拉尼娜、厄尔尼诺与证 券投资

1、1目录contents01 如何判断拉尼娜与厄尔尼诺022020-2021年冬季气候判断冷冬对投资的影响风险提示01如何判断拉尼娜与厄尔尼诺2拉尼娜与厄尔尼诺的定义拉尼娜与厄尔尼诺的监测指标拉尼娜与厄尔尼诺的定义3厄尔尼诺与拉尼娜是两种大范围、全球极端天气现象，其气象学定义是指赤 道中、东太平洋海洋表面温度异常出现大范围偏暖(冷)、且强度和持续时间 达到一定条件的暖(冷)水现象，是气候系统年际变化中的最强信号。这两个事件实质是厄尔尼诺-南方涛动循环ENSO(El Nio-Southern Oscillation)不规则周期性变化的极端反映，厄尔尼诺为ENSO的温暖阶段， 拉尼娜为ENSO的寒冷

2、阶段。ENSO循环是地球上最重要的气候现象之一，其会通过海气相互作用改变全球 大气环流和水循环过程，形成热带太平洋地区的暴雨、干旱等灾难性天气， 引起全球范围降水、气温和风的大规模变化。人们生活中所称的“暖冬”与 “冷冬”与ENSO循环有着密切的关系。拉尼娜与厄尔尼诺的监测指标指标一：南方涛动指数SOI分析ENSO循环最古老的指标是南方涛动指数（SOI），该指数衡量的是塔希提岛 (Tahiti)和达尔文岛(Darwin)海平面大气压力之间的差异，气压在西部随对流强度 增大而增大，在东部随沉降强度减小，因此SOI指数测量了大气中Walker环流的强 度。图1：南方涛动指数SOI衡量塔希提岛（Ta

3、hiti）和达尔文岛（Darwin）的海面气压差异资料来源：NOAA，华西证券研究所4拉尼娜与厄尔尼诺的监测指标5指标一：南方涛动指数SOI在厄尔尼诺期间，塔希提岛的压力变得低于平均水平，达尔文的压力变得高于平均 水平，并且南方涛动指数为负。在拉尼娜期间，压力表现相反，该指数为正。SOI 指数为从1866年1月至今的数据，是诸多指数中可追溯历史最长的指数之一，对气 候研究具有重要帮助。图2：南方涛动指数SOI，厄尔尼诺发生指数为负，拉尼娜发生指数为正资料来源：东英吉利大学（UEA），华西证券研究所43210-1-2-3-450/0151/0953/0555/0156/0958/0560/016

4、1/0963/0565/0166/0968/0570/0171/0973/0575/0176/0978/0580/0181/0983/0585/0186/0988/0590/0191/0993/0595/0196/0998/0500/0101/0903/0505/0106/0908/0510/0111/0913/0515/0116/0918/0520/01拉尼娜与厄尔尼诺的监测指标6指标一：南方涛动指数SOISOI指标具有两个局限：一，由于SOI基于两个单独站点的海平面压力，因此它可能 会受到与ENSO无关的短期波动的影响。二，塔希提和达尔文都位于赤道以南，而 ENSO现象更集中在赤道附近。因

5、此，气象学家在SOI基础上建立了赤道南方涛动指数Equatorial SOI指标克服这 一问题。指标二：赤道南方涛动指数Equatorial SOI赤道-南方涛动指数Equatorial SOI（为叙述方便，简写为“E-SOI”）是基于SOI 衡量的ENSO位于赤道偏南的局限性而提出来的，它使用了中心在印度尼西亚和赤道 东太平洋赤道（5 S至5 N）两个大区的平均海平面气压，因此克服了SOI的部分 局限性。拉尼娜与厄尔尼诺的监测指标指标二：赤道南方涛动指数Equatorial SOI根据下图可以看出，SOI和E-SOI两者之间具有一定差异，指数相关性在72左右。 赤道-南方涛动指数为从1949

6、年1月至今的数据，可追溯历史短于SOI。图3：赤道-南方涛动指数与南方涛动指数的联系与差异(1950.1-2020.10)资料来源：NOAA，华西证券研究所43210-1-2-3-450/0151/0652/1154/0455/0957/0258/0759/1261/0562/1064/0365/0867/0168/0669/1171/0472/0974/0275/0776/1278/0579/1081/0382/0884/0185/0686/1188/0489/0991/0292/0793/1295/0596/1098/0399/0801/0102/0603/1105/0406/0908/0

7、209/0710/1212/0513/1015/0316/0818/0119/0620/11南方涛动指数赤道-南方涛动指数7拉尼娜与厄尔尼诺的监测指标指标三：海洋厄尔尼诺指数 ONI随着对极端气候研究的深入，海洋被认为是分析ENSO的关键，因此海面温度数据 (Sea Surface Temperature)被重视。最初，下图所示的 Nio1，Nio2、Nio3和 Nio4区域的海面温度均被用来分析ENSO，后来，Nio3.4的地区被确定为ENSO最 具代表性的地区(Barnston 1997)。Nio3.4地区的海表温度介于120W至170W、 5N至5S之间，形成了NOAA编制的的官方厄尔尼

8、诺指数（ONI）。图4：官方厄尔尼诺指数ONI的海面温度检测区域资料来源：NOAA，华西证券研究所8拉尼娜与厄尔尼诺的监测指标指标三：海洋厄尔尼诺指数 ONIONI是目前判断厄尔尼诺与拉尼娜现象最普遍的指数，当Nio 3.4区域的海水表面温 度比8、9、10月份的长期平均气温高（或低）0.5时，可以认为厄尔尼诺（或拉 尼娜）发生。ONI指数为从1950年1月至今的数据，可追溯历史短于SOI。图5：ONI指数（1950.1-2020.09）3210-1-2-3资料来源：NOAA，华西证券研究所950/0151/0753/0154/0756/0157/0759/0160/0762/0163/076

9、5/0166/0768/0169/0771/0172/0774/0175/0777/0178/0780/0181/0783/0184/0786/0187/0789/0190/0792/0193/0795/0196/0798/0199/0701/0102/0704/0105/0707/0108/0710/0111/0713/0114/0716/0117/0719/0120/07拉尼娜与厄尔尼诺的监测指标指标三：海洋厄尔尼诺指数 ONIONI指数之所以成为判断厄尔尼诺与拉尼娜的重要指标，是由于厄尔尼诺发生时太平洋区域的 海洋和大气的活动偏离长期平均，信风减弱，温暖的海水侵入东部或中部地区，进而导致

10、纬 向沃克环流的进一步减少。而拉尼娜发生时，太平洋地区异常变冷。因此，气象学家认为东 太平洋区域的海平面温度异常能成为判断拉尼娜和厄尔尼诺的关键因素。下图中，左侧1997 年发生厄尔尼诺事件，右侧1999年发生拉尼娜事件，海平面异常图SSTA能更直接观察到两个 极端现象的差别。图6：1997年厄尔尼诺事件和1999年拉尼娜事件海平面温度（SST）及海平面异常（SSTA）10资料来源：ERSST reanalysis V5，华西证券研究所拉尼娜与厄尔尼诺的监测指标11指标四：射出长波辐射 OLR随着卫星数据的引入，气象学家获得了与ENSO高度相关的另一个指数射出长波辐射指数 OLR，该指数能够衡

11、量整个热带太平洋的对流程度(即雷暴活动)。通过绘制从云顶传出的辐 射图，我们可以检测到热带太平洋哪些地区的降雨或干燥程度高于平均水平，是对全球降水 的直观反映。通常而言，高于平均水平的雷暴活动经常发生在海面温度高于平均水平的地区。 因此，发出长波辐射不仅与ENSO状态非常相关，还与太平洋地区以外的气候产生远距联系 (Chiodi and Harrison 2013)。因此，该数据能更综合的反映全球的气候变化，OLR指数为从 1974年1月至今的数据，可追溯历史较短。图7：射出长波辐射指数 OLR与南方涛动指数SOI（1974.1-2020.09）资料来源：NOAA，华西证券研究所-4-3-2-

12、10123450403020100-10-20-30-40-5074/0174/1275/1176/1077/0978/0879/0780/0681/0582/0483/0384/0285/0185/1286/1187/1088/0989/0890/0791/0692/0593/0494/0395/0296/0196/1297/1198/1099/0900/0801/0702/0603/0504/0405/0306/0207/0107/1208/1109/1010/0911/0812/0713/0614/0515/0416/0317/0218/0118/1219/1120/10olrsoi指标

13、间关系下面对四个指标及全球降水量之间的相关系数进行测算。在数据选择上，使用由 NOAA、CPC、UEA提供的月度SOI、E-SOI、ONI、OLR及全球月均降雨异常值。其中全 球月均降雨异常值计算的是全球月度降雨量与均值之间的差异。由于OLR数据在 1979年前有部分缺失，全球月度降水量异常值也是从1979年开始，因此在测算指标 间相关性时采用1979.1-2020.9年的月度数据。表1：四大指标与降水之间的相关性（1979.1-2020.09）资料来源：NOAA，CPC，UEA，华西证券研究所SOI1.000.75-0.620.65-0.59E-SOI0.751.00-0.820.82-0.

14、73ONI-0.62-0.821.00-0.690.64OLR0.650.82-0.691.00-0.80Precipitation-0.59-0.730.64-0.801.0012指标名称SOIE-SOIONIOLRPrecipitation指标间关系根据相关性的结果，我们可以分析出以下结论：第一，SOI、E-SOI、OLR均与ONI呈现负相关。这与上文提到的气象学家判断厄尔尼诺与拉 尼娜的标准有关，SOI、E-SOI、OLR越大，ONI越小，则反映拉尼娜的程度越强烈。第二，E-SOI指标优于SOI指标。基于上文提到的SOI不能准确描述赤道区域气压的局限性， 改良后的E-SOI与ONI、OL

15、R的相关性高于SOI，分别达-82 和82 ，意味着在预测气候中，与 SOI相比，应更关注E-SOI。第三，四大指标相关性较强，最高绝对值达82 。指标中，相关性最强的是E-SOI与ONI、 E-SOI与OLR，绝对值均达到了82 ，相关性最小的绝对值也达到了62 ，意味着在判断厄尔 尼诺与拉尼娜的过程中，不能仅依靠单个指标判断，而应结合其他指标综合判断，进而提 高预测准确性。第四，OLR指数与全球降雨异常值的相关性最强，达-80 。这与上文描述的OLR的原理有关： OLR反映离开地球表面的热辐射量。由于云层遮挡这种长波辐射，因此当卫星接收的长波辐 射少于平均水平时，则意味着云和雨量比平均多。

16、相反，当卫星接收到更多的OLR时，天空 比平均水平晴朗。因此，OLR可以成为检测全球降雨的有效指标。13指标间关系14综合上述，我们可以认识到：SOI与E-SOI指标为历史最悠久的判断指标，反映的是海平面大气压力的异常。ONI指标为目前最普遍认可的判断指标，反映的是太平洋特定区域海洋表面 温度异常。OLR指标是卫星发展后形成的判断指标，反映的是整个热带太平洋的对流程 度，对全球降雨与云层变动有及时准确的判断，与全球降水有高相关性。因此，可以结合四个指标对气压、海面温度及大气环流的描述，来综合判断拉尼娜与厄尔尼诺的发生。022020-2021年冬季气候判断152020-2021年冬季处于中强度拉

17、尼娜阶段根据拉尼娜定义根据四大指标的综合判断根据权威机构的预测结果“冷冬”的气候影响历史上“冷冬”对气候的影响2020-2021年“冷冬”对气候的影响2020-2021年冬季处于中强度拉尼娜阶段（1）海面温度出现低于平均的异象，符合气象学家对拉尼娜事件的定义图8：四大观测区域的海面温度异常（2019.12-2020.12）根据判断拉尼娜与厄尔尼诺的气象学 定义，即Nio 3.4区域的海水表面温 度比8、9、10月份的长期平均气温高（或低）0.5时，可以认为厄尔尼诺 (或拉尼娜)发生。右图为NOAA对太平洋不同NINO区域海 面温度异常的数据图，可以观察到， 自8月起，Nio 3.4区域的海水表

18、面温 度比平均低于0.6并持续至今，程度 逐渐加深，符合拉尼娜的定义。该异 象从今年8月至11月逐渐加强，尚未走 弱，暂未出现峰值。16资料来源：NOAA，华西证券研究所2020-2021年冬季处于中强度拉尼娜阶段17海面温度出现低于平均的异象，符合气象学家对拉尼娜事件的定义图9：周度海面温度异常（2020.11.18-12.09）右图是NOAA对全球海面温度异常 近期的检测，可以观测到从中西 部到太平洋东部区域的赤道海水 表面温度在11月中至12月初仍存 在明显异常，大幅低于平均。因从，从气象学家对拉尼娜的定 义出发，8月至今太平洋区域的海面 温度异象明确指向了2020-2021年 冬季拉尼

19、娜事件的发生。资料来源：NOAA，华西证券研究所2020-2021年冬季处于中强度拉尼娜阶段18降雨、气压等指标出现明显异常，四大指标一致指向拉尼娜的发生同时，根据下图自2020年4月下旬以来，在西太平洋上空监测到了数值为正的OLR 异常，反映了拉尼娜出现时降水情况的异常。图10：OLR异常（2020.06-2020.11）资料来源：NOAA，华西证券研究所2020-2021年冬季处于中强度拉尼娜阶段19降雨、气压等指标出现明显异常，四大指标一致指向拉尼娜的发生南方涛动指数SOI和赤道南方涛动指数 E-SOI均为正且自10月起呈现明显上升趋 势，根据上文对指标间关系的测量，可以发现四个指数均确

20、认了2020年冬季拉 尼娜事件的发生。海洋-大气系统的耦合表明了拉尼娜的发生及延续。图11：2020年下半年四大指标与降水变动情况（2020.06-2020.10）资料来源：UEA，CPC，NOAA，华西证券研究所00.20.40.60.811.21.41.6-2-1.5-1-0.500.511.52020.62020.72020.82020.92020.102020.11SOIE-SOIONIOLR2020-2021年冬季处于中强度拉尼娜阶段20资料来源：NOAA，华西证券研究所专业气象机构对今冬拉尼娜事件提出明确判断IRI与CPC中的多数专业气象模型都预测，拉尼娜事件会在2020-21年冬

21、季持续， 并在春季减弱。几个模型的最新预测表明，在11月至1月，拉尼娜出现概率超 90，同时气象机构指出，拉尼娜有超过90的概率会持续到2021年1月，有超 过65的概率持续到2021年3月。图12：IRI与CPC对今冬出现拉尼娜事件的可能性的判断2020-2021年冬季处于中强度拉尼娜阶段资料来源：NOAA，华西证券研究所专业气象机构对今冬拉尼娜事件提出明确判断同时气象机构指出该阶段为拉尼娜的高峰季节，有较强可能性出现ONI指数达到-1.5，因此今冬的拉尼娜等级可能是中至强等级，且持续时间较长。图13：IRI与CPC对今年冬季拉尼娜效应强度的判断综上，结合对拉尼娜事件定义、 四大指标对气压、

22、海平面温度、 大气环流等气候状况的综合验证 及专业气象机构的确认与预测， 我们可以得出结论：拉尼娜事件在 20Q3、20Q4至21Q1，且强度为中 或强等级，今年冬季是一个拉尼 娜事件下的“冷冬”。21“冷冬”的气候影响22第一部分：历史上“冷冬”对气候的影响拉尼娜事件的发生会影响世界许多地区的温度、降水和暴风雨模式，对正常的 生产活动产生显著影响。通常当拉尼娜发生时，太平洋东西两岸的赤道级低纬 度地区的气候异常比较明显。结合历史上的拉尼娜事件和气象学家的专业判断， 下面根据降雨、气温、飓风三个方面从全球及中国两个范围分析冬季（12月至2 月）拉尼娜事件发生后的气候变化。首先，从全世界范围来说

23、：在飓风上，拉尼娜往往会增加飓风的数量，并使大西洋盆地中形成更强的飓 风。根据动力学专家的研究，与厄尔尼诺期间能抑制大西洋飓风活动不同， 拉尼娜阶段大气中的西风偏强，满足飓风形成的条件，从而将产生更多的大 西洋飓风，并允许形成更高强度的飓风。同时，飓风活动的水平高低也是气 象学家判断拉尼娜是否发生的重要因素，通常在飓风季节的高峰期，拉尼娜 现象的可能性越来越大。监测飓风的活动，能成为判断拉尼娜的领先指标。“冷冬”的气候影响第一部分：历史上“冷冬”对气候的影响在降雨上，拉尼娜通常会加剧区域降雨或干旱的程度。降雨量少的地方降雨更少，降 雨量多的地方降雨更多。具体区域而言，东南亚大部分地区与澳大利亚

24、冬季通常出现 更多潮湿天气，非洲冬季通常南部降雨增加而东非地区较为干燥，北美通常呈现北部 降水量高于平均而南部降水量低于平均的分化情况，南美通常为北部大部分地区的降 雨量高于正常水平而东部和西部沿海地区的降雨量都低于正常水平。在气温上，拉尼娜发生后区域普遍降温。由于拉尼娜是厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）的寒 冷阶段，因此在冬季会使全球降温加剧，气象学专家分析了历史上拉尼娜事件后，认为拉尼娜阶段的冬季偏冷的概率是70 以上，历史上多次“冷冬”的出现均有拉尼娜的推动。具体而言，9-11月南美沿岸平均气温会较往年更低，而北美东部及中西部的部分地区将 迎来比往年更温暖的秋天。12-2月，除北美南部的“

25、暖冬”外，北美北部、南美大部分 地区、非洲南部及东亚地区将普遍面临低温情形。23“冷冬”的气候影响第一部分：历史上“冷冬”对气候的影响图14：拉尼娜气候在12月至2月对区域降雨量和气温的影响24资料来源：NOAA，华西证券研究所“冷冬”的气候影响第一部分：历史上“冷冬”对气候的影响接下来，从我国的历史气候状况来看。气候受拉尼娜影响较大概率会降温，但没有明确的气 候规律，需要结合更多气象因素分析。在气温上，“冷冬”阶段北半球中高纬空气的南北向运动更加频繁和剧烈，北方冷空气南 下，使南北方普遍降温。根据国家气候中心的统计结果显示，基于2000年以来发生的5次 拉尼娜事件的气象数据，仅2000年导致

26、中国冬季偏暖，其他年份除西藏、青海、四川、云 南省份外，其余地区偏冷，其中东北及内蒙古东部最为显著，气温偏低12。拉尼娜期 间出现暖冬的异常情况，原因与北极海冰融化、欧亚积雪变化等因素有关，北方冷空气南 下受阻。图15：2000年以来拉尼娜事件对中国冬季气温的影响25资料来源：NOAA，华西证券研究所“冷冬”的气候影响第一部分：历史上“冷冬”对气候的影响在降水上，拉尼娜事件不一定会带来大范围的降雪和降雨天气，取决于南下的北方冷气团与 南方热气团彼此的势力，只有两个气团势力相当且恰好在我国陆地上空相遇和拉锯时，才会 引起强雨雪天气，甚至导致雪灾、冻灾等天气过程。如2008年春节前我国南方大范围的

27、冰冻 雨雪灾害，即与2007年冬季发生的拉尼娜事件密切相关。根据历史数据，东北地区北部和南 部、华北中北部、长江中下游中西部和华南南部等地降水较常年同期偏少;而东北地区中西 部、华北西南部、黄淮大部、西北地区 东南部、江南东部、华南北部等地降水偏多。图16：2000年以来拉尼娜事件对中国冬季降水的影响26资料来源：NOAA，华西证券研究所“冷冬”的气候影响27第一部分：历史上“冷冬”对气候的影响自2000年以来的五次拉尼娜事件中，在中国冷冬情况最明显且造成影响最大的是2007-08年 的中级拉尼娜事件，该事件引发了“春节大雪灾”，对我国形成较大的经济损失。具体而 言：08年年初发生的低温雨雪冰

28、冻天气为建国以来所罕见，具有范围广、强度大、持续时 间长、灾害重等特点，造成19个省（区、市）受灾人口达1亿多人，直接经济损失达 400多亿元。自08年1月3日起，在中国发生的大范围低温、雨雪、冰冻等自然灾害。中国的上海、 江苏、浙江、安徽、江西等20个省(区、市)均不同程度受到低温、雨雪、冰冻灾害影 响。截至08年2月24日，因灾死亡129人，失踪4人，紧急转移安置166万人;农作物受 灾面积1.78亿亩，成灾8764万亩，绝收2536万亩；倒塌房屋48.5万间，损坏房屋 168.6万间;因灾直接经济损失1516.5亿元人民币。森林受损面积近2.79亿亩，3万只 国家重点保护野生动物在雪灾中

29、冻死或冻伤;受灾人口已超过1亿。其中安徽、江西、 湖北、湖南、广西、四川和贵州等7个省份受灾最为严重。“冷冬”的气候影响28第二部分： 2020-2021年“冷冬”对气候的影响厄尔尼诺和拉尼娜并不是驱动全球和区域气候格局的唯一因素，其对区域气候的影 响可能会因一年中的时间和其他因素而异。因此，投资者在把握规律的基础上不能 一概而论，应始终监视最新的季节预测。结合目前的气候进展，2020-2021年冬季的 拉尼娜事件既具有共性，也有一定个性，具体情况如下：飓风活动:2020年是迄今为止最活跃的飓风季之一。大西洋飓风季节于6月1日 “正式”开始，从5月至7月底，共出现了9场风暴。第12次飓风“劳拉

30、”于8月27 日袭击了路易斯安那州沿海地区，成为第4类风暴，时速超过150英里/小时，是 自2005年卡特里娜飓风以来，这是袭击墨西哥湾沿岸的最强飓风。“冷冬”的气候影响29第二部分： 2020年“冷冬”对气候的影响在降水上，与历史数据呈现的趋势一致的是：东南亚大部分地区和澳大利亚出现符合预期的 潮湿天气，北美出现符合历史数据的南北方降水分化，南美也出现北部降雨量高于正常而东 西部沿海地区的降雨量都低于正常的情况。而与历史数据有一定出入的是：在中亚，拉尼娜 事件通常导致1月至5月降雨减少。然而，最新的季节性预报（见下图）发现部分中亚地区有 比平常更早出现低于正常降雨量情况的可能性。同时，气候变

31、化对非洲南部和南美洲大部分 地区降雨量的影响，气象学家目前看法并不一致。在气温上，部分气象学家认为，拉尼娜虽会对全球有降温的效果，但由于“全球变暖”的整 体趋势，因此拉尼娜并不会马上大幅度导致全球降温。对于我国而言，仍需密切关注北方冷 空气南下的进程。图17：拉尼娜气候在12月至2月对区域降雨量和气温的影响资料来源：NOAA，华西证券研究所“冷冬”的气候影响第二部分： 2020-2021年“冷冬”对气候的影响对于我国而言，预计今年出现“冷冬”的概率较大：首先，历史数据反应冬季显著降温可能性大。中国气象局称，拉尼娜事件下我国 冬季发生降温的可能性为70，结合自2000年以来的5次拉尼娜事件的气温

32、数据， 出现气温显著降低的概率大，仅2000年出现升温的反常现象。其次，我国目前呈现大范围显著降温的趋势。最后，专业气象机构提出了出现“冷冬”的预测。根据我国气象局的公告，今年 冬季影响我国的冷空气活动频繁，势力偏强，将主要以西北路径影响我国，全国 大部气温比往年同期偏低，需特别重视隆冬(2021年1月)可能出现大范围强低温 雨雪过程。根据2021年1月冷空气活动明显转强的预测，能支撑今年将大概率出 现“冷冬”的推断。3003冷冬对投资的影响31行业指数统计分析具体板块分析（农林牧渔、化工、家电）冷冬对投资的影响从1950年起，历史上共发生15次拉尼娜事件，其中发生了8次中等拉尼娜事件，仅 发

33、生过一次强拉尼娜事件。距离上次中等强度的拉尼娜发生是在2011年。同时， 可以观察到中等强度的拉尼娜的持续时间长于其他强度，平均达15.625个月。基 于历史数据和权威机构的判断，2020年7月开始的拉尼娜将大概率持续至2021年春 季，同时强度为10年来之最，因此，可以说今年冷冬对全球气候的影响将对投资 产生重要影响。表2：历史上拉尼娜发生的情况序号起止年月持续时间峰值峰值强度强度等级11950.01-1951.02121950.01-1.4中等21954.07-1956.04221955.10-1.7中等31964.05-1965.0191964.11-1.0弱41970.07-1972.

34、01191971.01-1.6中等51973.06-1974.06131973.12-1.8中等61975.04-1976.04131975.12-1.5中等71984.10-1985.0691985.01-1.2弱81988.05-1989.05131988.12-2.1强91995.09-1996.0371995.11-0.9弱101998.07-2000.06242000.01-1.6中等112000.10-2001.0252000.12-0.8弱122007.08-2008.05102008.01-1.7中等132010.06-2011.05122010.12-1.6中等142011.

35、08-2012.0382011.12-1.1弱152017.10-2018.0362018.01-0.8弱32资料来源：华西证券研究所冷冬对投资的影响33第一部分： 行业指数统计分析为分析冷冬对投资的影响，我们选取了强度为中等且发生时间与此次拉尼娜更为 符合、对投资影响更大的2007.08-2008.05的中等拉尼娜事件进行分析。同时， 为仅关注冷冬这一因素对行业的影响，下面的分析采用相对收益率进行，由2007 冬季的涨跌情况减去除2007以外自2004年至2019年冬季的涨跌情况，以此更清晰 的分析冷冬这一因素在历史上对投资的影响。下面我们先分析申万一级指标，进一步获得对不同板块的认识。冷冬

36、对投资的影响第一部分： 行业指数统计分析根据申万一级行业指数的相对涨跌情况，可以发现28个板块中有19个实现了正的相对 收益率，其中农林牧渔、计算机、医药生物、家用电器、电气设备位居前五，农林牧 渔的相对涨幅超过了44。而实现负的相对收益率的前五板块为非银金融、银行、采 掘、房地产与军工板块，非银金融相对跌幅超过-32。图18：申万一级行业指数在07-08年冷冬（12-2月）的相对收益率涨跌情况44.2117.2516.8816.4015.9112.3811.5811.5111.0710.8210.357.787.908.069.677.716.305.705.21-2.11-2.61-3.8

37、2-3.65-9.05-10.98-14.54-23.77-32.32-40-30-20-1001020304050非银金融银行 采掘 房地产国防军工 交通运输 休闲服务 有色金属汽车 机械设备通信 公用事业 食品饮料传媒 电子纺织服装 建筑材料化工 钢铁轻工制造 商业贸易 建筑装饰综合 电气设备 家用电器 医药生物 计算机 农林牧渔34资料来源：WIND，华西证券研究所冷冬对投资的影响第一部分： 行业指数统计分析在对板块涨跌有一定认识的基础上，我们再根据申万二级行业指数的相对涨跌情况进一步观 察，申万二级行业指数共205个，9个指数由于数据不完全而未纳入我们的分析中，因此我们分 析了196个

38、指标。下图为相对收益率高于17 的指数。在上涨的指数中，种植业（84.76 ）、农 产品加工（52.52 ）、餐饮（49.82 ）、饲料 （49.66 ）和化学制品（39.96 ）涨幅居 于前五。图19：申万二级行业指数在07-08年冷冬（12-2月）的相对收益率上涨情况84.7649.8252.5249.6639.9637.0638.2637.0429.4125.5122.1823.8021.9620.8318.9919.0019.0520.3318.0118.9417.0717.1617.3417.75其他建材中药 医疗器械 生物制品 通信设备 医药商业计算机设备 动物保健 白色家电 电源

39、设备 农业综合 汽车服务电气自动化设备 运输设备 畜禽养殖 化学原料橡胶 燃气 渔业化学制品 饲料 餐饮农产品加工种植业010203040506070809035资料来源：WIND，华西证券研究所冷冬对投资的影响第一部分： 行业指数统计分析下图为相对收益率低于-5的指数。在下跌的指数中，保险（-36.75 ）、券商（-30.69 ）、石油开采（-29.12 ）、银行（-23.77 ）和航空运输（-19.94 ）为跌幅前五 的行业。图20：申万二级行业指数在07-08年冷冬（12-2月）的相对收益率下跌情况-7.61-8.35-8.07-8.97-9.84-12.36-15.83-16.38-1

40、8.20-19.94-19.84-23.77-29.12-30.69-36.75-40-35-30-25-20-15-10-50机场36资料来源：WIND，华西证券研究所煤炭开采 汽车整车 工业金属 铁路运输船舶制造 景点多元金融 房地产开发银行航空运输 石油化工石油开采保险 券商冷冬对投资的影响37第一部分： 行业指数统计分析同时，我们判断了涨幅较大的二级指数在07年9月至08年6月阶段的峰值及峰值指数与9月初 指数的涨幅，可以发现，07-08年指数峰值出现时间集中在1月至3月初，我们认为其背后的 主要原因在于，08年1月爆发建国以来罕见的大雪灾，涉及范围广、影响深，因此相关行业 均在1月至

41、2月大幅上涨，农业、化工进入牛市。可见，市场对于极端气候及自然灾害的反应 非常敏锐，市场上涨启动时间与灾害有密切关系，在该阶段集中爆发出行情的行业也有一 定集中性。图21：申万二级行业指数在07-08年拉尼娜事件阶段（9-6月）峰值出现的时间及涨幅（ ）资料来源：WIND，华西证券研究所120.00100.0080.0060.0040.0020.000.00种植业农产品加工化学制品餐饮化学原料渔业农业综合橡胶燃气运输设备畜禽养殖汽车服务计算机设备饲料9/25/0711/14/071/3/082/22/084/12/086/1/08冷冬对投资的影响38第一部分： 行业指数统计分析为进一步探究冷冬

42、对板块涨跌的传导，我们选择了申万三级行业指数的相对涨跌情况分析。申 万三级指标共有227个，23个指数由于数据不完全而未纳入分析。根据历史数据，共有160个指 标实现正增长，下图为相对收益率高于30 的指数。在上涨的指数中，粮食种植（107.00 ）、 其他种植业（86.05 ）和磷化工及磷酸盐（79.78 ）、果蔬加工（69.98 ）和种子生产（67.42 ）涨幅居于前五。图22：申万三级行业指数在07-08年冷冬(12-2月)的相对收益分析107.0086.0579.7869.9867.4254.2156.6449.8153.9749.6648.0940.7841.5138.2140.70

43、37.9837.0536.3733.9534.4033.5333.3032.3930.3631.10020资料来源：WIND，华西证券研究所406080100120光伏设备 国际工程承包软饮料 无机盐 其他服装 火电设备炭黑纯碱 燃气 轮胎水产养殖氮肥 粮油加工 海洋捕捞其他互联网服务饲料 餐饮 磷肥 钾肥 农药种子生产果蔬加工 磷化工及磷酸盐 其他种植业粮食种植冷冬对投资的影响39第一部分： 行业指数统计分析下图为相对收益率低于-5的指数。在下跌的指数中，保险(-36.75 )、证券(- 30.69 )、石油开采(-29.12 )、银行(-23.77 )、乘用车(-21.77 )为跌幅前五的

44、行 业。图23：申万三级行业指数在07-08年冷冬(12-2月)的相对收益分析-5.32-6.13-6.71-7.05-6.98-7.61-8.07-11.30-12.36-14.33-15.83-15.80-18.20-19.99-19.94-21.33-21.77-23.77-29.12-30.69-36.75-40-35-30资料来源：WIND，华西证券研究所-25-20-15-10-50保险 证券石油开采 银行乘用车 石油加工 人工景点航空运输 船舶制造 多元金融 重型机械 钨房地产开发煤炭开采 铁路运输 机场乳品半导体材料移动互联网服务 其他稀有小金属 家电零部件冷冬对投资的影响40

45、资料来源：WIND，华西证券研究所第一部分： 行业指数统计分析综合上述分析，我们认为农林牧渔板块、化工板块、医药生物板块、家用电器板块和部分强周 期板块(钢铁、建筑材料)表现较好。为确认冷冬是这些板块在该阶段上涨的核心驱动因素，我 们从不同时间维度综合验证。首先，同阶段不同年份来看，对于不同等级拉尼娜在12月-2月的表现而言及前面探讨的相对收 益率，可以看到上述板块及位于前列的细分行业在中级拉尼娜的冬季表现出色。拉尼娜的等级 区别不同年份的市场在同一阶段的表现。图24：申万一、二级行业指数在不同等级拉尼娜冬季(12-2月)的涨跌幅情况302520151050-5-10-15农 林 牧 渔家 用

46、 电 器建 筑 材 料建 筑 装 饰钢机综铁械合 设备通 信计 算 机电 气 设 备化 工无弱中-20-100102030405060业 品 设 制 原 家 器 制 服 加 备 品 料 电 材 造 务 工综 设 设养制合 备 备殖造种 农 运 饲 化 化 白 视 餐 水 燃 采 渔 橡 农 电 通 黄 畜 钢 玻 贸 植 产 输 料 学 学 色 听 饮 泥 气 掘 业 胶 业 源 信 金 禽 铁 璃 易无弱中冷冬对投资的影响41第一部分： 行业指数统计分析其次，不同阶段同年份来看，根据07-08的冷冬及前后三个月的市场表现来看，07-08年在冷 冬期间表现优异板块与前后三月差异显著。冷冬这一因

47、素区分同一年份不同阶段的差异。虽07-08年部分板块在该阶段的上涨也受到如石油危机、通货膨胀、政策等利好因素的推动， 但这些因素发生的时间点与冷冬期间不完全匹配。冷冬是支撑某些板块和细分行业在冬季上涨的核心驱动因素。资料来源：WIND，华西证券研究所图25：申万一级行业指数在07-08的冷冬及前后三个月的表现情况6050403020100-10-20-30-40农 林 牧 渔计家算用机电器医 药 生 物电 气 设 备综 合建 筑 材 料钢 铁轻 工 制 造建 筑 装 饰商 业 贸 易电 子化 工2007/9/1-2007/12/12007/12/1-2008/3/12008/3/1-2008/

48、6/1冷冬对投资的影响42资料来源：WIND，华西证券研究所注：冬季指12月至2月第二部分： 具体板块分析农林牧渔板块基于上述对申万三级指标历史相对收益率数据的分析，下面我们聚焦在中等级拉尼娜期间表现较为显著的板块进行深入分析。农林牧渔板块受冷冬影响最大，种植、农产品加工及饲料为主要的增长点。原因在于：一， 冷冬对动植物的生长、运输和加工带来负面影响，由于冻害易导致作物减产，因此推动了粮 食、鲜蔬、水果和渔业的上涨。二，农产品市场商户具有囤货心理，将进一步造成市场供不应 求，抬高农产品价格。三，由于国内重要粮食主产区巴西、美国等均受拉尼娜影响，进口粮 食及饲料价格上涨。由于农业板块二级行业在冷

49、冬期间均有良好表现，下面，我们探究农业二级行业之间的相关性。表3：农林牧渔板块上涨居于前列的申万三级指数申万一级申万二级申万三级04-20年冬季平均收益率（除07 年）07-08冬季平均收益率相对收益率农林牧渔种植业粮食种植5.91112.92107.00农林牧渔种植业其他种植业4.2790.3286.05农林牧渔农产品加工果蔬加工4.4374.4169.98农林牧渔种植业种子生产8.5075.9167.42农林牧渔饲料饲料12.2961.9649.66农林牧渔渔业海洋捕捞5.5147.0341.51农林牧渔农产品加工粮油加工5.4746.2540.78农林牧渔渔业水产养殖0.9239.133

50、8.21冷冬对投资的影响43农资种 子农 药化 肥初级农产品生产粮部食分等水种产植养 殖库 存流 通初加工与养殖粗 加 工玉米淀粉、 麦芽等饲料畜牧养殖水产养殖深加工肉乳制品水产加工品大米等饮料、酒、 糖等消 费 者资料来源：WIND，华西证券研究所第二部分： 具体板块分析农林牧渔板块从农产品产业链上来看，农资、初级农产品生产、初加工与养殖、深加工四大部分相关指数均 有不同幅度上涨，其中初级农产品生产中涉及的种植业涨幅最为明显，其上游农资与化工板 块有密切联系，下游深加工产品中表现最为突出的是肉制品。图26：农林牧渔板块主要产业链冷冬对投资的影响44资料来源：WIND，华西证券研究所第二部分：

51、 具体板块分析农林牧渔板块07-08年，林业、农业综合、渔业、动物保健、禽畜养殖相关性较高，农产品加工、饲料、种植 相关性较高。20-21年，林业、饲料、禽畜养殖、动物保健相关度较高，农产品加工、渔业、种 植业、农业综合相关性较高。同时可以发现相关性较高的行业涨跌幅度较相近。因此，我们可 以通过生产链结合农业二级行业指数相关关系对后期板块变化进行分析。表4：07-08年9月至6月申万农林牧渔板块二级指数相关性07-08年林业农产品加工农业综合饲料渔业种植业畜禽养殖动物保健期间增长率林业10041925892-98293-33.74农产品加工41100578458826536-3.31农业综合9

52、2571007897109396-33.85饲料58847810071598663-23.01渔业9258977110098794-44.21种植业-9821059910028-1350.79畜禽养殖82659386872810086-28.23动物保健9336966394-1386100-42.5220-21年林业农产品加工 农业综合饲料渔业种植业畜禽养殖动物保健期间增长率林业100661179476878848.23农产品加工6610058788391395333.17农业综合1158100313960-19017.96饲料797831100608278873.22渔业4783396010

53、075353334.49种植业689160827510042619.44畜禽养殖7839-1978354210085-4.66动物保健8453087336185100-9.18冷冬对投资的影响45第二部分： 具体板块分析农林牧渔板块我们继续探究冷冬农业板块上行时间点。深入观察07-08年拉尼娜期间的农业板块：一，“春节大雪灾”建国以来罕见，直接推动08年 农业板块进入牛市。自1月爆发雪灾以来，农产品价格及相关股票均呈现涨势。同时由于产量 等既定因素受气候影响，农业板块持续领跑指数。二，市场先行，农产品价格随后。可以观 察到在12月初，农业板块开始跑赢沪深300，而在1月中旬农产品相关价格才显著

54、上涨，而价格 上涨又再次推动相关板块。据此，我们认为一方面市场基于预期对气候提出了一定方向性预测;另一方面，若极端气候情况成立，则会从供需传导至农产品价格上升，而会再次推动市场上涨。因此，农业板块上涨前期行情反映了市场对极端天气的预期。图27：07-08年调整后的农林牧渔指数与沪深300指数在9月至6月的情况4006008001000120014001600农林牧渔沪深300资料来源：WIND，华西证券研究所190185180175170165160155150145140农产品批发价格总指数菜篮子产品批发价格指数冷冬期间冷冬期间冷冬对投资的影响46第二部分： 具体板块分析农林牧渔板块由于农业

55、板块在07-08年冷冬期间大涨，我们更综合的考虑该阶段的行业基本面，以证实该涨势的主要推动因素是冷冬。07-08年农业板块上涨主要动因：弱美元 强石油 低库存 一、农产品价格上涨(世界农产品集体上涨)通胀：“弱美元”明显，美元持续贬值。政策面：近年“一号文件”均向农业倾斜，农业所得税全免、能繁母猪保险补贴、出口退税抵减等政策支持农业在“奥运年”大力发展。生产成本：世界粮食生产成本上涨(人多地少+劳动力价格上涨)供需关系直观：世界粮食库存处于低位，07年至08年，全球大豆生产下降，棉花库存已是近6年来的低点。木材进口价格持续上涨。深层：中国印度人口对肉食需求增加，拉动粮食结构需求增加农产品作为饲

56、料，畜牧业作为食 物来源特殊事件（工业乙醇打通农产品和石油+极端气候状况）：高油价利用玉米加工燃料乙醇、利用 大豆和棕榈油制造生物柴油，国际市场小麦、大豆、玉米价格年涨幅高。极端气候多国受极端 气候影响调低产量预期。二、农业公司业绩增长1. 07年中国粮食连续4年获丰收，粮食总产量达到5亿吨以上，同比增长1左右。农业正处于景 气上升期，土地和水域是农林牧渔行业最核心的战略性资源。我们细致的对比了美元指数、CPI、政策、国际市场农产品期货价格、特殊事件（石油危机）、农 业公司业绩公布等因素的时间，其涨势与这些因素的时间点均不一致，更明确冷冬的影响。冷冬对投资的影响47第二部分： 具体板块分析农林

57、牧渔板块简要概述上述观点：一，农林牧渔在冷冬期间上涨具有基本面支撑，且受到气候影响最显著且最直接的板块， 种植业和农产品加工行业涨幅较为显著。二，从农业板块各行业的相关性分析中，可以分析到二级指数整体相关性较高，可根据相 关性对农业行业分类，相同类别的行业涨跌幅较为相近。可以通过农业生产链及相关期间 指数来深入探究今年行业间的相关性。三，从农业板块进入上行及牛市的时间点中，可以分析到农业板块的集体爆发主要受极端气候影响较大，市场通常在气候造成灾情前期就已启动，农产品价格上涨有一定滞后。因此，对极端气候灾害发生时点的判断、灾害造成的影响程度的估计及对相关行业的有 效选择是农业板块分析的关键。冷冬

58、对投资的影响48资料来源：WIND，华西证券研究所 注：冬季指12月至2月第二部分： 具体板块分析化工板块虽从一级行业上看，化工行业涨幅并不显著。但其细分行业涨幅却位于前列，原因在于该板 块部分产业为其他相关行业提供原材料，如农林牧渔、纺织服装、食品、家电。具体来说： 一，磷化工、化肥、农药等化工板块细分行业是农林牧渔的重要相关行业，冷冬下市场需 求显著增加。二，冷冬增加了对融雪、防滑的需求，进而推动对原材料需求增加。如轮胎 作为防滑或易损的零件、无机盐纯碱作为融雪剂的重要原料，需求快速上升。因此，化工板 块中与冷冬相关的原材料是推动该板块上涨的关键原因。表5：化工板块上涨居于前列的申万三级指

59、数申万一级申万二级申万三级04-20年冬季平均收益率（除07 年）07-08冬季平均收益率相对收益率化工化学制品磷化工及磷酸盐6.6786.4579.78化工化学制品农药10.3066.9456.64化工化学制品钾肥-2.2951.9254.21化工化学制品磷肥6.5260.4953.97化工化学制品氮肥9.6050.3040.70化工橡胶轮胎4.1842.1637.98化工化学原料纯碱7.0243.3936.37化工化学原料炭黑2.0836.4734.40化工化学原料无机盐7.9641.2733.31冷冬对投资的影响49资料来源：WIND，华西证券研究所化肥种类细分种类代表产品施用作物种类功

60、效或作用氮肥尿素 碳酸铵 硫酸铵观叶植物或青菜促使作物的茎叶生长茂盛,叶色浓绿提高产量单元肥料磷肥磷酸一铵 磷酸二铵 硝酸磷棉花、瓜类、茄果类蔬菜促进作物生长增加作物产量促进早熟与开花结果钾肥氯化钾 硫酸钾果类、膨大根系植 物、烟草、芹菜具有抗寒、抗病、抗倒伏增加作物口感促进光合作用复合肥料氮肥、磷肥、钾肥混合BB肥磷酸二氢钾各类作物减少土壤板结、水质污染等问题提供多种营养元素肥料利用率提高第二部分： 具体板块分析化工板块根据前面的结果可以看到，化肥行业是化工板块在冷冬表现亮眼的重要原因，也是 农林牧渔板块的上游。钾肥（54.21）、磷肥（53.97）、氮肥（40.70）的相 对收益率均位于三