20220613-光大证券-行业轮动系列报告之二_畜牧业景气度研究_猪周期下看起伏_16页_1mb

金融工程：畜牧业景气度研究总结

核心内容

本文基于《行业景气度研究框架》构建畜牧业景气度模型，旨在分析当前畜牧业的景气度变化及提供策略信号。模型结合行业产业链结构、特色经营指标和传导逻辑，采用带约束回归模型预测景气度，重点关注生猪和白羽鸡市场。

主要观点

• 农林牧渔行业风格属性：

  • 从成长价值风格维度看，自2005年起由“平衡-价值-平衡”逐步切换到“成长-平衡”风格。
  • 从市值风格维度看，行业从小盘风格转向中大盘风格，反映规模化、头部化趋势。

• 畜牧业景气度预测指标：

  • 销量/产能指标：生猪出栏和存栏、能繁母猪存栏、固定资产同比增速。
  • 价格指标：22省市生猪平均价、白羽鸡主产区平均价。
  • 成本指标：育肥猪配合饲料平均价。

• 模型构建：

  • 使用“平均成本可变模型”进行利润景气度预测。
  • 通过带约束回归模型，结合销量、价格、成本因子，以及业绩和成本弹性因子进行预测。

• 猪周期策略信号：

  • 短期（3个月）：观察存栏去化压力。
  • 中期（6个月左右）：关注能繁母猪存栏量是否隐含未来6个月后产能不足。
  • 长期（10个月以上）：通过能繁母猪存栏水平判断是否存在供给过剩压力。

• 供给紧张信号：

  • 当未来6个月后潜在产能缺口大于1000万头时，视为中期供给紧张信号。
  • 2022年4月能繁母猪存栏量4177万头，满足中期供给紧张信号，看涨中期内肉价和行业表现。

关键信息

• 模型预测结果：

  • 综合肉价每上涨1%，畜牧业单季度利润同比增加约2%。
  • 饲料成本每上涨1%，单季度利润同比下降约0.8%。

• 潜在产能与需求预测：

  • $(t + 6)$ 月生猪出栏潜在产能 = t月能繁母猪存栏 × ((t + 6)月上年同期出栏系数)
  • $(t + 6)$ 月生猪潜在需求 = $(t + 6)$ 月上年同期单季度生猪出栏

• 行业数据与趋势：

  • 2022年Q1生猪存栏合理区间为3.35亿头，而实际存栏量达4.24亿头，显示短期内存栏出清压力仍存。
  • 历史中位数法预测2022年Q2和Q3生猪总消费约为2.95亿头。

• 模型有效性：

  • 模型在2013Q1-2021Q2期间拟合效果较好，R²分别为0.45和0.7。
  • 2022年4月满足中期供给紧张信号，模型看涨中期内肉价和行业表现。

风险分析

• 模型基于历史数据和假设，存在失效风险。
• 历史数据未经过重复验证，可能影响模型准确性。
• 市场博弈程度高，短期价格和存栏变化可能不足以影响投资者观点。

估值与分析局限性

• 报告分析基于假设，不同假设可能导致分析结果差异。
• 估值方法及模型具有局限性，不保证所涉及证券能够在该价格交易。

作者信息

• 分析师：
  • 祁嫣然，执业证书编号：S0930521070001，联系方式：010-56513031，qihanran@ebscn.com
  • 宋朝攀，执业证书编号：S0930522030002，联系方式：010-56513042，songchaopan@ebscn.com

相关研报

• 《行业景气度研究框架暨煤炭行业景气度研究——行业轮动系列报告之一》(2022-06-07)

模型与指标说明

• 指标滞后处理：

  • 销量/产能指标滞后2个月。
  • 成本指标滞后2个月。
  • 期间费用率滞后3个月。

• 景气度预测模型：

  • 营收预测模型：$$\frac{dR}{R} = \beta_1 \frac{dN}{N} + \beta_2 \frac{dP}{P} + \beta_3 \frac{dN}{N} \times \frac{dP}{P}$$
  • 利润预测模型：$$\frac{dNI}{NI} = \beta_1 \frac{dP (1 - k)}{(m - k) P} + \beta_2 \frac{dN}{N} + \beta_3 \frac{dP (1 - k) dN}{(m - k) P N} - \beta_4 \left(\frac{(1 - m) dC}{(m - k) C} + \frac{(1 - m) dC dN}{(m - k) C N}\right)$$
  • 回归系数β的约束范围设定在[0.1,1]，以避免过拟合。

附图与表格说明

• 图1：农林牧渔行业成长价值风格画像

• 图2：农林牧渔行业市值风格画像

• 图3：农林牧渔二级行业市值分布

• 图4：农林牧渔二级行业公司数量

• 图5：畜牧养殖业主要链条及主要成本占比

• 图6：年内生猪出栏呈现中间低两头高的分布

• 图7：猪肉产量保持稳定

• 图8：生猪存栏与生猪价格

• 图9：从能繁母猪到生猪出栏过程

• 图10：生猪出栏和6个月前能繁母猪存栏周期基本一致

• 图11：单位能繁母猪出栏系数呈上升趋势

• 图12：鸡肉波动周期比猪肉波动周期短

• 图13：生产成本-育肥饲料变化情况

• 图14：畜牧业上市公司常年产能扩张

• 图15：单季度营收景气预测效果，R²=0.45

• 图16：单季度利润景气预测效果，R²=0.7

• 图17：供给紧张信号对猪价景气周期划分效果较好

• 图18：供给紧张信号对行业股价表现划分效果较好

• 图19：2022年4-5月畜牧业营收景气度跟踪

• 图20：2022年4-5月畜牧业利润景气度跟踪

• 表1：出栏中位数统计及合理存栏量预测

• 表2：畜牧业景气度指标体系

• 表3：带约束回归结果

• 表4：景气度指标滞后处理

• 表5：景气区间行业收益明显高于全样本平均收益

总结

本文通过构建基于产业链结构和传导逻辑的景气度模型，对畜牧业的景气度进行了系统分析，并提供了猪周期的策略信号。模型结合销量、价格、成本等指标，通过带约束回归方法，较好地拟合了行业景气度变化。供给紧张信号是判断中期景气周期的关键，2022年4月能繁母猪存栏量满足中期供给紧张条件，模型预测中期内肉价和行业表现将上涨。然而，模型基于历史数据，存在失效风险，需谨慎使用。