Refinitiv Eikon终端Trade Flows应用是监测全球大宗商品货物海运流动的数据库，主要包含了原油、成品油、LPG、LNG、主要农产品以及铁矿石和煤炭的船货级数据，其中铁矿石贸易流数据是每日更新并以船舶为单位来评估全球进出口情况。数据追踪起始于2015年1月1日。
Figure 1 Tradeflows可追踪的大宗商品
贸易浏览器界面在设置好装卸地等筛选条件后，以表格形式显示铁矿石的进出口。每一航次船货数据都提供了船名、IMO编号、运行状态、装货和卸货港、出发和到达日期、货物类型和数量，通过将数据导出到Excel表格或者MAP应用可以做进一步汇总分析。
Figure 2 铁矿石flows数据
铁矿石贸易流模型是建立在航运业的经济性基础、干散货船的物理特性以及它们所访问的港口和泊位的配置和能力基础上的。该模型使用来自于AIS、港口配置和历史路线图的可用信息来确认假设，并确定装货港和目的港以及到达日期。AIS (Automatic Identification System)，又叫船舶自动识别系统，是远洋航行船舶通过VHF radio发送自身身份、位置、航向航速和其他的数据的系统，岸基和卫星接收器接收船舶发出的信号，Tradeflows里对于船舶数据的采集同样依赖于岸基接收器和卫星数据，岸基和卫星数据提供方分别为德国的Vsseltracker公司和加拿大ExactEarth公司。
模型中对于载重量超过50000吨的干散货船和装卸铁矿石的所有港口都每天更新一次，每次更新确认新的挂港信息、船舶状态、货物信息和目的港信息，该模型数据精确到码头泊位，以识别装载、运输和卸货等行为。
Figure 3亚洲铁矿石进口Flows
如果吃水变化与船舶轨迹一致，该模型则使用吃水变化来指示船舶处于装载还是卸货。如果未明确记录装载是什么商品，则模型根据该码头泊位历史装卸的商品来推断。装货量则根据吃水量来判断，在同一国家内部的贸易流动和沿海货物流动不纳入统计，此外，对于缺失到货地的货物流动以及停留在港口距离500km以内的船舶会被认作潜在浮仓不纳入贸易流统计，但是浮仓或在浮仓的认定需要一定时间观察确认，所以这种情况下该部分贸易流数据会被追溯性地清除。
在伦敦，Refinitiv有一个专家小组，负责模型输出数据到发布到Eikon中间的审核工作，专家组确认并改正模型里的错误并寻找能够改进模型逻辑的机会。每两周专家组就根据最新的模型逻辑重新构建贸易流数据库，以确保任何更新都可用于历史数据中。
为了评估模型表现，月度汇总的模型输出国家层面进口和出口数据会拿来和市场基准数据进行比较，结果根据数据对于基准的偏离划分为三个置信水平，主要的参考数据来源于世界金属统计局（WBMS）和官方的统计数据：
我们以澳大利亚和中国这两个出口和进口大国来做数据偏离度对比，由于无法免费获取到最新的WBMS数据，与WBMS的比较只能以ThomsonReuters 16年发布的官方文件为主，在官方发布的有效性测试中，可以看到Tradeflows中国的进口数据和澳大利亚的出口数据与WBMS的累积偏差都在10%以内，显示出了良好的监测效果。
我们再拿2019年官方统计数据来做一下对比，其中中国进口数据取自中国海关，澳大利亚出口数据取自澳大利亚统计局。
由上表可以看出对于中国进口flow数据与官方数据非常接近，累积最大偏差只有3.27%，澳大利亚的出口flow数据和官方数据有一定差距，最大偏差达到了12.22%，年度偏差在10.75%，考虑到有离港日期口径统计上的误差，这个偏差幅度可以接受，在拉长周期选择情况下，这个偏差会进一步缩小。
最后，值得说明的是，Refinitiv的Tradeflows最大价值除了可以追踪船舶和货物流向外，还将市场的进出口及库存数据等滞后指标变成可实时跟踪的先验指标，对于市场价格和贴水的预判会更加准确，成为判断供需市场变化的利器。
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专栏作家简介
Neo WEI
路孚特中国区大宗商品和能源市场专家
Neo于2010年本科毕业于南开大学经济学系，2012年研究生毕业于纽约州立大学布法罗分校，2013年7月毕业进入中国船燃公司做纸货交易员，2017年3月被派驻到新加坡做纸现货贸易，2017年9月加入汤森路透（现Refinitiv），负责给国内能源企业和四大行商品台提供能源咨询服务工作。
2018年7月受中信银行总行邀请做过大宗商品期现货市场以及套保模式分析的主题演讲，18年10月在普氏大宗商品论坛上做了原油供需基本面分析和展望的主题演讲，19年7月分别受中行总行和中海油销售公司邀请在其大宗商品研讨会和上半年销售总结会做油品市场主题演讲。此外，生活中的Neo也有许多兴趣爱好，例如收藏地图、二手书等。
（作者：路孚特 ）
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