• ThuanLoiBP

Dự báo giá viên nén gỗ công nghiệp – Mô hình tính toán giá cả trong tương lai

FutureMetrics đã phát triển một mô hình toàn diện để ước tính chi phí sản xuất và vận chuyển viên nén gỗ từ tất cả các khu vực sản xuất chính đến các cảng nước ngoài của người dùng cuối.

Mô hình của chúng tôi cung cấp cái nhìn sâu sắc có giá trị về chi phí và giá cả trong tương lai cho các viên nén gỗ công nghiệp và rủi ro dòng tiền tiềm ẩn liên quan đến sự không chắc chắn của các chi phí đó. Điều quan trọng là phải phân tích dòng tiền và chi phí của chuỗi cung ứng viên nén để hiểu rõ hơn về động lực giá trong các thỏa thuận bao tiêu dài hạn. Mô hình FutureMetrics, cung cấp cái nhìn sâu sắc về các thành phần của tổng chi phí của viên nén gỗ công nghiệp được chuyển đến cảng nước ngoài.


Việc phân tích các kết quả đầu ra của mô hình cung cấp thông tin rất quan trọng đối với các nhà sản xuất viên nén, người mua, thương nhân, nhà cung cấp và các bên tài chính liên quan trong ngành sản xuất viên gỗ. Bài viết này mô tả mô hình và một số hiểu biết mà việc phân tích có thể cung cấp.

Giá lịch sử dùng để tính toán cho mô hình

FutureMetrics đã ước tính giá CIF viên nén gỗ trong lịch sử từ dữ liệu thương mại quốc tế. Tổng hợp lại, dữ liệu về giá trị và số lượng của viên nén gỗ nhập khẩu cung cấp cái nhìn sâu sắc về giá thực tế mà người mua đang trả cho nhiên liệu viên nén. Bởi vì hầu hết các giao dịch quốc tế về viên nén đều theo hợp đồng dài hạn, thay vì trên thị trường giao ngay, giá chúng tôi tính toán phản ánh giá trị thanh toán bù trừ trên thị trường dài hạn.


Giá viên nén hợp đồng dài hạn dựa trên thỏa thuận bảo đảm sự bền vững cho cả hai bên. Những mức giá này không bị ảnh hưởng bởi sự mất cân đối cung và cầu ngắn hạn. Mặc khác, giá viên nén giao ngay bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi sự mất cân đối cung và cầu ngắn hạn. Nếu thị trường trong tình trạng dư thừa, giá sẽ giảm. Nếu thị trường trong tình trạng thừa cầu, giá sẽ tăng. Do có một tỷ lệ lớn trong toàn bộ thị trường là theo hợp đồng dài hạn, nên khối lượng trên thị trường giao ngay hạn chế sẽ biến động nhiều hơn vì nó phản ánh hầu hết sự mất cân đối cung và cầu ngắn hạn.


Trong mô hình này, FutureMetrics đã ước tính giá CIF cho một số điểm đến phổ biến bao gồm ARAP, Vương quốc Anh, Hàn Quốc và Nhật Bản. Các ước tính giá CIF Nhật Bản và Vương quốc Anh được hiển thị trong các biểu đồ dưới đây. Lưu ý rằng trọng số trung bình xem xét thị phần của các nước xuất khẩu.


Đối với nhập khẩu viên nén của Nhật Bản, Canada và Việt Nam chiếm lĩnh thị trường. Dữ liệu gần đây nhất cho đến tháng 7 năm 2018 cho thấy thị phần trung bình sáu tháng của Canada là khoảng 70%.


Đối với nhập khẩu viên của Vương quốc Anh thì Hoa Kỳ, Canada và các nước Baltic chiếm ưu thế. Thị phần trung bình trong sáu tháng của Hoa Kỳ là 61,5%, đối với Canada là 20,8% và đối với các nước vùng Baltic là khoảng 11%, phần còn lại đến từ Nga, Bồ Đào Nha và gần đây là Brazil.

Vì dữ liệu thương mại bao gồm viên nén nhập khẩu theo giá giao ngay, những nhà xuất khẩu khối lượng thấp như Nga, đã giao dịch gần như hoàn toàn theo giá giao ngay, sẽ thể hiện biến động giá cao hơn. Đường trung bình động ba tháng và xu hướng dịch chuyển ra ngoài hầu hết sự biến động đó.


Trong nhiều năm qua, dựa trên phân tích này, giá bán trung bình dài hạn giao cho Nhật Bản là từ $ 170 đến $ 180 với xu hướng tăng lên khi giá viên nén Việt Nam có xu hướng tăng (3).Biểu đồ thứ hai trên trang tiếp theo cho thấy viên nén được nhập khẩu vào Vương quốc Anh có giá từ $ 180 đến $ 190 mỗi tấn.

Nếu chúng ta so sánh giá trong các biểu đồ trên, chủ yếu dựa trên các hợp đồng dài hạn, với giá giao ngay từ chỉ số giá CIF của Argus Biomass (hiển thị trong biểu đồ trên trang tiếp theo), chúng ta có thể thấy sự biến động tăng lên, như đã lưu ý ở trên, bởi vì giá giao ngay bị ảnh hưởng bởi sự mất cân đối ngắn hạn trong cung và cầu. Từ năm 2015 đến hầu hết năm 2017, thị trường giao ngay trong tình trạng dư thừa nguồn cung. Tuy nhiên, năm 2018 nhu cầu về viên đã bắt kịp nguồn cung, thu hẹp khoảng cách giữa giá bán dài hạn và giá giao ngay.

Mô hình

Mục tiêu của mô hình là tái tạo lại giá ước tính của viên nén và sau đó, dựa trên các thông số kinh tế vĩ mô đơn thuần để dự báo giá trong tương lai. Một trong những động lực quan trọng của các ước tính dự báo là chi phí nhiên liệu diesel được sử dụng trong thu hoạch và vận chuyển lâm sản đến các nhà máy sản xuất viên nén cũng như việc vận chuyển viên đến các bến cảng. Chi phí nhiên liệu cho vận chuyển của Bunker cũng có ảnh hưởng, nhưng tác động thấp hơn đáng kể so với thay đổi giá nhiên liệu đối với chi phí thu hoạch và vận chuyển nội địa. Sử dụng dự báo giá xăng dầu (4) và các giá trị đã biết hoặc dự kiến ​​cho các thành phần khác của chuỗi cung ứng, mô hình ước tính chi phí trong tương lai để sản xuất và cung cấp viên nén.


Phân tích giả định rằng thị trường đó không ở trong tình trạng cung hoặc cầu dư thừa. Trong ngắn hạn, có thể có sự mất cân đối giữa cung và cầu sẽ ảnh hưởng đến giá giao ngay. Tuy nhiên, chi phí nội tại của việc sản xuất và cung cấp các viên, bao gồm cả lợi nhuận tiêu biểu, sẽ xác định giá thị trường cung cấp cho các hợp đồng dài hạn.


Phương pháp này bao gồm việc phát triển một số mô hình con cho từng thành phần chính chi phí viên nén:

• Chi phí gỗ giao cho nhà máy viên nén

• Chi phí sản xuất của nhà máy (không bao gồm chi phí gỗ) cộng với biên lợi nhuận (được tính bằng EBITDA (5) mỗi tấn)

• Chi phí vận chuyển nội địa từ nhà máy đến cảng, chi phí lưu trữ và chi phí xếp hàng cảng, • Chi phí hàng hải.


Mô hình chi phí gỗ bắt đầu với chi phí cưa cắt, sau đó là thiết bị, nhân công và vận chuyển và giao hàng. Mô-đun thu hoạch xem xét các loại thiết bị và lao động được sử dụng để thu hoạch và khai thác. Trong mô-đun giao gỗ, đầu vào là chi phí nhiên liệu và chi phí vận chuyển trên bốn loại đường từ trong rừng đến đường cao tốc. Việc sử dụng và chi phí nhiên liệu diesel là một thành phần lớn trong tổng chi phí khai thác và giao gỗ. Nếu nhà máy viên nén chỉ sử dụng phần còn lại của xưởng cưa, thì mô hình cho thấy rằng xưởng cưa đã hấp thụ phần lớn chi phí giao hàng và khai thác gỗ tròn.


Chi phí sản xuất là chi phí nghiền nguyên liệu gỗ chuyển đổi thành viên nén gỗ. Chi phí này bao gồm tiền điện, nhân công và các chi phí vận hành liên tục khác như bảo trì và sửa chữa thiết bị.

Chi phí sản xuất thay đổi dựa trên quy mô, khu vực, thiết kế và thiết bị. Tối ưu hóa chi phí sản xuất nằm trong tầm kiểm soát của nhà sản xuất viên nén. Các nhà máy vận hành tốt với thiết bị tốt và thiết kế tốt sẽ có ít kilowatt giờ điện sử dụng trên mỗi tấn được sản xuất, ít giờ công lao động, và chi phí sửa chữa và bảo trì mỗi tấn thấp hơn. Các nhà máy viên nén có tỷ lệ sử dụng nguyên liệu còn lại của xưởng cưa cao hơn so với các nhà máy sản xuất từ gỗ dăm và gỗ tròn cũng sẽ có chi phí sản xuất thấp hơn.


Biên độ lợi nhuận dựa trên giá trị lịch sử cho EBITDA/tấn. EBITDA / tấn sẽ thay đổi theo chi phí và giá cả, nhưng nhìn chung nó phải ở mức trên 20 đô la/tấn hoặc có nguy cơ dòng tiền không đủ để duy trì hoạt động. Tỷ suất lợi nhuận của các nhà sản xuất viên nén và khách hàng của họ (các nhà sản xuất điện) có sự liên kết ngược nhau. Nếu chi phí sản xuất và phân phối viên nén tăng lên, thì lợi nhuận của các nhà sản xuất viên nén sẽ phải giảm hoặc nếu giá tăng để đáp ứng với chi phí cao hơn, tỷ suất lợi nhuận của nhà sản xuất điện sẽ giảm. Cả hai bên hy vọng sẽ tham gia vào các thỏa thuận dài hạn để hỗ trợ lợi nhuận của họ.


Đối với vận chuyển nội địa từ nhà máy đến cảng, chi phí cho mỗi tấn-km được tính dựa trên một số đầu vào. Mô-đun vận chuyển nội địa có thể ước tính chi phí cho đường sắt, xe tải hoặc sà lan (hoặc kết hợp của những người đó). Các yếu tố khác bao gồm chất lượng đường và đường cao tốc cho xe tải.

Chi phí lưu trữ và chi phí xếp hàng dựa trên tỷ lệ nhân công bốc xếp, chi phí khấu hao của cơ sở hạ tầng lưu trữ và chi phí xuống hàng. Khối lượng đi qua cảng càng cao và hiệu quả của các hệ thống xuống hàng càng tốt, chi phí cho mỗi tấn càng thấp.


Để ước tính chi phí vận chuyển, FutureMetrics đã sử dụng giá cước vận chuyển nhiều năm từ năm tuyến khác nhau và hai kích cỡ tàu từ Báo cáo thị trường sinh khối của Argus và thực hiện phân tích hồi quy dựa trên giá dầu, quãng đường di chuyển, kích cỡ tàu, thời gian vận chuyển, thời gian xếp/dỡ hàng và một vài thông số khác.


Đầu ra của phép tính hồi quy cung cấp một tập hợp các hệ số mạnh mẽ để ước tính chi phí vận chuyển dài hạn và sự không chắc chắn của các dự báo đó.Các biểu đồ bên dưới hiển thị chi phí vận chuyển thực tế từ các cảng đi khác nhau đến ARA và ước tính mô hình của chi phí vận chuyển dựa trên các biến độc lập trong phân tích hồi quy.

FutureMetrics đã bổ sung sự điều chỉnh mức giá vận chuyển mỗi tấn của Tổ chức Hàng hải Quốc tế (IMO) thực hiện từ ngày 1/1/2020. Việc điều chỉnh dựa trên khoảng cách di chuyển và do đó chi phí tăng trên mỗi tấn cho việc tuân thủ tăng với khoảng cách xa hơn (6).


Chi phí vận chuyển dao động theo thời gian dựa trên cung-cầu tàu vận chuyển. Do phải mất một thời gian dài để xây dựng năng lực vận chuyển mới và xu hướng vượt quá khả năng duy trì dịch vụ, giá vận chuyển vượt qua giá thanh toán thị trường dài hạn khi tốc độ tăng trưởng kinh tế thay đổi. Mô hình giả định rằng giá vận chuyển có xu hướng theo giá trung bình dài hạn cho từng loại tàu. Có khả năng giá vận chuyển sẽ cao hơn hoặc thấp hơn giá trung bình dài hạn. Sự không chắc chắn đó được ghi lại trong hàm xác suất được sử dụng trong mô phỏng được mô tả chi tiết hơn dưới đây.


Đối với các cảng đi ngoài Mỹ, tỷ giá hối đoái để chuyển đổi sang giá trị đồng đô la Mỹ là vấn đề. Thay vì cố gắng dự báo tỷ giá hối đoái, phân tích này giả định rằng tỷ giá hối đoái có xu hướng ngang giá sức mua (7) (PPP) trong 5 năm tới. Tỷ giá cơ sở trong quý đầu tiên của dự báo là tỷ giá hối đoái hiện tại. Tỷ giá hối đoái cho phép thay đổi xung quanh tỷ giá ngang giá sức mua (PPP) trong mô phỏng.


Có một số thông số đầu vào khác bao gồm tỷ lệ lạm phát.

FutureMetrics đã đo lường mức độ biến động tiềm năng thực tế và ước tính của các yếu tố đầu vào cho mô hình và đã phát triển các phân phối xác suất cho các đầu vào đó. Điều đó cho phép một loạt mô phỏng Monte Carlo (8). Các phạm vi năng suất mô phỏng cho các dự báo giá được hiển thị trong ví dụ dưới đây (9). Mô phỏng Monte Carlo cung cấp một cơ sở để hiểu những rủi ro liên quan đến việc sản xuất và cung cấp viên nén. Như được chỉ ra dưới đây, các khu vực chính trong chuỗi cung ứng có ảnh hưởng mạnh mẽ đến chi phí của viên nén có thể được xác định và, trong nhiều trường hợp, được kiểm soát và cải thiện để giảm thiểu rủi ro nói chung.


Kết quả phân tích cho nhà sản xuất giả thuyết này

Kết quả của mô hình giả thuyết về giá dự kiến của viên nén được sản xuất ở phía đông nam Hoa Kỳ và được vận chuyển từ Savannah, Georgia đến cảng Immingham, Vương quốc Anh được hiển thị trong biểu đồ dưới đây.Sau đó, kết quả mô phỏng sẽ được hiển thị và thảo luận.

Giá giao hàng dự kiến sẽ được hiển thị trong biểu đồ tiếp theo.

Mỗi thành phần trong tổng chi phí được xây dựng trong biểu đồ trên có một nền tảng xác suất dựa trên thực tế lịch sử và ước tính biến động chi phí trong tương lai. Chi phí cho mỗi quý được hiển thị trong hai biểu đồ trên là giá trị trung bình phân phối xác suất của chi phí tiềm năng.


Ví dụ, trong Q4 2018 giá viên nén được vận chuyển từ phía đông nam Hoa Kỳ đến Immingham, UK trên một tàu 45.000 tấn, việc phân phối giá CIF có thể có từ 10.000 lần lặp mô phỏng được trình bày dưới đây.

Biểu đồ cho thấy có 90% khả năng chi phí giao hàng thực tế sẽ rơi vào khoảng từ 184 đến 204 đô la mỗi tấn. Thành phần chi phí vận chuyển trong ước tính Q4 2018 được hiển thị trong biểu đồ tiếp theo.


Một biến trong mô hình tổng chi phí đã xây dựng có thể điều chỉnh trong thời gian thực là EBITDA/tấn. Trong khi các nhà sản xuất viên có EBITDA/tấn mục tiêu, những thay đổi về chi phí nằm ngoài tầm kiểm soát của nhà sản xuất, với mức giá tương đối cố định trên mỗi tấn được thanh toán tại cảng nước ngoài, sẽ được đệm bằng cách tăng hoặc giảm biên độ dòng tiền.


Để nắm bắt sự không chắc chắn này, đầu ra của mô hình dựa trên EDBITA/tấn dự kiến được tạo bởi phân phối xác suất tam giác đơn giản như trong biểu đồ tiếp theo. Sản lượng EBIDTA/tấn cho mỗi quý được điều chỉnh theo tỷ lệ lạm phát giá hàng năm giả định.

Phân tích mô phỏng cho phép kiểm tra làm thế nào các biến đầu vào khác nhau ảnh hưởng đến tính biến thiên của tổng dự toán chi phí được phân phối. Những yếu tố đầu vào mang lại sự thay đổi cao cho tổng chi phí được giao có thể được hiểu là thêm rủi ro vào giá trị thực tế của EBITDA / tấn.


Các yếu tố đầu vào có tác động mạnh nhất đến kết quả phân phối được hiển thị trong biểu đồ lốc xoáy của Lốc xoáy bên dưới. Các thanh ngang cho thấy tác động đến giá trung bình từ những thay đổi trong các đầu vào quan trọng khi chúng chuyển từ giá trị thấp nhất sang cao nhất.

Khoảng cách vận chuyển đối với nguyên liệu cho viên nén có tác động mạnh mẽ đến chi phí gỗ được giao cho nhà máy sản xuất viên nén sử dụng gỗ tròn và/hoặc dăm gỗ. Chi phí gỗ là yếu tố ảnh hưởng lớn nhất trong tổng chi phí sản xuất viên nén. Tối ưu hóa chi phí cung cấp nguyên liệu cho nhà máy viên nén là một phần quan trọng của việc có và duy trì cấu trúc chi phí cạnh tranh.


Thanh màu xanh lá cây cung cấp một số dấu hiệu về khả năng của nhà sản xuất sẽ thay đổi chi phí bên ngoài thấp hơn hoặc cao hơn biên độ dòng tiền hoạt động. EBITDA/tấn thấp hơn có thể không phải là lựa chọn tự nguyện của nhà sản xuất (trừ khi họ cố tình đưa ra mức giá thấp hơn để giành thị phần), nhưng nó có tác dụng ổn định tổng chi phí được giao nếu các đầu vào khác chuyển sang phía bên phải của đồ thị lốc xoáy. Tác động của chi phí nhiên liệu diesel đối với chi phí nguyên liệu gỗ rõ ràng là một tác động bên ngoài mà các nhà sản xuất viên không kiểm soát được.


Nhưng các nhà sản xuất viên có quyền kiểm soát thanh màu xanh. Thanh màu xanh cho thấy làm thế nào, nếu nhà sản xuất có thể cải thiện hiệu quả của nhà máy (ví dụ, hoạt động và sản lượng phù hợp hơn), thì họ có thể ổn định các tác động của việc tăng chi phí khác nằm ngoài tầm kiểm soát của họ. Hoặc, với chi phí sản xuất được cải thiện, nếu chi phí đầu vào khác vẫn ổn định, họ có thể hạ giá viên nén và duy trì mức lợi nhuận. Hiệu quả của việc sản xuất ảnh hưởng đến đường cơ sở chi phí chuyển đổi thay đổi theo vị trí. Đối với mỗi quốc gia/khu vực sản xuất chính, chi phí lao động, chi phí nguyên liệu và đặc điểm, chi phí điện năng và chi phí tuân thủ môi trường sẽ khác nhau. Trong ví dụ này, chi phí phía đông nam Hoa Kỳ là cơ sở.


Phần kết luận

Hiểu biết sâu sắc về các thành phần của tổng chi phí sản xuất viên nén gỗ công nghiệp được chuyển đến cảng nước ngoài là rất quan trọng đối với các bộ phận của nhà sản xuất viên nén, người mua viên nén và các đơn vị có liên quan đến tài chính của dự án sản xuất hoặc tiêu thụ viên nén .


Mô hình được mô tả trong bài này cung cấp những hiểu biết sâu sắc. Như đã lưu ý ở trên, mỗi dự án sẽ có các đặc điểm duy nhất khiến chi phí tăng. Trong ví dụ này, trừ khi giá dầu không tuân theo quỹ đạo tăng được dự báo bởi EIA và tỷ lệ lạm phát chi phí chung nằm dưới mức giả định trong ví dụ này (2,0% mỗi năm) và nếu nhà sản xuất không thể giảm chi phí nguyên liệu và/hoặc cải thiện chi phí sản xuất thì giá viên nén gỗ công nghiệp có thể sẽ ở mức trên 250 đô la/tấn vào năm 2030.


136 views