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原标题：【建投金工丁鲁明团队】深度专题97：农林牧渔行业基本面量化择时策略
来源：鲁明量化全视角
核心结论
农林牧渔的业务：子行业众多，主要是养殖和饲料行业
农林牧渔细分子行业众多，包括：养殖（畜养殖、禽养殖、水产养殖）、饲料（水产料、畜禽料）、种子（玉米种子、水稻种子、辣椒种子）、果蔬饮料（番茄酱、苹果、葡萄干）、一般农产品加工（棉花、白糖、粮油加工）和捕捞（远洋捕捞）等。截至2020年5月21日，各子行业市值（占比），养殖5，274.87亿元（46.35%）、饲料3，180.31亿元（27.95%）、一般农产品加工1，327.05亿元（11.66%）、种植985.27亿元（8.66%）、其它611.89亿元（5.38%）。
农林牧渔的财务报表：ROE与生猪价格相关性高达0.92
资产方面主要的是固定资产（28.61%），负债方面主要的是短期借款（14.21%），生产性生物资产和消耗性生物资产为农林牧渔行业特有的财务科目，对于牧原股份而言，生产性生物资产主要是后备母猪和能繁母猪，消耗性生物资产主要是仔猪、保育猪和存栏肥猪，生产性生物资产增速领先消耗性生物资产增速半年。ROE与销售净利率、总资产周转率和权益乘数的相关性为0.99、 -0.15和0.34，所以影响农林牧渔行业ROE的关键因素是销售净利率，产品价格影响盈利能力。农林牧渔行业的ROE、毛利率和销售净利率与生猪年均价的相关性分别为0.92、0.62和0.86。
生猪产业和猪周期：预测2020年猪价于二季度见顶并震荡下行
生猪繁育过程包括祖代种猪扩繁、二元种猪扩繁和三元商品猪生产，代种猪扩繁需要约14个月，二元种猪扩繁需要约14个月，三元商品猪从配种到出栏需要约12个月。预测生猪出栏累计同比将于2020年二季度见底，预测2020年二季度、三季度和四季度的生猪出栏累计同比分别为：-37.65%、-37.23%和-32.74%。猪肉消费最多的群体是青壮年劳动力，人均猪肉消费量与15-64岁人口占比之间的相关性高达0.89；随着未来人口总数下行、老龄化严重和人均GDP提升，预计我国猪肉消费量逐步下降。生猪的长期均价在14.67元/公斤，随着生猪供给的波动而波动；由于能繁母猪存栏于2019Q3底部回升，预测2020年猪价于二季度见顶并震荡下行。
农林牧渔行业择时：基于预测猪价的择时策略多空年化9.03%
农林牧渔行业整体ROE与猪价的相关性高达0.92，市值占比最大的两个子版块畜牧养殖业和饲料行业的业务都和生猪产业链高度相关；2006-2020年期间，生猪价格领先于农林牧渔、畜禽养殖和饲料的超额收益，且领先期逐渐缩短，可能是市场已经认识到了生猪价格对农林牧渔行业的指示意义。因此，可以构造择时策略，当预测未来一个季度猪价上涨时“做多农林牧渔，做空万得全A”，反之“做多万得全A，做空农林牧渔”，则2013年12月31日至2020年4月30日期间，累计多空净值1.73，年化9.03%。
风险提示：非洲猪瘟超预期发展，继续造成MSY大幅下行
一、引言
农林牧渔，作为最古老的行业，关乎粮食命脉，将会是最有潜力的行业之一。本文尝试探索农林牧渔行业的择时方法和尝试对龙头股进行分析。
二、农林牧渔行业基本面分析
基本面分析是估值定价的基础。在基本面分析部分，我们首先介绍农林牧渔行业的业务类型，然后通过对资产负债表、利润表和现金流量表的分析，可以发现农林牧渔这个行业企业之间比拼的是低成本，最后在净资产回报率分析中分析了农林牧渔行业ROE波动的原因。
2.1
业务概述
农林牧渔细分子行业众多，包括：养殖（畜养殖、禽养殖、水产养殖）、饲料（水产料、畜禽料）、种子（玉米种子、水稻种子、辣椒种子）、果蔬饮料（番茄酱、苹果、葡萄干）、一般农产品加工（棉花、白糖、粮油加工）和捕捞（远洋捕捞）等。农业产业链为，从农产品原材料（种子、种植）到饲料生产，从饲料生产到动物养殖，从动物养殖到加工及流通和销售。
由于农林牧渔（中信一级行业）的成分股一直在变动，为了统一口径，我们选取上市满三年的公司作为样本企业，按照主营业务分为：养殖（20家）、饲料（20家）、一般农产品加工（10家）、种植（10家）和其它（15家）。
截至2020年5月21日，农林牧渔各子行业市值：养殖5，274.87亿元（46.35%）、饲料3，180.31亿元（27.95%）、一般农产品加工1，327.05亿元（11.66%）、种植985.27亿元（8.66%）、其它611.89亿元（5.38%）。2019年，农林牧渔各子行业净利润：养殖282.17亿元（64.31%）、饲料129.34亿元（29.48%）、一般农产品加工9.86亿元（2.25%）、种植9.28亿元（2.11%）、其它8.11亿元（1.85%）。2020年一季度，农林牧渔各子行业总资产：养殖2，308.81亿元（34.84%）、饲料1，983.06亿元（29.93%）、一般农产品加工1，465.83亿元（22.12%）、种植493.41亿元（7.45%）、其它375.60亿元（5.67%）。
农林牧渔市值最大的两家公司牧原股份和温氏股份都主营生猪养殖业务，且主要是生猪养殖；其次是主营饲料生产加工的新希望、海大集团、正邦科技和大北农。
所以，研究农林牧渔行业的关键是弄清生猪产业链和主要农作物（玉米、水稻、小麦和大豆）。
2.2
资产负债表
资产负债表反映了企业的资金来源和资金运用。以样本农林牧渔企业为研究对象，将其2015年至2019年年报的资产负债表合并，可以得到各科目相对总资产的比例：1、资产方面，最主要的是固定资产（28.61%），其次是房屋建筑、机器设备、工器具、运输工具和办公设备等；最后是存货（17.25%）和货币资金（11.27%），从财务报表附注可以发现存货中最主要的是消耗性生物资产；长期股权投资（7.17%）、与产能扩大相关的在建工程（5.25%）和生产性生物资产（4.19%）也占较高比重；2、负债方面，最主要的是短期借款（14.21%），其次是应付票据与应付账款（7.82%），长期借款（4.73%）和应付债券（1.70%）占比较低；3、所有者权益方面，最主要的是资本公积（17.24%）和未分配利润（17.07%），实收资本和少数股东权益分别占比12.98%和5.37%。
从2018年牧原股份的财务报表附注可以发现，存货中主要是消耗性生物资产（75.69%）和原材料（24.31%），对于牧原股份而言，消耗性生物资产主要是仔猪、保育猪和存栏肥猪。
从2018年牧原股份的财务报表附注可以发现，生产性生物资产包括种植业、畜牧养殖业、林业和水产业，对于牧原股份而言，生产性生物资产主要是后备母猪和能繁母猪。
根据生猪繁育与生长周期，通常后备母猪转能繁母猪需要3个月+妊娠4个月，因此生产性生物资产与滞后5-8个月的消耗性生物资产逻辑上存在正相关关系，通过牧原股份历史生产性生物资产余额增速与其滞后半年的消耗性生物资产余额增速的关系可以从统计上基本验证上述逻辑，相关性为0.60。
从“固定资产合计”、“生产性生物资产”和“存货”的绝对水平来看，产能每年都在增加；从每年增速来看，农林牧渔行业2019年的产能扩张比较明显，生产性生物资产增长了71.74%。
2.3
利润表
利润表反映了农林牧渔企业的收入和成本构成及利润率。以样本农林牧渔企业为研究对象，将其2015年至2019年年报的利润表合并，可以得到各科目相对营业收入的比例：营业成本占比81.63%（毛利率18.37%），税金及附加占比0.27%（农林牧渔行业享有税收优惠），销售费用（3.35%）、管理费用（4.74%）和财务费用（1.11%）占比不高，营业利润仅占9.08%，利润总额占总收入比重8.86%，净利润占总收入比重8.42%。
整体上来看，农林牧渔行业是个低附加值行业，利润率不高。农林牧渔行业的收入稳定增长且增速逐年提升，2016-2019年间收入增速分别为11.40%、13.41%、14.67%和17.04%；营业利润和净利润整体也是提升的，但每年增速波动剧烈，2016-2019年间净利润增速分别为126.40%、-24.71%、-32.30%和200.44%。
净利润相对营业收入大幅波动的原因是毛利率和销售净利率的大幅波动。
2.4
现金流量表
投资的本质就是从“现金”到“更多的现金”，对于股东、银行以及职工利益相关方来说，最终只有获得现金回报才是真实的回报。现金流量分析在财务分析中居于核心地位，不管是资产、债务、股东权益、收入还是费用，最终都要通过现金的流入和流出来体现。
从样本农林牧渔企业来看，农林牧渔企业在手现金充沛，2019年货币资金增长了18.96%。
以样本农林牧渔企业为研究对象，将其2015年至2019年年报的现金流量表合并，可以得到各科目相对营业收入的比例。
从全部样本房企的现金流流入和流出情况来看，2019年现金流入规模同比增长了13.21%，相对2018年的17.05%增速有所放缓，2019年现金流出同比增长了11.72%，相对2018年的18.20%大幅降低；2019年现金流净增加额同比大幅增长了682.98%。
全部样本农林牧渔企业的2019年的资本开支净额相对2018年大幅增长了78.84%，但由于经营现金流净额增幅更大，资本开支净额占经营现金流净额比重由2018年的121.65%下降到2019年的93.12%。
2.5
净资产回报率
一家企业的最终盈利能力反映在净资产回报率中，我们将全部样本农林牧渔企业的财务报表进行合并，计算全部样本农林牧渔企业的净资产回报率。
2015年以来，全部样本农林牧渔企业的ROE和销售净利率呈现同步波动；具体而言，ROE和销售净利率的相关性为1，ROE和总资产周转率的相关性为-0.15，ROE和权益乘数的相关性为0.34，所以影响农林牧渔行业ROE的关键因素是销售净利率。
农林牧渔行业的ROE、毛利率和销售净利率与生猪年均价的相关性分别为0.95、0.73和0.91。
三、农林牧渔产业链
农林牧渔细分子行业多、产业链长，每个子行业所需关注点也有所不同。
对于生猪养殖而言，由于猪肉消费与人口自然增长、人民生活水平和城市化进程这些比较稳定的因素相关，生猪供给与出栏量（养殖效率）、疫病和自然灾害这些比较波动的因素相关，所以供给端更值得关注。禽养殖的周期短，行情变化快，供给端紧盯引种量，需求端受疫情和经济的影响大，整体而言白羽鸡的家庭消费占比小。饲料、疫苗和种子的增长较平稳；饲料企业步入全方位竞争能力比拼阶段，当前饲料行业的竞争要素已经从早期的跑马圈地、快速上量，中期的特色经营、单点突破，逐步转变到今天的综合实力比拼，无论在生产、销售等经营环节，还是技术、采购、服务等专业能力上，以及管理、战略层面，都要求饲料企业不能出现短板，所以要关注规模；种子行业正处于加速整合的高峰（金麒麟分析师）期，兼并收购的浪潮方兴未艾，商业化育种研发逐渐转为企业，龙头种业的竞争优势将越发明显，行业集中度较低，大型种企空间巨大，主要关注研发能力；动物疫苗主要是猪苗和禽苗，主要关注研发能力。整体而言，农林牧渔行业规模化、现代化趋势明确，上游企业依靠效率取胜，更多企业向下游延伸，寻求向消费转型和产业链一体化。
3.1
生猪产业和猪周期
生猪繁育过程包括祖代种猪扩繁、二元种猪扩繁和三元商品猪生产，三元商品猪从配种到出栏需要约12个月。养殖企业和养殖户一般根据生猪当前的价格决定补栏量，而当前的补栏影响未来的供给量，由于养殖户多以散户为主，很难不受市场价格影响，导致猪周期呈现蛛网结构，猪价呈现周期性的波动。
3.1.1
生猪繁育过程
生猪繁育过程包括祖代种猪扩繁、二元种猪扩繁和三元商品猪生产，代种猪扩繁需要约14个月，二元种猪扩繁需要约14个月，三元商品猪从配种到出栏需要约12个月。
全球一半以上的生猪在中国饲养，但国内大型生猪养殖企业还未能构建先进、系统的育种体系，目前我国的曾祖代种猪绝大部分来源于海外。其中美系种猪因具有好养耐粗饲，体格健壮长肉快的优质特性而占据50-60%的种猪市场份额，加系种猪占据20-30%的市场份额。杜洛克、长白、大约克三个是养殖最为广泛的种猪品种。
种猪繁育体系一般由原厂猪、扩繁场、商品场、终端商品猪饲养场组成，相应的配套系为曾祖代、祖代、父母代和商品代。原种场处于种猪繁育体系的金字塔塔尖，主要任务就是做好品种规划和育种方案，以期获得最大遗传进展。扩繁场位于繁育体系金字塔结构的中间层，是连接原种场和商品场的纽带，主要任务是扩繁纯种母猪和生产杂交种公母猪。商品场为繁育体系金字塔结构底层，主要功能是按照杂交计划的要求，组织好父母代的杂交，生产杂优猪。终端商品猪饲养场仅仅饲养商品猪，是整个繁育体系的最终结果和产品。我国商品代肉猪以三元为主，外三元占比超过90%。养殖区域主要分布在长江流域、华北地区以及东南沿海地带，以散养和小规模养殖为主，年出栏50头商品猪的养殖户占比95%。我国商品猪养殖仍处于规模化的初期，利好龙头企业业绩提升。
生猪养殖产业链主要包括上游的饲料加工和防疫、生猪养殖（育种和养殖）以及下游的屠宰加工及流通三个环节；生猪产业链条长且紧凑，生猪为产业链的核心，猪肉及其深加工产品为产业链终端产品。
饲料加工和防疫环节，主要指玉米、豆粕等农产品的种植和相关疫苗的研制，是产业链上游。育种环节，主要指原种猪的引进、扩繁，并通过纯种母猪和公猪杂交生产父母代二元种猪。育种环节是生猪养殖的基础，是购建企业竞争力的重要来源。由于原种猪场主要集中在欧美国家，我国核心种猪来源长期依赖进口且长期处于“引种-维持-退化-再引种”的不良循环，导致整个繁育体系受制于其他养猪先进国家。养殖环节，是产业链的核心，主要是商品猪（三元）的养殖。一般大型养殖场都会建立自己的种猪繁育厂，通过育繁一体化，提高全产业链的协同效应进而降低养殖成本。而对于没有种猪繁育能力的小型养殖场则主要通过直接购买父母代二元种猪，产下仔猪经育肥后作为商品猪销售。屠宰加工及流通环节，包括生猪屠宰及生鲜肉销售，目前我国屠宰定点企业已大幅减少，呈现逐步集中度提升的趋势。消费环节，主要是终端零售，是产业链的下游。
根据养殖阶段专业分工，可以把生猪养殖业分为：专业二元母猪养殖、专业育肥、自繁自养和一体化养殖。专业二元母猪养殖，是从大型规模猪场或种猪场购进二元母猪（二元母猪是长白公猪与大白母猪或者是大白公猪与长白母猪杂交所产生的一代杂种母猪，其中大白猪又称大约克夏，原产于英国，适应性强，是一种分布最广的主导瘦肉型猪肉，而长白猪原产于丹麦，因毛色全白而得名），通过人工授精或者自然配种专业繁育仔猪，再将仔猪供应给专业育肥猪的养殖户，主要程度母猪繁育和仔猪成活风险。专业育肥，是通过外购仔猪进行专业育肥，至少需要四个月以后出栏变现，较自繁自养有更低的猪场基建设与前期投资、更低的人力成本、占用资金少和更自由补栏、出栏等优势。自繁自养模式，则涵盖了从种猪到育肥猪的整个生产过程。自繁自养的规模有大、中、小三种。由于产业链周期较长，任何一个环节产生问题都会造成整个产业的波动，这使得小规模自繁自养对风险的抵抗力较差，行业占比在逐渐下降。中大规模自繁自养专业化水平、资金实力和盈利水平都比较好，抗风险能力较强，行业竞争能力比较强。一体化养殖，覆盖产业链比较广，涵盖上游机械设备、饲料加工业、育种、养殖、屠宰甚至终端零售。例如：温氏股份、双汇发展、中粮集团、正大（中国）、牧原股份、天邦股份等。
衡量猪场效益和母猪繁殖成绩的指标有PSY（每头母猪每年所能提供的断奶仔猪头数）和MSY（每年每头母猪出栏肥猪头数）。。对于大型养猪企业来说，PSY的大小十分重要，与自身的技术水平有关。由于PSY指标的统计较为复杂，目前难以给出一个准确的数据。国外先进的种猪场，PSY可以达到30头左右，国内落后的农户养猪场只能达到16头左右，国内先进企业的PSY大概在24头左右。随着小规模养殖农户的逐渐退出、具有技术和资本优势的企业进入、品种质量的改善，我国的PSY也在逐渐提高。，因此MSY的变化趋势与PSY相接近。按照4个月怀孕期+6个月育肥期，能繁母猪存栏影响到的是10个月之后的生猪供应量，我们以此计算MSY，即2019年MSY=2019年生猪出栏量÷（2018年3月至2019年2月期间平均能繁母猪存栏）。
在以散养户占绝对优势的年代，国内MSY基本稳定，保持在13.5-14.5之间；2015年开始，随着养殖技术的传播以及养殖规模化的快速发展，依赖于种猪基因、养殖管理精细度、疫病防控等多方面的改进，国内MSY进入快速提升阶段。到2018年，MSY已经提高到19.71，从一个侧面反映出过去几年中产业生产效率的大幅提高；2019年至今，由于非洲猪瘟的影响，MSY大幅下降，截至2020年一季度回落到16.58。
假设2020年的MSY维持在16.58，则预测生猪出栏累计同比将于2020年二季度见底，预测2020年二季度、三季度和四季度的生猪出栏累计同比分别为：-37.65%、-37.23%和-32.74%。
3.1.2
猪肉消费
我国人均猪肉消费从1990年19.74千克逐步提升到2014年42.88千克，随后下降到2019年32.05千克。
猪肉消费最多的群体是青壮年劳动力，尤其是从事体力劳动的农民工等群体，人均猪肉消费量与15-64岁人口占总人口比重之间的相关性高达0.89；随着我国生育率下降，预计人口总数将会减少、青壮年人口占总人口比例快速下滑。
居民收入的提升可以显著提高对猪肉的需求，1975年至2014年期间，随着城镇化率的提升，人均猪肉消费也同步提升，但随着农村人均猪肉消费向城镇人均猪肉消费收敛，城镇化率对猪肉消费的影响边际减弱。
从肉类（猪肉、牛肉和鸡肉）的消费结构来看，我国猪肉消费量占比一直维持在较高水平（70%以上），随着人均GDP的提升，1987年至1996年鸡肉消费占比提升而猪肉消费占比下降，2014年至今牛肉消费量占比提升而猪肉和鸡肉消费量占比下降，肉类消费升级明显。
随着未来人口总数下行、老龄化严重和人均GDP提升，预计我国猪肉消费量逐步下降。
3.1.3
生猪养殖成本
由于生猪养殖产业分散、产品同质，单一企业对于猪肉价格没有决定力，只能被动的接受市场价格。因此，生猪企业之间竞争的本质是成本控制力的竞争。一方面，成本决定了企业的盈利弹性及抗风险能力，进而影响到企业的估值。另一方面，成本控制力则是企业综合管理能力的体现。生猪企业的成本控制力主要由两方面构成，一是包括种群质量、饲料采购及营养配方能力、养殖场现场管理等硬能力，二是饲料加工流程标准化能力。这部分能力是规模养殖与饲料企业，尤其是大型企业相对于散户和小型企业的成本优势来源。
生猪养殖完全成本中约6成为饲料成本，人工占15%左右，防疫及能耗等占11%左右，折旧和期间费用分别约占7%、8-10%。代表繁育养殖技术的PSY/MSY指标（每年每头母猪提供的断奶仔猪/商品肥猪头数），在成本中体现为母猪饲料成本和母猪等生物资产折旧成本。
散养模式与规模养殖这两种模式的成本构成中，饲料成本都是比重最大的一项，占比超过 50%，饲料成本、仔猪成本和人工成本占比超过 90%。两者的差异主要在于人工成本，散养模式中人工成本占比为26.6%，而规模养殖模式中，人工成本占比仅在11%左右。人工成本不断上升，规模养殖和散养的人工成本差距巨大。2004到2011年，规模养殖的人工成本增速不断加快，2011年到2018年，规模养殖的人工成本增速迅速降低；2004到2012年，散养模式的人工成本增速不断加快，2012年到2018年，规模养殖的人工成本增速迅速降低。然而，从2004年到2018年，散养模式平均每头生猪人工成本都是规模养殖平均每头生猪人工成本的两倍或两倍以上。人工成本为两种模式中差异最大的一项成本，也是造成散养模式成本高于规模养殖的主要原因。
饲料中原料添加主要是玉米和豆粕，分别占65%和25%，饲料价格和玉米价格同步波动。
不同规模生猪养殖场的养殖成本不同，2018年1-30头、30-100头、100-1000头和1000头以上生猪养殖成本分别为15.14、13.12、12.7 0和12.67元/公斤。
从中长期来看，随着行业集中度的提高，大规模的企业提供的产能占总产能的比重越来越高，尾部成本高昂的散户逐渐被挤出市场，行业内不同生产主体之间成本的差异将减少。
3.1.4
猪周期
由于猪肉消费与人口自然增长、人民生活水平和城市化进程这些比较稳定的因素相关，生猪供给与出栏量（养殖效率）、疫病和自然灾害这种比较波动的因素相关，所以供给端更值得关注。
我国生猪养殖行业存在明显的周期性，周期的形成主要原因是生猪的供求关系。
当商品猪供大于求时，猪肉价格下降，养殖户减少生猪的养殖量，生猪养殖量的减少导致生猪出栏量和供给量减少，导致生猪供不应求，生猪价格上升。其本质即，肉价上涨——母猪存栏量大增——生猪供应增加——肉价下跌——大量淘汰母猪——生猪供应减少——肉价上涨。
通过领先滞后关系，可以发现生猪出栏累计同比领先22省平均生猪价格1个季度，相关性为-0.93，22省生猪价格领先生猪出栏累计同比7个季度（相对于二元种猪育肥与三元种猪生产的时间之和），相关性为0.66。
生猪价格还会影响到猪的出栏体重；养猪企业或家庭根据利润最大化原则来决定猪的出栏体重，当边际成本等于边际收益时，出栏体重达到均衡。边际收益等于猪价，即{MR=P（pig）}；边际成本为出栏体重（weight）、养殖成本{主要受饲料价格（P（feed））影响}、养殖技术的函数，即MC=f{weight，P（feed），tech}。边际收益等于边际成本时达到均衡出栏体重（Weight*）。
长期中，在剔除通货膨胀因素后猪价与饲料价格基本不变，故影响均衡出栏体重的最主要因素就是养殖技术，随着时间推移，养殖技术逐渐进步，边际成本曲线下移，均衡出栏体重增加。中短期内，养殖技术变化不大，猪价与饲料价格波动较大，故影响均衡出栏体重的最主要因素为猪价与饲料价格。猪价上升使边际收益曲线上移，饲料价格（以玉米价格代替）下降使边际成本曲线下移。
2015年以来，猪粮比价和生猪价格领先育肥猪出栏活重2个月，相关性分别为0.43和0.38，2019年10月以来，因为生猪价格大幅上涨导致育肥猪出栏活重也大幅上涨。
令22省生猪平均价为因变量y，生猪出栏累计同比为自变量x1，滞后1期的生猪价格同比为自变量x2，则可建立方程：。方程的R-Square高达0.91，由方程可知，生猪的长期均价在14.67元，随着生猪供给（生猪出栏累计同比）的波动而波动，预测猪价于2020年二季度见顶并震荡下行。
3.2
白羽肉鸡产业
肉鸡养殖行业具有高效率、低成本的特征，是我国畜牧业中产业化程度最高的行业。肉鸡的繁育周期包括从祖代种鸡、父母代种鸡、商品代鸡苗到肉鸡出栏的完整产业链，从祖代引种至商品代肉鸡出栏的整个周期至少需要58周。每套祖代鸡一生中约产45套父母代种鸡，每套父母代种鸡一生中约产商品代种蛋110只，因此每套祖代种鸡一生中可以产4，950只商品代鸡苗。
全球范围内，原种鸡种源控制在欧美少数几家育种公司手中，外加技术壁垒的存在，祖代鸡行业高度集中。
2017年，全球祖代鸡产能约696万套，其中，美国、英国、法国的祖代鸡产能分别约180万套、180万套、100万套，合计占比约65.7%；从企业角度来看，前三名祖代鸡繁育企业为：美国安伟捷公司、美国科宝育种公司和法国哈伯德伊莎公司，三者市占率高达97%。
祖代鸡引种量是商品代肉鸡出栏量的主要决定因素，我国祖代鸡主要靠国外引种；祖代鸡引种量变化对父母代种鸡产能的影响会延迟26周左右，对商品代鸡产能的影响会延迟58周左右。强制换羽也会影响商品代鸡的出栏量，当祖代鸡引种不足或父母代种鸡价格过低时，祖代鸡强制换羽现象时有发生。通过强制换羽，祖代鸡会在短时间内停产、换羽，待体质恢复后产蛋，祖代鸡的产蛋期得以延长，提高了种鸡的利用率。强制换羽会对商品代鸡产能造成一定程度的影响，但并不能取代祖代鸡的引种。
父母代种鸡的养殖周期包括育雏育成和产蛋期，约64-66周，如若加上清理消毒期、空栏期、种蛋存储期和孵化期等在内则约72-74周。父母代存栏情况也是商品代肉鸡出栏量的重要决定因素。一方面，从父母代种鸡孵化到商品代肉鸡出栏需要32周，父母代的产能调节效应会延迟32周。另一方面，转商现象会对上述产能调节效应形成干扰。转商是指父母代种鸡直接转为商品代饲养，长大后作为商品代肉鸡销售；在行业产能过剩的低迷期，转商能加速产能出清。
肉鸡按照生长速度可分为快速型、中速型和慢速型。白羽肉鸡体型大、生长发育快、饲料转化率高、适应性强、肉用性能优良，属于快速型品种，是我国规模化肉鸡生产的主要鸡种。受益于饲料配方、饲养方法及管理手段的改进，目前白羽肉鸡的出栏时间可由以前的95天缩短为42-48天。
全球鸡肉产量和消费量呈快速上升态势，我国人均鸡肉消费较低。
3.3
饲料行业
全球饲料产量保持增长，2018年为11.03亿吨，同比增长3.08%。
亚洲是全球第一大饲料生产地区，中国和美国是饲料行业两大巨头；中国的主要饲料生产品种是猪料和肉鸡料，而美国是猪料、肉鸡料、反刍料。
生猪存栏同比和能繁母猪存栏同比同步或滞后用于饲料的玉米消费同比一年。能繁母猪存栏同比领先饲料加工企业的销售收入5个月，相关性为0.97；生猪存栏同比领先饲料加工企业的销售收入2个月，相关性为0.90，所以分析饲料的关键依然是生猪产业链和猪周期。
四、农林牧渔行业择时
首先观察农林牧渔及其主要子行业相对万得全A的历史超额收益。
2005年至2018年期间，农林牧渔及其主要子行业（畜禽养殖、种植业和饲料）累计净值相对万得全A净值一直在1附近徘徊，并呈现周期性波动；2019年至今，非洲猪瘟导致猪价大幅上涨，提升了养殖企业的毛利率和ROE，超额收益大幅提升。历史上，生猪价格领先于农林牧渔、畜禽养殖和饲料的超额收益，且领先期逐渐缩短，可能是市场已经认识到了生猪价格对农林牧渔行业的指示意义。
具体而言，生猪价格领先农林牧渔行业的超额收益6个月（相关性为0.59），领先畜禽养殖行业的超额收益6个月（相关性为0.63），领先饲料的超额收益6个月（相关性为0.71），对种植业的超额收益解释不强。
种植业的超额收益与谷物价格指数有比较高的相关性，谷物价格指数领先种植业的超额收益6个月，相关性为0.70。
构造农林牧渔行业择时策略，当预测未来一个季度猪价上涨时“做多农林牧渔行业，做空万得全A”，反之“做多万得全A，做空农林牧渔行业”，则2013年12月31日至2020年5月22日期间，累计多空净值1.65，年化8.14%。
2013年12月31日至2020年4月30日期间，策略累计净值2.66，农林牧渔累计净值2.24，万得全A累计净值1.73，策略净值相对万得全A净值1.53。
五、风险分析
非洲猪瘟超预期的继续造成MSY大幅下行。
六、总结
农林牧渔的业务：子行业众多，主要是养殖和饲料行业。农林牧渔细分子行业众多，产业链长，包括：养殖（畜养殖、禽养殖、水产养殖）、饲料（水产料、畜禽料）、种子（玉米种子、水稻种子、辣椒种子）、果蔬饮料（番茄酱、苹果、葡萄干）、一般农产品加工（棉花、白糖、粮油加工）和捕捞（远洋捕捞）等。农业产业链为，从农产品原材料（种子、种植）到饲料生产，从饲料生产到动物养殖，从动物养殖到加工及流通和销售。截至2020年5月21日，各子行业市值为，养殖5，274.87亿元（46.35%）、饲料3，180.31亿元（27.95%）、一般农产品加工1，327.05亿元（11.66%）、种植985.27亿元（8.66%）、其它611.89亿元（5.38%）。
农林牧渔的财务报表：ROE与生猪价格相关性高达0.92。资产方面主要的是固定资产（28.61%），负债方面主要的是短期借款（14.21%），生产性生物资产和消耗性生物资产为农林牧渔行业特有的财务科目，对于牧原股份而言，生产性生物资产主要是后备母猪和能繁母猪，消耗性生物资产主要是仔猪、保育猪和存栏肥猪，生产性生物资产增速领先消耗性生物资产增速半年。农林牧渔行业2019年产能扩张明显，资本开支净额相对2018年大幅增长了78.84%，生产性生物资产增长了71.74%。营业收入增速2016-2019平稳增长，但净利润增速波动较大，主要是因为销售净利率和毛利率因产品价格的波动而波动。ROE和销售净利率的相关性为0.99，ROE和总资产周转率的相关性为-0.15，ROE和权益乘数的相关性为0.34，所以影响农林牧渔行业ROE的关键因素是销售净利率，产品价格影响盈利能力；农林牧渔行业的ROE、毛利率和销售净利率与生猪年均价的相关性分别为0.92、0.62和0.86。
生猪产业和猪周期：预测2020年猪价于二季度见顶并震荡下行。生猪繁育过程包括祖代种猪扩繁、二元种猪扩繁和三元商品猪生产，祖代种猪扩繁需要约14个月，二元种猪扩繁需要约14个月，三元商品猪从配种到出栏需要约12个月。养殖区域主要分布在长江流域、华北地区以及东南沿海地带，以散养和小规模养殖为主，年出栏50头商品猪的养殖户占比95%。我国商品猪养殖仍处于规模化的初期，利好龙头企业业绩提升。假设2020年的MSY维持在16.58，则预测生猪出栏累计同比将于2020年二季度见底，预测2020年二季度、三季度和四季度的生猪出栏累计同比分别为：-37.65%、-37.23%和-32.74%。猪肉消费最多的群体是青壮年劳动力，尤其是从事体力劳动的农民工等群体，人均猪肉消费量与15-64岁人口占总人口比重之间的相关性高达0.89；随着未来人口总数下行、老龄化严重和人均GDP提升，预计我国猪肉消费量逐步下降。生猪养殖完全成本中约6成为饲料成本，人工占15%左右，防疫及能耗等占11%左右，折旧和期间费用分别约占7%、8-10%。饲料中原料添加主要是玉米和豆粕，分别占65%和25%，饲料价格和玉米价格同步波动。不同规模生猪养殖场的养殖成本不同，2018年1-30头、30-100头、100-1000头和1000头以上生猪养殖成本分别为15.14、13.12、12.70和12.67元/公斤。我国生猪养殖行业存在明显的周期性，周期的形成主要原因是生猪的供求关系；当商品猪供大于求时，猪肉价格下降，养殖户减少生猪的养殖量，生猪养殖量的减少导致生猪出栏量和供给量减少，导致生猪供不应求，生猪价格上升。其本质即，肉价上涨——母猪存栏量大增——生猪供应增加——肉价下跌——大量淘汰母猪——生猪供应减少——肉价上涨。通过领先滞后关系，可以发现生猪出栏累计同比领先22省平均生猪价格1个季度，相关性为-0.93，22省生猪价格领先生猪出栏累计同比7个季度（相当于二元种猪育肥与三元种猪生产的时间之和），相关性为0.66。令22省生猪平均价为因变量y，生猪出栏累计同比为自变量x1，滞后1期的生猪价格同比为自变量x2，则可建立方程：
方程的R-Square高达0.91，生猪的长期均价在14.67元/公斤，随着生猪供给（生猪出栏累计同比）的波动而波动，预测2020年猪价于二季度见顶并震荡下行。
农林牧渔行业择时：基于预测猪价的择时策略多空年化9.03%。2005年至2018年期间，农林牧渔及其主要子行业（畜禽养殖、种植业和饲料）累计净值相对万得全A净值一直在1附近徘徊，并呈现周期性波动；2019年至今，因为非洲猪瘟导致猪价大幅上涨，提升了养殖企业的毛利率和ROE，超额收益大幅提升。历史上，生猪价格领先于农林牧渔、畜禽养殖和饲料的超额收益，且领先期逐渐缩短，可能是市场已经认识到了生猪价格对农林牧渔行业超额收益的指示意义。具体而言，生猪价格领先农林牧渔行业的超额收益6个月（相关性为0.59），领先畜禽养殖行业的超额收益6个月（相关性为0.63），领先饲料行业的超额收益6个月（相关性为0.71），对种植业的超额收益解释不强。种植业的超额收益与谷物价格指数有比较高的相关性，谷物价格指数领先种植业的超额收益6个月，相关性为0.70。构造农林牧渔行业择时策略，当预测未来一个季度猪价上涨时“做多农林牧渔，做空万得全A”，反之“做多万得全A，做空农林牧渔”，则2013年12月31日至2020年4月30日期间，累计多空净值1.73，年化9.03%。
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责任编辑：逯文云
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