中金：推古验今，浅析粮价波动的影响因子

摘要

通过历史复盘，我们发现除供需基本面因素外，资金流向指标、成本因子、市场情绪因素等外部扰动也是造成国际农产品价格波动的主要原因

一般情况下，市场普遍认为农产品价格波动主要是由供需基本面决定的。然而，通过对2007-2008年、2010-2011年两次全球粮价上涨时期的分析，我们发现极端情况下，粮价可能会出现偏离基本面的超涨。本文选取2000年至今以来CBOT玉米和小麦数据，筛选出月度期货均价涨跌幅分别超过±10%和±5%的时期，通过搭建模型分析得到：

► 当价格波动幅度超过±10%时，基本面因素与成本因子是影响国际玉米和小麦价格的最主要原因。具体来看，玉米价格对于主产国库存消费比指标的反应更为敏感（主产国库消比每下降1%，玉米价格将会上涨0.48%，小麦价格将会上涨0.21%），而小麦价格对于国际原油价格的反应则略强于玉米（国际原油价格每上涨1%，小麦价格将会上涨0.58%，玉米价格将会上涨0.56%）。

► 若将限制条件放宽，当价格波动幅度超过±5%时，价格的影响因素则相对复杂。除了供需情况与成本因子外，市场情绪因子、资金流向指标等都会对价格变化形成影响。这也说明外部因素对于价格的影响能力有限，可以支撑价格快速反应，但难以作为价格大幅波动的主要因素。需要注意的是，国际玉米与小麦在涨跌幅5%的限制条件下，代表市场情绪的VIX指数对于价格的影响均显著，可见市场情绪变化对于短期农产品价格影响不容小觑。

通过模型测算与实际价格的对比，我们认为俄乌地缘冲突爆发以来，国际玉米价格上涨幅度与模型拟合值较为接近，而国际小麦价格可能存在一定超涨情况，向前看或有回落风险

在俄乌事件冲击下，大宗商品价格出现明显上涨，其中小麦、玉米价格涨幅均超过10%，符合我们模型的门槛值，故我们将3月对应的自变量值带入模型中，计算拟合价格。

► 在价格波动幅度大于±10%和±5%的模型下，我们分别计算得出3月CBOT小麦价格分别为876.61美分/蒲氏耳和883.23美分/蒲式耳，二者均低于实际价格1107.77美分/蒲氏耳；3月CBOT玉米价格分别为706.27美分/蒲氏耳和735.09美分/蒲式耳，仅略低于实际价格746.47美分/蒲氏耳。由此可见，小麦的模型测算价格明显低于实际期货结算价，而玉米价格则与实际CBOT期货价格较为接近，因此我们认为，3月CBOT小麦价格的大幅上涨存在偏离基本面的现象，溢价较为明显。

► 本次价格上涨中，我们发现成本因子对粮价的推动作用强于基本面对于价格的支撑。因此我们认为，向前看，若原油价格上涨受阻，农产品价格上涨空间或有限。当然，在全球低库存及供应恢复不及预期的背景下，一段时间内农产品价格重心或将明显抬升。

正文

新冠疫情以来，各国采取的防疫措施对粮食生产和国际贸易物流造成一定扰动，导致国际粮食供给担忧频发，中低收入国家粮食不安全人口数持续增加。今年2月底，“欧洲粮仓”俄罗斯和乌克兰的地缘冲突再次引发了全球粮价的大幅波动，让本就处于低库存背景下的世界粮食市场情绪更为紧张。同时，我们也看到疫情后的货币宽松政策也推动了大宗商品价格水涨船高，引导资金更多地流入国际农产品市场，导致市场价格非理性波动。根据FAO全球食品价格指数，2020年以来，全球食品价格重心较前30年抬升约38.5%，创下历史高位。回顾历史上粮食价格大幅上涨时期，我们发现造成全球粮食价格大幅上涨的因素不尽相同。

图表1：全球食品价格走势

资料来源：FAO，中金公司研究部

历史主要粮价上涨时期回顾

2005年中期至2008年，全球谷物价格明显上涨，小麦及水稻价格几乎翻倍，引发了全球，尤其是中低收入国家的粮食供给紧张。我们认为，2008年粮食价格飙升是多方因素共同作用的结果，其中不仅包括农作物减产、需求扩张等基本面因素，还包括能源价格大幅上涨等外部冲击。

全球农作物增产速率下降

自1970年起，全球人口保持较稳定速率增长，然而我们发现，与1970-1990年间全球每年约2.37%的粮食产量增速相比，1990-2007年粮食产量增速下降明显，仅为1.03%，导致人均粮食产量有所下滑。究其原因，首先，自1990年以后，各国政府对于农业生产支持力度有所减弱，政府农业支持款项占农民总收入比例逐渐减少；其次，2007-2008年间不利天气频发，导致农产品库存偏低，较强的拉尼娜气候导致澳大利亚、欧盟、乌克兰等谷物及油料的主产地区均遭遇了不同程度的洪水、干旱及严寒[1]，作物损失较为严重。

图表2：全球农作物供给端趋势

资料来源：FAO，世界银行，中金公司研究部

图表3：主要国家对于农业板块补助情况

资料来源：OECD，中金公司研究部

发展中国家粮食需求增长强劲

自1995年以后，中国与印度两国人均GDP增长速度较快，考虑到中国与印度较为庞大的人口基数，且两国2007年人口分别同比上涨9.2%与11.4%，其居民购买力的改变将大概率影响到国际农产品市场的供需格局。IMF及USDA等官方机构曾将中国、印度等发展中国家人均GDP的快速增长、居民购买力的提升作为推动粮食价格急速上涨的原因之一[2]。然而，市场对于此观点有所争议，从农产品自身商品属性考虑，其需求弹性较差，故对于居民收入敏感性应该较低。我们认为，农产品作为生活必需品，的确对于居民收入敏感性不强，然而，由于当时中国及印度的饥饿人口比例占总人口比例远高于发达国家的2.5%，在人均GDP上升的背景下，居民为保证生活水平，对于刚性消费品的采购量大概率有所上涨，不断推升国际食品价格。

图表4：人均GDP5年CAGR

资料来源：世界银行，中金公司研究部

图表5：饥荒人数占总人数比重

资料来源：FAO，中金公司研究部

能源价格上涨推升成本

自2003年起， OPEC产量遭遇瓶颈叠加地缘冲突共同限制国际原油供应，而中国、印度等国家的快速发展也带动原油需求走强，供需明显错配导致原油价格大幅上涨并传导至农产品板块。跟据USDA数据，能源价格的上涨带动了农业生产过程中的化肥、燃料等农资成本上升。2002-2007年间美国玉米、大豆、小麦等生产成本上涨约21.7%，进而带动农产品出口价格上涨约15%-20%。同时，在能源价格高企的背景下，生产生物燃料利润抬升，带动玉米、大豆等生物燃料原料价格上涨。

图表6：原油与大豆、玉米价格相关性

资料来源：世界银行，中金公司研究部

图表7：美国生物燃料产量

资料来源：EIA，中金公司研究部

2010-2011全球粮食价格危机

总体来看，导致2010-2011年粮食价格上涨的因素与2008年粮食危机的主导因素十分相似，除了不利天气扰动产量叠加发展中国家需求扩张导致的供需错配外，金融危机爆发后的国际资金投资转向流入大宗商品市场也是农产品价格上涨的主要推手。

发展中国家居民膳食结构升级

中国、印度等发展中国家的人口及人均GDP在2010年左右仍然延续了高速增长的态势。我们认为，人均收入的持续增加将使居民膳食结构有所改善，具体来看，中、印两国居民对于肉、蛋、奶类等高蛋白食品消费在1991-2011的20年间出现不同程度的上涨。根据中、印居民热量来源变化来看，由肉、蛋、奶贡献的热量占比有所提升，而考虑到能量在生物链中的逐级损耗，饲用消费若想与食用消费为居民提供相等的热量，则需要消费更多的谷物。因此，发展中国家的膳食结构改变带动了谷物需求出现提升。

图表8：中国人均热量来源变化

资料来源：FAO，中金公司研究部

图表9：印度人均热量来源变化

资料来源：FAO，中金公司研究部

不利天气扰动产量

2010年夏季，俄罗斯、乌克兰及哈萨克斯坦（共占全球粮食产量的14%，全球粮食出口的27%）等全球粮食主产区分别遭遇了不同程度的干旱，导致2010/2011年度小麦产量同比分别下降约27%，19%与35%，带动全球小麦价格大幅上行。

投机性资金涌入市场

通过对比2008年金融危机后房市、股市与大宗商品的价格表现，我们发现，国际食品价格指数的在2010-2011大幅上涨恰好与房市价格的下跌重合。通常情况下，金融危机会导致经济活跃度下降进而拖累商品价格下行，而食品价格的逆势上行则可被理解为房地产市场衰退后带来的资金转向流入。除此以外，白银、原油和基本金属等大宗商品的价格普涨也是资金转向流入商品市场的辅证。我们观察到，CBOT玉米、小麦在2010-2011两年间投机性多头持仓同比上涨约50%左右，推动粮食价格出现偏离基本面的上涨。

图表10：金融危机后各类资产价格表现

资料来源：Bloomberg，中金公司研究部

图表11：CBOT玉米、小麦投机性资金流入情况

资料来源：CBOT，中金公司研究部

评估价格波动背后的主要推动因子

一般情况下，市场普遍认为农产品价格的波动主要是由供需基本面决定的。然而，通过对最近两次全球性粮食价格上涨的事件分析，我们发现粮价在极端情况下可能出现偏离基本面的情况。因此，除供需影响外，大概率还存在其他影响价格走势的外部因素。我们认为，随着全球金融市场的快速发展，农产品市场与金融市场及衍生品市场之间的相关性越来越强，宏观经济指标以及国际资金的流向较大程度地影响着农产品价格。此外，考虑到市场并非完全有效，短期内投资者的情绪波动也会对价格形成扰动。而接下来我们需要关注的问题是，在每一次价格大幅波动的背后，哪一类因素才是主要的驱动因子。

基本面指标变化与价格波动的相关性检验

为检验粮食价格的涨跌是否能完全由基本面指标变化解释，我们筛选了以小麦及玉米为例的农作物月度均价变化超过±10%的数据点，将其与当月USDA公布的供需基本面年度预测数据进行对比（详见附录1，附录2），我们发现农产品价格上涨未必与基本面恶化（价格下跌与基本面宽松）是一一对应的，无法排除基本面宽松价格上涨或基本面偏紧价格下跌的可能性。这说明，基本面信息并非决定价格走势的唯一因素。

图表12：CBOT小麦价格波动情况

资料来源：CBOT，中金公司研究部

图表13：CBOT玉米价格波动情况

资料来源：CBOT，中金公司研究部

影响价格的外部因素分析

在进行了以上验证后我们认为，除了基本面指标之外，还存在一些外部因素左右价格。通过对于可能影响农产品价格的因子进行筛选排除，我们最终将以多头持仓量为代表的资金流向因素、以布伦特原油价格为代表的商品成本因子、以CPI为代表的宏观因素，以VIX指数为代表的市场情绪指标作为可能导致价格波动的外部因素，并将其与基本面指标结合后，试图解释月度价格偏强波动背后的具体驱动力。

图表14：地缘冲突爆发与VIX指数上升关系

资料来源：万得资讯，中金公司研究部

模型拟合结果分析

在模型搭建中，我们将因变量选取为月度主力合约价格涨幅分别超过±10%和±5%的CBOT玉米、小麦，共计四组数据，而因变量则为基本面指标、资金流向指标、商品成本因子以及宏观经济指标。通过对四组样本数据分别进行数据处理和拟合后，我们得到如下结果：

图表15：CBOT小麦价格波动±10%拟合情况

资料来源：CBOT，中金公司研究部

图表16：CBOT小麦价格波动±5%拟合情况

资料来源：CBOT，中金公司研究部

图表17：CBOT玉米价格波动±10%拟合情况

资料来源：CBOT，中金公司研究部

图表18：CBOT玉米价格波动±5%拟合情况

资料来源：CBOT，中金公司研究部

在通过对上述模型进行对比汇总后，我们有以下发现：

我们发现除供需基本面因素外（主产国库存消费比），资金流向指标（多头基金持仓）、大宗商品成本因子（布伦特原油价格）、市场情绪（VIX指数）等外部因素也是造成国际农产品价格波动的主要原因。

对于价格波动幅度超过10%时期，玉米、小麦价格的显著自变量均为主产国库消比与国际原油价格。具体来看，对小麦而言，主产国库消比每下降1%，小麦价格将会上涨0.21%，对玉米而言，主产国库消比每下降1%，玉米价格将会上涨0.48%；国际原油价格每上涨1%，小麦价格将会上涨0.58%；国际原油价格每上涨1%，玉米价格将会上涨0.56%。

对于价格波动幅度超过5%的时期，小麦价格模型中显著自变量分别为小麦主产国库消比、国际原油价格、VIX指数以及CBOT小麦多头持仓量。玉米价格模型中显著自变量为玉米主产国库消比、国际原油价格以及VIX指数，而CBOT玉米多头持仓情况则为不显著变量，对于价格解释力度较小。

对比小麦和玉米月度价格波动幅度超过10%的时期，我们发现，小麦方面，国际原油价格因素的显著性高于小麦主产国库消比，说明小麦作为口粮，对于原油价格变化的反应强于玉米。

对比月度价格波动幅度10%与5%的样本，我们发现在5%的涨跌幅下市场情绪与资金流向的影响效果才相对显著，这也说明这两项因素对于价格的影响能力有限，可以支持价格短期进行快速反应，但难以作为价格大幅波动的主要因素。

本次俄乌冲突导致粮价上涨的模型解释

近期，俄乌地缘冲突事件引发市场广泛关注，俄、乌是主要的大宗商品资源国，是全球大宗商品贸易的主要供应者。在事件冲击之下，大宗商品价格出现明显上涨，其中，小麦、玉米等农产品价格也大幅抬升。虽然近期冲突局势有所缓和，大宗商品溢价有所回落，但此次全球粮食价格上涨背后的推动因素仍需我们进行分析测算。

俄乌冲突自2月24日爆发以来，大宗商品价格出现明显上涨，故我们采用3月作为观测数据点。3月内，CBOT小麦和玉米月均价格分别为1107.77美分/蒲氏耳与746.47美分/蒲氏耳，较上月月均价格环比分别上涨36.90%与14.98%。我们的模型拟合结果如下：

在10%价格涨跌幅门槛的模型中，我们预测3月CBOT小麦价格应为876.61美分/蒲氏耳，远低于实际价格。具体来看，3月小麦主产国库消比为0.43，与2月库消比0.40相比有所提升，基本面略有宽松，而布伦特原油价格3月均价则为112.46美元/桶，较2月的94.1美元/桶上涨19.51%，故在基本面因素和大宗商品市场因素的之中，小麦价格主要是受市场普涨行情支撑，整体基本面并不支持小麦价格大幅冲高。而从玉米市场来看，在进行模型拟合后，在10%的价格涨跌幅下，预测3月CBOT玉米价格应为706.27美分/蒲氏耳，略低于实际价格。具体来看，3月玉米主产国库消比为0.1156，与2月库消比0.1150相比有所下降，基本面有所收紧，故在基本面紧缩和原油价格上涨的共同作用之下，推升国际玉米价格。

在5%价格涨跌幅门槛的模型中，我们预测3月CBOT小麦价格应为883.23美分/蒲氏耳，依旧明显低于实际价格。具体来看，虽然3月VIX指数较上月抬升4.74%至26.97，但CBOT小麦多头持仓下降较为明显，3月报告多头月净持仓较2月下滑10.65%。在二者的相互抵消之下，5%模型的预测结果与10%较为接近。而从玉米市场来看，在进行模型拟合后，在5%的价格涨跌幅模型下，预测3月CBOT玉米价格应为735.09美分/蒲氏耳，略低于实际价格。由于玉米在5%的模型下自变量增加了VIX指数，故对于相较10%的价格预测有所抬升，可见市场情绪对于CBOT玉米价格存在一定的影响力。

价格成因分析

我们发现，模型测算的玉米价格与实际CBOT玉米价格相对接近，但不论是±10%门槛的模型还是±5%门槛的模型，模型测算小麦价格均远低于CBOT小麦期货结算价。这说明实际小麦期货价格已经较大程度的偏离了基本面的支撑，且在考虑了市场情绪推动和资金流向的情况下仍然存在较高的溢价。

同时我们发现，本次价格上涨中，基本面对于价格的推动作用明显弱于原油价格的上涨带来的推动。因此我们认为，在原油价格上涨受阻之际，农产品溢价上升空间有限，前期超涨明显的品种价格或逐步回落基本面。当然，在全球低库存及供应恢复大概率不及预期的背景下，一段时间内农产品价格重心或将明显抬升。

附录1：小麦价格上涨时期及其基本面变化梳理

资料来源：万得资讯，中金公司研究部

注：红色表明价格上涨及基本面收紧；绿色表明价格下跌及基本面宽松

附录2：玉米价格上涨时期及其基本面变化梳理

资料来源：万得资讯，中金公司研究部

注：红色表明价格上涨及基本面收紧；绿色表明价格下跌及基本面宽松