年度豆粕走势的几个影响因素 当前豆粕远月合约投资价值不高

2020-04-01 19:40:42来源:布瑞克农业数据编辑:鹿鸣君

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  今春,受新冠疫情和短期进口大豆供应紧张影响,国内豆粕走出了一波约400元的大涨行情;而受粮食安全等言论的宣传影响,不明者倾向于接受货币通胀背景下的继续上涨看法。由此,本文审视了影响豆粕年度走势的几个因素,提出了不同看法。  

  一、短期大豆供应紧张

  据天下粮仓数据,2020年3月份到港进口大豆74船482.5万吨,同比2019年同期的106船671万吨下降28.09%;而4月份预报到港大豆688万吨,也低于去年同期的764万吨,主要原因是疫情影响致使南美装运较慢。

  受到到港进口大豆偏少影响,国内进口大豆库存降至六年半低点,油厂缺豆停机现象普遍,周度压榨量远低于前两年同期,从而导致豆粕库存紧张。如下图1和图2。

年度豆粕走势的几个影响因素

年度豆粕走势的几个影响因素

  不过考虑到3月份巴西对中国出口大豆的装船,止3月25日,巴西对中国已装船大豆量701万吨,按此速度3月份预期对中国装船850万吨,以及南美和美国大豆现有装船进度与后期排船计划,预估5、6月份大豆到港量将提升至890万吨和900万吨,届时供应将转为宽松。

  二、疫情对国内需求的损害

  受新冠疫情影响,国内从一月下旬开始到三月底大约持续了两个多月的封城封道,令正常的生产运输并旅游餐饮等消费“防疫式休克”,同时也影响到了畜禽水产、特别是禽类的正常销售、补栏及饲料采购等活动;对后期的影响主要是两方面,一是疫情对价格的影响,特别是蛋禽,由于蛋价的暴跌,导致养鸡户急剧转为亏损,影响后期补栏积极性;二是由于疫情对运输的限制,导致正常补栏的延后。

  考虑到一至三月份,肉禽存栏量处于低点,所以受到的影响相对较小;而蛋禽因去年下半年快速扩张,市场处于膨胀式发展期突遇新冠疫情的打击,因而受到影响较大;对生猪因饲养周期较长,受到的影响也相对偏小;而水产方面,由于一至三月份处于淡季,疫情的影响主要是延迟了生产周期,另外考虑到疫情重灾地湖北是水产养殖大省,因此水产方面的需求也预期受到了一定的打击。下表1评估了新冠疫情对畜禽水产的影响大致程度。

  具体数量方面,考虑到畜禽生产对饲料需求的不中断性,结合疫情影响的持续时间,并豆粕的销售情况,大致估计疫情对豆粕需求的影响在8--12%之间。

  三、年度的总体供需格局

  从年度总体供需格局来看,2019/2020年度世界大豆供需矛盾较之2018/2019年度的过剩有所缓解,彼时主要因中国爆发了非洲猪瘟疫情,导致生猪存栏锐减约一半(个别省份甚至锐减超六成),严重影响到了大豆豆粕的需求;如下表2USDA三月报告所示。然而,USDA三月份的报告较之二月份报告重又调高了期末库存,因中国“新冠疫情”的影响。更为糟糕的是3月中下旬以来,新冠疫情在世界快速传播,确诊人数及死亡人数不断上升,而USDA三月报告显然没有考虑到这一点,很自然地可以想象到在接下来的四月报告中,大豆消费的数据将更为悲观,期末库存也将预期继续上调,这也为年初稍稍变好一些的供需状况转而又蒙上一层阴影。

年度豆粕走势的几个影响因素
 
  虽然短期因为南美、尤其是阿根廷港口因防疫需要存供应中断的忧虑,但中长期新冠疫情的影响将逐渐消退,价格将回归供需定价的局面,除非新冠疫情变得不可遏制。
 
  而另外一个不确定因素是美豆2020/2021年度的种植面积和天气。种植面积方面,市场对于播种面积的预期在8486.5万英亩,低于美国农业部的8500万英亩,但远高于2019年的7610万英亩;天气方面,在过去的三个市场年度中,除却2019年洪涝灾害所致的大豆迟播,总体上天气还是对大豆的种植生长很是关注,当然今年如何尚不得而知。而许多对于天气状况的预期,诸如厄尔尼诺和拉尼娜发生概率之类的,在以往的三年中仿佛都和事实上的结果想去甚远。
 
  因此,今年的美豆种植和天气将成左右供需格局走向的一个重要因素,如果天公作美,那么世界大豆供需格局将继续运行于过剩的状态,一旦天公不作美,那么供需过剩状态将趋于缓解,价格有望迎来一个中等级别的上行。
 
  当然,国内的生猪养殖利润对豆粕需求的增长预期也是一个值得重视的因素。由于生猪养殖周期较长,生猪价格的波动对产能的调节需要大约一年半至两年的时间。而国内目前生猪产能恢复和扩张面临的问题既不是土地,也不是环保,而是能繁母猪的缺乏,这也导致了以商品母猪直接作为母猪的现象。故此可以认为目前主要是能繁母猪的缺乏限制了生猪产能的快速恢复。
 
  四、小结
 
  综合现有的世界大豆供需格局、非洲猪瘟和新冠疫情以及美豆种植面积和天气诸因素的影响,当前豆粕远月合约投资价值不高,货币通胀的影响终究要通过供需格局的变化而起作用,现今的买入在短期的新冠疫情行情过后,接下来将面临美豆种植面积和天气的不确定性影响。

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