Svinecykluser som grundlag for fem års prognoser for afregningsprisen

Finanskrisen har øget kravene til beslutningsgrundlaget for nye investeringsprojekter. Et af de nye krav er fems prognoser for bl.a. at kunne beregne likviditetsbudgetter.  Svinecyklerne kan i perioder kræve et likviditets beredskab, og derfor vil finansverdenen gerne have et bud på, hvor på cyklusen svineproduktionen befinder sig. Et investeringsprojekt kan løbe i mange år med miljøgodkendelse, tegninger, finansiering, mv. Investering under en højkonjunktur er ofte dyrere end under en lavkonjunktur. Til gengæld kan det være sværere at få finansiering under en lavkonjunktur.

Hvis den finansielle part ved nogenlunde, hvor man på et givent tidspunkt befinder sig på svinecyklusen, kan det være med til at lette finansieringen.

Til beskrivelse af cykliske bevægelser kan sinus, cosinus og tangens anvendes. Ved at foretage nedenstående kalkulationer kan sinus og cosinus bestemmes i en almindelig regressionsanalyse.

Modellen forklarer 50 pct. af den samlede variation i data. Cykluslængden er testet mellem fire og seks år, og det bedste fit findes på en cykluslængde på fem år. Modellen og de forklarende variable er alle signifikante med et niveau på under fem procent.

Billede nr. 1780

I perioder har der været stød til svinecyklusen. Blandt andet i starten af 1980’erne, hvor inflationen og renten var meget høj. En dummy variabel for perioden var signifikant med en parameterværdi på ÷2 kr. pr. kg svinekød. Dummy variable for genforeningen af Tyskland i 1989 var ikke signifikant. I 2001 var cyklusen positiv samtidig med en meget høj dollarkurs, som trak den danske notering højere op.  En dummy variabel for 2001 var ikke signifikant. I 2008 var cyklusen i bund, men samtidig var høje foderomkostninger ikke overvældet i slagtesvinenoteringen. Det gav en meget negativ udsving i svinecyklusen, men en dummy var heller ikke her signifikant.

Den klassiske svinecyklus fremkommer som følge af påvirkning på udbudssiden. Altså ved at overproduktion får afregningsprisen til at falde. Den lavere pris begrænser produktionen. Produktionsfaldet får på et tidspunkt afregningsprisen til at stige igen, hvorefter produktionen igen stiger. Produktionen vil bevæge sig mod ligevægt, medmindre der igen sker stød til udbuds- eller efterspørgselsforholdene. Produktionslængden og tilpasningen foregår ikke lige så hurtig som pristilpasningen, og derfor vedbliver de cykliske bevægelser.

I prognose perioden er ovennævnte estimater anvendt til skønnet for svinecyklusen fra 2010 til 2015.

I en regressionsmodel er svinecykluserne estimeret som forskellen mellem produktionsomkostninger og afregningsprisen. Der er således tale om et over- og underskud ud fra en modelbaseret omkostningskalkule, der er afstemt med de faktiske gennemsnitlige omkostninger ved produktion af svinekød.

Produktionsomkostningerne (*) er skønnet i perioden 2009 -2015 som i figur 2. Over- og underskud ved svinecyklerne er tillagt produktionsomkostningerne, og derved fremkommer skøn på afregningsprisen på ét kg svinekød.

Figur 1.	Estimater på svinecyklus, kr. pr. kg slagtesvinekød i over- og underskud. Billede nr. 1781

Figur 2.	Afregningsprisen og omkostningen ved produktion af ét kg svinekød, kr. pr. kg. Billede nr. 1782

Siden 1980 har Dansk Svineproduktion udarbejdet modelbaserede produktionspriser via omkostningsposter på ét kg svinekød. Forskellen mellem produktionsprisen og salgsprisen – notering plus efterbetaling - giver et årligt over- eller underskud ved at producere svinekød. Der beregnes en observation pr. år. Data er nivelleret til på langt sigt at give en profit på 0 kr.

Grafisk fremstillet indikerer data cykliske bevægelser over og under nulpunktet. Top og bunden af kurven giver ikke hele udsvinget i svinecyklerne som følge af, at priserne fastsættes ugentlig og data er på årsbasis. Endvidere begrænser årlige data antallet af frihedsgrader i modellen. Der foreligger prisskøn på både svinekødsnoteringen og omkostningsposterne fra henholdsvis DMA og fra samarbejdet i DLBR. Disse prisskøn rækker 1½ år frem i tiden og er inkluderet i datasættet.

I analyser af lange tidsserier kan der opstå autokorrelation i det én krone i dag ikke har samme værdi som i 1980. Derfor er data deflateret med nettoprisindekset. I den grafiske fremstilling er data vist i løbende kroner og i prognoseperioden er inflationen skønnet til 2-3 pct. pro anno.

Den faktiske afregningspris – notering plus efterbetaling fremgår af tabel 1.

Tabel 1.

5 års prognose for afregningsprisen og produktionsomkostningen, kr. pr. kg slagtesvinekød

	2011	2012	2013	2014	2015
Afregningspris	11,0	9,4	8,2	9,2	11,0
Omkostning	9,8	9,8	9,8	9,8	9,8

Forudsætningerne for beregningen af omkostningerne fremgår af tabel 2.

Tabel 2.

5 års prognose for omkostninger ved produktion af slagtesvinekød

	2011	2012	2013	2014	2015
Kornpris, kr. pr. kg	1,2	1,2	1,2	1,2	1,2
Foderpris, kr. pr. kg	1,3	1,3	1,3	1,3	1,3
Div. Stykomkostninger, kr. pr. stk.	64	64	64	65	64
Foderomkostninger1), kr. pr. stk.	403	403	403	403	403
Kapacitetsomkostninger, kr. pr. stk.	148	148	148	148	148
Kapitalomkostninger, kr. pr. stk.	186	186	186	186	186
Samlede omkostninger, kr. pr. stk.	801	801	801	801	801
Omkostninger pr. kg ved 82 kg	9,8	9,8	9,8	9,8	9,8

1 Foderomkostningen er opgjort til 100 FEsv til smågriseproduktionen og 220 FEsv til slagtesvinet

Det er antaget i modellen at fremtiden kan forklares med historiske data. Der er selvfølgelig en potentiel usikkerhed. Men svinecyklerne har dog haft et historisk forløb med periodiske udsving. Endvidere er forklaringsgraden på 50 pct. af udsvinget høj, sammenlignet med andre modeller af den type. 

I prognoseperioden antages det, at efterspørgselsforhold ikke får betydning for svinecykluserne. Endvidere antages det, at en højere foderpris overvældes i højere afregningspris for svinekød.

[1]	Brocklebank, John C.; David A. Dickey: (2003): SAS for Forecasting Time Series
[2]	Akaike, Hirotugu; Genshiro Kitagawa: (1999): The Practice of Time Series Analysis

___________________________

(*) Prisen på korn er skønnet af Dansk Landbrug til 115 kr. pr. hgk i 2015. Sojaskråprisen er bestemt ud fra et forhold mellem korn - og sojaprisen på lang sigt. Renten er holdt konstant i prognoseperioden. For de øvrige omkostningsposter antages det, at produktiviteten opvejes af prisstigninger.