20140831-世纪证券-基于投资时钟理论的资产配置研究系列二_GAP与CPI的内在联系_13页_1013kb

宏观与策略总结

核心内容

本报告探讨了投资时钟理论在大类资产配置中的应用，并重点分析了产出缺口（GAP）与CPI之间的关系，以期通过经济指标的观测来判断经济周期阶段，从而指导投资决策。同时，报告对我国宏观经济数据与通胀之间的关系进行了实证研究，指出我国经济的特殊性使得传统货币超发与通胀的关联性较弱。

主要观点

1. 投资时钟的有效性

• 投资时钟理论通过结合领先指标（如GAP）与滞后指标（如CPI）进行观察，依据“夹逼原理”判断经济周期阶段。
• GAP是衡量实际产出与潜在产出差异的指标，对CPI变动有显著影响，贡献率约为42%。
• CPI作为滞后指标，反映当前经济形势，但不预示未来走向，有助于政策预期和资产配置调整。

2. 产出缺口（GAP）与CPI的联动性

• 实证检验表明，GAP对CPI的贡献率是除CPI自身外最大的。
• 货币供给（如M2）对CPI的贡献率较低，约为2.33%。
• 国际初级产品价格对CPI的贡献率次之，约11%。
• 通胀预期、需求压力、成本驱动、制度性因素等共同影响CPI的变动。

3. 中国通胀表现与M2的关系

• 中国通胀表现与M2货币增速相关性偏低，原因在于隐性生产要素（如土地、矿产、国有资产）通过房地产和资本市场吸收大量货币，抑制了通货膨胀。
• 这与西方传统货币主义理论不同，反映了中国经济的特殊性。

关键信息

1. 用于直接观测GAP的经济指标

• CPI、商品房销售面积、发电量、固定资产投资完成额、房地产开发投资完成额、固定资产投资自筹资金额、工业产成品存货等指标可作为GAP的替代观测工具。
• 经过Spearman非参数相关性检验，CPI、商品房销售面积、地产投资、发电量与GAP具有较强的正相关性。

2. 实证模型与结果

• 构建了一个基于**VAR(1)**模型的分析框架，用于研究CPI与GAP之间的关系。
• 回归方程为：
  $$
  GAP = 0.307 \times CPI + 0.066 \times FDL + 0.066 \times DECY + 0.052 \times FWXS + 0.056 \times DCTZ - 0.098 \times ZCZJ - 0.043 \times GYKC - 1.623
  $$
• 该模型具有良好的统计学表现，可用于对GAP的拟合与预测。

3. 经济周期阶段与资产配置

• 投资时钟模型显示，在不同经济周期阶段，大类资产（如股票、债券、大宗商品）的表现存在显著差异。
• 例如，在复苏阶段，股票和大宗商品的月度上涨概率较高，而债券表现较差；在过热阶段，股票表现相对较好，但债券表现较差。
• 该模型在实证中表现出超额收益，说明其具备一定的有效性和可预测性。

4. 政策与经济的关系

• “微刺激”政策将继续增强，以应对经济疲软。
• 奥肯系数表明，产出缺口与失业率存在密切的联动关系，当GAP为负时，失业率上升。
• 中国当前实行“市场化”政策，但政府仍会根据经济表现进行适度干预，以修复经济运行方向。

风险提示

• 系统性风险：集中配置特定资产可能增加投资组合的系统性风险。
• 政策性风险：中国经济增长稳定性较差，政策变动对宏观经济影响迅速，投资时钟存在一定的前瞻判断风险。

投资评级标准

股票投资评级

• 买入：相对沪深300指数涨幅20%以上；
• 增持：相对沪深300指数涨幅介于10%~20%之间；
• 中性：相对沪深300指数涨幅介于-10%~10%之间；
• 卖出：相对沪深300指数跌幅10%以上。

行业投资评级

• 强于大市：相对沪深300指数涨幅10%以上；
• 中性：相对沪深300指数涨幅介于-10%~10%之间；
• 弱于大市：相对沪深300指数跌幅10%以上。

数据与方法

• 样本时间：2003年1月至2014年6月，共138个观测期。
• 模型构建：采用VAR(1)模型进行分析，并进行ADF单位根检验和格兰杰因果关系检验。
• 变量处理：所有变量均采用自然对数形式进行处理，以增强模型的稳定性与解释力。

结论

投资时钟模型在中国具备良好的实证表现，能够有效指导大类资产配置，提高投资收益。GAP作为核心指标，对CPI变动具有重要影响，但其难以实时观测。因此，寻找能够直接反映GAP变动的经济指标具有重要意义。同时，中国特殊的经济结构使得M2与CPI之间的相关性较低，政策干预仍是调控经济的重要手段。