化工行业行业周报：价差整体表现偏弱，关注化工结构性机会-摩熵咨询(原药融咨询)

报告内容

AI精读报告

报告摘要

　　地缘扰动再起，油价修复反弹截至8月9日，Brent和WTI油价分别达到79.66美元/桶和76.84美元/桶，较上周分别上涨3.71%和4.52%；就周均价而言，本周均价环比分别下降1.40%和1.03%。年初以来，Brent和WTI油价分别上涨3.40%和7.24%。地缘抚动再起，国际油价修复反弹。供给端，中东地区局势再度紧张，6月伊朗原油产量为325万桶/日，市场担忧伊朗与以色列冲突升级或造成潜在的供应风险。此外，8月5日利比亚最大油田Sharara油田全面停产，此前产量约为27万桶/日。需求端，短期来看，8月2日当周美国炼厂开工率为90.5%，环比提升0.4个百分点。按照季节性规律，后续美国炼厂开工率有望在夏季驾驶高峰季维持高位，直至美国劳动节（9月第一周后逐渐进行秋季检修而下降。中短期来看，市场对美国经济放缓担忧仍存，原油消费增速或将承压。库存端，8月2日当周，美国商业原油库存量42932万桶，环比下降373万桶，仍处于季节性去库阶段。我们认为，2403全球石油市场供需预期仍存支撑，短期市场聚焦中东地区局势，Brent原油价格运行区间参考75-85美元/桶。后续建议密切关注地缘冲突情况、OPEC+产量政策、美联储货币政策等。

　　库存转化：本周原油负收益、内烧正收益假设原油采购+库存40天、丙烷采购+库存60天。依据我们搭建的模型测算，本周原油库存转化损益均值在429元/吨，年初至今为42元/吨；本周内烧库存转化损益均值在147元/吨年初至今为-41元/吨。

　　价格涨跌幅：本周化工品价格表现偏弱，维生素、TDI价格涨幅靠前在我们重点跟踪的171个产品中，与上周相比，共有33个产品实现上涨、占比19.3%，70个产品下跌、占比40.9%，68个产品持平、占比39.8%，本周化工品价格表现偏弱。本周价格涨幅居前的产品有维生素E（国产）、维生素A（国产）、顺醉（山东）、苯胺（华东）、TDI（上海）、二氯甲烷、原油（WTI）、丙烯酸甲酯（华东）、原油（Brent）、MMA（华东）等。

　　价差涨跌幅：本周化工品价差表现偏弱，涤纶短纤、纯MDI价差涨幅靠前在我们重点跟踪的133个产品价差中，与上周相比，共有59个价差实现上涨、占比44.4%，65个价差下跌、占比48.9%，9个价差持平、占比6.8%，本周化工品价差表现偏弱。本周价差涨幅居前的有顺醉价差（丁烷）、聚丙烯价差（甲醇）、DOP价差（邻二甲苯）、聚酯切片（半光）价差（PTA）、炭黑价差（煤焦油）、三聚低胺价差（尿素）、聚酯切片（有光）价差（PTA）、苯醉价差（邻二甲苯）、涤纶短纤价差（PTA）、纯MDI价差（苯）等。

　　投资建议本周化工品价格、价差表现偏弱。我们看好化工行业结构性机会，建议重点布局成长属性标的。1）看好依托比较优势持续实施规模扩张的煤化工、轻经加工、轮胎龙头企业，建议关注宝丰能源、卫星化学、赛轮轮胎、森麒麟、玲珑轮胎等。2）看好产能持续释放，驱动业绩弹性的资源型企业，建议关注亚钾国际、广汇能源、芭田股份、龙佰集团等。3）看好自主核心技术持续突破，加速实现国产替代的高端新材料企业，建议关注瑞华泰、呈和科技等。

中心思想

本报告基于提供的输入数据“⚫    ⚫ ⚫ ⚫ ⚫”，由于输入数据缺乏具体的市场信息、产品信息或统计数据，无法进行有效的市场分析。因此，本报告将重点讨论在面对此类数据缺失的情况下，如何进行市场分析以及需要补充哪些关键信息才能得出有意义的结论。报告将从数据需求、分析方法以及潜在的市场洞察三个方面展开论述。

数据缺失的挑战与应对

面对仅有符号“⚫    ⚫ ⚫ ⚫ ⚫”的输入，我们面临着严重的数据缺失问题。这使得传统的市场分析方法，例如回归分析、聚类分析等，完全无法应用。要进行有效的市场分析，我们需要补充以下关键信息：

产品或服务信息: 输入数据中缺乏对所分析产品或服务的描述。我们需要了解产品的类型、功能、目标客户群体等信息。例如，这些符号是否代表某种产品或服务的销售数据？如果是，每个符号代表什么含义？
时间维度: 数据缺乏时间维度信息，无法分析市场趋势和变化。我们需要知道数据的收集时间范围，以及数据的时间频率（例如，每日、每周、每月）。
市场规模和细分: 我们需要了解目标市场的规模、增长率以及市场细分情况。这有助于我们评估产品的市场潜力和竞争格局。
竞争对手信息: 了解竞争对手的产品、定价、市场份额等信息，才能更好地评估自身产品的竞争力。
定量数据: 符号数据无法进行定量分析。我们需要将符号数据转化为具体的数值数据，例如销售额、市场份额、用户数量等。

潜在的分析方法与数据需求

如果能够补充上述关键信息，我们可以采用多种市场分析方法，例如：

销售预测: 如果符号代表销售数据，我们可以利用时间序列分析等方法预测未来的销售额。这需要补充完整的时间序列数据以及相关的宏观经济指标。
市场细分: 通过对目标客户群体的分析，我们可以将市场细分为不同的细分市场，并针对不同的细分市场制定相应的营销策略。这需要补充客户人口统计数据、消费习惯数据等。
竞争分析: 通过对竞争对手的分析，我们可以了解自身的竞争优势和劣势，并制定相应的竞争策略。这需要补充竞争对手的市场份额、产品信息、营销策略等数据。
SWOT分析: 通过对自身优势、劣势、机会和威胁的分析，我们可以制定更有效的市场策略。这需要补充内部资源、外部环境等信息。

主要内容

由于输入数据严重不足，本报告无法提供具体的市场分析结果。以下内容将讨论在获得必要数据后，如何进行更深入的分析。

数据收集与处理

在进行市场分析之前，我们需要收集和处理大量的数据。这包括：

收集一手数据: 通过问卷调查、访谈、实验等方式收集一手数据。
收集二手数据: 从市场研究报告、行业数据库、政府统计数据等渠道收集二手数据。
数据清洗和预处理: 对收集到的数据进行清洗和预处理，去除错误数据、缺失数据和异常值。

市场分析模型的选择

根据收集到的数据类型和分析目标，选择合适的市场分析模型。常用的市场分析模型包括：

回归分析: 用于分析变量之间的关系。
聚类分析: 用于将数据划分为不同的类别。
判别分析: 用于预测数据所属的类别。
时间序列分析: 用于分析时间序列数据。

总结

本报告基于提供的符号数据“⚫    ⚫ ⚫ ⚫ ⚫”无法进行有效的市场分析。报告强调了数据缺失对市场分析的严重影响，并指出了进行有效市场分析所需的关键数据类型，包括产品信息、时间维度、市场规模、竞争对手信息以及定量数据。在获得必要数据后，我们可以利用多种市场分析方法，例如销售预测、市场细分、竞争分析和SWOT分析，来深入了解市场，制定有效的市场策略。本报告旨在强调数据在市场分析中的重要性，并为未来更深入的分析提供一个框架。只有在拥有充分、可靠的数据基础上，才能进行准确、有效的市场分析，并为企业决策提供有力的支持。

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