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nba篮彩硅铁生产分析
加入时间:2020-08-14 18:14

  摘要:在下游市场需求稳定的情况下,产量的变化将对硅铁的价格走势产生主导作用。本文在分析硅铁生产成本的基础上,以预期利润入手,剖析了影响硅铁产量的主要因素,从而分析了未来产量走势的可能逻辑。

  硅铁又称矽铁,是硅原料和铁原料按一定比例在矿热炉中高温冶炼制成的合金,主要用于钢铁和金属镁的冶炼和铸造。钢铁冶炼中,硅铁合金可以脱掉钢中的氧,从而有效提高钢铁铸件的硬度、强度、弹性等机械性能和物理化学性质;镁冶炼中,硅铁可与其他生产原料在还原罐及真空条件下,将氧化镁中的镁置换出来,还原成粗镁。

  目前硅铁的市场价格稳定维持在低位,国内主产区75A硅铁自然块含税出厂报价5600元/吨-5800元/吨;75B硅铁自然块含税出厂报价5400元/吨-5500元/吨(陕西个别低价现金5300元/吨-5400元/吨)。对大宗商品而言,供给和需求的匹配程度是价格形成的决定性因素。近期钢厂对硅铁的需求尚维持在高位,硅铁工厂的出货意愿也较强烈,前期供给端的积压成为了硅铁价格上涨的重要阻力,同时供给扰动的增加也会带来支持回升。因此,了解供给端的最主要来源——产量背后的形成逻辑,将有利于投资者更好的把握供需的平衡变化,更好的分析硅铁后市。

  铁合金生产企业多为民营企业,生产相对灵活,厂商能依据利润的变动及时调整生产计划。因此,我们拟从硅铁生产成本和现货价格的变动入手,分析硅铁产量的变化特征。

  一般情况下,硅铁生产是连续不断地在矿热炉内进行的。生产过程中,从炉口加入含硅原料、还原剂和含铁原料的混合物,基于电极电弧诱导的高温条件,原料混合物持续不断的融化,发生化学反应,生成液体状态的铁合金,当液态铁合金积累到一定程度后即可从铁口排出,经过浇筑后形成硅铁锭。生产工艺流程包括配料、配料入炉、冶炼、出铁、浇铸、精整以及分级入库等几个环节。

  通常情况下,含硅原料为二氧化硅含量高于97%、具备良好的机械强度和防爆性能、杂质含量较低的石英岩及石英石等,生产上统称为硅石。同时不同工作电压及电炉容量对所用硅石的粒度有不同要求,通常大型电炉粒度范围为60mm至120mm,小型电炉为20mm至60mm。

  我国硅石储量大、分布广、短缺可能性较小,硅石矿主要分布在陕西、甘肃、宁夏等西北地区。但随着优质硅石矿点的减少、运送距离的增加和环保政策的压力,硅石的价格经历了几次大涨,目前仍维持相对高位。

  含铁原料质量的好坏对硅铁品质影响较大,其质量差是造成硅铁粉化的主要原因之一。目前主流硅铁生产厂商用于硅铁合金生产的铁原料通常为含水量低于0.8%、含铁量高于60%、粒度在8-16mm、抗压强度大于2500N/个球的球团矿,具有投资费用低、材料成本低、高炉技术经济指标好、节能降耗和环保等优点。

  提高炼铁炉料中球团矿的配比能降低污染物的排放同时促进炼铁综合入炉品位的提高,因此,随着环保的逐渐趋严和钢材价格的抬升,球团的价格在2016年之后不断攀升,同时依据设备检修情况呈小幅波动。

  铁合金冶炼中,用的最多、最广且价格便宜的还原剂是炭质还原剂,硅铁生产所用炭质还原剂主要为兰炭。兰炭的强度和抗碎性相对较差,但具有高化学活性、高比电阻、nba篮彩高固定碳、低灰、低硫、低磷、低三氧化二铝等优良特性,在硅铁行业完全可以替代焦炭,且优于一般焦炭。同时,由于原料及工艺等方面的差异,兰炭价格低于一般焦炭的价格,具备较强的市场竞争力。

  可以用于硅铁合金生产的硅石一般要求固定碳含量大于82%、水份低于16.0%、灰份低于8.0%、粒度在8-18mm的小料。兰炭小料的价格在2016年底由于原煤价格的上涨和国家运输新政策的实施上升了近一倍,其产能增长快速化,产量在近10年增长近4倍。兰炭的产业高度集中但分布多元化,国内工业化的兰炭装置已逐步从榆林神府地区逐步向陕蒙晋宁四省区接壤地带和新疆哈密等煤炭资源优势地扩散。

  硅铁合金生产的基本原理是二氧化硅的还原反应,原料为碳。在具体生产中,为了除去二氧化硅中的氧,必须提高矿热炉的温度,用兰炭中的碳元素去还原二氧化硅,生成的二氧化碳或一氧化碳等气体可以从炉内出口排出,硅元素可以被直接还原。因此,硅铁的生产属能源密集型行业,电力在硅铁的生产中极为重要。

  图5列示了8个地区的铁合金企业用电价格,2016年以后各地电价差距明显拉开。其中较低的西北地区,包括内蒙、青海、陕西、甘肃、宁夏等,恰是我国硅铁的主产区,在2019年产量合计约达96%。西北地区的成本优势导致国内铁合金主要产能逐渐集中到内蒙古、宁夏、青海和甘肃等省份,同时具备原料优势、成本优势、技术优势、资金优势、管理优势的企业逐渐发展为“煤-电-铁全金”产业链一体化的大型综合企业,或将导致未来竞争优势的扩大和产能的进一步提升。

  从硅铁的成本看,主要包括硅石、兰炭、铁质原料等配料成本和电极糊、电能等生产成本。相对而言,能耗在硅铁生产成本中的比重最大,我国主要冶金厂商,如鄂尔多斯600295股吧)等多由自备电厂提供电力。同时,硅石等原料在成本占比虽小,但作为硅铁的必要生产材料,其缺失将导致硅铁价格的大幅上升。

  主产区生产1吨硅含量为75%的硅铁合金,硅石消耗量大约为1750~1850kg,兰炭大约为890~910kg,球团矿大约为200~220kg,电极材料大约为45~55kg,电能消耗量约8600~9000kWh。以2019年内蒙古的平均价格水平为例,分析吨硅铁的直接生产成本中,电力约占60%,在电价较高的时期或地区,电力成本占比还将上升。兰炭、硅石、球团矿等原料分别占比14%、6%、6%左右。

  总体而言,由于电价及原料价格的波动较小,硅铁成本相对维持稳定。具体来看,电力成本、材料成本和整体利润水平对产量的影响机制存在差异:电价与产量的相关性更为显著,一方面电力在成本中的占比较大,能直接显著影响利润水平,另一方面,电费产生具有即时性,电费的变化会即刻传导至产量端;而硅石、兰炭、球团矿等原材料由于采购的时滞性和可积累性,即厂商可以选择在价格低点囤积原材料、并在利润形势好转的时候投产,因此在统计意义上对产量的引导性有待考量;本文模拟的利润以硅铁主要生产商年报披露的各成本项(直接材料、直接人工、燃动费、制造费用等)占比估计,忽略了电极糊等材料成本的波动,同时简化了制造成本和人工费用等,忽略了年内间接成本的变动和部分小公司的差异,与不同时期的真实利润水平可能存在差异,其显著性可能因此有所下降。

  为验证硅铁生产企业对成本和利润的敏感性,本文以估计的硅铁生产利润和各原料成本对硅铁的产量进行数据分析。nba篮彩,考虑到不同地区成本构成和其他产量限制因素的差异化,本文选定五个主产区(内蒙古、宁夏、陕西、甘肃、青海)为重点研究对象,并以2014年至2020年6月为样本区间,对面板数据进行分析。

  一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势,而这些序列间本身不一定有直接的关联,此时,对这些数据进行回归,尽管有较高的可决系数,但其结果是没有任何实际意义的。为避免虚假回归或伪回归(spurious regression),确保估计结果的有效性,我们首先对各变量面板序列的平稳性进行检验。

  根据Pmax=[12*(T/100)^1/4](Schwert,1989),本文选取最大滞后阶数为12个月。并分别应用相同根单位根检验LLC(Levin-Lin-Chu)检验和不同根单位根检验Fisher-ADF检验的结果,只用当两种检验均拒绝存在单位根的原假设才能通过单位根检验。

  从表3可以看出,产量、硅石价格和电价序列都被认为是平稳的,而兰炭和球团矿的价格序列没有同时通过面板模型的两种单位根检验,被认为是非平稳时间序列,为保证后续研究的可靠性,我们对其取一阶差分,相应的经济意义也转变为兰炭、球团矿的价格变化。对差分项的单位根检验同时通过了Levin-Lin-Chu Test和Fisher-ADF Test,被认为是平稳时间序列。

  为进一步从统计上考察存在滞后关系变量的因果关系,我们在检验了面板数据的平稳性后,对各指标与产量进行了格兰杰因果关系检验,实证结果的分析中,对于大N样本,以Z-bar为准;对于N和T相近的样本,以Z-bar tilde为准,因此本文以Z-bar tilde的P值作为主要分析指标。

  结果显示,在以AIC信息准则作为判断标准的情况下,硅石、球团矿的价格变化对产量的因果关系在滞后项下并不显著;电价及其一阶滞后项对产量的格兰杰原因在1%的水平下显著;模拟利润及其一阶滞后项对产量的格兰杰原因在5%的水平下显著;兰炭及其一阶、二阶滞后项对产量的格兰杰原因在1%的水平下显著。

  为进一步对产量的变化进行回归分析,验证硅铁生产企业对成本和利润的敏感性,我们以估计的硅铁生产利润和各原材料成本对硅铁的产量进行回归分析,运用面板数据模型并同时固定时间效应和地区效应,同时引入PCSE(Panel Effects Regression Model)矫正面板数据标准误。

  表格列示了具体的回归模型和结果,各模型的拟合优度基本超过0.80,即原料的价格和模拟的利润能解释产量走势形成逻辑中超过80%的部分。

  具体分析,电价与产量的相关系数为负,且在1%的水平下显著,同时电价的解释力度略优于其一阶滞后性,验证了前述电力成本的高占比和电费产生的即时性;兰炭、球团矿及其一、二阶滞后项对产量的影响均较小,即产量对兰炭、球团矿材料成本的敏感性较低,一方面其成本在总生产成本中占比较低,且购进与使用存在脱节,另一方面,观察兰炭、球团矿的价格走势可以发现,原材料的成本相对稳定,很少在短期内发生明显的波动。模拟的利润与产量存在显著的正相关性,也验证了硅铁生产的价格导向作用。

  为了进一步验证生产成本对产量的主导作用,本文拟以此为模型刻画产量的未来走势。考虑到模型的简洁性和数据的可得性,本文以模型(6)为基准并引入上两期预期产量与实际产量的偏差作为修正指标,对硅铁的产量进行样本外预测,并以滚动窗口的形式对模型的预测结果进行评价。

  具体的操作方式为:扩大样本期为2010年1月~2020年5月(n=125),以前5年(n=60)数据为参数估计期限,以估计期的下一个月为预测期,判断预测结果与实际结果的偏离程度,挪动时间窗口至下月并重复上述步骤,共进行64次模拟。

  图9直观的展示了模型模拟的结果,进一步,我们以平均误差(ME)、平均百分比误差(MPE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)等四个指标来考察模型的模拟效率。其中,ME可以衡量误差方向;MAPE可以衡量偏离的相对幅度;MPE可以同时衡量偏离的方向和相对幅度:当MPE为正时,说明模型的估计结果大于实际结果,即模型高估了产量,且其值越大,模型的高估程度越大、模拟效果越差;RMSE可以衡量定价误差的绝对幅度:其值越大说明高估程度越大。

  表格列示了不同地区及年份对应的评价结果,横向比较,模型对内蒙古、陕西、青海等地的预测效果相对较好,且整体而言,模型低估了内蒙古的产量,高估了其它地区的产量。纵向比较,模型在2017年出现了较为显著的估计误差。

  进一步分析研究结果,从总量上来看,2015年淘汰部分落后产能,主产区外其他产区产能清退,内蒙、宁夏等地持续投产,产能扩大至919万吨,因此主产区产量2015年出现扩张,模型对产量出现了一定程度的低估;2016年产能集中度进一步上升,产能扩张但钢铁产能过剩、终端需求萎缩的大背景下,价格下行,利润备受打压,因此产量在产能清退和利润下行的双重打压下回落6%至862万吨,模型对产量出现了一定程度的高估。

  2017年受供给侧改革影响利润回升,产能出现大幅度超预期的提升,个主产区产量出现大规模增长,因此模型出现了显著的低估现象;2018年房地产高速增长,黑色产业链利润丰厚,利润丰厚驱动产能利用率增长,因此相对历史期而言产量仍然保持高位;2019受宏观政策指导提高行业准入门槛,限制2*2.5万千伏安以下,电耗高于8500千瓦时/吨矿热炉,产能又有小幅度的回落。2019年我国硅铁总产能为900万吨,实际产量为560万吨左右,在前期利润积累下新建产能集中投产,主要为青海减产,而陕西金属镁产业链自用增加,基本与模型的预测偏差相吻合。

  分析模型的判断误差,主要变现在:一、利润是供给释放驱动因素,分析所得利润水平由年末会计报表逆推而来,一方面省略了部分成本占比较小的原材料,另一方面简化了对管理费用、运输成本、仓储成本等的刻画,且厂商在生产时多以直观的可变成本作为参考依据,刻画的利润水平以综合成本考量;二、硅铁供给2016-2018年期间频繁受到环保扰动,近年在产业升级规范下环保影响大幅减少,环保将导致短时供给快速下降;三、需求端的扰动,硅铁成本决定价格的“地板”,但主导价格和利润的仍是需求端因素,需求端因素受终端钢铁和宏观形式及政策的多重影响,导致以历史数据判断的利润水平误差较大,不能较好驱动供给的变化。

  整体而言,产量呈现逐渐上升的态势,因此模型预测的结果存在一定的低估。数据分析的结果基本验证了我们对硅铁产量的影响因素的预期,在硅铁的成本构成中,占比较大同时具有即时效应的电力是成本端影响产量的最主要因素。

  今年上半年受疫情影响,硅铁的产量较去年同期显著下降。目前,成本端来看,电价上参考国家发改委前期发布的《关于延长阶段性降低企业用电成本政策的通知》,今年下半年电网企业在计收一般工商业等电力用户(含已参与市场交易用户)电费时统一按原到户电价水平的95%结算,延续了上半年的降电价政策。其余原料成本基本维持稳定,其中兰炭的价格在今年3月显著下降,但受山东的减煤任务等因素影响,6月以来出现供不应求的局面,每吨飙涨百元以上,且价格还在持续上调;整体而言,结合“推动降低企业成产经营成本”的宏观背景,预计后期硅铁的生产成本将稳中下调,产量也会逐步回升,乐观估计,硅铁的产量或能回落至去年同期水平。

  反观需求端,随着下游用钢需求持续回暖,冶钢需求预计将稳步上升;炼镁需求受镁锭价格弱势影响,实际需求尚未恢复。此外,出口方面受国外疫情的影响,镁和硅铁等的国外需求同样低迷。

  综合而言,近期硅铁开工率逐步上涨,预计随着开工热的持续和成本端的控制,硅铁的产量将逐步上升,在需求端维持稳定的状况下,或将导致供给小幅领先需求的格局,现货价格仍可能维持窄幅下调。

 

 

 

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