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        基于先行指數(shù)的CPI趨勢預(yù)測

        2014-03-26 17:23:50楚海澎
        債券 2014年3期
        關(guān)鍵詞:通貨膨脹債券市場

        楚海澎

        摘要:對基本面的把握特別是對CPI的趨勢預(yù)測,對于債券市場投資至關(guān)重要。本文基于景氣分析方法的思想,結(jié)合宏觀數(shù)據(jù)尋找到預(yù)測中期CPI的5個先行指標(biāo),采用合成指數(shù)方法并綜合考慮季節(jié)性因素編制出CPI的先行指數(shù),然后運用歷史數(shù)據(jù)檢驗了指數(shù)的有效性,進(jìn)而從中期視角對2014年余下時間CPI的走勢做了預(yù)測。預(yù)測結(jié)果顯示,2014年通脹水平將會從低位震蕩逐步過渡到企穩(wěn)回升階段,全年通脹壓力將大于2013年。

        關(guān)鍵詞:債券市場 通貨膨脹 CPI 先行指標(biāo) 先行指數(shù)

        CPI趨勢預(yù)測對債券市場投資仍很重要

        對債券市場投資者而言,以CPI為代表的通貨膨脹因素?zé)o疑是最需要關(guān)注的指標(biāo)之一。在過去10年里,CPI與10年期國債收益率具有高度的相關(guān)性,CPI同比數(shù)據(jù)的變化在很大程度上決定長期利率的均值變化,CPI的拐點也基本對應(yīng)了國債收益率的拐點(見圖1)。如果能較為準(zhǔn)確地預(yù)測CPI的趨勢特別是拐點,并據(jù)此做趨勢投資,則大概率上能夠獲得相當(dāng)可觀的回報。當(dāng)然,CPI的變動并不能完全決定國債收益率的走勢,典型的時期就是2013年下半年,在通脹溫和的背景下,由于商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)的調(diào)整、銀行表外理財?shù)氖湛s等結(jié)構(gòu)性變化,債券市場走入了一輪較大的熊市,但當(dāng)這種結(jié)構(gòu)變化趨于穩(wěn)定后,基本面仍將成為債券市場的主導(dǎo)因素。由此看來,對基本面的把握特別是對CPI趨勢的預(yù)測,依然是實際投資活動能否獲得成功的關(guān)鍵。

        圖1 CPI與國債收益率

        (編輯注:在左軸和右軸上方都加上“%”,在第一個圖例后加上“(左軸)”,在第二個圖例后加上“(右軸)”)

        數(shù)據(jù)來源:Wind資訊

        對CPI的預(yù)測區(qū)分為短期、中期和長期預(yù)測。短期預(yù)測大多僅預(yù)測未來一個月或至多一個季度的走勢,而中期預(yù)測則要對半年到一年的趨勢做出判斷。由于從業(yè)人員經(jīng)濟學(xué)知識厚度逐步增加,預(yù)測技術(shù)不斷完善和專業(yè)化,以及統(tǒng)計數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性不斷提升,短期預(yù)測對于業(yè)界已經(jīng)不是什么難題,所以經(jīng)??吹礁鳈C構(gòu)對下個月的CPI預(yù)測值相差不大,并且最終與統(tǒng)計局公布的真實值十分接近。在短期預(yù)測中,通用的方法無外乎借助農(nóng)業(yè)部和商務(wù)部的高頻數(shù)據(jù)及CPI的構(gòu)成權(quán)重,利用翹尾因素和新漲價因素合成次月的CPI同比變化。而在中期預(yù)測方面,由于沒有普適的技術(shù)性方法,預(yù)測者往往根據(jù)自身對經(jīng)濟數(shù)據(jù)背后的內(nèi)在邏輯進(jìn)行解讀,有的從貨幣角度入手,有的從經(jīng)濟增長和產(chǎn)出入手,還有的從農(nóng)產(chǎn)品供給周期入手,采用的方法往往差別很大,因此得出的結(jié)論很難一致,對實際投資造成了一定困擾。

        鑒于景氣分析方法在宏觀經(jīng)濟分析領(lǐng)域的發(fā)展和成熟,以及其在經(jīng)濟預(yù)測中的獨到優(yōu)勢,本文基于景氣分析方法的思想,結(jié)合宏觀數(shù)據(jù)尋找CPI的先行指標(biāo),采用合成指數(shù)方法并綜合考慮季節(jié)性因素,編制出CPI的先行指數(shù),然后運用歷史數(shù)據(jù)檢驗指數(shù)的有效性,進(jìn)而從中期視角對2014年余下時間CPI走勢做出預(yù)測。

        尋找CPI的先行指標(biāo)

        從通脹成因來看,主要有四個因素對通脹產(chǎn)生較大影響:一是貨幣因素,二是需求因素,三是成本推動(包括輸入性通脹)因素,四是通脹預(yù)期。為避免先行指標(biāo)個數(shù)較多導(dǎo)致復(fù)雜的相關(guān)分析或主成分分析,本文結(jié)合通脹的影響因素及歷史數(shù)據(jù),先驗地篩選出五個最為緊密的先行指標(biāo)。

        (一)M1同比增速

        從貨幣角度入手考慮通脹是比較直接的,按照貨幣學(xué)派的觀點,通脹歸根到底是一種貨幣現(xiàn)象,物價持續(xù)上漲無非是由于過多的貨幣追逐相對較少的商品。在實際預(yù)測中,需要確定使用哪個層次的貨幣指標(biāo),不同的貨幣層次和通脹的關(guān)系是不完全一致的。相較而言,M1與CPI的關(guān)系比較緊密,對CPI的解釋力度要強于M0和M2,從長期的視角看,M1同比增速對CPI有著良好的先行意義(見圖2)。其背后的邏輯在于,M1的統(tǒng)計屬性對應(yīng)著持有貨幣的交易性動機和投機性動機,M1的快速擴張主要來自于社會公眾交易性動機及投機性動機的增強,因而會推動CPI上漲。

        圖2 M1同比與CPI同比

        (編輯注:在左軸和右軸上方都加上“%”,在第一個圖例后加上“(左軸)”,在第二個圖例后加上“(右軸)”)

        數(shù)據(jù)來源:Wind資訊

        (二)工業(yè)品出廠價格指數(shù)(PPI)

        雖然PPI和CPI的領(lǐng)先滯后關(guān)系在業(yè)界尚存爭議,但基于以下考慮,本文仍將PPI選為先行指標(biāo)之一。首先,PPI對CPI非食品項顯示了一定的領(lǐng)先意義(見圖3);其次,PPI代表著中上游需求的強弱,進(jìn)而說明了整體經(jīng)濟的景氣程度;最后,隨著全球大宗商品市場的發(fā)展,中國PPI更多地與全球大宗商品價格聯(lián)動,也與美國、歐元區(qū)等國家的PPI緊密相關(guān),一定程度上表征輸入性通貨膨脹的壓力。

        圖3 PPI同比與CPI非食品項同比

        (編輯注:在左軸和右軸上方都加上“%”,在第一個圖例后加上“(左軸)”,在第二個圖例后加上“項同比(右軸)”)

        數(shù)據(jù)來源:Wind資訊

        (三)房地產(chǎn)投資完成額同比

        歷史上,我國曾多次出現(xiàn)需求拉動型通貨膨脹,典型的例子是2002年之后,我國逐漸走出亞洲金融危機的陰影,總需求開始擴張,CPI由負(fù)轉(zhuǎn)正并逐步上升,由此進(jìn)入新一輪的物價上漲周期。在我國,投資需求往往決定著總需求的變化,投資的過快增長常導(dǎo)致經(jīng)濟過熱和物價上漲。從數(shù)據(jù)上看,房地產(chǎn)投資額累計同比與CPI同比具有較強的相關(guān)性,且具有一定的先行性(見圖4)。

        圖4 房地產(chǎn)投資額累計同比與CPI同比

        (編輯注:在左軸和右軸上方都加上“%”,在第一個圖例后加上“(左軸)”,在第二個圖例后加上“(右軸)”)

        數(shù)據(jù)來源:Wind資訊

        (四)中長期貸款余額同比

        中長期貸款余額的變化代表著企業(yè)擴大再生產(chǎn)的意愿,與企業(yè)的固定資產(chǎn)投資需求密切相關(guān),中長期貸款余額同比對CPI有著良好的領(lǐng)先意義(見圖5)。

        圖5 中長期貸款余額與CPI

        (編輯注:上圖在左軸和右軸上方都加上“%”,在第一個圖例后加上“(左軸)”,在第二個圖例后加上“(右軸)”)

        數(shù)據(jù)來源:Wind資訊

        (五)CRB現(xiàn)貨價格指數(shù)

        以石油為代表的國際大宗能源商品價格變化會對國內(nèi)工業(yè)品價格產(chǎn)生影響,對國內(nèi)通貨膨脹環(huán)境具有成本推動型的影響力。代表大宗商品價格的CRB現(xiàn)貨價格指數(shù)月度均值與CPI非食品項同比具有較強的相關(guān)性(見圖6),可以將其作為輸入性通脹壓力的先行指標(biāo)。當(dāng)然,由于CPI非食品項還包含住房等因素,兩者的變化幅度會有所差異。

        圖6 CRB現(xiàn)貨指數(shù)與CPI非食品項同比

        (編輯注:在右軸上方加上“%”,在第一個圖例后加上“(左軸)”,在第二個圖例后加上“(右軸)”)

        數(shù)據(jù)來源:Wind資訊

        需要指出的是,通脹預(yù)期對于未來的通脹水平也具有重要影響,理論上是良好的先行指標(biāo)。但遺憾的是,中國不像美國一樣具有通貨膨脹指數(shù)債券,可以從中分離出通脹預(yù)期。另外,人民銀行關(guān)于未來物價水平的調(diào)查數(shù)據(jù)每季度公布一次,頻率過低,也無法使用。因此,本文沒有納入反映通脹預(yù)期的指標(biāo)。

        編制CPI的先行指數(shù)

        在選定先行指標(biāo)后,需要按照一定的方法將先行指標(biāo)編制為先行指數(shù),以監(jiān)測未來CPI的趨勢變化,本文采用美國商務(wù)部開發(fā)的合成指數(shù)(CI)方法來編制先行指數(shù)。指標(biāo)的數(shù)據(jù)樣本范圍為2002年1月至2013年12月的月度數(shù)據(jù),在這個時間窗內(nèi),中國經(jīng)濟大致走過了三個完整的通脹周期,周期的完整性更有利于檢驗先行指數(shù)的效果。

        (一)先行指標(biāo)權(quán)重計算

        在編制先行指數(shù)的過程中,為各先行指標(biāo)設(shè)置合理的權(quán)重是一項重要的工作。而在權(quán)重的設(shè)置上,傳統(tǒng)方法大多采用評分系統(tǒng)計算權(quán)重,該方法既存在主觀評分的缺陷,顯然又不夠精確。實際上,不同指標(biāo)對于通貨膨脹的重要性不同,影響也有差異,因此本文利用因子分析的方法確定每個先行指標(biāo)的權(quán)重。

        首先假定所選定的先行指標(biāo)包含兩個共同因子1,可得如表1所示的先行指標(biāo)因子載荷矩陣。得到因子載荷矩陣后,然后根據(jù)以下公式計算出每個先行指標(biāo)在合成先行指數(shù)中的權(quán)重(見圖7)。

        其中,i表示先行指標(biāo)的序號,i=1,2,3,4,5;j表示先行指標(biāo)因子的序號,j=1,2;aij表示先行指標(biāo)i因子j的系數(shù);為先行指標(biāo)i的權(quán)重;

        從圖7顯示的權(quán)重大小看,M1、中長期貸款及PPI對CPI的影響相對比較大;CRB現(xiàn)貨價格指數(shù)的影響最小,主要原因是CRB現(xiàn)貨價格在向國內(nèi)傳導(dǎo)時其大部分變化都已反映在PPI的變動中。

        表1 先行指標(biāo)因子載荷矩陣

        先行指標(biāo) 因子1系數(shù) 因子2系數(shù)

        M1同比增速 0.739 -0.554

        PPI同比 0.681 0.732

        房地產(chǎn)投資額累計同比 0.6 0.311

        中長期貸款余額同比 0.82 -0.573

        CRB現(xiàn)貨價格指數(shù) -0.065 0.27

        圖7 各先行指標(biāo)權(quán)重

        (編輯注:橫坐標(biāo)中的“MI同比增速”改為“M1同比增速”,“PPI”改為“PPI同比”,“房地產(chǎn)投資同比”改為“房地產(chǎn)投資額累計同比”,“CRB現(xiàn)貨指數(shù)”改為“CRB現(xiàn)貨價格指數(shù)”)

        (二)編制初始的CPI先行指數(shù)

        在確定了各先行指標(biāo)的權(quán)重后,下面借鑒合成指數(shù)的方法,經(jīng)過三個步驟編制初始的CPI先行指數(shù)。

        1.對各先行指標(biāo)分別求變化率并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。求每個先行指標(biāo)各期的變化率公式為:

        其中,t表示樣本數(shù)據(jù)期數(shù),2002年1月為第1期(即t=1),但由于此處是計算變化率,所以式中t的有效值為(2,3,…,144);為先行指標(biāo)i第t期的數(shù)值;為先行指標(biāo)i第t期較上期的變化率。

        用表示先行指標(biāo)i變化率的平均值,則有:

        其中,N=144。

        對先行指標(biāo)i第t期的變化率進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,公式為:

        其中,即為指標(biāo)i第t期的標(biāo)準(zhǔn)化變化率。

        2.將各先行指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化變化率加權(quán)平均,得到每期的加權(quán)變化率:

        3.最后計算合成指數(shù)。以2002年1月為基期,設(shè)基期指數(shù)值為100,根據(jù)合成指數(shù)的方法計算各期的指數(shù)值,即初始的CPI先行指數(shù)。公式如下:

        (三)綜合考慮季節(jié)性因素后編制最終的CPI先行指數(shù)

        從實際預(yù)測的角度看,我國CPI的一個顯著特點是,食品項占比相對較高且波動劇烈,具有很強的季節(jié)性。鑒于此,在計算出上述合成指數(shù)后,本文繼續(xù)構(gòu)造一個季節(jié)性指數(shù)作為季節(jié)性因子,并將合成指數(shù)與季節(jié)性因子相乘得到最終的CPI先行指數(shù)。

        觀察我國歷史上的通脹周期,幾乎每次通脹率高企都伴隨著食品價格的大幅上漲,按照食品項占整個CPI約30%的權(quán)重估計,食品價格變動貢獻(xiàn)了大部分CPI同比的波動(見圖8)。但由于CPI食品項包含了居民日常的主要生活資料,可以細(xì)分為16個子類,因此要準(zhǔn)確把握其季節(jié)規(guī)律比較困難。以豬肉和蔬菜兩個具有很強季節(jié)性的分項來說,蔬菜的生產(chǎn)周期非常短,受天氣等季節(jié)性因素影響很強,其價格變動呈現(xiàn)易漲易跌的特點;而豬肉價格的供給周期則大約為3年,價格的調(diào)整具有一定的粘性,并受到整體農(nóng)產(chǎn)品價格以及農(nóng)戶通脹預(yù)期的影響,季節(jié)性規(guī)律與蔬菜差別很大。為方便起見,本文根據(jù)歷史CPI食品項同比數(shù)據(jù)計算出各月均值,并構(gòu)造季節(jié)性指數(shù)(見圖9),以此衡量季節(jié)性的食品上漲幅度,并將其作為合成指數(shù)的季節(jié)性因子乘數(shù),最后將兩者相乘即可得到最終的CPI先行指數(shù)。

        圖8 CPI食品項貢獻(xiàn)

        (編輯注:在左軸上方加上“%”)

        數(shù)據(jù)來源:Wind資訊

        圖9 季節(jié)性因子

        數(shù)據(jù)來源:Wind資訊

        先行指數(shù)分析及CPI趨勢預(yù)測

        如前文所述,2002年以來中國經(jīng)濟大致經(jīng)歷了三個完整的通脹周期(見圖10)。將計算出的2002—2013年各期CPI先行指數(shù)值與同期CPI同比對比,可發(fā)現(xiàn)先行指數(shù)的拐點較為穩(wěn)定地領(lǐng)先于CPI同比的拐點。在過去的三個通脹周期中,從先行指數(shù)基本都可以提前預(yù)測到CPI拐點的出現(xiàn)。以2008年的大通脹為例,CPI同比在2月份達(dá)到了8.7%的階段性高點,先行指數(shù)在2007年11月份已經(jīng)達(dá)到高點并在頂部徘徊,預(yù)示著CPI的拐點即將到來,而國債收益率也先于CPI的拐點掉頭向下,一路下行走出一輪牛市行情??梢?,本文的CPI先行指數(shù)可以較為準(zhǔn)確地預(yù)測未來通脹的趨勢,在實際中運用該先行指數(shù)來監(jiān)測未來的通脹走勢是可行的。

        從2013年第四季度的情況來看, CPI先行指數(shù)處在低位運行且略有下行,由此判斷,2014年上半年CPI的壓力不會太大,大概率會處于低位震蕩的走勢,甚至不排除個別月份CPI同比破“2”的可能性。但從中期視角來看,CPI先行指數(shù)在2012年7月份已經(jīng)確立了階段性的底部,對應(yīng)著CPI同比在2012年10月份出現(xiàn)底部,通脹正處于觸底回升的新一輪周期中,因此2014年下半年CPI上漲的壓力將會顯現(xiàn)出來。從2014年全年來看,通脹將會從低位震蕩逐步過渡到企穩(wěn)回升的階段,全年的通脹壓力會大于2013年。此外,與過去相比,CPI同比與CPI先行指數(shù)出現(xiàn)了一定的剪刀差,一定程度上反映了隨著勞動力成本的上升、資源價格改革等進(jìn)程的推動,整個CPI同比中樞呈現(xiàn)逐步抬升的特點。

        圖10 CPI先行指數(shù)與CPI同比

        (編輯注:在右軸上方加上“%”,在第一個圖例后加上“(左軸)”,在第二個圖例后加上“(右軸)”)

        最后需要指出的是,在判斷未來通脹趨勢時,使用CPI環(huán)比數(shù)據(jù)也有很好的效果。環(huán)比數(shù)據(jù)比同比數(shù)據(jù)更為先知先覺,這在很多行業(yè)數(shù)據(jù)中都有所體現(xiàn)。由于CPI月度環(huán)比受季節(jié)性因素影響,波動過于劇烈,因此無法直接使用。借鑒《2008年第一季度中國貨幣政策執(zhí)行報告》中介紹的CPI季調(diào)方法,采用X12-ARIMA模型從CPI月度環(huán)比數(shù)據(jù)中分離出趨勢周期項,發(fā)現(xiàn)其對于CPI同比有著良好的先行意義(見圖11)。該指標(biāo)目前正處于短期回落的趨勢,同時中期處于新一輪的上漲周期中,與本文對2014年通脹形勢的判斷也比較吻合。跟本文的先行指數(shù)相比,CPI環(huán)比趨勢項的領(lǐng)先效果更好,但這在某種程度上是用通脹本身解釋通脹的“數(shù)字游戲”,而先行指數(shù)背后是影響CPI的驅(qū)動因素,對CPI的變動更有說服力,因此實踐中將先行指數(shù)和CPI環(huán)比趨勢結(jié)合使用判斷未來通脹趨勢,是比較有益的。

        圖11 CPI環(huán)比趨勢項與CPI同比

        (編輯注:在左右軸上方分別加上“%”,在第一個圖例后加上“(左軸)”,在第二個圖例后加上“(右軸)”)

        數(shù)據(jù)來源:Wind資訊

        注:1.筆者也嘗試了假定所選定先行指標(biāo)包含更多共同因子的情況,但無法得出合理的因子載荷。

        作者單位:中國工商銀行資產(chǎn)管理部

        責(zé)任編輯:羅邦敏 劉穎

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