用大数据预测尿素频频失误,为啥?

现在,全国以至于全球尿素的价格、产量、需求数据被及时跟踪和报道,也几乎被每个从业者所知悉。可以说,尿素的大数据已经非常成熟但尿素并没有摆脱大幅波动的局面,说明数据并不能准确预测市场,为什么会出现这种情况?

大数据的运用,大部分采用的是归纳法。归纳法不需要运用太多的知识,而演绎法,需要先掌握不少知识或定理,然后进行假设,并据此去推理。难易程度决定了人们偏爱“用数据说话”,但数据可以用来“证伪”,不能用来证明。事实上,西方在没有跨入大数据的17世纪之后,取得了基础研究领域的巨大成就,正是得益于抽象思维和演绎法得到了极大发展,建立了数学、物理科学体系,进而推动了科技进步。哲学、宗教、文化乃至医学等都有中西方之分,但数理化没有“中国数理化”,而是照搬西方的,因为这些学科都不能通过经验(或称大数据归纳)、传承或辩证法来创设的。

大数据存在失真、变异、滞后,甚至被操纵的可能性,而尿素的农业消费占比极高,消费的数据是后验的,因此用大数据的方法预测尿素价格的走势比其它工业品就显得更加困难。印度4~8月尿素需求爆发式增长是大数据预测走势失败的典型案例:忽略了天气、价格、政策的变化对市场带来的影响。同样地,上半年,尿素表现为出口减少、产量增长、工业需求下降,按照往年的大数据进行平移,很容易得出供大于求的结论,价格也必然会跌破固定床尿素生产企业成本。但事实是,在没有任何企业因为价格停产的情况下,实现了供求平衡。之所以发生集体误判,是忽视了在疫情和农产品看涨预期的情况下,农业需求大幅增长的可能性。

近期,因为港口装卸原因,形成了内外价差,在出口数量大幅增长的情况下,国际价格并没有被打下去,说明国际需求十分强劲,国际对国内的拉动作用仍然存在。

至于当前国内价格没有跟随国际上涨的原因,可以通过上半年的化肥价格走势找到痕迹:上半年的化肥价格高点出现在本该是淡季的二三月份,结果是经销商前期高价拿货、后期低价卖货(尤其是复合肥),其反作用是经销商下一淡季不拿货,旺季再拿货,造成淡季需求极其低迷,旺季反而可能会大涨。

印度4~8月种植面积增加了9300多万亩,同尿素销量增长数据基本吻合。印度发生的事给我们提了个醒:农产品价格摆在那,政府对粮食安全的重视程度摆在那,类似印度化肥需求井喷式增长的一幕大概率会在中国发生。这也是笔者判断国内尿素价格将领涨全球的原因。

至于中印关系紧张对中国尿素出口的影响,笔者认为印度敢禁中国的APP,但现阶段不仅不敢禁止进口中国的尿素,反而担心中国禁止对其出口。基于中印关系的不确定性和现阶段印度对中国尿素的高度依赖性,不排除印度短期内把化肥作为战略物资进行大量储备的可能性,这样,既避免了冲突升级带来的供应链中断风险,又回避了同中国内需和第四季度国际需求叠加的价格风险。因此,如果印度近期宣布新一轮招标,并不会太令人意外,这种情况下,大数据又会失效。

市场不缺数据,本文重点从逻辑方面为大家提供一个新的角度。事实上,今年出现了历史罕见的自然灾害,国家粮食安全很可能从预防阶段过渡到危机管理阶段,这将会给化肥市场带来重大影响,后期再撰文分析。


文章来源:农资导报

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