中金复苏斜率将如何演变详解中金经济领先指数.docx
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中金复苏斜率将如何演变详解中金经济领先指数
中金复苏斜率将如何演变?
——详解中金经济领先指数
近期一系列经济金融指标表现有所分化,地产投资销售持续活跃、消费复苏相对较慢,但工业生产和出口明显超预期,同时私人融资的相关指标似乎出现收紧迹象、例如企业债利率上升、社融中的私人部门融资扩张出现放缓迹象。
面临复杂的经济金融信号,如何判断复苏斜率的演变?
作者:
黄文静张文朗周彭彭文生
摘要
我们编制了中金经济活动领先指数(中金LEI),尝试量化未来1-3个季度中国经济复苏的斜率。
我们对近200个宏观经济指标进行了筛选,编制了中金经济活动领先指数(CICCLeadingEconomicIndex,简称中金LEI)。
将每月及时更新中金经济活动领先指数(中金LEI)。
中金LEI具体分为三个指数:
CICCLEIIII,大约领先名义GDP增速3个季度,主要是货币供应、融资规模、利率、汇率、股市市盈率等构成的金融条件;CICCLEIII大约领先名义GDP增速2个季度,包括地产、订单以及金融条件;CICCLEII大约领先名义GDP增速1个季度,这个是在CIEELEIII的基础上加入了粗钢产量、挖掘机产量及利用小时数、发达经济体PMI等指标。
中金LEI显示,当前经济修复的动能有望保持到明年2月左右。
建筑活动继续保持较快增速,建筑行业的高景气有助于私人部门收入的继续恢复,从而在4季度对消费的增长有进一步的提振。
此外,商品房销售投资均保持较快增长,PMI订单以及外需也呈现持续恢复迹象,对未来1-2个季度的增长将继续形成支持。
基于截至8月份的数据编制的领先指数显示,经济修复的动能有可能于明年2季度初有所放缓。
利率上升对私人部门融资的影响正在逐步显现:
企业债利率近期不断上升、票据融资收缩,私人部门信贷扩张速度已经出现放缓迹象。
综合来看,我们判断明年2季度初名义GDP增速(去除基数效应)的恢复速率可能会有所放缓。
值得注意的是,疫情冲击、以及金融条件对经济的拉动作用降低,可能使得名义GDP增速对领先指数的弹性有所变化。
疫情发生之后,居民提高了预防性储蓄、结构调整带来摩擦性失业、非生产性加杠杆增加偿债负担,消费投资动力随之减弱;但在疫情管控措施放松后,过剩储蓄的释放可能较为集中,尤其是部分消费需求可能迎来较快的恢复。
此外,近年以来金融条件放松对经济的拉动作用有所减弱,或表明明年初复苏的斜率可能没有中金LEI显示得那么高。
正文
复苏斜率将如何演变?
——详解中金经济领先指数
尝试量化经济复苏斜率
近期,经济金融数据所传递的信号较为复杂,市场愈加关心经济复苏斜率的演变。
9月15日刚刚发布了8月经济活动数据,经济总体仍处于复苏轨道,但是结构上有所分化。
投资方面,制造业投资增速从7月的-3.1%明显回升至5%、地产投资增速加快至12.1%,但基建投资同比增速从7.7%降至7.0%。
工业生产增速从4.8%加快至5.6%、与之前公布的出口增长一同明显超出市场预期,但是社会消费品零售总额同比增长仅0.5%。
除了经济活动数据传递出的信号较为复杂之外,货币金融数据似乎也出现了一定分化:
一方面,社融、M1同比增速继续上升,但M2同比增速有所下降、市场利率不断上升。
在与投资者的交流当中,我们发现市场对未来经济复苏斜率的关注程度不断上升。
我们尝试用量化的方法对经济的复苏斜率进行预测。
这一方法的基础是:
一些特定的经济指标在过去20年的宏观经济波动中表现出了较强的领先性,并且不同的指标对经济的领先期有所差别。
由此,可以通过将不同领先期的指标进行组合,从而对外来不同阶段的经济走势进行刻画。
当然,历史并不会简单重复,在疫情冲击发生之后,“疤痕效应”可能对领先指标的效果产生了一定的影响,我们也后文中也进行了较为细致的讨论。
一些知名机构的中国经济领先指数的领先效果有所减弱,中金经济活动领先指数将是一个有益的补充。
国际上比较知名的指数包括OECD提供的中国综合经济领先指数(OECDCLIChina),ConferenceBoard提供的中国经济领先指数、以及中国经济景气监测中心提供的宏观经济景气先行指数。
但是从近几年的效果来看,以上指数的领先性有所减弱,同步性在增强。
图表:
既有中国经济领先指数的主要构成
资料来源:
OECD,中国经济景气监测中心,ConferenceBoard,中金公司研究部
我们初步建立起了一套较为完善的经济活动指数体系,以后将持续更新。
2019年7月以来,中金宏观已经发布了3个重要的经济活动指数:
中金月度宏观景气指数(CICCCMI)、中金日度全球经济活动指数(CICCGAT)、中金日度开工指数(CICCPAT)。
其中,CMI为月度指标、发布日期早于统计局的PMI,这一指标旨在综合经济活动的高频指标,帮助投资者更加及时地把握当期经济活动状况。
CICCGAT与CICCPAT则是以日度为频率,为投资者更新中国及海外经济在疫情冲击下的高频变化。
与以上3个指标有所区别,中金LEI主要目的为对未来1-3个季度的经济活动进行预测。
我们分别编制了三个领先指数:
CICCLEIIII,领先经济活动约3个季度,主要包括货币供应、融资规模、利率、汇率、股市市盈率等金融条件;CICCLEIII,这一指标领先经济活动约2个季度,包括地产、订单以及金融条件;CICCLEII,这一指标领先经济活动约1个季度,在CIEELEIII的基础上加入了粗钢产量、挖掘机产量及利用小时数、发达经济体PMI等指标。
图表:
中金经济活动指标体系
资料来源:
中金公司研究部
中金经济活动领先指数
(一)构建方法
第一步,对数据进行预处理。
为了去除原始数据(包括名义GDP增速)的长期趋势和噪音,保留其周期波动,我们借鉴了OECD的数据处理方式,即使用2次HP滤波。
关于HP滤波以及数据预处理的相关技术细节,请参见附录I。
第二步,挑选领先指标、确定领先期。
我们利用大数据的方法,遍历了近200个不同的指标,试图挑选出对名义GDP有领先作用的数据,在这一过程中,我们结合国际研究经验,从逻辑关系、图形关系、数据关系三个维度判断一个指数是否会领先名义GDP,在这一过程中,我们引入了互相关函数对备选指标的领先性及领先期进行判断,技术细节请参考附录II。
简单来说,我们要求被选指标的领先性应该是“想得明白、看得清楚、算得出来”。
我们发现200个指标里面的大部分指标都是同步指标,还有一部分指标与GDP同比增速本身没有明确的关系,这些指标就被排除。
第三步,对数据进行标准化,然后进行简单平均。
我们对各个数据进行了标准化的处理,即减去均值除以方差。
简单平均的原因是:
1)从最后的效果来看,用简单平均构造的指标回测效果比较令人满意;2)通过回归确定权重可能存在一定的过拟合问题;3)在简单平均的基础上对权重进行一些调整,对最终的结果影响并不大。
(二)中金经济活动领先指数的具体构成
中金经济领先活动指数的构成如下表所示:
图表:
中金经济活动领先指数(中金LEI)的指标构成
资料来源:
中金公司研究部
1.中金经济领先指数III(中金LEIIII,即金融条件,领先期名义GDP为3个季度)
金融条件指数被广泛地用于衡量货币政策松紧、预测经济增长和通胀走势,目前已有近30年的历史。
关于金融条件指数的发展,详情请见附录IV。
我们综合“量”、“价”指标构建了中国金融条件,即中金LEIIII。
在以数量为主要调控手段的货币政策背景下,货币量(例如M2、M1)或融资量(社会融资规模、调整后社会融资规模等)等是跟踪中国金融条件的重要指标。
但近年来,随着货币政策框架从“以量为主”向“量价结合”转型,融资价格的重要性不断增强。
由此,我们选择的金融条件指标包括:
1)M1同比增速;2)M2同比增速;3)新增社融同比增速;4)R007;5)3个月SHIBOR;6)人民币实际有效汇率同比变化;7)企业债信用利差;8)沪深300市盈率。
2.中金经济领先指数II(中金LEIII,领先名义GDP为2个季度)
►CICCLEIII的指标包括:
PMI新订单、PMI新出口订单、商品房销售均价、商品房销售面积以及领先1个季度的金融条件(即中金LEIIII)。
►为什么要采用领先1个季度(T-1期)的金融条件:
T期(季度为单位)的CICCLEIII主要为未来2个季度(T+2)的经济走势做出一定判断,而金融条件领先名义GDP约3个季度,T-1期的金融条件是对T+2期的经济走势进行判断。
3.中金经济活动领先指数I(中金LEII,领先期为1个季度)
CICCLEII的指标包括:
粗钢产量、挖掘机产量、小松挖掘机利用小时数、发达经济体PMI均值以及领先1个季度的中金经济领先指数II。
(三)如何理解中金经济领先指数的逻辑?
►融资对投资的领先,金融条件在一定程度上代表了社会的融资状况,如果融资价低、量多,可能带动投资,而投资可能进一步带动其他需求;
►地产行业对其他行业/需求的领先,地产销售以及价格的回暖,改善了房企的现金流,拉动地产投资;地产作为抵押品可以获得更高的估值,由此对融资条件也有一定改善;此外,地产价格上升可能会提振居民财富,并且从产业逻辑上领先于家电、装修材料的消费;
► 建筑产业链对其他产业链的领先,一般来说,中国财政宽松对应一个直接需求是基建,货币宽松则对地产更为有利,两者均与建筑产业链有着密切的联系,因此建筑产业链可能率先修复;
► 订单对生产的领先,PMI订单指数与名义GDP也有一定的领先作用。
中金经济活动领先指数(中金LEI)的效果及当下含义
以下6张图刻画了CICCLEII-III对名义GDP同比增速的领先效果。
从下图来看,CICCLEII大约领先名义GDP增速1个季度、不超过2个季度;中金LEIII大约领先名义GDP增速2-3个季度,不超过3个季度;CICCLEIIII对名义GDP增速领先期历史上大约有3个季度。
近几年来,伴随着潜在增速的下降,部分GDP波动周期可能并不明显,当我们用HP滤波把GDP的趋势增速去除、只留下周期波动之后,中金LEI对经济波动的领先效果更为显著。
图表:
中金LEII的对名义GDP增速的领先效果
资料来源:
万得资讯,中金公司研究部
图表:
中金LEIII对名义GDP增速的领先效果
资料来源:
万得资讯,中金公司研究部
图表:
中金LEIIII对名义GDP增速的领先效果
资料来源:
万得资讯,中金公司研究部
图表:
中金LEII对名义GDP增速周期波动的领先效果
资料来源:
万得资讯,中金公司研究部
图表:
中金LEIII对名义GDP增速周期波动的领先效果
资料来源:
万得资讯,中金公司研究部
图表:
中金LEIIII对名义GDP增速周期波动的领先效果
资料来源:
万得资讯,中金公司研究部
中金LEI显示,当前经济复苏的动能或将维持到明年2月左右。
8月CICCLEII的读数为0.62,较7月的0.24与6月的-0.12上升,并保持了较快的上升势头。
具体来看,8月小松挖掘机利用小时数同比增速上升、美日欧平均PMI继续走高,推动了中金LEII加速上升。
同时,8月地产产业链保持活跃,成交面积同比增速从7月的9.4%上升至13.7%,PMI新订单及新出口订单均进一步上升。
在地产及订单的共同推动下,中金LEIII从6月的-0.32、7月的0.09上升到8月的0.51,上升斜率仍然较快。
综合来看,近期建筑、地产行业活跃度较高、订单及外需继续恢复,考虑到以上因素对产业链和收入的滞后拉动,经济复苏仍有较强的支撑,当前复苏的斜率有望维持到明年2月左右。
基于截至8月份的数据编制的领先指数显示,经济修复的动能有可能于明年2季度初有所放缓。
中金LEIIII今年1-5月快速上升,在6月到达0.72之后开始缓慢下降,7月CICCLEIIII为0.70、8月为0.66。
中金LEIIII缓慢下降主要受市场利率快速上行的影响:
R007从4月的1.5%左右上升到9月的2.3%左右,3个月SHIBOR利率从4月的约1.5%上升到9月的约1.7%。
伴随着资金利率的上行,私人部门的融资压力已经有所显现:
AA级企业债收益率最近3个月连续上行;8月社融去除政府债后,私人部门融资也未见明显扩张。
此外,人民币实际有效汇率从5月中旬开始至9月中旬累计升值2%。
8月M2增速受财政存款上升的影响出现一定下行,M2的后续走势仍需观察财政支出进度。
综上,中国金融条件出现了边际收紧的迹象。
中金LEIIII并未预测外需的变化。
但是考虑到今年外需的基数并不算低,且中国经济仍以内需为主,在金融条件收缩的背景下,经济增长持续加速可能较为困难。
如果金融条件未来1-2个月继续收紧,明年2季度经济增速放缓的可能性也会上升。
图表:
企业债收益率近期明显上行
资料来源:
万得资讯,中金公司研究部
图表:
利率上行对私人部门融资影响更为明显,8月私人部门的社融同比增量并未明显扩张
资料来源:
万得资讯,中金公司研究部
值得注意的是,金融条件对经济增长拉动作用降低、以及疫情冲击,可能改变了名义GDP对中金LEI的弹性。
基于整个样本区间的数据回归分析(2007年之后到目前)表明,CICCLEII和II每上升1单位,名义GDP同比平均上升约2.5个百分点,但这一弹性在疫情之后可能有所变化,原因包括:
►疫情造成的疤痕效应可能使得名义GDP对中金LEI的弹性减弱。
居民在高度不确定性的环境下增加预防性储蓄、经济结构调整带来摩擦性失业、非生产性加杠杆增加偿债负担,消费投资动力减弱。
我们已经在经济数据中看到了一些线索。
举例来看,今年居民储蓄率出现了大幅上升,收入向消费的传导可能受到了一定的阻碍;虽然固定资产投资已经出现较为明显的反弹,但是农民工的收入反弹似乎并不明显、小规模制造业的经营仍然面临困难,基建对总体经济的拉动作用可能也并不如以前强大。
►但另一方面,疫情管控放松后,过剩储蓄的释放可能较为集中,部分消费需求可能迎来较快的恢复。
国家统计局数据显示,8月下旬电影票房已经恢复到去年同期90%的水平,较7月96%的同比跌幅大幅回升。
此外,十一期间景点游客接待量上限从50%调升到75%,旅游消费或迎来较快回升。
►金融条件对名义GDP的拉动作用可能已经减弱。
根据线性回归的估算,在2008-2016年,金融条件每上升1个单位,名义GDP增速上升约1.6个百分点;在2017-19年,金融条件每上升1个单位,名义GDP增速上升约0.6个百分点。
我们采用不同方法进行了检验,2017年之后名义GDP对金融条件的弹性减弱这一结论是较为稳健的。
金融条件放松之后,地产是直接受益部门;名义GDP对金融条件的弹性减弱,背后体现的可能是地产对整体经济的拉动作用在放缓。
此外,考虑到今年以来信贷扩张相当一部分用于非生产性的投资,GDP对金融条件的弹性可能进一步减弱。
图表:
今年以来居民储蓄率明显上升
资料来源:
万得资讯,中金公司研究部
图表:
农民工收入(数据截止今年2季度)回升速率明显慢于投资
资料来源:
万得资讯,中金公司研究部
图表:
大企业与小企业表现分化
资料来源:
万得资讯,中金公司研究部
附录I关于数据的预处理及HP滤波
HP滤波是分解经济序列趋势项和周期项的常用方法之一。
从理论上来看,它是在求解这样一个最优化问题:
直观来看,当我们选择的λ较小时,上述最小化问题主要取决于前半部分。
因此,趋势项τ(t)将尽可能接近原始数据y(t)。
极端情况下,若λ=0,则最优解是τ(t)=y(t),该序列不存在周期项。
同样的,当我们选择的λ较大时,上述最小化问题主要取决于后半部分。
因此,趋势项在t+1期的变化量τ(t+1)-τ(t)将尽可能接近第t期的变化量τ(t)-τ(t-1)。
极端情况下,若λ趋向无穷大,则两期变化量完全相同,即趋势项是一条直线。
在对数据进行与处理时,我们借鉴了OECD的方法。
由于领先指标主要为了识别周期波动,我们需要过滤掉原始数据中的两个部分,一个是长期趋势、另一个是高频噪音。
OECD通过两次HP滤波完成这一过程,第一次滤波保留周期项,滤去长期趋势项;然后对周期项进行第二次滤波,保留相对平滑的趋势项,滤去高频噪音。
附录II如何挑选领先指标及确定指标的领先期
我们利用大数据的方法,遍历了近200个不同的指标,试图挑选出对名义GDP有领先作用的数据,在这一过程中,我们集合国际研究经验,采用以下三个标准判断一个指数是否会领先GDP:
1.逻辑关系:
备选指标应该与名义GDP有一定的逻辑领先关系,例如融资在时间上领先于投资、从而在逻辑上有可能领先于名义GDP的变化。
2.图像关系:
备选指标的图像应在在视觉上对名义GDP的图像有一定的领先关系。
3.数据关系:
我们求不同领先期的备选指标对名义GDP增速的相关系数,以相关系数最大的一期作为备选指标对名义GDP的领先期。
附录III OECD及ConferenceBoard构建领先指数的方法
OECD[1]
OECD选择月度工业增加值(指数)作为宏观经济走势的参考指标。
在筛选具有领先性的指标时,OECD要求指标满足如下条件:
(1)经济相关性:
不仅要有统计意义上的领先性,还需要有经济理论的支持。
指标所能覆盖的经济活动越广越好;
(2)实操易用性:
首先,月度数据优于季度数据;其次,指标不宜发生过重大修订;再次,数据发布应当具备时效性;最后,最好是不曾中断的长时间序列。
针对满足条件的指标,需要进行预处理。
具体而言,首先将部分只有季度数据的指标通过线性插值转换为月度数据;接着,对指标进行季节性调整(使用X12方法,大部分数据发布时已季调),并处理序列中的异常值(由于某些意外冲击或统计口径调整导致);最后,消除序列中的趋势项并平滑序列。
OECD的领先指标主要用于识别周期性波动的变化趋势,为了实现这一目的,需要滤去序列中的两个部分:
长期趋势和高频噪音。
OECD主要通过两次HP滤波完成这一过程,第一次滤波保留周期项,滤去长期趋势项。
对周期项进行第二次滤波,保留相对平滑的趋势项,滤去高频噪音。
完成滤波后,还需对所有指标进行标准化处理。
ConferenceBoard[2]
ConferenceBoard发布的领先指数主要用于预判经济周期,事实上包括了同步、领先、滞后三个指数。
因此,领先指数主要对标同步指数以及官方(如NBER)公布的经济波峰和波谷。
就领先指数而言,指标需要满足以下要求:
(1)指标序列的波动需要与经济周期类似,且领先性在较长的一段时间内保持稳定;
(2)指标的周期性和领先性需要有经济学意义,且数据的收集和统计处理可靠,公布及时;(3)指标的环比波动不能过于剧烈。
CB建立的中国领先指数主要包括:
消费者预期指数、PMI新出口订单、物流业景气指数、金融机构中长期贷款(PPI平减)、城市劳动力市场需求、大型机器与运输设备进口量、建筑新开工面积、5000家工业企业扩散指数-盈利能力。
事实上,以上指标很难同时满足这三点要求,因此需要构建一个合成指数淡化单个指标的噪音,强化其周期性波动。
具体的指数构建方法如下:
(1)对于延期公布的数据,以对数差分后的样本进行自回归拟合,用估计值代替缺失值;
(2)计算单个指标的月度环比增速,若原始数据已经是百分比形式,则直接计算差值;(3)以指标标准差的倒数为权重加权求和;(4)指定基年(赋值为100),构建合成指数。
计算指数的半年度增长率。
附录IV金融条件指数的发展历史
金融条件指数的前身是货币条件指数(MonetaryConditionIndex,MCI)。
货币条件指数是短期利率和有效汇率的加权,在20世纪90年代初由加拿大央行首创,之后被国际货币基金组织、OECD、新西兰央行等机构广泛采用。
但随着亚洲金融危机的爆发,一大批学者认识到资产价格在货币政策传导中也具有重要的作用,于是在货币条件指数的基础上加入资产价格等指标,构建了金融条件指数(FinancialConditionIndex,FCI)。
在2008年金融危机之后,人们更加深刻地认识到金融市场在货币政策传导机制中的复杂作用,金融条件指数迎来了新一轮的发展。
国际货币基金组织、OECD、欧央行、芝加哥联储等官方机构开始广泛地编制金融条件指数、并拓宽金融条件指数覆盖的指标范围。
图表:
金融条件指数的发展历史
资料来源:
芝加哥联储,欧央行,IMF,OECD,中金公司研究部
[1]OECD(2012),OECDsystemofcompositeleadingindicators,OECD
[2]TheConferenceBoard(2001),BusinessCycleIndicatorsHandbook,NewYork,NY:
TheConferenceBoard.
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