对能源化工品种进行基本面量化的逻辑思考

　　作者： 臭鱼烂虾，授权对冲研投首发。

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　　供需平衡表与库销比

　　1、供需平衡表

　　基本面量化，主要逻辑点是从宏观基本面数据出发，找出对行业具有指标性特征的变量，进而对所关心行业的核心变量进行分析预测，为今后深入研究行业轮动与择时打下基础。

　　首先，作为基本面研究方法中一个相对客观的研究方式，供需平衡表在整个商品研究中始终占据了举足轻重的地位。而在商品的所有品种中，农产品(000061,股吧)领域首先开始流行这种研究方式，特别的油脂油料板块，依据USDA平衡表进行预测和判断行情的方式在市场中屡见不鲜。

　　反观能源化工板块，倘若我们也尝试着进行供需平衡表的制作，我们不难发现，整体能化品种的上游集中程度相对较高，其中也不乏纸浆、天胶这种上游具有农产品属性的品种。在此基础上，对于供应的测算是相对容易的（一般公式为产量+进口）。

　　反之，对于需求的测算（一般公式为需求+出口）则是能化品种制表的一大难题，很多品种下游的集中度较大并且目前可以获取得到的数据频率较低，这就对整体需求的测算造成了很大的困难。当然，虽然在短时间内我们无法将供需平衡表的理论覆盖到能化的全品种，但是我们选取了相对较为典型的品种进行了专题研究。

　　以PTA为例（图一），我们通过测算PTA月度的总供应量及总需求量（表中省略了具体分项条目），以此计算每月供需平衡的情况，即社会库存增减情况，来推断市场是处于建库存还是去库存的阶段。然后最终将供需平数据衡加在期末库存中反应当下市场的社会库存的量及其变化量。

　　一般情况下，我们将平衡表的实际值测算出来后，再往后去预估4个月的供需平衡情况（当月+下季度），以此来对市场未来的预期做一个相对定量的判断（具体详见能化品种年报）。

　　2、库销比

　　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。虽然上文提到的供需平衡表能反应出现阶段抑或是未来阶段的供需整体情况，但是作为对基本面量化方法的研究，我们需要的不仅是一个整体感官的判断，而是旨在用一个相对定量的指标去给基本面做一个定量的统计。在这种需求的背景下，库存消费比的概念就应运而生了。

　　举个例子，如果某品种的库存消费比等于1，代表当前的库存量，在市场中通过下游一个月的正常生产就能完全消耗。如果大于1，则说明当前的库存量已经超过了下游对于原材料1个月时间的需求量，反之亦然。在这种情况下，我们提出了两个问题：1、库销比的大小是否存在着边际效应；2、库销比是否能与商品价格形成某种规律。下文我们就针对这两个问题，从能源化工品种的角度进行求证。

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　　库销比与价格的反向关系讨论

　　1、库销比与价格存在着较为宽泛的反向关系

　　如图二所示，我们将PTA价格与PTA库销比比较，发现在图中，PTA价格与库存比存在着一定程度宽泛的反向关系。而从理论上看，库销比的降低代表着整体产业库存量，相对于下游需求对成本的消耗量降低。从基本面的逻辑上看，库销比降低代表着供需情况朝着偏紧的情况运行，反之亦然。

　　图二的数据是我们在18年12月初统计的。在图中，我们预测12月份PTA库销比仍会缓慢增加。按照反向关系的逻辑去推断，那么PTA价格在12月份也应跟随规律出现继续回调的行情。

　　如图三所示，PTA指数在12月初经历了一轮反弹上行之后，自十二月中旬又出现了连续下行的走势。那么我们按照指数的情况去测算一下PTA期价11月以及12月的平均值，我们发现，截止到目前为止，12月份的平均价格为6025元/吨，比11月份的月均价（6331元/吨）降低了306元/吨。这也印证了上文反向关系的推论。

　　2、库销比指数与价格存在着较为宽泛的正向关系

　　除此之外，我们再提出一个新的指数，定义库销比指数的公式为：库销比指数=1/库销比，以此将库销比指数再去跟价格进行比较。结果如图4所示，我们发现，以乙二醇为例，在将库销比更改成库销比指数之后，测算出来的时间序列与价格序列呈相对宽泛的正向关系。这将会让我们怼后市价格的判断更加的直观。

　　至此，我们验证了库销比与价格的关系，但是在此基础上，倘若我们通过未来的库销比去预测未来的价格，我仍需要在方向确定的基础上为价格加一个运行区间，来完善我们对于商品价格定量分析的逻辑。

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　　通过库销比讨论价格的弧弹性理论

　　上文中我们将库销比与价格进行了简单的比较，但众所周知，即便是宽泛的反向关系，其中基本面数据相比于价格也不可能存在规律的线性关系。因此，为了更好的量化库销比与价格的关系，我们对库销比数据进行更细致一步的处理，即去测算每一单位库销比变化伴随着价格的变化量是多少，以此来对价格相比于库销比的变化引入一个弧弹性的规律。

　　如图五所示，我们将PTA每一单位库销比价格的变化量测算出来，并且结合每一个值所对应的库销比水平进行升序排列。从图中我们可以直观的看到，在库销比相对较高的情况下，价格的弹性相对较低。并且在库销比无限大的情况下，价格的弹性均值基本接近于100%，即一单位每库销比引起的价格变动也是一个单位。反之，我们发现当库销比无限小的情况下，价格的弹性均值就相应的被无限放大。这一规律，同样在乙二醇上也得到了验证。（如图六所示）

　　综上所述，我们认为，价格的弧弹性与库销比的绝对值存在的反向关系，当库销比的绝对值无限减小，意味着在当下库销比范围内，价格的波幅就存在着无限大的可能。然后在这里，我们尝试提出一个价格的预测公式，我们设期初库销比为I0，期末库销比为I1（此处期初与期末代表要预测的区间的前后两个边际，而理论上，如果预测当月区间，则I0为实际值，I1为预测值；如果要预测未来一个月甚至几个月的情况，则I0与I1同为预测值）。紧接着，在我们得到一个库销比之后，我们需要通过回溯历史去确定一个价格合理的弹性区间，在这里将区间设为（E0，E1），然后我们定义P0为当前价格，P1为未来价格，那么未来价格相比于当前价格的公式可以表述为：P1=（P0+E0*（I1-I0），P0+E1*（I1-I0））

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　　通过历史行情回测库销比理论

　　图七：乙二醇库销比变化区间统计

区间	次数	平均	上涨概率	下跌概率
[- ,-0.1]	5	5.68%	80%	20%
[-0.1,0]	17	1.83%	58.82%	41%
[0,0.1]	6	-2.61%	33.33%	67%
[0.1,+ ]	5	-2.73%	20.00%	80%

　　资料来源：海证期货，卓创资讯 最后，我们把历史行情去进行一些统计来验证一下整个库销比的理论，如图（图七）所示，库销比在-到0的范围内，价格上涨的概率相对较大，反之，库销比在0到+范围内运行的时候，价格下跌的概率相对较大。虽然上图的概率看起来还并没有那么确定，其中的原因之一是我们在价格上只是单纯的利用了月度报价进行统计，倘若后期我们把盘面日度价格加权进去近而增加价格数据的精确度，预计概率方面也会有一定上调。

　　如图八所示，我们整理了近年来PTA的6次相对较大的涨跌情况进行统计，虽然数据样本相对较小，但是仍然可以得出以下结论：

　　首先，并不是价格上涨一定伴随着库销比的降低，从基本面来讲的话，并不是上涨一定由去库存驱动的。在建库存的情况下价格仍然可以上涨，反之亦然。其次，几次价格上涨的行情，平均的库销比初值低于50%。我们再把库销比的概念拿出来分析，低于50%意味着在相对较大的行情启动时，PTA当月的社会库存基本小于下游产业对PTA月度需求的一般，换句话说，可用的库存天数应低于15天。虽然整体样本数量相对较小也并不能展现整体化工的全貌，但是对于相对有限数据的分析和理解也能为后期的研究给予一些启发。

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　　总结

　　本文通过能化产业链的几个品种去展现了通过库存消费比去量化基本面的几种方式，以及到目前为止总结的结论和对未来的展望。文中提到的研究方法也会在海证期货能化品种后期的各种报告的被广泛应用。虽然上文中提到的内容，只是我们在基本面量化理论中迈出的一小步，但是笔者认为，对投研进行定量的演算推导，告别纯理论纯消息面的分析是未来研究发展的大趋势。因此，在量化基本面的道路上，我们还有很长的路要走。

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