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本文总的观点：
1、 为了更加深入地探讨铜的消费趋势特别是2020年的消费变化，我们需要更新我们的思维惯性。因为今年可能是近年来消费预期变化最大的一年，微观上难以琢磨，短期宏观逻辑占优。因此我们引入模型来刻画急剧变化宏观形势映射的微观度量。我们建立起宏观变量与微观消费直接的对应关系，从结果上来看，对于我们的基本面分析具有一定的领先和启示意义。
2、 这些非线性的规律我们都可以从发达中国家的历史发展过程中得到印证。实际上这些非线性关系都是库兹涅茨曲线在经济维度上另一种演绎。研究表明，消费强度随着人均GDP（投资率、城镇化率等）先升后降，呈现倒U型曲线关系。
3、 经过门限变量的多次数值尝试，我们最终确定了从数据验证的角度上来看最好的模型：选择投资率为第一线性解释变量，人均GDP、价格为两个门限变量，第二解释变量为城镇化率。数据验证结果如下：模型解释度大59%，HQ信息准则下最优。各个回归系数均在1%置信水平下显著。回归结果显示门限变量价格、人均GDP的系数均为负值，解释变量城镇化率、投资率均为正数，这说明在这个解释系统中城镇化率、投资率是核心正消费贡献变量，人均GDP和价格是调整城镇化率和投资率的消费贡献量的负变量。这跟我们的常识比较符合，从不同国家的发展历程上来看，城镇化率和投资率是贡献消费的绝对主力因子。
4、 2020年IMF预测的中国GDP增长率为0.96%，中国人均GDP增长率为0.56%，中国投资率增长率为-2%；中国城市化率每年的平均增长率保持在2%左右，铜价为5500美元，预测2020精炼铜消费量为11744千吨，精炼铜消费量将同比减少0.84%。
5、 2020年IMF预测的世界GDP增长率为-4.95%，世界人均GDP增长率为-2%，世界投资率增长率为0.35%，世界城市化率平均增长率保持在0.8%左右，预测2020世界精炼铜消费量为22937.5千吨，精炼铜消费量同比减少1.68%。
6、 这个结果要远远比现在行业的一致预测要乐观的多，特别是全球消费量的预测。尽管7月进行了大幅上调，但目前对全球的消费量预估为-3%，主要是大大上修了中国市场的消费预估量（+30万吨），同时也下调了全球其他地区的消费量（-8万吨），而我们预测的消费增速为-1.68%；但是我们也观察到中国市场模型预测与产业预测误差相对较小：模型预测-0.84%，产业一直预测为-0.4%。
7、 全球市场为什么会出现如此大的差异呢？这么差异的原因主要是宏观和微观认知的差异。宏观往往领先于微观，宏观向微观的传导存在时滞，但不会脱离微观太久。反之微观也是宏观的构成成分，随着宏观情绪的调整而进行调整。微观交易上看，我们看宏观资金的代表占优显著，价格上行就与微观产业形成巨大的劈叉，也造成了模型预测与产业一致预测的劈叉。
8、 但宏观的预期是难以琢磨的，微观的细节是可以确定的，对于这个市场参与者来说，有利有弊，我们既要把握宏观的预期变化，也要确定微观的细节演变，两者相互印证，方能不败于市场。
9、 短周期（1-2w）依然看涨，破前高可以期待；中期（~3m）宏观预期调整，价格回归产业逻辑；长期（3m+）价格依然在上行通道当中。
一、宏观变化的微观困惑
为了更加深入地探讨铜的消费趋势特别是2020年的消费变化，我们需要更新我们的思维惯性（惯性思维可以借鉴，但不能刻舟求剑，可以参考我们前期文章：COVID-19对六大基本金属需求影响知多少？）。因为今年可能是近年来消费预期变化最大的一年，微观上难以琢磨，短期宏观逻辑占优。因此我们引入模型来刻画急剧变化宏观形势映射的微观度量。我们建立起宏观变量与微观消费直接的对应关系，从结果上来看，对于我们的基本面分析具有一定的领先和启示意义。
二、非线性因素
通常来说人们预测铜的消费，一般采用线性回归来进行。因子一般采用：人均GDP，投资率、城镇化率，价格等指标。
但是我们知道铜的消费强度（精炼铜消费/GDP）在一个国家的经济发展过程中并非是平稳地变化。铜消费强度随着经济发展的不同阶段或者经济结构（投资结构、消费结构）的阶段而发展非线性变化。一般来说在经济发展的早期阶段，铜的消费强度快速上升。典型的阶段例如农业经济工业化过程中，或者制造业、建筑业成为经济快速增长的主要驱动力的阶段。这个在过去的几十年中，这种情况普遍现象。但是，随着经济持续发展，投资和制造业的相对重要性在下降，消费和服务业的重要性在上升，因此铜消费强度通常会下降。也就是说铜消费强度与人均GDP之间存在一定非线性关系。
其次一般来讲投资率（资本形成总额/GDP）、城镇化率也有类似的非线性关系。随着一个国家城市化程度的提高，城市中心需要更多的交通和住房基础设施的投资，这些设施需要大量的贱金属，包括铜，所以铜消费强度对投资率的弹性也会增加，但随着人均GDP的增加，人们变得日益富裕，消费者的偏好会发生转移，研发在投资中的重要性会有所增加，对耐用品和资本品的投资会有所减小，所以铜消费强度对投资率的弹性会下降。
投资率也有类似规律。
这些规律我们都可以从发达中国家的历史发展过程中得到印证。实际上这些非线性关系都是库兹涅茨曲线在经济维度上的另一种演绎。研究表明，消费强度随着人均GDP（投资率、城镇化率等）先升后降，呈现倒U型曲线关系。
三、PSTR探索
此前我们引入了PTR模型用来刻画黄金定价因子CRB指数的非线性特征，今天我们继续引入这种非线性模型的拓展模型，用来重新思考和度量基本金属的非线性特征。由于经济发展的阶段并非截然区分的，因此我们采用了PSTR（面板平滑转移回归）模型去刻画这种连续演变状态的非线性变化。
为了验证上述精铜消费强度在不同经济发展状态下与投资率、城镇化率、价格的非线性关系，决定使用面板平滑状态转移模型，使用的被解释变量为精炼铜消费量占GDP比重，其他变量为线性解释变量或者门限变量，首先对解释变量和被解释变量进行平稳性检验，发现解释变量和被解释变量均为平稳面板时间序列，本文设计的最终计量模型如下：
使用的数据为CRU1995年到2018年10个国家的面板数据外加一个全球数据，根据数据的可得性和完备性，我们采用10个国家分别包括中国、美国、日本、西班牙、韩国、德国、加拿大、墨西哥、智利、印度。
经过门限变量的多次数值尝试，我们最终确定了从数据验证的角度上来看最好的模型：
选择投资率为第一线性解释变量，人均GDP、价格为两个门限变量，第二解释变量为城镇化率。数据验证结果如下：
模型解释度大于59%，HQ信息准则下最优。各个回归系数均在1%置信水平下显著。回归结果显示门限变量价格、人均GDP的系数均为负值，解释变量城镇化率、投资率均为正数，这说明在这个解释系统中城镇化率、投资率是核心正消费贡献变量，人均GDP和价格是调整城镇化率和投资率的消费贡献量的负变量。这跟我们的常识比较符合，从不同国家的发展历程上来看，城镇化率和投资率是贡献消费的绝对主力因子。
四、预测与讨论
我们根据IMF6月的最新预测数据、人口采用Worldometer的实时统计数据、投资城镇化率采用WorldBank的统计数据进行2020年的消费预测。
2020年IMF预测的中国GDP增长率为0.96%，中国人均GDP增长率为0.56%，中国投资率增长率为-2%；中国城市化率每年的平均增长率保持在2%左右，铜价为5500美元，预测2020精炼铜消费量为11744千吨，精炼铜消费量将同比减少0.84%。
2020年IMF预测的世界GDP增长率为-4.95%，世界人均GDP增长率为-6%，世界投资率增长率为0.35%，世界城市化率平均增长率保持在0.8%左右，预测2020世界精炼铜消费量为22937.5千吨，精炼铜消费量同比减少1.68%。
这个结果要远远比现在行业的一致预测要乐观的多，特别是全球消费量的预测。尽管7月进行了大幅上调，但目前对全球的消费量预估为-3%，主要是大大上修了中国市场的消费预估量（+30万吨），同时也下调了全球其他地区的消费量（-8万吨），而我们预测的消费增速为-1.68%；但是我们也观察到中国市场模型预测与产业预测误差相对较小：模型预测-0.84%，产业一直预测为-0.4%。
全球市场为什么会出现如此大的差异呢？这么差异的原因主要是宏观和微观认知的差异。宏观往往领先于微观，宏观向微观的传导存在时滞，但不会脱离微观太久。反之微观也是宏观的构成成分，随着宏观情绪的调整而进行调整。微观交易上看，我们看宏观资金的代表占优显著，价格上行就与微观产业形成巨大的劈叉，也造成了模型预测与产业一致预测的劈叉。
截止至2020年08月18日当周，非商业多头为99,975张，空头为56,457张，净持仓为43,518张，较上一周增加9,885张；从季节性角度分析，非商业净持仓较近五年相比处于较高水平。
但宏观的预期是难以琢磨的，微观的细节是可以确定的，对于这个市场参与者来说，有利有弊，我们既要把握宏观的预期变化，也要确定微观的细节演变，两者相互印证，方能不败于市场。
再说一说我们对铜价的看法：短周期依然看涨，破前高可以期待；中期宏观预期调整，价格回归产业逻辑；长期价格依然在上行通道当中。
依照惯例，文末附上敏感性分析。
最后我们以乔治·爱德华·佩勒姆·博克斯（George Edward Pelham Box，1919–2013）的一句名言结尾：“所有模型都是错误的，但有些模型是有用的”。不要迷信模型，更不要轻视模型，供参考。
来源：小K侃有色
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