生猪养殖分析框架之二：如何判断猪价走势？.pdf

行业 报告 | 行业专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 1 农林牧渔 证券 研究报告 2018 年 05 月 15 日 投资 评级 行业 评级 强于大市 (维持 评级 ) 上次评级 强于大市 作者 吴立 分析师 SAC 执业证书编号： S1110517010002 wuli1tfzq 刘哲铭 分析师 SAC 执业证书编号： S1110517070002 liuzhemingtfzq 资料 来源： 贝格数据 相关报告 1 农林牧渔 -行业研究周报 :2018 年第19 周周报：继续推荐禽链，布局猪价反弹机会！ 2018-05-13 2 农林牧渔 -行业专题研究 :禽产业系列研究之三：如何看待当下的白羽鸡板块？ 2018-05-11 3 农林牧渔 -行业研究周报 :2018 年第18 周周报：白羽鸡景气上行，积极参与；龙头超调现布局良机！ 2018-05-06 行业走势图 生猪养殖分析框架之 二 ：如何判断猪价走势？ 1、 猪价如何才见底？ 以 10 年以上时间维度 ， 养殖 成本决定猪价长周期底部， 人工成本及粮食价格的趋势性上行， 是国内猪价过去 20 年持续上行的主要原因。 由于 2016 年以来饲料等玉米成本价格持续下降，当前养殖成本低于 2014年时的养殖成本，因此， 预计本轮 周期的底部 价格要低于上轮周期 10.45元 /公斤的周度均价 ， 即 周度 猪价底部 可能 要 出现 在 9-10 元 /公斤 区间 。 本轮周期中 ，由于环保政策的收紧，散户大规模退出而规模化养殖场持续扩张。规模化养殖场与散户最大的差异就在于其沉没成本高，融资能力强。因此， 理论上， 本轮周期中的产能去化时间大概率要超过上一轮周期。 而上轮周期，猪价从绝对高点到绝对低点经历了 31 个月 时间，而高点到猪周期的正式启动，则经历了 42 个月时间。 而本轮猪价是在 2016 年 5 月份见顶。 因此 ， 理论上 ， 本轮周期低点 ， 最早 在 2019 年 4、 5 月份 到来 （基于极限30%的内生扩产， 18 年均价 悲观 到 11 元 /公斤） ， 正常逻辑推演 的 拐点 将 出现 在 2020 年。但实际情况需持续跟踪养殖企业的现金流情况、补栏意愿、行业疫病防控情况等。 当规模化快速发展之际，行业的下行周期长短将更多的由 养殖企业 的现金流决定。一个重要的辅助指标是龙头养殖企业的季度净利润。 当成本控制能力最 强 的企业都出现 季度性 亏损，这基本预示着猪价底部 （至少是阶段性底部） 的到来！ 如牧原股份 2014 年 H1， 2015 年 Q1 的亏损 （ 分别对应于上轮猪价的绝对底部和猪周期的启动点 ） 。 2、 2018 猪价怎么走？ 供给的变化是决定猪价走势的核心因素。猪肉供给取决于能繁母猪（产能）、MSY（生产效率）、出栏体重（库存）三者的合力。从饲料工业协会的母猪料销量以及修改样本后的农业部数据来看， 2017 年能繁母猪存栏开始回升。养殖规模化将推动 MSY 继续提高，但是增速放缓。饲料成本上升以及对猪价的预期下降，将使得出栏体重回落。综合而言， 2018 年猪肉供应量将继续增加，猪价仍处于下跌周期中。 短期，从仔猪料销量来看， 4 月份起生猪出栏量环比下降。但从出栏均重看，超重猪还未彻底出清。当前处于库存去化的磨底过程中。预计猪价短期 继续下降的 空间相对有限 ， 二三季度的反弹趋势明确。 3、生猪养殖怎么投资？ 由于市场对于生猪养殖板块的充分研究，因此， 2019 年，大概率预期将走在基本面的前面。因此， 产业新一轮趋势性投资机会预计将在 2019 年猪价创阶段性新低之后到来。 短期 ， 投资者对 猪价的预期 时刻在变化，但行业供应量在 2017 年已经基本定型 。因此， 2018 年生猪养殖板块存在阶段性的预期差。随着猪价 进入磨底阶段 ，生猪养殖板块当前处于预期及盈利边际改善阶段，并无太多持续看空的理由。 与禽板块逻辑相似，板块目前进入了短期利空释放，后面有猪价上涨的催化。 在 猪价下行周期，成本控制力是抵抗风险的最核心竞争力。而养殖集团出栏规模的持续扩张，更是增大了其新一轮周期到来之时的盈利弹性。重点推荐养殖龙头 牧原股份、温氏股份 （ 在手资金充足，二季度黄羽鸡业务同比大幅好转 ） ，其次黑马 天邦股份 （ 3 月份成本下降至 11.7 元 /公斤，产能持续扩张）、 正邦科技 （成本持续下行，股价充分反映悲观预期，估值低）。 风险 提示 ： 疫病风险 ； 政策风险 ； 价格不达预期风险 ； -9%-4%1%6%11%16%21%26%2017-05 2017-09 2018-01农林牧渔 沪深 300 行业报告 | 行业专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 2 内容目录 1. 前言 . 4 2. 供给端：猪价走势的核心因素 . 6 2.1. 蛛网模型下的猪 周期特征 . 6 2.2. 长期：主导规模养殖场的现金流成本决定猪价底部区间 . 7 2.3. 中期：出栏量出栏体重 +进口量 . 10 2.3.1. 能繁母猪：产能增长缓慢 . 10 2.3.2. MSY：规模化推动 MSY 快速提升 . 12 2.3.3. 出栏体重：养殖成本是核心驱动力 . 14 2.4. 短期：出栏规模出栏体重 +进口量 . 15 2.4.1. 出栏规模：先行指标仔猪存栏 . 15 2.4.2. 出 栏体重：猪价预期决定出栏节奏 . 16 2.5. 进口量：规模小，影响弱 . 17 3. 需求端：猪价判断的辅助坐标 . 17 4. 2018 猪价怎么看？ . 19 5. 投资建议 . 20 图表目录 图 1：中期猪价分析框架 . 5 图 2：短期猪价分析框架 . 5 图 3：猪价波动 3-4 年一周期 . 6 图 4：生猪价格历史走势 . 6 图 5：劳动力成本持续上行 . 8 图 6：欧美国家生猪养殖综合成本 . 9 图 7：养殖成本结构（元 /公斤） . 9 图 8：牧原股份的亏损预示着猪价进入绝对底部 . 10 图 9：能繁母猪存栏规模持续下行 . 11 图 10：母猪料销量增速持续回落 . 11 图 11：二元母猪价格高位 回落 . 12 图 12： 2015 年起， MSY 快速提高 . 13 图 13： 2017 年 H1， MSY 的提升足以弥补能繁母猪存栏的下降 . 13 图 14：欧美国家 PSY、 MSY 普遍高于国内 . 14 图 15：欧美生猪出栏体重普遍在 120 公斤以上 . 14 图 16：出栏体重持续上行 . 15 图 17：仔猪存栏是生猪出栏提前 6 个月的先行指标 . 15 图 18：出栏体重进入下行趋势 . 16 图 19：中大猪占比快速下降 . 16 图 20：猪肉进口规模持续扩大 . 17 行业报告 | 行业专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 3 图 21： 2017 年主要猪肉进口国家（单位：万吨） . 17 图 22： 猪肉消费需求稳步增长 . 18 图 23：猪肉消费占比逐年下降 . 18 图 24：生猪价格季节性明显（单位：元 /公斤） . 19 表 1：猪价基本分析框架 . 4 表 2：猪价周期分析 . 7 表 3：牧原股份成本拆分 . 7 表 4：温氏股份生猪养殖成本拆分 . 8 行业报告 | 行业专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 4 1. 前言 2017 年 8 月，我们推出 行业方法论报告 生猪养殖产业研究框架 ，从猪价判断、产业结构变迁和企业估值三方面，提出我们的分析框架。从本篇开始，我们将在 上篇报告 的基础上，针对以上三个部分，再次进行细化探讨与分析。 简单重申我们的猪价分析框架： 表 1： 猪价基本分析框架 期限 特征 趋势 决定性因素 核心指标 辅助指标 长期 （跨周期） 趋势性上行 随着种植效率提升及人口老龄化，未来有可能涨势趋缓甚至下行 养殖成本 饲料成本、人工成本 欧美养殖成本、效益 人口结构、人均收入 猪肉消费增速、占比 中期 （单周期） 蛛网模型下，周期性波动 波动周期拉长，波动幅度加剧 产能：能繁母猪存栏 先行指标： 二元母猪价格、后备存栏比例、胎龄结构、能繁母猪淘汰价格 等 同步指标： 能繁母猪存栏规模、母猪料销量 现金流成本； 行业龙头盈利 ； 生产效率： MSY 库存：出栏体重 饲料成本 短期 （年内） 季节性明显 需求季节性影响变弱，供给季节性起主导 生猪出栏量 仔猪料销量、母猪存栏 中大猪存栏比例 出栏体重 猪价预期 需求季节性 春节需求 资料来源：天风证券研究所整理 1、 供给端 ： 我们考察 1993-至今的 6 轮猪价变化 ， 发现以下几点规律： 1） 长周期 （跨多轮猪周期） ，猪价趋势性上行。 2） 中周期 （ 一 轮猪 价 周期） ，猪价 呈现 3-4 年的 周期 性 变化规律。 3） 短周期 （年内猪价波动） ，猪价年内波动具备明显的季节性。 以上三点构成了猪价的基本周期波动特征。因为，我们对于猪价波动趋势的分析框架，也将从以上三个层面进行结构。 长期： 名义成本的持续上行决定了猪价 的 长周期上涨的趋势。 随着未来玉米等种植成本的下降以及生猪养殖效率的提升，从某个时间开始，猪价趋势有可能从上涨转为下降。 中期，受蛛网模型下农户投资决策的影响，猪价表现出 3-4 年的周期性变化规律。 具体而言， 供应量 取决于能繁母猪存栏 （产能） 、 MSY（生产效率） 、出栏体重 （库存） 三个因素合力 。 能繁母猪代表产能，可以通过二元母猪价格、后备母猪存栏、胎龄结构等指标跟踪产业补栏 积极 性。 MSY 代表着生产效率。 2015 年以来，随着养殖技术传播以及养殖 规模化的发展， MSY 快速提升。 出栏体重代表库存， 长期出栏体重则由 养殖效率所决定 ，中期则是受饲料成本影响，短期则主要由养殖户的猪价预期决定 。 短期 ， 供应量则 由 生猪出栏量及出栏体重 决定 。 生猪出栏才是供给，而存栏 不是 。存栏结构将导致出栏量及供给量 的变化趋势 发生背离。仔猪存栏量是能够提前 6 个月判断生猪出栏变动趋势的先行指标。而定点屠宰企业屠宰量则是生猪出栏变化趋势的验证数据。年内， 行业报告 | 行业专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 5 出栏体重代表了产业库存， 既受季节性（高温无法压栏）影响，也会 随猪价而波动 （但存在一定的滞后性）。 一轮库存的去化及累积，经验数据显示需要 1-2 个季度的时间。 进口量 属于国内供应的外生变量，整体规模偏小， 无法对国内猪肉价格 趋势 产生 决定 性影响， 只能在短期内 对行情 起到 助跌缓涨的作用。 2、 需求端 ： 长期，经济快速发展，人均收入水平的提升是推动过去 30 年猪肉消费持续增长的主要动力。但随着人口老龄化的到来，蛋白摄入需求下降。加上消费升级对于其他肉类消费的增长，猪肉消费长期呈下降趋势。 中期，年度之间，猪肉需求相对稳定，并不是影响猪价波动的关键因素。 短期，受气温、节假日等影响， 消费具有季节性。但随着经济水平的发展，消费需求的季节性越来弱。 图 1： 中期猪价分析框架 资料来源：天风证券研究所 整理 图 2： 短期猪价分析框架 资料来源：天风证券研究所 整理 行业报告 | 行业专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 6 2. 供给端 ： 猪价走势的核心 因素 2.1. 蛛网模型下的猪周期 特征 由于 年度之间 猪肉需求相对稳定， 因此，供给的波动是其价格波动的主要原因。 在 以分散化养殖为核心的产业结构下，农户的行为具备显著的一致性。农户根据当期的价格来安排下一期的生产。当 t 期价格上涨，则增加产能， 这意味着 t+1 期供给增加，价格下降。价格下降使得农户减少养殖量， t+2 期供给下降，价格回升。 这种典型蛛网模型下的结果就是供求关系的持续周期性波动。 由于农户的养殖投入规模小，进入与退出较为方便，因此，猪价波动周期的长短由母猪的生产 周期决定 。 一般而言， 母猪出生育肥 4 个月成后备 +后备母猪育肥 4 个月 成能繁配种 +能繁母猪妊娠 4 个月 +仔猪育肥 6 个月 =18 个月 生猪出栏 。 由于 农户并不进行种猪育种，一般是外购二元母猪做后备。那么，当猪价上涨之后，农户当期补栏后备母猪，将在 14个月后成为市场供给。 这也 就 是所谓猪周期 3 年一轮的根源 。 图 3： 猪价波动 3-4 年一周期 资料来源：天风证券研究所 整理 图 4： 生猪价格历史走势 资料来源： wind、新希望六和、 天风证券研究所 注： 1991 年 1 月 -2006 年 6 月，为新希望六和数据， 2006 年 6 月 -2018 年 3 月，为中国畜牧信息网数据 2.8 9.2 6 9 4.2 6.58 5.83 9.66 5.96 17.38 9.53 9.70 19.68 10.52 20.97 05101520251991年1月1991年12月1992年11月1993年10月1994年9月1995年8月1996年7月1997年6月1998年5月1999年4月2000年3月2001年2月2002年1月2002年12月2003年11月2004年10月2005年9月2006年8月2007年7月2008年6月2009年5月2010年4月2011年3月2012年2月2013年1月2013年12月2014年11月2015年10月2016年9月2017年8月生猪月度均价（元 /公斤） 行业报告 | 行业专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 7 表 2： 猪价周期分析 周期起始时间 周期阶段 期间 月数 价格（元 /公斤） 波动价差 （元 /公斤） 波动幅度 min max 1993.04-1996.04 上涨期 1993.04-1994.12 21 2.8 9.2 6.4 228.57% 下跌期 1994.12-1996.04 16 6 9.2 -3.2 -34.78% 1996.04-1999.06 上涨期 1996.04-1997.09 17 6 9 3 50.00% 下跌期 1997.09-1999.06 21 4.2 9 -4.8 -53.33% 1999.06-2003.06 上涨期 1999.06-2001.02 20 4.2 6.58 2.38 56.67% 下跌期 2001.02-2003.06 28 5.83 6.58 -0.75 -11.40% 2003.06-2006.05 上涨期 2003.06-2004.09 15 5.83 9.66 3.83 65.69% 下跌期 2004.09-2006.05 20 5.96 9.66 -3.7 -38.30% 2006.05-2010.04 上涨期 2006.05-2008.03 22 5.96 17.38 11.42 191.61% 下跌期 2008.03-2010.04 25 9.53 17.38 -7.85 -45.17% 2010.04-2014.04 上涨期 2010.04-2011.09 17 9.53 19.68 10.15 106.51% 下跌期 2011.09-2014.04 31 10.52 19.68 9.16 -46.54% 2014.04-至今 上涨期 2014.04-2016.05 25 10.52 20.97 10.45 99.33% 下跌期 2016.05-至今 ？ ？ 20.97 ？ ？ 资料来源： wind、新希望六和、天风证券研究所整理 从 1993 年至今的猪价 走势来看， 在 过去 6 轮 完整 周期下，猪价波动有以下几个特点： 1、长周期，猪价趋势性上行。 也就是说，每轮猪价波峰波谷的价格，都是逐级往上提升的。这种长周期下的趋势性上行，主要是受成本的驱动。即人工、土地、饲料等成本名义价格的变化，决定了猪价的长期趋势。过去 20 年 名义 成本价格 的 持续上升，推动了猪价的趋势性上行。 2、中周期，猪价 呈现 3-4 年的 周期 性 变化规律。 这主要是由散户为主的养殖结构以及生猪的生长周期所决定。这也意味着，随着养殖结构的变化，周期性规律也将发生变化。 3、短周期，猪价年内波动具备明显的季节性。 这主要是由供应及需求的季节性波动导致的。但季节性只能延缓或者加速周期，并不能改变周期趋势。 基于猪价的波动特点，如何判断猪价走势呢？ 2.2. 长期： 主导规模养殖场的现金流成本 决定猪价底部区间 从成本拆分来看， 饲料是 养殖 最主要的生产成本，占完全成本的的 50%-70%。而玉米和豆粕则是最主要的 饲料 原材料，占比分别达到 30%、 10%左右 。因此，玉米及豆粕价格对于成本变化的影响极为明显。 表 3： 牧原股份成本拆分 项目 2017 年 2016 年 2015 年 元 /头 元 /公斤 比例 元 /头 元 /公斤 比例 元 /头 元 /公斤 比例 原材料 560.00 5.88 52.78% 579.04 5.77 54.91% 777.69 7.53 76.69% 折旧 90.29 0.95 8.51% 91.63 0.91 8.69% 99.91 0.97 9.85% 职工薪酬 65.13 0.68 6.14% 62.88 0.63 5.96% 65.14 0.63 6.42% 药 品及疫苗费用 104.39 1.10 9.84% 106.10 1.06 10.06% 105.65 1.02 10.42% 其他费用 143.42 1.51 13.52% 137.58 1.37 13.05% 131.32 1.27 12.95% 生 产成本合计 963.23 10.12 90.78% 977.22 9.74 92.66% 1,179.72 11.43 94.03% 三项费用 97.85 1.03 9.22% 77.38 0.77 7.34% 74.91 0.73 5.97% 完 全成本 1,061.08 11.15 100.00% 1,055.95 10.52 100% 1,254.62 12.15 100.00% 资料来源： 公司公告、 天风证券研究所 行业报告 | 行业专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 8 表 4： 温氏股份生猪养殖成本拆分 项目 2017 年 2016 年 2015 年 元 /头 元 /公斤 比例 元 /头 元 /公斤 比例 元 /头 元 /公斤 比例 饲料 768.42 6.48 53.07% 764.69 6.65 52.91% 844.15 7.53 59.41% 委托养殖费用 257.78 2.17 17.80% 260.39 2.26 18.02% 215.79 1.93 15.19% 药物及疫苗 70.86 0.60 4.89% 70.22 0.61 4.86% 67.05 0.60 4.72% 职工薪酬 97.72 0.82 6.75% 86.47 0.75 5.98% 74.34 0.66 5.23% 折旧及摊销 32.45 0.27 2.24% 27.62 0.24 1.91% 27.71 0.25 1.95% 其他 70.00 0.59 4.83% 73.64 0.64 5.10% 58.27 0.52 4.10% 生产成本 合计 1,297.24 10.94 89.60% 1,283.03 11.16 88.77% 1,287.31 11.49 90.60% 三项费用 150.64 1.27 10.40% 162.27 1.41 11.23% 133.51 1.19 9.40% 完全成本 1,447.88 12.21 100.00% 1,445.30 12.57 100.00% 1,420.82 12.54 100.00% 资料来源： 公司公告、 天风证券研究所 注：温氏生猪养殖三项费用及完全成本相关数据，为估算数据 牧原出栏成本中含有较大比例仔猪，因此表观成本偏低。预计 2017 实际生猪养殖综合成本在 11.5 元 /公斤 从成本结构来看， 推动 过去 20 年 国内养殖成本持续上行的动力主要来自于玉米、豆粕等粮食价格的上涨以及人力成本的提升。 而 这种上涨主要是由于国内经济的快速发展所致。在可预见的 5-10 年内，这种趋势 还不会彻底扭转 。 图 5： 劳动力成本持续上行 资料来源： wind、 天风证券研究所 目前，与国外相比，国内生猪养殖成本整体偏高。根据英国猪业协会数据， 2016 年，欧美国家的养殖成本平均在 1.25 英镑 /公斤（ 以年度平均汇率换算，约为 10.5 元 /公斤 ） ，远低于国内约 13 元 /公斤的成本。 -5%0%5%10%15%20%05000100001500020000250003000035000农村居民人均可支配收入（元） 城市居民人均可支配收入（元） 实际同比增长（农村） 实际同比增长（城市） 行业报告 | 行业专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 9 图 6：欧美国家生猪养殖综合成本 资料来源： 英国猪业协会、 天风证券研究所 与欧美，尤其是美国相比，成本差异的来源，从绝对额看，主要是饲料成本。从相对比例看，差异主要来自于劳动力及可变成本两项。反应出来的是国内种植业生产效率以及生猪养殖管理效率与国外的差距。 图 7： 养殖成本结构（元 /公斤） 资料来源： 公司公告、英国猪业协会、 天风证券研究所 从另一个侧面来说，差距意味着生产效率提升的潜力，即生猪养殖成本是有望进一步下降的。若 以一个更长期的视角来考量的话，随着技术进步对生产效率的推动，全球玉米、大豆价格在过去 50 年里是持续下行的。 国内种植规模化发展才刚刚启动。我们认为， 随着未来 10 年人口 结构的改变以及土地改革的加快， 种植规模将被迫快速推进，由此带来的国内粮食作物种植成本的下行将推动养 殖成本的下降。而规模化企业之间在生存压力下的竞争，将进一步推动养殖 效率的提升。也就是说 ， 猪价过去 20 年的持续上涨趋势，在未来的某个时间，将随着国内种植规模化的进步而逐渐扭转为趋势下行 。 分析养殖成本的意义在于为判断价格 绝对 底部区间提供参照。 在一个 以 成本控制能力为核心竞争力的产业格局里， 产品 价格的底部并不是由 行业 平均成本决定的，而是由 养殖主体规模 的现金流 成本决定 。 当产业中主体规模 的 企业都 无法覆盖其现金流成本，那么行业大规模去产能已成必然，价格底部就将出现。 因此，从养殖成本分析可以引申出两个重要参照价值： 1、既然成本决定了长期价格走势， 那么，若两轮周期中养殖成本显著下降，那么猪价底部的再次到来是有可能破了前低。例如， 若当前饲料成本持续保持低位至明后年，则新一轮猪价周期的低点是很可能低于 2014 年 10.52 元 /公斤的月度均价。 2、 当 生 产效率最高的企业都已经面临或者接近亏损，那么意味着行业价格已经 离 拐点 不8.61 9.20 8.86 7.07 6.82 7.33 12.78 12.52 13.29 11.50 10.05 10.82 6789101112131415162011 2012 2013 2014 2015 2016美国 欧盟 丹麦 法国 英国 加拿大 0.001.002.003.004.005.006.007.00折旧和融资成本 劳动力 其他可变成本 饲料 美国 欧盟 法国 英国 加拿大 牧原 行业报告 | 行业专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 10 远了 。 如 2014 年的国内糖价、 2015 年 国际 糖价。而牧原股份做为现在投资者分析生猪养殖上市公司的一个经营标杆，其成本其实可以用来辅助判断价格绝对底部。在这轮猪周期启动之前， 2014 年 Q2、 2015 年 Q1，猪价跌穿牧原成本线，季度业绩开始出现亏损，而也就是在这个时候，猪价迎来了反转。 2014 年 Q1、 Q2 连续两个季度的亏损，砸出了这轮猪价的绝对低位。 2015 年 Q1 的亏损，则预示 着 这轮猪周期的启动。 必须强调的是， 龙头企业出现亏损， 对 产业价格见底 有重要标示意义，但并不意味着只有龙头企业亏损 价格 才能见底。 图 8： 牧原股份的亏损预示着猪价进入绝对底部 资料来源： 公司公告、 天风证券研究所 注： 牧原股份从 2014 年 4 月开始披露销售月报， 2014 年 Q2 开始有销售均价及成本数据 这 背后 其实就是 成本趋势决定长期价格趋势。 成本在长期趋势中的持续上升，也抬高了产品价格的绝对底部，使得每一轮猪价下跌的成本支撑位在逐步抬