鋼材庫存分析方法論探究（一）

蔣 麗

1.鋼材庫存的分析方法和分析步驟

1.1 鋼材庫存的分析方法

鋼材庫存是鋼鐵產業鏈供需變化的結果，鋼鐵供給的統計相對完整、準確，而鋼鐵需求由于分布廣泛、難以統計和估算。因此，如何分析并判斷鋼材庫存的高低以及未來的變化，成為研究鋼鐵市場供需平衡、預測鋼材市場價格走勢的重要手段。

影響鋼鐵產業鏈鋼材庫存的因素可以分解成四種：趨勢性因素、季節性因素、周期性因素和結構性變化（不確定性沖擊）因素。

傳統和目前普遍使用的鋼材庫存分析方法，包括用庫存同比變化來衡量庫存水平的高低、用庫存環比變化來衡量庫存累積或者去化的速度、用中鋼協或鋼聯的鋼廠和社會庫存的合計量來推算鋼材實際消費量。用鋼材庫存同比變化可以規避庫存季節性因素帶來的影響，但并不能準確衡量庫存水平的高低；用庫存環比變化可以衡量庫存累積或去化的速度，但并不能確認目前是處于庫存周期的累積還是去化階段；用中鋼協或者鋼聯的鋼廠和社會庫存的合計量，并不能表征全口徑的鋼材庫存，如果使用該合計量和鋼材表觀消費量計算鋼材的實際消費量，會由于樣本過小低估庫存變化對整個鋼鐵供需的影響。

因此，需要在構建全口徑鋼材庫存的基礎上，分別把握影響鋼材庫存的四個因素，確定鋼材庫存的水平、周期位置和季節性特點，并結合結構性因素的變化，根據鋼材庫存的變化對供需平衡和鋼材市場價格做出準確的預判。

本文分析了影響中國鋼材庫存的四種因素，采用時間序列分析方法中的X-12季調法和HP濾波法將影響鋼材庫存的趨勢性、季節性和周期性因素進行了分解，并將上述方法分析提取的因素作為預測鋼材庫存變化的基礎。

在考慮趨勢性因素對合理鋼材庫存水平影響的基礎上，結合季節因子估算中國鋼材季節性波動的范圍和節奏，根據周期性波動因素確定中國鋼材庫存所處的周期波動的位置，最后針對新冠疫情和雙碳目標指引下中國粗鋼產量不增的“不確定性沖擊”，在應用模型分析結果的基礎上，對中國鋼材庫存面臨的新一輪結構性變化以及對鋼材價格的影響做出了預判。

1.2 影響鋼材庫存的因素

鋼鐵產業鏈中鋼材庫存的產生，除了供需季節性的不匹配之外，主要來自于鋼廠、貿易商和終端用戶為規避市場風險保留或投機性購買。鋼材庫存是鋼鐵產業鏈供需變化的結果，并不是供需變化的原因。

鋼鐵產業鏈鋼材庫存屬于時間序列數據，影響鋼材庫存的因素可以分解成四種：趨勢性因素、季節性因素、周期性因素和結構性變化（不確定性沖擊）因素。

1.2.1 趨勢性因素Trend

趨勢性因素指在較長時期內，受某種根本性因素作用而形成的總的變動趨勢。鋼材庫存的趨勢性因素包括兩個方面：一方面是在合理的庫存周轉水平下，鋼材庫存的絕對水平會隨著鋼材產量和消費量的增長不斷升高；另一方面是鋼材物流和庫存管理水平的逐漸提高以及鋼鐵電子商務的興起，都會提高鋼材庫存周轉的效率，實現加快庫存周轉和降低資金占用成本的目的，從而降低對鋼材庫存總量和相對庫存水平的需求。

1.2.2 季節性因素Seasonality

在一年內隨著季節的變化而發生的有規律的周期性變動。由于中國鋼鐵行業長流程連續生產的特性，鋼材產量的波動幅度小于下游行業需求的波動幅度。中國每年冬季建筑工地停工、春節假期制造業停產，鋼鐵需求的季節性變化非常明顯，一季度的鋼鐵需求只有全年平均水平的不到90%，其中建筑用鋼1-2月份的需求只有全年平均水平的60%。而中國熱態連續生產的長流程企業占比非常高，春節期間的需求減量一部分由電爐減產平衡，富余的鋼鐵產量形成社會庫存。一般每年春節后3-4周庫存累積會到達高點，之后隨著需求的季節性恢復逐漸消化。

1.2.3 周期性因素Cycle

庫存周期實質是經濟的一種周期波動，庫存變動也影響了經濟運行。見圖1、圖2。

圖1 產量和庫存變動周期

圖2 價格與庫存變動

1923年，美國經濟學家約瑟夫·基欽發表文章《Cycles and Trends in Economic Factors》，根據美國和英國1890年到1922年的利率、物價、生產和就業等統計資料，把經濟運行中存在平均長度為40個月的短周期（minor cycles）稱為“庫存周期”，也被稱為“基欽周期”。庫存周期可以分為四個階段：

（1）“庫存被動減少”：經濟景氣恢復，產銷量都趨于上升，但產量上升較慢，產品暢銷形成對庫存的消耗，庫存被動減少。此階段價格處于低谷。

（2）“主動增加庫存”：經濟形勢好轉，企業判斷未來的需求增加，從而加大產量提高庫存水平。此階段價格上升。

（3）“庫存被動增加”：經濟減速，雖然企業開始減產，但產量調整慢于銷量下降，導致庫存開始堆積。此階段價格處于高位。

（4）“主動減少庫存”：庫存不斷積累迫使企業減產，減產幅度大于發貨量降低幅度，從而減少庫存。此階段價格下降。

1.2.4 結構性變化因素Structural break

政策變動或是制度上的改變, 或是外生的沖擊都是庫存結構性變化的原因。如金融危機發生后，4萬億帶來的流動性過剩造成2009年中國鋼材庫存的大幅攀升，新冠疫情造成的鋼材庫存的快速累積，都是鋼材庫存結構性變化的例子。

1.3 鋼材庫存的分析步驟

1.3.1 計算全口徑鋼材庫存并觀察中國鋼材庫存的歷史變化和特點

在《關于全口徑鋼材庫存的估算方法及合理庫存水平的探討》一文中，提出了全口徑鋼材庫存和合理庫存水平變化的理念，引入了庫消比的概念，根據日本鋼材庫存變化的歷史經驗，結合中國鋼材市場的特點，提出了中國合理鋼材庫存水平為1個月左右的消費量，并以此作為全口徑合理庫存推算樣本鋼廠和社會庫存的放大系數， 最終得出中鋼協的鋼廠庫存和社會庫存的放大系數分別為1.25和7倍，鋼聯的鋼廠庫存和社會庫存的放大系數分別為3倍和5.5倍，由此計算出中國的全口徑鋼材庫存（中鋼協和鋼聯）。[1]

針對中國鋼材庫存的歷史變化，歸納總結出中國鋼材庫存的特點，并通過下面的模型分解加以驗證。

1.3.2 用時間序列分析模型分解影響鋼材庫存的四種因素

為了分析影響中國鋼材庫存的四種因素，采用時間序列分析方法中的X-12季調法和HP濾波法將影響鋼材庫存的趨勢性、季節性和周期性因素進行了分解，并將上述方法分析提取的因素作為預測鋼材庫存變化的基礎。

用Eviews軟件，對鋼廠庫存、社會庫存和全口徑庫存數據先用X12季節調整方法的乘法模型，將庫存數據中的趨勢循環因子TC、季節因子SF和不規則因子IR分離出來，然后對趨勢循環因子TC用HP濾波方法將長期趨勢Trend和周期波動Cycle提取出來。見圖3。

圖3 鋼材庫存的時間序列分析模型示意圖

1.3.3 應用模型分析結果預測鋼材庫存的變化

根據上述過程中提取出來的長期趨勢Trend、季節因子SF和周期波動Cycle，可以預測未來庫存的變化。上述方法的缺陷是無法分離出由于不確定性的沖擊Structural break帶來的庫存變化，例如金融危機、供給側改革、新冠疫情等等，即不確定性的沖擊對庫存變化影響的預測仍需要主觀判斷。

在考慮趨勢性因素對合理鋼材庫存水平影響的基礎上，結合季節因子估算中國鋼材季節性波動的范圍和節奏，根據周期性波動因素確定中國鋼材庫存所處的周期波動的位置，最后針對 “不確定性沖擊”的結構性因素，在應用模型分析結果的基礎上，分析和預測中國鋼材庫存未來的變化。

2.全口徑鋼材庫存的計算以及中國鋼材庫存的歷史變化和特點

2.1 全口徑鋼材庫存的計算

根據《關于全口徑鋼材庫存的估算方法及合理庫存水平的探討》一文中提出的系數，中鋼協的鋼廠庫存和社會庫存的放大系數分別為1.25和7倍，鋼聯的鋼廠庫存和社會庫存的放大系數分別為3倍和5.5倍，計算出中國的全口徑鋼材庫存（限于篇幅僅列出2020年以來的庫存數據）。見表1。

表1 中國全國口徑鋼材庫存估算 萬噸

2.2 中國鋼材庫存的歷史變化和特點

2.2.1 季節性變化。見圖4、圖5。

圖4 2018-2021年6月中國鋼材社會庫存 萬噸

圖5 2018-2021年6月中國鋼廠庫存 萬噸

中國鋼材的社會庫存和鋼廠庫存，最大的特點是季節性波動，原因如前所述，每年春節前后社會庫存都會累積，并在春節后3-4周到達高點，之后隨著需求的季節性恢復逐漸消化。此外每年的國慶小長假也會有一個短期的庫存累積過程。

2.2.2 趨勢性變化。見圖6、圖7。

圖6 2002-2021年6月中國鋼廠年均庫存 萬噸

圖7 2006-2020年中國鋼材年均社會庫存 萬噸

從年均鋼廠庫存水平來看，鋼廠的絕對庫存水平在波動中上升，兩次鋼廠庫存下降的時間段分別為2008年金融危機發生后和2016年供給側改革開始以后直到2019年。

社會庫存的絕對水平雖然也在抬升，但并不像鋼廠庫存那樣隨著產銷量的增長不斷升高，上升的幅度遠小于鋼廠庫存，而且在2013年以后絕對水平不斷下降，2020年新冠疫情雖然造成了短期庫存的絕對高位，但是年均庫存水平仍舊低于2013年。鋼材貿易方式的改變、鋼銀/歐冶/找鋼等線上交易的蓬勃發展極大地提高了物流和倉儲效率，因此社會庫存的絕對水平并沒有隨著產銷量的增長而升高。

2.2.3 周期性變化。見圖8、圖9。

圖8 2002-2021年1月中國鋼廠庫存 萬噸

圖9 2006-2021年3月中國鋼材社會庫存 萬噸

從鋼廠月度庫存數據變化來看，2003年6月的275萬噸，是可獲得的鋼廠鋼材庫存的最低點，隨后鋼廠的鋼材庫存隨著中國鋼材產銷量的增長不斷升高，2015年2月達到1805萬噸的階段性峰值。隨后庫存開始不斷去化，直到2019年12月降至1089萬噸的低位。2020年由于新冠疫情的影響，2月鋼廠的鋼材庫存達到2370萬噸的歷史最高點，經過一年的去化后，2020年年底降至1331萬噸，仍比2019年底高242萬噸，到2021年2月，鋼廠庫存2059萬噸已經比去年同期降低了311萬噸。

由于未經處理的鋼材庫存數據包含四種因素的影響，上述月度數據包含趨勢性因素，即使年度平均數據去除了季節性的影響，不考慮結構性因素，仍無法區分趨勢性因素和周期性因素的影響，因此一般使用庫消比來剔除趨勢性的影響，觀察庫存的周期性波動。見圖10、圖11。

圖10 2004-2021年6月中國鋼廠年庫消比 天

圖11 2006-2020年中國鋼鋼材社會庫存庫消比 天

鋼廠庫存和鋼材社會庫存的周期表現有很大差異。鋼廠庫存2016年到2019年的下降周期，包含了鋼鐵行業供給側改革的結構性因素影響。社會庫存的庫消比在金融危機前后大幅上升，危機結束后連續下降6年，這其中既有危機后的庫存去化周期的貢獻，也有物流和倉儲效率提高帶來的庫消比的結構性變化。

綜上所述，中國的鋼廠庫存呈現與產銷量同步增長、庫存周期較短的特點，中國的鋼材社會庫存呈現季節性波動明顯、庫存周期長的特點，而且在金融危機、供給側改革、新冠疫情發生后，鋼廠庫存和社會庫存的絕對水平和庫消比均都表現出比較劇烈的變化。即趨勢性、季節性、周期性和結構性這四個方面的因素在中國的鋼材社會庫存和鋼廠庫存的變化中都有體現。（未完待續）