导语：豆油和棕榈油是油脂品种联动性较强的两个品种。其主要从消费领域、金融属性和工业领域存在相关链接点。也正因此，豆油与棕榈油的价差往往能够体现出两者价格的相对变化。而通过价差的历史特征也可辅助推演相对变化趋势。具体来看，豆棕价差的合理区间往往在425-816元/吨之间，且豆棕价差与棕榈油增产季节性特征相拟合，棕榈油增产，豆棕价差存在扩大的可能性，反之亦然。

　　油脂板块里的核心品种为豆油、棕榈油和菜油，三者同为植物油，不仅在食用领域具有互相替代的关系，同时三者亦在工业领域也均可作为生物柴油的掺混原料，通过生物柴油的“锚”相互之间产生联系。本篇文章主要梳理豆油与棕榈油之间的关系，通过对两者关系的梳理来推导价差的形成机制，并对价差进行相关分析。

　　一、豆油和棕榈油价格相关性存在的原因

　　用于终端消费的豆油主要来源于大豆（进口及国产）压榨和豆油进口，棕榈油则几乎完全依赖于进口，两者消费领域相似，且两者均存在国外期货以及国内期货价格，所以价格形态在绝大多数时间内较为一致。这种关联性也导致倘若豆油价格越高，棕榈油的替代程度越大，替代意愿越强。因此两者之间的定价必定存在关联，两者的价差也将存在一定的特征。

　　从金融角度来看，期现货结合的贸易方式也是价差的重要来源之一。豆油与棕榈油均存在期货价格（CBOT豆油、马来西亚毛棕榈油期货价格、大商所豆油期货价格、大商所棕榈油期货价格），同时豆油和棕榈油均存在基差贸易、点价交易和套期保值，且存在跨品种套利交易，所以金融属性则会强化两者之间的相关关系。

　　生物柴油领域的消费共性也是强化豆油与棕榈油价格相关性的来源。由于生物柴油的差异性与植物油的禀赋程度不一，各地区之间所用的掺混原料有所不同，且受生物柴油发展历程的影响，掺混比例也存有差异，例如印尼生物柴油主要使用棕榈油、巴西和美国主要使用豆油。但是生物柴油主要用作燃料，这也就强化了豆油、棕榈油之间与原油价格的相关性，进而将豆油与棕榈油价格完成在生物柴油领域的捆绑。

　　二、“豆棕”价差的合理区间讨论

　　前文我们介绍了豆油与棕榈油之间存在价格相关性的原因，且在正常情况下豆油价格高于棕榈油（受种植成本、加工成本影响），所以也通常使用“豆棕价差”作为两者价格相关性观察的主要指标。也正因此豆棕价差的影响因素也主要为豆油与棕榈油的基本因素驱动。

　　由于受影响因素的驱动作用在绝大多数时间内具备同方向性，除了生物柴油政策调整、进出口政策调整、汇率变化所引起的单方面影响会导致价差在某一段时间内出现显著的差异，其余均可通过相关领域的相关性来逐渐修正，这也就决定了豆棕价差合理区间的重要性。

　　根据卓创资讯统计数据显示，2018年以来，豆棕价差的平均值为603.41元/吨，且在2022年棕榈油价格短暂的超过了豆油的价格，造成了负价差的存在。这主要是由于疫情期间，马来西亚产量端出现了明显的供应偏紧，棕榈油的进口受到了影响，棕榈油价格快速上涨，但是后续运输正常之后，价差最终得到修复。除此之外，数据显示在此期间豆棕价差最大值为3160元/吨，最小值为-4067.5元/吨。

　　具体拆分数据，从数据分布的直方图来看，统计区间之内豆棕价差多数分布在270-1202.5元/吨区间范围之内，这与要比市场上绝大多数所预测的500-1000元/吨的价差区间范围要大，具体的参考意义可能会被弱化。但是整体来看，豆棕价差的合理价差范围也一定在此区间之内，超出该价差区间时，两者会由于替代作用产生，价差得到修复。但是由于区间仍然较大，所以需要换种方式再来讨论一下价差的合理位置。

　　因此在直方图的基础上，我们通过前文提到的最小值、最大值、标准差和均值构建了豆棕价差的正态分布图，从得到的数据情况来看，尖峰的特征较为明显，而价差数据落在25-27组的概率最大，对应的价差范围为425-816元/吨，这样就进一步缩窄了价差的合理区间。

　　三、豆棕价差的季节性特征

　　由于棕榈油产量具有季节性的规律，在每年的3月至10月处于增产周期，在每年的11月至次年的2月属于减产周期。在棕榈油增产周期内，价格相对较弱，对豆油价格的压力较小，豆棕价差存在扩大的可能；但在棕榈油减产期内，价格表现相对较强，叠加美豆上市，对豆油价格压力较大，豆棕价差大概率走低。从图4与图5中的数据走势来看，2018-2020年是符合此特点的。2020年之后，该规律整体有所失效，这主要是由于疫情期间的美联储货币政策宽松（金融属性）、种植区域之间的干旱程度（基本面变化）以及疫情所导致的其他非产业逻辑内的影响。因此预计在棕榈油产量仍维持季节性的基础上，价差仍会修复至2018-2020年所表现出的季节性特征。

　　豆棕价差数据最简单的应用即是在两者价格出现明显分化时，棕榈油价格会在价差较低时给予豆油价格支撑，在价差较大时拖累豆油价格；其次从价差的季节性特征来看，根据价差的季节性特征可以辅助判断价差的走势，从而从一个相对固定的价格（豆油/棕榈油价格）出发，推演另一个品种的价格趋势；最后可以从价差数据的变化与高频的库存、消费量的成交也可以看出价格所带来的实际替代效应的程度。

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