2017-美联储修正型的菲利普斯曲线的中国版：基于菲利普斯曲线的中国通胀预测模型-20170812-浙商证券-25页-2mb

报告摘要

中国通胀预测模型分析总结

核心内容

本报告基于美联储修正型菲利普斯曲线模型，设计并构建了一个适用于中国的通胀预测模型。该模型主要由三个变量构成：通胀预期、产出缺口与进口价格。报告通过回归和VAR模型进行实证分析，评估了各变量对CPI的预测能力，并得出2017-2018年通胀将逐步上升的结论。

主要观点

菲利普斯曲线与DSGE模型
菲利普斯曲线是DSGE（动态随机一般均衡）模型中的总供给曲线，反映了产出缺口与通胀之间的正相关关系。美联储修正型菲利普斯曲线考虑了通胀预期、就业缺口和进口价格，其中通胀预期代表长期趋势，就业缺口反映资源使用密集度，进口价格则体现供给冲击。
中国模型的变量选择
由于中国缺乏就业数据，报告采用产出缺口（通过GDP数据计算）代替。同时，结合中国实际情况，将工业增加值、PMI、房地产开发投资、进口价格和原油价格作为主要预测变量。
变量对CPI的预测作用
- 产出缺口：与CPI为同步指标，解释度为65%，R平方为43%。
- 工业增加值：领先CPI 3-6个月，解释度为51%，R平方为25%。
- PMI：领先CPI 6-9个月，解释度为52%，R平方为30%。
- 房地产开发投资：领先CPI 3-6个月，解释度为40%，R平方为15%。
- 进口价格：与CPI为同步指标，解释度为55%，R平方为30%。
- 原油价格：领先CPI 1-2个月，解释度为51%，R平方为26%。
模型预测结果
- 2017年底通胀预计为1.7-1.9。
- 2018年底通胀预计为2.3。
- 2017年上半年通胀偏低，主要由于食品价格（如猪肉）和石油价格下行的供给冲击，为一次性、暂时性因素。
- 核心CPI随着经济缓慢复苏有所上升，从2016年的1.7升至2017年初的2.1。

关键信息

模型设定：
根据回归分析，CPI的预测模型为：
$$
\Delta \pi_t = 0.18 \Delta \text{工业增加值增速}{t-5} + 0.20 \Delta PMI{t-8} + 0.04 \Delta \text{房地产开发投资增速}{t-4} + 0.03 \Delta \text{原油价格}{t-1}
$$
VAR模型：
VAR模型用于分析多变量间的互动关系，确认各变量对CPI的解释力和时滞。结果表明：
- 原油价格和进口价格对CPI影响时滞为1-2期。
- 房地产投资和PMI影响时滞为6-8期。
- 脉冲响应函数验证了这些变量对CPI的动态影响。
模型局限性：
- 内部供给冲击（如猪肉价格）难以预测。
- 价格传导速度在经济衰退期较慢，在过热期较快。

模型应用与意义

5Y5Y利率期货与通胀预期
5Y5Y利率期货可以作为通胀预期的替代指标。其与CPI的差值为长期实际利率。在中国，由于缺乏通胀连接债券，只能通过名义5Y5Y利率期货进行估算。
Carry策略
5Y5Y利率期货可用来衡量5年持有10年期债券的期间年化收益与无风险利率之和。这在“Carry策略”中具有重要意义，有助于投资者判断未来通胀趋势。
核心CPI与整体CPI
一般债券更关注核心CPI，而通胀链接债券更关注整体CPI。核心CPI更能反映经济的长期趋势，而整体CPI受短期供给冲击影响较大。