業內人士知道，工程機械行業具有較強的周期性、季節性。但是上輪低谷具體是哪年哪月，本輪高峰又是哪年哪月?目前的下行周期走到了哪里，還要走多久，預計下一個低谷在哪里?同樣，一年內季節性高峰是幾月?低谷是幾月?不同的產品有哪些區別?如果周期性高峰與季節性低谷疊加，或者周期性低谷與季節性高峰疊加,我們怎么分析行業走勢?

　　1.以挖掘機行業銷售數據作為研究對象。

　　工程機械產品種類繁多，挖掘機是應用廣泛、銷售量大、具有前置性、具有代表性的產品。本文選取2009年1月到2022年1月共13年行業挖掘機銷售數據作為研究對象，分析工程機械周期性和季節性等特點。數據來源于行業公開發布的資料。

　　2.行業具有季節性、周期性和趨勢性特點。

　　根據2009年1月—2022年1月行業挖掘機月度銷量走勢分析(圖一)，行業運行與發展有三大特點：從短期看，每年3月銷量顯著高于其他月份，連續多年數據呈多個尖狀波峰，行業具明顯的鋸齒形季節性特點。從中期看，在最近13年內，形成二個波峰，一個波谷，類似M形。第一個波峰在2011年一季度，一個低谷在2015年四季度，第二個波峰在2020年四季度，兩波峰相隔時間約為10年，工程機械的運行與發展規律比較符合朱格拉周期理論，行業具有波浪形經濟周期特點。長期看，第二個波峰整體高于第一個波峰，行業有向上發展、增長的長期趨勢。

　　3.對數據季節分解是行業分析的有效方法。

　　挖掘機行業銷量數據，與許多時間序列數據一樣，其成份由長期趨勢、循環周期、季節規律和隨機波動四個變量組成。在現實世界及對應的原始數據中，這個四個變量相互交織、相互疊加，給行業分析帶來有困擾。

　　為精準分析行業規律，應用數據分析方法，對挖掘機行業銷量時間序列數據進行季節分解。時間序列數據分解后產生三個獨立變量，一是長期趨勢和循環周期合并變量，稱為趨勢銷量，一年內趨勢銷量總和等于同一年內的實際銷量的總和，但每月的趨勢銷量與原實際銷量不同，這個趨勢銷量與季節特點無關，與行業周期性和長期趨勢有關。二是行業需求的季節性規律，稱為季節因子，不同年份同一月份的季節因子相同，同一年內不同月的季節因子不同，需求高峰月份季節因子數據值較大，需求低谷月份，季節因子數值較小，一年12個月的季節因子平均值為1。三是隨機波動，每個月隨機波動值幾乎都不相同，但多個隨機波動的變量值的平均值無限接近于1，在實際分析中，隨機波動一般不予重點考慮。這三個變量合并(相乘)后，等于每個月的實際銷量。

　　4.2020年12月進入下行周期，最近三個月小幅反彈。

　　季節分解后挖掘機行業趨勢銷量見圖二。通過本圖可以直觀、精準地判斷：上一輪高峰在2011年2月，低谷在2015年10月，本輪高峰在2020年11月，兩高峰時間相隔9年9個月(9.8年)。從2020年12月開始，工程機械行業轉入下行周期，到目前為止已經有1年2個月。當然，挖掘機行業具有先行性，其他大部分產品周期拐點比挖掘機滯后1-6個月。

　　從趨勢銷售走勢圖可以看到，2020年一季度及前后，因疫情影響，行業趨勢銷量有明顯“凹陷”，形成一個小低谷，然后超補償反彈，快速攀升。2020年到11月到達峰值，2020年12月開始大幅下滑。最近3個月，即從2021年11月開始，行業趨勢銷量小幅反彈。

　　5.每年1月是銷售季節性低谷，3月份是季節性尖峰。

　　從季節因子折線圖(圖三)分析出，每年1月是挖掘機需求季節性低谷，其銷量為全年銷售月度平均值的59%;然后銷量垂直攀升，3月份達到峰值，其銷量為全年月度平均值的239%;此后銷量快速回落，7月份到另一個低谷，其銷量為平均值的65%。下半年緩慢增長，到12月份，銷售恢復到平均值的87%。季節因子作為一個數據分析成果，可以作為企業年度排產的一個參考依據。

　　6.離下一個向上的周期拐點還有一段時間。

　　工程機械需求走勢受國家政策和宏觀經濟等政治經濟因素、電動化和智能化等技術因素、新冠疫情和勞動力緊缺等社會因素的多重影響，同時也有其內在固定規律，例如因使用壽命的淘汰更新。從歷史數據看，工程機械行業較好地吻合朱格拉周期理論。從現實情況看，房地產高速增長的日子一去不復返;中國公路和鐵路等建設高峰的已過，基建難以托底;行業保有設備淘汰更新的高峰已過。如果未來5-10年工程機械發展基本符合朱格拉周期理論，那么最近3個月的升溫跡像只是階段性的超跌反彈，預計行業下一個低谷在2025年7月左右，即目前行業離低谷還有3年多。

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　　附：