方法论 | 大宗商品库存研究方法论：寻求相对的确定性（思维导图收藏版）

这是扑克推送的第 170 张思维导图：大宗商品库存研究方法论：寻求相对的确定性。

本文来自三石观察，作者：扑克智咖张磊 。如需转载，请联系原作者。更多精彩内容，请下载扑克财经App（iOS及安卓版本均可下载）。

观察过去十年大宗商品市场，在库存较低、库存下降的过程中，大宗商品价格可以持续下行，也可以持续上涨。前者多被理解为主动去库存，后者多被理解为被动去库存。在库存较高、库存攀升的过程中，大宗商品价格可以持续下行，也可以持续上涨。前者多被理解为被动补库存，后者多被理解为主动补库存。最早，曾尝试识别库存周期，依托周期识别来做投资。后来逐渐发现，对于研究而言，这是有价值的，但是对于交易而言，价值亦有，但是相对低一些，主要是库存周期时间跨度的不稳定性，拐点差数月，就会对头寸带来非常大的负面影响。

后来逐渐认识到，库存变动周期更像是一个概率事件，在概率意义上存在价值，在精确层面，价值略少一些。

持有库存的成本主要有两个，一是占用资金的机会成本，抛掉库存，把钱买理财，是有收益的，或者很多企业是融资买库存的，少持有库存，就可以节约利息开支；二是仓储成本，即便是自己的仓库，腾出库存，便可以把库存短期租出去。

由于持有库存需要支付成本，那么价格预期就非常重要。经济主体认为未来价格倾向于上涨，就更愿意持有库存，反之，就更愿意减持库存。

问题在于，经济主体并不是一个不可细分的变量，而是由众多独立决策的企业组成的。不同的企业对价格预期是不同的，有人乐观，有人悲观，这就是为什么我们认为库存变动是存在于概率意义上的。

每个独立企业的价格预期产生，与供应预期、需求预期是有着最为直接的关系，与库存本身也存在一定的关系。

模糊的层次上，需求扩张的强度高于供应扩张的强度；或者供应收缩的强度高于需求萎缩的强度，都会引发价格上涨的预期。

相对精确的层次上，需求方向与供应方向的识别是价格预期产生的基础，更为严谨的，要核算供需平衡表。而我们要知道，事前估算供需平衡表，是基于预期的，而不是基于未来的事实，因为未来的事实到了未来才知道。这也是为什么，我们对众多机构给的平衡表，一直持极为谨慎的态度。比如2018年初，部分机构给出锌供需缺口存在大几十万吨的判断，而事实上，2018年锌价跌幅在所有大宗商品跌幅中是居前列的。

大宗商品：从最上游到最终端消费涉及一个产业链，相关企业不是一个简单的同质主体。这种异质性决定了，不同环节的价格预期可能存在较大差异，或许是价格变动幅度预期的差异，更甚者是价格方向预期的差异。上游看好未来价格表现，可能会主动补库存，而中游不看好未来表现，可能会主动去库存。存在这种差异，可能源于信息不对称，也可能来自于价格分析框架的不同。

历史上，全产业链企业均呈现出一致性库存行为的时期并不多，这个判断基于我们的历史模糊记忆，并非严谨的实证分析。实证分析的工作没做，主要是考虑到——很难识别各个环节企业的库存变动是主动行为还是被动行为。调研，只能事后确认一部分企业的行为选择，而这对于识别整个行业的库存变动原因是不够的。

能源消费未启动的情境下，农产品的需求端波动相对较小，主要是农产品消费对应人的食物和家畜的饲料。在3至6个月的周期里，真实消费量的变动有限。农产品的供应端，在一季种植后，单产更多受天气的影响。

以美国大豆为例，2012年初，USDA给出的当年美国大豆单产预估是42蒲式耳/英亩，而之后随着干旱的不断加剧，USDA把单产陆续调低至36.8蒲式耳/英亩。短期内，单产变动巨大，期末库存的预估自然出现了巨大的变动。

在3至6个的短周期，部分农产品库存变动具有一定的外生性。这是我们相对偏爱的库存分析不确定性中的相对确定性。

微观经济学教材里，价格、需求和供给的调整都是即时完成的，从一个均衡跳到另外一个均衡。但是，在真实经济世界中，供应的调整很多是滞后的，或者说有时间跨度，来自于企业决策的异质性。

且不说产能投资需要1至3年，甚至更长的时间跨度。即便是产量的调整，也很难做到即时性。比如煤矿产量的提高，铁矿石产量的增加，等等，都需要重新组织生产设备与人工。有些涉及安全的生产，还需要经过主管部门的批准。

供应时滞是普遍存在的。需求扩张力度较大时，供应短期跟不上，就有了大家说的被动去库存。

反过来，价格开始下行，企业的库存开始累积时，企业未必立马减产，即时的调整产量以维持库存的恒定或者下降。因为企业无法确认短期需求回落的持续时间，而像高炉、电解铝的开复工成本是很高的，企业需要更多的证据才能做出决策。此外，一旦产量主动调降，伴随价格下降，营业收入会下降，这对企业的融资和市场份额都会带来负向冲击。此时，从博弈的视角看，会出现囚徒困境。

如前所述，经济主体的库存主动调整与价格预期有关，被动调整与预期差、现实约束有关。因此，确认的库存的变动方向，需要结合供应预期、供应时滞、各种其他约束、需求预期等因素综合做事前估计。

永恒不变的方法论——大胆假设，小心求证。

在事前估计和事中求证的过程中，需要辅之必要的调研。调研真实世界，搞清楚代表性企业都是怎么想的，对于相对严谨的确认是可取的。

在经济逻辑的层次，在需求扩张&价格上行的过程中，可以猜测未来可能出现产业链某一个或多个环节企业的主动补库存或者被动去库存，是主动补还是被动去取决于供应端自适应的能力。（产能的问题，在这个系列的第1篇和第2篇文章，已经有所论述。产量的问题，会再撰文进行理论思考。）反之，在需求萎缩力度较大&价格下行的过程中，可以猜测未来可能出现产业链某一个或多个环节企业的主动去库存或者被动补库存。从这段话的描述中可以看出，我们倾向于认为需求的分析是第一位的，库存是处于第二位置的。

库存变动的四个过程，事后确认就相对容易多了。但就交易而言，事前估计，比事后确认要重要的多。

在投资的过程中，我们较难事前精确预测大宗商品的库存周期，亦难事前就说四个过程中哪个一定会出现。需要思考的是——相对的确定性。

以2018年的铜来说，2018年3月三大交易所铜库存攀升至90万吨附近，处于历史高位，此时，在需求增速下行的判断下（平衡表估计可能更为严谨），可以选择做空铜价。2018年10月，多数投资者对中国需求方向的估计依旧向下（需求增速），比如商品房销售增速、房屋新开工面积增速、汽车产量增速以及空调产量增速均呈现出向下的趋势（至于价格是否已经充分price in了历史的趋势与未来预期，我们在《博弈的不确定性》一文中已经尝试做了思考），而此时，三大交易所铜库存已经回落至40万吨之下，处于历史中间偏低水平，也可以选择做空铜价。但是，很明显，年初做空铜的策略要优于10月再空铜的策略。主要是前者，价格更高，库存向下调整的力量更大，安全边际更高。

直接给出结论：

1）高利润、高价格、高库存的情境下，需求预期转弱时，做空不仅有需求向下的力量引导，还可能有库存向下调整力量的支撑。相对而言，低利润、低价格和低库存，需求下行，做空的策略相对次优；当然，若看需求崩塌，库存再次快速累积，这个要再评估。

2）低利润（亏损）、低价格、低库存的情境下，需求预期转强时，做多不仅有需求向上的力量引导，还可能有库存向上调整力量的支撑。被去库存，也不过是经济主体想补库存，补不起来罢了。毕竟，在价格上行周期，多一份库存，就是多一份价差收益。高利润、高价格、高库存，即使需求上行，价格向上的力量就会相对弱一些。做多，策略上前者优于后者。（关于需求预期，将另撰文）

总的来讲，在仓位布置上，库存是一个需要考虑的指标，高库存还是低库存，或许不会对价格方向产生影响，但大概率会影响幅度与行情的流畅性。次优情景下的仓位要低于更优情景下的仓位，否则，投资就失去了逻辑的一致性。

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