《中国WEI指数构建：经济研判的新工具.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《中国WEI指数构建：经济研判的新工具.docx（22页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、随着国内仍面临着疫情反任冲击带来的经济不确定性，而我们口常所关注的工业增加值、 社会消费品零售总额等指标普遍相对滞后，难以捕捉疫情反复下经济的实际状态，因此我 们构造了华创宏观中国周度经济活动指数(Hua Chuang Macro Weekly EconomicIndex 以下简称HCMWEI)来及时监测实体经济活动状况,同时也作为投资者判断 股债等资产走势的辅助工具。根据最新的华创宏观中国周度经济活动指数,截至2022年7月31日, HCMWEI为5.72， 相对于7月24日上升了 0.05。主要是因为商品房成交面积以及石油沥青装置开工率相比 去年同期的增长幅度超过了汽车半钢胎开工率、国内日
2、均粗钢产量以及全国电影票房等 相比去年同期的回落幅度。近期华创宏观中国周度经济活动指数在7月3日触及6.37后 见顶回落,显示经济增长有所趋缓,由于HCMWEI领先于GDP,如果经济上行继续乏 力,预计三季度GDP增速超过6%的难度较大。华创宏观中国周度经济活动指数的4周移动平均(以下简称HCMWELMA4)领先 于10年期国债收益率以及上证综合指数。根据时差相关分析来看，HCMWEI-MA4平均 领先10年期国债收益率以及上证综合指数4周的时间。如果根据HCMWELMA4对上证 综合指数以及10年期国债期货进行回测，可以发现HCMW曰-MA4可以较好控制回撤、 改善投资表现。一、周度经济活动
3、指数的简介(-)周度经济活动指数旨在高频监测实体经济活动状况周度经济活动指数(Weekly Economic Activity Index )是使用高频经济数据构造的旨在 及时反映实体经济状况的经济指数,它通过主成分分析等方法捕捉了不同时间序列数据 的共同成分选取的指标涵盖消费 就业、生产、贸易等领域。此外，周度经济活动指 数与GDP同比增长率有较强的相关性，可以用来预测季度GDP增速。例如，如果指数 的读数为-2%,同时假设当前指数水平在本季度内持续，那么预计该季度的GDP同比增 长率为-2%o目前周度经济活动指数在各国的央行、统计局等政府机构广泛使用。它最早是由美联 储的工作人员(Lewi
4、s, D., K. Mertens, J.H. Stock,andM.Trivedi)在 2020 年 3 月开发的， 之后德意志联邦银行、瑞士国家经济事务秘书处、土耳其共和国中央银行、葡萄牙银行、 法国银行等政府机构纷纷受到启发，也在之后开发了本国的周度经济活动指数，目前周当前经济活动的及时评估，因此能够作为每周跟踪的可靠的一致指标。图表7周度经济指数与GDP增速（ ）Deutsche Bundesbank,（三）瑞士 ： WEA（WeekIy Economic Activity）瑞士的周度经济活动（Weekly Economic Activity .以下简称WEA）是一个与 WEI 相似的
5、旨在及时衡量瑞士实际经济活动的周度指数。WEA的背景是，正常时期月度和 季度经济数据已经为宏观经济预测、监测和决策提供了足够的信息，然而在经济困境时 期，经济数据的及时性成为决策者的珍贵资产。从指标选取来看，WEA涵盖了经济的不同维度，包括私人家庭消费、生产活动、劳动 力市场、国内贸易和国际贸易。WEA显示了与GDP的高度相关性，并很好地捕捉了瑞 士商业周期的不同阶段。具体来说，输入数据大致可以分为五类：1）信用卡交易和现金提款的数据捕捉到了私 人家庭的消费活动；2）关于货物对外贸易的数据，其中出口是衡量外国需求和工业生 产的指标，而进口是衡量国内需求的指标；3）电力消耗、空气污染和净吨公里（
6、铁路 交通）刻画了制造业的生产活动：4）已登记的失业人数说明了劳动力市场的现状；5） 利用瑞士国家银行持有的每周即期存款数据来捕捉金融市场压力和经济不确定性。从数据处理来看，周度高频数据存在三个问题：1）与月度、季度和年度数据不同，周 度数据并非完全周期性的，一年可能有52周或53周；2）不同高频指标的季节性不同， 而且有潜在的FI历效应：3）高频数据相比低频指标而言波动更加剧烈。因此，构造WEA之前需要六个步骤来清洗数据：1）对多余的周做调整，将多余的第53 周数据平均分配到前52周，方便计算同比时数据可比：2）日历日和假期调整，使用 Reg-Arima模型对tl历日和假期进行调整；3）季节
7、调整，根据分解模型别离季节因素； 4）波动性过大调整，对于波动过大的指标做3周移动平均；5）计算周度数据的同比增 长率，消除剩余的季节性因素；6）异常值调整，对与商业周期波动无关的异常值经 Hampel滤波调整。图表8构造WEA的指标领域指标描述频率卡片交易信用卡和借记卡交易总额B消费现金提取使用借记卡从自动提款机提取现金总额日即期存款在瑞士央行持有的每周平均即期存款周就业注册失业人数区域就业中心登记失业人数日空气污染瑞士 9个城市的二氧化氮的平均浓度周生产电力消耗最终用户的能源消耗日货物出口无贵重物品和非货币性黄金的实物出口总额周贸易货物进口无贵重物品和非货币性黄金的实物进口总额周铁路货运量
8、铁路货物运输HSwiss State Secretarial for Economic Affairs r从计量方法来看，WEA同样是采用Geweke (1977)和Sargent and Sims(l977)开发的动态 因子模型。但与VVEI不同的是 WEA在估计未观测因子&时采用的是状态空间方法, 而非主成分分析，其主要的原因是周度时间序列中存在缺失的观测值，因此需要使用状 态空间方法来估计。从模型效果来看，WEA充分反映了长期GDP增长所反映的经济开展。尽管周度数据的波动率相对较高，但该指数与季度GDP增长率的相关性为0.9。在2009年至2020年的重大危机期间，相关性也接近0.6,因
9、此可与广泛使用的月度经济指标相比拟。图表9瑞士周度经济活动指数（%） Swiss State Secretarial for Economic Affairs,(四)海外周度经济活动指数总结 综合美国、德国和瑞士的应用现状可以看出，周度经济活动指数确实是季度GDP增长率的优秀预测指标，各国的周度经济活动指数与GDP增长率均表现出了较高的相关性。德 国的WAI与美国的WEI表现出了更多的相似性，而WEA那么与WAI和WEI表现出了更多的不同，主要表达在数据处理方面。WEA与WAI一样参考了 WEI的做法，但是WEA在数据处理方面考虑的更加全面，考 虑了某些年份多出的第53周、季节效应、日历日和假
10、期效应、高波动性以及异常值等 问题，从而改进了模型的预测效果。图表10海外周度经济活动指数应用汇总表格表头WE1WAIWEA发布时间2020.022020.022021.04国家美国德国瑞典指标内容红皮书报告同店零售销 售、拉斯穆森消费者信 心指数、初次申请失业 金人数、连续申请失业 金人数、美国职员雇用 协会就业指数、联邦预 缴税金、美国燃料销售 量、美国铁路运输量、 发电量用电量、卡车通行里 程、行人频率、消费者 信心指数、空气污染、 航班数量、谷歌搜索词“失业”的相对搜索频 率、谷歌搜索词“短期 工作”的相对搜索频 率、谷歌搜索词国家 支持”的相对搜索频率卡片交易、现金提取、 即期存款、
11、注册失业人 数、空气污染、电力消 耗、货物出口、货物进 口、铁路货运量数据处理频率转换、计算同比频率转换、计算同比多余周处理.、季节调 整、日历日和假期调 整、波动性调整、计算 同比、异常值处理实证模型DFMDFMDFM估计方法主成分分析主成分分析状态空间方法模型效果WEI可以解释GDP增 长率89%的变化WA【与GDP增长率表现 出相对较高的相关性， 相关系数约为0.9WEA与GDP增长率的相 关系数为0.9资料来源：三、构建华创宏观中国周度经济活动指数通过梳理各国周度经济活动指数的应用现状，我们认为可以通过构建华创宏观中国周度 经济活动指数以便及时跟踪疫情扰动下国内经济的状况，主要参考WE
12、I的构建过程，同 时借鉴WEA中数据处理的方法。具体来说，需要经过指标选取、数据处理以及合成指 数等环节。图表11数据处理流程指标筛选资料来源:(-)指标选取：涵盖生产、消费、就业和贸易等四个方面从美国、德国、瑞典等国构建周度经济活动指数的过程可以看出，周度经济活动指数主 要是选取能够刻画经济活动主要特征的高频指标，美国主要是从消费、就业和生产的角 度选取指标，德国是从消费、就业、生产和出行的角度选取指标，而瑞典是从消费、就 业、生产、外贸、出行的角度选取指标。借鉴以上国家构建周度经济活动指数的方法，考虑到数据的可得性，我们重点选取能够 描述消费、就业、生产、投资、贸易等方面的13个高频指标，
13、从频率来看，包括日度、 周度和旬度。具体来看，消费领域的指标有电影票房、乘用车销量和商品房成交面积；就业领域的指 标有失业、找工作、失业金领取条件等百度搜索指数；生产领域的指标有粗钢产量、高 炉开工率、PTA产业链负荷率等；投资领域是石油沥青装置开工率；贸易领域包括波罗 的海干散货指数和秦皇岛港煤炭吞吐量。图表12构造华创宏观中国周度经济活动指数的指标1领域指标经济含义起始时间频率是否选取当日电影票房:全国反映疫情对服务类消费冲击的代理变量日消费30大中城市:商品房成交面积反映疫情对耐用消费品冲击的代理变量日当周日均销量:乘用车反映疫情对耐用品消费冲击的代理变量日百度搜索指数:失业反映疫情对劳
14、动力市场冲击的代理变量日X就业百度搜索指数:找工作反映疫情对劳动力市场冲击的代理变量日X百度搜索指数:失业金领取条件反映疫情对劳动力市场冲击的代理变量日日均产量:粗钢:国内反映钢铁行业生产状况的代理变量旬生产唐山钢厂:高炉开工率反映钢铁行业生产状况的代理变量周X开工率:汽车轮胎:半钢胎反映汽车行业生产状况的代理变量周PTA产业链负荷率:PTA工厂反映化工行业生产状况的代理变量日X投资开工率:石油沥青装置反映基建投资情况的代理变量周贸易波罗的海干散货指数(BDI)反映进出口贸易活跃程度的代理变量日煤炭调度:秦皇岛港:港U吞吐量反映进出口贸易活跃程度的代理变量日(二)数据处理：星期调整和季节调整数
15、据处理局部主要包括频率转换、日期对齐填补空缺、季节调整以及对数差分等步骤具体来看，频率转换局部，需要将电影票房、百度搜索指数、波罗的海干散货指数等F1 度指标转换为周度，转换方式是计算均值：此外，对于粗钢产量和秦皇岛港煤炭吞吐量 等旬度指标，需要先将其按照插值法变频为口度数据，再通过计算均值将其调整为周度 数据。对齐局部，需要将周度数据的结束口为周五的调整成结束口为周口；对数差分部 分，需要对周度的电影票房、乘用车销量、百度搜索指数等指标做52周对数差分处理。图表13数据处理流程资料来源：除了以上处理步骤外，下面我们还将详细介绍调整多余的周和季节调整这两个瑞士联邦 统计局构造WEA时着重强调的
16、处理流程。1、星期调整正如WEA指数所指出的那样，根据国际标准ISO 8601,大多数年份都有52周。然而， 年盈余日和闰年意味着每5-6年就有一年有53周。如果按照WEI的做法直接做52周对 数差分，那么将会存在不可比的问题，因此需要对其进行调整。值得注意的是国际标准ISO 8601对于第一个日历星期的规定。根据ISO 8601,第一个日历星期有以下4种等价的说法：I）本年度第一个星期四所在的星期；2） 1月4日所 在的星期；3）本年度第一个至少有4天在同一星期内的星期；4）星期一在去年12月 29日至今年1月4日以内的星期。我们按照国际标准ISO 8601的规定，可以发现2015年和202
17、0年有53周。参考WEA的 处理方法，我们通过将第53周的数值平均分配到一年中的其他周。尽管改变了每周值 的分布，但可以确保不会引起每年值的变化。2、季节调整所谓季节效应”是指经济活动在一年中随季节（月份）变化而规律性变化的现象，背后的影响因素包括气候、日历天数和节假口等。为更准确地反映客观经济现象的本质， 必须事先对季节变动因素作一定消除和调整。而高频指标相对于常规经济指标的季节效 应更为明显，如乘用车口均销量、当口电影票房等，因此我们需要对其进行调整，才能 消除噪声，反映经济的实际波动。从处理季节效应的方法来看,目前主要有X-13ARIMA-SEATS以及STL分解模型等。X-13ARIM
18、A-SEATS模型是由美国人口普查局开发和维护的季节调整软件，允许对具有 ARIMA形式的线性回归模型进行广泛的时间序列建模和模型选择。而STL是一种用于 分解时间序列的通用且稳健的方法。STL是“使用Loess进行季节和趋势分解”的首字 母缩写词，而Loess是一种估计非线性关系的方法。STL方法由RB Cleveland. ClevelandMcRae Terpenning ( 1990)开发。从实际应用来看，目前美国人口普查局公布的X-13ARIMA-SEATS程序仅能处理月度和 季度指标，无法处理日度、周度等高频指标。而根据D. Ladiray. J. Pakue, G.L. Mazz
19、i, T.度经济活动指数的应用相当广泛，是各国政府机构监测新冠肺炎疫情之后实体经济运行 状况的重要工具。-15 080609061006110612061306140615061606170618061906260621062206图表1美国周度经济指数Federal Reserve Bank of St. Louis,Proietd（20l7）,对于日度、周度等高频指标，STL是一种比拟方便且近似于X-l I的方法。 因此，我们选择采用STL方法来对周度高频指标进行季节调整。图表14粗钢产量及其季调图表15汽车日均销量及其季调RMR 7017TfMQ 8A 加1刀RMR 7017TfMQ 8
20、A 加1刀（三）指标筛选：相关系数以及时差相关分析无论是WEI、WAI还是WEA在筛选指标时均没有涉及指标筛选的内容，但根据高铁梅, 陈磊，王金明，&张同斌.（2015）,构造反映经济运行状况的指标需要从众多经济指标中筛选出适用且可靠的景气指标，而筛选标准包括以下四点：I）经济上的重要性；2）统计 上的充分性；3）统计的适时性；4）与经济波动的对应性。对于经济上的重要性，我们之前已经讨论过，初步选取的指标涵盖了实体经济活动的各 个领域，包括消费、贸易、生产和出行；对于统计上的充分性，我们所选取的指标是至 少5年以上的周频指标；对统计的适时性，我们所选取的高频指标要比常规的宏观经 济指标频率更高
21、；对于与经济波动的对应性，这个是之前没有讨论的，也是指标筛选的 主要内容，主要包括时差相关分析、相关系数等等。我们筛选指标主要考虑相关系数，同时也参考时差相关系数，筛选出了 7个指标。具体 来看，保存相关系数相对较高的30大中城市商品房成交面积、乘用车销量、石油沥青 装置开工率、波罗的海干散货指数以及秦皇岛煤炭吞吐量；此外，对于百度搜索指数， 选取具备领先性且相关系数较高的失业金领取情况作为描述就业情况的指标；考虑到电 影票房是能及时反映疫情对消费领域冲击的指标，尽管相关系数较低，但时差相关系数 较高，而且仅滞后I个月，因此也予以保存。图表16各指标与GDP的相关系数及序列相关系数指标相关系数
22、时差相关系数领先/滞后是否选取当日电影票房:全国0.110.67+ 130大中城市:商品房成交面枳0.670.670当周日均销量:乘用车0.760.760百度搜索指数:失业-0.19-0.84+1X百度搜索指数:找工作0.06-0.63-3X百度搜索指数:失业金领取条件0.41-0.49.2V日均产量:粗钢:国内0.27-0.70+3开工率:石油沥青装置0.36-0.53+2PTA产业链负荷率:PTA工厂0.040.36.2X唐山钢厂:高炉开工率-0.24-0.60+2X波罗的海干散货指数(BDI)0.440.60+ 1V煤炭调度:秦皇岛港:港口吞吐量0.430.430V开工率:汽车轮胎:半钢
23、胎0.810.810V资料来源：领先滞后局部，符号为正代表滞后，符号为负代表领先(四)合成指数：华创宏观中国周度经济活动指数与GDP增长率的相关系数为0.71回顾美国WEI、德国WAI以及瑞士 WEA的指数合成方法，可以发现其背后的思路均是 提取多个时间序列的共同因子，然后将共同因子与GDP增长率进行回归获得对季度 GDP增长率的稳健预测。由于纽约联储构造WEI时指出，近期的高维应用倾向于使用 非参数主成分分析的方法，因此我们也采取主成分分析的方式来合成华创宏观中国周度 经济活动指数。图表17指数构建流程资料来源：从模型效果来看，华创宏观中国周度经济活动指数确实可以较好地预测GDP增长率, 而
24、且周度经济活动指数的13周移动平均与GDP实际增长率的相关系数为0.71。此外， 华创宏观中国周度经济活动指数的波动要比GDP实际增长率更大，因此在2016年到 2019年等GDP增长率波动较小的时候，华创宏观中国周度经济活动指数可以帮助更好 地观察实体经济的波动。二，一Coe 60, 百忘 C9R0C mm 二，m 6O-0C0C co-owe so-oeoc -o-osc 二sse 60-607 dse SO-6OZ 36SC 一0.6一总 二 aoe 6G-8OC 节81 gaoc fooosg Hoc 二号匚oe co-匚or so-zuoe mLoc 一 0-cse o货料米源:（五
25、）贡献分解：商品房成交面积石油沥青装置开工率是当前的核心变量构建华创宏观中国周度经济活动指数之后，我们想了解究竟是哪个领域的变化决定了当 前HCMWEI的变化，即观测宏观经济活动变化最为核心的变量。我们将HCMWEI的变 化分解为9个组成的贡献。从2020年初到2021年末，决定HCMWEI变化的核心驱动因素是电影票房代表的服务 性消费以及乘用车销售量、汽车半钢胎开工率和商品房成交面积代表的耐用品消费，背 后的因素是疫情封锁导致居民餐饮、旅游消费大幅减少，而疫情对居民收入的冲击叠加 未来的不确定性令居民耐用品消费明显回落；从2022年初至今，HCMW日的波动逐步 减少，其中石油沥青装置开工率以
26、及商品房成交面积主导了当前HCMWEI的变动，即 目前房地产以及基建行业对宏观经济变化具有决定作用。图表19华创宏观中国周度经济活动指数的驱动因素分解资料米源:四、华创宏观中国周度经济活动指数领先国债收益率以及上证综合指数构建华创宏观中国周度经济活动指数之后，我们发现它不仅领先于GDP增长率，而且 对资产价格也具备一定的镜鉴意义，可以作为投资时监测实体经济活动状况的辅助工具。(-)华创宏观中国周度经济活动指数领先于国债收益率以及上证综合指数华创宏观中国周度经济活动指数在不同时期均领先于10年期国债收益率。我们对华创 宏观中国周度经济活动指数的4周移动平均（以下简称“HCMWELMA4”）与10
27、年期 国债收益率做时差相关分析，可以发现HCMWEI-MA4平均领先10年期国债收益率4 周时差相关系数为0.45。图表20华创宏观中国周度经济活动指数略领先于国债收益率Wnd,；注：华创宏观中国周度经济活动指数在202/年做了两年平均处理华创宏观中国周度经济活动指数总体领先于上证综合指数。我们对HCMWEI-MA4与上 证综合指数做时差相关分析，可以发现HCMWEI-M/U平均领先上证综合指数4周,时差相关系数为0.4*图表21华创宏观中国周度经济活动指数略领先于上证综合指数，:注：华创宏观中国周度经济活动指数在202/年做了两年平均处理（二）华创宏观中国周度经济活动指数可以帮助控制回撤、改
28、善投资表现考虑到华创宏观中国周度经济活动指数与上证综合指数以及10年期国债收益率较好的 领先性，因此我们尝试用HCMWEI-MA4来对10年期国债期货以及上证综合指数进行 回测。以上证综合指数为例，回测的思路是，将最新一期的HCMWEI-MA4与过去第N 期相比：1）如果最新一期的HCMWELMA4高于过去第N期，且目前仓位为0,那么满仓 上证指数；2）如果最新一期的HCMWELMA4低于过去第N期，且目前仓位为1,那么平 仓上证指数；3）其余情况保持仓位不变。维埃空仓平仓上证相数图表22上证指数回测流程资料来源：根据以上思路对HCMWELMA4与上证综合指数进行回测，且以上证综合指数作为基准
29、, 可以发现通过华创宏观中国周度经济指数可以较好帮助控制上证综合指数的回撤、取得 更优的收益，且最优的净值是在N=2时，即与滞后2周相比时效果最好。图表23根据华创宏观中国周度经济活动指数投资上证综合指数可以较好地控制回撤0T苜0Z 80,苜 02 99K0Z eO,目 zweoe 2-oeoe 803SZ 90-ose foozoz zosaoe zT6_0z 0,6 一8 80,6-oe 90.6 一 0Z 寸 0,6 一 07 Z96 - 0Z 二8 - W 200一 02 80220Z 90OO3Z 0,83z Z0.83Z ZT上 02 0.匚 02 80、一 oe 90、一 oe
30、n owoe如果以10年期国债期货进行回测，同样将最新一期的HCMWEI-MA4与过去第N期相 比：1）如果最新一期的HCMWEI-MA4低于过去第N期，且目前仓位为0,那么满仓10 年期国债期货；2）如果最新一期的HCMWELMA4高于过去第N期，而目前仓位为1, 那么平仓10年期国债期货；3）其余情况保持仓位不变。根据以上思路对华创宏观中国周度经济指数与10年期国债期货进行回测，且以10年期 国债期货作为基准，可以发现通过华创宏观中国周度经济指数也可以较好帮助控制10年 期国债期货的回撤、取得更优的收益，且最优的净值是在N=3时，即与滞后3周相比时 效果最好。宏观专旭华创证券HUACNUA
31、MUOMtnitS2：图表24根据华创宏观中国周度经济活动指数投资国债期货可以较好地控制回撤ai 8.i 2.目 二|耳 89d wl耳 -AWS 8SM saws K-OZE ZWH 2&HK WT6-CC 4n -f-R mqs rl&R 2. 818 a-a 8- n一a eer whir 90.2W KmR 8.-8 n oer2009)1210 （二）背景：低频经济预测模型在新冠肺炎疫情期间失效 正常情况下，实体经济活动波动缓慢，因此人们熟悉的月度和季度宏观经济数据所提供 的信息已经足够精细，可以帮助进行宏观经济监测和预测。但当宏观经济状况以周甚至是天为单位迅速变化的时候,常规的宏观
32、经济指标可能无法及时反映经济的实际状况, 难以帮助政府制定有针对性的经济政策。2020年初，随着新冠肺炎疫情的恶化，美国许多城市和州实施了强制性的就地隔离措施, 这大大减少了经济活动，美国经济陷入了混乱。经济正常时期行之有效的经济实时预测 模型在疫情期间失效，以圣路易斯联储发布的经济新闻指数（END为例，2020年3月 27日时,ENI预测的美国2020年第一季度实际GDP增速为2.26%1,而美国2020年第 一季度实际GDP增速为-5.1%,预测值与实际值的差距非常大。从历史上看，ENI的预测效果实际上相当不错。之所以在疫情爆发后失效，主要是模型 中输入的大局部数据都是基于2020年1月和
33、2月的经济表现。例如，2月份的失业率接 近3.5%的历史低点。有了这样的数据输入，2.26%的预测也不难理解了。这正是Lewis, D., K. Mertens, J.H. Stock, and M. Trivcdi （2020）开发美国周度经济指数的背景。Federal Reserve Bank of St. Louis,（三）国内疫情反复冲击的背景下同样需要周度经济活动指数目前国内仍面临着疫情反复冲击带来的经济不确定性。7月至今，国内疫情在持续平稳一段时间后出现反弹。6月末，全国单F1新增感染人数维持在50例以下，而7月全国单 日新增感染人数平均在500例以上，到了 8月，全国单日新增感染
34、人数又经回落后再次迅速上升。为了应对疫情反复，局部地区仍在实施管控措施。8月6-7日，海南三亚、僻州、万宁先后实行临时性全域静态管理。与美国、德国和瑞士等国政策研究机构在疫情期间所面临的情况一样，我们常所关注 的工业增加值、社会消费品零售总额、固定资产投资等指标普遍相对滞后，难以捕捉疫 情反复下经济的实际状态。因此，当下同样有必要构造中国的周度经济活动指数来及时 监测实体经济活动状况，同时也作为投资者判断股债等资产走势的辅助工具，1 On the Economy: COVID-19: Forecasting with Slow and Fast Data, ibrecasting-slow-f
35、ast-datal.XO金N：及土Jta收色上中:新口8及eu就增1： u图表7近期全国单日新增感染人数走势图 资料来源：国家卫健委，二、周度经济活动指数的应用状况目前多个国家均有构建周度经济活动指数，包括美国纽约联储的同度经济指数、德意志 联邦银行的周度活动指数、瑞士国家经济事务秘书处的周度经济活动指数、土耳其共和 国中央银行的周度经济状况指数等。我们主要梳理了美国、德国以及瑞士的周度经济活 动指数，以便了解其指标选取、数据处理、模型估计的方法。（一）美国：WEI （ Weekly Economic Index ）美国的周度经济指数（Weekly Economic Index ,以下简称WE
36、I）是使用及时且相关的高频数据构造的实体经济活动指数，它捕捉了 10个不同的日度和周度时间序列的共 同组成局部，涵盖消费者行为、劳动力市场和生产。从指标选取来看，WEI所选取的指标大致可以分为3类，由10个基础指标构成，涵盖了消费、劳动力市场以及工业生产。具体来说，为了衡量消费者行为，包括了红皮书同店零售指数和拉斯穆森消费者指数；为了衡量劳动力市场状况,包括了初始申请失业金 人数和连续申请失业金人数、美国职员雇佣协会就业指数以及联邦预扣税数据；为了衡 量工业生产，包括了美国钢铁产量、美国电力产量数据、燃料销售量以及铁路总运输量。图表4构造WEI的周度指标领域指标描述频率消费红皮书同店零售指数所
37、谓同店销件是指一间营运已超过一年的店铺，其销售额 在同期之下进行比拟日拉斯穆森消费者信心指数拉斯穆森报告是在联邦和州的层面上，跟踪调查美国选 举、消费者信心指数以及总统的工作支持率周初次申请失业金人数失业者在与雇主离职后提出的索赔人数周就业连续申请失业金人数失业人员继续申请领取福利的人数旬美国职员雇用协会就业指数美国职员雇佣协会就业指数跟踪临时和合同就业趋势旬联邦预缴税金财政部从工资支票中扣缴的收入和工资税周粗钢产量50%的国内生产商的周度数据以及其余生产商的月度数据周美国燃料销售量每周供应成品汽油和值分燃料周生产美国铁路运输量铁路公司向美国铁路协会报告的货运总量周发电量美国投资者拥有的电力公
38、司的总产量周Federal Reserve Hank of New York,从计量方法来看，通过多个时间序列构建经济指数的主要框架是由Geweke (1977)和Sargent and Sims (1977)开发的“动态因子模型”，它假设存在未观察到的时间序列(“因 子”)驱动所观察到的经济时间序列的共同运动，即尤=AFf +勺。估计未观测因子R的两种主要方法是主成分分析和状态空间方法，其中因子由卡尔曼滤 波器估计。从广义上来说，早期的低维应用使用参数状态空间方法，而最近的高维应用 那么倾向于使用非参数主成分，因此WEI采用主成分的方法来估计。从模型效果来看，WEI是GDP增长率的一个重要预
39、测因子，可以解释其89%的变化，且距离数据发布提前近一个月。此外，研究还发现季度最后一个月的数据似乎没有增加 太多额外的信息，即从季度的第二个月，WEI就可以较好地预测GDP增长率，相比数 据发布提前了近两个月。图表5 WEI与GDP同比增速Federal Reserve Bank of New York,（二）德国：WA 1（Weekly Activity Index）德国的周度活动指数（Weekly Activity Index 以下简称WAI）是一个在WEI的基础上开发的旨在及时衡量德国实际经济活动的周度指数，WA1的背景是，如新冠肺炎一样造成严重公共卫生措施的大流行病已经一个多世纪没有
40、发生，经济陷入衰退的速度前 所未有，缺乏对其潜在冲击的预测经验。传统的经济预测模型存在两个问题：I）传统预测模型是基于过去常用经济指标间的动 态关系，但疫情期间这些关系可能已经失效了； 2）大多数经济指标，包括工业生产或 消费零售等“硬”指标以及消费者信心指数等“软”指标，相对经济实时状况而言比拟 滞后。因此，需要构建新的模型来精确估计疫情对德国经济的冲击，从而帮助制定经济 和公共卫生政策。从指标选取来看，原那么上WAI使用的指标要对经济活动有足够的解释力，旨在覆盖尽可 能多的经济部门。除了工业生产指数（IP）和国内生产总值（GDP）等两个低频的宏观 经济指标外，WAI还包括用电量、空气污染等
41、8个高频的非常规经济指标，涵盖生产、 消费、就业等经济领域。具体来说，高频指标中电力和收费代表了生产部门，而后者也涉及贸易部门；行人频率 和消费者情绪衡量了消费者行为；空气污染是流动性的代理指标；全球航班数量表征全 球活动；失业和短时工作的谷歌搜索频率反映了国内劳动力市场的动态；国家支持的搜 索频率反映了政府为支持经济而采取的措施。除了高频指标外，数据集中还包括了月度 工业生产指数和季度国内生产总值。图表6构造VVAI的周度指标Deutsche Bundesbank,领域指标描述频率生产电力实际用电量日收费每日卡车通行里程指数日行人频率德国大城市选定购物区的行人频率日消费消费者信心当前个人财务
42、及消费情况日移动空气污染空气中的二氧化氮浓度（德国所有可用城镇的平均值）日全球活动航班全球客运和货运航班数量日就业失业谷歌搜索词“失业”的相对搜索频率周短时工2谷歌搜索词“短期工作”的相对搜索频率周政府措施国家支持谷歌搜索词“国家支持”的相对搜索频率周工业增加值工业生产月GDP国内生产总值季从计量方法来看，WAi同样要计算各种指标的共同因子，这些指标具有不同的频率，并 具有不同的走势。因此，所采用的方法必须能够处理混合频率的数据以及缺失的观测数 据。WAI通过两个步骤来实现模型的估计：1）对周度指标计算13周移动平均的增长率, 再对月度指标计算3月移动平均的增长率，从而将周度指标和月度指标都转化为季度可 比；2）与WEI相同，WAI也是采用主成分分析方法来提取共同因子。从模型效果来看，WAI能够非常好地跟踪德国的季度GDP增长，以季末值衡量的WAI 指数在整个样本期间与GDP增长率表现出相对较高的相关性（约0.9）。WAI提供了对2短期工作（德语“Kurzarbeil”）是一项社会保险计划，雇主可以减少员工的工作时间而不是解雇他们。在Kurzarbeil下，政府通常提 供60%的收入“替代率”（对于有孩子的工人来说更高）。