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昨日行业协会传递重大钻研成就厄尔尼诺景象下，哪些资产将受益？，很欣喜为您解答这个问题，让我来助您具体注明一下:官方服务专线，支持多品牌报建

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全球服务区域:蓟州区东施古镇黑龙江省绥化市明水县哈密市伊吾县平凉市行唐县龙州镇黑龙江省绥化市明水县四川省甘孜藏族自治州九龙县山东省濮阳市张家界市龙子湖区江西省曲靖市宜丰县平山县东回舍镇怀柔区龙山街路内蒙古兴安盟乌兰浩特市绵阳市利辛县西藏山南市湖北省宜昌市夷陵区张掖市东兴市山西省吕梁市中阳县武威市海城区平顶山市卫东区伊犁哈萨克自治州昭苏县阿克苏地域新和县福建省达州市建瓯市大兴区焦作市沁阳市江西省贵阳市昌江区福建省达州市鹿泉区寺家庄镇海南省中卫市江苏省宜昌市句容市巴音郭楞蒙古自治州和硕县怀柔区龙山街路青海省海南藏族自治州贵德县四川省成都市新都区内蒙古呼伦贝尔市阿荣旗江西省六盘水市上栗县黑龙江省伊春市金林区山东省焦作市茌平区江西省六盘水市上栗县山西省晋中市灵石县广东省山南市赞皇县西龙门乡贵州省安顺市普定县河东区大直沽街路重庆市县巫山县静海区大邱庄镇向阳区豆各庄地域辽宁省本溪市溪湖区山东省洛阳市东平县甘肃省陇南市焦作市山东省乌兰察布市龙口市密云区不老屯宜昌苏省南阳市江西省贵阳市昌江区岳阳市瑶海区江苏省周口市启东市山西省临汾市安泽县西藏山南市江苏省周口市启东市江苏省漯河市浦口区辽宁省大连市旅顺口区黑龙江省绥化市明水县平顶山市卫东区甘肃省陇南市武都区青海省玉树藏族自治州治多县赞皇县西龙门乡隆安县平山县岗南镇青海省海北藏族自治州门源回族自治县密云区古北口镇山东省乌兰察布市牟平区湖北省宜昌市秭归县海南省？谑忻览记愣∩侥鲜泻北省恩施土家族苗族自治州恩施市山东省呼伦贝尔市台儿庄区福建省广安市龙海市蓟州区官庄镇西藏山南市贡嘎县博尔塔拉蒙古自治州温泉县静海区西翟庄镇青海省海北藏族自治州门源回族自治县辽宁省锦州市义县银川市四川省凉山彝族自治州昭觉县定西市靖西市青秀区福建省眉山市梅列区西藏阿里地域日土县江西省贵阳市昌江区江苏省漯河市浦口区向阳区双井街路山西省吕梁市中阳县博尔塔拉蒙古自治州温泉县贵州省铜仁市玉屏侗族自治县江苏省南阳市新沂市海淀区青龙桥街路门头沟区大峪街路福建省达州市

本月行业协会披露重要信息厄尔尼诺景象下，哪些资产将受益？，很欣喜为您解答这个问题，让我来助您具体注明一下:售后服务维建中心电话，支持多渠路服务

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：厄尔尼诺景象下，哪些资产将受益？

2026年的气象变量，已经不只是形象新闻

。国度气象中心4月监测预计，2026年5月进入厄尔尼诺状态，并在夏秋季形成一次中等及以上强度的厄尔尼诺事务，至少持续至今年年底

。NOAA 5月预测也给出较高概率：2026年5月至7月发生厄尔尼诺的可能性在82%以上，持续到北半球冬季的概率为96%，11月发展成超强级此外概率超过30%

。

国盛证券分析师徐文辉等在5月20日的汇报中指出：“2026年的厄尔尼诺事务将对白糖、棕榈油、橡胶、棉花等农作物主产区造成气象扰动，或将推动上述农作物减产并进而推动价值提升

。”统一条气象链条还会传导到国内夏季用电：北旱南涝、气温上行，可能推高火电发电量和动力煤需要

。

最值妥贴心的不是“厄尔尼怕反了，商品就涨」剽么单一

。白糖还叠加了自身约6年的价值周期，2026年有周期底部迹象；棕榈油和天然橡胶往往不是立刻见顶，而是在ONI指数达峰后约4个季度、4-5个季度才出现价值高点；棉花则更受需要和库存约束，2023-2024年就出现过价值吓宗ONI达峰见顶的情况

。

所以，汗青区间最大涨幅不能直接表推成2026年的收益率

。真正必要盯的是三件事：主产区气象是否转化为内容减产，减产是否进入库存和业务环节，以及价值反映是否滞后兑现

。

这轮厄尔尼诺的概率不低，强度还有尾部风险

厄尔尼诺的界说并不复杂：当NINO3.4指数3个月滑动均匀的绝对值达到或超过0.5℃，且持续至少5个月，就可判定为一次厄尔尼诺事务

。按峰值强度划分，0.5℃至1.3℃以下为弱事务，1.3℃至2.0℃以下为中等事务，2.0℃至2.5℃以下为强事务，2.5℃及以上为超强事务

。

1980年之后，一共出现过13次厄尔尼诺事务，其中中等级别事务6次，超强事务3次

。9次中等及以上强度事务的持续功夫在7至19个月之间，根基都在北半球冬季达到峰值

。

气象影响的方向也相对清澈：东南亚、澳大利亚更容易出现高和善干旱，丛林火警风险上升；中国更容易出现北旱南涝；南美洲和北美洲南部容易出现雨涝；北美洲中西部及东部更容易出现高温

。

这诠氏缢为什么农产品、火电、煤炭会同时进入观察名单

。前者看供给扰动，后者看夏季电力需要

。

白糖不是单纯气象买卖，还踩在六年周期上

白糖是这次复盘中最特殊的一类资产

。全球白糖产地重要集中在巴西、印度、欧盟、泰国和中国五大经济体，约占全球总产量60%

。价值自身出现较显著的6年齐全周期特点

。

从前三个周期中：

2008年见底后，糖价上行至2011年，再下行至2014年；

2014年见底后，上行至2017年，再调整至2020年；

2020年见底后，上行至2023年，随后进入下行阶段，2026年已有见底迹象

。

汗青上，厄尔尼诺与白糖上行周期屡次共振

。2009-2011年区间最大涨幅约78%；2014-2016年约55%；2020-2023年约39%

。

背后的供给扰动并不抽象

。2009-2010年，巴西甘蔗压榨期遭逢湿润气象，印度因降水削减导致甘蔗单产下滑，2008/09造糖年印度糖产量同比下滑24%，2009/10造糖年持续降至1800万至1850万吨；泰国中部降雨削减，中国广西甘蔗主产区持续干旱

。

2014-2016年，巴西压榨顶峰期降雨增长，影响收榨和出糖率；印度甘蔗主产区高温干旱，2015/16造糖年糖产量同比削减9.18%，降至七年低位，并从糖净出口国转为净进口国；泰国食糖产量同比降落13%

。

但2023-2024年给了一个反例：巴西因降水充分产量大增，抵消了部门产区的减产压力，糖价也吓宗ONI指数达峰见顶

。这说领略糖的弹性大，但也更依赖主产区之间的产量对冲关系

。

棕榈油和天然橡胶更看滞后效应

棕榈油的主产区高度集中，马来西亚和印度尼西亚终年占全球产量约80%

。汗青样本中，棕榈油价值高点通常滞后于ONI指数达峰约4个季度

。

三次厄尔尼诺事务中，棕榈油期货区间最大涨幅别离为：

2009-2010年：约71%；

2014-2016年：约48%；

2023-2024年：约45%

。

2009年东南亚降雨锐减，印尼2010年棕榈油产量从预期2450万吨下调至最终2196万吨，马来西亚从预期2050万吨下调至1699万吨，这是价值反映较强的一轮

。

2014-2016年固然是超强厄尔尼诺，但棕榈油价值弹性弱于上一轮，原因在于全球豆类油脂供给宽松，欧盟、印度、中国等重要需要方进口量降落，库存累积

。2023年同样如此，马来西亚棕榈油产量不降反增，产地库存攀升，月度降雨并未显著偏低，气象冲击没有充分兑现

。

天然橡胶的厄尔尼诺特点更强，且滞后更显著

。从前五次事务中，天然橡胶价值高点通常呈此刻ONI达峰后4-5个季度

。

五轮区间最大涨幅别离为：

1997-1998年：约33%；

2002-2003年：约118%；

2009-2010年：约167%；

2014-2016年：约101%；

2023-2024年：约54%

。

橡胶主产区集中在亚太地域，天然受东南亚干旱影响

。2002-2003年，持续干旱不利于胶树成长，造成胶汁干涸，叠加全球经济增长和远期订单超卖，价值大幅上行

。2009年，ANRPC成员国天然橡胶产量为891.7万吨，同比降落3.5%

。2016年，ANRPC成员国产量为1077万吨，同比降落2.5%

。

2023-2024年这一轮，厄尔尼诺、胶树老龄化、割胶工人欠缺共同影响供给；2024年国内表产区还受到高温干旱影响，开割推动不顺

。需要端，下游轮胎企业需要不变，半钢胎出口阐发较好，价值弹性由供需两端共同放大

。

棉花的难点在于：气象利多可能被需要压住

棉花也会受厄尔尼诺影响，但价值蹊径更复杂

。全球重要产区蕴含亚太、北美、拉丁美洲和非洲，涉及中国、印度、巴基斯坦、澳大利亚、美国、巴西等

。

汗青上三次有关事务中，棉花期货区间最大涨幅别离为：

2009-2010年：约149%；

2014-2016年：约54%；

2023-2024年：约30.7%

。

2009-2010年是供需共振

。西升平洋降雨削减，南亚、东南亚和澳大利亚出现严重干旱，影响棉花种植出产；印度颁布棉花出口禁令；中国纺织服装行业触底回升

。彼时全球棉花消费量超过产量15个百分点，库存急剧降落，价值弹性被放大

。

2014-2016年则先经历库存压力

。2014/15年度全球棉花期末库存高达2353.1万吨，陆续五年增长，创1960年以来新高

。随后，需要不及带来减产，美国、澳大利亚和中国种植面积削减，厄尔尼诺又冲击新疆、印度、澳大利亚等产区，棉价在2016年3月见底后持续上涨

。

2023-2024年是另一个警示

。需要端偏弱，储蓄棉投放、进口滑准税配额发放带来供给增长，棉纱高库存压低纺纱开工负荷；供给端固然美国陆续遭逢干旱，但巴西大幅丰产，添补了部门美棉减产风险

。了局是，棉花价值吓宗ONI指数达峰见顶

。

这意味着，2026年棉花能否走出强弹性，不只看气象，还要看需要和库存是否共同

。

火电和动力煤看夏季窗口

农产品看减产，火电和动力煤看用电

。

从前2009-2010、2014-2016、2023-2024三次厄尔尼诺事务中，ONI指数上行至达峰阶段，通常在6-8月，全国火电发电量同比增长，动力煤需要也同步增长

。

逻辑并不绕：厄尔尼诺推动全球气温上升，中国夏季容易出现北旱南涝，均匀气温急剧攀升会加大用电量；水电之表，火电着力和动力煤消费随之增长

。

因而，煤炭和电力并不是农产品减产逻辑的延长，而是另一条气象传导链：高温——用电——火电——动力煤

。

买卖这条线，关键不是厄尔尼诺自身，而是减产兑现

汗青复盘给出的名单很明显：白糖、棕榈油、天然橡胶、棉花，以及煤炭、电力有关公司和行业ETF，都是2026年厄尔尼诺框架下能够跟踪的方向

。

但要预防把“厄尔尼诺”当成一键上涨按钮

。2023-2024年已经证明，同样是中等级别厄尔尼诺，白糖和棉花都可能吓宗ONI指数见顶；棕榈油也可能由于产区降雨没有显著偏低、库存累积而反映有限

。

更现实的跟踪挨次是：先看主产区气象异常，再看产量预期是否下建，随后看库存和业务流变动，最后才是价值是否进入滞后上行阶段

。

风险也不幼

。形象变动自身会扰动供给，美元流动性变动会影响大类资产阐发；更重要的是，汗青测算依赖从前样本，若是市场结构发生剧烈变动，资产阐发也会变

。

今日官方传递颁布新钻研汇报厄尔尼诺景象下，哪些资产将受益？

2026年的气象变量，已经不只是形象新闻

。国度气象中心4月监测预计，2026年5月进入厄尔尼诺状态，并在夏秋季形成一次中等及以上强度的厄尔尼诺事务，至少持续至今年年底

。NOAA 5月预测也给出较高概率：2026年5月至7月发生厄尔尼诺的可能性在82%以上，持续到北半球冬季的概率为96%，11月发展成超强级此外概率超过30%

。

国盛证券分析师徐文辉等在5月20日的汇报中指出：“2026年的厄尔尼诺事务将对白糖、棕榈油、橡胶、棉花等农作物主产区造成气象扰动，或将推动上述农作物减产并进而推动价值提升

。”统一条气象链条还会传导到国内夏季用电：北旱南涝、气温上行，可能推高火电发电量和动力煤需要

。

最值妥贴心的不是“厄尔尼怕反了，商品就涨」剽么单一

。白糖还叠加了自身约6年的价值周期，2026年有周期底部迹象；棕榈油和天然橡胶往往不是立刻见顶，而是在ONI指数达峰后约4个季度、4-5个季度才出现价值高点；棉花则更受需要和库存约束，2023-2024年就出现过价值吓宗ONI达峰见顶的情况

。

所以，汗青区间最大涨幅不能直接表推成2026年的收益率

。真正必要盯的是三件事：主产区气象是否转化为内容减产，减产是否进入库存和业务环节，以及价值反映是否滞后兑现

。

这轮厄尔尼诺的概率不低，强度还有尾部风险

厄尔尼诺的界说并不复杂：当NINO3.4指数3个月滑动均匀的绝对值达到或超过0.5℃，且持续至少5个月，就可判定为一次厄尔尼诺事务

。按峰值强度划分，0.5℃至1.3℃以下为弱事务，1.3℃至2.0℃以下为中等事务，2.0℃至2.5℃以下为强事务，2.5℃及以上为超强事务

。

1980年之后，一共出现过13次厄尔尼诺事务，其中中等级别事务6次，超强事务3次

。9次中等及以上强度事务的持续功夫在7至19个月之间，根基都在北半球冬季达到峰值

。

气象影响的方向也相对清澈：东南亚、澳大利亚更容易出现高和善干旱，丛林火警风险上升；中国更容易出现北旱南涝；南美洲和北美洲南部容易出现雨涝；北美洲中西部及东部更容易出现高温

。

这诠氏缢为什么农产品、火电、煤炭会同时进入观察名单

。前者看供给扰动，后者看夏季电力需要

。

白糖不是单纯气象买卖，还踩在六年周期上

白糖是这次复盘中最特殊的一类资产

。全球白糖产地重要集中在巴西、印度、欧盟、泰国和中国五大经济体，约占全球总产量60%

。价值自身出现较显著的6年齐全周期特点

。

从前三个周期中：

2008年见底后，糖价上行至2011年，再下行至2014年；

2014年见底后，上行至2017年，再调整至2020年；

2020年见底后，上行至2023年，随后进入下行阶段，2026年已有见底迹象

。

汗青上，厄尔尼诺与白糖上行周期屡次共振

。2009-2011年区间最大涨幅约78%；2014-2016年约55%；2020-2023年约39%

。

背后的供给扰动并不抽象

。2009-2010年，巴西甘蔗压榨期遭逢湿润气象，印度因降水削减导致甘蔗单产下滑，2008/09造糖年印度糖产量同比下滑24%，2009/10造糖年持续降至1800万至1850万吨；泰国中部降雨削减，中国广西甘蔗主产区持续干旱

。

2014-2016年，巴西压榨顶峰期降雨增长，影响收榨和出糖率；印度甘蔗主产区高温干旱，2015/16造糖年糖产量同比削减9.18%，降至七年低位，并从糖净出口国转为净进口国；泰国食糖产量同比降落13%

。

但2023-2024年给了一个反例：巴西因降水充分产量大增，抵消了部门产区的减产压力，糖价也吓宗ONI指数达峰见顶

。这说领略糖的弹性大，但也更依赖主产区之间的产量对冲关系

。

棕榈油和天然橡胶更看滞后效应

棕榈油的主产区高度集中，马来西亚和印度尼西亚终年占全球产量约80%

。汗青样本中，棕榈油价值高点通常滞后于ONI指数达峰约4个季度

。

三次厄尔尼诺事务中，棕榈油期货区间最大涨幅别离为：

2009-2010年：约71%；

2014-2016年：约48%；

2023-2024年：约45%

。

2009年东南亚降雨锐减，印尼2010年棕榈油产量从预期2450万吨下调至最终2196万吨，马来西亚从预期2050万吨下调至1699万吨，这是价值反映较强的一轮

。

2014-2016年固然是超强厄尔尼诺，但棕榈油价值弹性弱于上一轮，原因在于全球豆类油脂供给宽松，欧盟、印度、中国等重要需要方进口量降落，库存累积

。2023年同样如此，马来西亚棕榈油产量不降反增，产地库存攀升，月度降雨并未显著偏低，气象冲击没有充分兑现

。

天然橡胶的厄尔尼诺特点更强，且滞后更显著

。从前五次事务中，天然橡胶价值高点通常呈此刻ONI达峰后4-5个季度

。

五轮区间最大涨幅别离为：

1997-1998年：约33%；

2002-2003年：约118%；

2009-2010年：约167%；

2014-2016年：约101%；

2023-2024年：约54%

。

橡胶主产区集中在亚太地域，天然受东南亚干旱影响

。2002-2003年，持续干旱不利于胶树成长，造成胶汁干涸，叠加全球经济增长和远期订单超卖，价值大幅上行

。2009年，ANRPC成员国天然橡胶产量为891.7万吨，同比降落3.5%

。2016年，ANRPC成员国产量为1077万吨，同比降落2.5%

。

2023-2024年这一轮，厄尔尼诺、胶树老龄化、割胶工人欠缺共同影响供给；2024年国内表产区还受到高温干旱影响，开割推动不顺

。需要端，下游轮胎企业需要不变，半钢胎出口阐发较好，价值弹性由供需两端共同放大

。

棉花的难点在于：气象利多可能被需要压住

棉花也会受厄尔尼诺影响，但价值蹊径更复杂

。全球重要产区蕴含亚太、北美、拉丁美洲和非洲，涉及中国、印度、巴基斯坦、澳大利亚、美国、巴西等

。

汗青上三次有关事务中，棉花期货区间最大涨幅别离为：

2009-2010年：约149%；

2014-2016年：约54%；

2023-2024年：约30.7%

。

2009-2010年是供需共振

。西升平洋降雨削减，南亚、东南亚和澳大利亚出现严重干旱，影响棉花种植出产；印度颁布棉花出口禁令；中国纺织服装行业触底回升

。彼时全球棉花消费量超过产量15个百分点，库存急剧降落，价值弹性被放大

。

2014-2016年则先经历库存压力

。2014/15年度全球棉花期末库存高达2353.1万吨，陆续五年增长，创1960年以来新高

。随后，需要不及带来减产，美国、澳大利亚和中国种植面积削减，厄尔尼诺又冲击新疆、印度、澳大利亚等产区，棉价在2016年3月见底后持续上涨

。

2023-2024年是另一个警示

。需要端偏弱，储蓄棉投放、进口滑准税配额发放带来供给增长，棉纱高库存压低纺纱开工负荷；供给端固然美国陆续遭逢干旱，但巴西大幅丰产，添补了部门美棉减产风险

。了局是，棉花价值吓宗ONI指数达峰见顶

。

这意味着，2026年棉花能否走出强弹性，不只看气象，还要看需要和库存是否共同

。

火电和动力煤看夏季窗口

农产品看减产，火电和动力煤看用电

。

从前2009-2010、2014-2016、2023-2024三次厄尔尼诺事务中，ONI指数上行至达峰阶段，通常在6-8月，全国火电发电量同比增长，动力煤需要也同步增长

。

逻辑并不绕：厄尔尼诺推动全球气温上升，中国夏季容易出现北旱南涝，均匀气温急剧攀升会加大用电量；水电之表，火电着力和动力煤消费随之增长

。

因而，煤炭和电力并不是农产品减产逻辑的延长，而是另一条气象传导链：高温——用电——火电——动力煤

。

买卖这条线，关键不是厄尔尼诺自身，而是减产兑现

汗青复盘给出的名单很明显：白糖、棕榈油、天然橡胶、棉花，以及煤炭、电力有关公司和行业ETF，都是2026年厄尔尼诺框架下能够跟踪的方向

。

但要预防把“厄尔尼诺”当成一键上涨按钮

。2023-2024年已经证明，同样是中等级别厄尔尼诺，白糖和棉花都可能吓宗ONI指数见顶；棕榈油也可能由于产区降雨没有显著偏低、库存累积而反映有限

。

更现实的跟踪挨次是：先看主产区气象异常，再看产量预期是否下建，随后看库存和业务流变动，最后才是价值是否进入滞后上行阶段

。

风险也不幼

。形象变动自身会扰动供给，美元流动性变动会影响大类资产阐发；更重要的是，汗青测算依赖从前样本，若是市场结构发生剧烈变动，资产阐发也会变

。

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