第4章 产业链分析主要看什么
4.1 供需平衡分析是基础
我们都知道供求决定价格，价格影响供求。所以想要了解未来价格变化的方向，首先要搞懂商品的供求情况，而供需平衡表则是分析供需平衡必不可少的工具。供需平衡表主要有三大部分：总供应量、总需求量、期末库存，从计算角度来讲，总供应量-总需求量=期末库存，期末库存越高，说明供应过剩越严重，期末库存越小，说明供不应求越严重。
总供应量又可以细分为期初库存、当年产量、进口量几个部分，用公式可以表示为：期初库存+当年产量+进口量=总供应量，其中期初库存就等于上一年末或者月末的期末库存，取决于我们做的是年度供需平衡表还是月度供需平衡表。总需求量又可以细分为消费量和出口量两部分，用公式表示为：消费量+出口量=总需求量。年度供需平衡表如表4-1所示。
表4-1 年度供需平衡表
我们一般用期末库存的高低来反映供求平衡的状态，但单纯看一个期末库存的高低有时候可能会引起误导，例如，当我们发现某个商品的期末库存较高时，并不一定说明供求过剩很严重，也有可能是这个商品每年的消耗量巨大，期末库存相对于年度需求量来说非常小。
所以为了能够更好地评价商品的供需情况，往往采用库存消费比来衡量供求之间的关系，库存消费比越高，说明供求过剩越严重，库存消费比越低，说明供不应求的情况越严重。库存消费比的计算方式是：期末库存除以上一年度或者月度的总需求量。
在构建商品的供需平衡表时，一般会同时构建两个供需平衡表，一个是年度的供需平衡表，来判断一下某个商品全年的供需平衡情况，是供求宽松，还是供求偏紧；另一个是月度的供需平衡表，主要用于判断商品供需平衡的节奏变化，如图4-1所示。
图4-1 年度供需平衡表与月度供需平衡表的作用
月度供需平衡表的主要作用是从月度总产能、检修计划、开工率等角度来计算一个合理的当月产量，再结合历史上的当月进口情况，预估一下本月的进口情况，再将上月的月末库存作为本月的期初库存，从而得到本月的总供应量。与此同时还要统计下游本月的消费量，主要根据下游的月度总产能、检修计划、开工率来计算一个合理的当月消费量，再根据历史上当月的出口情况，预估一个本月的出口情况，从而得到本月的总需求量。
有了总供给量和总需求量，我们就可以计算出月末的库存，以及当月的库存消费比，从而构建一个月度的供需平衡表。有了月度供需平衡表，我们就可以掌握商品更短周期的价格波动。但问题是，由于我们这里用到了预估，所以就需要分情况讨论，乐观情况、中性情况、悲观情况，做出三种不同情况下的供需平衡表，然后对供需平衡表进行进一步修正，如图4-2所示。
所以，我们所做的月度供需平衡表并不是完全准确的，它只是给我们的交易提供了一个简单的参考，我们还需要根据后期真实的数据对供需平衡表中的数据进行修正，在修正后的数据基础之上，再对未来的供需平衡进行新的预估。
图4-2 供需平衡表的情景分析
供需平衡表看似简单，但是真正做起来并不容易，对于散户交易者来说，几乎是不可能完成供需平衡表的，一般情况下只有机构交易者或者分析师才有足够的数据以及方法来构建商品的供需平衡表。对于大多数散户来说，在无法构建供需平衡表的情况下，利用库存这个指标来进行简单的判断也是可以的，这是一种退而求其次的判断方法。
如果交易者对如何建立商品的供需平衡表比较感兴趣，那么可以参考我写的一个简单介绍：
首先，商品的供需平衡表思路很简单，但实际上操作比较复杂，最终呈现的结果很简单，但你要把这个表中数据完全填好了，需要做大量的工作，所以操作上并不简单，而是相当复杂。
其次，从供需平衡表的项目来说，总供给包括当期产量、进口量，总需求包括消费量、出口量，总供给减去总需求，就是当期的供需缺口。然后我们再看库存，库存分为两种，一种是上一年度或者月度的结转库存，叫作期初库存，期初库存加上当期的供需缺口，得到的就是期末库存，本期的期末库存又是下一期的期初库存。然后，我们一般都会计算一下库存消费比，用一个指标来看一下供应过剩或紧缺的程度。
接下来，我们需要对供需平衡表里的每一项数据进行搜集、整理和处理。期初库存是比较容易获得的，一般都有第三方数据库给你统计好了，可以直接录入。
然后，你需要去预估逐月的产量，分工业品和农产品，工业品每个月的产量等于当月产能乘以当月开工率，它的产量可能比较连续，但问题是，你要统计全口径的装置，还要统计各个装置的运行情况，以及检修情况，每检修一天都会造成产量的减少，还有预期产能投放，可能到了某个月之后，整个行业的产能会发生变化。产量预测表如表4-2所示。
表4-2 产量预测表
从计算角度来说，你要知道每个月的总产能、开工率情况，从而计算出总的产量，然后看一下当月装置检修情况以及检修天数，从而计算损失的产量，总产量减去损失产量得到当月的预期产量。这里面还有个问题是你对开工率的预测，利润的不同，库存的不同，都会影响开工率，你想准确预测还是很难的。
上面是工业品的计算方法，对于农产品来说，通过种植面积、单产来预测产量，种植面积需要不断调整，比如USDA报告就经常对美国大豆种植面积进行调整。单产的影响因素就更多了，温度、水分、种植进度、灾害等，仅仅产量一个因素就能把你折腾半天。
接下来是进口量。进口量比较简单，直接查海关数据就可以了，基本比较稳定，当然你也可以通过跟踪买船的情况，来预测进口量，然后用海关数据进行修正。出口量也是如此，它的变化相对稳定。我们预测了产量、进口量，那么总供给就得到了。
然后我们再看消费量。有的品种下游消费十分分散，如果挨个统计费时费力，下游比较集中的品种可能还好统计一些。你还要搞清楚不同下游产品和这个上游原料之间的生产配比关系，需求端比供应端更难统计。有一个简单的方法，可以找几个下游典型的产品，然后根据他们对原料的需求占比来预估整个需求量。
举个简单的例子，下游有A、B两个主要产品，A占了这个原料需求的70%，B占了这个原料需求的20%，生产1单位A需要3单位原料，生产1单位B需要2单位原料，我们知道了A的产量为m，B的产量为n，那么生产A消耗原料就是3m，生产B消耗原料就是2n，那么3m+2n占了整个原料需求的90%，我们可以倒推出当月原料的需求量。
那么问题来了，想要知道当月A、B的产量，就又回到了产量预测上来，产能、开工率、预期产能投放、装置检修计划等，又是一个浩大的工程。当我们得到了需求量和出口量之后，总需求总算是搞定啦。
这样一来，整个供需平衡表的数据基本上都能够填满了，最后一个库存消费比，就是用当期总需求除以期末库存。库存消费比越低说明供求越紧张，库存消费比越高，说明供求越宽松。库存消费比变化与行情涨跌的关系如图4-3所示。
图4-3 库存消费比变化与行情涨跌的关系
需要注意的是，我们得到的这个供需平衡表并不准确，我们要在每个月实际数据出来之后，对我们预估的供需平衡表进行修正。在修正之后的基础上，重新对供需平衡表进行预估。
另外，关于开工率的问题，可能受到库存、利润的影响而发生变化，在进行分析的时候，我们一般采用情景分析法，分为三种情况，乐观情况下的开工率、中性情况下的开工率、悲观情况下的开工率，不同开工率下对应不同的产量，从而得到三个不同的供需平衡表。
当然，这里面还有其他一些细节问题，我不多说了。做供需平衡表不是一个简单的事情，比较烦琐，需要有足够的数据和耐心，还得有一定的方法，而且，它未必有效。相比较而言，我个人认为库存+基差+利润的交易逻辑才是真正简单有效的。
4.2 库存与利润在产业链中的分布
利润是任何一个行业的生命线，某个环节处于高利润阶段往往会导致该环节加大供应，短期在高利润的驱使下会导致开工率的上升，长期在高利润的驱使下可能导致产能投放，随着短期开工率的提高以及长期产能的投放，供应端的压力会越来越大，从利润传导到开工率和预期产能投放，从而改变产量，供应端开始发生边际变化，这是第一个效应。
另外，由于该环节处于高利润状态，高利润往往对应着产品的高价格，而高价格会抑制需求，随着利润的上涨，商品价格不断走高，对需求的抑制作用就会越来越强，从而导致需求开始变差，需求端开始发生边际变化，这是第二个效应。
当整个产业链某个环节发生利润变化时，会驱动供需两端发生变化，从而使产业链的结构发生相应的转变，产业结构发生转变之后，价格就会寻求新的均衡。因此，对整个行业进行分析，我认为最重要的就是去分析产业利润在产业链上下游的传导，以及在此过程中开工率、预期产能投放的变化。相关传导过程如图4-4所示。
图4-4 产业利润是行业分析的一个核心
可见，利润是任何一个行业的生命线，行业研究以利润传导为核心，根据利润在产业链中的传导跟踪产能与开工率的变化，进而推算产业结构供需平衡的变化，同时将各环节的库存作为监控指标。
除了利润之外，还有一个我们需要格外关注的指标是库存。我们都知道，供求决定价格，而供求相互作用的结果体现在库存数据上。正常情况下，高利润会驱动企业扩大生产，短期提高开工率，长期增加产能投放，从而增加产量，与此同时，需求端在上游高利润的影响下受到影响，需求不断下降，所以理论上库存会不断累积。
当上游企业在高利润的驱使下，把手中的资金转化为更加值钱的库存时，由于库存无法快速出售回笼资金，慢慢就会遭遇现金流的压力，就会迫使企业不得不去库存，降低价格，薄利多销，把手中的库存快速转化为资金。所以哪个环节库存较高，哪个环节就会面临较大的现金流压力，就会面临主动去库的问题，把库存转化为资金，如图4-5所示。
图4-5 库存价值与企业行为之间的关系
如果上游企业存在高库存的压力，那么上游可能会主动降价，高利润会逐步收窄，价格逐步下降；如果下游企业成品存在高库存的压力，那么下游企业对上游原材料的需求就会降低，久而久之，上游被迫也会慢慢降低原料的价格。相反，如果下游企业成品库存较低，那么未来就会存在补库预期，这个时候上游企业基本上不太可能选择降价，一般情况下会提价。
所以，对整个产业进行分析时，首先要观察产业利润在整个产业链之间的传导，当下利润主要位于产业链的哪个环节；其次，高利润会驱使开工率和预期产能投放发生相应的变化，我们需要跟踪开工率以及预期产能投放进度情况。
最后，供需相互作用的结果体现在库存上，我们最终还需要监控产业链各个环节的库存情况，从而把握整个产业链当下的格局以及主要矛盾在哪里，所以利润和库存是两个终极指标，开工率以及产能变化是需要跟踪的中间指标。
另外，关于库存，需要注意的是产业链不同环节库存的变化，例如，当下游需求较差的时候，社会库存不断下降，而厂库库存却在不断累积，由于社会库存下降超过厂库的增加，因此总库存也是下降的。
在这种情况下，我们不能够因为看到总库存下降，就盲目认为需求不错，而是需要结合产业链上下游的库存变化去判断需求情况以及上下游的心态。在这种情况下，往往说明市场需求并不好，或者预期市场需求较差，所以贸易商采取主动去库的策略，社会库存不断下降。
与此同时，由于生产有利润，所以上游生产商依然在不断生产，可以选择在期货盘面卖出套保，锁定利润，因此生产商产量不断增加，下游去库采购延缓，所以厂库库存不断增加，在这种情况下，价格往往容易承压下跌，如图4-6所示。
因此，我们无论是研究库存还是研究利润，不能只看单一环节的情况，而是需要结合产业链上下游一起进行判断，因为产业链各个环节并不是孤立的，而是会相互传导的，我们需要找到产业的问题在哪个环节，未来这个环节的出路在哪里，这是产业链分析的重中之重。
图4-6 根据产业链上下游库存变化的不同来判断需求
4.3 上中下游侧重点是什么
对于任何一个品种，我们不能孤立地只看产业链的本环节，也需要关注产业链的上中下游环节，从而把握产业的整体情况。上游主要负责生产和供应，下游主要负责消费和需求，中游起到了承上启下的作用。
正常情况下，对于产业链的任何一个环节，我们都需要了解其库存、基差、利润、产能、开工率等情况，这是基本面要素，如图4-7所示。
图4-7 基本面分析需要跟踪的基本指标
假设我们交易的期货品种处于中游，上游有生产商，下游有需求商，这个时候对于产业链本环节，我们需要关注库存、基差、利润、产能、开工率这几个重要指标。
对于上游的生产商，我们需要注意产业的集中度情况。集中度不同，产业定价的逻辑也不相同，完全竞争定价、寡头定价以及垄断定价都是不同的，所以对于上游生产商，我们需要了解其集中度情况，然后判断上游是完全竞争市场、寡头市场还是垄断市场。
对于完全竞争市场，高利润是不合理的，往往也是不可持续的；对于寡头市场，高利润也是相对不合理的，因为寡头具有不稳定性的特征，所以高利润的持续时间可能会长一些，但最终还是会回归正常利润；对于垄断市场来说，高利润就是合理的，而且持续时间非常长。
另外，上游主要是生产商，除了关注集中度情况之外，我们还需要关注产能、开工率和库存情况（见图4-8），这三个指标是相对重要的，产能和开工率决定新增产量，而库存是历史存量，综合起来就是上游的总供应。
图4-8 对上游企业需要关注的重点
对于下游的需求商来说，我们需要关注企业的现金流情况，因为下游主要提供需求，现金流情况的好坏往往影响下游需求，从而减少下游对本环节商品的采购数量。此外，除了需要关注下游的现金流情况之外，还需要关注下游的库存情况，如果下游库存较低，就存在补库需求，增加对本环节产品的采购；反之，如果下游库存较高，就会抑制对本环节产品的需求。对下游企业需关注的重点如图4-9所示。
图4-9 对下游企业需要关注的重点
如果想要研究得更加深入的话，可以细分到上下游的各个典型企业，例如下游企业的情况，除了上面提到的现金流情况、库存情况，还可以包括融资能力、相关发展计划等。
因此，总结一下整个产业链上、中、下游需要关注的重点，常规关注的几个点：库存、基差、利润、产能、开工率。上游需要着重关注的点：集中度、产能、开工率、库存，下游需要着重关注的点：现金流、库存、产能、开工率。
4.4 工业品与农产品的分析重点
工业品和农产品相比存在较大的不同，工业品的金融属性更强一些，所以受到宏观经济以及货币政策的影响较大，与此同时，工业品的供应周期相对较短并且能够连续供应，而需求端则受经济环境影响较大，所以对于工业品主要关注宏观经济、货币政策以及下游需求，如图4-10所示。
图4-10 对工业品需要关注的重点
与之相反，农产品的金融属性相对较弱一些，对宏观经济以及货币政策并不是很敏感，相反对国家的一些产业政策更加敏感，例如收抛储政策、关税政策等。此外，农产品的需求弹性较小，需求端相对比较稳定，而供应端往往容易受到天气以及自然灾害的影响，从而产生供需缺口，所以对于农产品主要关注产业、关税政策以及供应端的情况，如图4-11所示。
图4-11 对农产品需要关注的重点
因此，在期货领域当中，经常有一些交易者提到“工业品看需求，农产品看供给”这样的交易理念，这其中也是有一定道理的。
另外，需要注意的是，我们在进行基本面分析时，最常使用的一个分析工具就是供需平衡表，供需平衡表当中我们比较关注的一个指标就是库存消费比，因为这个指标最能够反映一个商品的供给和需求的相互作用情况，根据库存消费比可以判断出供给和需求之间的关系。
但是对于一些不太擅长去做供需平衡表的交易者，我们建议退而求其次，选择使用库存来代替库存消费比，严格来说这是不准确的，因为从公式来看，库存消费比=库存／当期消费，直接使用库存来替代库存消费比显然并不准确。
如果某个品种消费相对稳定，那么我们就可以简单地利用库存来替代消费比，因为在消费稳定的情况下，库存消费比的变化和库存的变化是一致的。所以，对于需求弹性较小或者需求相对稳定的品种来说，我们是可以退而求其次，直接利用库存来代替库存消费比去判断供需情况的。
根据工业品和农产品的属性，工业品需求弹性较大，供应相对稳定；而农产品供给弹性较大，需求相对稳定。所以，对于大部分工业品单纯看库存的变化不如参考库存消费比准确，因为过去100万吨的库存和现在100万吨的库存没办法比较，可能过去年消费200万吨，而现在年消费400万吨，需求弹性太大，因此，对于工业品单纯看库存来判断供需容易发生判断失误。
相反，农产品需求端基本上稳定一些，每年就消费那么多植物油，这个时候我们可以近似地利用库存来代替库存消费比去判断商品的供需关系。所以农产品比工业品更适合利用库存进行判断。
另外，需要注意的一点是，农产品内部也存在不同，有的农产品需求增速较小，而有的农产品需求增速较大，所以同样是农产品，有的农产品只看库存准确性高一些，而有的农产品只看库存准确性低一些。
以油粕为例，过去几年豆油的需求增速比较稳定，基本上每年增速在2%～3%，而随着人们收入不断提升，居民对动物蛋白的需求不断增加，蛋白需求每年以5%～6%的增速增长。相比之下，油脂的需求比豆粕的需求更加稳定一些，所以单纯看库存指标来判断各自供需的话，油脂比豆粕准确一些。
最后，对于工业品来说，一些细小的指标也需要关注，例如预期产能投放、开工率、检修计划、进口利润等；对于农产品来说，也有一些数据需要跟踪，例如种植意向、种植面积、天气、灾害、收割进度、USDA报告、MPOB（马来西亚棕榈油局）报告等。
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