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从库存消费比视角 发掘潜在能源化工商品价格变化
http://www.31hgsj.com 2018-03-12 09:13:28 和讯名家
【中国化工试剂网】讯

库存消费比是反应基本面边际量的核心指标

  库存消费比与价格呈反向关系

  关注库销比0.6以下的做多机会,如何通过库销比判定行情类型

  库销比的弧价格弹性与基本面量化

  库存消费比相对变化可成为跨产品对冲参考依据

  库存消费比是反应基本面边际量的核心指标

  一、什么是库存消费比?

  库存消费比,简称“库销比”。库存消费比是本期期末库存与本期消费量的比值,即 库存消费比= 本期期末库存/本期消费量。专题中我们以月度消费量进行核算,即如果库存消费比等于1,代表当前库存可供一个月消费。库存消费比是由联合国粮农组织提出的衡量粮食安全水平的一项指标,在农产品(000061,股吧)领域已经有了丰富的实践和应用,本次专题重点研究能源化工产品的库存消费比与产品价格之间的关系,希望带给投资者启发。

  二、库存消费比的重要性

  众所周知,基于供应、需求、库存的平衡表研究是商品的基本面研究的核心。能源化工商品的供需以金字塔结构居多,即上游供应商集中且数量少,下游需求方分散且数量多。因此供需存三者之中,供应相对稳定且信息相对透明,需求和库存则存在变数,市场也往往在缺货或者需求大幅变动时出现趋势性交易机会。因此在研究行情边际变化的过程中,库存消费比指标能够同时反映商品库存和需求,自然成为研究的重要指标。

  库存消费比影响价格涨跌及价格弹性一、库存消费比变化与商品价格变化呈一定反向关系

  库存消费比是库存与消费量的比值,当某商品库存消费比上涨时,原因可能是库存累积或者需求减弱;当库存消费比下跌时,原因可能是库存下降或者消费增长。合理逻辑可推断出:库存消费比上涨时价格易下跌,库存消费比下跌时价格易上涨。我们通过观察PTA历史库存消费比与价格的关系也可以得出类似结论:

 

为了进一步验证逻辑,我们统计了从2012年1月至2018年1月连续73个月当月库存消费比变化与当月行情涨跌幅之间的关系,发现库存消费比下降(即库存消费比变化为负值)时PTA价格易上涨,库存消费比上涨时PTA价格易下跌。

  为了进一步验证逻辑,我们统计了从2012年1月至2018年1月连续73个月当月库存消费比变化与当月行情涨跌幅之间的关系,发现库存消费比下降(即库存消费比变化为负值)时PTA价格易上涨,库存消费比上涨时PTA价格易下跌。

 

 

根据以上分析,是否就意味着如果能通过未来平衡表对未来库销比进行预测,就能一定程度对未来行情价格进行预测?我们认为这依然值得商榷,实际上基本面研究正是基于相同的方法,库存消费比只是对该方法的一个量化体现。首先,平衡表准确预测的难度较大。其次,即使预测准确,市场行情也并非完全按照基本面运行。因此预测库存消费比也只能对未来价格起到参考作用,不可完全按此交易,下节论述也会证明这一观点。

  根据以上分析,是否就意味着如果能通过未来平衡表对未来库销比进行预测,就能一定程度对未来行情价格进行预测?我们认为这依然值得商榷,实际上基本面研究正是基于相同的方法,库存消费比只是对该方法的一个量化体现。首先,平衡表准确预测的难度较大。其次,即使预测准确,市场行情也并非完全按照基本面运行。因此预测库存消费比也只能对未来价格起到参考作用,不可完全按此交易,下节论述也会证明这一观点。

 

  二、回顾能化产品历史行情看库销比

  上节我们研究了库销比变化时行情涨跌,为了论证严密性,我们还要论证当行情发生趋势性波段时库销比的变化情况。这样才能更好诠释库存消费比与价格之间的关系。我们回顾2015年至今PTA、甲醇、MEG这三个品种涨跌幅绝对值超过15%的行情。

 

从库存消费比视角,发掘潜在能源化工商品价格变化

  通过观察以上图表,我们得出了4个结论:

 

  1、关注库销比0.6以下的做多机会。我们发现14次上涨行情中,平均起始库销比在0.67,其中有7次行情起始库销比低于0.6。我们认为0.6即可消费库存低于3周可作为警戒线,此时出现波段上涨的可能性加大。

  2、逆转型上涨:高库销比下的去库存。14次上涨行情中只有3次库存消费比降幅超过0.2,而且这3次起始的库存消费均较高,此类行情画像是库存累积后消费好转,价格上涨过程中伴随着明显的去库存,定义为逆转型行情。逆转型行情以弱势基本面(库销比较高)为前提,发生概率较小,较容易捕捉右侧机会。

  3、顺势型上涨:偏低库销比下的驱动。另外11次上涨行情可归为此类,顺势型上涨并不一定要伴随着大幅去库存,行情画像是良性基本面情况下(初始库存消费比较低),市场出现了短期驱动因素,造成价格上涨。此类行情关注基本面的变化的同时,更应当更专注于驱动因素是否消除或者兑现。

  4、充分非必要条件,下跌未必伴随累库。库存积压导致价格下跌似乎是现货市场中定律,从逻辑上确实也成立。但是反过来看,价格下跌一定伴随着库存积压么?实事证明近3年7个下跌波段中,库销比真正上涨的只有1次,2017年2至5月间的两个波段甚至伴随着去库存。由此可见,累库是价格下跌的充分条件而非必要条件,以后再遇到库存和消费没有变化,价格却不断下跌的行情,不要过度质疑下跌的合理性,历史早已多次重演。

  三、库存消费比的弧价格弹性:从基本面量化到商品估值

  库存消费比的弧价格弹性,即一个波段中单位库存消费比变化能够带来多少价格变化,我们通过区间涨跌幅/区间库销比变化得出。

  从逻辑上看,当库存消费比基数较低时,其变化对基本面的影响较大,反之亦然,真实数据也符合该规律。观察得出,当初始库存消费比较大(>0.8)时,弧价格弹性接近于1。当库存消费比较小(<0.8)时,弧价格弹性差异性较大,大部分落在2-4倍区间范围内。

  库存消费比弧价格弹性提出了一种从基本面量化到商品估值的方法。首先通过库存消费比简单量化当前及未来的基本面,得到当前库销比R0和未来库销比R1,然后通过历史回溯找到合理的价格弹性区间(E1,E2),最后计算出未来行情价格合理区间。假设当前价格为P0,则未来理论价格P1的区间范围是 (P0+E1*(R1-R0) ,P0+E2*(R1-R0))

  本专题仅针对21个波段样本进行分析,并且量化的基本面也绝非价格的唯一影响因素,提出库存消费比的弧价格弹性概念,希望能够带给致力于基本面量化的投资者启发。

  四、能化产业链综合库销比观察

  观察能化产品的历史规律可以发现,能化产品经常出现齐涨齐跌的现象。其原因可能有2个,一是原油等原料价格的上涨,带动下游产品成本推动型上涨;二是整体终端消费需求好转下的需求拉动型上涨。前一种上涨更多反应在原料价格的变化,而后一种上涨将会直观体现在能化商品综合库销比的下跌。

  下图我们将能化产品库存消费比均值与主要能化产品价格比较,发现2015年以来几次各个产品集体上涨行情,均伴随着综合库销比的下降(红色部分)。同时我们也注意到,并非综合库销比下降行情就一定上涨,我们也观察到了2次并未随价格的上涨(蓝色部分)。

  库存消费比相对变化与产品相对价格一、从库销比差看PTA加工费(上下游库销比)

  产品库销比能一定程度上代表基本面,那么两个产品的库销比之差就能代表这两个产品的基本面相对强弱关系。动态追踪两个产品库销比的差值,就是在动态追踪两个产品基本面的相对关系。在同一个产业链中,相对强弱关系的确定有助于进行产业链套利。

  在研究PX和PTA库销比相对关系的过程中,我们发现从趋势上看,(PX库销比-PTA库销比)增大时,反应PX基本面相对PTA更弱,加工费走强。(PX库销比-PTA库销比)减小时,反应PX基本面相对PTA更强,加工费走弱。

  二、从库销比差看MEG/PTA比价套利(互补品库销比)

  MEG和PTA共同作为聚酯主要原料,下游会根据两个产品的价格、库存情况差异化采购和备库,因此MEG与PTA比价成为业内关注的指标。库销比差反应基本面相对强弱逻辑在MEG与PTA比价上依然适用。

  图中红色部分是2017年5月起,MEG市场受到现货逼仓影响价格出现暴涨,同时比价也脱离了库销比差影响。但比价偏离终将被扭转,2018年2月底3月初,MEG现货市场价格连续下跌1000元/吨,8个交易日跌幅超过12%,MEG/PTA比价也回到了1.25。

  三、从库销比差看跨产品比价套利(跨产品库销比)

  库销比差的变化反应不同产品基本面的相对变化,该逻辑同样可以向产业链不相关的产品进行推广。我们将甲醇和PTA的库销比进行分析,发现跨产品间相对库销比一定程度上也能反映相对价格。(2016年甲醇极度低迷时效果略差)

  投资者在进行跨产品对冲时,往往喜欢做多一个偏强的产品,做空一个偏弱的产品。强弱的定义,一般是基本面定性判断或者价格走势定量判断。库存消费比可以从基本面定量的角度,帮助投资者分辨交易产品的基本面强弱。以下就是2017年末各个产业链主要产品的库销比以及前2个月价格涨跌情况:

 

从库存消费比视角,发掘潜在能源化工商品价格变化

  数据中我们发现除了甲醇在低库销比下录得跌幅以外,其他产品的相对涨跌幅均和起始相对库销比存在一定联系,这也是我们希望研究的方向。我们发现虽然横跨多个产业链,但大部分产品的库销比在0.5-1之间,库销比在我们单纯研究库存的基础上更进一步,有了一个度的概念。这个概念在产业链中横向比较存在较强的意义。当然我们也不可否认不同产品的库销比区间也存在差异,有统计方面原因,也有产品本身的原因。相信通过一系列细致的研究,我们能够规避库销比的产品属性,这时候库销比的横向比较会更有意义,在此我们就先不做展开。

 

  后记

  使用库存消费比来预测市场,同样要面临基本面研究的几大难题:未来基本面是否能够兑现?基本面是否已经反映价格?如何量化预期差对价格的影响?这些都是在历史数据回测中无法获取的,或者说单纯用库销比无法表现的。因此在基本面量化的路上依然任重道远,库销比仅仅是我们跨出的一小步。

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