20170801-第一创业-量化专题报告系列二_大宗商品周期分析_有色与谷物将进入下跌周期_11页_230kb

金融工程专题报告总结：大宗商品周期分析

核心内容

本报告通过应用HP滤波法对全球及中国大宗商品价格周期进行分析，揭示了大宗商品价格波动的周期性特征，并探讨了不同商品之间的周期轮动关系。报告旨在为投资者提供基于周期分析的投资策略建议，特别是在当前全球及国内商品市场处于周期变化的关键节点时。

主要观点

• 全球大宗商品周期：

  • 自1980年以来，全球商品现货价格基本以3-8年为周期波动，共经历了8个明显周期。
  • 从波峰到波谷的平均周期为1-4年，其中1990年代两次周期较长，2007年金融危机期间波动较大。
  • 2015年底以来，全球商品进入上升周期，当前已接近周期顶部。
  • 根据周期性特征，预计最快下半年或最晚2018年将进入下跌周期，且将持续至少1年。

• 国内大宗商品周期：

  • 自1995年以来，国内商品经历了4个明显周期，目前为第五波，已从周期顶部开始回落。
  • 2000年代的周期长达8年，与全球周期一致。
  • 当前多数商品已过周期顶部，进入下跌阶段，仅有色和谷物尚未回落。
  • 根据分析，有色和谷物可能因周期滞后而尚未进入下跌阶段，但迟早将步入下跌趋势。

• 周期变化顺序：

  • 全球商品周期变化顺序由快到慢为：黄金 → 工业品 → 金属 → 原油 → 纺织品、食品、家禽 → 食品油。
  • 国内商品周期变化顺序由快到慢为：化工、贵金属 → 能源、油脂油料 → 黑色系、有色、非金属建材 → 谷物、软商品。

• 投资策略建议：

  • 建议投资者在近期逢高做空谷物和有色金属，以布局长期下跌趋势带来的利润。

关键信息

滤波分析法简介

• HP滤波法由Hodrick和Prescott提出，用于分离时间序列数据中的长期趋势与周期性波动。
• 通过最小化目标函数，HP滤波法可提取出趋势项和周期项，其中趋势项代表长期变动，周期项代表中短期波动。
• 公式如下：

$$
\text{Min} \left[ \frac{1}{2} \sum_{t=1}^{n} (y_t - x_t)^2 + \lambda \sum_{t=2}^{n-1} (x_{t-1} - 2x_t + x_{t+1})^2 \right]
$$

• $\lambda$ 是平滑参数，用于调节趋势项与波动项的比重。

周期轮动关系

• 全球层面：黄金周期变化最早，影响工业品；工业品影响金属；金属影响原油；原油影响纺织品；纺织品影响食品和家禽；食品和家禽影响食品油。
• 国内层面：化工与贵金属周期最早，其次为能源与油脂油料，再为黑色系、有色与非金属建材，最后为谷物与软商品。

周期性波动的影响因素

• 大宗商品价格波动与宏观经济周期、库存周期、金融属性及货币政策密切相关。
• 美国货币政策和美元汇率对大宗商品价格波动具有显著影响，美元贬值通常伴随大宗商品价格上涨。
• 出口国货币市场包含大量周期性信息，有助于预测商品价格变动。
• 黄金因美元标价和储备属性，与美元指数存在负相关关系。

结论

本报告指出，全球和中国大宗商品均存在周期性波动，且不同商品之间的周期变化存在先后顺序。当前全球商品接近周期顶部，国内多数商品已进入下跌周期，仅有色和谷物尚未回落。基于周期性分析，建议投资者关注这些商品的下跌趋势，采取做空策略以获取潜在收益。

参考文献

• Hodrick, R. J., and Prescott, E. C. (1997). Post-War U.S. Business Cycles: An Empirical Investigation. Journal of Money, Credit, and Banking, 29, 1-16.

投资评级

免责声明

本报告仅供第一创业证券股份有限公司研究所客户使用，未经许可不得转发或用于其他用途。报告内容仅供参考，不构成投资建议，投资者据此操作，风险自担。