（企业管理专业论文）钢铁价格走势预测研究.pdf

i 摘摘 要要 钢材市场竞争的日趋激烈，使得如何准确把握钢材价格走势成为钢铁企业最关 注的话题之一。 本文首先通过研究近几年钢铁行业增长景气指数，并运用行业市场结构分析方 法对钢铁行业的发展进行分析。然后从价格外部驱动因素影响和价格自发展趋势两 方面对钢材市场价格进行预测。对外部驱动因素从定性预测和定量预测两方面进 行。定性预测和定量预测的结果互为检验、互相支撑。在分析价格自发展趋势时， 本文选取多种时间序列模型分别进行预测，然后通过组合预测模型进行综合，从而 使预测效果达到最佳。最后，将价格外部驱动因素影响和价格自发展趋势两方面得 出的预测结论进行比较综合，即将价格的长期发展趋势预测结果与短期发展趋势预 测结果将综合，得出我们最终的钢铁行业价格预测结论，并对结论进行解释。 本文的研究工作主要得出以下结论： 通过实证分析， 运用本文提供的一整套钢铁行业市场价格预测模型体系对 2004 年 4 季度钢铁行业市场价格进行预测，并对预测结果进行了解释。实践证明，预测 结果与实际情况基本符合，能够很好的为钢铁企业摸清市场走势提供科学的依据。 另一方面，本文通过对各种预测模型的比较研究，证明了本文所提供的价格预 测模型体系的科学性和优越性，并通过实证运用证明了模型体系的可操作性，从而 从理论和实际两个方面检验和证明了此模型体系能够在钢铁企业中运用并有效的 指导企业的价格管理工作，提高企业的价格竞争力，为钢铁企业在日趋激烈的竞争 环境中提供必备的竞争能力。 关键词关键词：钢铁行业 价格预测 市场结构 多元回归分析 ii abstract with the intensity of competition in steel industry, how to exactly forecast the steels price becomes an important issue that should be paid more attentions by steel companies. this paper firstly discusses the index of steel industry prosperity and analyzes the steel market structure to understand the development trend of steel industry. then, we forecast the steels price from two aspects, that is, outside driving factors and its self-developing trend. outside driving factors are analyzed by using qualitative and quantitative methods, and the outcomes coming from these methods checkout and support each other. in the analyzing price self-developing trend, the paper adopts firstly several time series models to forecast the future price, then synthesizes the results by using a combination model to reach optimization. finally, the paper contrasts and synthesizes the forecasted outcomes educed from the two aspects of outside driving factors and self-developing trend of price, that is, we synthesize the forecasted outcomes of long-term and short-term development trends and result in the final forecasted price of steel industry. the final result is also explained in the paper. we conclude the following conclusions by this study: we do an empirical study on the price of steel industry in april 2004 by using the forecast system proposed by this paper. the results show that the price we forecasted is in accord with the practice. it means that the model proposed by us is suitable for forecasting steel price in china. besides, by contrasting various forecasting models, we conclude that the model proposed by this paper is scientific and better. empirical study also shows its operationalization of the model. scientific and empirical studies show that our model can be used to guide the steel companies in pricing and promote their competence in price. key words: steel industry price forecast market structure multiple regression analysis 独创性声明独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得 的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他 个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。 对本文的研究做出贡献的个人和集体， 均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到，本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名： 日期： 年 月 日 学位论文版权使用授权书学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有 权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和 借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据 库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 保密 ，在_年解密后适用本授权书。 不保密。 （请在以上方框内打“” ） 学位论文作者签名： 指导教师签名： 日期： 年 月 日 日期： 年 月 日 本论文属于 1 1 绪论绪论 1.1 课题的来源、目的和意义课题的来源、目的和意义 1.1.1 课题的来源课题的来源 本课题是以“武钢价格管理模式研究项目”为基础，在我的导师管理学院田志 龙教授的指导下，结合本人的研究方向，国内钢铁行业的现状和发展趋势，以及国 内外价格预测模型的研究成果，撰写的硕士研究生毕业论文题目。 1.1.2 课题的目的和意义课题的目的和意义 我国经济发展正进入新一轮经济景气周期，未来几年是我国重工业化条件逐渐 成熟的重要阶段，支持重工业发展的首要条件是钢铁工业的快速发展。 在现阶段，一方面越来越多的民营资本进入钢铁行业，对现有的钢铁企业造成 了较大的威胁和挑战；另一方面，加入 wto 之后，我国的钢铁行业受到了较大冲 击，不可能得到国家长期的、全面的保护；国内钢材市场逐步与国际市场接轨，钢 材市场的竞争日趋激烈。钢材作为大宗生产原材料，价格在市场的竞争中发挥着尤 为重要作用。如何积极地制定价格，根据市场环境预见性调整价格是许多钢铁公司 关注的问题。在此方面研究走在前面的企业，必将占有一定的先行者优势。钢铁企 业如何准确把握钢材价格的总体走势是目前钢铁企业最关注的话题之一。 钢铁行业是国民经济的基础性行业，具有较高的产业关联度，下游行业与机械 工业、汽车制造业、建筑业、交通运输业等存在密切联系，并且受到经济发展状况 和市场供求关系变化等众多因素的影响。我们运用关联分析找出对钢材价格有显著 影响的因素，并对这些因素进行跟踪分析和预测，结合钢材价格的自发展趋势得出 钢材市场总体价格走势的规律和预测结果。 运用科学的模型对钢铁行业价格走势进行研究和预测，能够帮助钢铁企业更加 准确地把握市场价格的走势，了解影响价格的因素及其影响程度，并对这些因素进 行重点跟踪和研究，及时预见价格的拐点，使企业拥有把握先机的能力，从而提高 企业的价格竞争力。 2 1.2 课题研究的总体思路课题研究的总体思路 本文首先通过研究近几年钢铁行业增长景气指数，发现钢铁行业的发展趋势。 然后，运用行业市场结构分析方法对钢铁行业的市场结构进行分析，从而了解我国 钢铁行业的市场集中程度和市场绩效情况。 在对钢铁行业总体发展趋势有了清晰的认识之后，本文将从价格外部驱动因素 影响和价格自发展趋势两方面对钢材市场价格进行预测。 在分析外部驱动因素对价格的影响时，首先将从国际钢铁市场、国内宏观经济 形势和政策、国内钢材供应、国内钢材需求、钢材进出口、原材料供应、相关行业 发展状况等方面对影响价格的外部驱动因素进行分析，然后再对钢铁行业价格进行 预测。 预测将从定性预测和定量预测两方面进行。 定性预测是运用模糊判断的方法， 来考察近半年以来影响着钢材市场价格下期走势的各种定性信息（包括：宏观政策 及重大事件、 国内钢铁行业动态信息、 国际钢铁行业动态信息、 原材料供应信息等） 对钢材价格的综合影响，从而对下期价格的走势做出趋势的判断；定量预测是运用 多元回归分析提取出对钢铁行业价格有显著影响的外部驱动因素并建模进行预测。 定性预测和定量预测的结果互为检验、互相支撑。 在分析钢铁行业价格自发展趋势时，本文将选取多种时间序列模型分别进行预 测，然后通过组合预测模型综合各个时间序列模型的预测结果，从而使预测效果达 到最佳。 最后，将价格外部驱动因素影响和价格自发展趋势两方面得出的预测结论进行 综合比较，即将价格的长期发展趋势预测结果与短期发展趋势预测结果将综合，得 出我们最终的钢铁行业价格预测结论，并对结论进行解释。 课题研究的总体思路如图 1-1 所示： 图 1-1 论文研究的总体思路 钢铁行业发展趋势分析 钢铁行业价格走势预测 外部影响因素驱动分析预自发展趋势预测 钢铁行业价格走势预测结论 3 1.3 文献综述文献综述 1.3.1 行业市场结构分析方法综述行业市场结构分析方法综述 一般来说，市场结构的衡量指标主要包括市场集中度指标、产品差别化指标以 及市场绩效指标等三方面 1。由于钢铁行业产品每个品种之间的差异很小，所以在 此不研究产品差异化指标。 1）市场集中度指标 在产业组织理论中，市场集中度是反映市场竞争和垄断程度的最基本的概念和 指标。所谓市场集中是指市场中卖方、买方各自的供求规模及其分布，相应的衡量 指数即市场集中度。衡量集中度的指标很多，使用较多的有绝对集中度、相对集中 度和赫芬因德指数三种 2。但是综合考虑这些指标的优缺点，本文采用赫芬因德指 数来衡量市场集中度。 赫芬因德指数简记为 hhi，公式表述为一个产业中各企业的产量与产业总产量 比值的平方和，即： hhi=(xi/xi)2，其中 xi各个钢厂的产量。 hhi 指数有以下 4 个特点 3： （1）它能反映产业内企业规模分布状况。根据统计理论，当 xi 值全部相等， 即所有企业规模相同时，hhi=1/n，当 n 趋近于无穷大时，hhi 趋近于 0；当独家 企业垄断时，hhi=1。 （2）hhi 指数兼具绝对集中度和相对集中度指标的优点，同时避免了二者的 不足。hhi 的函数形式表明，hhi 值对市场内大企业的份额比重反应敏感，而对小 企业的份额比重反应微弱。 （3）因为 n 个相同规模的企业的赫芬因德指数等于 1/n，所以可以用赫芬因德 指数的倒数来推导市场中等价的企业数量。例如，当赫芬因德指数为 0.125 时，市 场中等价的企业数是 8。 （4）hhi 指数可以不受企业数量和规模分布的影响，测量全部产业的集中度 的变化。企业合并，hhi 指数值就会增加，企业分解，hhi 指数值就会减小。 2）市场绩效指标 根据结构-行为-绩效（scp）的分析框架，我们知道市场绩效的测度能够间接 地反映市场结构的特征。目前理论上衡量市场绩效的指标有勒那指数、贝恩指数和 托宾 q 值等 4。但是前两种方法在实际应用中有很大的难度，而对于第三种托宾 q 4 值方法，由于我国证券市场并不完善，这种方法不是很适合分析钢铁行业的市场绩 效。 因此，我们采用一个简易但通用的方法，即通过判断行业的获利能力来衡量钢 铁市场的绩效。衡量指标包括资金利润率、生产率、技术进步程度、产品创新程度 等，本文使用的是资金利润率这个指标。 1.3.2 时间序列计量经济学模型研究现状时间序列计量经济学模型研究现状 在论文中我们将运用时间序列计量经济学模型来预测钢材价格时间序列的特 征及其发展趋势。 时间序列分析是计量经济学这一学科的一个重要分支。但是其作为现代数据处 理方法还是在 20 世纪 20 年代后期才开始的。近 20 年来，计算技术和计算机的发 展又赋予时间序列分析以新的活力，使之成为自然科学、社会科学领域中不可缺少 的数据分析工具。目前，时间序列分析这个分支已趋于成熟，其理论和方法已被关 反应用到工程技术、气象、水文、地震、经济管理以及局势科学等诸多领域 5-8。 时间序列是指同一种现象在不同时间上的相继观察值排列而成的一组数字序 列。时间序列预测方法的基本思想是：预测一个现象的未来变化时，通过该现象的 过去行为来预测未来。即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律，将 这种规律延伸到未来，从而对该现象的未来做出预测。这样，就把影响预测目标变 化的一切因素由“时间”综合起来描述了。此模型反映时间参数对系统的影响，而 对发展进程中某些价格因素的突发变化，本模型就失真较大 9-11。 基于时间序列模型的预测理论的基本思想是时间序列的任一时刻的值与其前 期数据相关，通过建立这种相关关系的模型，从而在历史数据的基础上预测将来的 未知数据。 时间序列按性质可分为 12-15： 第一，有确定性规律的，即可用某个函数或方程描述的（可预测） ； 第二，具有一种分数维的无穷嵌套自相似结构的，即混沌的（可预测） ； 第三，完全随机的（不可预测） 。 时序预测发展到现在，有许多传统方法在理论上可以说已经很成熟。比如线性 平稳序列的 ar、ma、arma 模型，非平稳序列的 arima、arch 模型，非线性 序列的门限自回归（setar）模型和双线性时序模型等，这些模型都已发展得比较 成熟和完善。 但是一般说来，传统的时间序列模型预测方法对复杂非线性系统的建模研究也 5 缺乏统一的手段。人工神经网络系统理论是近年来得到迅速发展的一个国际性前沿 研究领域，它以神经科学理论为基础，建立各种易于实现的算法，实现对神经系统 的模拟，它与时间序列模型相结合进行预测能够解决复杂非线性系统的预测问题。 1.3.3 回归模型研究现状回归模型研究现状 在论文中我们将运用回归分析来寻找对钢材价格有显著影响的因素有哪些，他 们的影响程度是怎样的。 回归预测法是从市场现象之间的因果关系出发，通过建立回归预测模型，根据 一种或几种现象的变化去推测另一种现象变化的一种定量预测法，在数据分析工作 中有着极其广泛的应用 16。 应用回归预测法时，需要注意：回归模型中的因变量和自变量间必须具有因果 关系；自变量与因变量间必须具有强相关关系，自编两间必须具有弱相关关系；自 变量的预测值较准确且易得到；正确选定回归模型的形式；回归模型必须通过各种 检验后方可用于预测 17-19。 回归预测法包括线性回归法和非线性回归法，而线性回归法又包括一元线性回 归和多元线性回归；非线性回归也包括一元非线性回归和多元非线性回归 20。 在做多元非线性回归时有两个很重要的方法：因子分析和偏相关分析。 1）因子分析 运用回归模型的前提假设是各自变量彼此间不相关，所以我们首先对自变量进 行因子分析，将众多变量划分成几个彼此不相关的综合指标即因子或主成分，其所 包含的信息量应该相对损失较少，并根据指标所反映的独特含义给予命名，即对原 始变量进行分门别类的综合评价 2122。 2）偏相关分析 线性回归可以满足许多数据分析，然而线性回归不会对所有的问题都适用，有 时因变量与自变量是通过非线性函数关系相联系的。尽管有可能通过一些函数的转 换方法在一定范围内将它们转变为线性关系，但这种转换有可能导致更为复杂的计 算或数据失真，而利用曲线估计可以快速的在众多的回归模型中建立一个简单、拟 合度高且可以化为线性的模型 23。 但是，一般曲线估计只考虑两个变量之间的相关分析，往往因为其他变量的作 用，使相关系数不能真正反映两个变量间的拟合程度。而偏相关分析的任务就是在 研究两个变量之间的线性相关关系时控制可能对其产生影响的其他变量，从而得出 真正反映两个变量间的拟合程度 24。 6 1.3.4 组合预测模型研究现状组合预测模型研究现状 在论文中我们将运用组合预测模型来综合时间序列和多元回归对钢材价格的 趋势预测，从而综合短期（自发展趋势）和长期（因素影响）的影响来预测钢材价 格走势。 对于某些复杂系统内部各种因素之间及他们同外部因素之间存在着十分复杂 的交互作用和因果关系。对复杂系统的预测仅仅应用一种预测方法，往往很难进行 精确而可靠的预测。如果对同一预测问题采用各种不同的预测方法，并加以适当的 组合，则可以较充分地利用各种信息，达到提高预测精度的目的。在组合预测理论 中，集结个单项预测模型的方式大致可分为线性组合和非线性组合；其中线性组合 预测模型是研究最多的，应用最广泛的。建立线性组合预测模型的一个重要步骤是 对组合权重进行优化，其目的是通过选择组合权重向量，是线性组合预测模型的精 度满足于测对象的要求具有多样性，下面首先根据同济学思想对线性组合预测模型 进行精度分析，然后以此为基础地研究线性组合预测模型的优化方法 25-27。 常见的预测模型精度综合评价指标有： 平方和误差 （sse） 、 平均误差 （mae） 、 均方误差（mse）、平均百分比误差（mape）、均方百分比误差（mspe）等， 它们缺乏系统性，有些指标的实际意义不明显 2829。因此，我们从线性组合预测模 型绝对误差序列出发，根据数理统计学思想，从两个角度系统地提出线性组合预测 模型精度评价指标，并对其进行分析。 在组合预测理论中，集结各单项预测模型的方式大致可分为线性组合和非线性 组合；其中线性组合预测模型是研究最多、应用最广泛的。建立线性组合预测模型 的一个重要步骤是对组合权重进行优化，其目的是通过选择组合权重向量，使线性 组合预测模型的精度满足预测对象的要求。由于预测对象对预测模型精度的要求具 有多样性，首先应该根据统计学思想对线性组合预测模型进行精度分析，然后以此 为基础系统地研究线性组合预测模型的优化方法。预测对象对线性组合预测模型的 精度要求不同会导致不同的优化目标，产生不同的优化模型。因此，根据设定的优 化目标，对组合权重向量进行选择。有以下三种线性组合预测模型的优化方法：绝 对误差序列分析优化模型、精度估计优化模型、p-范数优化模型 30-33。 线性组合满足不了复杂系统的结构复杂、多变的要求，这就需要研究非线性组 合方法。主要有以下三种非线性组合预测模型的优化方法：变权重组合预测方法、 组合再组合方法、无偏组合预测等。 7 1.4 研究的理论框架研究的理论框架 在分析钢铁行业价格走势之前，我们首先要对钢铁行业的总体发展趋势有所了 解。根据产业经济学理论，我们将从产业增长和产业组织这两个方面进行分析。在 分析产业增长时，我们通过分析近几年的钢铁工业增长景气指数的发展趋势，来分 析钢铁产业的增长趋势；在分析产业组织时，我们将根据产业组织理论中的市场结 构市场行为市场绩效的范式（如图 1-2 所示）进行研究 34。 图 1-2 市场结构市场行为市场绩效的关系 图 1-2 表示的基本内涵是产业结构决定了产业中企业的行为，而企业的行为又 决定了产业的绩效，市场结构、市场行为和市场绩效之间是相互作用、相互影响的 关系。 本课题主要研究的是钢铁行业价格的走势，所以在此不对钢铁企业的市场行为 进行分析。因此，我们在分析产业组织的时候将从市场集中度和市场绩效两个方面 来分析钢铁行业的市场结构及市场绩效。 通过以上的分析了解到钢铁行业的发展趋势之后，我们就要对钢铁行业价格的 走势进行分析和预测。根据计量经济学，通常将预测模型分为两类：时间序列模型 和回归模型（以及模糊判定等） 。时间序列模型是考察序列的自发展趋势；回归模 型（以及模糊判定等）是考察外部驱动因素对价格的影响从而进行预测。所以，我 们在此将从两个方面对钢铁行业价格走势进行分析和预测。一方面，运用时间序列 模型对钢铁行业价格自发展趋势进行分析和预测；另一方面，考察价格外部驱动因 素对价格的影响。在考察外部驱动因素时，我们首先要确定价格的外部驱动因素有 哪些。根据钢铁行业的特点及现状，影响产品价格的外部因素主要有 7 个：宏观经 济、政府政策、国际市场、市场供求、相关行业发展、产品成本、消费者购买能力 35-39。我们将它们分为两部分：定性因素和定量因素40。定性因素包括：政府政策 和重大事件、国内钢材市场动态信息（包括国内钢材供求、原材料供应等方面） 、 国际钢材市场动态信息（包括国际钢材供求、原材料供应等方面） 。在选取定量因 素时，根据钢铁行业的特点，我们综合业内专家学者的意见，并考虑到信息的可获 市场结构 市场行为市场绩效 8 得性，选取了以下定量指标，如表 1-1 所示。 表 1-1 钢铁行业价格外部驱动定量指标 因素 指标 信息来源 宏观经济 gdp、第二产业总产值、工业总产值、工业增加值、重工业 增加值、全国工业产品销售率 国研网 国家政策 固定资产投资额、基础建设投资额、更新改造投资额、房地产 投资额；货币供应量；金融机构贷款余额；实际利用外资额 国研网 国际市场 钢材国际市场价格 我的钢铁网 原材料 原材料价格指数、燃料动力价格指数 国研网 市场需求 机械工业总产量、机械工业销售产值；汽车产量、汽车销量； 商品房销售额、商品房施工面积 国研网 市场供应 钢材出口量、钢材表观消费量 我的钢铁网 消费者 商品零售价格指数；居民消费价格指数 国研网 综上，本课题的研究框架如下： 首先，从产业增长和市场结果两方面来分析钢铁行业的发展趋势（第二章） ； 然后，逐一分析钢铁行业价格的外部驱动因素的发展状况（第三章） ； 接着，对钢铁行业价格外部驱动因素的影响进行定性分析和预测（第四章） ； 下一步，对钢铁行业价格外部驱动因素的影响进行回归分析和预测（第五章） ； 然后，对钢铁行业价格自发展趋势进行定量预测（第六章） ； 最后，综合各方面的分析和预测结果得出钢铁行业价格走势预测的结论（第七 章） 。 9 2 钢铁行业发展趋势分析钢铁行业发展趋势分析 本章从钢铁产业增长趋势和钢铁市场结构发展趋势两个方面来分析钢铁行业 的发展趋势。 2.1 钢铁产业增长趋势分析钢铁产业增长趋势分析 2.1.1 钢铁产业增长趋势分析方法钢铁产业增长趋势分析方法 在研究产业发展趋势时，一般是通过对产业总产值、产业利润、产业投资额、 产业产量、产业销售量、产业景气指数等指标进行分析 41。 由于产业的经济指标（如产值、利润、投资等）只能表达某一方面对产业的发 展状况，而要综合这些指标的分析结果又十分困难，且数据收集也存在很大困难。 然而，产业景气指数是综合产业发展的各个经济指标和业界人士对产业发展的期望 得出的，并且国家统计局会定期公布其数据，所以用产业景气指数来研究产业发展 状况是最可行和合适的。 2.1.2 实例分析实例分析 我们用钢铁工业增长景气指数来衡量钢铁产业的增长趋势。 我们分析 2001 年 1 季度到 2004 年 2 季度的季度钢铁工业增长景气指数，如图 2-1 所示： 100 110 120 130 140 150 160 170 180 20012342002234200323420042 钢铁工业增长景气指数趋势线（钢铁工业增长景气指数） 图 2-1 钢铁工业增长景气指数走势图 资料来源：国研网 10 由图 2-1 我们得出以下结论： 1）从 2001 年到现在，钢铁工业增长景气指数全部大于 110，说明钢铁工业近 4 年来一直都比较景气； 2）比较每年的平均景气指数（表 2-1） ，我们发现：从 2002 年开始钢铁行业进 入一个高速平稳的发展时期，到 2004 年二季度又一次出现下滑，主要是因为前一 段时间钢铁行业的持续过热现象所造成的。 表 2-1 钢铁工业增长年平均景气指数 年份 2001 2002 2003 2004 年平均景气指数 137.6 139.1 157.8 151.9 比上年的增长率 - 1.11% 13.41% -3.76% 2.2 钢铁行业市场结构发展趋势分析钢铁行业市场结构发展趋势分析 对钢铁行业市场结构的分析，我们从市场集中度指标和市场绩效指标两方面来 进行。 2.2.1 市场集中度指标市场集中度指标 1）指标选取和算法 市场集中度是反映市场竞争和垄断程度的最基本的概念和指标。所谓市场集中 是指市场中卖方、买方各自的供求规模及其分布，相应的衡量指数即市场集中度。 衡量集中度的指标很多，使用较多的有绝对集中度、相对集中度和赫芬因德指数三 种。 但是综合考虑这些指标的优缺点， 本课题采用赫芬因德指数来衡量市场集中度。 赫芬因德指数简记为 hhi，公式表述为一个产业中各企业的产量与产业总产量 比值的平方和，即 hhi=(xi/xi)2，其中 xi各个钢厂的产量。 hhi 指数有以下 4 个特点： （1）它能反映产业内企业规模分布状况。根据统计理论，当 xi 值全部相等， 即所有企业规模相同时，hhi=1/n，当 n 趋近于无穷大时，hhi 趋近于 0；当独家 企业垄断时，hhi=1。 （2）hhi 指数兼具绝对集中度和相对集中度指标的优点，同时避免了二者的 不足。hhi 的函数形式表明，hhi 值对市场内大企业的份额比重反应敏感，而对小 11 企业的份额比重反应微弱。 （3）因为 n 个相同规模的企业的赫芬因德指数等于 1/n，所以可以用赫芬因德 指数的倒数来推导市场中等价的企业数量。例如，当赫芬因德指数为 0.125 时，市 场中等价的企业数是 8。 （4）hhi 指数可以不受企业数量和规模分布的影响，测量全部产业的集中度 的变化。企业合并，hhi 指数值就会增加，企业分解，hhi 指数值就会减小。 2）分析结论 从 hhi 指数的计算公式中可以看出，该指数对数据的要求比较苛刻，需要整个 行业中每个企业的产量数据。因此，本文只是把占全国钢产量 80%以上的 60 多家 钢铁企业假定为一个完整的市场，来评价我国钢铁工业集中度的变化。 我们分析 1992 年到 2003 年的赫芬因德指数，如图 2-2 所示： 300 350 400 450 500 550 199219931994199519961997199819992000200120022003 hhi指数趋势线（hhi指数） 图 2-2 钢铁工业市场集中赫芬因德指数走势图 由图 2-2 我们可以得出以下结论： （1）1992 年以来，我国钢铁工业 hhi 值逐年下降,至 2003 年下降了 37.7%； （2）本文参考日本公正交易委员会的划分标准，提出了划分市场结构的标准， 采用 hhi 指数将市场结构分为 6 种基本类型，即高度寡占型（hhi1800） ，低度 寡占型（1000hhi1800） ，低集中竞争型（500hhi1000） ，分散竞争型（200 hhi500） ，高度分散型（100hhi200）和极端分散型（hhi100） 。参考 这个分类， 从图 2-2 中可以看出， 我国钢铁工业类型由 1992 年的低集中竞争型跌落 到分散竞争型。 2.2.2 市场绩效指标市场绩效指标 1）指标选取和算法 市场绩效的测度能够间接地反映市场结构的特征。目前理论上衡量市场绩效的 12 指标有勒那指数、贝恩指数和托宾 q 值等。但是前两种方法在实际应用中有很大的 难度，而对于第三种托宾 q 值方法，由于我国证券市场并不完善，这种方法不是很 适合分析钢铁行业的市场绩效。 因此，本课题采用一个简易但通用的方法，即通过判断行业的获利能力来衡量 钢铁市场的绩效。衡量指标包括资金利润率、生产率、技术进步程度、产品创新程 度等，本课题使用的是资金利润率这个指标，该指标数据可直接从国研网上得到。 2）分析结论 我们分析 1998 年到 2004 年的钢铁行业年度资金利润率，如图 2-3 所示。 y = 0.0272x - 0.0509 -5.00% 0.00% 5.00% 10.00% 15.00% 20.00% 1998199920002001200220032004 资金利润率趋势线（资金利润率） 图 2-3 钢铁行业年度资金利润率走势图 资料来源：国研网 由图 2-3 我们可以得出以下结论： 从 1998 年到 2004 年，钢铁行业的资金利润率在不断增长，即表示钢铁行业的 绩效呈增长趋势。不过，由于钢铁行业 2004 年的回温，增长速度由 2000 年到 2003 年的高速增长开始逐渐变缓。 13 3 价格外部驱动因素发展状况分析价格外部驱动因素发展状况分析 在了解了钢铁行业总体发展趋势的基础上为了进一步了解影响钢铁价格的外 部宏观因素的发展状况，我们在本章将分别对各外部因素进行分析，分析时首先介 绍分析方法，然后对 2004 年四季度之前的个外部因素的状况进行综合分析和描述。 3.1 价格外部驱动因素发展状况分析方法价格外部驱动因素发展状况分析方法 影响价格的外部因素一般包括：国际宏观经济、国内宏观经济、政府政策、市 场供给、市场需求、原材料供应、相关行业发展等。 对于国际宏观经济分析，我们从一些相关的重大事件来了解国际宏观经济形势 对国内钢铁行业的影响；对于国内宏观经济及政府政策，我们从经济增长形势、投 资、收入及消费、货币运行状态、财政政策、国际贸易等方面对目前的宏观经济运 行形势进行分析，然后对宏观经济后期走势及政策进行分析；对于市场供给，我们 将从不同产品、不同地区等的市场供给量进行趋势分析；对于市场需求，我们将从 不同产品、不同地区等的市场需求量进行趋势分析；对于原材料供应，我们将从各 种原材料（钢铁生产的原材料有煤炭、电、钢胚、废钢，以及运输）的价格、供应 量等情况进行分析，了解原材料供给对产品成本的影响；对于相关行业的发展，我 们从相关行业（钢铁的下游行业主要有汽车行业、房地产行业、机械行业等）的景 气情况、产量、销售量等来了解产品需求状况。 下面我们将用 2004 年钢铁行业价格外部驱动因素的发展状况分析来对分析方 法进行实例验证。 3.2 国际宏观经济形势及国际钢铁行业总体态势国际宏观经济形势及国际钢铁行业总体态势 国际经济 2004 年以来一直保持较好的增长势头，但持续上涨的石油价格对世 界经济的增长带来不利影响。 近两年油价快速攀升，为 1979 年以来持续时间最长的上涨期。近期导致石油 价格上升的因素有增无减，伊拉克安全问题严重影响石油生产的恢复；英国石油公 司在美国的一家炼油厂的爆炸；俄罗斯日前把未来 3 年石油出口年增长率预测从 11%下调至 3%等等。 国际市场原油价格一路攀升， 纽约商品交易所 9 月份交货的轻 质原油期货价格每桶上涨至 49 美元。不断攀升的油价对全球经济造成很大的负面 14 影响，导致复苏势头受挫的担忧加剧。而根据有关专家的观点，高油价在世界范围 内带来的通货膨胀加剧可能会导致各国家和地区调高利率，这对整体经济的影响要 比高油价本身大得多，据有关国际组织估计，每桶石油价格上涨 10 美元，就会使 通货膨胀上升 0.5 个百分点，使经济增长降低 0.25 个百分点。 对于中国来说，综合分析结果显示：油价每上涨 1%并持续一年时间，就会使 我国的增幅平均降低 0.01 个百分点。其中，1999 年国际油价上涨 10.38%， 影响我国增幅约为 0.07 个百分点；2000 年国际油价上涨 64%，影响我国 增幅 0.7 个百分点，相当于损失了 600 亿元人民币左右。 去年世界石油需求增长 2.1%，但我国却增长了 12%，远远高于世界平均增速。 国务院发展研究中心有关研究认为，尽管我国石油消耗总量不大，但增速较快，经 济增长对石油消费增长的依赖程度较高，因此石油价格持续上涨对我国经济造成的 影响会比较大。油价上升可能使消费和投资减少，出口下降，进而影响国民经济增 长。 3.3 国内宏观经济形势国内宏观经济形势 3.3.1 当前中国国内宏观经济运行形势主要经济指标及其走势分析当前中国国内宏观经济运行形势主要经济指标及其走势分析 1）经济增长形势 2004 年以来，我国经济增长保持了较快速度，但增速在逐步回落。 初步核算，2004 年上半年国内生产总值 58773 亿元，同比增长 9.7%，比去年 同期提高 0.9 个百分点。上半年，全国工业增加值 29822 亿元，同比增长 11.9%， 其中，规模以上工业增加值 24682 亿元，增长 17.7%，比去年同期加快 1.5 个百分 点。 但从增长速率来看，明显回落。7 月份，规模以上工业企业增加值同比增长 15.5%，虽然仍保持较快增长，但增幅在最近几个月持续回落，与 3 月份的增速相 比，已回落了 3.6 个百分点。从以往的经验数据看，目前的工业增长速度已回落至 适度区间。从影响经济增长的需求因素看，固定资产投资的增速将会在调控政策的 作用下进一步回落；出口增长率因目前仍处于高位，因此上升的可能性不大，而回 落的风险则较大；消费需求的增长率虽然名义值会上升，但实际值没有上升的充分 理由；因此工业增长率仍有进一步回落的压力。 2）投资情况 2004 年以来，我国投资增速经过回落之后，有恢复的迹象。 15 2004 年上半年，全社会固定资产投资 26082 亿元同比增长 28.6%，增速比去年 同期回落 2.5 个百分点， 比一季度回落 14.4 个百分点， 固定资产投资增速逐步回落。 但比较 5-7 月份数据，投资增速有恢复的迹象。7 月我国固定资产投资额增速为 31.5%，高于 6 月份的 22.7%，而 5 月份的增速只有 18.1%。7 月份的增速与 1-6 月 份的 31.1%基本持平， 5 月份可能是宏观调控以来的低谷，而 7 月份则意味着投资 增速的恢复，同时认为这种恢复与出口领域的旺盛有关。 造成这种恢复迹象的主要原因是中央项目的投资增速有所加快。17 月份，中 央项目的投资同比增长 5.7%，增幅比 16 月上升 4.4 个百分点；地方项目的投资 增长 37.2%，增幅比 16 月下降 1.3 个百分点。中央项目的投资增速加快是否可看 作调控政策有所松动的信号还有待观察。 3）收入及消费状况 2004 年以来，我国城乡居民收入增长加快，物价上升的动力趋于减弱。 2004 年上半年，城镇居民人均可支配收入 4815 元，同比增长 11.9%，扣除价 格因素，实际增长 8.7%，增幅比去年同期提高 0.3 个百分点。农村居民人均现金收 入 1345 元，同比增长 16.1%，扣除价格因素，实际增长 10.9%，同比加快 8.4 个百 分点，是 1997 年以来增收形势最好的一年。上半年社会消费品零售总额 25249 亿 元，同比增长 12.8%，剔除价格因素，实际增长 10.2%。市场价格上涨在可控范围， 且涨势有所减弱。上半年，居民消费价格比去年同期上涨 3.6%，其中，城市上涨 3%，农村上涨 4.6%。从月环比动态看，5 月下降 0.1%，6 月下降 0.7%。7 月份， 虽然主要价格指数的涨幅仍在小幅上升，但与前几个月相比，涨幅增大的幅度明显 减小。估计其涨幅在未来 12 月内还会略有增大，但 10 月份以后将会趋于回落， 生产资料价格的上升速度也已明显减弱。7 月份，工业品出厂价格总水平同比上涨 6.4%，涨幅与上月持平。社会消费品零售额基本稳定，7 月份，社会消费品零售总 额同比增长 12.4%，增幅比上月份略低，若扣除不可比因素，则增幅比上月略高。 但扣除价格因素后实际增速为 8.4%，是近些年来最低的。 4）货币运行状态 2004 年以来，我国货币供应量增幅加速回落，现金收支的增速大幅回落。 7 月末，货币供应量0、1 和2 同比分别增长 11.8%、15%和 15.3%，增幅 分别比上月末降低 0.4、1.4 和 0.9 个百分点。从走势看，货币供应量增速在最近 3 个月快速回落，1 的增幅回落了 5 个百分点，2 回落了 3.8 个百分点。考虑到货 币供应量1 的增幅已略低于 19982003 年的平均增长率，因此其增速快速下滑， 不论是由于调控的原因还是其他原因，均应引起注意。 16 在最近几个月中，与我国经济波动有密切相关关系的金融机构现金收支指标的 增长率大幅回落。7 月份，金融机构现金收入总额同比增长 19.2%，商品销售性现 金收入增长 16.1%，工资性现金支出增长 17.5%，增幅分别比 3 月份回落了 14.4、 16.3 和 17.5 个百分点。现金收支增速的大幅回落，表明我国经济在迅速降温。 5）财政政策 2004 年以来，我国财政政策保持紧缩态势。 7 月份，全国财政支出同比增长 6.6%，虽然增幅与前两个月相比略有回升，但 增速依然很低，比财政收入增长率低 20 多个百分点。 6）国际贸易状况 2004 年以来，我国进出口保持快速增长但增速略有回落，利用外资继续增加。 上半年，进出口总额 5230 亿美元，同比增长 39.1%。其中，出口 2581 亿美元， 增长 35.7%；进口 2649 亿美元，增长 42.6%。进出口相抵，逆差 68 亿美元。7 月 份，我国出口总额同比增长 33.9%，进口总额增长 34.2%，当月贸易顺差 20.4 亿美 元。尽管进出口仍呈高速增长态势，但与二季度相比，增幅有所回落，进出口总额 仍在高位增长，但进口和出口的增速分别回落了 8.8 和 3.2 个百分点。 上半年，外商直接投资合同金额 727 亿美元，同比增长 42.7%；实际使用金额 339 亿美元，增长 12%。外汇储备继续增加。6 月末，国家外汇储备 4706 亿美元， 比年初增加 673 亿美元。 3.3.2 宏观经济后期走势及政策分析宏观经济后期走势及政策分析 1）下半年经济增速 2004 年下半年，我国经济增速可能继续回落。 （1）货币供应和投资增速减缓对经济增长和物价存在滞后影响，预计在下半 年将进一步显现，因此经济增长率和物价水平会继续趋于回落。 （2）消费结构的升级速度开始稳定，住房和汽车销售增速渐趋平稳，对产业 升级的拉动有所减弱。 （3）我国开始进入存货投资周期的下行期。按以往经验，2004 年上半年应是 存货投资周期性波动的波峰，按模型预测，三季度存货投资增速会有所回落，四季 度存货投资将出现负增长。 （4）预计全年经济增长率仍然可以保持在 9%左右；居民消费价格指数涨幅保 持在 3%左右。 2）产业结构 17 产业结构的矛盾将进一步影响相关政策。 此次增长起源于居民消费结构升级带动的房地产、汽车产业的迅速发展。房地 产、汽车作为代表消费升级方向的终端产业，对重化工业和能源运输产业的需求要 大得多。2003 年与 2000 年比较，钢材产量翻了一番，很重要的原因就在于此。从 产业联系的角度看，住房、汽车是终端产业，重化工业是中间产业，能源、运输是 基础产业，相互间环环相扣，缺一不可。房地产和汽车工业的快速发展，必然对钢 铁、水泥、有色、石化、机械装备等重化工业产生巨大需求，打破终端产业和中间 产业原有的供求平衡；重化工业的加快发展也必然对煤电油运产生巨大需求，并打 破中间产业和基础产业之间原有的供求平衡。从体制和机制角度看，由于约束和补 偿机制的缺陷，导致了低成本扩张，加剧了扩张的力度。土地开发成本、资金使用 成本低、环境和资源的使用成本等。解决当前的产业结构矛盾将要求国家调控政策 继续实行“有保有压”的思路。 3）人民币利率 人民币利率进入上升通道，面临升值的压力，相应的政策或舆论将会在四季度 出现。 （1）房地产投资的迅速上升，在很大程度上是因为，在目前负利率情况下， 投资冲动很难遏制。一旦行政控制放松，就可能很快出现以房地产为代表的投资的 上涨，并带动钢材价格的上扬。换言之，如果利率不能反映资金的稀缺程度、不能 反映正常的资金供求关系，调控效果也可能因为缺乏价格信号的配套支持而难以巩 固，房地产和钢材价格在 2004 年中的上扬就足以说明问题。 （2）储蓄明显下降和资金的体外循环，也是 2004 年以来宏观调控中出现的新 情况，这从根本上说与通货膨胀预期加剧和事实上的负利率水平有关。如果管制的 利率出现明显的负利率水平，资金就可能进入非正规市场，影响调控的效果。 （3）从价格水平和价格走势看，7 月份 cpi 达到 5.3%，价格上扬还是有一定 的压力。如果考虑到在宏观调控效果明显的时期，煤电油运压力实际上还是绷的很 紧， 再考虑煤电油运的增长， 那么， 潜在的通货膨胀