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　　作者 | 中信建投期货 田亚雄 魏鑫

　　本报告完成时间 | 2024年3月14日

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　　在豆粕的价格研判框架里，我们大体上仍旧倾向于价格变化的底层逻辑是供给驱动，这些驱动包括但不限于种植面积，天气-单产，贸易政策，港口等物流扰动等等。跟这些外生变量相比，需求叙事通常式微。豆粕需求逻辑的展开又往往因为数据缺失而陷入过分依赖主观的局面，以至于需求变量长期缺乏讨论。

　　基于基本面拼图完整性诉求，我们期待展开对对豆粕需求拆分的讨论，大体上的方法论和逻辑如下：

　　1．饲料整体需求的变化，此处实现的逻辑依赖于两点：1、动物的补栏可跟踪性特征；2、补栏变动可以对未来T+X期的存栏变化有领先意义。即蛋鸡，肉鸡，生猪的存栏可以用“新增补栏”这一指标实现对未来存栏预估的领先性，这三大存栏加以权重，便可以刻画未来一段时间饲料的整体需求状态。

　　图：基于以上逻辑建模得出的饲料消费的有效性表现及预测

　　2．用动态的添加性价比和豆粕添加阈值趋势性变动联合刻画饲料配方中豆粕的添加比率。我们需要指出的是，添加性价比是动态变化的，是和价格互为因果的，因此很难有领先型判断的方式，我们的处理方法是基于现有数据去逼近目前豆粕添加比例的现状，并结合一定的外推对远期的饲用需求做调整。在处理方式上：

　　A．厘清当前蛋白原料的单位蛋白价格

数据来源：上海钢联，中信建投期货建模测算

　　B．基于单位蛋白价差计算当前所处的历史分位水平

数据来源：上海钢联，中信建投期货建模测算

　　C．根据各个原料（玉米胚芽粕，ddgs，菜粕，葵粕，花生粕，棉粕）的可添加性特征，确定各个原料对豆粕的替代影响权重。可添加性特征，有两个考量纬度：“原料的可供应量”和“饲料添加实践中可替代性”。

　　D．基于各个原料单位蛋白价差的历史分位水平和各个原料对豆粕的替代影响权重联合推算目前的豆粕添加倾向的强度。

数据来源：上海钢联，中信建投期货建模测算

　　E．用低频调研的方法，确定豆粕在各类饲料中的添加阈值 ，比如最近豆粕在猪料中是 【7%，12%】。用步骤D得出的豆粕添加倾向的强度来确定添加比例，并做合理外推。

　　初步结论：24年Q1豆粕需求环比降5%，同比增3%；Q2环比微降0.5%，同比增2%。

　　本文模型预判失误的主要原因：

　　1．因为饲料工艺迭代或贸易路径新设，豆粕替代迎来新的竞品，比如魔芋粉，豌豆；

　　2．小麦替代玉米对豆粕挤出；

　　3．对核心数据：存栏规模，补栏规模等关键数据采样或者数据采信的主观偏误；

　　4．添加性价比显著变化，导致模型的外推出错。

　　图：豆粕交易性博弈的方法论（高清图请联系我们）

制图：中信建投期货

　　研究员：田亚雄

　　期货交易咨询从业信息：Z0012209