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粗钢压减背景下的线盘产量影响

最新高手视频! 七禾网 时间:2022-07-06 09:25:23 来源:我的钢铁网

(一)基础知识篇


钢铁是现代发展的基础,国家建设重要的原材料。2016年供给侧改革,国家重点提出淘汰落后产能的改革目标。目前高能耗、高碳排放量的钢铁企业如何实现产业优化升级改革目标,目前钢铁企业主要有两个方向可走。一个方向是缩减产能,依靠兼并重组的方式优化产线、提升高炉容积;另一个方向是实现工艺转型,生产能力从普钢转移至优钢,提高钢铁产品质量。


1. 线盘的定义范围


线材是热轧型钢中断面尺寸最小的一种。在我国一般直径5~9毫米共八种规格的成卷供应的热轧圆钢称为线材。线材因以盘卷交货,故又称为盘条。根据轧机的不同可分为高速线材(高线)和普通线材(普线)两种。本文统计线盘主要包括盘螺和高线。


2. 线盘的主要用途


线材的用途主要归纳为两种:一作建筑材料用;二作拉丝的原料。


作建筑材料用的线材,钢种有普通低碳钢、优质碳素钢和碳素弹簧钢等。品种有圆形和螺纹形,规格直径为6~25毫米的应用最多,直径为28~32毫米的也常应用。作为建筑材料的线材,要求保证化学成分并具有可焊性,要求物理性能均匀与稳定,以利于冷弯、冷拉与冷拔。建筑工程用的各种规格直径的线材都希望成盘卷状交货,以便于按长度需要任意截取从而避免浪费。


作为拉丝原料的线材,虽然钢种较多,但品种只有圆形的。为减少拉拔次数,直径一般为5~9毫米,特殊用途的也使用直径大于10毫米的线材。作为拉丝原料的线材,要求保证化学成分和物理性能均匀与稳定,金相组织尽可能索氏体化,尺寸应精确,表面应光洁,氧化铁皮薄而利于清除。


总的来说,线材的用途很广,在国民经济各个部门中线材占有重要的地位。有的线材轧制以后可直接使用,主要作钢筋混凝土的配筋和焊接结构件用;有的则作为再加工原料,经过再加工后使用。例如,经过拉拔成为各种钢丝,再经捻制成为钢丝绳,或再经编织成钢丝网;经过热锻或冷锻成铆钉;经过冷锻及滚压成螺栓,以及经过各种切削加工及热处理制成机器零件或工具;经过缠绕成型及热处理制成弹簧等。


3. 粗钢压减政策


3.1 是否存在粗钢压减政策的持续性意义


国家发改委新闻发言人孟玮4月19日表示,将在重点区域上突出压减京津冀及周边地区、长三角地区、汾渭平原等大气污染防治重点区域粗钢产量,在重点对象上突出压减环保绩效水平差、耗能高、工艺装备水平相对落后的粗钢产量,目标就是确保实现2022年全国粗钢产量同比下降。


那么粗钢压减是否具有持续性执行意义。多位业内专家分析,继续压减粗钢产量体现了政策的连续性和稳定性,有助于改善市场预期,提振市场信心。可以缓解供应压力,促使原料成本回归理性,改善钢铁企业盈利空间。在市场机制约束下,钢铁行业将在绿色低碳、结构优化等方面发力,保障产业链供应链安全稳定,促进质量效益全面提升。


3.2 如何实现粗钢压减目标


粗钢压减政策源为双碳政策目标衍生而来,后升级为供给侧改革,以压减粗钢产量为落地操作。其主要区别在于除开通过吨钢碳排放量的缩减以外,还通过促进钢铁企业优质钢的生产促进钢铁产业升级,从量的把控上转移到质的提升上来。其主要措施包括:(1)通过长短流程占比的优化实现吨钢碳排放量量的缩减;(2)通过兼并从组兼并重组的方式优化产线、提升高炉容积;(3)实现工艺转型, 通过产业优化的方式促进普钢优钢占比升级,从结构上压减吨钢碳排放量;(3)结合下游需求的结构变化,合理配置粗钢供给。


综合来看,缩减产能是为了做大,工艺转型是为了做强;介入下游需求结构变化,是为了考虑供给链整条链条的供需影响。


4. 粗钢压减背景下对线盘产量的影响


4.1 吨钢碳排放量的缩减


单纯从量的角度考虑,吨钢碳排放量的缩减可以从长短流程的优化角度实现。这主要是因为一方面短流程建设投资更低、 周期更短,环保投资和运行成本更低。从吨碳排放量角度来看,电炉流程平均吨碳排放量不到0.6吨,不及长流程的1/3。从建设投资与建设周期方面, 短流程钢企建设投资、建设周期分别仅为长流程联合企业投资的 1/2 和 1/4,另外,短流程钢企的吨钢折旧费用更低。从环保投资与成本方面,短流程吨钢环保设备投资仅为长流程的 7~8%,吨钢环保运行成本仅为长流程的 1/8。


另一方面,电炉炼钢工艺方便生产优质碳素结构钢、合金钢、工具钢等好钢,特别适用于高端制造业。这更适合中国未来的下游发展路径,具体将在建筑业向制造业转变部分详细展开。


从美日的钢铁史来看,当一个国家的钢铁积蓄达到人均8-9吨水平,电炉钢的比例会不断上涨,并超过长流程的转炉炼钢。2022年预计我国人均钢铁积蓄达到8.6吨,意味着行业进入新的拐点。2020年国内电炉炼钢占比仅为10.4%,相较于全球平均水平60%~70%仍存在很大空间。


从经济性角度来看,短流程与长流程在生产成本方面的差异取决于原料价差、能耗及石墨电极等耗材价格,其中铁水与废钢价差为影响长短流程吨钢成本的核心变量。综合来看,原料成本的区别几乎成为长短流程占比的决定性影响因素。这是一个压减粗钢产量的切入角度,但原料成本的价格受国际走势、国内生产需求结构的影响较大,比如近年来受疫情影响,国内自产废钢和社会收购不足,导致废钢供应均不足,价格高企,国内钢厂废钢日耗逐步降低,电弧炉短流程大多进入亏损。建筑业向制造业的转变


4.2 建材产量与需求的缩减,新兴制造业的发展


线盘消耗较大比例流向建筑行业,但近年来房地产超预期投资发展,目前房产供应量已远超实际需求水平,继续提高房产供应不是一个可持续的选择。从1998年大力投资基建助力中国度过多轮全球化经济危机来看,旧基建发展也逐步进入瓶颈,旧基建转入新基建变得刻不容缓。从这个角度来看,新基建对建材的需求逐步转移至型钢、优特钢等品种,进而在粗钢压减政策目标下,建材产量的缩减基本上是大势至然。至于其他品种,如板材、管材等,由于受到建材削减的对冲作用,粗钢压减对其造成的影响将有所缓解。在建材品种内部分配来看,结合线盘、螺纹的用途角度来看,建材需求的缩减将很大比例削减线盘、螺纹的需求,但仍可在加工制造领域发挥价值,整体看来受削减力度将弱于螺纹。



(二) 回归分析年度数据篇


上一篇文章我们从消费下游结构性变化入手,结合粗钢压减背景,对线盘产量变化进行了定性评估。接下来本篇章将结合回归分析模型,从定量的角度对粗钢实现1000、2000、5000万吨压减目标下,预估线盘产量变化情况。


本文进行回归分析模型采用excel工具,其中线盘产量数据来源采用Mysteel调研线材钢铁企业实际产量周度数据月度合计值变频值,粗钢产量数据来源选择统计局公布月度日均产量数据乘以月度天数。


首先,我们对粗钢-线盘数据做散点图,选用多项式趋势线进行拟合,拟合公式为y = 1E-07x2 + 0.0241x + 3779.1,同时得到R² = 0.7147,表示粗钢-线盘产量数据之间存在一定正相关性,且相关性显著。


这里补充一下,R Square是测定系数,也叫拟合优度,是相关系数R的平方,同时也等于表2中回归分析SS/(回归分析SS+残差SS),这个值在0~1之间,越大,代表回归模型与实际数据的拟合程度越高。当这个值大于0.8时表示强正相关。



结合上图可知,趋势线拟合分析具有显著性,可进行回归预测分析。然后,我们在95%置信区间下计算得到的回归分析模型处理结果如下。



相关性的显著程度我们主要依据Multiple R、F检验和P值结果来进行判断,其中Multiple R=0.85,表明正相关性较强;但P值>0.05,表明结果不具有显著的统计学意义。


这里补充一下,其中Multiple R是指相关系数R,值在-1与1之间,越接近-1,代表越高的负相关,反之,代表越高的正相关关系;F检验主要是检验因变量与自变量之间的线性关系是否显著,用线性模型来描述他们之间的关系是否恰当,越小越显著;如果P值>0.05, 则结果不具有显著的统计学意义,如果0.01


最后,我们根据公式进行计算粗钢压减1000、2000和5000万吨情况下线盘产量影响值。这里我们采用拟合公式y = 1E-07x2 + 0.0241x + 3779.1。根据计算得出,在粗钢产量压减1000万吨情况下,线盘产量减少489万吨;在粗钢产量压减2000万吨情况下,线盘产量减少534万吨;在粗钢产量压减5000万吨情况下,线盘产量减少666万吨。


注意:本篇涉及产量均为年度合计产量。



(三) 回归分析月度数据篇


上一篇文章我们的数据来源属于年度数据,得到回归结果并不显著,但相关性极强。接下来本篇章将结合回归分析模型,从月度数据的角度对粗钢月度产量实现100、200、500万吨压减目标下,预估线盘月度产量变化情况。


本文进行回归分析模型采用excel工具,其中线盘产量数据来源采用Mysteel调研线材钢铁企业实际产量周度数据月度合计值变频值,粗钢产量数据来源选择统计局公布月度日均产量数据乘以月度天数。


首先,我们对粗钢-线盘数据做散点图,选用多项式趋势线进行拟合,拟合公式为y = -1E-05x2 + 0.2279x - 473.34,同时得到R² = 0.2255,表示粗钢-线盘产量数据之间存在一定正相关性,但相关性并不强。


这里补充一下,R Square是测定系数,也叫拟合优度,是相关系数R的平方,同时也等于表2中回归分析SS/(回归分析SS+残差SS),这个值在0~1之间,越大,代表回归模型与实际数据的拟合程度越高。当这个值大于0.8时表示强正相关。



结合上图可知,趋势线拟合分析呈现相关性,但相关性强度偏弱。接下来进行回归预测分析。我们在95%置信区间下计算得到的回归分析模型处理结果如下。



相关性的显著程度我们主要依据Multiple R、F检验和P值结果来进行判断,其中Multiple R=0.46,佐证了相关性不强的结论;但P值=0.0085<=0.01,表明结果具有极其显著的统计学意义。我们得出的回归方程为y=217.79+0.05x。


这里补充一下,其中Multiple R是指相关系数R,值在-1与1之间,越接近-1,代表越高的负相关,反之,代表越高的正相关关系;F检验主要是检验因变量与自变量之间的线性关系是否显著,用线性模型来描述他们之间的关系是否恰当,越小越显著;如果P值>0.05, 则结果不具有显著的统计学意义,如果0.01值<0.05,则结果具有显著的统计学意义,如果P<=0.01,则结果具有极其显著的统计学意义。


最后,我们根据回归方程y=217.79+0.05x进行计算粗钢压减100、200和500万吨情况下线盘产量影响值。根据计算得出,在粗钢产量压减100万吨情况下,线盘产量减少134.33万吨;在粗钢产量压减200万吨情况下,线盘产量减少129.33万吨;在粗钢产量压减500万吨情况下,线盘产量减少114.33万吨。


注意:本篇涉及产量均为月度合计产量。

责任编辑:李烨

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