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如何快速预期通胀：影响因子和结构的测算

核心内容概述

本文旨在建立一套适用于我国的通货膨胀快速预期指标体系，借鉴美联储研究部的15项通胀快速观察指标，并结合我国实际数据进行测算和分析。作者认为，通胀和通缩是经济中的两个极端，均可能对市场和经济造成重大冲击，特别是在当前疫情和大规模宽松政策的背景下，提前观测和预期通胀具有重要意义。

主要观点

• 通胀和通缩是经济的两面，均需警惕其对市场和经济的影响。
• 美联储的15项通胀快速观察指标体系在一定程度上适用于我国，但部分指标的有效性存在差异。
• 通过OLS回归和BayesianVAR模型对数据进行处理，分析了各指标对CPI的短期和长期影响。
• 不同指标对通胀的影响具有显著的期限结构差异，且权重随时间变化。

关键信息

一、指标分类

根据各指标在我国通胀预期中的显著性和有效性，将15项指标分为四组：

1. 高显著，长期有效（5项）：

   • GDP 实际增长率
   • 固定资产投资完成额实际增长率
   • 进口商贸品价格指数实际增长率
   • 城镇登记失业率
   • 国债收益率水平

2. 高显著，阶段有效（2项）：

   • M2 增长率
   • 农产品价格实际增长率

3. 中低显著，阶段有效（3项）：

   • 新房开工面积增长率
   • 原油价格实际增长率
   • 工业原材料价格实际增长率

4. 偶发或不显著，基本无效（5项）：

   • 消费品零售总额
   • 个人所得税收入
   • 国债收益率利差
   • 国债收益率结构
   • 密歇根大学通胀预期

二、各指标对通胀的影响分析

三、影响机制说明

• GDP 和 INV 等指标对CPI的影响具有显著的期限结构，其中GDP对CPI的正向影响随时间递增，而后减弱。
• IMP 和 MM 对CPI的正向影响在3-9M期间逐步增强，之后减弱。
• UNE 对CPI的影响在0-9M期间为负向，随后转换为正向。
• YL 对CPI的影响在前期为正向，后期转为负向。
• OIL 和 RAW 对CPI的影响具有阶段性，前期为负向，后期转为正向。
• FOOD 对CPI的影响仅在短期存在，之后不再显著。

四、数据与方法

• 数据范围：2006Q1-2020Q1，共58期数据。
• 方法：采用OLS回归和BayesianVAR模型进行测算。
• 指标处理：部分指标（如IMP、FOOD、RAW）因数据可得性问题，采用替代指标或折算方式处理。

风险提示

• 经济数据不及预期
• 疫情发展超预期
• 不确定性风险

总结

本文通过建立一套基于美联储研究部的通胀快速预期指标体系，结合我国实际数据，分析了不同指标对通胀预期的影响机制。结果显示，部分指标在不同时间段对CPI的影响显著，且具有明显的期限结构差异。同时，也指出了某些指标在中美之间的差异性，如消费对经济的影响力、债券市场深度、以及通胀预期调查方法等。整体而言，该体系为我国通胀预期的观测与分析提供了新的视角和工具。