供需变化是农产品价格变动的重要影响因素之一，而库存变化是供需差最直观的表现。
在可获得的公开库存数据中，有低频数据，如月度、年度库存;有高频数据，如日度、周度库存。我们研究发现，不同频率的库存数据对价格的影响存在差异。
结果显示：
(1)低频数据对绝对价格影响相对明显，高频数据对基差影响相对明显。
(2)豆类、棕榈(5236,26.00,0.50%)油市场化程度高，中国对外依存度高，国内外价格走势联动性明显。利用不同频率库存数据对价格及基差进行预判具有一定指导意义。但低频数据更多体现月度供需变化，天气作为重要的影响因素，对豆类和棕榈油价格影响明显。
(3)白糖(5798,19.00,0.33%)、棉花(15130,85.00,0.56%)、玉米(1813,-3.00,-0.17%)、菜籽类品种市场化程度相对较低，政策调控对价格走势存在较大影响，国内外价格联动存在一定障碍。利用低频库存数据对价格走势进行预判，在节奏上可能存在风险，需要结合政策调控等其他因素进行预判。
一、低频库存数据对价格影响
美国农业部(USDA)每月公布的供需预测报告，及马来西亚棕榈油局(MPOB)等机构每月公布的供需数据为市场提供了重要的研究依据。研究发现，低频数据对价格走势影响相对明显。
豆类市场和棕榈油市场的月度数据获取便捷，中国对外依存度高，国内外市场联动性最强。
棉花市场的月度数据获取便捷，中国存在棉花进口配额和储备棉轮换两种重要的政策调控机制，国内外价格传递存在一定障碍。由于下游产品棉纱进口不存在配额限制，因此国内外棉花价格传递存在一定时间滞后性。
白糖市场和菜籽类市场数据获取便捷度低，在可获得的年度数据中，与价格的负向关系明显，但由于数据频率过低，实际操作中意义不大。
玉米市场的月度数据获取便捷，但中国玉米绝大部分自产自销，国内外市场联动性最低。近年来在玉米去库存化改革的背景下，政策影响依然巨大。
(一)油脂油料
(1)豆类
数据显示，月度大豆(3624,5.00,0.14%)库消比与美豆价格负向关系较为明显。同时，大豆库消比与连豆粕(2962,9.00,0.30%)价格也存在较为明显的负向关系。
分析原因，中国国内豆粕几乎全部来自进口大豆压榨，对外依存度高，国际大豆价格对国内影响显著。
数据显示，中国大豆进口量占全球大豆出口总量的60%以上。其中，中国进口大豆占国内大豆市场供应总量的比重接近九成。
(2)棕榈油
数据显示，马棕油价格和连棕油价格，与马来西亚棕榈油局每月公布的库存数据存在较为明显的负向关系。
分析原因，国内不生产棕榈油，100%进口，来源国为马来和印尼。当库存升高，马来通过降低关税等措施促进出口，利空中国国内棕榈油价格;而库存降低，马来通过提高关税等措施限制出口，利多中国国内棕榈油价格。
(3)菜籽类
数据显示，年度中国菜籽油库存与菜油价格，年度加拿大菜籽库存与菜油价格存在一定负向关系。
分析原因，中国油菜籽、菜籽油、菜籽粕进口主要来自加拿大。加拿大菜籽产销及库存状况对国内市场影响显著。
(二)软商品
(1)白糖
数据显示，年度糖产量与糖价存在较为明显的负向关系。
分析原因，中国白糖产不足需，需要进口进行弥补。中国白糖进口虽然存在配额限制，但中国与缅甸、越南等国接壤，白糖走私相对活跃，国内外糖价传导途径相对顺畅。
2017年以来，相关部门严厉打击走私，内外价差传递障碍增加，国内外糖价差存在扩大趋势。
(2)棉花
数据显示，国内外棉花价格与期末库存存在较为明显的负向关系。
分析原因，中国棉花进口存在配额限制，但棉纱进口不存在配额限制，整个棉纺产业对于棉花价格的传导相对顺畅。
2015年以来，中国在新疆实行棉花目标价格改革试点，重点消化国内储备，效果显著，国内外棉价差收窄。
(三)谷物农禽
玉米
数据显示，美玉米与全球玉米库存存在较明显的负向关系，但连玉米价格与美玉米价格相关性较差。
分析原因，中国玉米基本上自给自足，进口量占总消费量的比重甚微，国内外玉米价格传导机制不够顺畅。
2016年以来，玉米供给侧改革背景下，国内外玉米价差逐步收窄。
二、高频库存数据对价格影响
高频数据大多来自国内信息机构，周度和日度数据居多。研究显示，高频数据对基差走势影响相对明显。
豆类市场和棕榈油市场的周度和日度数据获取便捷，市场化程度高，库存数据对行情预判具有较强的指导意义。
菜籽类市场的菜油和菜籽库存周度数据获取便捷，无法获取菜粕库存数据。由于国内菜籽类市场处于国产主导向进口主导转换的过程中，库存数据的指导意义不强。
棉花市场的周度、日度数据获取困难，在可以获取的公开数据中，主要是月度库存数据。对行情的指导意义不大。
白糖市场无法获取高频数据，且政策调控影响明显。
玉米市场的周度数据获取相对便捷，对基差交易存在一定指导意义。
蛋苗价格作为蛋鸡补栏意愿的先行指标，对鸡蛋(3788,102.00,2.77%)价格走势存在一定指导意义。
(一)油脂油料
(1)豆类
数据显示，豆油日度库存数据与豆油价格相关性不明显，与豆油基差存在明显的负向关系。
豆粕周度库存数据与豆粕价格相关性不明显，与豆粕基差存在明显的负向关系。
分析原因，豆类期货价格更多反映市场预期及预期差，而基差更多反映现货市场的货源紧张状况。由于压榨企业库容有限，当豆粕或豆油库存超过一定数量就存在抛货现象，通过调低基差促进销售;当豆粕或豆油库存偏低时，通过调高基差增加溢价。
(2)棕榈油
数据显示，棕榈油日度库存数据与棕榈油价格的相关性不明显，与棕榈油基差存在较为明显的负向关系。
(3)菜籽类
数据显示，菜油周度库存数据与菜油价格相关性不明显，与菜油基差相关性不明显。
需要指出的是，2016年二季度以来，菜油基差持续下滑，进入2017年出现负基差。这与国内菜油期货品种标的物由国内非转基因菜油逐步转变为进口转基因菜籽压榨制油存在一定的关系。
菜籽周度库存数据与菜粕价格相关性不明显，与菜粕基差相关性不明显。
(二)谷物农禽
(1)玉米
数据显示，玉米周度库存数据与玉米价格相关性不明显，与玉米基差存在较为明显的负向关系。
分析原因，中国玉米市场市场化程度低，2016年以来在去库存化的背景下，储备玉米调控政策对市场影响明显。
(2)玉米淀粉(2134,4.00,0.19%)
数据显示，玉米周度库存数据与玉米淀粉价格相关性不明显，与玉米淀粉基差存在较为明显的负向关系。
(3)鸡蛋
数据显示，蛋苗价格与鸡蛋价格存在较为明显的正向关系。
常理推测，蛋苗价格低，表明补栏意愿低，未来在产蛋鸡的数量可能下降。因此，蛋苗价格可以作为未来蛋鸡存栏数量的一个先行指标。
我们将蛋苗价格提前鸡蛋期货价格约20周，显示出蛋苗价格与鸡蛋价格存在较为明显的负向关系。即，补栏意愿与鸡蛋价格存在较为明显的负向关系。
三、总结
(1)低频数据对绝对价格影响相对明显，高频数据对基差影响相对明显。
(2)豆类、棕榈油市场化程度高，中国对外依存度高，国内外价格走势联动性明显。利用不同频率库存数据对价格及基差进行预判具有一定指导意义。但低频数据更多体现月度供需变化，天气作为重要的影响因素，对豆类和棕榈油价格影响明显。
(3)白糖、棉花、玉米、菜籽类品种市场化程度相对较低，政策调控对价格走势存在较大影响，国内外价格联动存在一定障碍。利用低频库存数据对价格走势进行预判，在节奏上可能存在风险，需要结合政策调控等其他因素进行预判。
