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全球半导体市场景气度分析和预测方法初探

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发表时间:2022-12-20 11:39作者:XCCK
全球半导体市场景气度分析和预测方法初探
scientific innovation

根据美国半导体工业协会(SIA)公布的数据,全球半导体器件的销售额从1977年的38亿美金发展到2021年的5431亿美金,差不多涨了140多倍。而同期全球GDP的规模大概是扩大到了原先13倍的样子。


上图是1977年到2021年全球半导体器件市场规模和GDP的数据对比。可以看出,两者呈现的变化趋势都接近指数增长。

我们将两组数据取对数以后分别观察,可以发现两者分别在1994~1995年和2010的时间点上出现比较明显的转折点。


半导体器件销售额:在1994年之前,其年均增长率超过20%;而从1995年开始至今,其年均增长大约是5.5%的样子。这个转折点左右的斜率变化非常明显。


    全球GDP:在2010年之前,其年均增长率起伏变化较大,但总体年均增长率大约为6.3%;而在2010年以后,该值降到了约2.5%以下的样子,且起伏变化较小。


     所以,将半导体器件销售额除以GDP数据获得占比值以后,可以获得以下的占比变化趋势图:


非常明显,占比值在前述的两个转折点上都发生了较为明显的趋势变化。由此,我们可以将1977年至今的数据变化分为三个阶段:


    阶段一/暴增期(1977~1994):此阶段中,由于半导体产业刚刚兴起,迅速填补着市场需求的空白,所以整体呈现井喷式的暴增。


    阶段二/稳定期(1995~2009):当器件销售额占总GDP的比例达到约0.45%左右的时候,其市场迅速切换到了饱和状态,所以器件市场的总体增量几乎和GDP的发展基本保持一致,所以除了2000年的IT泡沫期以外,阶段内其余时间占比值大体稳定在应该固定范围内。


    阶段三/增长期(2010以后):随着智能手机的出现并普及,移动互联网带动了整个信息产业的巨大发展,这也给上游的硬件、尤其是芯片行业带来的巨大的额外市场空间,使得半导体器件市场的发展速度再次大幅度跑赢了GDP增速。


由于半导体市场在不同阶段中的发展形态都有着各自不同的原因和逻辑,所以我们在研究其规律的时候也应该区分阶段地加以研究。


    在下一章中,本文会针对当前阶段(第三阶段)的数据进行详细探讨,研究其景气度的指标以及发展趋势定量预测的可行性和具体方法。


半导体市场景气度指标量化方法


     如下图所示,我们将第三阶段、也就是2010年至今(2022年7月)的数据进行单独分析。假设全球半导体器件的销售额大体以一条指数曲线为中心起伏变化。


于是在对数值取对数后,可以求得其回归均值线以及标准方差σ。映射回原数据后,可以得到指数形态的趋势参考线。在下图中,中央的粗虚线是销售额的理想期望值(后简称期望值),而上下4根细虚线分别是偏差正太分布的1σ和2σ位置线。

在目标的阶段内(2010~至今),期望值的年增长率是5.9%。也就是说,在排除各种短期影响干扰的前提下,当前半导体器件销售额应该是以每年5.9%的速度稳定增长。因此,实际数值和期望值之间的偏差就可以用来作为判断当前行业景气度的指标。


我们将对数域下,每个月的实际销售额数据和期望值数据相见可以得到偏差值。再将偏差值除以方差σ获得的比例值就可以作为宏观状态下半导体器件市场景气度的具体指标,后简称宏观景气度。


不过为了对销售额数据在较短期间的起伏变化做定量分析,我们选择用年同比增量百分比值(YOY)作为计算的依据。如下图所示,该数据反应了销售额数据在一年固定的短期时间内变化的幅度。


    不过考虑到用传统方法计算YOY的时候,是以去年一个月的数据为基准计算的,该月数据如果和临近数据发生波动会对计算结果产生较大干扰,所以我们尝试采用以去年同期月份为中心的N个月份数据平均值作为基准参考,以消除噪声影响。下图是不同N值下的YOY数值。

由图可知,当N取不同值时,年同比增长率(YOY)的计算结果是略有不同的。综合考虑各种因素,我们选择用N=9时的YOY数据来计算短期景气度指标。


我们将YOY数值减去其整个周期内的平均值(约6.74%)后再除以方差值(约11.17%),就可以得到短期景气度指标,后简称短期景气度。


经过以上处理,我们就可以得到半导体器件销售额的宏观景气度和短期景气度两个重要指标(见下图)。


     根据美国半导体工业协会(SIA)公布的数据,全球半导体器件的销售额从1977年的38亿美金发展到2021年的5431亿美金,差不多涨了140多倍。而同期全球GDP的规模大概是扩大到了原先13倍的样子。


    上图是1977年到2021年全球半导体器件市场规模和GDP的数据对比。可以看出,两者呈现的变化趋势都接近指数增长。



     我们将两组数据取对数以后分别观察,可以发现两者分别在1994~1995年和2010的时间点上出现比较明显的转折点。

    半导体器件销售额:在1994年之前,其年均增长率超过20%;而从1995年开始至今,其年均增长大约是5.5%的样子。这个转折点左右的斜率变化非常明显。


    全球GDP:在2010年之前,其年均增长率起伏变化较大,但总体年均增长率大约为6.3%;而在2010年以后,该值降到了约2.5%以下的样子,且起伏变化较小。


     所以,将半导体器件销售额除以GDP数据获得占比值以后,可以获得以下的占比变化趋势图:


   非常明显,占比值在前述的两个转折点上都发生了较为明显的趋势变化。由此,我们可以将1977年至今的数据变化分为三个阶段:


    阶段一/暴增期(1977~1994):此阶段中,由于半导体产业刚刚兴起,迅速填补着市场需求的空白,所以整体呈现井喷式的暴增。


    阶段二/稳定期(1995~2009):当器件销售额占总GDP的比例达到约0.45%左右的时候,其市场迅速切换到了饱和状态,所以器件市场的总体增量几乎和GDP的发展基本保持一致,所以除了2000年的IT泡沫期以外,阶段内其余时间占比值大体稳定在应该固定范围内。


    阶段三/增长期(2010以后):随着智能手机的出现并普及,移动互联网带动了整个信息产业的巨大发展,这也给上游的硬件、尤其是芯片行业带来的巨大的额外市场空间,使得半导体器件市场的发展速度再次大幅度跑赢了GDP增速。


由于半导体市场在不同阶段中的发展形态都有着各自不同的原因和逻辑,所以我们在研究其规律的时候也应该区分阶段地加以研究。


    在下一章中,本文会针对当前阶段(第三阶段)的数据进行详细探讨,研究其景气度的指标以及发展趋势定量预测的可行性和具体方法。


半导体市场景气度指标量化方法


     如下图所示,我们将第三阶段、也就是2010年至今(2022年7月)的数据进行单独分析。假设全球半导体器件的销售额大体以一条指数曲线为中心起伏变化。


于是在对数值取对数后,可以求得其回归均值线以及标准方差σ。映射回原数据后,可以得到指数形态的趋势参考线。在下图中,中央的粗虚线是销售额的理想期望值(后简称期望值),而上下4根细虚线分别是偏差正太分布的1σ和2σ位置线。


在目标的阶段内(2010~至今),期望值的年增长率是5.9%。也就是说,在排除各种短期影响干扰的前提下,当前半导体器件销售额应该是以每年5.9%的速度稳定增长。因此,实际数值和期望值之间的偏差就可以用来作为判断当前行业景气度的指标。


我们将对数域下,每个月的实际销售额数据和期望值数据相见可以得到偏差值。再将偏差值除以方差σ获得的比例值就可以作为宏观状态下半导体器件市场景气度的具体指标,后简称宏观景气度。


不过为了对销售额数据在较短期间的起伏变化做定量分析,我们选择用年同比增量百分比值(YOY)作为计算的依据。如下图所示,该数据反应了销售额数据在一年固定的短期时间内变化的幅度。


不过考虑到用传统方法计算YOY的时候,是以去年一个月的数据为基准计算的,该月数据如果和临近数据发生波动会对计算结果产生较大干扰,所以我们尝试采用以去年同期月份为中心的N个月份数据平均值作为基准参考,以消除噪声影响。下图是不同N值下的YOY数值。


由图可知,当N取不同值时,年同比增长率(YOY)的计算结果是略有不同的。综合考虑各种因素,我们选择用N=9时的YOY数据来计算短期景气度指标。


我们将YOY数值减去其整个周期内的平均值(约6.74%)后再除以方差值(约11.17%),就可以得到短期景气度指标,后简称短期景气度。


经过以上处理,我们就可以得到半导体器件销售额的宏观景气度和短期景气度两个重要指标(见下图)。


    根据美国半导体工业协会(SIA)公布的数据,全球半导体器件的销售额从1977年的38亿美金发展到2021年的5431亿美金,差不多涨了140多倍。而同期全球GDP的规模大概是扩大到了原先13倍的样子。


    上图是1977年到2021年全球半导体器件市场规模和GDP的数据对比。可以看出,两者呈现的变化趋势都接近指数增长。



我们将两组数据取对数以后分别观察,可以发现两者分别在1994~1995年和2010的时间点上出现比较明显的转折点。

半导体器件销售额:在1994年之前,其年均增长率超过20%;而从1995年开始至今,其年均增长大约是5.5%的样子。这个转折点左右的斜率变化非常明显。


全球GDP:在2010年之前,其年均增长率起伏变化较大,但总体年均增长率大约为6.3%;而在2010年以后,该值降到了约2.5%以下的样子,且起伏变化较小。


所以,将半导体器件销售额除以GDP数据获得占比值以后,可以获得以下的占比变化趋势图:


非常明显,占比值在前述的两个转折点上都发生了较为明显的趋势变化。由此,我们可以将1977年至今的数据变化分为三个阶段:


阶段一/暴增期(1977~1994):此阶段中,由于半导体产业刚刚兴起,迅速填补着市场需求的空白,所以整体呈现井喷式的暴增。


阶段二/稳定期(1995~2009):当器件销售额占总GDP的比例达到约0.45%左右的时候,其市场迅速切换到了饱和状态,所以器件市场的总体增量几乎和GDP的发展基本保持一致,所以除了2000年的IT泡沫期以外,阶段内其余时间占比值大体稳定在应该固定范围内。


阶段三/增长期(2010以后):随着智能手机的出现并普及,移动互联网带动了整个信息产业的巨大发展,这也给上游的硬件、尤其是芯片行业带来的巨大的额外市场空间,使得半导体器件市场的发展速度再次大幅度跑赢了GDP增速。


由于半导体市场在不同阶段中的发展形态都有着各自不同的原因和逻辑,所以我们在研究其规律的时候也应该区分阶段地加以研究。


    在下一章中,本文会针对当前阶段(第三阶段)的数据进行详细探讨,研究其景气度的指标以及发展趋势定量预测的可行性和具体方法。

半导体市场景气度指标量化方法

如下图所示,我们将第三阶段、也就是2010年至今(2022年7月)的数据进行单独分析。假设全球半导体器件的销售额大体以一条指数曲线为中心起伏变化。

于是在对数值取对数后,可以求得其回归均值线以及标准方差σ。映射回原数据后,可以得到指数形态的趋势参考线。在下图中,中央的粗虚线是销售额的理想期望值(后简称期望值),而上下4根细虚线分别是偏差正太分布的1σ和2σ位置线。


在目标的阶段内(2010~至今),期望值的年增长率是5.9%。也就是说,在排除各种短期影响干扰的前提下,当前半导体器件销售额应该是以每年5.9%的速度稳定增长。因此,实际数值和期望值之间的偏差就可以用来作为判断当前行业景气度的指标。


我们将对数域下,每个月的实际销售额数据和期望值数据相见可以得到偏差值。再将偏差值除以方差σ获得的比例值就可以作为宏观状态下半导体器件市场景气度的具体指标,后简称宏观景气度。


不过为了对销售额数据在较短期间的起伏变化做定量分析,我们选择用年同比增量百分比值(YOY)作为计算的依据。如下图所示,该数据反应了销售额数据在一年固定的短期时间内变化的幅度。


不过考虑到用传统方法计算YOY的时候,是以去年一个月的数据为基准计算的,该月数据如果和临近数据发生波动会对计算结果产生较大干扰,所以我们尝试采用以去年同期月份为中心的N个月份数据平均值作为基准参考,以消除噪声影响。下图是不同N值下的YOY数值。


由图可知,当N取不同值时,年同比增长率(YOY)的计算结果是略有不同的。综合考虑各种因素,我们选择用N=9时的YOY数据来计算短期景气度指标。


我们将YOY数值减去其整个周期内的平均值(约6.74%)后再除以方差值(约11.17%),就可以得到短期景气度指标,后简称短期景气度。


经过以上处理,我们就可以得到半导体器件销售额的宏观景气度和短期景气度两个重要指标(见下图)。


具体而言,宏观景气度反应了当前销售额数值相对与宏观预期的差异,数值为正时表示行业景气,为负值时表示行业萧条。数值绝对值越大,说明景气度/萧条度越剧烈;而短期景气度反应了市场在最近一年的变化情况,增长率是高于还是低于历代平均水平。


半导体市场景气度指标规律探讨

当我们将半导体器件销售额原始数据和其两个景气度指标放在一起,可以观察到其中的一些规律:

当行业在一段较长时间内稳定处于正常水平(实际销售额和期望值大体一致,比如2012到2015年之间),宏观景气


End

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