论文引用：

Tao Xiong, Zhenfeng Ma, Lee Schulz, Xinyue He*, Dermot Hayes, Wendong Zhang, Tracking the hog and pig inventory in real-time using nowcasting, Food Policy,2026, 140, 103071

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.foodpol.2026.103071

    近日，华中农业大学经济管理学院熊涛教授作为第一作者的合作论文“Tracking the hog and pig inventory in real-time using nowcasting”在农业经济学领域重要国际期刊Food Policy上发表。华中农大经济管理学院硕士研究生马振峰为第二作者，合作作者包括爱荷华州立大学经济系Lee Schulz教授、Dermot Hayes教授，西南财经大学何欣悦副教授（通讯作者），康奈尔大学张文栋副教授。

    全球主要生猪养殖国通常以季度频率披露生猪存栏量等核心产能数据，例如美国农业部发布的Hogs and Pigs Reports。生猪产能数据是研判未来生猪供给的关键指标，但其低频更新在面临市场剧烈波动时难以满足政策调控或经营决策的需求。

    为此，研究团队通过整合季度、月度及日度等共15个变量，如母猪分娩数、生猪屠宰量、猪肉价格及瘦肉猪期货价格等，在混频数据环境下，构建了基于动态因子模型的生猪存栏量即时预测模型，其能够利用更高频的屠宰与价格数据，实现对季度生猪存栏量的即时预测（Nowcasting），在每两次季度报告发布之间，预测模型可随新数据的发布，逐步生成十次实时预测，这为生猪产业提供了一种全新的实时监测与预测生猪产能的解决方案。

    研究结果显示，该模型能够在不依赖分析师主观判断的情况下，在官方报告发布前两个月就获得较为准确的存栏量预测值，且随着更多新数据加入，预测精度持续提升。相比简单基准模型、桥方程以及混频抽样模型等主流方法，该模型在整体预测精度上表现更优。尤其在猪流行性腹泻病毒暴发期等极端市场波动时期，该模型的预测表现优于分析师的事前预期。研究还发现，在季度报告发布前利用模型第九次预测信号建立期货头寸，可获得最高的百分比收益率和夏普比率，显示出该模型在实际交易中的潜在价值。该预测模型依托公开数据，能够以较低成本实现更高频次的存栏量估算，有助于优化生产与营销决策，辅助政策调控，并缓解因信息滞后导致的价格波动。

摘要

    美国生猪存栏量是美国农业部每季度发布的一项重要农业指标。在猪肉价值链出现中断的情况下，比如猪流行性腹泻病毒首次爆发和新冠疫情，就需要更频繁地报告存栏量。如果这些更频繁的估计准确无误，将有助于改善生产和营销决策，有助于政策评估，并有助于降低价格波动。本研究提出了一种混合频率动态因子模型，利用更频繁发布的生猪生产和价格数据，对 1993 年至 2024 年《季度生猪和猪只报告》中公布的存栏量进行即时预测。在每两份连续的《季度生猪和猪只报告》之间进行的每一轮即时预测中，我们利用不断更新的数据获得十次生猪和猪只存栏量的即时预测。我们的研究结果表明，在《季度生猪和猪只报告》发布前两个月就能获得相当准确的预测，而且随着新信息的不断出现，预测结果会进一步提高。在极端事件期间，动态因子模型的表现优于几种替代方法，并且其预测结果优于分析师在报告发布前的预期。政府机构和市场参与者可以利用我们的即时预测模型框架，以相对较低的成本更频繁地发布库存预估。

AbstractU.S. hog and pig inventory is a principal agricultural indicator published by the U.S. Department of Agriculture on a quarterly basis. During disruptions in the pork value chain, such as the initial outbreak of porcine epidemic diarrhea virus and the COVID-19 pandemic, there is a need for more frequent reporting of inventory levels. These more frequent estimates, if accurate, would improve production and marketing decisions, aid in policy assessments, and help reduce price volatility. This study proposes a mixed-frequency dynamic factor model to nowcast inventory estimates published in Quarterly Hogs and Pigs reports from 1993 to 2024, using more frequently published hog production and price data. In each round of nowcasting between two consecutive Quarterly Hogs and Pigs reports, we obtain ten nowcasting predictions of hog and pig inventory with progressively updated data. Our results show that reasonably accurate predictions can be obtained as early as two months before the release of a Quarterly Hogs and Pigs report, and they improve further as new information becomes available. The dynamic factor model outperforms several alternative methods and yields superior forecasts compared to analysts’ pre-report expectations during extreme events. Government agencies and market participants could utilize our nowcasting model framework to publish inventory estimates more frequently and at relatively low cost.

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撰稿  熊涛

审核  李谷成