黑色专题报告：螺纹钢月度供需模型探讨

期货研究报告|商品研究 专题报告 螺纹钢月度供需模型探讨 招商期货黑色专题报告 2023年6月21日 螺纹指数(白)&万德商品指数（橙） 资料来源：WIND,招商期货 研究员：赵嘉瑜 18620384018 zhaojiayu@cmschina.com.cn 投资咨询号：Z0017074 联系人：游洋 13426249707 youyang@cmschina.com.cn ·模型介绍 ·模型概述：2022年我国钢筋年产量2.37亿吨,占我国钢材年产量的17.7%，是钢材中产量最大的单一品种，也是整个黑色系商品的重要定价中枢。通过公开数据将螺纹供需情况进行量化，有助于交易者对当下供需情况做出理性判断，从而更好的把握螺纹甚至整个黑色系的发展方向。通过观测，螺纹钢市场的交易者习惯性使用供应和需求的环比变化之差 （即需求环比减去供应环比）来判定目前市场的供需强弱，并基于此选择交易方向。若需求环比减去供应环比为正值，则目前市场供需偏强，从基本面角度出发下月价格应该上涨。反之同理。 为了模仿该分析、交易思路，我们测算出螺纹钢的供应和消费量及它们的环比，并将供应、需求的环比之差与螺纹价格进行比对，发现螺纹供需环比差与价格存在一定关系。因此，可以通过领先指标预测接下来数月的供需量以及供需环比，进而预测螺纹价格。 模型亮点：由于通过公开数据较难精确计算螺纹供应量和需求量，但通过分别计算两者的环比可以很大程度上消除每一个数据点的不精确。 通过测算，若使用上海螺纹(HRB400E,φ20mm)现货月均价作为基准价，在2017年1月至2023年3月间，模型假设的准确率（即供需偏强且价格上涨或供需偏弱且价格下跌的概率）可达66%。因此，通过领先指标测算未来几个月的螺纹供需环比差值并预测螺纹价格有一定的理论依据。 模型的局限性：（1）该模型核心为分析供需相对强弱，属于微观范畴，而微观驱动在行情内的权重可能出现较大波动；（2）模型对价格变化的预测以定性为主，难以确定价格的变化幅度，需要结合其他模型进行定量分析；（3）对于未来的供需量预测存在主观因素；（4）通过公开数据计算的需求量、供应量与真实情况仍难免存在误差，尽管该误差已经很大程度通过使用环比消除但误差依然存在。 图1：螺纹钢产量、需求量环比差与价格（单位：元/吨） 20% 15% 10% 5% 0% -5% -10% 螺纹钢供需环比差上海螺纹月均价 6000 5500 5000 4500 4000 3500 2017/01 2017/05 2017/09 2018/01 2018/05 2018/09 2019/01 2019/05 2019/09 2020/01 2020/05 2020/09 2021/01 2021/05 2021/09 2022/01 2022/05 2022/09 2023/01 3000 资料来源：Wind,国家统计局,招商期货 ·风险提示：产业政策，极端天气，地缘政治事件等 敬请阅读末页的重要声明 一、模型介绍 1.模型思路介绍 本模型尝试通过计算螺纹钢需求环比与供给环比的相对强弱来预测未来螺纹钢价格。螺纹钢价格主要由供给和需求双方博弈的驱动，从供需角度预测螺纹钢的价格符合逻辑，且贴近实际交易者的行为思考惯例。具体而言，模型的假设为当月螺纹钢需求环比增长率高于螺纹钢供给环比增长率时，次月的螺纹钢价格将上涨；当月螺纹钢需求环比增长率低于螺纹钢供给环比增长率时，次月的螺纹钢价格将下降。模型中的螺纹钢供给量以Mysteel公布的长流程螺纹钢周度产量、电弧炉产能利用 率和钢坯进口量等数据计算得出，并与国家统计局给出的国内每月钢筋产量交叉验证；螺纹钢需求量通过房地产新开工和施工面积测算。后文将给出详细的计算和预测方法。 此外，需要指出我们在建立模型的过程中尝试过多种其他计算方式，譬如通过基建投资额测算出基建板块螺纹用量并加入需求端总用量，以及计算同比差而非环比差等。结果显示，仅考虑地产需求的环比供需模型准确率最高。这样的结果有一定的合理性：基建使用的螺纹数量波动较小，涵盖基建的总螺纹需求反而无法更好的反应需求的边际变化；使用环比差而非同比差得到的准确率更高，则印证了商品市场交易周期、平均持仓较短的特点。 2.模型准确性 通过使用历史螺纹钢供需环比差与用上海螺纹(HRB400E,φ20mm)现货月均价验证模型准确率，在2017年1月至2023年3月之间，模型假设的准确率（即供需偏强且下个月价格上涨或供需偏弱且下个月价格下跌的概率）为66%。结果表明，当月螺纹钢需求环比与供给环比的相对关系能够一定程度上影响下个月螺纹钢价格的变动方向。 二、供应端模型指标及计算方法 1.螺纹供应端测算方式 该模型对于供应端的测算方式为： 总供应量=高炉螺纹产量+电弧炉（中频炉）螺纹产量+进口钢坯轧制量 其中，高炉螺纹产量使用Mysteel长流程周产量（137家），电弧炉产量使用我们估算的电弧炉螺纹产能乘以Mysteel周度电弧炉利用率，进口钢坯轧制量则使用海关公布的方坯进口量（不考虑折损）。 此外，在2017年6月之前我们还考虑了中频炉螺纹产量，并根据2016-2017 年去地条钢（中频炉）行动的起始/截止日对实际产量的下行进行线性假设。由于 中频炉产量为表外数据，因此我们在模型中使用行业主流预估水平（7000万吨/年）。 图2：螺纹钢测算产量（分类别，单位：万吨） 电弧炉产量中频炉产量高炉产量进口轧制量 3,000 2,500 2,000 1,500 1,000 500 Jan-17Apr-17Jul-17Oct-17Jan-18Apr-18Jul-18Oct-18Jan-19Apr-19Jul-19Oct-19Jan-20Apr-20Jul-20Oct-20Jan-21Apr-21Jul-21Oct-21Jan-22Apr-22Jul-22Oct-22Jan-23Apr-23 Jul-23 0 资料来源：Wind,国家统计局,招商期货 由于Mysteel的电弧炉产能利用率数据始于2018年，因此对于2016-2017年的月度电弧炉螺纹产量数据通过世界钢协的年度电炉产量数据和Mysteel对于电弧炉螺纹产量占比推算得出。 通过将该算法得出的总供应量与国家统计局公布的全国钢筋产量交叉对比，发现从2016年至今月度平均误差小于5%。需要指出的是，由于钢联长流程小样本数据（137家）的样本钢厂由2015年至今未有更新，忽略了长流程产能扩张，因此近年来（尤其2020年后）使用该方法估算的螺纹产量对于统计局口径的钢筋产量的低估幅度有所加大。投资者可参考Mysteel由2020年开始公布的大样本数据对模型进行优化。 图3：螺纹钢测算产量与统计局产量对比（单位：万吨） 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 估计差值螺纹钢测算产量统计局产量 600 500 400 300 200 100 0 -100 -200 2017-01 2017-04 2017-07 2017-10 2018-01 2018-04 2018-07 2018-10 2019-01 2019-04 2019-07 2019-10 2020-01 2020-04 2020-07 2020-10 2021-01 2021-04 2021-07 2021-10 2022-01 2022-04 2022-07 2022-10 2023-01 -300 资料来源：Wind,国家统计局,招商期货 2.螺纹供应端预测方式 我们认为，在没有政策干扰的前提下，生产利润决定产量；对于进口而言，海内外价差决定净进口量。因此，对于模型中的产量预测（变动趋势）我们主要参考历史上类似利润水平时的钢厂产量变动趋势，辅以季节性进行调整。 图4：电弧炉利润与产能利用率（单位：万吨）图5：长流程螺纹利润与螺纹产量（单位：万吨） 资料来源：WIND,招商期货资料来源：WIND,招商期货 三、需求端模型指标及计算方法 1.螺纹需求量测算方式 螺纹钢是钢筋混凝土建筑的主要原材料之一，主要应用于建筑物承重框架及承重墙的结构中。螺纹钢产品下游分布集中，主要可分为房地产和基建两个板块，行 业通常认为其分别占螺纹钢总需求的70%和30%。由于基建行业涵盖的建筑类型多种多样，不同的建筑、项目类型耗钢强度区别较大，且获得各种建筑、项目数量 总量数据亦较为困难，因此较难相对精确算出基建板块的螺纹消耗量，行业通用的70/30权重显然并不准确。不过，前文亦有提到，若将基建需求通过基建固定资产投资简单转化为螺纹消费量并记入螺纹总消费量，反而会导致模型准确度下降。因此，模型暂时不考虑螺纹消费量中。 该模型对于需求端的测算方式为： 总需求量=地产新开工需求量+地产在建工程需求量 其中，新开工需求量和在建工程需求量分别为住宅、商业和工业地产的需求量的加总。具体计算假设见下表： 需求量(kg/m2) 新开工需求量 在建工程需求量 住宅 75 50 商业 90 60 工业 40 30 表1：住宅、商业和工业地产螺纹钢单位需求量假设（单位：元/吨） 资料来源：招商期货 为了平滑数据，开工、施工量使用近两月均值。新开工需求量直接使用各板块新开工面积近两月均值乘以单位需求量并加总即可；在建工程需求量使用各板块施工面积近两月均值除以18后（即假设工期18个月）乘以单位需求量并加总即可。 图6：房地产行业螺纹钢需求量（单位：百万吨） 资料来源：WIND,招商期货 2.螺纹需求量预测方式 根据需求量的计算方式不难看出，预测房地产需求量实际上等同于预测房地产新开工和和在建面积。影响房地产新开工面积的指标较多，各指标对新开工的预测能力亦众说纷纭。本模型选择使用土地成交面积作为领先指标对新开工进行预测。 对于施工面积，我们发现在房地产新开工、在建工程、竣工之间存在如下逻辑关系： 施工面积(当月)≈施工面积(上月)+新开工面积(上月)−竣工面积（上月）因此，在未来新开工面积可以通过土地成交预测的情况下，仅需对竣工面积进 行预测（模型中以季节性为主，辅以主观预测），便可得到未来数月的施工面积预 测。将未来的开工面积和施工面积预测值带入螺纹需求量测算方式中即可得到螺纹需求量预测。 图7：土地成交与房地产新开工（单位：万平方米） 资料来源：WIND,招商期货 四、模型不足及应对措施 模型的局限性 -该模型核心为分析供需相对强弱，属于微观范畴，而微观驱动在行情内的权重可能出现较大波动。 应对措施：对于此条并没有明显的应对措施，主观交易者需及时调整自身交易系统中微观、宏观因素权重，使其与当下市场交易权重尽可能一致 -模型对价格变化的预测以定性为主，难以确定价格的变化幅度，需要结合其他模型进行定量分析 应对措施：可以对供需环比差与螺纹价格进行回归分析，从而得到定量判断 -对于未来的供需量预测存在主观因素 应对措施：对于此条并没有明显的应对措施，因为任何预测或多或少的存在主观成分。不过，至少对于供给端，交易者可以通过获取更一手的工厂检修计划，从而更准确预测未来产量 -通过公开数据计算的需求量、供应量与真实情况难免存在误差，尽管该误差已经很大程度通过使用环比消除但误差依然存在 应对措施：交易者可以通过更微观、直观的一手研究，以获取更好的准确度 敬请阅读末页的重要声明 Page7 五、结语 2008年至今，房地产市场经历了数论大起大落，而在“百年未有之大变局”提出 5年后的2023年，房地产市场正经历着相当大的下行压力。在此时此刻提出研究与房地产需求息息相关的螺纹钢供需模型，似乎显得有些无足轻重甚至多此一举。 然而，长期来看，纵观全球主要经济体，房地产市场都是其支柱性产业。过去20年内中国的爆发式的房地产建设量虽不可持续，在历史的长河中可能也将会是昙花一现，但在后三条红线时代，我们仍相信房地产市场终究能够破而后立、否极泰来，在新的约束条件下找到新的均衡。在此，我们抛砖引玉，希望能够为现在和未来的螺