识别风险 ， 发现价值 1 / 16 从成本利润看钢材系列之二： 钢铁 行业 供应曲线的变迁 及未来的演变 日期： 2021年 2月 6日 联系人：臧加利 执业编号： F3049542 执业咨询号： Z00156130 电话： 0571-28132591 邮箱： 李涛（黑色 研究员） 执业编号： F3064172 电话： 0571-28132591 18307211494（微信） 邮箱： 方家驹 （黑色 研究员） 黑色研究员 执业编号： F3066474 联系电话： 0571-28132639 信达期货有限公司 CINDA FUTURES CO., LTD 地址：杭州市萧山区宁围街道利一 路 188号天人大厦 19-20层 邮编： 310004 电话： 0571-28132578 网址： 信达期货网址： 核心 要点： 供给侧改革让电炉成为高成本的边际调节变量：自 2017 年国家政 策去除低成本的高频率，随着废钢供应短暂过剩，电炉 -废钢的经济逐 渐发展起来，由于高炉与电炉的生产成本的差异，电炉生产体量的占 比提升，让电炉成为高成本的边际调节变量。 2020 年以后 高炉铁水成为钢材供应的边际调节量 ： 2020 年下半 年，在财政、货币政策刺激下、叠加今年出口的超预期表现，下半年 粗钢的需求增速大幅上涨，然后废钢今年的供 应增量有限，导致满足 粗钢的需求增量只能靠铁矿、焦炭高炉铁水提供 。 行业供应函数或者曲线是一个变化的过程：通过上面的分析及推 演，钢铁行业的生产的二元化（高炉、电炉）、原料供应的二元化（煤 焦、铁矿和废钢）导致钢铁行业的供应曲线在不同的条件下表现出多 样的情形。 不同的供应曲线对 应钢材、原料价格的波动特性的不同：当某个 环节成本边际变化量时， 其 对应商品、原料 的价格波动性 变大 。 未来的供应曲线将会从左下图向右下图转换 （ 图 16） ，左图价格 的波动性呈现双向波动；而当未来行业的供给曲线变换成右下图时， 钢材的价格将呈现单向波动，底部有支撑，向上高波动的特征。 识别风险 ， 发现价值 2 / 16 目录索引 1、商品供给曲线的变换 . 4 1.1 供应曲线的变换 . 4 1.2 钢材的动态供应曲线 . 5 2、钢铁行业供应曲线的变迁 . 6 2.1 供给曲线的变迁 . 6 2.2 供给的高弹性 . 8 2.3 供应曲线与价格运行特征 . 9 3、电炉与高炉生产成本变化趋势 . 10 3.1 电炉与高炉生产成本及假设 . 10 3.2 供应曲线变动的几 种情景 . 11 3.3 供应曲线未来变化的方向 . 12 4.4 总结 . 13 识别风险 ， 发现价值 3 / 16 图表索引 图 1： 供应曲线的转换 . 4 图 2： 高炉（ 163 家）产能利用率与利润率 . 5 图 3： 钢材的供应曲线 . 5 图 4： 高炉 -电炉利润差额 . 6 图 5： 供应曲线的变迁 . 7 图 6： 铁水及粗钢产量增速 . 7 图 7： 电炉与高炉生产成本比较 . 7 图 8： 电炉粗钢产量占比 . 8 图 9： 电炉开工率及利润 . 8 图 10： 高炉废钢系数及利润 . 9 图 11： 产量、价格的波动性 . 10 图 12： 钢材及原料的波动性 . 10 图 13： 废钢铁元素占比 . 11 图 14： 情形 1 下的供应曲线变化 . 12 图 15： 情形 2 下的供应曲线变化 . 12 图 16： 供应曲线未来变换的方向 . 13 识别风险 ， 发现价值 4 / 16 导读： 钢材的价格 由 利润 和 成本 构成 ，钢材供需研究的结果是利润 率 的研究， 成本的研究则是原料供需 研究 。 为了能更好的研究螺纹钢价格的未来走势，我们 信达黑色小组准备从成本利润角度分拆钢材价格的驱动因素，推出 从成本利润 看钢材系列专题 报告 ，本篇报告为本系列专题之二 ，本报告的目的研究 钢铁行 业供给 曲线的变迁及与价格的特征 。 1、 商品 供给 曲线 的变换 1.1 供应曲线的变换 静态的 供应曲线： 以几何图形表示商品的价格和供给量之间的函数关系。 供给 曲线表示的 是 行业 在一定时间内， 在给定的价格的情形下 ， 整个行业能够 生产商品的数量 。 图 1： 供应曲线的转换 数据来源： Wind、 信达期货研发中心 动态 供应曲线： 由于一个行业的供应及需求是随时间变化的，给 行业的供 应特征 分析带来难度 ，我们通过将供应曲线的横 、 纵轴进行相对的转换，剔除 掉时间的因素，得到如右图所示的动态供应曲线 。 产能利用率作为横轴：由于一个行业的供应和需求都随着时间的变化，由 于供应与需求的相对变化 决定商品产能利用率的变化，行业的供求状况 用产能 利用率 表示， 可以 纵向 对比； 同时 供需相对变动对产业链的定价形成较大影 响 ，从而影响行业的利润率。 利润 /利润率作为纵轴：由于一个行业的供应是受行业利润率的引导 而做出 调整，用利润或利润率可以剔除生产成本的变动，从而可以在不同的时间对行 业的供应曲线进行对比分析。 优点： 1、 进行不同时间的 对比分析：由于动态的供应曲线剔除了 参考标准 的差异，如生产成本、供应、需求等都随着时间变化的因素 ，从而可以 通过 将 这些因素进行 标准化 处理然后 进行对比，从而发现 行业运行中 一些不随时间变 化的规律。 识别风险 ， 发现价值 5 / 16 2、 有利于拆解钢价上涨背后各驱动因素的贡献：钢材价格由成本和利 润构 成，当下游需求很好时，可以通过该供应曲线模糊的定量分析，分析 是原料价 格对钢价的贡献大、还是自身利润环节。 1.2 钢材的 动态 供应曲线 下图是 MySteel 统计的 163 家高炉产能利用率与对应期间高炉的生产利 润，通过将该数据进行转换，转换成钢铁行业的动态供应曲线。 图 2： 高炉（ 163家）产能利用率与利润率 数据来源： Wind、 信达期货研发中心 通过高炉 的利润率与高 炉产能利用率得到如下图所示的行业动态供应曲 线，从下图我们可以发现 ： 图 3： 钢材的供应曲线 数据来源： Wind、 信达期货研发中心 1、 行业的供给曲线向下倾斜：与我们传统的认知相违背的是，钢铁行业的 供应曲线是向右下方倾斜的，可能的解释是，钢铁行业是加工行业且在产业链 中的定价权较弱，当行业产能利用率处于较高状态时，需求端由于供应压力产 -20% -15% -10% -5% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 60 65 70 75 80 85 90 95 100 Mysteel全国钢厂高炉产能利 钢材利润率 -30.0% -20.0% -10.0% 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 60.00 65.00 70.00 75.00 80.00 85.00 90.00 95.00 识别风险 ， 发现价值 6 / 16 品难以提价，成本端原料采购需求旺盛，原料成本对行业利润进行挤压。 2、 利润率的波动率随着行业产能利用率的上升逐渐减小：行业的毛利率随 着行业的产能利用率逐步提高，行业毛利率的波动性从左到右逐渐，可能的解 释是行业季节 性因素导致行业供需格局的改善在大的供求关系下的弹性不一 致。 2、 钢铁行业 供应曲线的变迁 供给侧改革 对 钢铁 行业 的供应端产生较大的影响，主要是改变了中国钢铁 生产的成本曲线结构以及与之对应的供给 弹性。对于商品价格来说，供需弹性 决定了商品的价格弹性，商品价格 之所以呈现明显的价格周期，内在驱动在于 需求的周期性波动叠加供应短期刚性。 2.1 供给 曲线 的变迁 钢铁的主流生产工艺可分为两种：长流程（从铁矿石和焦炭到生铁再到钢 材）和短流程（从废钢到钢材）。 图 4： 高炉 -电炉利润差额 数据来源： Wind、 信达期货研发中心 现阶段高炉生产钢铁的经济性相对电炉较高： 尽管在投资、效率和环保方 面，以电炉钢为代表的短流程炼钢具有明显的优越性，但是由于长期以来电炉 钢的经济效益均差于长流程的高炉 -转炉流程（主要原因是废钢价格以及电价相 对偏高），使得国内电炉钢的发展并不顺畅。 上图显示，自 2016年以来，高炉 与电炉生产利润之差基本上维持在 200-1000元之间波动，高炉生产的经济型长 期以来要高于电炉炼钢的经济性。 供给侧改革让电炉成为高成本的边际调节变量：自 2017年国家政策去除低 成本的高频率， 随着废钢供应短暂过剩，电炉 -废钢的经济逐渐发展起来， 由于 高炉与电炉的 生产成本的差异，电炉 生产体量的占 比提升，导致行业的供给曲 线发生如下改变，较低生产成本的中频炉退出 ，电炉 产钢 占比逐渐提升，让整 -1000 -500 0 500 1000 1500 2016-01-04 2017-01-04 2018-01-04 2019-01-04 2020-01-04 2021-01-04 识别风险 ， 发现价值 7 / 16 个行业的供应曲线变成右下图，电炉炼钢成本边际贡献量。 图 5： 供应曲线的变迁 数据来源： Wind、 信达期货研发中心 2020年以后 的 供给曲线： 2020年下半年，在财政、货币政策刺激下、叠加 今年出口的超预期表现，下半年粗钢的需求增速大幅上涨，然后废钢今年的供 应增量有限，导致满足粗钢的需求增量只能靠铁矿、焦炭高炉铁水提供，从下 左图可以看出 2020年生铁和粗钢产量增速分别为 10%、 5.7%，两者增速劈叉严 重，这是自 17年以来，生铁产量增速首次超过粗钢产量增速。 图 6：铁水及粗钢产量增速 图 7：电炉与高炉生产成本比 数据来源： Wind、信达期货研发中心 数据来源： Wind、信达期货研发中心 高炉炼钢成本首超电炉炼钢成本：从右上图显示出，自 2020年四季度以 来，高炉炼钢成本首次超过电炉炼钢成本，导致粗钢的边际供应由以前相对低 成本的高炉炼钢提供。但是高炉炼钢成本相对与电炉成本之差较小，主要是当 铁水产量增加时，转炉炼钢环节对废钢需求的增加，从而拉高废钢价格，从而 间接推动电炉炼钢成本的上升。 -4% -2% 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% -4 -2 0 2 4 6 8 10 12 14 16 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 粗钢产量增速 生铁产量增速 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 华东电炉成本 高炉生产成本 识别风险 ， 发现价值 8 / 16 2.2 供给的高弹性 钢铁供应的高弹性主要通过以下两种方式：电炉 开停方便且成本位于高炉 成本之上；高炉生产的连续性但是废钢的添加较为方便。 1、电炉开停工调节 自 2016年以来，电炉 粗钢产量 占比逐渐 提升，由 16年的 6%逐渐提升到目前 的 10%左右 ， 近年来由于废钢价格的坚挺、电炉生产粗钢的经济性相对而言不 高，导致电炉粗钢产量占比提升速度减缓 。 截止 2020年， Mysteel调研全国 275 座电弧炉，产能为 1.7亿吨，其中 我国独立电炉产能约 1亿吨 ;电炉的产能利用率 变动 20个百分点， 就可以带来总体供应量的 3.4%的变动 。 图 8： 电炉粗钢产量占比 数据来源： Wind、 信达期货研发中心 电炉利润传导开工时间短、生产调节灵活 ：根据 2017年以来电炉开工率和 利润测算，电炉根据利润开停工调节非常灵活，利润对开工的传导周期在 2-3 周 ;电炉开工灵活性很高，且电炉钢成本一般比长流程高 300-500左右，使之成 为良好的边际供应。 图 9： 电炉开工率及利润 数据来源： Wind、 信达期货研发中心 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 20 00 20 01 20 02 20 03 20 04 20 05 20 06 20 07 20 08 20 09 20 10 20 11 20 12 20 13 20 14 20 15 20 16 20 17 20 18 20 19 转炉法占粗钢百分比 电炉法占粗钢百分比 -600 -400 -200 0 200 400 600 800 1,000 1,200 1,400 25 35 45 55 65 75 开工率 :电炉 :全国 华东电炉利润 识别风险 ， 发现价值 9 / 16 2、转炉废钢调节 长流程钢厂的转炉废钢 也是调节粗钢产量的重要手段。 长流程炼钢主要在 三个环节加入废钢，在冶炼开端作为炉料加入 (统废或轻薄料 )、铁水灌加入废 钢 (统废或轻薄料 )、转炉炼钢 (重废为主 )。其中作为炉料使用直接代替铁矿 石，相当于直接冶炼废钢，减少冶炼铁矿石的焦炭消耗；在铁水灌直接加入废 钢和在 转炉过程中加入的废钢是利用冶炼过程余热融化废钢，不新增能源消 耗； 目前废钢使用主要集中转炉冶炼过程，在铁水灌中加废钢逐步增加。 2018.12-2019.2月淡季期间，为降低冬储压力，钢厂主动调低废钢添加比 例。从 2018年 11月最高 22%一直降到最低 16%。通过这一调节，高炉粗钢产量在 淡季期间减少了 6%。 2019年 3月份旺季以后，随着需求回升，钢厂再度提高废钢 系数，废钢比例重新回升至 23%附近。伴随钢厂废 钢添加比例创新高，螺纹等品 种产量数据不断刷新高点。根据测算，高炉利润对废钢系数的传导周期也在 1个 月以内。 图 10： 高炉废钢系数 及利润 数据来源： Wind、 信达期货研发中心 2.3 供应曲线与价格运行特征 2017-2019年钢材价格波动性逐渐下降 ，尽管表观需求波动率进一步扩大， 但钢价波动率缺不断降低。粗钢供应由刚性转向高弹性，钢价波动率放缓，产业 周期性波动缩窄。 虽然 2018年 粗钢需求及产量表现波动性大幅增加，但是钢材的 价格的波动性并未出现大幅增加，而是出现大幅下降的趋势。主要是供应呈现明 显的高弹性， 在需求不发生急剧变动条件下（ 10%以上），粗钢产量高弹性决定 了需求边际仅需要电炉调节即能够完成。 2020年以来钢材的波动性加剧： 1、需求波动性的加剧， 2020年由于受 疫情冲击，钢材全年的需求及产量呈 V行走势，在财政及货币政策刺激及出口 的带动下下，下半年钢材需求超预期表现，全年的钢材需求波动性加大； 2、供 应曲线的变迁导致废钢调节的作用减弱，由于下半年需求超预期表现，废钢调 节能力超出范 围、增加粗钢产量只能通过由高炉的铁水来提供、而焦炭年底受 供给侧改革、铁矿石价格飙升导致铁水的生产大幅上升，高炉炼钢的成本目前 已超过电炉炼钢成本，钢材需求的边际变量由更高成本的高炉炼钢提供， 从而 识别风险 ， 发现价值 10 / 16 加大钢材价格的波动性。 图 11： 产量、价格的波动性 图 12：钢材及原料的波动性 数据来源： Wind、信达期货研发中心 数据来源： Wind、信达期货研发中心 3、 电炉与高炉生产成本变化趋势 3.1 电炉与高炉生产成本及假设 废钢铁元素供应占比逐渐提升： 在电炉替代了地条钢，以及高炉废钢添加大 幅上升之后，废钢贡献的铁元素成为了高成本的边际量，在粗钢铁元素的成本中， 按照成本从低到高排位依次为： 高炉铁水 转炉添加废钢 电炉钢 。当前废钢 贡献的铁元素已经占粗钢产量的 20， 2020年钢铁企业自产废钢 0.5亿吨，占资 源总量的 20%；社会采购废钢 2亿吨，占资源总量的 80%。其中，炼钢生产消耗 废钢 2.2亿吨，占资源总量的 88%；铸造行业 2000万吨，占资源总量 8%。 图 13： 废钢铁元素占比 数据来源： Wind、 信达期货研发中心 废钢价格的决定因素：由于废钢不仅电炉可以使用，高炉生产环节也可以 使用，导致废钢的价格不仅仅只由电炉环节决定，高炉 -废钢和转炉废钢共同决 定废钢的需求。 8% 9% 10% 11% 12% 13% 14% 15% 16% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 50% 55% 2017 2018 2019 2020 螺纹钢价格波动性 粗钢产量增速波动性 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 2017 2018 2019 2020 螺纹钢 热卷 铁矿石 焦炭 0% 5% 10% 15% 20% 25% 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 废钢产量 废钢产量增速 废钢铁元素占比 识别风险 ， 发现价值 11 / 16 高炉添加废钢比例成为转炉拉动废钢价格的零界点： 由于 高炉添加废钢比 例存在上限，一般在 20%以下，随着废钢供应增速快于粗钢需求的增速，废钢 占铁元素的比重将逐渐上升，一旦这个比重超过 20%的临界值时，转炉废钢的 经济性下降，对废钢的需求拉动有限； 废钢供应增速逐渐上升： 随着我国进入工业化后期，我国钢材社会保有量 较大，废钢供应增速增长较快，废钢供应量的增速快于废钢的需求 增速后，废 钢铁元素的供应占比将更快速的上升。 铁矿及焦炭生产铁水成本决定因素： 当铁矿及焦炭的供应相对于需求来说， 不是十分偏紧，焦炭及铁矿的生产成本的不会大幅上升，一般是要低于电炉炼钢 成本 。 3.2 供应曲线变动的几种情景 从数据中我们可以知道，近两年废钢消耗量增长较明显， 增速都在 10%以 上， 其中，长流程废钢消耗上涨较明显，废钢消费结构主要增长在长流程钢 厂，短流程炼钢并没有获得很好的发展。而造成废钢资源流入长流程的主要原 因是，废钢成本相较铁水成本更高，短流程使用废钢产生的利润少于长流程使 用废钢的利润。 假设条件： 1、 高炉铁水 转炉添加废钢 电炉钢 。 3、高炉、电 炉炼钢的其它费用保持不变，仅讨论由原料价格变化导致高炉与电炉成本的变化 从而决定行业供给曲线的变动。 情形 1： 当 废钢 /钢材 20%,废钢 主 要流入长流程转炉环节，导致废钢价 格较为坚挺，电炉生产成本高于转炉 -废钢生产成本 。 图 14： 情形 1下的供应曲线变化 数据来源： Wind、 信达期货研发中心 （ 1） 当 高炉 -转炉 炼钢成本 电炉炼钢 ，当铁水的原料焦煤焦炭、铁矿供应 出现问题或需求很好导致原料价格大幅上行导致成本大幅抬升的情形下，高炉 - 转炉废钢的炼钢成本要高于电炉炼钢成本时，由于 转炉 -废钢 经济性要高于电炉 -废钢，废钢不够用且首先用来满足转炉废钢， 从而拉高废钢价格， 导致 电炉 - 废钢生产环节成本同时抬升 。 2020年底出现的情景就如右下图所示，粗钢的 边 际供应量同时由转炉、电炉环节提供，行业的供给曲线如右上 图所示。 情形 2：当 废钢 /钢材 20%,废钢 主要流入长流程转炉环节， 转炉 -废钢 消纳废钢的能力有限， 有富裕的废钢可供电炉 -废钢生产使用 。 图 15： 情形 2下的供应曲线变化 数据来源： Wind、 信达期货研发中心 1） 当 高炉 -转炉炼钢成本 电 炉炼钢 时 ，钢材的边际供应主要由长流程钢 厂提供，行业的供给曲线如右上 图所示。 3.3 供应曲线未来变化的方向 铁水产量的大幅增长带来了长短流程成本差的收窄，这也就意味着 2017年 以来持续以来高弹性的短流程供给 对于供给端的调节能力减弱，同时也带来了 长短流程成本分层被打破 。 不同的行业供给曲线会 造成的市场定价逻辑的转变 ，对整个产业链各环节 的定价及分析带来较大的影响，目前就以上几种供给曲线变动的情形，结合其 中几大关键核心假设条件未来变动的趋势，我们来对未来的供应曲线变动进行 逻辑推演，以及对 其 价格运行的特征进行分析 。 核心变量的未来发展趋势： 1、 废钢 /粗钢占比持续提升，将超过 20%以上且持续提升 ： 废钢进口的放 开、我国废钢供应的上升，这些 因素 将快速提升废钢的供应，提高废 钢在铁元素供应中的占比。 2、 环保政策、 “碳中和 ”等政策，将推动电炉炼钢成本逐渐比长流程炼钢 识别风险 ， 发现价值 13 / 16 成本 更具优势 ： 在 2030年 “碳达峰 ”和 2060年 “碳中和 ”的目标约束下，今 年国家将强化降碳的刚性举措，实施工业低碳行动和绿色制造工程， 并制定钢铁、水泥等重点行业碳达峰行动 方案和路线图。钢铁行业是 今年降低碳排放的重点行业，减少资源能源消耗、研究低碳路径、破 解低碳发展难点时间紧迫，势在必行。 随着我国对生态环境的要求越 来越高，以煤炭、铁矿石为主的长流程钢厂定将逐渐被更清洁的电炉 流程所取代。 未来的供应曲线将会从左下图向右下图转换，左图价格的波动性呈现双向 波动；而当未来行业的供给曲线变换成右下图时，钢材的价格将呈现单向波 动，底部有支撑，向上高波动的特征。 图 16： 供应曲线 未来变换的方向 数据来源： Wind、 信达期货研发中心 4.4 总结 1、 行业供应 函数或者曲线是一个变化的过程：通过上面的分析及推演，钢 铁行业的生产的二元化（高炉、电炉）、原料供应的二元化（煤焦、铁矿和废 钢）导致钢铁行业的供应曲线在不同的条件下表现出多样的情形。 2、不同的供应曲线对应钢材、原料价格的波动特性的不同：当某个环节成 本边际变化量时， 其 对应商品、原料 的价格波动性 变大 。 。 3、供应曲线处于不同阶段，影响价格的核心变化将不同，我们在分析价格 时如果能结合当下供应曲线的特点就能较好的分析影响当下行业的核心变量， 从而能较好的抓住主要矛盾。 识别风险 ， 发现价值 14 / 16 钢材产业链 相关研究报告及链接： 研究报告一： 钢铁产能专题（一） 去产能政策 2020/2/10 研究报告二 ： 供应端开工率大于需求端，逢高做空 JM05 2020/2/23 研究报告 三 ： 焦化行业利润率波动特征及规律研究 2020/3/23 研究报告 四 ： 炼焦配煤供应充足，焦煤料将震荡走弱 2020/4/8 研究报告 五 ： 钢厂利润压缩，空焦化厂 利润 2020/5/29 研究报告六： 从成本利润看钢材系列之一 钢厂利润率决定因素分析 2021/1/22 动力煤 相关研究报告及链接： 研究报告一： 加快优质产能释放政策落地存在时滞、供需缺口回落价格重心下移 2019/9/3 研究报告二： 电力市场化改革对动力煤中长期价格形成较强压制 2019-11-04 研究报告三： 需求走弱、进口冲击，逢高做空 03合约 2019-12-25 研究报告四： 黑色商品春节节后提示 2020-2-12 研究报告五： 供应端恢复速度快于需求端，逢高做空 05合约 2020-2-12 研究报告六： 动力煤现货大幅下跌，止跌企稳为时尚早？ 2020-4-24 研究报告七： 现货难跌期货大幅贴水，逢低做多 09合约 2020-7-14 研究报告八： 内外价差驱动下，关注 01-03正套机会 2020-8-21 识别风险 ， 发现价值 15 / 16 【信达期货简介】 信达期货有限公司是专营国内期货业务的有限责任公司，系经中国证券监督管理委员会核发经营期货业 务许可证，浙江省工商行政管理局核准登记注册（统一社会信用代码： 913300001000226378，由信达证券股 份有限公司全资控股，注册资本 5 亿元人民币，是国内规范化、信誉高的大型期货公司之一。公司全新改版后 的新网站 将以更快捷、更丰富的信息竭诚为您提供最优的服务。公司总部设在杭州， 下设 17 家分支机构：包括深圳、金华、台州、苏州、四川、福建、宁波 7 家分公司以及上海、北京、广州、大 连、沈 阳、哈尔滨、石家庄、乐清、富阳、萧山 10 家营业部，公司将以合理的地域布局和快捷的网络系统 竭诚为各 地期货投资者服务。 【雄厚金融央企背景】 信达证券的主要出资人及控股股东是中国信达资产管理股份有限公司。中国信达资产管理股份有限公司的 前身是中国信达资产管理公司，成立于 1999 年 4 月 19 日，是经国务院批准，为化解金融风险，支持国企改 革，由财政部独家出资 100 亿元注册成立的第一家金融资产管理公司。 2010 年 6 月，在大型金融资产管理公司 中，中国信达率先进行股份制改造， 2012 年 4 月，首家引进战略投资者，注册资本 365.57 亿元人民币。 2013 年 12 月 12 日，中国信达在香港联交所主板挂牌上市，成为首家登陆国际资本市场的中国金融资产管理公司。 【全国分支机 构】 识别风险 ， 发现价值 16 / 16 【全国分支机构】 分 公 司 金华 浙江省金华市中山路 331 号海洋大厦 8 楼 801-810 0579-82300876 台州 浙江省台州市路桥区路北街道双水路 669 号华能国际 10-2 室 0576-82921160 深圳 深圳市福田区福田街道福安社区民田路 171 号新华保险大厦 2305A 0755-83739066 苏州 苏州工业园区星桂街 33 号凤凰国际大厦 2311 室 0512-62732060 四川 成都市青羊区横小南街 8 号 1 栋 1 单元 15 层 21 号、 22 号、 23 号 028-85597078 福建 厦门市思明区湖滨南路 357-359 号海晟国际大厦 11 层 1101 单元 0592-5150160 宁波 浙江省宁波市鄞州区姚隘路 796 号 9 楼 9-3-2、 9-4 室 0574-28839988 营 业 部 北京 北京市朝阳区和平街东土城路 12 号院 3 号楼怡和阳光大厦 C 座 1606 室 010-64101771 上海 中国（上海）自由贸易试验区民生路 118 号 2201A 021-58307723 广州 广州市天河区体育西路 189 号 20A2 020-89814589 沈阳 沈阳市皇姑区黑龙江街 25 号 4 层 024-31061955 哈尔滨 黑龙江省哈尔滨南岗集中区长江路 157 号欧倍德中心 4 层 18 号 0451-87222486 石家庄 河北省石家庄市平安南大街 30 号万隆大厦 5 层 0311-89691960 大连 辽宁省大连市沙河口区会展路 129 号大连国际金融中心 A 座 2408 房间 0411-84807776 乐清 浙江省温州市乐清市城东街道旭阳路 6688 号总部经济园 2 幢 803-1 室 0577-27868777 富阳 浙江省杭州市富阳区富春街道江滨西大道 57 号 1002 室 0571-23255888 临安 浙江省临安市钱王大街 392 号钱王商务大厦 8 楼 0571-63708180 萧山 浙江省杭州市萧山区北干街道金城路 358 号蓝爵国际中心 5 幢 3903-2 室 0571-82752636 【重要声明】 报告中的信息均来源于公开可获得的资料，信达期货有限公司力求准确可靠，但对这些信息的准确性及完 整性不做任何保证，据此投资，责任自负。 本报告不构成个人投资建议，也没有考虑到个别客户特殊的投资 目标、财政状况或需要。客户应考虑本报告中的任何意见或建议是否符合其特定情况。期市有风险，入市需 谨慎。 未 经信达期货有限公司授权许可，任何引用、转载以及向第三方传播本报告的行为均可能承担法律责任。