钢材库存分析方法论探究（一）

蒋 丽

1.钢材库存的分析方法和分析步骤

1.1 钢材库存的分析方法

钢材库存是钢铁产业链供需变化的结果，钢铁供给的统计相对完整、准确，而钢铁需求由于分布广泛、难以统计和估算。因此，如何分析并判断钢材库存的高低以及未来的变化，成为研究钢铁市场供需平衡、预测钢材市场价格走势的重要手段。

影响钢铁产业链钢材库存的因素可以分解成四种：趋势性因素、季节性因素、周期性因素和结构性变化（不确定性冲击）因素。

传统和目前普遍使用的钢材库存分析方法，包括用库存同比变化来衡量库存水平的高低、用库存环比变化来衡量库存累积或者去化的速度、用中钢协或钢联的钢厂和社会库存的合计量来推算钢材实际消费量。用钢材库存同比变化可以规避库存季节性因素带来的影响，但并不能准确衡量库存水平的高低；用库存环比变化可以衡量库存累积或去化的速度，但并不能确认目前是处于库存周期的累积还是去化阶段；用中钢协或者钢联的钢厂和社会库存的合计量，并不能表征全口径的钢材库存，如果使用该合计量和钢材表观消费量计算钢材的实际消费量，会由于样本过小低估库存变化对整个钢铁供需的影响。

因此，需要在构建全口径钢材库存的基础上，分别把握影响钢材库存的四个因素，确定钢材库存的水平、周期位置和季节性特点，并结合结构性因素的变化，根据钢材库存的变化对供需平衡和钢材市场价格做出准确的预判。

本文分析了影响中国钢材库存的四种因素，采用时间序列分析方法中的X-12季调法和HP滤波法将影响钢材库存的趋势性、季节性和周期性因素进行了分解，并将上述方法分析提取的因素作为预测钢材库存变化的基础。

在考虑趋势性因素对合理钢材库存水平影响的基础上，结合季节因子估算中国钢材季节性波动的范围和节奏，根据周期性波动因素确定中国钢材库存所处的周期波动的位置，最后针对新冠疫情和双碳目标指引下中国粗钢产量不增的“不确定性冲击”，在应用模型分析结果的基础上，对中国钢材库存面临的新一轮结构性变化以及对钢材价格的影响做出了预判。

1.2 影响钢材库存的因素

钢铁产业链中钢材库存的产生，除了供需季节性的不匹配之外，主要来自于钢厂、贸易商和终端用户为规避市场风险保留或投机性购买。钢材库存是钢铁产业链供需变化的结果，并不是供需变化的原因。

钢铁产业链钢材库存属于时间序列数据，影响钢材库存的因素可以分解成四种：趋势性因素、季节性因素、周期性因素和结构性变化（不确定性冲击）因素。

1.2.1 趋势性因素Trend

趋势性因素指在较长时期内，受某种根本性因素作用而形成的总的变动趋势。钢材库存的趋势性因素包括两个方面：一方面是在合理的库存周转水平下，钢材库存的绝对水平会随着钢材产量和消费量的增长不断升高；另一方面是钢材物流和库存管理水平的逐渐提高以及钢铁电子商务的兴起，都会提高钢材库存周转的效率，实现加快库存周转和降低资金占用成本的目的，从而降低对钢材库存总量和相对库存水平的需求。

1.2.2 季节性因素Seasonality

在一年内随着季节的变化而发生的有规律的周期性变动。由于中国钢铁行业长流程连续生产的特性，钢材产量的波动幅度小于下游行业需求的波动幅度。中国每年冬季建筑工地停工、春节假期制造业停产，钢铁需求的季节性变化非常明显，一季度的钢铁需求只有全年平均水平的不到90%，其中建筑用钢1-2月份的需求只有全年平均水平的60%。而中国热态连续生产的长流程企业占比非常高，春节期间的需求减量一部分由电炉减产平衡，富余的钢铁产量形成社会库存。一般每年春节后3-4周库存累积会到达高点，之后随着需求的季节性恢复逐渐消化。

1.2.3 周期性因素Cycle

库存周期实质是经济的一种周期波动，库存变动也影响了经济运行。见图1、图2。

图1 产量和库存变动周期

图2 价格与库存变动

1923年，美国经济学家约瑟夫·基钦发表文章《Cycles and Trends in Economic Factors》，根据美国和英国1890年到1922年的利率、物价、生产和就业等统计资料，把经济运行中存在平均长度为40个月的短周期（minor cycles）称为“库存周期”，也被称为“基钦周期”。库存周期可以分为四个阶段：

（1）“库存被动减少”：经济景气恢复，产销量都趋于上升，但产量上升较慢，产品畅销形成对库存的消耗，库存被动减少。此阶段价格处于低谷。

（2）“主动增加库存”：经济形势好转，企业判断未来的需求增加，从而加大产量提高库存水平。此阶段价格上升。

（3）“库存被动增加”：经济减速，虽然企业开始减产，但产量调整慢于销量下降，导致库存开始堆积。此阶段价格处于高位。

（4）“主动减少库存”：库存不断积累迫使企业减产，减产幅度大于发货量降低幅度，从而减少库存。此阶段价格下降。

1.2.4 结构性变化因素Structural break

政策变动或是制度上的改变, 或是外生的冲击都是库存结构性变化的原因。如金融危机发生后，4万亿带来的流动性过剩造成2009年中国钢材库存的大幅攀升，新冠疫情造成的钢材库存的快速累积，都是钢材库存结构性变化的例子。

1.3 钢材库存的分析步骤

1.3.1 计算全口径钢材库存并观察中国钢材库存的历史变化和特点

在《关于全口径钢材库存的估算方法及合理库存水平的探讨》一文中，提出了全口径钢材库存和合理库存水平变化的理念，引入了库消比的概念，根据日本钢材库存变化的历史经验，结合中国钢材市场的特点，提出了中国合理钢材库存水平为1个月左右的消费量，并以此作为全口径合理库存推算样本钢厂和社会库存的放大系数， 最终得出中钢协的钢厂库存和社会库存的放大系数分别为1.25和7倍，钢联的钢厂库存和社会库存的放大系数分别为3倍和5.5倍，由此计算出中国的全口径钢材库存（中钢协和钢联）。[1]

针对中国钢材库存的历史变化，归纳总结出中国钢材库存的特点，并通过下面的模型分解加以验证。

1.3.2 用时间序列分析模型分解影响钢材库存的四种因素

为了分析影响中国钢材库存的四种因素，采用时间序列分析方法中的X-12季调法和HP滤波法将影响钢材库存的趋势性、季节性和周期性因素进行了分解，并将上述方法分析提取的因素作为预测钢材库存变化的基础。

用Eviews软件，对钢厂库存、社会库存和全口径库存数据先用X12季节调整方法的乘法模型，将库存数据中的趋势循环因子TC、季节因子SF和不规则因子IR分离出来，然后对趋势循环因子TC用HP滤波方法将长期趋势Trend和周期波动Cycle提取出来。见图3。

图3 钢材库存的时间序列分析模型示意图

1.3.3 应用模型分析结果预测钢材库存的变化

根据上述过程中提取出来的长期趋势Trend、季节因子SF和周期波动Cycle，可以预测未来库存的变化。上述方法的缺陷是无法分离出由于不确定性的冲击Structural break带来的库存变化，例如金融危机、供给侧改革、新冠疫情等等，即不确定性的冲击对库存变化影响的预测仍需要主观判断。

在考虑趋势性因素对合理钢材库存水平影响的基础上，结合季节因子估算中国钢材季节性波动的范围和节奏，根据周期性波动因素确定中国钢材库存所处的周期波动的位置，最后针对 “不确定性冲击”的结构性因素，在应用模型分析结果的基础上，分析和预测中国钢材库存未来的变化。

2.全口径钢材库存的计算以及中国钢材库存的历史变化和特点

2.1 全口径钢材库存的计算

根据《关于全口径钢材库存的估算方法及合理库存水平的探讨》一文中提出的系数，中钢协的钢厂库存和社会库存的放大系数分别为1.25和7倍，钢联的钢厂库存和社会库存的放大系数分别为3倍和5.5倍，计算出中国的全口径钢材库存（限于篇幅仅列出2020年以来的库存数据）。见表1。

表1 中国全国口径钢材库存估算 万吨

2.2 中国钢材库存的历史变化和特点

2.2.1 季节性变化。见图4、图5。

图4 2018-2021年6月中国钢材社会库存 万吨

图5 2018-2021年6月中国钢厂库存 万吨

中国钢材的社会库存和钢厂库存，最大的特点是季节性波动，原因如前所述，每年春节前后社会库存都会累积，并在春节后3-4周到达高点，之后随着需求的季节性恢复逐渐消化。此外每年的国庆小长假也会有一个短期的库存累积过程。

2.2.2 趋势性变化。见图6、图7。

图6 2002-2021年6月中国钢厂年均库存 万吨

图7 2006-2020年中国钢材年均社会库存 万吨

从年均钢厂库存水平来看，钢厂的绝对库存水平在波动中上升，两次钢厂库存下降的时间段分别为2008年金融危机发生后和2016年供给侧改革开始以后直到2019年。

社会库存的绝对水平虽然也在抬升，但并不像钢厂库存那样随着产销量的增长不断升高，上升的幅度远小于钢厂库存，而且在2013年以后绝对水平不断下降，2020年新冠疫情虽然造成了短期库存的绝对高位，但是年均库存水平仍旧低于2013年。钢材贸易方式的改变、钢银/欧冶/找钢等线上交易的蓬勃发展极大地提高了物流和仓储效率，因此社会库存的绝对水平并没有随着产销量的增长而升高。

2.2.3 周期性变化。见图8、图9。

图8 2002-2021年1月中国钢厂库存 万吨

图9 2006-2021年3月中国钢材社会库存 万吨

从钢厂月度库存数据变化来看，2003年6月的275万吨，是可获得的钢厂钢材库存的最低点，随后钢厂的钢材库存随着中国钢材产销量的增长不断升高，2015年2月达到1805万吨的阶段性峰值。随后库存开始不断去化，直到2019年12月降至1089万吨的低位。2020年由于新冠疫情的影响，2月钢厂的钢材库存达到2370万吨的历史最高点，经过一年的去化后，2020年年底降至1331万吨，仍比2019年底高242万吨，到2021年2月，钢厂库存2059万吨已经比去年同期降低了311万吨。

由于未经处理的钢材库存数据包含四种因素的影响，上述月度数据包含趋势性因素，即使年度平均数据去除了季节性的影响，不考虑结构性因素，仍无法区分趋势性因素和周期性因素的影响，因此一般使用库消比来剔除趋势性的影响，观察库存的周期性波动。见图10、图11。

图10 2004-2021年6月中国钢厂年库消比 天

图11 2006-2020年中国钢钢材社会库存库消比 天

钢厂库存和钢材社会库存的周期表现有很大差异。钢厂库存2016年到2019年的下降周期，包含了钢铁行业供给侧改革的结构性因素影响。社会库存的库消比在金融危机前后大幅上升，危机结束后连续下降6年，这其中既有危机后的库存去化周期的贡献，也有物流和仓储效率提高带来的库消比的结构性变化。

综上所述，中国的钢厂库存呈现与产销量同步增长、库存周期较短的特点，中国的钢材社会库存呈现季节性波动明显、库存周期长的特点，而且在金融危机、供给侧改革、新冠疫情发生后，钢厂库存和社会库存的绝对水平和库消比均都表现出比较剧烈的变化。即趋势性、季节性、周期性和结构性这四个方面的因素在中国的钢材社会库存和钢厂库存的变化中都有体现。（未完待续）