新冠疫情以來,各國采取的防疫措施對糧食生產和國際貿易物流造成了一定擾動,導致國際糧食供給擔憂加劇。今年2月底,“歐洲糧倉”俄羅斯和烏克蘭的地緣沖突再次引發(fā)了全球糧價的大幅波動,讓本就處于低庫存背景下的世界糧食市場情緒更為緊張。同時,我們也看到疫情后的貨幣寬松政策也推動了大宗商品價格水漲船高,引導資金更多地流入國際農產品市場,導致市場價格非理性波動?;仡櫄v史上糧食價格大幅波動時期,我們發(fā)現(xiàn)造成全球糧食價格上漲的因素不盡相同。
摘要
通過歷史復盤,我們發(fā)現(xiàn)除供需基本面因素外,資金流向指標、成本因子、市場情緒因素等外部擾動也是造成國際農產品價格波動的主要原因
一般情況下,市場普遍認為農產品價格波動主要是由供需基本面決定的。然而,通過對2007-2008年、2010-2011年兩次全球糧價上漲時期的分析,我們發(fā)現(xiàn)極端情況下,糧價可能會出現(xiàn)偏離基本面的超漲。本文選取2000年至今以來CBOT玉米和小麥數(shù)據(jù),篩選出月度期貨均價漲跌幅分別超過±10%和±5%的時期,通過搭建模型分析得到:
當價格波動幅度超過±10%時,基本面因素與成本因子是影響國際玉米和小麥價格的最主要原因。具體來看,玉米價格對于主產國庫存消費比指標的反應更為敏感(主產國庫消比每下降1%,玉米價格將會上漲0.48%,小麥價格將會上漲0.21%),而小麥價格對于國際原油價格的反應則略強于玉米(國際原油價格每上漲1%,小麥價格將會上漲0.58%,玉米價格將會上漲0.56%)。
若將限制條件放寬,當價格波動幅度超過±5%時,價格的影響因素則相對復雜。除了供需情況與成本因子外,市場情緒因子、資金流向指標等都會對價格變化形成影響。這也說明外部因素對于價格的影響能力有限,可以支撐價格快速反應,但難以作為價格大幅波動的主要因素。需要注意的是,國際玉米與小麥在漲跌幅5%的限制條件下,代表市場情緒的VIX指數(shù)對于價格的影響均顯著,可見市場情緒變化對于短期農產品價格影響不容小覷。
通過模型測算與實際價格的對比,我們認為俄烏地緣沖突爆發(fā)以來,國際玉米價格上漲幅度與模型擬合值較為接近,而國際小麥價格可能存在一定超漲情況,向前看或有回落風險
在俄烏事件沖擊下,大宗商品價格出現(xiàn)明顯上漲,其中小麥、玉米價格漲幅均超過10%,符合我們模型的門檻值,故我們將3月對應的自變量值帶入模型中,計算擬合價格。
在價格波動幅度大于±10%和±5%的模型下,我們分別計算得出3月CBOT小麥價格分別為876.61美分/蒲氏耳和883.23美分/蒲式耳,二者均低于實際價格1107.77美分/蒲氏耳;3月CBOT玉米價格分別為706.27美分/蒲氏耳和735.09美分/蒲式耳,僅略低于實際價格746.47美分/蒲氏耳。由此可見,小麥的模型測算價格明顯低于實際期貨結算價,而玉米價格則與實際CBOT期貨價格較為接近,因此我們認為,3月CBOT小麥價格的大幅上漲存在偏離基本面的現(xiàn)象,溢價較為明顯。
本次價格上漲中,我們發(fā)現(xiàn)成本因子對糧價的推動作用強于基本面對于價格的支撐。因此我們認為,向前看,若原油價格上漲受阻,農產品價格上漲空間或有限。當然,在全球低庫存及供應恢復不及預期的背景下,一段時間內農產品價格重心或將明顯抬升。
正文
新冠疫情以來,各國采取的防疫措施對糧食生產和國際貿易物流造成一定擾動,導致國際糧食供給擔憂頻發(fā),中低收入國家糧食不安全人口數(shù)持續(xù)增加。今年2月底,“歐洲糧倉”俄羅斯和烏克蘭的地緣沖突再次引發(fā)了全球糧價的大幅波動,讓本就處于低庫存背景下的世界糧食市場情緒更為緊張。同時,我們也看到疫情后的貨幣寬松政策也推動了大宗商品價格水漲船高,引導資金更多地流入國際農產品市場,導致市場價格非理性波動。根據(jù)FAO全球食品價格指數(shù),2020年以來,全球食品價格重心較前30年抬升約38.5%,創(chuàng)下歷史高位?;仡櫄v史上糧食價格大幅上漲時期,我們發(fā)現(xiàn)造成全球糧食價格大幅上漲的因素不盡相同。
圖表1:全球食品價格走勢
資料來源:FAO,中金公司研究部
歷史主要糧價上漲時期回顧
2007-2008全球糧食價格危機
2005年中期至2008年,全球谷物價格明顯上漲,小麥及水稻價格幾乎翻倍,引發(fā)了全球,尤其是中低收入國家的糧食供給緊張。我們認為,2008年糧食價格飆升是多方因素共同作用的結果,其中不僅包括農作物減產、需求擴張等基本面因素,還包括能源價格大幅上漲等外部沖擊。
全球農作物增產速率下降
自1970年起,全球人口保持較穩(wěn)定速率增長,然而我們發(fā)現(xiàn),與1970-1990年間全球每年約2.37%的糧食產量增速相比,1990-2007年糧食產量增速下降明顯,僅為1.03%,導致人均糧食產量有所下滑。究其原因,首先,自1990年以后,各國政府對于農業(yè)生產支持力度有所減弱,政府農業(yè)支持款項占農民總收入比例逐漸減少;其次,2007-2008年間不利天氣頻發(fā),導致農產品庫存偏低,較強的拉尼娜氣候導致澳大利亞、歐盟、烏克蘭等谷物及油料的主產地區(qū)均遭遇了不同程度的洪水、干旱及嚴寒[1],作物損失較為嚴重。
圖表2:全球農作物供給端趨勢
資料來源:FAO,世界銀行,中金公司研究部
圖表3:主要國家對于農業(yè)板塊補助情況
資料來源:OECD,中金公司研究部
發(fā)展中國家糧食需求增長強勁
自1995年以后,中國與印度兩國人均GDP增長速度較快,考慮到中國與印度較為龐大的人口基數(shù),且兩國2007年人口分別同比上漲9.2%與11.4%,其居民購買力的改變將大概率影響到國際農產品市場的供需格局。IMF及USDA等官方機構曾將中國、印度等發(fā)展中國家人均GDP的快速增長、居民購買力的提升作為推動糧食價格急速上漲的原因之一[2]。然而,市場對于此觀點有所爭議,從農產品自身商品屬性考慮,其需求彈性較差,故對于居民收入敏感性應該較低。我們認為,農產品作為生活必需品,的確對于居民收入敏感性不強,然而,由于當時中國及印度的饑餓人口比例占總人口比例遠高于發(fā)達國家的2.5%,在人均GDP上升的背景下,居民為保證生活水平,對于剛性消費品的采購量大概率有所上漲,不斷推升國際食品價格。
圖表4:人均GDP5年CAGR
資料來源:世界銀行,中金公司研究部
圖表5:饑荒人數(shù)占總人數(shù)比重
資料來源:FAO,中金公司研究部
能源價格上漲推升成本
自2003年起, OPEC產量遭遇瓶頸疊加地緣沖突共同限制國際原油供應,而中國、印度等國家的快速發(fā)展也帶動原油需求走強,供需明顯錯配導致原油價格大幅上漲并傳導至農產品板塊。跟據(jù)USDA數(shù)據(jù),能源價格的上漲帶動了農業(yè)生產過程中的化肥、燃料等農資成本上升。2002-2007年間美國玉米、大豆、小麥等生產成本上漲約21.7%,進而帶動農產品出口價格上漲約15%-20%。同時,在能源價格高企的背景下,生產生物燃料利潤抬升,帶動玉米、大豆等生物燃料原料價格上漲。
圖表6:原油與大豆、玉米價格相關性
資料來源:世界銀行,中金公司研究部
圖表7:美國生物燃料產量
資料來源:EIA,中金公司研究部
2010-2011全球糧食價格危機
總體來看,導致2010-2011年糧食價格上漲的因素與2008年糧食危機的主導因素十分相似,除了不利天氣擾動產量疊加發(fā)展中國家需求擴張導致的供需錯配外,金融危機爆發(fā)后的國際資金投資轉向流入大宗商品市場也是農產品價格上漲的主要推手。
發(fā)展中國家居民膳食結構升級
中國、印度等發(fā)展中國家的人口及人均GDP在2010年左右仍然延續(xù)了高速增長的態(tài)勢。我們認為,人均收入的持續(xù)增加將使居民膳食結構有所改善,具體來看,中、印兩國居民對于肉、蛋、奶類等高蛋白食品消費在1991-2011的20年間出現(xiàn)不同程度的上漲。根據(jù)中、印居民熱量來源變化來看,由肉、蛋、奶貢獻的熱量占比有所提升,而考慮到能量在生物鏈中的逐級損耗,飼用消費若想與食用消費為居民提供相等的熱量,則需要消費更多的谷物。因此,發(fā)展中國家的膳食結構改變帶動了谷物需求出現(xiàn)提升。
圖表8:中國人均熱量來源變化
資料來源:FAO,中金公司研究部
圖表9:印度人均熱量來源變化
資料來源:FAO,中金公司研究部
不利天氣擾動產量
2010年夏季,俄羅斯、烏克蘭及哈薩克斯坦(共占全球糧食產量的14%,全球糧食出口的27%)等全球糧食主產區(qū)分別遭遇了不同程度的干旱,導致2010/2011年度小麥產量同比分別下降約27%,19%與35%,帶動全球小麥價格大幅上行。
投機性資金涌入市場
通過對比2008年金融危機后房市、股市與大宗商品的價格表現(xiàn),我們發(fā)現(xiàn),國際食品價格指數(shù)的在2010-2011大幅上漲恰好與房市價格的下跌重合。通常情況下,金融危機會導致經(jīng)濟活躍度下降進而拖累商品價格下行,而食品價格的逆勢上行則可被理解為房地產市場衰退后帶來的資金轉向流入。除此以外,白銀、原油和基本金屬等大宗商品的價格普漲也是資金轉向流入商品市場的輔證。我們觀察到,CBOT玉米、小麥在2010-2011兩年間投機性多頭持倉同比上漲約50%左右,推動糧食價格出現(xiàn)偏離基本面的上漲。
圖表10:金融危機后各類資產價格表現(xiàn)
資料來源:Bloomberg,中金公司研究部
圖表11:CBOT玉米、小麥投機性資金流入情況
資料來源:CBOT,中金公司研究部
評估價格波動背后的主要推動因子
一般情況下,市場普遍認為農產品價格的波動主要是由供需基本面決定的。然而,通過對最近兩次全球性糧食價格上漲的事件分析,我們發(fā)現(xiàn)糧價在極端情況下可能出現(xiàn)偏離基本面的情況。因此,除供需影響外,大概率還存在其他影響價格走勢的外部因素。我們認為,隨著全球金融市場的快速發(fā)展,農產品市場與金融市場及衍生品市場之間的相關性越來越強,宏觀經(jīng)濟指標以及國際資金的流向較大程度地影響著農產品價格。此外,考慮到市場并非完全有效,短期內投資者的情緒波動也會對價格形成擾動。而接下來我們需要關注的問題是,在每一次價格大幅波動的背后,哪一類因素才是主要的驅動因子。
基本面指標變化與價格波動的相關性檢驗
為檢驗糧食價格的漲跌是否能完全由基本面指標變化解釋,我們篩選了以小麥及玉米為例的農作物月度均價變化超過±10%的數(shù)據(jù)點,將其與當月USDA公布的供需基本面年度預測數(shù)據(jù)進行對比(詳見附錄1,附錄2),我們發(fā)現(xiàn)農產品價格上漲未必與基本面惡化(價格下跌與基本面寬松)是一一對應的,無法排除基本面寬松價格上漲或基本面偏緊價格下跌的可能性。這說明,基本面信息并非決定價格走勢的唯一因素。
圖表12:CBOT小麥價格波動情況
資料來源:CBOT,中金公司研究部
圖表13:CBOT玉米價格波動情況
資料來源:CBOT,中金公司研究部
影響價格的外部因素分析
在進行了以上驗證后我們認為,除了基本面指標之外,還存在一些外部因素左右價格。通過對于可能影響農產品價格的因子進行篩選排除,我們最終將以多頭持倉量為代表的資金流向因素、以布倫特原油價格為代表的商品成本因子、以CPI為代表的宏觀因素,以VIX指數(shù)為代表的市場情緒指標作為可能導致價格波動的外部因素,并將其與基本面指標結合后,試圖解釋月度價格偏強波動背后的具體驅動力。
圖表14:地緣沖突爆發(fā)與VIX指數(shù)上升關系
資料來源:萬得資訊,中金公司研究部
模型擬合結果分析
在模型搭建中,我們將因變量選取為月度主力合約價格漲幅分別超過±10%和±5%的CBOT玉米、小麥,共計四組數(shù)據(jù),而因變量則為基本面指標、資金流向指標、商品成本因子以及宏觀經(jīng)濟指標。通過對四組樣本數(shù)據(jù)分別進行數(shù)據(jù)處理和擬合后,我們得到如下結果:
圖表15:CBOT小麥價格波動±10%擬合情況
資料來源:CBOT,中金公司研究部
圖表16:CBOT小麥價格波動±5%擬合情況
資料來源:CBOT,中金公司研究部
圖表17:CBOT玉米價格波動±10%擬合情況
資料來源:CBOT,中金公司研究部
圖表18:CBOT玉米價格波動±5%擬合情況
資料來源:CBOT,中金公司研究部
在通過對上述模型進行對比匯總后,我們有以下發(fā)現(xiàn):
我們發(fā)現(xiàn)除供需基本面因素外(主產國庫存消費比),資金流向指標(多頭基金持倉)、大宗商品成本因子(布倫特原油價格)、市場情緒(VIX指數(shù))等外部因素也是造成國際農產品價格波動的主要原因。
對于價格波動幅度超過10%時期,玉米、小麥價格的顯著自變量均為主產國庫消比與國際原油價格。具體來看,對小麥而言,主產國庫消比每下降1%,小麥價格將會上漲0.21%,對玉米而言,主產國庫消比每下降1%,玉米價格將會上漲0.48%;國際原油價格每上漲1%,小麥價格將會上漲0.58%;國際原油價格每上漲1%,玉米價格將會上漲0.56%。
對于價格波動幅度超過5%的時期,小麥價格模型中顯著自變量分別為小麥主產國庫消比、國際原油價格、VIX指數(shù)以及CBOT小麥多頭持倉量。玉米價格模型中顯著自變量為玉米主產國庫消比、國際原油價格以及VIX指數(shù),而CBOT玉米多頭持倉情況則為不顯著變量,對于價格解釋力度較小。
對比小麥和玉米月度價格波動幅度超過10%的時期,我們發(fā)現(xiàn),小麥方面,國際原油價格因素的顯著性高于小麥主產國庫消比,說明小麥作為口糧,對于原油價格變化的反應強于玉米。
對比月度價格波動幅度10%與5%的樣本,我們發(fā)現(xiàn)在5%的漲跌幅下市場情緒與資金流向的影響效果才相對顯著,這也說明這兩項因素對于價格的影響能力有限,可以支持價格短期進行快速反應,但難以作為價格大幅波動的主要因素。
本次俄烏沖突導致糧價上漲的模型解釋
模型擬合價格
近期,俄烏地緣沖突事件引發(fā)市場廣泛關注,俄、烏是主要的大宗商品資源國,是全球大宗商品貿易的主要供應者。在事件沖擊之下,大宗商品價格出現(xiàn)明顯上漲,其中,小麥、玉米等農產品價格也大幅抬升。雖然近期沖突局勢有所緩和,大宗商品溢價有所回落,但此次全球糧食價格上漲背后的推動因素仍需我們進行分析測算。
俄烏沖突自2月24日爆發(fā)以來,大宗商品價格出現(xiàn)明顯上漲,故我們采用3月作為觀測數(shù)據(jù)點。3月內,CBOT小麥和玉米月均價格分別為1107.77美分/蒲氏耳與746.47美分/蒲氏耳,較上月月均價格環(huán)比分別上漲36.90%與14.98%。我們的模型擬合結果如下:
在10%價格漲跌幅門檻的模型中,我們預測3月CBOT小麥價格應為876.61美分/蒲氏耳,遠低于實際價格。具體來看,3月小麥主產國庫消比為0.43,與2月庫消比0.40相比有所提升,基本面略有寬松,而布倫特原油價格3月均價則為112.46美元/桶,較2月的94.1美元/桶上漲19.51%,故在基本面因素和大宗商品市場因素的之中,小麥價格主要是受市場普漲行情支撐,整體基本面并不支持小麥價格大幅沖高。而從玉米市場來看,在進行模型擬合后,在10%的價格漲跌幅下,預測3月CBOT玉米價格應為706.27美分/蒲氏耳,略低于實際價格。具體來看,3月玉米主產國庫消比為0.1156,與2月庫消比0.1150相比有所下降,基本面有所收緊,故在基本面緊縮和原油價格上漲的共同作用之下,推升國際玉米價格。
在5%價格漲跌幅門檻的模型中,我們預測3月CBOT小麥價格應為883.23美分/蒲氏耳,依舊明顯低于實際價格。具體來看,雖然3月VIX指數(shù)較上月抬升4.74%至26.97,但CBOT小麥多頭持倉下降較為明顯,3月報告多頭月凈持倉較2月下滑10.65%。在二者的相互抵消之下,5%模型的預測結果與10%較為接近。而從玉米市場來看,在進行模型擬合后,在5%的價格漲跌幅模型下,預測3月CBOT玉米價格應為735.09美分/蒲氏耳,略低于實際價格。由于玉米在5%的模型下自變量增加了VIX指數(shù),故對于相較10%的價格預測有所抬升,可見市場情緒對于CBOT玉米價格存在一定的影響力。
價格成因分析
我們發(fā)現(xiàn),模型測算的玉米價格與實際CBOT玉米價格相對接近,但不論是±10%門檻的模型還是±5%門檻的模型,模型測算小麥價格均遠低于CBOT小麥期貨結算價。這說明實際小麥期貨價格已經(jīng)較大程度的偏離了基本面的支撐,且在考慮了市場情緒推動和資金流向的情況下仍然存在較高的溢價。
同時我們發(fā)現(xiàn),本次價格上漲中,基本面對于價格的推動作用明顯弱于原油價格的上漲帶來的推動。因此我們認為,在原油價格上漲受阻之際,農產品溢價上升空間有限,前期超漲明顯的品種價格或逐步回落基本面。當然,在全球低庫存及供應恢復大概率不及預期的背景下,一段時間內農產品價格重心或將明顯抬升。
附錄1:小麥價格上漲時期及其基本面變化梳理
資料來源:萬得資訊,中金公司研究部
注:紅色表明價格上漲及基本面收緊;綠色表明價格下跌及基本面寬松
附錄2:玉米價格上漲時期及其基本面變化梳理
資料來源:萬得資訊,中金公司研究部
注:紅色表明價格上漲及基本面收緊;綠色表明價格下跌及基本面寬松
(文章來源:中金點睛)
關鍵詞: