随着中国持续优化防疫举措，全球多家投行都纷纷上调中国和全球经济增长预期。与此同时，经合组织（OECD）秘书长马蒂亚斯·科曼（Mathias Cormann）等人也赞赏称，中国“重新开放”对于世界经济也具有举足轻重的积极意义。 对全球应对通胀意义重大 当地时间周一，在瑞士达沃斯经济论坛上，经合组织秘书长马蒂亚斯·科曼表示，在全球抗击通胀飙升的斗争中，中国的“重新开放”举措具有“压倒性的积极作用”。 科曼在接受采访时表示，对于中国持续优化新冠疫情应对举措，“我们当然非常欢迎”。 他补充说：“从短期来看，这将带来挑战，我们看到感染水平有所上升，这可能会产生一些短期影响。但从中长期来看，对于确保供应链更有效地运作、确保中国的需求和更大范围的贸易可以更积极模式恢复，这都具有非常巨大的积极意义。” 科曼称，"通胀的推手之一，很大程度上是全球供应跟不上全球需求的供应冲击。因此，中国真正回到全球市场，供应链更有效地运作，将有助于降低通货膨胀。显然，这是非常积极的。” 有利于全球经济恢复 最近几周，随着中国“重新开放”，以及中国公布的一系列令人惊喜的积极数据，多家投行都上调了他们对中国和全球经济前景的预测。 比如，高盛在最近的报告中将对中国今年经济增长预测从原本预计的增长4.5%调高0.7个百分点至5.2%。 而同时，多位经济学家预计，中国“重新开放”对全球经济的积极影响也将逐步显现。 上周五，巴克莱将2023年全球经济增长预期上调至2.2%，较11月中旬的上一次预测上调0.5个百分点。 巴克莱经济研究主管克里斯蒂安·凯勒（Christian Keller.）表示:“ 这主要是由于我们对中国经济增长的预测比上周提高了1.0个百分点 ，但这也反映了我们上调欧元区经济增速预测0.7个百分点(至-0.1%，主要是由于德国的预测好得多)。此外，我们对美国（0.6%）、日本（1.0%）和英国（-0.7%）的预测都上调了0.2个百分点。” 同样在上周五，海外独立研究机构TSLomabrd也将其对2023年欧元区增长的预测从-0.6%上调至-0.1%。而他们提到的上调原因中，除了欧元区经济表现好于预期和温和气温缓解了能源需求外，也包括中国的快速“重新开放”。

随着通胀压力消退，市场预期美联储的货币措施将不再激进。这意味着美元将开始走弱，并为贵金属带来上涨动力。 黄金现货价格已经飙升至每盎司1900美元以上，比去年11月初的价格飙升了约18%。 据行业分析师称，尽管黄金市场可能出现一些动荡，但预计金价在今年将上涨至历史高位，突破每盎司2000美元。 宏观顺风 2022年，由于美联储激进的加息步伐，金价从3月的高位2069.89美元/盎司一路跌至9月的1613.60美元。 不断提高的利率压低了债券价格，吸引投资者将钱不断投入美债之中。但这一趋势已经转变。 美国银行分析师表示，美元走软和债券收益率回落将成为黄金的宏观顺风，在未来几个月中将金价推高至每盎司2000美元以上。 Wisdom Tree的分析师Nitesh Shah则更加乐观。他认为投资者可能会购买黄金作为对冲通胀和经济动荡的对冲工具，这将使黄金价格在年底时轻松突破2100美元。 他还补充道，目前，央行过度干预经济并造成经济衰退的风险很高，而黄金是传统作为储存财富的安全场所。 投机者先行 与此同时，在去年11月押注金价下跌的投机者现在正在做多，COMEX期货中已经积累了830万盎司的黄金净多头头寸，总价值高达160亿美元。 而根据世界黄金协会的数据，2022年前九个月各国央行购买的黄金数量已创下半个世纪以来的新记录。分析师们预计今年央行们还将继续囤积黄金。 澳新银行的分析师还指出，在全球黄金最大消费国中国经济复苏的预期下，今年金条和金币的零售需求也将强劲增长。 但澳新银行也提醒道，黄金在短期内涨势过猛，存在向下修正的风险。如果金价从当前的水平跌至每盎司1870-1900美元区间，那么上涨趋势可能暂时出现逆转。而如果金价跌破1800美元，那么可能将进一步下探至1730美元。

本周 《SMM铜产业链周度报告》 出炉，小编精选热点话题、价格、行情或产业链上的重大变化发布成文章，以供大家参考，欢迎大家订阅 《SMM铜产业链周度报告》 了解更多。 SMM1月14日讯：以下为SMM铜产业链周度报告节选： 宏观方面 上周美国非制造业PMI不及预期，刺激金融市场下调加息目标预期，而本周四美国12月CPI增速如期回落至6.5%，助于进一步印证市场对美联储2月1日加息继续放缓的预期，据CME观察最新数据，美联储预计将在2月议息会议上加息25个基点的概率为79.2%，美元大跌至101附近触及布林下轨底部， 铜价 偏强运行。国内方面，据统计中国12月房企单月融资总量突破千亿元，环比大涨超八成，房地产支柱地位再被提及，多省市陆续出台房地产消费政策。国内政策基调持续乐观，使得市场对中长期经济发展信心增强。 》点击查看SMM金属现货价格 现货方面 现货市场，下周面临交割换月周初受月差主导升水相对偏强，随后在节日氛围主导下，市场交易者持续减少，交易氛围归于清淡，升水将再度下滑。预计下周现货升水将运行于平水-升水100元/吨。 》查看SMM铜产品现货价格 》点击查看SMM铜现货历史价格走势 基本面来看，本周多数中小企业步入春节假期，小部分大型企业于下周初逐步放假，但因终端需求疲软，新订单持续下滑，成品库存高企，多以减产节奏步入春节假期。SMM最新数据主流地区铜库存累库至13.55万吨，同比增长8.66万吨。进口窗口关闭下严重抑制报关进口，保税库存将持续累库。但同时给予炼厂出口机会，春节后超预期累库幅度降低。本周伦铜持续偏强一度触及7个月来高位，而沪铜增仓量节奏明显落后，外强内弱结构持续维持。 本周（1月9日-1月13日）洋山铜溢价仓单成交区间25-40 美元/ 吨； 提单18-30 美元/ 吨， QP2 月（2302/LMES_铜3），截至1月13日，沪伦比值为7.51。进口比价大幅恶化下出口窗口打开，国内 部分主流铜炼厂准备布局出口，但由于临近春节，物流有所阻碍且时间成本较高，实际出口动作或等春节后完成。 》查看SMM金属产业链数据库 《SMM 中国铜产业链高端报告 》内容包括： 铜产业链市场变化、后市观点、热点事件月度更新及解读，量化分析铜产业链上下游产量、进出口、库存、成本、价格等。并独家公布国内前十的铜冶炼或加工企业的月度产量数据、企业开工率、新建项…… 》查看详情 《SMM 中国铜产业链常规报告 》内容包括： 从铜矿、冶炼厂到铜加工材，现货到期货市场等独家数据市场变化、后市观点、热点事件周度更新解读，重点介绍当周变化较大环节的矛盾点。 》查看详情

研究介绍 此研究分为上、中、下篇。本文为下篇；本文主要运用随机森林和LASSO回归模型输出因子重要性。数据集主要涵盖光伏产业链的产量、进出口、发电量、PPI、价格等数据，时间段为2021年1月31日到2022年9月30日。研究发现，在随机森林模型中，太阳能电池产量和多晶硅产量对光伏组件净出口的金额与数量影响较大；多晶硅产量对太阳能发电量和多晶硅致密料平均价影响较大；太阳能电池产量对电力热力生产和供应业资产影响较大；PPI当月同比对太阳能电池产量影响较大。在LASSO回归模型中，多晶硅产量对光伏组件净出口产量负向影响，对金额则是正向影响；电力热力生产与供应资产和PPI当月同比对太阳能发电量是正向影响；多晶硅产量对多晶硅致密平均价是（间接）正向影响；多晶硅产量对电力热力生产与供应资产和太阳能电池产量是正向影响。在光伏产业链量化研究系列中，上篇涉及关联规则算法挖掘，而中篇主要是模型的剖析与预测结果展示。 随机森林特征重要性计算   LASSO 回归特征重要性计算   LASSO回归的特征重要性就是LASSO回归对应的自变量系数。在系数中，会出现系数为0的现象；系数为0的自变量代表此类变量在回归模型降维时被剔除出去。 随机森林特征重要性展示 在随机森林模型中，太阳能电池产量和多晶硅产量对光伏组件净出口的金额与数量影响较大；多晶硅产量对太阳能发电量和多晶硅致密料平均价影响较大；太阳能电池产量对电力热力生产和供应业资产影响较大；PPI当月同比对太阳能电池产量影响较大。 LASSO 回归特征重要性展示 在LASSO回归模型中，多晶硅产量对光伏组件净出口产量负向影响，对光伏组件进出口金额则是正向影响；电力热力生产与供应资产和PPI当月同比对太阳能发电量是正向影响；多晶硅产量对多晶硅致密平均价是（间接）正向影响；多晶硅产量对电力热力生产与供应资产和太阳能电池产量是正向影响。间接影响的原因是因为在《光伏产业链数据挖掘与预测（上篇）》(可点击此 链接 查看)的关联规则挖掘中，多晶硅产量首先通过影响光伏组件净出口和金额或太阳能发电量后，进而影响多晶硅致密平均价，所以为间接影响。 总结 通过上篇的关联规则算法挖掘，我们初步得知了宏观与基本面数据对多晶硅复投料平均价、太阳能发电量、光伏组件净出口数量与金额的影响逻辑链。在中篇，我们通过随机森林、LASSO回归和灰色模型对光伏产业链数据的值预测以及涨跌趋势预测。随机森林与LASSO回归的模糊预测范围均覆盖了真实值，但灰色预测模型的效果不太理想，原因是数据的涨跌幅度过大，无法通过级比测试。在下篇中，随机森林与LASSO回归的特征重要性基本与关联规则所挖掘出的逻辑链相符；特别是LASSO的特征重要性方向与大部分关联规则所挖掘出来的逻辑链一致；不同模型之间的验证进一步增强了关联规则模型逻辑链条的可靠性。 注意：本文仅供参考，不构成投资建议   光伏产业链量化研究系列往期文章： 《光伏产业链数据挖掘与预测（上篇）》（ 链接 ） 《光伏产业链数据挖掘与预测（中篇）》（ 链接 ）   》点击查看SMM数据库      

人民银行10日发布数据显示，2022年12月新增人民币贷款1.4万亿元，同比多增2665亿元，由11月的同比少增转为多增。2022全年人民币贷款增加19.95万亿元，同比多增3150亿元。 此外，2022年12月份，社会融资规模增量为1.31万亿元，同比少增1.05万亿元。另据初步统计，2022年全年社会融资规模增量累计为32.01万亿元，比2021年多6689亿元。 “1月C50风向指数调查”显示，参与机构对12月新增贷款的预测中值为1.12万亿元，对12月新增社融的预测中值为1.51万亿元。 对于2023年的信贷工作，1月10日，人民银行、银保监会联合召开主要银行信贷工作座谈会指出，各主要银行要合理把握信贷投放节奏，适度靠前发力，进一步优化信贷结构，精准有力支持国民经济和社会发展重点领域、薄弱环节。 12月新增贷款恢复同比多增 中长期贷款仍为支撑 值得注意的是，2022年12月新增贷款数据略超市场预期，“C50风向指数调查”显示，参与机构的预测中值为1.12万亿元，预测区间为0.8万亿元至1.3万亿元，均低于10日公布的实际值。 “12月新增信贷表现积极，对公中长期贷款仍为重要支撑。”中国民生银行首席经济学家温彬表示，12月以来，虽然全国各地相继进入疫情感染的高峰阶段，生产和消费依然受到较大扰动，但在政策发力拉动以及与2023年信贷“开门红”接续下，12月信贷增量表现较好。 分部门看，12月企（事）业单位贷款增加1.26万亿元，同比增加6017亿元。其中，企业中长期贷款增加1.21万亿元，同比大幅增加8717亿元；票据融资增加1146亿元，同比大幅减少2941亿元。 据植信投资研究院高级研究员王运金测算，企业中长期信贷新增占12月新增信贷的86.5%，远高于1至11月平均占比50.8%。“主要为基建重点项目配套融资、制造业企业贷款、房企开发贷等增长拉动，尤其是年末主要银行对部分房企进行了大规模授信，对信贷增长的贡献较大。” 另在零售方面，12月居民贷款新增1753亿元，同比减少1963亿元，其中短期贷款和居民中长期贷款分别增加-113、1865亿元。 “虽然汽车销售持续乐观，但居民消费整体情况持续低迷，房屋销售情况改善尚不明显，居民信贷新增1753亿元，同比下降1963亿元，需求扩张需宏观政策继续加大调控力度。”王运金进一步分析称。 从2022全年来看，人民币贷款增加21.31万亿元，较2021全年多增1.36万亿元。分部门看，2022年企（事）业单位贷款与住户贷款同比呈现“一增一降”格局。 2022全年企（事）业单位贷款增加17.09万亿元，比2021年多增5.07万亿元，最大增量来自短期贷款，同比多增2.08万亿元；此外，中长期贷款与票据融资分别同比多增1.83万亿元、1.46万亿元。 但同时，“一降”体现在住户贷款方面。数据显示，2022年住户贷款增加3.83万亿元，低于2021年的7.92万亿元。其中，2022年住户短期贷款增加1.08万亿元，同比少增7600亿元；包含住房按揭贷款的住户中长期贷款增加2.75亿元，较2021年的6.08万亿元出现大幅下降。 招联首席研究员董希淼表示，2023年，提振居民消费是稳增长、扩内需的重中之重，更重要的是要从需求侧发力，提振居民住房消费意愿和能力。“因此，应进一步加大差别化住房信贷政策实施力度，加快采取下调首付比例、取消‘认房又认贷’、降低贷款利率等措施进行优化。目前住房信贷政策调整，主要集中在支持刚性住房需求，应在如何更好地支持改善性住房需求方面采取更有力的支持措施，二套住房贷款利率下限也应进行适当调整。” 债券发行减少波及12月社融新增 社会融资方面，2022年12月份社会融资规模增量为1.31万亿元，比上年同期少1.05万亿元，社融存量继续下行0.4个百分点至9.6%。 整体来看，12月社融新增的实际值基本符合预期。财联社“C50风向指数调查”显示，多数参与机构认为12月新增社融将同比下降，预测中值为1.51万亿元，有一半受访机构的预测值位于1万亿至1.5万亿元区间内。 对于12月社融新增的同比少增，此前受访的多家机构就已指出，少增部分主要来自政府债券及企业债券净融资。 “12月社融环比、同比大幅少增的主要拖累项是政府债券融资和企业债券融资。”东方金诚首席宏观分析师王青表示，其中，受2022年政府债券发行前置，以及年末到期量偏大影响，12月政府债券融资环比少增3739亿，同比少增8893亿；受前期银行理财大规模赎回，以及发行利率上行等因素影响，12月企业债券取消发行规模大增，受此影响，当月企业债券融资负增2709亿，环比多减3305亿，同比多减4876亿。 从全年看，2022年社会融资规模增量累计为32.01万亿元，比上年多6689亿元。分结构看，人民币贷款仍为强力支撑，2022年对实体经济发放的人民币贷款增加20.91万亿元，同比多增9746亿元；此外，委托贷款在2022年转为正增长，全年增加3579亿元，同比多增5275亿元。 此外，2022年信托贷款等项目虽然延续负增长，但降幅较2021年有明显收窄。其中，信托贷款减少6003亿元，同比少减1.41万亿元；未贴现的银行承兑汇票减少3411亿元，同比少减1505亿元。 值得注意的是，2022年社融增量降幅最多的部分仍来自企业债券净融资，全年增加2.05万亿元，较2021年减少了1.24万亿元。 对此，王青表示，一是严控地方政府隐性债务风险背景下，2022年城投融资政策偏紧，城投债净融资大幅收缩；另一方面，在年末两个月，理财赎回潮剧烈冲击信用债市场，企业债券大规模取消发行，净融资转负。 温彬预计，随着疫后经济复苏和景气回升，2023全年新增社融规模有望超35万亿元，增速10.2%左右。 12月M2增速高位回落 M2-M1增速差扩大 数据显示，2022年12月末，广义货币（M2）余额266.43万亿元，同比增长11.8%，较11月（12.4%）末低0.6个百分点，仍比上年同期（9.0%）高2.8个百分点。 从财联社“C50风向指数调查”来看，12月M2增速实际值为机构预测的最低值，机构预测中值为12.1%。 “在财政支出力度放缓、企业债净融资大幅缩量等因素影响下，12月M2增速有所回落。”温彬表示，但另一方面，新增信贷较上月明显回升，存款派生效应增强；当前理财赎回压力依然较大，居民存款继续保持较高速度增长，也对M2增速形成一定支撑。 此前也有受访机构指出，由于理财赎回压力在12月仍未完全结束，部分理财资金转化为储户存款，将继续支持M2维持在高位。 此外，随着12月末M1同比增速降至3.7%，12月M2-M1增速差在偏高的水平上进一步扩大。 王青对此分析称，这表明在财政金融政策充分发力，广义货币供应量高增局面下，整体而言，企业、居民手里并不缺钱，但受房地产低迷、疫情波动影响，实体经济活跃度不足，宽信用向稳增长传导仍不顺畅。

研究介绍 此研究分为上、中、下篇。本文为中篇；本文主要运用随机森林、LASSO回归和灰色模型来对光伏产业链的相关数据和趋势进行预测。数据集主要涵盖光伏产业链的产量、进出口、发电量、PPI、价格等数据，时间段为 2021 年 1 月 31 日到 2022 年 9 月 30 日。研究发现，随机森林和Lasso回归对中国光伏组件净出口数量和金额、太阳能发电量同比增长、多晶硅致密料-平均价、电力与热力生产和供应业资产总计增减、太阳能电池产量当月值的模糊预测较优；灰色预测模型运用多晶硅价格预测光伏组件月度出口数量和金额、光伏组件净出口金额与数量、电力与热力生产和供应业资产总计增减、全社会工业用电量、太阳能发电量累计增长、太阳能发电量的月度同比数据，部分预测具有较高同趋势概率。上篇涉及关联规则算法挖掘，而下篇主要展示因子的特征重要性。 术语解释 术语 解释 集成学习 评估多个机器学习算法结果来完成机器学习任务 基学习器 若集成学习中的机器学习算法为同种类型的个体学习器，则此个体学习器为基学习器 个体学习器 集成学习前的学习器为个体学习器 学习器 机器学习算法模型 bagging集成算法 集成学习中的基学习器是相互独立的 回归决策树 通过根节点和决策节点计算不纯洁度（损失函数）；然后，通过不纯洁度判断出决策树叶节点。通过这叶节点将因变量（需预测变量y）划分为不同区间，将落在相同区间内的y值取均值（预测值）。 损失函数 评估模型训练效果时，损失函数是用来评估预测值与真实值之间的差异，成为损失值。 节点 在决策树中，每颗决策树只有一个根节点；叶节点负责划分最终的判断预测区间。所有非根节点和非叶节点都为决策节点或内部节点。 数据处理 由于模型对数据频率的需求不同，需要经过数据处理后再输入到模型中训练；原数据频率和频率需求如下表格所示： 因子 原频率 随机森林频率 Lasso回归频率 灰色模型频率 中国光伏组件月度出口数据：数量 月频 日频 日频 月频同比数据 中国光伏组件月度出口数据：金额 中国光伏组件月度进口数据：数量 中国光伏组件月度进口数据：金额 中国光伏组件月度净出口数据：数量 中国光伏组件月度净出口数据：金额 硅__多晶硅月度产量：产量 全社会用电量:工业用电:当月值 太阳能电池(光伏电池):产量:当月值 电力、热力生产和供应业资产总计_增减 太阳能发电量_累计值 太阳能发电量_累计增长 太阳能发电量_同比增长 PPI:当月同比 多晶硅复投料-平均价 日频 多晶硅致密料-平均价 多晶硅菜花料-平均价   当需要将月频数据转为日频数据时，本文运用拉格朗日插值法计算月度数据之间的观测值。当需要将日频数据转为月频同比数据时，本文计算当日与250日前的数值计算涨跌幅百分比。当需要将月频数据转为月频同比数据时，若原数据不为月度同比数据，则计算月度同比。 拉格朗日插值法是以法国十八世纪数学家约瑟夫·拉格朗日命名的一种多项式插值方法，主要用于计算提取数据两点之间的观测值，多用于高频转低频的数据处理过程。拉格朗日插值法包含了梯度差值、线性插值（一阶）、二阶插值、三阶插值或更高阶插值法。本文的差值标准是保留月度数据真实性的同时，又要提取月度数据之间的观测值；线性插值法将使本文的最佳插值方案。 若平面（或笛卡尔坐标系）中有不重合的n个点：(x 1 , y 1 ), (x 2 , y 2 ), … ,(x n , y n )，拉格朗日插值公式如下所示： 在公式中，n代表拉格朗日插值法的阶数，在本文中运用的是是线性插值法（一阶拉格朗日插值法），所以n在本文中为1。确定插值法的阶数后，还需要确定两点之间的单位数量。由于月份之间的工作日受假期影响，将日频日期和月频日期取并集，计算并集中月频日期之间的差值减一，便可得到月份之间的单位数量。 随机森林预测 随机森林模型介绍 随机森林由上世纪八十年代的Breiman等人发明的以决策树为 基学习器 的基础上引入随机特征选择过程的 bagging集成算法 。此集成算法基于自助采样法（Bootstrap Sampling）使基学习器相互独立。自主采样法可以理解为有放回的随机采样。在自助采样法中，通过取极限可得知，约为63.2%的样本将会被采样。随机森林有回归森林和分类森林两种，本文主要讲述回归森林。随机森林的回归树主要以均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）作为损失函数来判断 节点 。本文以MSE作为损失函数。本文的 叶节点 判断方法：若某个 决策节点（内部节点） 的划分样本小于等于2或决策节点的损失值（不纯洁度）小于1e -7 ，则此决策节点将作为叶节点。 多元回归森林流程的符号与解释如下： 随机森林的基学习器（单颗回归树）决策节点损失值计算 模型遍历了基回归树数量、树最大深度后，得到了较优的随机森林模型。模型的训练和测试数据比例为7:3，训练集与测试集的R方均在0.9以上。但由于数据量较少，仍有模型过拟合风险。   LASSO 回归预测 LASSO回归介绍 由1996年Robert Tibshirani首次提出，全称Least absolute shrinkage and selection operator。此模型能最大程度保留主要因子变量，有时能达到数据降维效果。 LASSO 回归原理 范数项 意义 L0 矩阵中非零元素的个数 L1 矩阵中非零元素的绝对值之和 L2 矩阵中元素的平方和后开平方 Lp 估计矩阵元素中的最大值 与随机森林结果相比，Lasso回归预测的R方略低于随机森林回归树，平均R方在0.88左右。 随机森林模型与Lasso回归区间预测 预测2022年10月31日数值区间 灰色模型趋势预测 灰色模型介绍 灰色系统是由华中科技大学的邓聚龙教授于80年代初创立，该系统作为新兴的横断学科，在短短的二十年里已得到了长足的发展。 其已经成为社会，经济，科教，科技等很多领域进行预测，决策，评估，规划，控制，系统分析和建模的重要方法之一。特别是它对于时间序列短，统计数据少，信息不完全系统的建模与分析，具有非常显著的功效。 灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。其用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间。 灰色模型预测概率 模型的自变量为多晶硅价格同比，包含多晶硅复投料平均价当月同比，多晶硅致密料平均价当月同比，多晶硅菜花料平均价当月同比。在输入灰色模型前将对数据进行标准化处理。因为本文发现经过z-score标准化处理数据后，回测模型的预测趋势概率有所提高。z-score标准化处理公式为（变量 – 变量均值）/变量标准差。模型的预测概率中，多晶硅价格对太阳能发电量和光伏组件出口数据的预测概率较高。同趋势概率为预测趋势与原值趋势相同的概率。同趋势概率如下图所示： 此研究的下篇将参考中篇的随机森林模型和LASSO回归模型，从而输出因子重要性，其中将涉及因子重要性的计算；下篇将对光伏产业链量化研究系列（上篇，中篇，下篇）进行总结。下篇预计本周五发布。 注意：本文仅供参考，不构成投资建议 》点击查看SMM数据库      

本周 《SMM铜产业链周度报告》 出炉，小编精选热点话题、价格、行情或产业链上的重大变化发布成文章，以供大家参考，欢迎大家订阅 《SMM铜产业链周度报告》 了解更多。 SMM1月7日讯：以下为SMM铜产业链周度报告节选： 宏观方面 宏观方面，美国12月ISM制造业PMI指数48.4,前值49，连续两个月跌至50荣枯线下方，为2020年5月最低，市场担忧美国经济衰退加剧，而在12月份美联储政策会议纪要显示，美联储抑制通胀决心不改，维持“鹰派”基调。同时美国就业市场表现强劲，美指强势上行破位至105， 铜价 上方承压。油价方面，周内OPEC公布12月产量数据，较11月略增，此前减产传闻被证伪，油价迎来大跌，多重利空因素下周内铜价曾下穿64000元/吨。而国内方面，地产端口利好政策频出，多省市发布下调首付比例，且限购政策松动；另外广东省率先安排2023年17722个投资项目，总金额高达6.5万亿元，刺激市场多头情绪小幅回归。 》点击查看SMM金属现货价格 现货方面 现货市场，下周春节前倒数第二个交易周，随着下游企业逐渐放假，市场参与者减少。升贴水或将呈现较为快速的回落。预计下周现货升贴水将在贴水50-升水50元/吨。 》查看SMM铜产品现货价格 》点击查看SMM铜现货历史价格走势 基本面来看，随着上周感染高峰期结束，本周部分中小企业陆续开始放假，多数下游放假时间均较往年早4-6天，消费持续走弱，且在疫情不确定下节前备货意愿普遍较低，多数精铜杆厂库开始累库。据SMM数据显示全国主流地区铜库存，较上周五增加1.95万吨至11.75万吨。 综合来看，临近年末下游买盘缺乏持续性，价格低位支撑因短期利好情绪有所波动，淡季压力下上涨动能显现不足，预计下周沪铜主力将运行于64300— 65700元/吨，伦铜将运行于8350—8500美元/吨。 》查看SMM金属产业链数据库 《SMM 中国铜产业链高端报告 》内容包括： 铜产业链市场变化、后市观点、热点事件月度更新及解读，量化分析铜产业链上下游产量、进出口、库存、成本、价格等。并独家公布国内前十的铜冶炼或加工企业的月度产量数据、企业开工率、新建项…… 》查看详情 《SMM 中国铜产业链常规报告 》内容包括： 从铜矿、冶炼厂到铜加工材，现货到期货市场等独家数据市场变化、后市观点、热点事件周度更新解读，重点介绍当周变化较大环节的矛盾点。 》查看详情

虽然许多分析师均预测2023年的美股市场将走出“先抑后扬”的趋势，但随周五出现“非农行情”，美股三大指数均有惊无险地实现了新年开门红。 对于接下来的走势， 美联储加息路径 和上市公司财报映射出的 衰退情境 ，将会是两个最为主要的共振因素，这两大因素也都会在下周有所体现。 对于国际市场来说，下周的经济事件有一些“头轻脚重”。 美国的12月CPI数据将会在下周四盘前出炉。目前市场预期名义数据将自2021年底后首度跌破7% ，而核心通胀的增速也会延续下滑的节奏。 （CPI年率，来源：tradingeconomics） 如果美国通胀数据没有出现意外，意味着全球股民都在热盼的问题——美联储何时停止加息，可能在农历正月十二凌晨就将迎来确切的答案。 在周五非农数据出炉后，利用联邦基金期货预测美联储利率走向的FedWatch工具显示， 美联储在2月会议加息25个基点（至4.50-4.75%）的概率上升至76%，而“加息终点”最有可能停在5%的门槛上 。如果鲍威尔在下个月的发布会上明确提到停止加息，将会是震撼全球金融市场的重大事件。 鲍威尔下周二将出席瑞典央行举办的活动，不过根据美联储官员们本周的表现，措辞一向求稳的美联储主席恐怕很难跳脱出“参照数据”的惯性说辞。 对于中国投资者来说，下周也有去年12月的社融、通胀等经济数据，对于A股市场或将产生影响。 上市公司财报层面，下周也将迎来备受期待的新一轮财报季揭幕。在经济衰退的普遍担忧下，上市公司财报就成了重要的观察窗口。 和经济数据一样，财报方面也是“头重脚轻”。大麻概念股Tilray、连锁卖场Albertson's和深陷破产传言的3B家居将披露财报。全球芯片代工龙头 台积电 将在北京时间下周四下午披露四季报，料将详细透露公司扩产的进展和对2023年消费电子市场的展望。 从下周五开始，按照传统的仪式感，华尔街巨头 摩根大通 、 花旗集团 、 富国银行 、 美国银行 将正式拉开新一轮财报季的大幕，同一天联合健康、达美航空、贝莱德等公司也将披露财报。 下周重要事件概览（北京时间） 周一（1月9日）： 中国央行社会融资数据预期将在本周公布、日本市场休市、法国总统马克龙会见日本首相岸田文雄、北美领导人峰会（至10日） 周二（1月10日）： 亚特兰大联储主席博斯蒂克发表讲话、美联储主席鲍威尔出席瑞典央行举办的会议、日本首相岸田文雄访问意大利并前往英国 周三（1月11日）： EIA公布月度短期能源展望报告、日本首相岸田文雄访问英国 周四（1月12日）： 中国12月CPI、美国12月CPI、韩国财长秋庆镐举行外国媒体新闻发布会、欧洲央行公布经济公报、日本央行行长黑田东彦发表讲话、日本首相岸田文雄会见加拿大总理特鲁多 周五（1月13日）： 圣路易斯联储主席布拉德发表讲话、中国12月贸易数据、美国1月密歇根大学通胀预期、韩国央行公布利率决议、美国总统拜登和日本首相岸田文雄在白宫举行会谈

研究介绍 此研究主要分上、中、下篇。本文为上篇；本文主要运用Apriori关联规则算法 启发式 地挖掘光伏产业链月度同比数据之间增减的关系。数据集主要涵盖光伏产业链的产量、进出口、发电量、PPI、价格等数据，时间段为2021年1月31日到2022年9月30日。研究发现，多晶硅致密料平均价在算法中具有较高支持度与置信度，且价格当月同比数据的更新时间比其他同比数据提早一个月，所以价格当月同比数据具有一定的趋势预测能力。中篇涉及预测，而下篇主要展示因子的特征重要性。通过算法挖掘发现，多晶硅致密料平均价同比增加大概率会触发太阳能发电量、光伏组件净出口金额的当月同比增长。 Apriori算法术语介绍 术语 解释 关联分析（Association Analysis） 在大规模数据集中寻找有趣的关系。 频繁项集（Frequent Item Sets） 经常出现在一块的事件的集合，即包含0个或者多个项的集合称为项集。 支持度（Support） 支持度揭示了A与B同时出现的概率。如果A与B同时出现的概率小，说明A与B的关系不大；如果A与B同时出现的非常频繁，则说明A与B总是相关的。 置信度（Confidence） 置信度揭示了A出现时，B是否也会出现或有多大概率出现。如果置信度太低，则说明A的出现与B是否出现关系不大。 关联规则（Association Rules） 暗示两个事件之间可能存在很强的关系。形如A->B (from A to B) 的表达式，规则A->B的度量包括支持度和置信度   Apriori算法步骤 1、数据根据阀值生成字符串 2、找出所有的频集，这些项集出现的支持度大于等于预定义的最小支持度。 3、由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度，本文均设为20%。 4、使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，筛选出B端（A->B）事件为单一事件的关联规则。在本文中，B端包含多晶硅致密料平均价、光伏组件净出口数量、光伏组件净出口金额、光伏组件净出口金额的其中一个，A为所有产业链数据 5、最后筛选出A端不存在B端字符串，确立为强关联规则库   数据描述与处理 当月同比数据统计描述 同比数据共有21行月度数据（2021年1月31日到2022年9月30日），17个数据特征（列），表1与表2描述如下： 1、数据分布为非正态分布，数据单位皆为百分百（%） 2、多晶硅价格与产量、光伏组件进出口数据来源于SMM，其他数据来源于国家统计局 3、多晶硅的价格同比数据更新时间比其他同比数据早1个月 4、非同比数据转换处理：以价格时间轴为准向前填充缺失值，每个数据点以前250的数据进行同比计算；最后取多晶硅产量为时间轴，数据再次向前填充缺失值 特征之间的相关性热力图 图1为同比数据相关性热力图，多晶硅致密料等平均价当月同比数据与PPI、中国光伏组件进口金额、太阳能发电量、太阳能电池产量的同比数据具有强正相关性，且与电力、热力和供应业资产、全社会工业用电量具有强负相关性。   特征工程 数据输入算法前，需要根据一定阀值，将数据转化为事件（字符串），之后再转换为布尔值。阀值根据特征各自的75%，50%，25%分位数来设定；同比增加或减少的幅度根据阀值及分类条件将分类为大幅或小幅。最终会产生5类特征：同比大幅增加、同比小幅增加、同比持平、同比小幅减少、同比大幅减少。分类条件及阀值如下： 若当月同比数据的25%分位数小于0： 若当月同比数据的25%分位数大于0： 阀值： 表2与表3的筛选条件与往期报告《SMM分析：关联规则算法挖掘铝价、库存和产量同比规律》（可点击 链接 查看）中的筛选条件一致。     强关联规则 》点击查看SMM数据库 表4描述了一系列强关联规则，强关联规则根据置信度由大到小排列。归纳出以下四条： 1、多晶硅致密料平均价当月同比 增长 与PPI、光伏组件进口金额（或净出口金额）、太阳能发电量、全社会工业用电的当月同比增长有密切关系； 2、太阳能发电量同比 增长 与PPI、多晶硅月度产量、光伏组件出口金额、 多晶硅致密料平均价 有密切关系。 3、光伏组件净出口金额当月同比 增长 与PPI、 多晶硅致密料平均价 、太阳能发电量、全社会工业用电、多晶硅月度产量的当月同比增长有密切关系； 4、光伏组净出口数量当月同比 减少 与多晶硅月度产量、太阳能光伏电池产量、光伏组件进口金额的当月同比增长有密切关系； 本文根据强关联规则归纳出以上流程图，如图2所示。PPI、光伏组件进口金额（或净出口金额）、太阳能发电量、全社会工业用电的当月同比增长可能会导致多晶硅致密料平均价格同比增加；然后，多晶硅致密料平均价格同比增加又可能会导致太阳能发电量和光伏组件净出口金额同比增加。 中篇预计下周发布。此研究的中篇将参考上篇启发式发掘的规律，运用数据处理算法和预测模型对B端数值进行预测和A端数据的趋势进行预测；数据处理算法包括拉格朗日插值法、z-score标准化处理算法；预测模型包括随机森林模型、LASSO回归模型、灰色模型。   注意：本文仅供参考，不构成投资建议

1.美国通胀已经见顶，但美国高薪资增速仍具韧性，会制约通胀回落速度。  2.美联储快速加息压制需求，多项指标反映经济动能持续衰减，2023年全球经济走弱已成为市场共识。 3.2023年美联储关注焦点会从通胀逐步切换至经济，计价美联储政策逐步转鸽有望成为2023年的资本市场重要主线。 4.日本央行放宽十年期国债收益率波动范围引发市场担忧，我们认为日央行大幅转向收紧尚不足以作为2023年的基本假设。  5.俄乌和谈曙光初现，但双方分歧的调和与和谈的达成可能需要双方付出更大的战争成本或外部力量的强力介入干预才能实现。 6.我国外部形势严峻，安全问题日益突出，中美关系博弈是长期性的，缓和或只是阶段性的。 7.全球经济走弱预期下，2023年我国出口面临严峻的形势，预计美元计价全年出口同比下滑6%左右，月度增速可能持续为负。 8.疫情防控放开解除了疫情与经济的强关联性，2023年我国经济进一步复苏的趋势较为明确，但短期内大量居民感染将继续对经济产生阶段性的抑制，同时需要警惕疫情是否会对我国劳动力市场造成长期影响。 9.防控放开后的报复性消费不具有持续性，主要影响的是消费节奏，持续三年的疫情对居民就业和收入的影响短期内无法弥补，这决定了2023年消费复苏的力度不会很强。预计2023年消费增速回升至8%左右。  10.房地产政策调控已划清了上下边界，“三支箭”令房企融资环境明显改善，销售端尚未见明显起色，但后续环比改善概率较高，预测2023年房地产开发投资增速有望回升至5%左右，对GDP增速的拖累效应明显降低。  11.财政政策将继续在基建投资和税费补贴等方面发力，赤字率目标有望升至3%，节奏上维持前置发力。 12.住户贷款是2022年宽信用的主要拖累因素，2023年随着疫情防控放开和房地产利好政策持续积累，预计居民部门信贷有望改善并带动宽信用进程向前迈进。 13.2023年国内货币政策的外部约束降低，内部约束权重提升，货币政策需在稳增长和防风险之间保持动态平衡。政策应重点放在推动宽货币向宽信用的转化，央行或将降准以提供货币支持，一季度降准可期。央行进一步降息需要考虑对人民币汇率的影响，相对于降准，央行在降息上或将更为谨慎。 14.预计2023年经济总体修复，全年GDP有望达到4.5%-5%之间。节奏上看，2022年Q2和Q4的低基数，对应2023年Q2和Q3形成同比高点，全年GDP震荡上行。 15.预计2023年我国CPI同比会在2.5%左右，PPI同比在0左右，总体上看通胀压力有望维持温和。