综合我们之前报告结论，得出猪价分析四步骤：
猪价由供给主导，供给由产能决定，因此逻辑推演的核心在于分析未来的产能变 动趋势和方向。我们复盘历史，总结造成生猪产能波动的原因如下： 1) 人性面对养殖盈亏做出的增减母猪产能的反应； 2) 生猪疫病的传播； 3) 母猪生产效率的变化； 4) 政策导致母猪产能增减。 由于近年由政策导致的母猪产能增减较少，因此我们认为逻辑推演可以从人性与 周期、生猪疫病传播、母猪生产效率变化三方面进行。根据生猪从母猪到肥猪 10 个月的出栏时间计算，逻辑推演的可以达到领先 10 个月的前置判断。
1) 人性与周期。生猪长生产周期的特点+逐利的人性，构成了猪周期。生猪生 长周期不变，人性逐利不变，那么猪周期也将长期存在，猪周期底层规律不 会失效。因此，把握生猪生长周期规律，分析前期行情盈亏波动下人性会做 出的反映，逻辑推演未来的产能与供需，得出猪价波动趋势与方向判断。 但需要注意的是，在规模化提升与信息传播快速的今天，影响人性判断的不 止是当期盈亏，还有预期盈亏。因此在人性与周期的逻辑推演中，如今既要 分析当期盈亏对人性判断的影响，也需要分析预期盈亏对人性的影响。
2) 母猪生产效率变化。过去十余年，随着生猪产业规模化程度提高和养猪专业 化水平提升，我国养猪生产效率整体持续提升，意味着同样的母猪数量能够 产出更多的肥猪。但 2018 年的非洲猪瘟的大面积传播对我国种猪育种体系 造成了重大的打击，导致母猪生产效率下降。近两年，随着产业育种体系的 恢复，母猪生产效率逐渐回升。在相同数量的母猪产能下，母猪生产效率的 提升与退化，同样会造成未来的生猪供给波动，因此母猪生产效率变化也是 逻辑推演的主要环节。
3) 生猪疫病。由于生猪烈性传染病众多（口蹄疫、非洲猪瘟、蓝耳、仔猪腹泻 等等），以上任一传染病在行业蔓延，都可能导致产能的短期骤减。而疫病 对产能造成的影响，往往难以精确量化，因此在逻辑推演未来猪价时，需要 综合调研、结合事实主观考量近段时期，生猪疫病对产能的影响大小，在后 期结合动保与饲料数据侧面验证生猪疫病的严重性。
由于生猪产业链已有充足的供需历史数据，因此可以通过产业链各环节数据，构 建猪价测算模型。下面先介绍猪价数据测算模型的流程和逻辑： 1) 先分析未来中长期猪价趋势，再分析短期猪价趋势。 2) 中长期猪价走势分析的核心在于分析未来生猪出栏量，通过新生仔猪和能繁 母猪两条思路前置测算未来供给；再分析消费季节性测算未来需求变化；最 后综合供需得出长期猪价测算结果。 3) 短期猪价走势分析首先是基于中长期猪价分析中的生猪出栏量，判断总体供 给量；其次加入天气与气温、压栏/二育/集中抛售行为、冻肉入库、出栏均 重、收放储政策等多因子综合考量，得出短期猪价结论。 4) 利用近期猪价走势结果反馈，动态修正中长期猪价测算的判断。 根据仔猪线和能繁母猪线做数据测算模型，以达到领先 6-10 个月的前置判断。
上游数据侧面验证从饲料产量和动保销量两方面入手。 1） 饲料产量。饲料产量数据包括饲料整体产量、母猪料产量、仔猪料产量和育 肥料产量，不同饲料反映的生猪产能也不同。饲料整体产量反映的是整体的 生猪存栏数量，母猪料反映的是母猪存栏数量，仔猪料反映的是仔猪存栏数 量，育肥料反映的是商品大猪存栏的数量。 由于存在不同结构的饲料数据，因此饲料数据总体可以达到领先 4-10 个月的前 置判断，其中母猪料是前置 10 个月的指标，育肥料是前置 3-4 个月的判断指标。
2） 动保销量。由于动保产品众多，不同动保产品的使用渗透率不同，我们认为 比较有典型代表意义的是口蹄疫、猪瘟、乙脑与细小疫苗销量。由于口蹄疫 与猪瘟疫苗起基础免疫的作用，因此其对应生猪存栏的指引有一定普遍性； 乙脑与细小疫苗主要的免疫对象是母猪（包括经产母猪与后备母猪），因此其 一定意义上对应母猪存栏与母猪配种数，但同时也需要注意乙脑与细小疫苗 的免疫存在季节性。 由于存在不同结构的动保数据，动保数据总体可以达到领先 6-10 个月的前置判 断，其中口蹄疫与猪瘟疫苗等肥猪主打疫苗是领先 6 个月的前置指标，细小、乙 脑疫苗等母猪主打疫苗是前置 10 个月的判断指标。
