文/新浪财经意见领袖专栏作家 孙彬彬
摘要:
展望未来,永煤事件的发酵可能还会延续,但是随着时间推移,市场重心还是会回到基本面上,那么该如何看待基本面?特别是目前市场较为一致的前高后低问题?
基于WIND一致预期,我们通过季调环比折年率、几何平均结合参考系的方法,尝试剔除了明年GDP与PPI同比增速的基数效应,还原了宏观经济真实的高点与波动形态。
数据显示,今年二季度起GDP同比增速快速回升,并逐步向潜在增速靠拢。明年GDP同比增速受低基数效应影响会从一季度起冲高回落,但剔除基数效应后,按照目前市场一致预期值测算,一季度至四季度GDP同比增速相当于5.42%、5.62%、5.63%、5.60%,整体高于疫情前央行测算的5.5%的同期潜在增速水平,而且还原后经济实际水平下半年并未降低,按照这个市场一致预期的预测分析,未来债市依然是风险大于机会。
当然预测也会有偏差,那么我们就需要重点关注未来相关数值的可能偏差,以此来评估剔除基数效应后经济的实际形态。依据市场目前较乐观的预期,如果一季度同比增速高于19.88%,且在二季度低于8.16%,则存在关注并逐步参与的价值,或者一季度直接显著低于市场一致预期。
PPI的表现类似,剔除基数效应后,按照目前市场一致预期测算,明年PPI同比增速的边际改善将继续,或一定程度表现出触底回升的迹象。
整体而言,从当前预期水平看,剔除基数效应后,明年GDP的实际同比增速并不是前高后低,而是后不低,而PPI边际改善仍将持续,所以目前对于债市而言就是要合理评估隐含在市场一致预期背后的逻辑合理性,以及数据的可能预期差,以此作为当前位置市场评估的基础。
怎么剔除明年经济增速的基数效应?
疫情冲击下,今年上半年GDP等宏观经济数据大幅度下降。下半年起,随着我国疫情逐步得到控制,经济数据也开始回升。但在低基数的影响下,明年宏观经济数据同比预计会出现快速冲高随后回落的过程。那么,该如何看待这一过程中的数据变化呢?我们主要对GDP与PPI这两个备受市场瞩目的经济数据进行解读。
1.1. 如何剔除明年GDP同比增速的基数效应?
在说明剔除基数效应的方法前,我们先简要介绍四种不同的GDP增速计算方式。
同比增长率是指本期和去年同期相比计算而得的增长率。一般有当季同比增长率和累计同比增长率。同比增长率的优点是可以较好地反映数据的内在变动规律,反映经济增长趋势,同时可以较好地进行横向对比,缺点则是存在基数效应影响。
环比折年率将环比增长率折成年度增长率,在一定程度上克服了时间跨度不同的问题。相较同比增速,环比折年率可以帮助政策制定者了解宏观经济短期走势,更具有时效性。环比折年率对比了前后两个季度的经济数据并进行年化,这使得在经济快速变动、面临趋势转折点时,环比折年率可以更加敏锐地捕捉这种变化。
当季环比数据不存在类似同比数据中基数效应的影响,可以更加准确反应当季经济内在的运行规律,但前提是必须经过季调。目前各国使用的季节性调整方法略有不同,但主要包括冬季天气、假期、工厂生产或工作效率等项目。参考美国现行的季节性调整方法,我国统计局编制了季节性调整软件NBS-SA,并从2010年四季度起发布季调环比折年率。
因此,在发现趋势性拐点时,季度环比折年率会是剔除基数效应的较好方法。以2008年美国金融危机引发的经济衰退、以及今年疫情冲击下的经济衰退为例。
在金融危机引发的衰退期间,美国GDP的季调环比折年率于2008年Q4触底,并于2009年Q3转正,而GDP的不变价同比于2009年Q2触底,于2009年Q4转正。从时间上,季调环比折年率领先不变价同比两个季度触底,领先不变价同比一个季度转正。
在今年疫情冲击下,2020年一季度,美国GDP的季调环比折年率为-5%,但不变价同比为0.32%。部分原因是美国疫情主要从3月份开始,所以一季度的经济数据无法完全反应疫情的影响,但也表现了一季度的美国经济开始下行。二、三季度,美国GDP的不变价同比虽然仍处于负区间,但季调环比折年率显示,三季度美国经济已经开始迅速改善。
相较而言,疫情对中国经济的影响主要集中在一季度,二季度起中国经济已经快速反弹。
但使用季调环比折年率,在中国目前的情况下存在三方面问题:
一是会夸大GDP变动程度的变动程度,且不符合使用习惯。这与我国目前强调的经济稳定形势不相符,因此我国统计局没有环比折年率,只发布了环比增速。且从使用习惯上来说,我国官方与机构更习惯于使用不变价同比增速的方法。
二是季调环比折年率的调整存在滞后性,这也是最主要的影响。以美国经济分析局的宏观经济日历为例,在发布季度环比折年率初值后,还会进行隔月进行两次调整。
以GDP不变价累计值通过同比增速计算季度GDP不变价为例,未经季调前的环比增速没有多大的参考价值。中国统计局目前也尚未公布具体的季节性调整方法。
三是缺少参考系。实际经济增速的参考系主要是潜在增速,而作为市场最关注的,央行发布的潜在增速是同比增速形式的。同时,由于央行是以图表形式发布的,目前只能估算具体时点的潜在增速,转为环比折年率可能会放大这一误差。
因此,在中国当前的统计指标体系下,难以使用季调环比折年率来剔除明年经济数据中的基数效应。退而求其次,我们使用几何平均结合潜在增速的方法来剔除基数效应。
本报告主要关注如何剔除明年经济数据中的基数效应,对明年经济数据的预期参考WIND一致预期数据。
如何理解预测中国季度GDP的增速方法?可以参考统计局的工作论文 。
国家统计局统计科学研究所在2018年7月发表的论文《利用混频大数据预测中国季度GDP增速研究》中对各国、主要机构使用的季度GDP的预测方法进行了整理。
“对季度GDP预测的传统方法通常包括两种。(1)定性预测方法。它主要是指预测者根据实践经验和业务理论水平,对季度GDP未来发展的性质和方向做出判断的方法。由于其主观性较强,目前很少被使用。(2)定量预测方法。它主要是指预测者依据政府统计数据、调研数据、模拟数据等传统结构化数据,通过使用统计方法或数学模型对季度GDP走势进行预测的方法。该方法又可以进一步分为两类。一是基于实际统计数据的数理统计方法,包括截面数据回归模型、时间序列分析模型、面板数据计量模型和投入产出模型等。二是仿真模拟方法,它常用于无法或不适合直接使用前述数理统计方法的定量预测,包括系统动力学方法、灰色系统方法、动态随机一般均衡模型等。长期以来,尽管学界为完善季度GDP传统定量预测方法做出较大努力,但囿于所用数据在发布频率、规范性、量体等诸多方面的制约因素,预测结果的有效性常常遭受质疑。”
论文主要基于混频数据动态因子模型,利用14个传统宏观经济统计月度指标和8个大数据月度指标,对中国季度GDP进行了预测。指标选取如下:
我们使用几何平均的方法来剔除2020年与2021年各季度的基数效应。具体的计算细节如下:
以GDP为例,将2019年一季度的经济总量计为1,2020年一季度的经济增速为-6.8%,则当期经济总量记为1-6.8%=0.932。可以先参考WIND一致预期,假设明年一季度的经济增速为19.25%,则明年一季度的经济总量为1*(1-6.8%)*(1+19.25%)=1.111。以几何平均的方式剔除低基数效应,则2020年一季度与2021年一季度的几何平均同比经济增速为(1.111)^0.5-1=5.42%。
依次类推,可以依次计算出剔除基数效应后,明年二季度至四季度对应的几何平均同比经济增速分别为5.62%、5.63%与5.60%。
如何定性理解剔除基数效应后的同比增速变化?我们认为有两方面表现值得注意。
一是我国宏观经济从疫情冲击中恢复并企稳的速度较快。2019年三、四季度我国季度不变价的同比增速为6%,一季度几何同比经济增速为5.42%,受疫情冲击的影响较大,经济增速下降0.58%。但从二季度起,几何同比经济增速恢复至5.62%,增速提升0.2%,并在此后两个季度稳定在5.6%附近。仅观察一至三季度,几何同比经济增速的趋势表现与季调环比折年率的确实表现是相同的。
二是我国宏观经济增速仍在下行趋势中,下行幅度与此前年份基本相同。几何同比经济增速于三季度的5.63%见顶后,四季度小幅回落至5.60%。从边际变化角度看,一方面说明我国宏观经济增速从二季度其已经逐步向潜在增速靠拢,另一方面也说明我国宏观经济增速的下行趋势仍在持续。对比2017年四季度至2018年四季度(同比增速由6.8%下行0.3%至6.5%)、2018年四季度至2019年四季度(同比增速由6.5%下行0.5%至6.0%),从2019年四季度6.0%下降0.4%至四季度几何同比增速5.6%的幅度基本相同。
如何定量理解剔除基数效应后的同比增速变化?可以与央行测算的潜在增速进行比较。
潜在增速对应的是潜在产出,而潜在产出是指在资本和劳动等生产要素得到充分利用的条件下总产出可以达到的水平,也可以理解为一段时期内在不引发通胀条件下产出可以达到的水平。潜在产出的估计方法有很多,或多或少都带有一定的主观性,不同的估计结果之间也有不小的差异。
中国人民银行研究局于2019年发表的《中国潜在产出的综合测算及其政策含义》的论文中对我国潜在增速进行了测算,通过生产函数法、状态空间模型、宏观计量模型及DSGE模型四种方法对我国潜在产出进行了季度估算和预测,以四种结果的加权平均值为潜在增速的测算值。
数据显示,2020年一季度中国潜在经济增速约为5.8%,今年四季度的潜在经济增速约在5.5%-5.7%。同时,论文认为若不推进供给侧结构性改革,在保持当前经济结构不变且人口外生条件下,未来10年内我国潜在产出增速仍将缓慢下降,逐步稳定在4.8%至5.1%的区间范围内。
但一次重大冲击导致经济衰退后可能导致潜在增速下降,至少会有暂时性的下降。
虽然潜在增速是一个长期变量,但是越来越多的研究表明,短期的经济衰退也会对潜在增速造成损害。例如美联储的研究论文《Do Recessions Affect Potential Output?》表明经济衰退可以通过减少人均资本存量、降低劳动参与率等渠道损害潜在产出,特别是对发达国家影响尤为明显。OECD的工作论文《The Effect of the Global FinancialCrisis on OECD Potential Output》指出金融危机导致整体OECD国家潜在产出下降2.75%,其中发生过银行业危机的19个国家降幅3.75%。
对于本次疫情,世界银行在6月发布的《全球经济展望》中明确指出,金融风险上升、国际油价大跌(针对产油国)对新兴市场国家中期潜在产出造成拖累,同时疫情带来的人力资本损失、供应链扰乱、投资不确定性上升、储蓄意愿增加等降低整体的生产率。
不过美联储主席鲍威尔在10月初参加美国商业经济学年会时也发言称,“不同于以往,本次衰退不是由金融或经济失衡导致的,本质是自然灾害对健康经济的一次性冲击。”
美国国会预算办公室(CBO)在下半年发布的经济预测中,也只是阶段性下调了美国经济的潜在增速,而没有下调长期潜在增速 。从2020年三季度至2021年四季度的六个季度,CBO将美国潜在经济增速(环比折年率)分别调低了0.5%、0.5%、0.4%、0.3%、0.2%、0.1%。
我国官方在下半年没有发布更新后的潜在增速,考虑到疫情大流行对中国经济的负面影响整体小于美国经济,我们假设疫情对中国潜在经济增速的影响小于美国。
因此,我们可以将疫情前央行测算的潜在增速作为乐观预期,再将参考CBO对潜在增速的调整幅度作为悲观预期,来定量理解2021年我国的经济增速。
以2021年一季度为例,将2019年一季度计为1,基于2020年一季度-6.8%的实际GDP增速,2021年增速标准上限为(1+5.9%)*(1+5.5%)/(1-6.8%)-1=19.88%,2021年增速标准的下限为(1+5.9%)*(1+5.1%)/(1-6.8%)-1=19.42%。依次类推,可分别计算二季度至四季度增速标准的上、下限。
1.2. 如何剔除明年PPI同比增速的基数效应?
PPI的同比增速是根据定基指数计算的,并不像GDP一样可以折合成季度增量,因此无法使用环比折年率的方法来剔除基数效应。因此在剔除PPI同比增速的基数效应时,我们依然采用几何平均的方法。
以2021年1月为例,将2019年1月的PPI计为1,基于2020年一季度0.1%的PPI同比增速,参考WIND一致预期,2021年1月的PPI同比增速为-2.0%,则几何平均剔除基数效应后的PPI同比增速为((1+0.1%)*(1-2.0%))^0.5-1=-0.96%。依次类推,可分别2021年2月至12月几何平均剔除基数效应后的PPI同比增速。
数据显示,通过几何平均剔除基数效应后,5月起PPI的边际改善明显,虽然仍处于负增速区间,同比增速的降幅持续减小。
相对于2011年通过几何平均剔除基数效应后的PPI同比增速,本轮PPI的反弹力度较弱,但也要考虑到两轮经济衰退前PPI所处的位置。2008年金融危机后PPI触顶回落,但同比增速仍处于较高水平;而本轮经济衰退前,经2015年供给侧改革后,PPI同比增速已长期趋势性下行。因此,剔除基数效应后PPI同比增速的边际改善,或一定程度上表现出了PPI同比增速触底回升的迹象。
1.3.总结
展望未来,永煤事件的发酵可能还会延续,但是随着时间推移,市场重心还是会回到基本面上,那么该如何看待基本面?特别是目前市场较为一致的前高后低问题?
基于WIND一致预期,我们通过季调环比折年率、几何平均结合参考系的方法,尝试剔除了明年GDP与PPI同比增速的基数效应,还原了宏观经济真实的高点与波动形态。
数据显示,今年二季度起GDP同比增速快速回升,并逐步向潜在增速靠拢。明年GDP同比增速受低基数效应影响会从一季度起冲高回落,但剔除基数效应后,按照目前市场一致预期值测算,一季度至四季度GDP同比增速相当于5.42%、5.62%、5.63%、5.60%,整体高于疫情前央行测算的5.5%的同期潜在增速水平,而且还原后经济实际水平下半年并未降低,按照这个市场一致预期的预测分析,未来债市依然是风险大于机会。
当然预测也会有偏差,那么我们就需要重点关注未来相关数值的可能偏差,以此来评估剔除基数效应后经济的实际形态。依据市场目前较乐观的预期,如果一季度同比增速高于19.88%,且在二季度低于8.16%,则存在关注并逐步参与的价值,或者一季度直接显著低于市场一致预期。
PPI的表现类似,剔除基数效应后,按照目前市场一致预期测算,明年PPI同比增速的边际改善将继续,或一定程度表现出触底回升的迹象。
整体而言,从当前预期水平看,剔除基数效应后,明年GDP的实际同比增速并不是前高后低,而是后不低,而PPI边际改善仍将持续,所以目前对于债市而言就是要合理评估隐含在市场一致预期背后的逻辑合理性,以及数据的可能预期差,以此作为当前位置市场评估的基础。
(本文作者介绍:天风证券固定收益首席分析师孙彬彬)
责任编辑:张文
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