中观景气研究系列之五：钢铁行业基本面景气度预测研究

本报告中，我们重点研究了如下问题：钢铁产业链结构和各环节收益成本因素；如何对相关标的营收来源和追踪方法进行分析；如何对钢铁及细分行业基本面景气度进行预测。 产业链结构：钢铁行业上游主要是铁矿石和煤炭采选，前者主要依赖进口，因此海外产品价格需重点关注；中游为加工环节，包括普钢和特钢；下游需求行业包括房地产、汽车和机械等，普钢和特钢存在一定差异，需具体分析。 营收拆分和追踪：从标的财报中可获取其营收行业和产品信息，对于每一块细分业务，重点关注如下指标：产品产销和价格、生产成本、下游需求分布。追踪产品生产/业务运行流程，可确定子营收和成本。 这一过程我们重点关注的是可追踪的标准化指标。 基本面景气度预测：对于预测指标，可从如下维度进行筛选：一，产品价格；二，产品产销量；三，下游需求；四，宏观环境指标。对于冶钢原料-铁矿石、普钢、特钢和钢铁行业，分别给出了其预测框架，结果与实际值趋势较为一致，且时效性更强。 在目前的基本面景气度预测框架下，各环节均可进行优化，且具有较强的适用性。后续一方面会完善指标，另一方面对模型架构进行优化，以使其结果更优。 1.行业基本面景气度预测 中观包括行业和风格两类划分方式，我们想要研究的是如何对其景气度进行刻画和预测，最终着眼于构建具有超额收益的投资组合。在已有研究中，我们将基本面景气度细分为基本面景气和交易景气。基本面景气研究的目标是对行业和风格营收或盈利情况进行跟踪预测，交易景气则是从量价维度判断行情是否已经提前或充分将基本面景气的变化反映在了价格中。对于相关研究，我们以基本面景气预测为主。 行业营收与量和价相关，盈利还需考虑成本价差。对应到标的或行业，其经营业务可能较为复杂，对其进行完全准确的追踪也并不现实。系统化基本面景气研究的目标是，把握核心业务来源和筛选关键可追踪高频宏观行业经济数据，重点对其经营走势进行追踪。与传统的预测方法相比，这一框架更多的是追踪。其目标是，将所能获取的信息纳入目标变量预测的调整中，对其趋势进行分析。 在本报告中，我们对钢铁及相关细分行业基本面景气度的预测方法进行了深入研究，重点研究了如下问题： 1.如何系统化的对行业产业链进行分析，其上下游行业是什么？ 2.如何对标的进行财务拆分，获取可追踪的关键指标？ 3.如何搭建钢铁及细分行业基本面景气度追踪框架？ 图1给出的是模型预测结果走势，结合后文结果可以发现预测结果与实际财务数据趋势较为一致，且有一定的领先性。从营收构成看，普钢主 图1钢铁细分行业基本面景气度预测走势 2.钢铁行业产业链分析 对于行业或风格基本面景气度预测，需要首先明确预测的标的，即要界定行业或风格的具体构成。同时，为分析营收变化和影响因素，需对其所处产业链位置及上下游行业构成进行研究。此部分我们首先对钢铁及细分行业构成进行分析，然后从产业链视角进行梳理。 2.1.行业基本构成：业务和成分标的 从行业构成看，钢铁行业上游为冶钢原料，包括铁矿石；中游为普钢和特钢加工。普钢标的占比超过50%，其次是特钢，冶钢原料标的占比最少。若考虑营收构成，普钢标的占比更高。从行业标的市值看，多数在500亿以下，即多数为中小盘公司。 从标的营收构成看，钢铁企业相对纯粹，并没有像煤炭等行业一样业务较为复杂。不过部分标的划分存在一定问题，尤其是冶钢原料行业。因此在后文基本面景气度预测时，会进行相应的标的剔除。 图2钢铁细分行业标的数量分布 图3钢铁行业标的市值分布 图4冶钢原料公司D营收分布-2021年 图5普钢公司B营收分布-2021年 钢铁上游企业开采成本相对固定，产能产量也基本不会有较大的变动，主要受价格影响；中游企业一方面成本受制于铁矿石和煤炭价格，另一方面也与下游需求和定价权有关。下图给出的是细分行业相对一级行业指数超额收益走势。可以发现冶钢原料波动相对较大，特钢行业超额收益显著，普钢行业区间跑输基准。因此，由于自身收益成本因素的差别较大，也导致行情走势部分区间并不一致。对于行业分类，部分会使用历史收益表现进行聚类。但在基本面驱动视角下，如何能够把握各行业核心的收益成本因素，我们认为是更重要和可靠的。 图6钢铁细分行业超额收益走势：表现差别较大 2.2.行业产业链梳理：收益和成本因素 钢铁行业是以从事黑色金属矿物采选和黑色金属冶炼加工等工业生产活动为主的工业行业，包括金属铁、铬、锰等的矿物采选业、炼铁业、炼钢业、钢加工业、铁合金冶炼业、钢丝及其制品业等细分行业。 从铁矿石储量看，我国占比并不低，但品味相对不高，钢铁冶炼所需要的铁矿石原料严重依赖进口，国际上铁矿石主要集中在四大矿山手中。 我国钢铁企业大多自备炼焦设备，焦炭自给率通常较高，基本能满足自身生产需求。因此在考虑成本因素时，海外价格影响较大，需重点关注。 图7铁矿石原矿储量分布-2021年 图8铁矿石进口占比逐年提高 下图给出的是钢铁行业整体产业链及各环节可追踪指标。上游主要是铁矿石和煤炭采选，其价格决定了行业成本端。铁矿石主要依赖于进口，焦煤冶金焦国内自给率相对较高。中游为加工环节，经系列流程得到生铁和粗钢，以及螺纹钢和热卷等产品。下游需求行业主要是房地产、汽车和机械等。若更具体的考虑普钢和特钢的差异，产品价格和下游需求端存在一定差别，需分别进行指标筛选。在我们所搭建的基本面景气度预测框架中，更多关注的是基于当前可得的信息，能够推断出的结论，而不会对这些影响因素的走势进行预测，因此也可认为是基本面景气度的追踪或者监测。也就是说，我们更偏向于应对的思路。 对于中游，又可区分为长流程和短流程，二者的投入品存在一定差异。 目前我国以长流程为主，因此后文考虑收益成本因素时，以此作为分析基准。 从国内钢铁行业毛利率来看，整体较低，原因主要是成本端可控性和定价权较弱。上游采选毛利率显著高于中游加工，且盈利弹性相对更大。 图9钢铁行业产业链及各环节追踪指标 图10钢铁中游：长流程和端流程 图11我国粗钢产量：长流程为主 图12钢铁行业标的毛利率分布 图13钢铁开采和洗选业毛利率走势 2.3.小结 为追踪公司盈利，需对其收益和成本因素进行梳理。此部分我们对钢铁产业链结构进行了梳理。那么在对行业基本面景气度进行预测时，需要做的是：一，确定其所处产业链位置；二，确定其营收驱动因素；三，提取可追踪定量指标。后文我们对这一问题进行具体分析。 3.财务拆分模型和可追踪指标 前文我们对钢铁行业产业链结构进行了梳理，对各环节成本收益因素有了一定了解。基本面景气预测的目标是追踪企业的盈利变化，方法是对其各项业务进行分析。此部分我们首先对钢铁行业代表性标的财务拆分模型进行分析，梳理其追踪原理；在此基础上，对各细分行业可追踪使用的关键指标进行讨论。 3.1.财务拆分框架：如何对公司经营进行追踪 基于图9中钢铁行业产业链逻辑，以及数据库中可获取的高频数据，可对热轧板、冷轧板、螺纹钢和中厚板等主要钢铁产品的盈利进行追踪。 表1中给出了几类钢铁产品的盈利追踪指标及计算方法。铁矿石及运费是基础的成本来源，冶金焦和煤炭是中间成本，废钢和硅锰作为额外的 表1:主要钢铁产品盈利高频追踪 图14主要钢铁产品模拟盈利与财报盈利对比：一致性强，且具有一定的领先性 3.2.可追踪宏观行业经济指标 前文我们对钢铁行业产业链结构和财务拆分框架进行了梳理。从结果看，首先确定公司主要营收来源，然后对各业务的收入和成本端分别进行追踪。价格端主要考虑铁矿石和焦煤冶金焦价格，以及普钢和特钢产品价格；需求端主要考虑房地产、汽车等投资和产量数据。具体到冶钢原料、普钢和特钢，还需针对分析和筛选，以获取核心的经营影响指标。 表2:钢铁及细分行业经济指标 3.3.小结 传统的量化研究中，我们一般会梳理很多指标，然后基于一定的标准，进行样本内筛选，并预期其可能在样本外也是有效的。从更具逻辑的视角，我们认为可以借鉴行业分析师的方法。 具体来说，首先对其营收来源进行细分；其次，对于每一块业务，确定其产品是什么，价格和成本可追踪哪些指标，产量和销量如何界定。在此基础上，按照产品生产/业务运行流程，确定如何逐步得到子营收，最终汇总得到实时营收。 4.钢铁行业基本面景气度预测 基于前文对钢铁及细分行业产业链结构和财务拆分模型的梳理，此部分我们对其基本面景气度进行预测。首先，我们对预测模型和数据处理方法进行说明，然后给出各细分行业预测流程和结果，并进行分析。 4.1.预测方法和模型 对于行业基本面景气，我们使用ROE- TTM 作为代理变量，基于可得的宏观行业景气数据对其进行预测。这些数据，包括价格、产量、库存和需求等数据，涵盖日、周、月和季度等不同频率的数据。因此，我们使用混频数据抽样（MIDAS），进行模型构建。 在实际使用中，还会面临如下问题：同一类指标或有多个数据可对应，如果将其全部纳入模型 ， 对参数估计和预测准确度产生影响 。 在Nowcasting框架下，使用因子化来解决这一问题。将其与MIDAS结合，可得Factor-MIDAS模型框架，其一般形式为： 1 /m (m)tw (m)th ˆ;)f y W(L  th q q m m m 向前预测值为： 1 /m (m)tw ˆ ˆ ˆˆ;)f y W(L Th|T q q mw m (m)tw ˆf 与一般模型形式的差别是，需要首先对解释变量 进行估计。实际 m 应用中，我们使用动态因子模型框架对潜在因子进行估计。 对于基本面景气度预测，被解释变量为行业ROE- TTM ，解释变量包括前者滞后一个季度的值，以及所涉及的宏观行业经济数据。对于这一设 1 2 细节可见《中观景气研究：如何刻画基本面景气度》。 细节可见《M IDAS：混频数据预测通用框架》。 定，我们并不追求对目标变量进行最为准确的预测，而是更为关注其变化趋势。因此，我们使用的是经济数据的变化值，即同比或者环比。从最新数据的向上或向下变化中，获取其对目标变量带来的综合影响。 4.2.基本面景气度预测结果 基于前文所做的工作，此部分我们给出钢铁及细分行业基本面景气度预测流程和结果。对于基本面景气度预测，逻辑基础是对其成本和收益端进行分析，这包括量和价的综合影响。同时，宏观货币财政指标也会有相应的影响。 具体来说，我们首先对冶钢原料、普钢和特钢这三个细分行业进行研究，然后给出钢铁行业基本面景气度预测结果。 4.2.1.冶钢原料-铁矿石 铁矿石行业属于黑色金属矿采选业，产品为钢铁行业的原料，其需求量及价格主要受钢铁行业和其他下游行业的影响。铁矿石下游的钢铁行业具有强周期属性，作为其上游，铁矿石行业也具有周期性等特点。国内铁矿石生产企业规模较小，行业集中度低 对于铁矿石行业，需要关注的指标包括海外铁矿石价格，国内铁精粉和球团价格；铁矿石产量；下游生铁、粗钢和钢材产量等。指标见表3。 基于上述指标，我们对冶钢原料行业基本面景气度，即ROE- TTM 进行即时预测，结果见图15。图中给出了指数价格走势、报告期对应的行业景气度和预测得到的基本面景气度。从结果看，行情走势与基本面走势较为一致，景气度预测值领先于财务报表，且一致性较强。 表3:基本面景气度预测指标：冶钢原料-铁矿石 图15行业基本面景气度预测、实际财务指标和行情走势：冶钢原料-铁矿石 4.2.2.普钢 经加工处理的冶金焦和铁矿石按设定比例投入高炉中进行冶炼，即为钢铁中游。这一流程包括长流程和短流程两种工艺，目前国内以长流程为主。根据断面形状的不同，普钢一般可划分板材、型材、管材、钢丝四类。下面首先以具体例子对其营收和成本构成进行分析。 图16中给出的是普钢公司H成本构成，其中原燃料和动力主导，包括 有铁矿石、焦煤、焦炭等；图17中对其营收和成本进行了模拟拆分，分别为45.31%和51.96%；二者实际增速分别为46.44%和48.96%。 图16公司H产品成本构成：