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猪周期快速入门小手册

2018-10-06 21:46:30

猪周期快速入门小手册摘要：猪价对于通胀很重要。由于权重高、波动幅度大、波动频率以年度为单位，在结构性通胀的大背景下，猪价对于我国通胀的影响力较大。目前，既存在瘟疫发生、猪价回升的短期现象，也存在猪价处于历史低位、环保门槛下行业集中度提升、存栏数据的有效性面临巨大争议等长期的问题，有必要对于猪肉价格相关逻辑进行重新审视。从上中下游看产业链。上游为原材料供应，成本主要为饲料，其中又以玉米为主；中游为生猪养殖，包括种猪育种、母猪妊娠及生猪育肥等环节，存在“345”的规律；下游对接消费市场。整体看，猪肉的需求稳定，价格波动主要来自供给，利润主要由猪粮比衡量。猪周期在价格上的表现。猪价呈现3-4年的大周期和1年左右小周期的叠加，大周期来自于深层的母猪产能变化，小周期来自于供给对价格的时滞下，产生的蛛网模型。未来怎么看？从大周期来看，仔猪利润刚刚触零，母猪价格平稳这意味着母猪产能仍然充分，目前大概率仍处于大周期的磨底阶段。从长远来看，在通胀预期下的库存调整、以及城镇化的进一步深化，结构性通胀和猪周期仍不会消失。 1、猪价对通胀为什么重要？结构性通胀的背景下，猪肉价格非常重要。这主要体现在我国的通胀具有显著的结构性特征，而猪肉价格对于通胀的影响较大，从基本面的角度，猪肉价格对于通胀的影响主要体现在以下三个方面： ①从权重来看，猪肉价格权重高。虽然经过2016年的基期轮换，食品整体权重下降，但是从权重来讲，猪肉占整体CPI的权重仍然在2.5%左右(2016年以前大约在3%左右)。事实上，猪肉只属于三级分项(食品烟酒-蓄肉类-猪肉)，但是其权重仍然高于大多数的二级分项(鲜菜2.2%左右，粮食、鲜果、水产品均不足2%)。 ②猪肉价格波动较大。从图1可以看出，猪肉和鲜菜CPI的轴刻度尺度是整体CPI的10倍，同时猪肉的波动幅度也要高于蔬菜。对于通胀的影响可以近似用权重和波幅的乘积来刻画。食品通胀与整体CPI在较长的时间内波动方向一致，但波幅要大得多，即所谓的中国的“结构性”通胀现象。 ③波动形态对于年内的通胀影响较大。除了权重高、波幅大之外，猪肉的波动频率大致以年度为单位，和通胀的考察周期接近，对于年内的通胀中枢有较大影响。作为对比，蔬菜虽然波幅和权重也相对较大，但由于波动的频率较高(大约在3-4个月)，这使得以年度为单位考察时，蔬菜价格的波动可以经历多个周期，所以对于年度的通胀中枢影响有限。综合来看，猪肉价格对于中国的通胀最为重要，而随着通胀预期逐渐抬头，CPI这一数据对于债市的影响权重也在提升。站在当下时点，既存在瘟疫发生、猪肉价格回升的短期问题，也出现了猪价处于历史低位、环保门槛下行业集中度提升、存栏数据的有效性面临巨大争议等长期的问题，有必要对于猪肉价格相关逻辑进行重新审视和更新。 2、猪肉行业的基本面概况对于一个行业的研究始于基本面的梳理。对于猪肉行业来说，基本面包括从猪肉行业的产业链条、猪肉的供需基本情况和以及研究中经常涉及的数据。 2.1、猪肉产业链从上中下游看产业链。生猪养殖行业的产业链条主要包括三个部分：上游为原材料供应企业，主要包括饲料和兽医动保；中游为养殖行业，包括种猪育种、仔猪繁育及生猪育肥等环节；生猪出栏后，下游对接屠宰场，经过屠宰加工、冷藏物流之后，进入终端消费市场。生猪养殖分为自繁自养和外购仔猪两种模式。顾名思义，两者差别在于仔畜的来源不同。通常而言，自繁自养模式没有仔猪购买费用的支出，因此养殖利润更高。两者之间的差距为仔猪养殖行业的利润，当该利润长期维持较高水平，通常意味着母猪的存栏出现不足，无法有效供应仔猪。在最近一轮长周期(2015-2016)的上行过程中，就出现了自繁自养相对于外购的“超额利润”，本文后面的猪周期部分，这将成为观察猪周期的重要指标。在上游的饲料部分，玉米和豆粕是主要成本。针对不同的畜种(种猪、仔猪)、以及不同的阶段和目的(妊娠、哺乳、育肥等)，猪饲料的配比有所不同，但大致均采用能量为主、蛋白为辅的结构。其中玉米是主要的能量来源，占比相对较高；而豆粕是主要的蛋白质来源，占比相对较低，两者的关系类似于人类食谱中的主食和肉类。一般来说典型的饲料配方中，玉米的占比最高，通常会超过50%。从整体结构来看，由于猪肉的主要成本来自于饲料，而饲料主要成本为玉米，所以通常采用猪粮比价(生猪出场价格/玉米批发价格)作为成本-收益分析指标。中游生猪生产的“三四五规律”。产业链中游的部分是生猪的生产过程：种猪育种、母猪妊娠和仔猪育肥。一般来说，种猪成熟配种需要3个月，母猪妊娠4个月，仔猪育肥出栏5个月，加起来正好12个月。后面我们将会看到，这种“三四五规律”决定了，猪肉价格短周期的波动时间大致以年为单位。 2.2、供需：稳定的需求，波动的供给下游需求稳定，价格的波动主要来自于供给面。量价关系和背后的供需矛盾是行业分析的基础。对于猪肉行业而言，下游需求相对稳定且刚性，消费量的波动幅度很少超过5%。从量价的变动来看，除了次贷危机时期，大部分时间内量价的运动方向呈负相关系，而价格飙升的2011年和2016年，消费增速均位于低位，这意味着供给侧是主要矛盾，否则如果需求侧为主要矛盾，量价应该呈现同向变动。需求侧：年度层面的稳定+年内的季节性波动。中国是猪肉消费大国，从体量上来看，大致消费了全世界一半的猪肉。全球目前年消费猪肉大约1.1亿万吨，而中国的一年的消费量在5500万吨左右，考虑到中国人口占世界人口的五分之一，这意味着中国人均如何开展人民陪审员候选人的资如何评判液压万能试验机的优劣之刚度的优劣区别
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消费猪肉的数量是全球平均水平的2.5倍。年内季节性波动，U型的消费量。猪肉的需求呈现季节性的波动。整体上看，从年内来看，猪肉的消费有明显的季节性，春节前为需求高峰，夏季为淡季，冬季为旺季。从猪肉的出栏来看，一、四季度出栏明显高峰，二、三季度的出栏年内占比较低。从量价关系来看，消费淡季却常常是年内价格上涨的时段。以商务部猪肉价格环比来衡量，二、三季度环比通常为正，而一、四季度则平均为负。这再次印证了，即使在年内的季节性的层面上，猪肉似乎也是供给侧主导的量价背离的走势。供给侧：国内生产占主导地位。猪肉供给侧的来源为国内生产或者进口。从占比上来看，国内生产占主导部分，在2008年之前，整体还呈现净出口状态，此后转为净进口。近年来，全年消费量5500万吨中，有约150万吨的净进口补充。结构上，供给端集中度提升。伴随着行业自身发展，以及环保门槛的提高，生猪养殖行业的集中度快速提升。根据农业部公开新闻显示，规模以上养殖户(年出栏数量超过500头)的出栏占比在2017年接近50%，而根据规划，在2020年这一数字将达到52%。在存栏整体稳中有升的情况下，全国的养殖户数持续下降，从2007年的超过8千万户，下滑至2015年的4千万户。ISO 783 金属材料高温拉伸试验
2.3、常用的猪价相关数据猪肉价格相关涉及的数据比较丰富多样。这里我们主要从量和价两个方面对于数据进行分类，然后在价格数据和体量数据内部再按照一定的逻辑进行细分。价的数据指数类和绝对值类价格数据。从价格来讲，指数类的数据包括：猪肉CPI的数据，月度公布的同比和环比。绝对的价格类的数据为：综合类指标：wind公布，原始来源于中国畜牧业信息网，22个省市平均价数据：包括仔猪、生猪、猪肉和上游的玉米、豆粕价格，以及猪粮比价的数据。此外，中国政府网公布生猪、玉米、猪粮比价和二元能繁母猪的价格。高频数据一般有国家相关部委和统计公布：发改委公布的36城猪肉平均零售价(日度频率，2015年6月开始公布、目前仍在更新)、统计局公布的50个城市的平均价(后臀尖和五花肉，周度频率、2009年2月开始公布，2017年底中断)、商务部公布的猪肉价格周度环比(2006年底开始公布、周度频率、目前仍在更新)；农业部公布的平均批发价(2013年底开始公布、日度频率、目前仍在更新)。量的数据存栏、出栏类与屠宰量。对于猪价研究来说，量方面通常涉及存栏、出栏和屠宰量三类数据。在生猪养殖链条中，存栏代表着猪肉的供给能力，由于压栏现象的存在，出栏和屠宰量则代表一段时间的实际供给，从下图中可以看到屠宰量和出栏量高度吻合，而屠宰量数据和价格的负相关关系，再次印证了供给决定价格的框架。母猪的存栏量则代表仔猪的生产能力，可以衡量生猪补栏的能力。生猪和母猪的存栏数据均为月度数据，来自于中国政府网；而生猪出栏数据来自国家统计局的季度报告；生猪定点屠宰企业屠宰量则是来自农业部的季度数据。国际数据主要来源于美国农业部。除了国内的数据之外，美国农业部USDA(U.S。 Department of Agriculture)会以年度频率，公布世界主要中美经贸磋商中方声明让美放下大棒威胁
国家的生猪和母猪存栏、猪肉生产消费和价格数据。 3。当在讨论猪周期时，实际在讨论什么？关于猪周期最重要的一点，如同其它一切复杂决定因素下的单一价格(油价、金价)，猪肉价格也呈现出明显的周期性。而价格周期的背后，可能是多层日媒经济合作与海洋对抗都要安倍对华显两面
次产能的周期。 3.1。猪周期在价格上的表现：大周期与小周期 3-4年的大周期。从时间轴最长的数据来看，大致可以看到，大宗价格、零售价格、CPI猪肉分项的通胀，走势基本是一致的。从其中时间轴最长的数据来看(2005年年初为最早的顶峰)，按照“顶部-顶部”的划分发放，可以看出已经经历过三轮完整的大周期，大周期长度在3-4年，价格波动区间大致是15-30元，期间还会包含着数目不等的小周期。目前我们应该是处于第四轮大周期的过程之中。小周期：“345规律”下的蛛网模型。在3-4年的大周期之外，能够观察到一个明显的大约1年左右的小周期。如前所述，生猪生产存在“345规律”。依照这个规律，养殖户观察到利润信号对生猪存栏进行调整，大约需要1年的时间滞后反应在供给层面。根据母猪产能的充沛程电液伺服万能试验机的小故障问题解决办法
度、环保门槛等问题，反应的时间可能有所不同。同时，根据这一规律，能繁母猪(成熟母猪)的数量应该会与9个月后的生猪存栏数正相关(除去了母猪成熟的3个月)。从2009年以来的存栏月度数据中，基本符合这一规律。 3.2、长周期的产生：生猪的产能“嵌套” 利润决定补栏。无论是生猪还是母猪，利润都是补栏和存栏的重要参照指标。对于养殖户而言，利润(对于生猪养殖来说是养殖利润，对于母猪来说是仔猪利润)是重要的补栏信号。对于猪肉供给而言，母猪存栏是更“深层次”的产能。如同生猪存栏可以转化为未来的供应，可以衡量猪肉的供给能力。由于母猪的存栏可以转化为仔猪的供应，决定了生猪存栏的补栏能力：根据季度数据，母猪存栏增速与当季补栏(补栏=当季出栏+季末存栏-季初存栏)增速趋势相同。从这个角度来看，母猪的情况衡量了猪肉供给“深层次”的产能。如前所述，根据“345规律”，养殖户根据利润(价格)信号进行反应，1年之内补栏行为就可以转化为供给，那么周期应该在1年左右。同时，当利润升高时，养殖户的补栏行为会增加未来供给，降低养殖利润，这样我们应该观察到养殖利润整体围绕0附近震荡，大致情况类似于2012-2014年的情况。正常情况下，当利润较高时，养殖户会增加存栏，而存栏会转化为未来的供给，使得正常情况下，利润不应长期的大幅向上。但历史上的每一次大周期，猪价可大幅抬升至30元/千克的水平，养殖利润也随之水涨船高，如同2015-2016年数据显示的那样。猪价的主要矛盾来自供给，这意味着生猪补栏出现了问题，由于母猪存栏是仔猪的生产能力，是生猪补栏的源泉，这意味着至少在母猪层面存在了产能不足。母猪的单体产能提升，存栏数据失效。每次在猪周期底部的时候，都会有母猪被屠杀的新闻，而且从逻辑上来看，如果仔猪利润出现类似于2013年11月至2015年3月这样长时间的亏损状体，降低母猪存栏也是合理的选择。但是由于PSY 和MSY 的提升，很难直接衡量出母猪存栏的下滑是否就等同于仔猪产能不足。事实上，虽然09年以来，母猪存栏大幅下降30%以上，但出栏数量基本维持平稳。出售仔猪的毛利可以作为一个替代观测指标。单纯量的指标可能有一定失效，但价格信号可能更为准确，当仔猪出售利润较低时，意味着仔猪的供需相对平衡，反之则是生猪补栏的需求大于母猪存栏的供给能力。2015-2016年期间出售仔猪的利润飙升，就符合这一逻辑：养殖利润高，刺激生猪补栏，但是仔猪供需不匹配，仔猪价格飙升，进而仔猪的出售毛利也居高不下。母猪的产能不足是造成2015-2016盈利大周期的核心原因。当长时间出售仔猪的毛利在“水面”之下(2013年11月至2015年3月)，或者由于人工的宰杀，或者由于种猪的自动淘汰(种母猪淘汰“年限”在6胎左右)，种母猪的产能会出现较大的出清。而2015-2016还叠加了种种环保门槛，使得散户入场困难，母猪产能出现问题，无法有效的生猪补栏。仔猪短缺、生猪供给不足，反映在价格信号中，仔猪、母猪、猪肉价格三者共振向上，生猪养殖和仔猪出售的利润也长期居高不下。 4、对猪肉价格应该怎么预测？在总结了历史规律后，这部分我们来看看历史规律的视角下，目前的猪周期大概处于什么位置，对于未来怎么去预测。 4.1、猪周期目前的位置仔猪利润刚刚触零，母猪价格整体稳定。从上图可以看出，目前仔猪利润刚刚触及领的水平，相较上一轮周期的长期负增长，目前的仔猪利润刚刚触及零的水平，从母猪的价格来看，截止2018年7月底，母猪价格仍然处于筑底阶段。虽然从2季度(5月中旬)，生猪价格开始见底，但是母猪价格仍然处于筑底阶段。母猪价格显示了目前母猪补栏需求较低，仔猪利润反映了尚未有大规模的母猪产能淘汰过程。相对来说母猪的存栏数量仍然充足，生猪补栏比较顺畅。磨底过程中的小周期。仔猪利润刚刚触零，意味着母猪尚未经历深度的去产能，而母猪价格仍在筑底，意味着母猪产能并未紧张、母猪需求并不紧俏。从这个角度来看，按照大周期的运行阶段，目前大概率还是处于一个“磨底”的阶段，猪周期可能大致处于2013年左右的位置。2019年猪价的低点大概率不会高过今年5月的水平。从历史规律来看，大致的规律是，向下阶段的猪肉价格上升阶段相对较短，因为猪肉补栏比较顺畅，供给比较容易提升，所以价格上涨阶段相对较短，价格上涨幅度相冲击试验机的维护保养
对温和。我们倾向于认为，绝对价格大概率在2018年年内快要达到高点，目前14元/千克的价位已经从低点上升了40%，年内进一步上涨的空间不大。 4.2、结构通胀的视角通胀预期与库存放大器。对于结构性的通胀成因，业界已有较多研究，比较主流的看法是，在农产品整体供给调整时滞较长的大背景下，由于猪肉比较容易库存(容易压栏、且可以较长时间低温冷藏)，所以在通胀预期之下经由库存调整的“放大器”作用，猪肉和粮食等易于库存的产品价格波动较大。这一理论可以较好的解释，结构性通胀内部的排序：肉类和粮食较高、鲜果鲜菜较低，同时也可以较好的解释猪肉价格的波幅较大(正负方向上波动都更剧烈)。但是对于食品价格长期的中枢高于非食品，解释力度有限。巴拉萨-萨缪尔森效应视角下的成本推动。巴-萨模型传统上用来分析实际汇率，但是也可以用来解释结构性通胀的问题。模型的基本框架是工业农业两部门，劳动力自由流动，当工业部门技术进步较快时(或资本累积较快)，会提高工业部门的劳动边际产出，拉动工资上涨，劳动力自由流动的情况下，农业部门工资跟随上涨，但是农业部门缺乏响应的技术进步以及资本累积来“吸收”人力成本的上升，价格随之上涨。可以使用一个简单的经济学故事来阐明这一过程，即工业部门劳动生产率上升，单位劳动可以产出的产品翻番，保持其它不变，工人工资应该翻番。而产量和工资比例增长，工业品价格保持稳定。人力成本传导至农业部门，但由于技术进步较慢和土地约束，农业部门单位劳动创造的产品没有大的变化，即所谓的没有相应的技术进步“吸收”人力成本的上升，此时农产品的价格上升较快，因此就产生了农产品相对于工业品上涨更快的“结构性”通胀现象。由于工业技术进步这一过程，往往伴随着农业人口向工业部门的转移，也就是城镇化现象，根据这一假设，城镇化应该和结构性通胀相伴出现：而来自20国的跨国数据显示(2000-2013年)，城镇化越快，结构性通胀现象越显著。除了横截面上的跨国数据，以美国为例，进行时间序列上的对比也可以看出，城镇化越快的时候，食品的超额通胀也越明显，这一关系在时间序列上也成立。从这一角度讲，我国目前城镇化率为58%，距离美国82%左右的水平仍有差距，从这一角度讲，随着城镇化的深入，结构性通胀可能仍将是我国通胀的长期特征。另一方面，从美国的经验来看，即使在70年代后城镇化率相对稳定，结构性通胀现象显著程度降低，但是猪周期现象并未消失，仍然存在着3年左右的周期。考虑到美国的生猪养殖规模化程度较高、也有较为活跃的瘦猪肉期货品种，这意味着规模化的养殖、期货产品的推出，并不能消灭猪周期的存在。

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