经济国信高频扩散指数的“脱胎换骨”.docx

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1、-、扩散指标编制原那么宏观经济基本面研判是大类资产配置自上而下的抓手，其中最常见的两个主题 是通胀和增长。对于股市投资者而言，可能更关注未来三个月或者半年内数据 的预期，重在通胀和增长的“预测”；而对债券投资者而言，目前所处的经济状 态或者过去一段时间的回溯也很重要，这涉及指标的“现测”，其精准度较预测 更高、数据追踪处理与理清逻辑脉络并重。首先，从跟踪预测角度来讲，市场对于通货膨胀压力的认知是较为清晰有效的。 价格方面的指标，由于大宗商品种类繁多、价格信息公开及时，因此价格类的 高频综合指标编制起来较容易，预测的准确性也较为准确。某种程度上讲，只 要清晰地确认CPI或者PPI的篮子比例构成，

2、找到相应的价格指标来拟合追踪 并不难，甚至篮子里的价格越多预测越准确，不容易产生“过拟合”问题。预测 的难点在于产出相关量的指标，其对应的高频数据数量少、统计环节耗时导致 其发布相对滞后，六大电厂发电耗煤、玻璃信心指数等停更后让数据本就稀缺 的预测工作平添难度。其次，筛选圈定好的指标也时常出现指向性打架”的问题。指向分歧导致我们 对同一时点经济状况确实认存在犹豫，用降维后的单一综合指标来跟踪判断是 相对好的处理方法。降维成综合指标的“道”在于每个指标都经过谨慎细致的遴 选，跟踪及时且逻辑可证伪；而用什么方法模型来处理、建立指标预警体系更 多是“术”，切忌用纷繁复杂的“术”来替代逻辑通透的“道”

3、。对于经济增长指标的把握那么相对偏弱，如何快速、准确的把握宏观经济增长的 脉搏变化是市场关注的焦点。鉴于此，不从长期预测角度出发，只从短期跟踪 角度入手，国信证券宏观固收团队重构了高频指标，其过程遵循如下几个原那么：1 .构成总指数的底层指标为至少周频公布的、公开易得的、尽量剔除金融属性 的产业类数据；.尽量刻画经济增长类指标，主要从生产供应端层面出发，构建指数；2 .方法简单透明，可追溯但无法修整和“美容、.历史回溯基本准确；3 .每个领域仅选取一类指标，防止领域交叉导致自相关或者某一领域权重过高。基于上述原那么，我们进行了指标遴选，构造成了高频扩散指数A，设定基期逐 步累加得到高频定基指数

4、B，将定基数求同比获得高频同比指数C。五、风险提不（-）“季节性因素”分析高频指标难以规避季节性问题，在历年1-2月春节期间最为突出。对于月度的 指标我们可以采取同比变化率的方法。来尽可能规避季节性的干扰，高频同比 指数C一定程度也剔除掉了季节性因素。但用于计算周同比的定基指数B由打 分值A累积叠加而成，并非像CPI这类指标有更为明确的一篮子占比，后者的 基数也可以有量纲和准确含义，因此高频同比指数C对克服季节性的解释力度 较CPI的同比稍弱些。所以，我们引入2021年观测金融数据“分位数”法的思路，通过观测高频指数处 在历年同期的哪一分位点，来判断季节因素之外宏观景气现状。我们将高频定 基指

5、数每年第一周的数据指数化为100,计算了 20162020年间，历年52周的 最大值、最小值、平均值等，通过观测2021年定基指数的逐周变化，所处在同 期的分位点，可以发现今年第25周开始（即2021年6月19日以来），高频定 基指数开始低于历年同期的下边界，经济转弱除了季节性的因素外，也有内生 的驱动力，这点与我们近期对工业增加值等数据的感知相近。图14 :高频定基指数B的季节性变化追踪历年第一周指数化为1001061041021009896941 3 5 7 9 1113 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51数据来

6、源：Wind、整理（二）高频指标和经济基本面两次“背离阶段”评述2015年3月以来，高频指数大多数情况下都能较好地锚定经济周期状态、解释 经济变化方向，但也有两次例外。第一次是2018年二季度，第二次是2020年 四季度。（1） 2018年三季度工业增加值同比增速回落，但高频定基指数B和高 频同比指数C均指向上，当时市场开始显现出宽信用的预期。7月以来环保力 度加强、供给显著收缩，市场对基建刺激抱有期待进而形成了需求回暖、PPI 走强的预期。8月山东寿光洪涝水灾、非洲猪瘟在国内蔓延对菜价和猪价有潜 在拉动，CPI也有上抬动力，因此市场出现较强的滞胀预期。（2） 2020年四季 度中国处在新冠疫

7、情冲击的修复阶段，工业增加值同比还在回升，虽然高频定基指数B出现回升，但高频同比指数C出现了下滑，主要是2019年四季度的 基数效应所致，这一阶段高频定基指数B更为敏感有效。除去上述两个特定阶 段外，高频系列指数能解释过去六年间绝大多数基本面的真实状态。通过上述三类指标的构造、比照与分析，我们对ABC指数的重要性予以排序。 综合来看，指数A、B的提示效果胜于指数C。A、B虽然各自以扩散指数、定 基指数来构造，但归根到底都是环比的形式。由于环比的变动比同比变化更为 灵敏，在历次经济拐点或者风险冲击前能率先给出提示，反观同比指标那么略显 迟滞，且容易受到基数效应的影响。因此，当不同口径的高频指数出

8、现分歧时， 我们优先选择指数A、B作为依据。附录：指标遴选的细节汽车产量指标：乘联会乘用车销售同比增速，转为月度均值后，较中汽协数据 波动更高，且产量和销量各自对应供给和需求两端。汽车全钢胎开工率对中汽 协汽车产量同比拐点有一定领先性，且二者均为供给端因素，因此我们选择全 钢胎开工率作为汽车行业代表性指标。资料来源:Wind、整理；注：2021年汽车产量采用两 年复合增长率。资料来源:Wind、整理；注：2021年汽车产量、批发 零售量采用两年复合增长率。房地产开发和建筑业指标：（1）水泥价格同比增速较产量数据更为敏感，水泥 产量仅有月度数据且历年12月数据缺失，价格数据每个工作日皆有产生。除

9、 了供给侧改革期间，水泥价格和产量发生较大幅度背离（表现为价格同比冲高， 伴随产量回落）之外，二者走势基本贴近，因而可以用水泥价格来高频表征产 量。（2）建材综合指数同比和建安投资同比增速有较好的相关性，可以用作建 筑行业的高频指标。基建类指标：螺纹钢产量同比、高炉开工率两个高频指标，和月度发布的钢产 量同比均有一定相关关系。而近年来钢铁行业去产能，全国163家代表性企业 高炉开工率呈现趋势性下降状态。相比之下，螺纹钢周度产量的同比变化率是 优选指标，波动中枢与粗钢产量同比接近。图20 :焦化企业开工率与焦煤产量同比的比照%85 -80 -75 -70 -65 -60 -焦化企业开工率焦炭产量

10、同比（右）%-20-15-10- 50- -5-10- -15年采用两年复合增速口径。二、底层指标遴选过程优质的底层指标是构造宏观扩散指标这座大厦坚实的地基，指标经得住经济周 期考验、发布和获取可持续，建成的扩散指标的质量就会提高。工业增加值数 据分为三大门类：采矿业，制造业，电力、热力、燃气和水生产和供应业。如 果按照规模以上工业企业营业收入来近似替代对应行业的产出，2021上半年营 业收入排名前几名依次为：计算机、通信和其他运输设备制造业，黑色金属冶 炼和压延加工业，汽车制造业，化学原料和化学制品制造业，电气机械和器材 制造业，电力、热力生产和供应业，有色金属冶炼和压延加工业。上述七大行

11、业上半年营业收入占到整个工业企业、共计41个门类营收总额的50%,具备代 表性。在上述行业中，计算机、通信、和其他运输设备制造，电气机械和器材 制造两行业居于下游，常见高频指标较为少见，我们统一用上游原材料来替代。我们遴选了汽车全钢胎开工率、全国水泥价格指数、主要钢厂螺纹钢产量、建 材综合指数、焦化企业开工率、国内PTA产量、30大中城商品房成交面积共 七大指标，表1列示了这些指标的基本信息。除了水泥价格指标外均为产量类 或开工率类的指数，除去春节、十一假期等特定时段，各类数据均保持着周度 的发布频率，每周五即可对截至两周以前的数据进行高频跟踪：表1 :七个底层指标介绍资料来源:Wind、国信

12、经济研究所整理指标名称发布时间发布机构数据单位起始时间汽车全钢胎开工率每周四中国橡胶信息贸易网%2013.06全国水泥价格指数工作日中国水泥网点2011.09主要钢厂螺纹钢产量每周五Wind万吨2015.05建材综合指数工作日百年建筑网2013.9定基为1002013.11焦化企业开工率每周五Wind%2016.07国内PTA产量每周五Wind%2013.0830大中城商品房成交面积每日Wind万平方米2010.01汽车全钢胎开工率：汽车是社会零售重要的构成部门。初代高频指数里我们跟 踪的是乘联会的汽车销量（包括批发和零售）周度指标。销售是生产的后续环 节，而乘联会发布的产量却是月度公布，较中

13、汽协数据并无优越性。轮胎作为 汽车行业重要的零部件，是整车领域的上游指标，从生产环节上讲，轮胎生产 早于汽车生产，更早于汽车销售环节（当然，这里并未考虑销售、订单对生产 计划的反向作用）。汽车轮胎相关有两类指标，包括全钢胎开工率和半钢胎开工 率。半钢胎除了新车生产外，也要二手车市场轮胎更换；而全钢胎除了家用汽 车外，也包括与基建、制造联系更紧密的卡车。半钢胎和全钢胎开工率趋势和 拐点相近，我们统一用全钢胎代替。全国水泥价格指数：水泥是基建领域重要原材料，与基础设施产业链密切相关。 数据来自中国水泥网发布的全国水泥价格指数（CEMPI），采集区域包括长江、 东北、华北、华东、中南、西南、西北、中

14、原、京津冀、珠江-西江。其余的基 础材料如熟料、混凝土、矿粉、碎石、机制砂、砂浆等价格走势与水泥有一定 相似性，为防止打分时重复计算，我们在基建领域仅选择水泥价格指标。水泥 产量数据以月度发布，因此高频指标才选用价格口径。由于水泥库存量不大而 且存在过剩产能，价格变动主要由需求推动。主要钢厂螺纹钢产量：钢铁行业作为传统周期行业在“地产+基建”链条中曾贡献 了重要力量，近年来供给侧改革、环保限产等也是主要围绕钢铁行业进行的。 整个黑金系链条复杂，螺纹钢与住房有关，板材、线材与造车和家电产业有关， 产业链分布虽然广泛，但整个黑金系的价格、库存都有近似的变化趋势。钢铁 行业中最重要的品种即螺纹钢，全

15、国指标的统计范围包括南方、北方、华东三 大区域。建材综合指数：由百年建筑网发布，涵盖除西藏外30个省份核心城市的水泥、 玻璃、陶瓷、石材.、吊顶、铝型材、塑钢、涂料、木地板、劳务、混凝土、木 材行情信息，在区域和覆盖范围具备双重广泛性。焦化企业开工率：炼焦行业的重要指标。焦化企业生产一方面受到炼焦利润的 市场因素影响，另一方面也有环保政策面的扰动。统计时按照产能小于100万 吨、介于100-200万吨之间、大于200万吨的三个层级分别选取100家焦化企 业，我们求取算术均值代表全行业的开工情况。国内PTA产量：化工领域比拟重要的指标。PTA（精对苯二甲酸）属于化工领域 上游的原材料产品，主要用

16、途是生产涤纶、聚酯瓶片和聚酯薄膜，广泛用于与 化学纤维、轻工、电子、建筑等国民经济的各个方面，与经济生产活动息息相 关。30大中城商品房成交面积：房地产市场下游销售的代表性指标。30大中城市包 括北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、青岛、苏州、江阴、厦门、大连、 武汉、南昌、佛山、无锡、福州、东莞、惠州、包头、长春、扬州、安庆、岳 阳、韶关、南宁、成都、长沙、哈尔滨、昆明、石家庄、兰州、天津。其中杭 州、南昌、武汉、哈尔滨、昆明、扬州、安庆、南宁、兰州、江阴、佛山11个 城市为商品房数据，其它城市为商品住宅数据。三、指标编制步骤第一步，观测各个分项指标的周度景气并绘制打分卡。例如，假设焦化企业

17、开工 率本周水平较上周有所提升，那么记作+1,持平于上周那么记作0,较上周下滑记 作-1。其他六项指标参照这类处理方法，可以得到一个打分卡，有七个指标对 应七项得分。我们将七个得分求取均值，得到介于/的综合得分，该得分即 高频扩散指数A,代表周度经济的环比变化。指数A当周在（0,1之间，代表当 周经济景气向好；介于-1,0）之间，代表当周经济变差；指数A为。代表经济持 平上周。指数A绝对值越高代表经济变好、变差的幅度越显著。第二步，将周度变化折算为定基序列。我们定基到2015年3月7日（当期数值 指数化为100）来观测，将第一步得到的指数A逐期累加在定基数上，得到连 续的周度趋势值，即高频定基

18、指数Bo用定基指数的方法具有可回溯、但不可 修改的特征，防止发布新一期指数时对历史数据的调整与修订之嫌。第三步，将高频定基指数B求取周度同比，得到高频同比指数C。我们将每一 期的周度定基数，以上一年同周为基期测算同比变化率，每年得到52周的同比 值。图1 : iWi频指数A、B、C不意图2015.03.07;100-高频扩散指数A （右）一高频定基数B 高痰同比指数CC10,右）指数A反映经济增长的环比情况（经济增长的环比变化率），指数B代表经济 增长状态的逐期趋势（类似工业增加值定基指数、GDP的一阶形式），指数C 反映经济增长的同比变化率（经济增长的二阶形式）。从对应形式来看，指数A 与B

19、均类似环比，C对应同比。、扩散指标回测分析（-）信号拐点确实立、与经济指标回测从分段回测的视角来看，指标的变化能较好地预测经济拐点。首先我们定义趋 势拐点信号。每一次显著的趋势形成至少要两个月（8周）的时间来确认，我 们首先设定过去8期变化方向中，至少有6期是同一方向的，为提示趋势拐点 的标准，我们发现虽然前瞻效果虽然不错，但出现该情形的频率较多，容易发 生存伪的误判。因此我们设定了更为严格的条件，即高频扩散指数A连续8周 及以上保持正向或者负向的变化趋势，那么定义为拐点信号，在2015年3月以来 共有11次提示拐点。其次，我们将拐点信号和月底发布的制造业PMI加以比照。遵循信号的计算原 理，

20、我们选用的制造业PML类环比的特征与设置的拐点信号相近。过去11次 拐点提示除了 2018年5月21日出现信号失真外，基本都能明确捕捉到经济景 气变化，准确率到达91%,而在10次信号确认中，有一半的情形都能提前预测 拐点，可以实现布局左侧。图2 : 2016年以来转折信号对制造业PMI趋势的预测概览%535251504948最后，我们将拐点信号和次月中旬发布的工业增加值数据以比照。上一步选取 的PMI指标是月底发布当月值，一方面，PMI数据为采样的调查值，准确度上 不及工业增加值、固定资产投资、进出口、GDP等数据精准。另一方面，高指 标环比的变动相较同比指标还要更为灵敏，缺点是噪声也更多，

21、我们用连续形 成趋势的评判标准来克服这一问题。在2016年以来的9次提示过程中，有2次 信号失真（2017年3月31日和2018年5月21日），在7次正确提示中有5次 是领先同比拐点的。而考虑到统计环节导致同比指标的当月数据还要再晚半个 月发布，实际上数据公布之前基本都能看到高频指标做出了拐点提示。这里有两点需要注意：其一，我们此处确认趋势采用的是至少连续8周的情况， 这在实践中容易操作，与客观情况相符。而确认趋势的时点比实际趋势起点要 晚些，拐点的“苗头”实际上还要至少再早上7周。其二，我们在观测工业增加 值同比提示信号时，也同步考察了趋势信号持续的时长，可以发现两次的信号 失真均出现在信号

22、仅出现一周的情景下，剩下一次单周信号也是与拐点同步的， 因此我们将“趋势信号确认且至少保持两周”，作为更进一步的评估依据。图3 ： 2016年以来转折信号对工业增加值同比的预测概览%9.0 -8.5 -8.0 -7.5 -7.0 -6.5 -6.0 -5.5 -5.0 -4.5 -4.0%9.0 -8.5 -8.0 -7.5 -7.0 -6.5 -6.0 -5.5 -5.0 -4.5 -4.0工业增加值同比（2021年为两年复合增速）提示信号区间（右）高频同比指数C （右）2016年4月9日确认 下行信号，持续4周 与拐点同步2016年11月12日确认 上行信号，持续2周领先拐点7周2018年

23、5月12日确认 上行信号，持续1周 信号失真2017年3月31日确认 上行信号，持续1周 信号失真2019年4月30 口确认上行信号，持续4周，2017年12月31日确认 上行信号,持续1周 与拐点同步2017201820192020提加4周2019年10月12日确认上行信号，持续2周， 提前3周2020年1月31日确认 卜行信号，持续碉,提前碉 I2020年9月30日确认上行信号，持续2周, 提前4周8%- 6%- 4%- 2%- 0%- -2%- -4%- -6%- -8%-10%-12%20162021数据来源：Wind、整理此外我们也根据高频同比指数C的趋势度，来量化测算经济陷入衰退的

24、风险。 经济陷入衰退、迈出衰退时，指数C的趋势都会成数量级地放大，这一方法曾 成功提示了新冠疫情期间经济衰退的风险。图4 ：高频指数趋势值提供衰退预测的信号经旃衰退期愎示经旃衰退期愎示一高频同比指数C数据来源：Wind、整理（二）高频同比指数区间划分高频指标的意义在于实时反响宏观景气度，进而预判经济短周期内的变化，分 析或确认拐点的来临。扩散指标由7个因子构成，奇数项的指标更容易得出确 定性的结论。经济中性下景气度变化为0,因此我们设定卜0.5,0.5为正常波动区 间，-1,-0.5）为下行波动区间，（0.5,1为上行波动区间。根据历史拐点的回溯分 析，我们结合A指标归纳出预测经济波动的X和Y

25、法那么：X法那么.宏观扩散指数从正常波动区间到上、下行波动区间的切换。XI:宏观扩 散指数从前期的正常波动区间进入当期的上行波动区间，且后续保持一定程度的复苏；X2:从前期正常波动区间进入当期下行波动区间，且后续保持一定程度 的收缩。Y法那么.宏观扩散指数在正、负向区间的切换。Y1:宏观扩散指数A从前期的负 向波动区间进入当期的正向波动区间，变化幅度较大或持续一段时间。Y2:宏观 扩散指数A从前期的正向波动区间进入当期的负向波动区间。综合来看，Y1法那么对应基本面的扩张，如2016年2月和2018年3月。XI法 那么对应经济二阶上的边际扩张，如2016年3月和2017年3月。Y2法那么对应基

26、本面的收缩，如2015年11月、2017年7月，X2法那么对应二阶的边际收缩，如 2016年1月。图5 :高频扩散指数A四个波动区间的划分：X法那么高频扩畋指数A （右）一工业增加值同比（2。21年为两年复合增速）数据来源：Wind、整理图6 ：高频扩散指数A四个波动区间的划分：Y法那么高顽扩散指数A （右）- 工业增加值同比（2021年为两年复合增速） 80 j it 10数据来源：Wind、整理（三）高频同比指数C和“三驾马车”在宏观数据分析中，我们更加重视经济数据的同比、累计同比。因此，在拐点 匹配之外，高频同比指数与工业增加值、经济的“三驾马车”间相关度也很重要。 从下面四张图可以发现

27、，高频同比指数C与工业增加值同比、社会零售同比、 固定资产投资完成额同比、出口金额同比都有一定的相关性，高频同比指数C 可以作为经济高频评判的辅助指标。图7 :高频同比指数C和工业增加值同比图8 ：高频同比指数C和社会零售同比图9：高频同比指数C和固定资产投资同比资料来源：Wind、整理；注：2021年两指标选取两年复合同比增速来计算资料来源：Wind、整理；注：2021年两指标选取两年复合同比增速来计算（四）综合指标分项拆解和贡献归因最后计算得出的高频指标A、B、C实现了删繁就简，降维观测。但如果单 独盯着综合类指标也容易只见树木、不见森林，且在事后归因分析时也市 场需要关注到每个分项的方向和贡献。因此，我们将指标A、B、C的走势 分拆成七个底层因子的贡献度来分析，虽然在构造高频扩散指数时我们采取 的是等权重赋予得分的策略，但高频同比指数的贡献度还受到七个指标定基 同比的影响，如20162017年供给侧改革背景下，高频同比指数的走势基本是水泥和建材指数决定的，供给收缩对中上游价格和产出的影响是当时经济 活动的主旋律。图n：高频扩散指数a七个分项贡献评分拆解图12 ：高频定基指数B七个分项贡献度拆分汽车全钢胎开工率 建材综合指数图13 ：高频同比指数C的七个分项拉动率分析汽车全钢胎开工率建材综合指数水泥价格指数焦化企业开工率主要钢厂螺纹钢产量国内PTA产量数据来源：Wind、整理