20170812-浙商证券-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_25页_1mb

基于菲利普斯曲线的中国通胀预测模型总结

核心内容概述

本报告基于美联储修正型菲利普斯曲线模型，设计了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、产出缺口和进口价格。由于中国缺乏充分的就业数据，报告采用生产数据（如工业增加值、PMI和房地产开发投资）作为替代，结合进口价格和国际原油价格进行建模。实证结果显示，这些变量对CPI具有较好的预测性。

主要观点与关键信息

1. 菲利普斯曲线与DSGE模型

• 菲利普斯曲线在DSGE框架下被定义为总供给曲线，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主要由通胀预期、就业缺口和进口价格构成。
• 在联储应用中，该模型构成了近期加息决策的重要依据。

2. 中国通胀预测模型

• 由于中国缺乏就业数据，产出缺口（如GDP、工业增加值、PMI和房地产开发投资）被用于代替。
• 通胀预期在中国主要通过5Y5Y远期利率期货来衡量，虽然其与CPI为同步指标，但无法代表通胀预期，因其缺乏领先性。
• 产出缺口与CPI为同步指标，拟合效果较强，其中GDP产出缺口对CPI的解释力最强，可决系数达43%。
• 工业增加值领先CPI3-6个月，对CPI的解释力为25%。
• PMI领先CPI6-9个月，对CPI的解释力为30%。
• 房地产开发投资领先CPI3-6个月，对CPI的解释力为15%。
• 进口价格和国际原油价格与CPI为同步指标，对CPI的解释力分别为30%和26%。

3. 模型预测结果

• 2017年底通胀预计在1.7-1.9之间。
• 2018年底通胀预计达到2.3。
• 2017年上半年通胀偏低，主要由食品价格（如猪肉）下行和石油价格下行的供给冲击造成，为一次性因素。
• 核心通胀已随经济缓慢复苏而上升，从2016年的平均1.7上升至2017年年初至今的2.1。

4. 模型设定与回测

• 通过回归模型和VAR模型对通胀进行预测。
• 回归模型中，产出缺口解释了约61%的CPI变动，工业增加值解释了26%，PMI解释了29%，进口价格解释了12%，原油价格解释了3%。
• VAR模型选择2期滞后，结果表明各变量对CPI具有领先或同步作用，其中原油价格和进口价格影响时滞为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VAR模型的合理性，显示了各变量对CPI的影响路径。

5. 模型存在的问题

• 对内部供给冲击（如猪肉价格）无法预测。
• 在衰退期，价格传导较慢；在过热期，价格传导较快。

模型变量与影响系数

模型应用与策略

• 5Y5Y利率期货可作为通胀预期的替代指标，其与CPI为同步指标，且在“Carry策略”下，可用来衡量5年持有10年期国债的预期收益。
• 核心CPI对债券投资具有重要意义，通胀链接债券关注整体CPI，而一般债券则更关注核心CPI。
• 5Y5Y利率期货与名义5Y5Y远期利率的差值代表了长期实际利率，可用于衡量市场对未来通胀的预期。

图表与数据支持

• 图1和图2展示了美联储模型对美国未来四季度核心通胀的预测，与联储表态一致。
• 图3和图4展示了5Y5Y利率期货与CPI的走势对比，显示其同步性。
• 图5-图24展示了不同变量与CPI的走势和回归结果，验证了各变量的周期性和领先性。
• 图25和图27展示了回归模型和VAR模型的预测结果，显示CPI趋势为持续上升。

结论

• 中国存在菲利普斯曲线关系，且模型具有较好的预测能力。
• 模型预测2017年底通胀将升至1.7-1.9，2018年底将升至2.3。
• 2017年上半年通胀偏低，主要由食品价格和石油价格的下行导致。
• 核心通胀已随着经济复苏而上升，但模型对内部供给冲击（如猪肉）的预测能力有限，且价格传导速度在经济周期不同阶段存在差异。

参考资料

• 资料来源：Wind，浙商证券研究所