1.5 建立数据库和追踪指标

根据历史产量、产能、在建和新建项目投产时间，建立基本数据库，并在此基础上对未来产量、产能做出预测模型，同时可以通过一系列追踪指标（如产能利用率、产量增速等）检测预测模型的合理性。

1.5.1 投行的供应模型

供应模型首先要有历史数据，包括过去10年甚至更久的产能、产量，全国甚至全球总计，以及各个省份（自治区、直辖市）或国家的细分数据；或者有全国或全球产量，以及细分至各主要生产企业的产量，再详细到各生产企业每个项目的数据。

在历史数据的基础上，可以对未来进行预测。对上市公司进行预测时，可依据其发布的公告。对公布信息有限的上市公司或非上市公司进行预测时，可通过调研获得公司计划，或者了解公司每个项目的运营状况（如扩产、减产或产能不变），再由分析师进行合理推算，从而预测该公司的产能。接着，根据每个项目所处的阶段，推算其产能利用率，从而预测产量（产能×产能利用率=产量）。对稳定运行的项目，可假设其产能利用率保持不变，则其产能和产量基本保持不变；对新投产的项目，可通过询问其投产进程，估算其产能利用率，预测产量在达产前会逐步提高；对减产或关停的项目，可相应减少其产能，并调整其对应产量。

中国电解铝的供应预测模型如图1-40所示。

当有了初步的预测数据后，接下来就需要检测数据的可靠性和准确性了。我们可以用横向比较和纵向比较的方法来检测数据。例如，通过调研某个新建的冶炼项目，得知其三个月即全部达产，通过横向比较，发现其投产速度远高于行业平均投产速度（行业平均投产周期为一年），这说明：（1）该冶炼厂具有一定的优势，如运用了某项新科技或采用了全新的项目设计，这可以合理解释其较短的投产周期，则说明数据正确，并且此特殊案例应被重视，如果此项新科技或全新的项目设计在行业得到普遍推广和应用，则预示着行业生产将发生变化；（2）调研数据有误，可能是由调研过程中对专业术语的理解不同，或录入数据有误等造成的，所以应该重新调研并改正数据，确保预测模型的准确性。

下面介绍纵向比较的案例。某公司历年来产量维持稳定的增长率（2%），但某年其产量增幅跳升为20%，则说明：（1）这一年有新产能投产，促使产量提升；（2）该公司大幅提高了产能利用率和开工率，促使产量提升；（3）数据录入有误。由此可见，通过纵向比较，也可以检测数据的准确性。

1.5.2 何为追踪指标及如何解读

当有了基础数据后，就可以计算产能利用率、产能和产量年增长率、复合年均增长率（Compound Average Growth Rate，CAGR）等了，并将其作为追踪指标来验证数据的准确性和合理性，还可以及时反映趋势的变化，如图1-41所示。

例如，用产量除以产能得到产能利用率，仔细观测各家公司的产能利用率。如果某公司的产能利用率突然下降，则说明该公司可能发生了生产事故或生产线有技术故障，或者增加了产能，而新产能还在投产过程中，产量没有及时跟上，所以拉低了产能利用率；如果行业内多家公司产能利用率突然下降，则可能预示行业处于下降收缩阶段，商品价格受到压制，因此各家公司通过减产来减少损失。

通过观察行业总产能和总产量的年增长率，可以判断行业所处的是上升扩张阶段，还是下降收缩阶段，抑或稳定维持阶段。例如，中国的铝产量从2001年开始快速增长，到2007年，年增长率基本在20%以上，甚至于2007年达到了35%。电解铝产能的快速增长时期也是中国经济腾飞的时期，铝厂纷纷扩产，新建项目增多，铝价在此期间上涨，上海期货交易所三月期铝于2006年5月达到历史高位24110元/吨。随着中国经济由于体量的上升，增速放缓，而电解铝产能在此期间不断扩张，造成产能过剩，铝价受到压制。2011年，我国印发了《关于遏制电解铝行业产能过剩和重复建设引导产业健康发展的紧急通知》，遏制电解铝产能盲目扩张，严控新增产能，并淘汰落后和非法产能。此后，电解铝产能和产量增速相应放缓，同时产能利用率相应提升，由之前不到80%，上升到2020年的87%，行业由供应过剩状态恢复到正常状态。

1.5.3 数据库的更新和改进

当构建好供应模型后，要定期、及时更新数据库，以更好地反映市场变化，并且要不断改进模型，使其贴近市场，这样才能准确地预测行业发展趋势及大宗商品的价格。

例如，当从某公司发布的公告或新闻中得知该公司将上马某个新项目，或某个项目提前完工时，应及时在模型中反映该情况。当调研发现某公司因设备问题，年产量不能按预期完成时，应相应地在模型中调整该公司的产量数据。当价格暴跌，行业大规模减产时，应相应调低当年的产量，并依据假设和判断，对下一年的产量做出相应调整。

2019年12月，市场上传播国内10家大型铜冶炼企业准备商讨联合减产的消息。由于这10家大型铜冶炼企业的产能大约占全国总产能的70%，如果减产消息属实，则对市场影响巨大，因此应通过分析或各种渠道辨别该消息的真伪。首先，可通过分析当时市场的形态来判断减产是否有必要性。2019年，全球铜精矿供应因铜矿品位低，以及缺乏大型新增项目，供应紧张。此外，中国作为冶炼铜精矿的大国，冶炼产能不断增加（见图1-42），加剧了供应紧张态势。2019年，铜加工费（TC）下滑（见图1-43），铜冶炼企业处于微利甚至亏损的状态。因此，联合减产的消息并不是空穴来风。之后，通过调研，得知消息属实，则应相应调整模型。