宏观专题：猪价在年后将进入下降区间

敬请参阅最后一页重要声明 证券研究报告 第 1 页 共 13 页 宏观研究 猪价在年后将进入下降区间 2013.01.29 李体欣(首席宏观研究员) 孙路(高级分析师) 殷睿(助理研究员) 吴峰(助理研究员) 电话： 020- 88834052 020- 88836103 020-88836115 020-88836133 邮箱： litx@gzgzhs.com.cn sunlu@gzgzhs.com.cn yinr@gzgzhs.com.cn wuf_a@gzgzhs.com.cn 执业编号： A1310512070008 中国经济走势 专题重点数据 相关报告  《CPI先扬后抑，上升缺乏支撑》 20121231  《电煤价格并轨，撬不高成本压力》 _20121227  《CPI升至2.0，低通趋势未变》 _20121211  《云开雾散，潜龙升渊》_20121207  我们与市场不同的观点：  主要观点：对猪周期的时间跨度、蛛网模型的分析以及养猪企业的规模化对猪肉价格周期的影响有独特的见解，结合定量与定性的分析，提出猪肉价格将在2月份开始见顶回落，并在8月份触底的结论。  猪肉价格周期的产生原理 猪养殖户会通过补栏母猪来增加生猪的供给，这里存在大约一年的迟滞。补栏的母猪需要成长3个月才能进行配种，配种后的4个月形成较为稳定的仔猪供给。而从仔猪到肉猪出栏需要5个月。因此，从补栏母猪到形成肉猪供给一般需要12个月的时间。这种迟滞带来的是供需的节奏不一，从而衍生出猪肉价格的周期性波动。  关于猪肉价格周期的定量分析 这里我们引用到两个数学模型“谱估计”以及“蛛网模型”。 谱估计的目标是基于一个有限的数据集合描述一个信号的功率（在频率上的）分布，在这里测算的意义是希望从猪肉价格的变化中筛选出这一轮周期长度。低频区的最显著周期分量的长度为40个月左右, 关于猪肉价格周期的定性分析 这个周期比序列中所有的其它周期都较为显著和稳定。 在筛选出本轮周期时间后，我们引用蛛网模型，对以上周期时长进行调整。我们发现，蛛网模型对我国的猪肉价格有较强的解释性。在2001年6月到2003年3月的周期中，猪肉需求弹性与供给弹性几乎吻合，猪肉价格在当期的振幅处于均衡状态，即为蛛网模型的封闭式模型。而在随后的三个周期内，猪肉供给弹性大于需求弹性；此时，猪肉价格的振幅不断增大，周期时间亦不断增强,即为扩散式模型。同时，需求与供给弹性在判断具有一定的领先性。 我们分 别从猪肉疫情、补贴政策、行业集中度以及节日因素四个方面，论述定性因数对猪肉价格的影响。 结合定量与定性的分析，我们判断，猪肉价格将在年后见顶回落，价格的下降将持续至今年的8月份，下降幅度将在25%左右。 0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 16.0 -4.0 -2.0 0.0 2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 2001-032001-112002-072003-032003-112004-072005-032005-112006-072007-032007-112008-072009-032009-112010-072011-032011-11CPI:当月同比%GDP:当季同比%-4.00-2.000.002.004.006.008.0010.000.005.0010.0015.0020.0025.0030.002003-022004-012004-122005-112006-102007-092008-082009-072010-062011-052012-04大宗价:猪肉:元CPI:当月同比宏观专题 敬请参阅最后一页重要声明 证券研究报告 第 2 页 共 13 页 宏观专题/宏观研究 鉴于市场已经对猪肉价格周期已有一定的理解，首先我们对与市场不同的观点做一个简单的归纳。 图表 1 我们与市场的不同观点 数据来源： 广证恒生 1. 猪肉价格周期的产生原理 一般来说，猪养殖户会通过补栏母猪来增加生猪的供给，这里存在大约一年的迟滞。补栏的母猪需要成长3个月才能进行配种，配种后的4个月形成较为稳定的仔猪供给。而从仔猪到肉猪出栏需要5个月。因此，从补栏母猪到形成肉猪供给一般需要12个月的时间。这种迟滞带来的是供需的节奏不一，从而衍生出猪肉价格的周期性波动。根据养殖企业的盈亏情况，猪周期可以大致细分为7个时期。具体如下： 图表 2 猪肉价格周期特征 数据来源：WIND 广证恒生 细项 市场普遍观点 我们的观点 猪周期的时间跨度 认为是稳定不变的，具体时长在3年左右 认为是动态变化的，可根据定量模型对周期长度进行跟踪预测；并找出了影响周期长度以及振幅的主要定性因素。 关于蛛网模型的研究 认为猪肉价格周期是符合蛛网发散式模型的 给出了具体的原因，制作出可以动态跟踪的模型， 判断猪肉价格周期在“发散式”、“封闭式”以及“收敛式”之间的切换。 关于养猪企业的规模化对猪肉价格周期的影响 认为猪肉价格的波动，是由于中小型养殖企业的不合理调配供给导致的。 根据美国市场的经验，养殖市场的规模化并不会使猪肉周期消失，只会令周期时长增加，原因是由于大型企业的价格粘性更强。即使对猪肉价格预期正确，仍无法避免供需不平衡导致的价格周期性波动。 敬请参阅最后一页重要声明 证券研究报告 第 3 页 共 13 页 宏观专题/宏观研究 我们判断，现阶段是处在盈亏平衡期，年末的价格上升具有一定的特殊性：一方面，年末通常为猪肉的消费旺季。 图表 3仔猪与生猪价格比仍处在历史平均之下 图表 4 能繁母猪同比增速高位回落 数据来源：WIND 广证恒生 图表 5 年末是猪肉消费旺季 图表 6猪粮比在四季度上升 数据来源：WIND 广证恒生 另一方面，今年冬季气温较往年低很多，且持续时间长，导致对肉类的消费需求有所增加；但偏偏此刻出现“速成鸡”事件，猪肉对鸡肉的替代效应也进一步增加了猪肉的需求，成为推动此轮猪肉价格上涨的主要原因。 1.201.401.601.802.002.202.402009-02-102010-02-102011-02-102012-02-10仔猪与生猪的价格比周-6.00-4.00-2.000.002.004.006.008.004,200.004,400.004,600.004,800.005,000.005,200.002009-032009-072009-112010-032010-072010-112011-032011-072011-112012-032012-072012-11生猪存栏:能繁母猪万头生猪存栏:能繁母猪同比增速（右轴）%1,000.001,200.001,400.001,600.001,800.002,000.002,200.002,400.002009-032009-062009-092009-122010-032010-062010-092010-122011-032011-062011-092011-122012-032012-062012-092012-12定点屠宰企业屠宰量万头4.004.505.005.506.006.507.007.508.008.509.002009-06-032010-06-032011-06-032012-06-03全国大中城市:猪粮比价 敬请参阅最后一页重要声明 证券研究报告 第 4 页 共 13 页 宏观专题/宏观研究 图表 7 去年冬季温度较往年低 图表 8 四季度猪肉价格一路走高 数据来源：WIND 广证恒生 本文一方面通过谱估计以及蛛网模型对猪肉周期进行定量的数据分析；另一方面，结合实际的影响因素以及外国猪养殖业的发展历程对本轮猪周期作出定性的判断。最后，结合对猪肉价格定量与定性的判断，提出对本轮猪肉价格的展望。 2. 蛛网模型和Spectral estimation（谱估计）在猪周期中的应用及启示 Spectral estimation（谱估计）的目标是基于一个有限的数据集合描述一个信号的功率（在频率上的）分布，在这里测算的意义是希望从猪肉价格的变化中筛选出这一轮周期长度。功率谱估计在很多场合下都是有用的，包括对宽带噪声湮没下的信号检测。 通过ADF Test对原始的猪肉进行检验，对其进行对数化后再取差分，形成平稳序列x t，（pValue = 1.0000e-003，即通过单位根检验），样本为156，选定采样频率为1000，直接对序列进行功率谱估计。 图表 9 低频区的最显著周期分量长度在40个月左右 数据来源：WIND 广证恒生 主瓣在中频区域，信号峰在165Hz的地方；低频的信号峰在25Hz的地方；高频区的信号峰在375Hz的地方。低频区的最显著周期分量的长度为40个月左右,这个周期比序列中所有的其它周期都较为显著20.0 21.0 22.0 23.0 24.0 25.0 26.0 27.0 22个省市:平均价:猪肉元/千克 敬请参阅最后一页重要声明 证券研究报告 第 5 页 共 13 页 宏观专题/宏观研究 和稳定，它解释了序列x的样本方差中的大部分。 在筛选出本轮周期时间后，我们引用蛛网模型，对以上周期时长作一个调整。 传统蛛网模型理论是20 世纪30 年代英国著名经济学家卡尔多在研究商品的市场价格、供给量和需求量随时间变化出现时涨时跌、时增时减交替变化规律时提出的一种动态均衡分析模型。卡尔多把时间离散化为时段，一个时段相当于商品的一个生产周期，定义了传统蛛网模型。 传统蛛网模型的基本假设条件为:商品的本期产量Qst决定于前一期的价格Pt－1， 这里的一期设为一年，即供给函数为Qst= f(Pt－1)，商品本期的需求量Qdt决定于本期的价格Pt，即需求函数为Qdt= f(Pt)。基本与猪肉价格的情况相吻合。基本理论模型 如下： Qdt= α - βPt Qst= δ + γPt－1Qdt= α - βP