根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. 模型名称：煤炭行业利润预测模型 - 模型构建思路：基于动力煤长协价格机制和产能因子同比变化，预测煤炭行业月度营收和利润增速[10] - 模型具体构建过程： 1. 通过每月最后一期价格指数确定下月动力煤销售价格 2. 结合价格因子和产能因子的同比变化，逐月估算营收和利润增速 3. 公式： $\text{利润增速} = f(\text{价格因子}, \text{产能因子})$ （具体函数形式未披露） - 模型评价：能够有效跟踪煤炭行业利润变化趋势，但依赖价格和产能因子的准确性[14] 2. 模型名称：生猪供需预测模型 - 模型构建思路：利用能繁母猪存栏数据与6个月后生猪出栏的稳定比例关系，预测供需缺口[15] - 模型具体构建过程： 1. 计算历史出栏系数： $\text{出栏系数} = \frac{\text{单季度生猪出栏}}{\text{6个月前能繁母猪存栏}}$ 2. 预测未来6个月潜在产能： $\text{潜在产能} = \text{当前能繁母猪存栏} \times \text{上年同期出栏系数}$ 3. 对比潜在产能与历史需求（上年同期出栏量）判断供需平衡[16] - 模型评价：经验证可识别生猪价格上行周期，但对存栏数据时效性敏感[17] 3. 模型名称：普钢行业利润预测模型 - 模型构建思路：综合钢材售价与铁矿石、焦炭等成本指标，预测月度利润增速和单吨盈利[18] - 模型具体构建过程： 1. 跟踪普通钢材综合售价 2. 计算成本指标（铁矿石、焦炭、废钢等）的加权变动 3. 通过价差模型估算单吨盈利： $\text{单吨盈利} = \text{钢材售价} - \sum \text{单位成本指标}$ 4. 结合产量数据推算行业利润增速[23] 4. 模型名称：燃料型炼化利润预测模型 - 模型构建思路：基于成品油与原油价差（裂解价差）预测行业利润[30] - 模型具体构建过程： 1. 监测成品油（如汽油、柴油）与原油价格变动 2. 计算裂解价差： $\text{裂解价差} = \text{成品油价格} - \text{原油价格}$ 3. 结合产能利用率数据预测利润增速[33] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：能繁母猪存栏因子 - 因子构建思路：作为生猪产能的领先指标，滞后6个月影响出栏量[15] - 因子具体构建过程：直接采用农业农村部发布的能繁母猪存栏量（万头），环比变化率作为辅助指标[17] 2. 因子名称：普钢单吨盈利因子 - 因子构建思路：反映钢企即时盈利能力，驱动股价波动[21] - 因子具体构建过程： $\text{单吨盈利} = \text{钢材售价} - (\text{铁矿石成本} + \text{焦炭成本} + \text{喷吹煤成本} + \text{废钢成本})$ 各成本项按生产配比加权[23] 3. 因子名称：裂解价差因子 - 因子构建思路：衡量炼化企业加工利润的核心指标[30] - 因子具体构建过程： 1. 选取代表性成品油（如92汽油）与原油（如Brent）价格 2. 按炼厂产出比例加权计算综合价差[35] --- 模型的回测效果 1. 煤炭行业利润预测模型： - 历史季度利润增速预测误差率≤15%（2012Q2-2025Q1）[12] - 2025年8月预测利润同比延续下降[14] 2. 生猪供需预测模型： - 2025Q4预测供需缺口：潜在供给18249万头 vs 需求18226万头（基本平衡）[17] 3. 普钢单吨盈利因子： - 2025年7月单吨盈利同比上升，驱动中信普钢指数超额收益14.8%[23] 4. 裂解价差因子： - 2025年7月燃料型炼化利润同比小幅增长，但油价同比仍低，维持中性信号[37] --- 因子的回测效果 1. 能繁母猪存栏因子： - 2025年6月存栏4043万头（环比持平），预示25Q4价格底部震荡[17] 2. 普钢单吨盈利因子： - 2025年7月中信普钢指数超额收益14.8%，与单吨盈利改善同步[23] 3. 裂解价差因子： - 2025年7月炼油指数超额收益0.9%，价差扩张但未达景气阈值[35]