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1、先行指数计算分析及CPI趋势预测,宏观经济学论文CPI趋势预测对债券市场投资仍很重要 对债券市场投资者而言，以CPI为代表的通货膨胀因素无疑是最需要关注的指标之一。在过去10年里，CPI与10年期国债收益率具有高度的相关性，CPI同比数据的变化在很大程度上决定长期利率的均值变化，CPI的拐点也基本对应了国债收益率的拐点。假如能较为准确地预测CPI的趋势十分是拐点，并据此做趋势投资，则在大概率上能够获得相当可观的回报。当然，CPI的变动并不能完全决定国债收益率的走势，典型的时期就是2020年下半年，在通胀温和的背景下，由于商业银行资产负债构造的调整、银行表外理财的收缩等构造性变化，债券市场走入了
2、一轮较大的熊市，但当这种构造变化趋于稳定后，基本面仍将成为债券市场的主导因素。由此看来，对基本面的把握十分是对CPI趋势的预测，仍然是实际投资活动能否获得成功的关键。 对CPI的预测区分为短期、中期和长期预测。 短期预测大多仅预测将来一个月或至多一个季度的走势，而中期预测则要对半年到一年的趋势做出判定。由于从业人员经济学知识厚度逐步增加，预测技术不断完善和专业化，以及统计数据的准确性不断提升，短期预测对于业界已经不是什么难题，所以经常看到各机构对下个月的CPI预测值相差不大，并且最终与统计局颁布的真实值特别接近。在短期预测中，通用的方式方法无外乎借助农业部和商务部的高频数据及CPI的构成权重，
3、利用翘尾因素和新涨价因素合成次月的CPI同比变化。而在中期预测方面，由于没有普适的技术性方式方法，预测者往往根据本身对经济数据背后的内在逻辑进行解读，有的从货币角度入手，有的从经济增长和产出入手，还有的从农产品供应周期入手，采用的方式方法往往差异不同很大，因而得出的结论很难一致，对实际投资造成了一定困扰。 鉴于景气分析方式方法在宏观经济分析领域的发展和成熟，以及其在经济预测中的独到优势，本文基于景气分析方式方法的思想，结合宏观数据寻找CPI的先行指标，采用合成指数方式方法并综合考虑季节性因素，编制出CPI的先行指数，然后运用历史数据检验指数的有效性，进而从中期视角对2020年余下时间CPI走势
4、做出预测。 寻找CPI的先行指标 从通胀成因来看，主要有四个因素对通胀产生较大影响：一是货币因素，二是需求因素，三是成本推动包括输入性通胀因素，四是通胀预期。为避免先行指标个数较多导致复杂的相关分析或主成分分析，本文结合通胀的影响因素及历史数据，先验地挑选出五个最为严密的先行指标。 一M1同比增速 从货币角度入手考虑通胀是比拟直接的，根据货币学派的观点，通胀归根到底是一种货币现象，物价持续上涨无非是由于太多的货币追逐相对较少的商品。在实际预测中，需要确定使用哪个层次的货币指标，不同的货币层次和通胀的关系是不完全一致的。相较而言，M1与CPI的关系比拟严密，对CPI的解释力度要强于M0和M2，从
5、长期的视角看，M1同比增速对CPI有着良好的先行意义。其背后的逻辑在于，M1的统计属性对应着持有货币的交易性动机和投机性动机，M1的快速扩张主要来自于社会公众交易性动机及投机性动机的加强，因此会推动CPI上涨。 二工业品出厂价格指数PPI 固然PPI和CPI的领先滞后关系在业界尚存争议，但基于下面考虑，本文仍将PPI选为先行指标之一。首先，PPI对CPI非食品项显示了一定的领先意义；其次，PPI代表着中上游需求的强弱，进而讲明了整体经济的景气程度；最后，随着全球大宗商品市场的发展，中国PPI更多地与全球大宗商品价格联动，也与美国、欧元区等国家的PPI严密相关，一定程度上表征输入型通货膨胀的压力
6、。 三房地产投资完成额同比 历史上，我们国家曾屡次出现需求拉动型通货膨胀，典型的例子是2002年之后，我们国家逐步走出亚洲金融危机的阴影，总需求开场扩张，CPI由负转正并逐步上升，由此进入新一轮的物价上涨周期。在我们国家，投资需求往往决定着总需求的变化，投资的过快增长常导致经济过热和物价上涨。从数据上看，房地产投资额累计同比与CPI同比具有较强的相关性，且具有一定的先行性。 四中长期贷款余额同比 中长期贷款余额的变化代表着企业扩大再生产的意愿，与企业的固定资产投资需求密切相关，中长期贷款余额同比对CPI有着良好的领先意义。 五CRB现货价格指数 以石油为代表的国际大宗能源商品价格变化会对国内工
7、业品价格产生影响，对国内通货膨胀环境具有成本推动型的影响力。代表大宗商品价格的CRB现货价格指数月度均值与CPI非食品项同比具有较强的相关性，能够将其作为输入性通胀压力的先行指标。当然，由于CPI非食品项还包含住房等因素，两者的变化幅度会有所差异。 需要指出的是，通胀预期对于将来的通胀水平也具有重要影响，理论上是良好的先行指标。但遗憾的是，中国不像美国一样具有通货膨胀指数债券，能够从中分离出通胀预期。另外，人民银行关于将来物价水平的调查数据每季度颁布一次，频率过低，也无法使用。因而，本文没有纳入反映通胀预期的指标。 编制CPI的先行指数 在选定先行指标后，需要根据一定的方式方法将先行指标编制为
8、先行指数，以监测将来CPI的趋势变化，本文采用美国商务部开发的合成指数CI方式方法来编制先行指数。指标的数据样本范围为2002年1月至2020年12月的月度数据，在这个时间窗口内，中国经济大致走过了三个完好的通胀周期，周期的完好性更有利于检验先行指数的效果。 一先行指标权重计算 在编制先行指数的经过中，为各先行指标设置合理的权重是一项重要的工作。而在权重的设置上，传统方式方法大多采用评分系统计算权重，该方式方法计算出来的各指标权重几乎相等，这既存在主观评分的缺陷，显然又不够精到准确。实际上，不同指标对于通货膨胀的重要性不同，影响也有差异，因而本文利用因子分析的方式方法确定每个先行指标的权重。
9、首先假定所选定的先行指标包含两个共同因子1，可得如表1所示的先行指标因子载荷矩阵。得到因子载荷矩阵后，然后根据下面公式计算出每个先行指标在合成先行指数中的权重。 华而不实，i表示先行指标的序号，i=1,2,3,4,5；j表示先行指标因子的序号，j=1,2；aij表示先行指标i因子j的系数；为先行指标i的权重。权重大小看，M1、中长期贷款及PPI对CPI的影响相比照较大；CRB现货价格指数的影响最小，主要原因是CRB现货价格在向国内传导时其大部分变化都已反映在PPI的变动中。 二编制初始的CPI先行指数 在确定了各先行指标的权重后，下面借鉴合成指数的方式方法，经过三个步骤编制初始的CPI先行指数
10、。 1.对各先行指标分别求变化率并进行标准化 求每个先行指标各期的变化率公式为： 华而不实，t表示样本数据期数，2002年1月为第1期即t=1，但由于此处是计算变化率，所以式中t的有效值为2,3, ,144;dit为先行指标i第t期的数值；cit为先行指标i第t期较上期的变化率。 用Ai表示先行指标i变化率的平均值，则有： 华而不实，Sit即为指标i第t期的标准化变化率。 2.将各先行指标的标准化变化率加权平均，得到每期的加权变化率Rt： 3.最后计算合成指数。以2002年1月为基期，设基期指数值为100，根据合成指数的方式方法计算各期的指数值I(t)，即初始的CPI先行指数。公式如下： 三综
11、合考虑季节性因素后编制最终的CPI先行指数 从实际预测的角度看，我们国家CPI的一个显著特点是，食品项占比相对较高且波动剧烈，具有很强的季节性。鉴于此，在计算出上述合成指数后，本文继续构造一个季节性指数作为季节性因子，并将合成指数与季节性因子相乘得到最终的CPI先行指数。 观察我们国家历史上的通胀周期，几乎每次通胀率高企都伴随着食品价格的大幅上涨，根据食品项占整个CPI约30%的权重估计，食品价格变动奉献了大部分CPI同比的波动。但由于CPI食品项包含了居民日常的主要生活资料，能够细分为16个子类，因而要准确把握其季节规律比拟困难。以猪肉和蔬菜两个具有很强季节性的分项来讲，蔬菜的生产周期非常短
12、，受天气等季节性因素影响很强，其价格变动呈现易涨易跌的特点；而猪肉价格的供应周期则大约为3年，价格的调整具有一定的粘性，并遭到整体农产品价格以及农户通胀预期的影响，季节性规律与蔬菜差异不同很大。为方便起见，本文根据历史CPI食品项同比数据计算出各月均值，并构造季节性指数，以此衡量季节性的食品上涨幅度，并将其作为合成指数的季节性因子乘数，最后将两者相乘即可得到最终的CPI先行指数。 先行指数分析及CPI趋势预测如前文所述，2002年以来中国经济大致经历了三个完好的通胀周期。将计算出的2002 2020年各期CPI先行指数值与同期CPI同比比照，可发现先行指数的拐点较为稳定地领先于CPI同比的拐点
13、。在过去的三个通胀周期中，从先行指数基本都能够提早预测到CPI拐点的出现。以2008年的大通胀为例，CPI同比在2月份到达了8.7%的阶段性高点，先行指数在2007年11月份已经到达高点并在顶部彷徨，预示着CPI的拐点即将到来，而国债收益率也先于CPI的拐点掉头向下，一路下行走出一轮牛市行情。可见，本文的CPI先行指数能够较为准确地预测将来通胀的趋势，在实际中运用该先行指数来监测将来的通胀走势是可行的。 从2020年第四季度的情况来看，CPI先行指数处在低位运行且略有下行，由此判定，2020年上半年CPI的压力不会太大，大概率会处于低位震荡的走势，甚至不排除个别月份CPI同比破 2 的可能性。
14、但从中期视角来看，CPI先行指数在2020年7月份已经确立了阶段性的底部，对应着CPI同比在2020年10月份出现底部，通胀正处于触底回升的新一轮周期中，因而2020年下半年CPI上涨的压力将会显现出来。从2020年全年来看，通胀将会从低位震荡逐步过渡到企稳回升的阶段，全年的通胀压力会大于2020年。除此之外，与过去相比，CPI同比与CPI先行指数出现了一定的剪刀差，一定程度上反映了随着劳动力成本的上升、资源价格改革等进程的推动，整个CPI同比中枢呈现逐步抬升的特点。 最后需要指出的是，在判定将来通胀趋势时，使用CPI环比数据也有很好的效果。环比数据比同比数据更为先知先觉，这在很多行业数据中都
15、有所具体表现出。由于CPI月度环比受季节性因素影响，波动过于剧烈，因而无法直接使用。借鉴(2008年第一季度中国货币政策执行报告中介绍的CPI季调方式方法，采用X12-ARIMA模型从CPI月度环比数据中分离出趋势周期项，发现其对于CPI同比有着良好的先行意义见图11。该指标当前正处于短期回落的趋势，同时中期处于新一轮的上涨周期中，与本文对2020年通胀形势的判定也比拟吻合。跟本文的先行指数相比，CPI环比趋势项的领先效果更好，但这在某种程度上是用通胀本身解释通胀的 数字游戏 ，而先行指数背后是影响CPI的驱动因素，对CPI的变动更有讲服力，因而实践中将先行指数和CPI环比趋势结合使用判定将来通胀趋势，是比拟有益的。