0.86414和0.55941，说明确定性不足，故春节因素对生猪价格的影响并不十分明确；9月、10月、11月、12月，季节因子为正，分别为1.14400、1.10441、1.30052和1.10997，说明生猪价格在这4个月处于相对高位，且数值大于1，说明中秋节、国庆节、消费习惯和春节因素对生猪价格的影响正向且较为确定；5月、6月、7月，季节因子为负，分别为-1.36920、-2.01563和-1.46517，均小于-1，说明生猪价格在这3个月处于相对低位，且季节因素对生猪价格影响的确定性较高。

（作者单位：首创京都期货）