农林牧渔行业子行业及产业链概况 [page::0][page::3][page::13]

• 养殖（畜养殖、禽养殖、水产养殖）、饲料、种植、一般农产品加工、捕捞等多个细分产业。

- 截至2020年5月，养殖占总市值46.35%，饲料占27.95%。

• 产业链涵盖原材料→饲料生产→动物养殖→加工流通和销售，规模化和现代化趋势明确。

财务表现与盈利能力要素分析 [page::5][page::8][page::9][page::12]

• 固定资产占比28.61%，短期借款为主要负债14.21%，生产性生物资产增速领先消耗性生物资产半年度。

- 行业营收持续增长，利润率波动主要受销售净利率影响，ROE与销售净利率相关为0.99。

• ROE、毛利率与生猪年均价关联度高，分别为0.92、0.62和0.86。

生猪产业链与猪周期解析 [page::13][page::14][page::17][page::22][page::23]

• 生猪繁育周期长，祖代扩繁约14个月，二元种猪扩繁14个月，三元商品猪生产约12个月。

- 猪价形成周期性波动，受生猪供需影响，生猪出栏累计同比领先生猪价格1季度，相关性-0.93。

• 预测2020年二季度生猪出栏同比将见底，随后震荡回升。

生猪养殖成本结构与规模差异 [page::19][page::20][page::21]

• 饲料占成本约60%，人工占15%，防疫及能耗11%，折旧与期间费用约15%。

- 规模养殖饲料成本和人工成本低于散养，人工成本差异显著影响总成本。

• 养殖规模越大成本越低，2018年不同规模养殖单位成本介于12.67-15.14元/公斤。

量化行业择时策略与绩效回测 [page::29][page::30][page::31][page::33]

• 构造基于猪价预测的行业择时策略，猪价预测上涨时做多农林牧渔，做空万得全A；反之亦然。

- 2013年12月至2020年4月，策略累计多空净值1.73，年化收益9.03%，优于基准[page::0][page::12][page::33]

农林牧渔行业基本面量化择时策略研究报告详尽解读

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一、元数据与概览

• 报告标题： 农林牧渔行业基本面量化择时策略

- 作者与机构： 丁鲁明（中信建投证券，金融工程首席分析师），王程畅（中信建投证券，金融工程团队成员）

• 发布日期： 2020年7月6日

- 研究主题： 深入分析农林牧渔行业的基本面与产业链，尤其聚焦生猪产业链及其价格周期（猪周期），通过量化预测生猪价格，实现农林牧渔行业的择时，提出基于猪价预测的多空择时策略，获得显著超额收益。

• 核心结论：

1. 农林牧渔行业细分子行业众多，养殖和饲料占比最大。
2. 行业ROE与生猪价格高度相关（相关系数0.92），猪价是驱动盈利能力的核心因素。
3. 生猪产业链繁育周期较长，导致猪周期波动，预测2020年第二季度猪价见顶后回落。
4. 基于猪价预测构建的择时策略自2013年末至2020年4月，累计多空净值达1.73，年化收益9.03%。
5. 风险主要为非洲猪瘟超预期发展导致生产效率（MSY）大幅下降。[page::0,32,33]

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二、章节深度解读

2.1 业务概述

• 农林牧渔行业涵盖养殖（畜禽与水产）、饲料（畜禽料与水产料）、种子、一般农产品加工、果蔬饮料及捕捞等多细分子行业，产业链从农产品原材料、饲料生产、动物养殖，到加工流通，链条悠长且复杂（图1示意）。

- 截至2020年5月，养殖市值最高（约5275亿元，46.35%），其次为饲料3180亿元（27.95%），其它细分比例较小。2019年盈利集中度更高，养殖贡献约64%，饲料29%，其它子行业利润占比均不足3%。市值、资产和利润均表明养殖和饲料是行业核心，生猪养殖主导板块中的牧原股份、温氏股份为市值龙头。

• 样本覆盖上市满3年企业，纳入20家养殖、20家饲料、10家农产品加工、10家种植及15家其他，在保证数据代表性的基础上聚焦长期稳定经营企业，便于分析和策略验证。[page::3,4,5]

2.2 资产负债表分析

• 合并样本企业资产负债表显示，资产主要由固定资产构成（28.61%），体现养殖业重资本投入，尤其是养殖场建设、设备及基础设施。其次是存货（17.25%），而农林牧渔行业特有的“生产性生物资产”和“消耗性生物资产”是行业核心资产类别。

- 以牧原股份为例，生产性生物资产主要为后备母猪和能繁母猪，消耗性生物资产包括仔猪、保育猪和存栏肥猪。其生产性生物资产增速先行消耗性资产约半年，体现猪繁育供应链上母猪补栏周期的滞后效应。图5显示两者余额增速高度相关（0.60），验证了生物资产周期性的产业特征。

• 负债结构以短期借款为主（14.21%），表明行业资金运转压力较大，负债结构偏短期，利率和债务成本变动风险值得关注。所有者权益中资本公积和未分配利润是主要份额。总体财务结构反映养殖业资金需求旺盛且资本密集。[page::5,6,7]

2.3 利润表深度解读

• 利润表合并显示，农林牧渔行业整体为低附加值行业，毛利率约18.37%，销售净利率仅约8.42%。营业成本占比高达81.63%。税金及附加较低（0.27%），行业享受税收优惠。销售和管理费用分别约3.35%和4.74%，财务费用负担较轻（利息费高于利息收入，净额约1.11%）。

- 2016-2019年收入稳步增长（11.4%-17%范围内），显示行业规模扩张较快，但净利润增速波动剧烈（2016年高达126%，2017、18年分别负增长，2019快速反弹200%），反映盈利能力明显受市场价格波动影响。图8显示毛利率与销售净利率波动幅度较大，净利润弹性强。

• 营业收入增长可能来自产能扩张、行业集中度提升及市场需求，但猪周期波动强烈影响盈利表现的周期性，加剧业绩波动性。[page::8,9]

2.4 现金流量分析

• 现金流量表显示行业现金流状况良好，2019年货币资金增速近19%，经营活动现金流入不断扩张，同时经营活动现金流净额占比稳步上升（13.35%）提升现金创造能力。资本开支大幅增长近79%，反映行业扩产意愿旺盛。资本开支净额占经营现金流净额比降至93.12%，说明资金流动性有所改善。

- 投资活动净现金流为负，资本性支出及投资为主。筹资活动净现金流略正，主要靠短债和股东投资维持资金运转。

• 综合来看，农林牧渔行业处于快速扩张期，资金需求大，但现金流状况稳定，资本投入持续增强行业成长潜力。[page::10,11]

2.5 净资产回报率（ROE）解析

• 2015年以来，行业整体ROE呈现与销售净利率高度同步波动趋势。相关性达1.0，体现利润率变化为ROE的核心驱动因素。

- 总资产周转率呈现负相关（-0.15），权益乘数正相关（0.34），说明财务杠杆和资产利用率对ROE的影响有限，盈利率更为关键。

• 行业ROE（0.92）、毛利率（0.62）和销售净利率（0.86）与生猪年均价高度相关，猪价变动直接影响盈利能力。图13清晰展示出行业盈利性与生猪价格的联动机制。[page::12]

3. 农林牧渔产业链与生猪产业结构详解

• 农林牧渔产业链长，涉及原材料（种子、农产品）、饲料、动物养殖、加工与销售等环节（图14）。其中，生猪产业链包括祖代种猪扩繁（约14个月）、二元种猪扩繁（约14个月）及三元商品猪生产（约12个月），总周期长达约40个月，具有明显的供应滞后性（图15）。

- 我国养猪产业仍以散养和小规模养殖为主，年出栏50头以下散户达95%，规模化初期，存在显著产能分散现象（表6）。同时，养殖效率PSY和MSY指标近年来显著提升（图18），但非洲猪瘟对效率产生倒退影响。

• 猪价呈现典型周期性波动，供求关系及猪周期机制形成价格和产能的螺旋波动（图28-31），生猪出栏同比领先猪价约1个季度，猪价领先出栏腰长体重等环节，周期内反馈系统明显。

- 种猪品种和繁育体系高度依赖进口，杜洛克、长白、大约克等为主要品种（图16），养殖产业链技术附加值大，国产品牌提升空间广阔。

• 养殖成本结构中，饲料占60%左右，人工15%左右，防疫及能耗约11%，折旧和期间费用分别约7%和8-10%，成本控制关键在于规模化及饲料采购管理。大型养殖成本优势明显（图21-23）。

- 生猪养殖成本受规模影响显著，1-30头生猪养殖成本高达15.14元/公斤，1000头以上规模养殖成本降至12.67元/公斤（图21）。行业内规模集中度提升趋势明显，尾部小散户被不断淘汰，成本曲线趋于平滑（图27）。[page::13-24]

白羽肉鸡产业链简述

• 产业化程度高，繁育周期58周，从祖代种鸡、父母代种鸡，到商品代鸡苗出栏，系统成熟（图35）。

- 种鸡行业全球高度集中，欧美公司市占率高达97%（图36）。

• 我国祖代鸡引种依赖国外，延迟效应显著，影响商品代鸡产能（图37）。

- 白羽鸡养殖周期短（出栏42-48天），生长快，饲料转化率高，是行业核心品系，消费增长潜力大（图39）。[page::25-27]

饲料行业及其联动分析

• 全球饲料需求持续增长，2018年达11.03亿吨，亚洲主导市场特别是中国和美国（图40）。中国饲料以猪料和肉鸡料为主。

- 饲料消费与生猪存栏同步，玉米是核心原料，占饲料65%，豆粕占25%，价格与玉米价高度相关（图25,41）。

• 领先关系明确，能繁母猪存栏领先饲料企业销售收入5个月，生猪存栏领先2个月，饲料企业盈亏及增长与生猪产业链紧密绑定（图42）。[page::28-29]

行业择时策略构造与绩效

• 基于生猪价格预测构建择时模型，涨势行情调仓做多农林牧渔及其相关子行业，跌势时则做空。历史验证表明价格领先行业超额收益6个月以上，相关性0.59-0.71之间。

- 2013年12月31日至2020年4月30日期间，多空策略累计净值达到1.73，年化收益约9.03%（图46-47）。因猪价直接影响盈利与估值，生猪价格波动对农林牧渔行业波动影响显著，预测猪价周期性震荡为择时提供了坚实的因子基础。

• 种植业表现波动与谷物价格指数也呈现领先关系，相关系数0.70，表明行业产品价格同样是择时关键。[page::29-31,33]

风险因素

• 非洲猪瘟疫情发展超预期，是最显著风险，会大幅挤压行业生产效率（MSY指标）。该风险的波动性和不可预测性是农业养殖行业最主要的挑 战。[page::0,32]

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三、图表深度解读

• 图1：子行业分类图，详述农业产业链与农林牧渔十数个细分子行业，从种植到饲料、养殖以及加工流通完整覆盖，显示多元且庞大的行业框架。[page::3]

- 图2：市值、净利润、资产分布饼图 明示养殖和饲料绝对主导地位，尤其养殖占比均近半，凸显生猪产业链核心作用。[page::4]

• 图5：牧原股份生产性生物资产与消耗性生物资产增长对比图 展示生物资产增减速特征，支持产业链周期滞后性分析。[page::7]

- 图6：产能增长柱状图 显示2019年产能异常增长，产能扩张带动潜在利润与资产增量。[page::8]

• 图7、8：行业收入、利润增长及利润率波动图 体现收入渐增但利润波动大，价格弹性对利润影响巨大。[page::9]

- 图9-11：现金流与资本开支流动图 现金流动充沛，资本开支回落占比但增速加快，反映行业扩产活跃态势及健康现金管理。[page::10,11]

• 图12-13：ROE分解及与猪价相关性 定量给出销售净利率对ROE的主导作用及猪价作为盈利驱动力的重要性解释。[page::12]

- 图14-17：产业链流程及生猪养殖产业链结构图 详细展示产业链完整流程及核心环节及其相互影响关系，聚焦生猪产业链严密系统性。[page::13,15]

• 图18-19：MSY与出栏同比预测 清晰描绘行业生产效率的周期扩张和收缩趋势，预测猪周期的关键指标及出栏数据转折点分析。[page::17]

- 图20-22：猪肉消费结构与人口关联图 明确消费端受人口结构及城镇化影响趋势，提示未来猪肉需求下行压力。[page::18,19]

• 图23-27：成本结构与规模效应图 阐释饲料成本占主导地位及规模化养殖实现降本优势，散养与规模养殖的成本对比形成行业竞争壁垒。[page::19-21]

- 图28-31：猪价供求关系与周期机制图 解析猪价与供应动态的互动机制，给出价格领先出栏量的实证分析和周期模型。[page::22,23]

• 图32-34：均衡出栏体重与价格预测模型 结合边际收益成本理论及同比数据预测猪价高峰，说明养殖技术和成本结构对出栏决策的影响。[page::24,25]

- 图35-39：白羽肉鸡产业链及全球市场结构图 揭示肉鸡产业化结构及我国的国际依赖，说明白羽鸡养殖的高效特性及成长潜力。[page::25-27]

• 图40-42：饲料产量及与生猪存栏关联图 强调饲料行业需求稳定增长及与生猪产业链的紧密联动，饲料显著依赖生猪产业运行态势。[page::28,29]

- 图43-45：农林牧渔及子行业相对净值与价格指数关系 阐明猪价对相关子行业超额收益的领先指示作用，尤其对养殖和饲料强相关，种植受谷物价格影响。[page::29,30]

• 图46-47：择时策略回测净值曲线 验证基于猪价预测的多空策略有效性，年化收益超9%，策略显著优于行业和市场基准。[page::31]

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四、估值分析

本报告本质上基于基本面财务指标与产业链供需预测相结合构建量化择时策略，没有给出传统的估值倍数或DCF模型估值，但结合ROE驱动因素和盈利能力波动，报告建立供需模型定价生猪主产品价格，进而通过预测猪价变化带动子行业的盈利变化，作为行业超额收益的市场信号。策略表现验证了基于价格领导地位对行业估值波动起到关键发掘作用，表明定价机制驱动估值。报告的估值框架是基于价格周期的财务基本面量化模型而非传统估值倍数法，强调基本面合理预测和时间序列领导关系而非单一静态倍数。

• 价格预测模型方程（第24页）：

\[
yt = 14.67 - 54.01 \times x{1t} + 4.27 \times \Delta y{t-1}
\]

其中，\(yt\)为22省累计生猪平均价格，\(x{1t}\)为生猪出栏累计同比，\(\Delta y{t-1}\)为价格同比滞后一期变化，模型拟合优度R-Square达到0.91，反映供给波动对价格驱动的高解释度。[page::24]

• 多空择时策略依据猪价预测的季度变动，实证阶段表现累计净值1.73，年化9.03%，具备良好收益与风险对冲能力。[page::33]

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五、风险因素评估

• 非洲猪瘟（ASF）风险：非洲猪瘟疫情发展超预期，使得行业生产效率指标MSY大幅下行，对生猪供应链造成严重冲击，导致价格和产能剧烈波动。非洲猪瘟的爆发破坏了行业多年累计的技术和规模化生产优势，行业盈利能力和供给稳定性受到极大考验。

- 潜在影响：引发猪价剧烈震荡，利润波动剧烈，投资策略调整难度增大，行业系统风险提升。

• 缓解手段：科学防疫技术提升，行业集中度提高，产业链整合和政策支撑可能缓冲风险，但报告无具体缓解概率估计，仅点明风险重要性。

- 其他风险未显著提及，但行业特征和外部政策、资本市场波动等均可能引发不确定性。[page::0,32]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告非常强调生猪价格对农林牧渔行业盈利和超额收益的预测和指示作用，但对于其他子行业如种植、果蔬饮料较少贯穿深入推断，种植业表现与谷物价格相关较强但强调不足，可能导致择时策略对于非生猪相关板块的解释力较弱。

- 报告对非洲猪瘟的风险提醒较为简约，未深入讨论疫情动态对价格波动的非线性影响及可能的政策变动干预，实际市场可能更加复杂。

• 数据重点关注眼下5年合并统计，对于历史阶段波动、周期波动的趋势分析充分，但对未来政策环境、技术变革等潜在驱动因素饮水思源不足。

- 构建的择时策略基于猪价预测，策略表现良好，但无详述交易成本、流动性及实际可行性限制对策略效用的约束，现实执行可能面临额外壁垒。

• 报告多用合并数据处理，可能在细节层面掩盖个别企业差异，估计策略对龙头企业表现更有效，散户及中小企业影响分析较少。

- 总体上报告逻辑严密，数据充分，推理基于实证分析，结论明确，适合中长线配置参考，但仍需留意行业外部冲击和微观经营层面的风险。[page::0-33]

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七、结论性综合

本报告针对农林牧渔行业，特别是以生猪产业为核心的养殖及饲料环节，进行了全面且系统的基本面量化分析，结合财务报表、产业链结构、养殖技术环节及市场价格波动，深度剖析了行业盈利变动的核心驱动力——生猪价格。报告运用丰富统计数据与领先滞后模型验证猪价对行业ROE和超额收益的卓越解释力，建立了拟合优度高达0.91的猪价供需动态预测模型。

通过对全国生猪养殖规模结构和成本构成的细致解读，明确了规模化养殖带来的显著成本优势和产业集中度提升趋势。消费需求端因人口结构变迁及城镇化趋势显现猪肉消费下滑压力，提示长期需求趋软。报告还涵盖禽肉产业链以及饲料行业的基本面表现，映射产业间协同和相互依赖。

根据预测猪价周期性变化，报告提出基于猪价预测的农林牧渔行业量化择时策略，实证回测显示2013-2020年年化收益达到9.03%，较整体市场超额表现明显，提供了可靠的量化择时方法论和投资工具。

总体而言，报告体现出一条结合深入产业链理解、财务结构分析与价格预测的量化择时路径，特别强调生猪价格作为行业盈利与估值的“风向标”的重要性，适合基于产业景气周期进行相对配置的投资者参考。

报告也明确点出非洲猪瘟疫情风险为行业首要不确定性，对供给侧和盈利能力的潜在剧烈扰动需重点关注。

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参考溯源示例

• 报告主体内容均有明确页码引用，如市值结构、财务指标、猪周期机理、价格预测模型等均能在具体页码中查证。例如产业链结构与周期分析[page::13,14,21,22]，盈利能力与猪价相关性[page::12]，择时策略效果[page::31,33]等。

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总结

该报告全面解析了我国农林牧渔行业的基本面与价格周期内在联系，深度结合产业链和财务指标，强调猪价对行业盈利和估值的主导作用，构建预测模型驱动择时策略，实证验证良好，具备较强实际投资指导意义。风险方面非洲猪瘟带来不确定性和波动，需投资者重点关注。整体研究具有很高的专业性、实操参考价值和行业洞察力。

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如需对报告中的具体图表或章节内容做更细致解读，请告知。

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