来源:陆家嘴大宗商品论坛
作者:金瑞期货
核心观点
锡的用途广泛,下游消费涉及锡焊料、马口铁、电镀、焊接、锡化工等领域,焊料为锡消费的主要领域,消费占比约60%左右。电子行业前景较为乐观,5G移动通信、人工智能、物联网将驱动未来半导体产业的发展,随着5G设施建设及5G手机等终端设备的应用推广,焊锡消费有一定增长空间。而化工行业类锡消费,如PVC与地产有一定相关性,增速较为稳定,对锡消费边际变化的影响相对较小。
根据年3月-年8月间样本数据拟合的结果,精锡消费和化学农药原药、电冰箱、移动通信基站设备及洗衣机产量有较为显著的线性关系。对比锡消费预测值与实际消费值,从 数值看,二者存在小幅的误差,但从总体走势看,二者同比增减趋势一致,四个变量能够较好代表锡消费的变化。
一
锡的主要消费领域
1.1电子行业前景乐观
锡的用途广泛,下游消费涉及锡焊料、马口铁、电镀、焊接、锡化工等领域,国内生产焊料用锡量占锡消费总量约60%左右,主要用于电子工业元件的连接,为锡消费的主要领域。锡焊料有锡条、锡丝、锡膏三种,锡条和锡丝多用于传统波峰焊,在电视、洗衣机、冰箱等大型家电领域使用;锡粉、锡膏主要应用于手机、电脑、汽车电子等3C产品。
半导体产业链涉及芯片设计、制造、封测等部分,终端应用领域广泛,当前半导体正逐步走向智能化,未来5G移动通信、人工智能、物联网是半导体产业发展的核心技术驱动力,其应用领域包括工业、医疗、消费、自动驾驶等。
19年初开始,集成电路、计算机整机等产量持续回升,截至19年10月,集成电路产量当月同比增长23.5%,增速较上月增加10.3个百分点;计算机整机产量当月同比增长8.6%,增幅恢复至前期平均增速水平。半导体方面,19年下半年开始,全球及中国半导体销售增速触底回升,国内增速总体上高于国外增速。
年三季度,全球智能手机出货量增速转正,同比增速为0.8%。根据IDC预测,年5G智能手机市出货量将占智能手机出货总量的8.9%,达到1.24亿部,到年全球5G手机市占率将达到26%,年化符合增长率达24%。年,国内手机出货量整体维持负增长,新增市场拓展空间相对有限,未来增量或主要来自更新换代。
年国内三大运营商先后发布5G套餐,国内三大运营商资本支出与计划额回升,根据中国通信运营商规划,中国5G基站将在年将会达到建设高潮。5G手机方面,5G换机高峰或将从20年开始,随着国内5G用户渗透率的大幅提升,5G换机潮或将带动国内智能手机出货量恢复增长。
1.2镀锡板产销量降幅收窄
从近三年历史数据看,镀锡板产销逐步下滑,截至19年10月重点企业累计产销量分别为.7万吨、99.6万吨,同比降幅分别为5.2%、7.0%。但产销跌幅相比18年10月分别收窄9.7、8.6个百分点,降幅有收窄的趋势。下降的主要原因在于镀层减薄化以及铝及新型包装材料对镀锡板的替代影响。随着替代材料市场渗透率的逐年提升,镀锡板产业对锡消费增长的边际贡献率也将呈现逐年递减的态势。从出口总量上看,镀锡板出口量同比增速趋于稳定,对需求影响的边际变化较小。
1.3镀化工行业需求稳定
锡化工产品主要包括有机锡和无机锡两类。无机锡产品主要有锡酸锌、 亚锡、 亚锡、 化锡等,主要应用在在阻燃剂、电镀、陶瓷色釉等传统领域,传统应用领域受国家产业升级、 及同质化竞争等原因,其销量增长有限。如电镀、陶瓷行业短期内较为平稳,长期来看处于下降趋势;环保阻燃剂应用量逐步提升,发展较为迅速。有机锡产品以 锡系列和 锡系列为主,主要应用在PVC热稳定剂、催化剂、农药、医药等领域,随着有机锡化工产品应用领域的不断扩大,其未来需求量仍有增加空间。
PVC热稳定剂、催化剂是锡化工的主要消费领域,分别占锡化工消费总量的43%、20%。根据卓创资讯数据,19年1-10月,PVC累计产量万吨,同比增加6.1%,增速较9月下降0.2个百分点;同期,化学农药原药累计产量.1万吨,同比增加0.6%,增速较9月下降1.3个百分点。
PVC主要应用于房地产、基础设施建设等领域,新开工面积与PVC产量增速走势有较高相关性,房屋新开工面积增速于18年12月达到17.2%的高位,此后增速整体呈现下降趋势。19年,房地产投资维持了一定的韧性,但未来地产产投资、房屋新开工面积预计难有超预期表现,PVC产量增速预计仍维持当前增速。此外,18年以来,化工行业安全事故频发,国内相关部门也逐渐加强对化工企业的排查整改,对未来PVC、化学农药原药的产量造成扰动,从而对锡需求产生一定影响。
二
精锡下游消费拟合
精锡下游消费较为分散,根据上述主要消费领域的信息,我们整理了与精锡消费相关领域的月度产量数据,共涉及15个指标,包括集成电路,电子计算机整机,智能手机,移动通信基站设备,镀锡板,浮法玻璃、铅 ,PVC等,数据采集时间段为年3月-年8月。针对这些指标对精锡消费的代表性进行研究。
通过拟合期间消费与自变量的线性关系,可得他们之间的函数关系,调整的R方值可达到0.99,终端指标对消费的代表性较强。但同时注意到,统计分析结果中包括集成电路、浮法玻璃、PVC在内的多个指标的P值偏大,这些变量与下游消费的相关性受到质疑。用更多的数据进行拟合会带来更好的效果,但同时部分数据之间的相关性会导致回归结果中P值不能通过检验。如电子计算机整机和微型电子计算机相关系数为0.95。
通过剔除相关性高的指标,减少共线性的存在,逐步得到最终的拟合模型。最终我们保留了化学农药原药、电冰箱、移动通信基站设备、洗衣机作为影响消费的主要变量。
根据以上各指标及精锡消费的数据,以年3月-年12月34个数据为样本区间,得到拟合结果如下表。结果显示,R方值高达0.,高于此前选定的15个指标的统计结果,P值也能较好的通过检验,拟合效果良好。
因此,最终得到的拟合函数为:
消费=0.*移动通信基站设备+0.*化学农药原药-0.*电冰箱+0.*洗衣机
依据消费及4个下游消费自变量,根据时间的推进,逐步更换样本,维持34个样本总量,按照上面的方法可得到期间的消费函数。进而可得到19年1月-6月拟合消费数据即消费的预测值。对比预测值与实际消费的累计值,从 数值看,二者存在小幅的误差,但从总体走势看,二者同比增减趋势一致,四个变量能够较好代表锡消费的变化。
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