邁入弱復(fù)蘇來(lái)自經(jīng)濟(jì)領(lǐng)先指數(shù)2.0版的信號(hào)

1、我們于 2019 年 10 月發(fā)布了國(guó)泰君安經(jīng)濟(jì)領(lǐng)先指數(shù) 1.0 版，初版的領(lǐng)先指數(shù)中我們考慮了實(shí)體經(jīng)濟(jì)傳統(tǒng)部門和新經(jīng)濟(jì)部門兩大領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)鏈特征和高頻數(shù)據(jù)，最終形成了大致領(lǐng)先經(jīng)濟(jì) 24 個(gè)月的長(zhǎng)期、短期、綜合領(lǐng)先指數(shù)，用于把握宏觀經(jīng)濟(jì)的潛在走勢(shì)。但是，為了進(jìn)一步挖掘產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)部的動(dòng)能細(xì)節(jié)、把握經(jīng)濟(jì)動(dòng)能的時(shí)間特征、追蹤極短時(shí)間窗口下的經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，我們將經(jīng)濟(jì)領(lǐng)先指數(shù)升級(jí)為 2.0 版本。國(guó)泰君安經(jīng)濟(jì)領(lǐng)先指數(shù) GTJA-LEI（Leading Economic Index）使用數(shù)據(jù)遍歷方式進(jìn)行指數(shù)構(gòu)建，包含一對(duì)近月、遠(yuǎn)月領(lǐng)先指數(shù)，十個(gè)上下游領(lǐng)先指數(shù)，以工業(yè)增加值同比增速作為預(yù)測(cè)變量，在當(dāng)月預(yù)測(cè)未來(lái) 1

2、到 9 個(gè)月的預(yù)期工業(yè)增加值同比增速。在 GTJA-LEI 的幫助下，投資者不僅可以在當(dāng)月準(zhǔn)確評(píng)估眼下和未來(lái) 1到 9 個(gè)月的宏觀經(jīng)濟(jì)走勢(shì)，也可以從產(chǎn)業(yè)鏈的視角深入了解是誰(shuí)在主導(dǎo)當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)動(dòng)能，實(shí)現(xiàn)對(duì)真實(shí)經(jīng)濟(jì)動(dòng)能全方位、更深入的系統(tǒng)觀察。如何捕捉真實(shí)的經(jīng)濟(jì)動(dòng)能？我們的新思路目前市場(chǎng)比較關(guān)注的幾個(gè)反映宏觀經(jīng)濟(jì)動(dòng)能的權(quán)威指標(biāo)：工業(yè)增加值、PMI 指數(shù)、 GDP實(shí)際增速等都存在發(fā)布遲緩的問(wèn)題。例如當(dāng)月工業(yè)增加值要等到次月中旬才 會(huì)公布，PMI 指數(shù)相對(duì)早一些，但也要等到月底才會(huì)公布當(dāng)月讀數(shù)，而 GDP 實(shí)際增速是季度數(shù)據(jù)，在每個(gè)季度初的第 10 天到第 20 天才會(huì)公布上個(gè)季度的真實(shí)讀數(shù)。此外，權(quán)威

3、指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)工作也會(huì)受到農(nóng)歷新年的影響，每年 1 到 2 月的月度數(shù)據(jù)一般要等到 3 月中旬才會(huì)公布。為了盡可能地為投資者量化、預(yù)測(cè)當(dāng)下真實(shí)的經(jīng)濟(jì)動(dòng)能，我們升級(jí)了國(guó)泰君安經(jīng)濟(jì)領(lǐng)先指數(shù)（GTJA-LEI）。LEI 包含一對(duì)近月、遠(yuǎn)月領(lǐng)先指數(shù)，以及十個(gè)上下游領(lǐng)先指數(shù)，以工業(yè)增加值同比增速作為預(yù)測(cè)變量，在當(dāng)月預(yù)測(cè)未來(lái) 1 到 9 個(gè)月的預(yù)期工業(yè)增加值同比增速。在 GTJA-LEI 的幫助下，投資者不僅可以在當(dāng)月準(zhǔn)確評(píng)估眼下和未來(lái) 1 到 9 個(gè)月的宏觀經(jīng)濟(jì)走勢(shì)，也可以從產(chǎn)業(yè)鏈的視角深入了解是誰(shuí)在主導(dǎo)當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)動(dòng)能，在面臨高頻數(shù)據(jù)相互矛盾時(shí)，比如出現(xiàn)大宗商品供給走高而開工率下降的情形時(shí)，可以剝離主導(dǎo)矛盾

4、。圖 1： 國(guó)泰君安經(jīng)濟(jì)領(lǐng)先指數(shù) GTJA-LEI 構(gòu)建框架圖資料來(lái)源：我們構(gòu)建國(guó)泰君安經(jīng)濟(jì)領(lǐng)先指數(shù)（GTJA-LEI）的思路可以被分成“代表性”和 “結(jié)構(gòu)性”兩大方向?！按硇浴保菏袌?chǎng)上反映經(jīng)濟(jì)走勢(shì)的關(guān)鍵指標(biāo)有很多，但往往驅(qū)動(dòng)這些關(guān)鍵變量變化的只有若干個(gè)代表性因素。例如，大宗商品的種類眾多，但驅(qū)動(dòng)大宗商品走勢(shì)的內(nèi)在因素可能是經(jīng)濟(jì)周期，又或是供應(yīng)鏈短期斷裂；又例如，金融數(shù)據(jù)價(jià)量多套數(shù)據(jù)的變化可能都反映寬貨幣或是寬財(cái)政信號(hào)。這就需要我們利用主成分分析（PCA）的手段，進(jìn)行指標(biāo)提純，從嘈雜的高頻數(shù)據(jù)中提取代表經(jīng)濟(jì)動(dòng)能的主要因素。“結(jié)構(gòu)性”：我們可以通過(guò)拆分整個(gè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，捕捉各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的冷暖細(xì)節(jié)來(lái)

5、感知整個(gè)經(jīng)濟(jì)的走勢(shì)。例如大宗商品的供需兩旺往往體現(xiàn)為幾個(gè)月之后的工業(yè)增加值增長(zhǎng)提速，降準(zhǔn)降息的效果可能在一定時(shí)滯后顯現(xiàn)。各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中的傳導(dǎo)存在時(shí)間差，這就需要我們對(duì)高頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，從產(chǎn)業(yè)鏈的視角來(lái)把握高頻數(shù)據(jù)內(nèi)涵的經(jīng)濟(jì)信號(hào)。按照這兩個(gè)思路，我們將工業(yè)生產(chǎn)分解為十個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)，在 229 項(xiàng)潛在高頻變量中選取關(guān)鍵指標(biāo)來(lái)合成國(guó)泰君安經(jīng)濟(jì)領(lǐng)先指數(shù)（GTJA-LEI）。其中，兩個(gè)領(lǐng)先指數(shù)分別為近月領(lǐng)先指數(shù)和遠(yuǎn)月領(lǐng)先指數(shù)，能夠分別領(lǐng)先 3 個(gè)月和領(lǐng)先 9 個(gè)月預(yù)測(cè)該月工業(yè)增加值變動(dòng)方向；十個(gè)上下游領(lǐng)先指數(shù)則為投資者理解增長(zhǎng)的動(dòng)力來(lái)源提供更加細(xì)分的視角：近月領(lǐng)先指數(shù)領(lǐng)先工業(yè)增加值同比 3 個(gè)月

6、;遠(yuǎn)月領(lǐng)先指數(shù)領(lǐng)先工業(yè)增加值同比 9 個(gè)月;上下游領(lǐng)先指數(shù)為我們探明工業(yè)生產(chǎn)各個(gè)環(huán)節(jié)潛在經(jīng)濟(jì)動(dòng)能的強(qiáng)弱。構(gòu)建 GTJA-LEI：來(lái)自上中下游 229 項(xiàng)潛在變量的合成我們構(gòu)造國(guó)泰君安經(jīng)濟(jì)領(lǐng)先指數(shù)GTJA-LEI 的主要步驟如下：步驟一：篩選潛在變量：宏觀研究與行業(yè)研究的關(guān)系十分緊密，我們參考各個(gè)行業(yè)研究?jī)?nèi)最為關(guān)注的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)即可事半功倍地把握某個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的冷暖變化。因此，我們將工業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)業(yè)鏈條大致分解為上游、中游、下游以及融資環(huán)境這四大主題，參考行業(yè)高頻數(shù)據(jù)，在其中初步篩選出 229 項(xiàng)潛在的解釋變量。步驟二：構(gòu)造上下游指數(shù)：如果將宏觀經(jīng)濟(jì)比作是一片森林，季節(jié)的更替往往會(huì)被幾種關(guān)鍵現(xiàn)象所體現(xiàn)。

7、我們繼續(xù)將 229 項(xiàng)潛在變量分解到十個(gè)具體生產(chǎn)環(huán)節(jié)，利用大數(shù)據(jù)處理的遍歷方法在十大生產(chǎn)環(huán)節(jié)中選出與工業(yè)增加值同比關(guān)系最為密切的 34 個(gè)關(guān)鍵變量，合成十個(gè)上下游領(lǐng)先指數(shù)，用于捕捉工業(yè)經(jīng)濟(jì)動(dòng)能在各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的具體強(qiáng)弱。構(gòu)造近月、遠(yuǎn)月指數(shù)：在宏觀經(jīng)濟(jì)這座森林里，領(lǐng)先季節(jié)的這些關(guān)鍵植物往往具有不同的領(lǐng)先周期。因此，我們將 34 個(gè)關(guān)鍵變量按照其前瞻性的不同，劃分為專門用于捕捉未來(lái) 3 個(gè)月經(jīng)濟(jì)動(dòng)能的近月指標(biāo)和預(yù)測(cè)未來(lái) 9 個(gè)月經(jīng)濟(jì)動(dòng)能的遠(yuǎn)月指標(biāo)，分別用于合成近月領(lǐng)先指數(shù)和遠(yuǎn)月領(lǐng)先指數(shù)。領(lǐng)先指標(biāo)的篩選與提取本文選擇解釋變量時(shí)，主要從工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)出發(fā)，充分考慮各個(gè)潛在解釋變量的經(jīng)濟(jì)學(xué)意義。我們將

8、工業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)業(yè)鏈大致分解為上游、中游、下游以及融資環(huán)境這四大領(lǐng)域、十大環(huán)節(jié)，我們初選出 229 項(xiàng)潛在高頻數(shù)據(jù)。表 1： 四大領(lǐng)域、十大環(huán)節(jié)的 229 項(xiàng)熱點(diǎn)高頻數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈位置變量類型潛在變量數(shù)量（個(gè)）上游大宗及原材料產(chǎn)量58中游機(jī)械設(shè)備產(chǎn)銷16開工率4下游PMI28消費(fèi)品產(chǎn)量、交通29房地產(chǎn)12進(jìn)出口、匯率16融資環(huán)境流動(dòng)性社融14流動(dòng)性利率30流動(dòng)性股市22Wind，本文最終篩選出 34 個(gè)與工業(yè)增加值同比增速關(guān)系密切的關(guān)鍵變量。我們對(duì)229項(xiàng)解釋變量進(jìn)行逐個(gè)遍歷，并對(duì)每個(gè)解釋變量向前追溯 13 期的歷史信息，相當(dāng)于做了 3206（229 14）次回歸分析，從而確定到底是哪一個(gè)變量的哪一歷

9、史時(shí)期與眼下的工業(yè)增加值同比增速關(guān)系最為密切。遍歷的樣本期確定為 2007 年 1 月到 2022 年 4 月，本文的計(jì)量模型能夠?qū)崟r(shí)修正工業(yè)增加值同比增速與解釋變量的相關(guān)系數(shù)。最終，我們發(fā)現(xiàn)共有 34 個(gè)解釋變量滿足我們的目標(biāo)。具體來(lái)看，關(guān)鍵變量的篩選有以下三大標(biāo)準(zhǔn)：產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)部與生產(chǎn)密切相關(guān)的變量：對(duì)于這一類變量，我們一般選擇系數(shù)絕對(duì)值盡量大、顯著性盡量高的變量，并且忽略上一輪經(jīng)濟(jì)周期的可能影響。融資環(huán)境相關(guān)的變量：對(duì)于這一類變量，我們略過(guò)近期的逆周期操作，選擇在更早以前系數(shù)盡量大、顯著性盡量高的變量。滯后期的選擇：大部分月度數(shù)據(jù)的發(fā)布往往要在次月的下旬公布，尤其是一月和二月的當(dāng)月數(shù)據(jù)往往到

10、三月底才能公布，為了實(shí)現(xiàn)對(duì)未來(lái)經(jīng)濟(jì)動(dòng)能的預(yù)測(cè)，我們需要舍棄一些領(lǐng)先性較差的關(guān)鍵變量。我們可以使用如下所示的系數(shù)與顯著性表，有的放矢地挑選出與經(jīng)濟(jì)動(dòng)能關(guān)系最為密切的關(guān)鍵變量。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，解釋變量的系數(shù)越顯著（表格顏色越深），數(shù)值相對(duì)越大，這一期的解釋變量與工業(yè)增加值同比的關(guān)系越密切。表中淺藍(lán)色部分是解釋變量的原始名稱，深藍(lán)色部分是解釋變量的滯后期，標(biāo)橘紅的系數(shù)在 99%的水平下顯著（相關(guān)性極高），標(biāo)黃的系數(shù)在 95%的水平下顯著（相關(guān)性高），白色的系數(shù)不顯著。舉例來(lái)看：我們發(fā)現(xiàn)大宗及原材料產(chǎn)量對(duì)工業(yè)增加值同比具有較為明顯的近月領(lǐng)先性，這體現(xiàn)在諸如粗鋼、焦炭、發(fā)電量和火電等產(chǎn)品產(chǎn)量的當(dāng)月同比表現(xiàn)出非

11、常 明顯的近月領(lǐng)先性，這些變量最早能夠提前 24 個(gè)月幫助我們預(yù)測(cè)工業(yè)增加值同比增速，因此這一類解釋變量可以視為備選變量，而原煤和風(fēng)電等產(chǎn)品產(chǎn)量的同比增速?zèng)]有表現(xiàn)出對(duì)工業(yè)增加值同比增速的領(lǐng)先性，因此這一類解釋變量會(huì)被我們排除。我們發(fā)現(xiàn)流動(dòng)性利率對(duì)工業(yè)增加值同比具有較為明顯的遠(yuǎn)月領(lǐng)先性，這體現(xiàn)在諸如 1Y 國(guó)債收益率、3Y 國(guó)債收益率、5Y 國(guó)債收益率和 10Y 國(guó)債收益率的當(dāng)月同比具有非常明顯的遠(yuǎn)月領(lǐng)先性，這類變量可以提前約兩個(gè)季度為我們提示工業(yè)增加值同比增速的可能讀數(shù)。此外，這類變量與工增同比的相關(guān)系數(shù)均為負(fù)數(shù)。這說(shuō)明雖然理論上“市場(chǎng)利率底”應(yīng)與“經(jīng)濟(jì)底”同步，但由于投資者會(huì)提前對(duì)經(jīng)濟(jì)前景產(chǎn)

12、生預(yù)期，最終“利率底”對(duì)“經(jīng)濟(jì)底”有明顯的領(lǐng)先性。而長(zhǎng)短端利率的期限利差收窄，預(yù)示著市場(chǎng)對(duì)未來(lái)經(jīng)濟(jì)較悲觀，期限利差走闊，則表明市場(chǎng)預(yù)期未來(lái)經(jīng)濟(jì)向上。工業(yè)企業(yè)、居民在資本市場(chǎng)上直接的融資成本通常表現(xiàn)為企業(yè)貸款利率、房貸利率等各類銀行利率，而各類銀行利率又由國(guó)債利率或 Shibor 利率固定加點(diǎn)構(gòu)成。融資成本的下降對(duì)工業(yè)增加值同比增速的推動(dòng)作用將在遠(yuǎn)期產(chǎn)生效果，因此，與利率相關(guān)的解釋變量可以被看作是備選的遠(yuǎn)期關(guān)鍵變量。我們?cè)诤Y選與貨幣政策關(guān)系密切的利率相關(guān)變量時(shí)，需要注意這類變量的近月滯后項(xiàng)與工業(yè)增加值同比往往呈現(xiàn)正向關(guān)系，這實(shí)際上可能反映了貨幣政策在經(jīng)濟(jì)過(guò)熱時(shí)的緊縮應(yīng)對(duì)，不能解讀為經(jīng)濟(jì)動(dòng)能隨著當(dāng)

13、期利率提高而上升。表 2： 產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)部與生產(chǎn)密切相關(guān)的變量系數(shù)與顯著性表（部分）變量名稱工業(yè)增加值同比增速高頻數(shù)據(jù)滯后期01234567產(chǎn)量粗鋼當(dāng)月同比0.260.230.260.230.190.12-0.01-0.15產(chǎn)量原煤當(dāng)月同比0.340.070.090.060.03-0.02-0.03-0.10產(chǎn)量焦炭當(dāng)月同比0.210.190.180.140.090.03-0.01-0.11產(chǎn)量發(fā)電量當(dāng)月同比0.460.190.200.130.04-0.02-0.14-0.16產(chǎn)量火電當(dāng)月同比0.300.130.130.040.00-0.02-0.08-0.10產(chǎn)量風(fēng)電當(dāng)月同比0.020.00-0

14、.01-0.010.020.00-0.010.01Wind，表 3： 融資環(huán)境相關(guān)的變量系數(shù)與顯著性表（部分）變量名稱工業(yè)增加值同比增速高頻數(shù)據(jù)滯后期45678910 11 中債國(guó)債到期收益率1年平均當(dāng)月同比-0.03-0.03-0.04-0.05-0.05-0.05-0.05-0.05中債國(guó)債到期收益率3年平均當(dāng)月同比-0.02-0.03-0.05-0.05-0.06-0.07-0.07-0.06中債國(guó)債到期收益率5年平均當(dāng)月同比-0.01-0.03-0.04-0.06-0.07-0.08-0.08-0.08中債國(guó)債到期收益率10年平均當(dāng)月同比0.00-0.01-0.03-0.05-0.08

15、-0.09-0.10-0.10國(guó)債期限利差10Y_1Y平均當(dāng)月同比0.010.010.010.010.010.010.010.00Wind，最終，本文按照篩選標(biāo)準(zhǔn)從 229 個(gè)潛在解釋變量中篩選出 34 個(gè)關(guān)鍵變量，這 34個(gè)變量的領(lǐng)先期在 0 到 10 之間，這說(shuō)明 34 個(gè)關(guān)鍵變量的變化領(lǐng)先工業(yè)增加值同比增速 0 到 10 個(gè)月：選出的關(guān)鍵變量背后反映的是上下游產(chǎn)業(yè)鏈邏輯：比如在大宗及原材料產(chǎn)量這一生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，焦炭產(chǎn)量、生鐵產(chǎn)量、燒堿產(chǎn)量增速等被篩選進(jìn)我們的關(guān)鍵變量籃子，這些變量往往也是鋼鐵、化工、專用設(shè)備等傳統(tǒng)上游行業(yè)監(jiān)測(cè)的高頻。每一生產(chǎn)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵變量的領(lǐng)先性與經(jīng)驗(yàn)較為相符。仍然以大宗及

16、原材料這一生產(chǎn)環(huán)節(jié)舉例，這一環(huán)節(jié)的 8 個(gè)關(guān)鍵變量均領(lǐng)先工業(yè)增加值同比增速 2 個(gè)月，暗示著上游生產(chǎn)環(huán)節(jié)的內(nèi)在動(dòng)能傳遞到工業(yè)產(chǎn)出需 2 個(gè)月左右，這與我國(guó)現(xiàn)有的產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)較為一致。類型變量名稱領(lǐng)先期類型變量名稱領(lǐng)先期大宗及原材料產(chǎn)量產(chǎn)量粗鋼當(dāng)月同比2進(jìn)出口、匯率人民幣實(shí)際有效匯率指數(shù)當(dāng)月同比2大宗及原材料產(chǎn)量產(chǎn)量焦炭當(dāng)月同比2流動(dòng)性社融M2同比3大宗及原材料產(chǎn)量產(chǎn)量發(fā)電量當(dāng)月同比2流動(dòng)性利率中債國(guó)債到期收益率1年平均當(dāng)月同比10大宗及原材料產(chǎn)量產(chǎn)量火電當(dāng)月同比2流動(dòng)性利率中債國(guó)債到期收益率3年平均當(dāng)月同比10大宗及原材料產(chǎn)量產(chǎn)量氫氧化鈉燒堿當(dāng)月同比2流動(dòng)性利率中債國(guó)債到期收益率5年平均當(dāng)月同比

17、10大宗及原材料產(chǎn)量產(chǎn)量硫酸當(dāng)月同比2流動(dòng)性利率國(guó)債期限利差10Y_1Y平均當(dāng)月同比6大宗及原材料產(chǎn)量產(chǎn)量生鐵當(dāng)月同比2流動(dòng)性利率銀行間質(zhì)押式回購(gòu)加權(quán)利率3個(gè)月平均當(dāng)月同比8大宗及原材料產(chǎn)量產(chǎn)量鋼材當(dāng)月同比2流動(dòng)性利率銀行間質(zhì)押式回購(gòu)加權(quán)利率6個(gè)月平均當(dāng)月同比7機(jī)械設(shè)備產(chǎn)銷銷量挖掘機(jī)主要企業(yè)當(dāng)月同比0流動(dòng)性利率SHIBOR隔夜平均當(dāng)月同比7開工率開工率汽車輪胎半鋼胎當(dāng)月同比1流動(dòng)性利率SHIBOR1周平均當(dāng)月同比7開工率開工率汽車輪胎全鋼胎當(dāng)月同比1流動(dòng)性利率SHIBOR1個(gè)月平均當(dāng)月同比8PMIPMI1流動(dòng)性利率SHIBOR3個(gè)月平均當(dāng)月同比9PMIPMI新訂單1流動(dòng)性利率SHIBOR6個(gè)月

18、平均當(dāng)月同比10PMIPMI從業(yè)人員1流動(dòng)性利率SHIBOR9個(gè)月平均當(dāng)月同比10消費(fèi)品產(chǎn)量、交通產(chǎn)量汽車當(dāng)月同比0流動(dòng)性利率SHIBOR1年平均當(dāng)月同比10房地產(chǎn)商品房銷售額當(dāng)月同比2流動(dòng)性股市境內(nèi)上市公司總市值平均當(dāng)月同比3房地產(chǎn)商品房銷售面積當(dāng)月同比2流動(dòng)性股市境內(nèi)上市公司流通市值平均當(dāng)月同比3表 4： 十大生產(chǎn)環(huán)節(jié) 34 個(gè)關(guān)鍵變量Wind，三套領(lǐng)先指數(shù)的合成盡管我們已經(jīng)選出 34 個(gè)關(guān)鍵變量，但這些變量所表達(dá)的信息仍然比較嘈雜。比如大宗及原材料產(chǎn)量這一生產(chǎn)環(huán)節(jié)中的 8 個(gè)關(guān)鍵變量，同時(shí)向我們傳遞著眾多上游行業(yè)的具體走勢(shì)。我們借助改進(jìn)的主成分分析方法（PCA），從眾多關(guān)鍵變量中繼續(xù)剝離

19、出反映經(jīng)濟(jì)動(dòng)能真實(shí)走向的內(nèi)在因素。合成第一套領(lǐng)先指數(shù)：十大上下游領(lǐng)先指數(shù)。我們之所以要為每一個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)都合成出反映本環(huán)節(jié)經(jīng)濟(jì)動(dòng)能強(qiáng)弱的領(lǐng)先指數(shù)，是因?yàn)楹暧^經(jīng)濟(jì)動(dòng)能在不同生產(chǎn)環(huán)節(jié)的分布可能是不均勻的。本文使用改進(jìn)的主成分分析方法（PCA）捕捉到十個(gè)具體生產(chǎn)環(huán)節(jié)中真正驅(qū)動(dòng)關(guān)鍵變量發(fā)生變化的主成分，進(jìn)而分別得到十大上下游領(lǐng)先指數(shù)。降維的方法統(tǒng)一為：十大上下游領(lǐng)先指數(shù)對(duì)應(yīng)了工業(yè)生產(chǎn)全周期可能會(huì)涉及到的十個(gè)環(huán)節(jié)，包括上游、中游、下游、融資環(huán)境四大領(lǐng)域，因而這部分的領(lǐng)先指數(shù)與行業(yè)研究的關(guān)系更為密切，例如：大宗及原材料產(chǎn)量領(lǐng)先指數(shù)包含了粗鋼、焦炭、發(fā)電量等上游熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，直接反映了鋼鐵、基礎(chǔ)化工等上游行業(yè)的景

20、氣程度；開工率領(lǐng)先指數(shù)、PMI 領(lǐng)先指數(shù)內(nèi)涵了更多生產(chǎn)活動(dòng)活躍程度的信息，直接反映了汽車、交通運(yùn)輸、機(jī)械設(shè)備等中游行業(yè)的景氣程度；流動(dòng)性利率領(lǐng)先指數(shù)則反映了經(jīng)濟(jì)的融資環(huán)境，直接反映了房地產(chǎn)以及相關(guān)行業(yè)的景氣程度。我們已經(jīng)按照變量的經(jīng)濟(jì)學(xué)意義分解為十大生產(chǎn)環(huán)節(jié)，這意味著在每個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)內(nèi)，驅(qū)動(dòng)變量變動(dòng)的因素已經(jīng)較為一致，因此我們只選擇解釋份額（Proportion）最大的第一主成分作為降維的目標(biāo)。為穩(wěn)妥起見(jiàn)，我們同時(shí)考察了第二大、第三大主成分的解釋份額，但發(fā)現(xiàn)第一主成分的解釋份額往往遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于第二大和第三大主成分，這進(jìn)一步說(shuō)明我們預(yù)先劃分變量類型是正確且有必要的。我們?cè)谏舷掠晤I(lǐng)先指數(shù)環(huán)節(jié)尚未進(jìn)行空缺

21、值補(bǔ)全的工作，以展現(xiàn)各類型關(guān)鍵變量原始數(shù)據(jù)的頻率特征。合成第二套領(lǐng)先指數(shù)：近月領(lǐng)先指數(shù)。通過(guò)觀察關(guān)鍵變量的領(lǐng)先期特征，我們發(fā)現(xiàn)那些與實(shí)體經(jīng)濟(jì)活動(dòng)密切相關(guān)的關(guān)鍵變量往往具有 1 個(gè)季度以內(nèi)的領(lǐng)先性，而那些與融資環(huán)境相關(guān)的關(guān)鍵變量通常具有超過(guò) 1 個(gè)季度的領(lǐng)先性，這說(shuō)明宏觀經(jīng)濟(jì)動(dòng)能可能不僅僅只是在生產(chǎn)環(huán)節(jié)上分布不均，政策向下傳導(dǎo)的過(guò)程也存在不同的時(shí)滯。為了剝離出反映實(shí)體經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的近月經(jīng)濟(jì)動(dòng)能，本文使用改進(jìn)的主成分分析方法（PCA）對(duì)領(lǐng)先期為 1 個(gè)季度內(nèi)的關(guān)鍵變量進(jìn)行降維處理，捕捉到反映短期經(jīng)濟(jì)動(dòng)能的主要成分，進(jìn)而得到近月領(lǐng)先指數(shù)。降維的方法統(tǒng)一為：我們觀察到大宗及原材料產(chǎn)量、機(jī)械設(shè)備產(chǎn)銷、開工率

22、、PMI 等與生產(chǎn)活動(dòng)關(guān)系最為密切的變量類型具有較為相似的近月領(lǐng)先特征。推動(dòng)近月關(guān)鍵變量發(fā)生變動(dòng)的因素具有較高的內(nèi)部一致性，因此我們只分別選擇解釋份額（Proportion）最大的第一主成分作為降維的目標(biāo)。為穩(wěn)妥起見(jiàn)，我們同時(shí)考察了兩者的第二大、第三大主成分，但發(fā)現(xiàn)第二大和第三大主成分對(duì)工業(yè)增加值同比的解釋力度幾乎不顯著，遠(yuǎn)低于第一大主成分，這進(jìn)一步說(shuō)明近月領(lǐng)先的關(guān)鍵變量具有高度一致的內(nèi)部推動(dòng)因素。為了解決高頻數(shù)據(jù)頻繁存在的空缺值問(wèn)題，我們使用了兩期歷史數(shù)據(jù)自回歸的方式補(bǔ)全數(shù)據(jù)的空缺，并在原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，向后預(yù)測(cè)一期讀數(shù)（例如粗鋼產(chǎn)量的原始數(shù)據(jù)公布到 4 月，自回歸模型可以預(yù)測(cè)到 5 月的讀

23、數(shù)）。合成第三套領(lǐng)先指數(shù)：遠(yuǎn)月領(lǐng)先指數(shù)。與上文類似，我們同樣需要?jiǎng)冸x出反映融資環(huán)境的遠(yuǎn)月經(jīng)濟(jì)動(dòng)能，合成方法與近月領(lǐng)先指數(shù)完全一致，只是關(guān)鍵變量替換為領(lǐng)先性超過(guò) 3 個(gè)月的遠(yuǎn)月指標(biāo)：我們觀察到流動(dòng)性利率等與融資環(huán)境最為密切的變量類型具有較為相似的遠(yuǎn)月領(lǐng)先特征。推動(dòng)近月關(guān)鍵變量、遠(yuǎn)月關(guān)鍵變量發(fā)生變動(dòng)的因素具有較高的內(nèi)部一致性，因此我們只分別選擇兩者內(nèi)部解釋份額（Proportion）最大的第一主成分作為降維的目標(biāo)。為穩(wěn)妥起見(jiàn)，我們同時(shí)考察了兩者的第二大、第三大主成分，但發(fā)現(xiàn)第二大和第三大主成分對(duì)工業(yè)增加值同比的解釋力度幾乎不顯著，遠(yuǎn)低于第一大主成分，這進(jìn)一步說(shuō)明近月、遠(yuǎn)月領(lǐng)先的關(guān)鍵變量具有高度一致

24、的內(nèi)部推動(dòng)因素。當(dāng)前經(jīng)濟(jì)溫度幾何？2022 年 6 月是“U”型復(fù)蘇的開始2022 年 5 月的經(jīng)濟(jì)失速已經(jīng)被GTJA-LEI 指數(shù)反復(fù)確認(rèn)，而 6 月很有可能成為經(jīng)濟(jì)“U”型反彈的起點(diǎn)。此外，在現(xiàn)有政策框架內(nèi)，三四季度修復(fù)斜率偏緩，全年經(jīng)濟(jì)保 5%的壓力較大。觀察與生產(chǎn)緊密相關(guān)的四個(gè)上下游領(lǐng)先指數(shù)，我們觀察到開工率領(lǐng)先指數(shù)、PMI領(lǐng)先指數(shù)在 2022 年 6 月表現(xiàn)出觸底反彈的上升趨勢(shì)，但大宗及原材料產(chǎn)量領(lǐng)先指數(shù)和房地產(chǎn)領(lǐng)先指數(shù)在 2002 年 5 月、6 月仍然低位徘徊。開工率領(lǐng)先指數(shù)、PMI 領(lǐng)先指數(shù)在 2022 年 5 月、6 月預(yù)測(cè)讀數(shù)迅速回升，而大宗及原材料產(chǎn)量領(lǐng)先指數(shù)、房地產(chǎn)領(lǐng)先

25、指數(shù)在 5 月、6 月預(yù)測(cè)讀數(shù)仍低位徘徊。再一次從實(shí)體生產(chǎn)環(huán)節(jié)的角度確認(rèn)了 2022 年第二季度宏觀經(jīng)濟(jì)動(dòng)能的疲弱，但開工率領(lǐng)先指數(shù)、PMI領(lǐng)先指數(shù)的在 6 月的逆轉(zhuǎn)則暗示了經(jīng)濟(jì)觸底回升的潛在趨勢(shì)。9.007.005.003.001.00-1.00-3.00資料來(lái)源：國(guó)泰君安證券研究2019-062019-072019-082019-092019-102019-112019-12工業(yè)增加值當(dāng)月同比2020-012020-022020-032020-042020-052020-062020-072020-082020-092020-102020-112020-122021-012021-0220

26、21-032021-04近月領(lǐng)先指數(shù)2021-052021-062021-072021-082021-092021-102021-112021-122022-012022-022022-032022-042022-052022-062022-072022-082019-069.007.005.003.001.00-1.00-3.00Wind，2019-072019-082019-092019-102019-112019-12工業(yè)增加值當(dāng)月同比2020-012020-022020-032020-042020-052020-062020-072020-082020-092020-102020-11

27、近月領(lǐng)先指數(shù)確認(rèn)了 2022 年 5 月的疲弱和 2022 年 6 月的回升潛力，但讀數(shù)仍然小于 3%，這反映第二季度實(shí)體經(jīng)濟(jì)相關(guān)的經(jīng)濟(jì)動(dòng)能已經(jīng)進(jìn)入深度疲弱的狀態(tài)，亟需有力的政策支持來(lái)促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的短期恢復(fù)。2020-122021-012021-022021-03PMI領(lǐng)先指數(shù)2021-042021-052021-062021-072021-082021-092021-102021-112021-122022-012022-022022-032022-042022-052022-06-1.00-3.002022-075.003.001.002019-062019-082019-10工業(yè)增加值當(dāng)

28、月同比2019-122020-022020-042020-062020-082020-102020-122021-02房地產(chǎn)領(lǐng)先指數(shù)2021-042021-062021-082021-102021-122022-022022-042022-062019-069.007.005.003.001.00-1.00-3.00( % )2019-072019-08工業(yè)增加值當(dāng)月同比2019-092019-102019-112019-122020-012020-022020-032020-042020-052020-062020-072020-082020-092020-102020-112020-12大

29、宗及原材料產(chǎn)量領(lǐng)先指數(shù)2021-012021-022021-032021-042021-052021-062021-072021-082021-092021-102021-112021-122022-012022-022022-032022-042022-052022-069.007.005.003.001.00-1.00-3.00( % )2022-079.007.002019-062019-072019-082019-092019-102019-11工業(yè)增加值當(dāng)月同比2019-122020-012020-022020-032020-042020-052020-062020-072020-0

30、82020-092020-102020-112020-122021-012021-022021-03開工率領(lǐng)先指數(shù)2021-042021-052021-062021-072021-082021-092021-102021-112021-122022-012022-022022-032022-042022-052022-062022-07專題研究圖 2： 開工率領(lǐng)先指數(shù)、PMI 領(lǐng)先指數(shù)在 6 月讀數(shù)的回升暗示了經(jīng)濟(jì)潛在的觸底反彈( % )( % )圖 3： 近月領(lǐng)先指數(shù)顯示 2022 年 4 月、2022 年 5 月是經(jīng)濟(jì)底部( % )10 of 18其次，從偏長(zhǎng)期視角來(lái)看，2022 年三四季

31、度經(jīng)濟(jì)動(dòng)能有望企穩(wěn)，但復(fù)蘇斜率偏緩。從遠(yuǎn)月領(lǐng)先指數(shù)來(lái)看，發(fā)端于 2021 年 12 月的一系列穩(wěn)增長(zhǎng)政策的效果將在第三、第四季度逐漸顯現(xiàn)，走出疫情困擾的中國(guó)經(jīng)濟(jì)將在長(zhǎng)期實(shí)現(xiàn)企穩(wěn)與改善。2022 年第二季度出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)底，第三、四季度經(jīng)濟(jì)動(dòng)能將趨于企穩(wěn)，逐漸修復(fù)。在更長(zhǎng)期的預(yù)測(cè)中，我們主要依靠遠(yuǎn)月領(lǐng)先指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，值得提醒的是，遠(yuǎn)月領(lǐng)先指數(shù)的構(gòu)成主要是與融資環(huán)境關(guān)系比較密切的金融指標(biāo)，其對(duì)于經(jīng)濟(jì)動(dòng)能的長(zhǎng)期趨勢(shì)具有較好的預(yù)測(cè)效果。下圖顯示，遠(yuǎn)月領(lǐng)先指數(shù)的底部是 2022 年 4 月、5 月，但隨著穩(wěn)增長(zhǎng)政策效果的逐漸顯現(xiàn)，2022 年第三、四季度的真實(shí)經(jīng)濟(jì)動(dòng)能將趨于企穩(wěn)與修復(fù)，整體曲線呈現(xiàn)回升的態(tài)勢(shì)。

32、隨著 2022 年 5 月本輪新冠疫情得到有效控制，2022 年第三、四季度真實(shí)經(jīng)濟(jì)動(dòng)能有可能高于遠(yuǎn)月領(lǐng)先指數(shù)預(yù)計(jì)的回升斜率。新冠疫情在2022年第二季度初表現(xiàn)出集中爆發(fā)的態(tài)勢(shì)，上海市成為疫情高速蔓延的重災(zāi)區(qū)，全市靜態(tài)管理的嚴(yán)格程度類似于準(zhǔn)封城，這使得 2022 年第二季度有可能成為全年的經(jīng)濟(jì)動(dòng)能底部。好在目前疫情在數(shù)據(jù)上已經(jīng)接近尾聲，復(fù)產(chǎn)復(fù)工將成為第三、四季度真實(shí)經(jīng)濟(jì)動(dòng)能的基調(diào)，需關(guān)注投資與消費(fèi)政策的落地效果，真實(shí)經(jīng)濟(jì)動(dòng)能的上升趨勢(shì)有可能高于遠(yuǎn)月領(lǐng)先指數(shù)估計(jì)的回升斜率。圖 4： 遠(yuǎn)月領(lǐng)先指數(shù)顯示 2022 年 4 月、2022 年 5 月是全年經(jīng)濟(jì)底部( % )9.08.07.06.05.0

33、4.02019-052019-072019-092019-112020-012020-032020-052020-072020-092020-112021-012021-032021-052021-072021-092021-112022-012022-032022-052022-072022-092022-112023-013.0工業(yè)增加值當(dāng)月同比遠(yuǎn)月領(lǐng)先指數(shù)資料來(lái)源：圖 5：新冠疫情在 2022 年 5 月接近尾聲，復(fù)產(chǎn)復(fù)工是第三、四季度的經(jīng)濟(jì)基調(diào)(人)30,000.0025,000.0020,000.0015,000.0010,000.005,000.002022-03-112022-0

34、3-162022-03-212022-03-262022-03-312022-04-052022-04-102022-04-152022-04-202022-04-252022-04-302022-05-052022-05-102022-05-152022-05-202022-05-252022-05-302022-06-042022-06-090.00全國(guó):本土無(wú)癥狀感染者:新冠肺炎:當(dāng)日新增上海:無(wú)癥狀感染者:新冠肺炎:當(dāng)日新增資料來(lái)源：迷你領(lǐng)先指數(shù)（Mini-LEI）：高時(shí)效指標(biāo)捕捉經(jīng)濟(jì)動(dòng)能為了月內(nèi)及時(shí)捕捉經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，我們以 2022 年 5 月、2022 年 6 月為例，介紹迷你領(lǐng)先指數(shù)

35、（Mini-LEI）。到目前為止，我們?yōu)橥顿Y者介紹了一整套系統(tǒng)捕捉宏觀經(jīng)濟(jì)動(dòng)能的國(guó)泰君安經(jīng)濟(jì)領(lǐng)先指數(shù)（GTJA-LEI），有助于投資者全面、準(zhǔn)確地把握經(jīng)濟(jì)動(dòng)能在中長(zhǎng)期的可能走勢(shì)。但我們構(gòu)造的近月領(lǐng)先指數(shù)、遠(yuǎn)月領(lǐng)先指數(shù)、十大上下游領(lǐng)先指數(shù)均建立月頻數(shù)據(jù)，因此較難捕捉到周頻的突發(fā)經(jīng)濟(jì)變化，這需要借助迷你領(lǐng)先指數(shù)來(lái)輔助判斷。高時(shí)效指標(biāo)的選擇迷你領(lǐng)先指數(shù)的目標(biāo)是揭示當(dāng)月經(jīng)濟(jì)動(dòng)能的真實(shí)讀數(shù)，而非預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)中長(zhǎng)期走勢(shì)：為了捕捉極短期內(nèi)的真實(shí)經(jīng)濟(jì)動(dòng)能，本文利用與經(jīng)濟(jì)動(dòng)能高度同步的13 個(gè)高時(shí)效性指標(biāo)來(lái)擬合當(dāng)月（2022 年 6 月）的工業(yè)增加值同比增速。同時(shí)，迷你領(lǐng)先指數(shù)涉及的經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域較窄，無(wú)法展示整個(gè)經(jīng)濟(jì)的

36、全貌，因而被稱為迷你領(lǐng)先指數(shù)。13 個(gè)高時(shí)效性指標(biāo)多是與開工率、工業(yè)生產(chǎn)、耐用品消費(fèi)、房地產(chǎn)密切相關(guān)的熱點(diǎn)指標(biāo)，這些指標(biāo)均具有更新速度快、經(jīng)濟(jì)影響大、市場(chǎng)關(guān)注度高的特點(diǎn)，更新頻率為日度或周度，可以在每月的 6 號(hào)前后更新出當(dāng)月第一周的真實(shí)指標(biāo)讀數(shù)。這種高時(shí)效性的特點(diǎn)可以幫助我們迅速地捕捉當(dāng)月潛在突發(fā)事件對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響。表 5： 13 個(gè)高時(shí)效指標(biāo)，用于構(gòu)造迷你領(lǐng)先指數(shù)原始指標(biāo)名稱更新頻率單位高爐開工率(247家):全國(guó)周%PTA產(chǎn)業(yè)鏈負(fù)荷率:江浙織機(jī)日%地?zé)掗_工率(常減壓開工率):山東地?zé)拸S周%開工率:石油瀝青裝置周%開工率:汽車輪胎:全鋼胎日%開工率:汽車輪胎:半鋼胎日%日均產(chǎn)量:粗鋼:國(guó)內(nèi)周

37、萬(wàn)噸/天主要鋼廠產(chǎn)量:螺紋鋼:全國(guó):當(dāng)周值周萬(wàn)噸煉焦煤庫(kù)存:六港口合計(jì)周萬(wàn)噸現(xiàn)貨庫(kù)存:電解鋁:合計(jì)日萬(wàn)噸30大中城市:商品房成交面積日萬(wàn)平方米當(dāng)周日均銷量:乘用車:廠家零售日輛十城地鐵客運(yùn)量月平均值日萬(wàn)人次Wind，本文對(duì)當(dāng)月內(nèi)的高頻數(shù)據(jù)進(jìn)行取平均值的處理，從而可以與過(guò)去的月度數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。以指標(biāo)“30 大中城市:商品房成交面積:月:平均值”為例，表中讀數(shù)的經(jīng)濟(jì)學(xué)意義為：30 大中城市商品房每日成交面積在 2022 年 6 月（6 月 1日6 月 6 日）的平均值，可以和過(guò)去的每月讀數(shù)進(jìn)行縱向比較。2022 年 6 月，開工率相關(guān)指標(biāo)顯示出普遍環(huán)比上升的趨勢(shì)，但同比仍然偏弱；此外，工業(yè)生產(chǎn)和房

38、地產(chǎn)方面仍然呈現(xiàn)低位徘徊的趨勢(shì)。開工率方面，截至 2022 年 6 月 2 日，全國(guó) 247 家高爐開工率平均為 83.68%，較 2022 年 5 月環(huán)比上升 1.01%，較 2021 年 6 月同比上升 4.24%；截至 2022年 6 月 1 日，江浙織機(jī) PTA 產(chǎn)業(yè)鏈負(fù)荷率平均為 58.14%，環(huán)比下降 0.20%，同比下降 19.53%；截至 2022 年 6 月 1 日，山東地?zé)掗_工率平均為 63.26%，環(huán)比上升 12.47%，同比下降 10.93%；截至 2022 年 6 月 1 日，石油瀝青裝置開工率平均為 26.80%，環(huán)比上升 8.50%，同比下降 38.28%；截至

39、2022 年 6月 2 日，全鋼胎開工率平均為 56.09%，環(huán)比上升 8.66%，同比下降 7.22%；截至 2022 年 6 月 2 日，半鋼胎開工率平均為 64.92%，環(huán)比上升 14.25%，同比上升 14.73%；截至 2022 年 6 月 6 日，十城地鐵客運(yùn)量日均 2880.03 萬(wàn)人次，環(huán)比上升 15.38%，同比下降 35.27%。工業(yè)生產(chǎn)方面，粗鋼產(chǎn)量數(shù)據(jù)尚未更新到 6 月，截至 2022 年 5 月 20 日，粗鋼日均產(chǎn)量為 307.34 萬(wàn)噸，較 2022 年 4 月環(huán)比上升 3.93%，較 2021 年 5 月同比下降 2.89%；截至 2022 年 6 月 3 日，

40、螺紋鋼周均產(chǎn)量為 297.62 萬(wàn)噸，環(huán)比下降 1.35%，同比下降 20.69%；截至 2022 年 6 月 3 日，六港口煉焦煤庫(kù)存周均 149.00 萬(wàn)噸，環(huán)比下降 7.74%，同比下降 70.08%；截至 2022 年 6月 6 日，電解鋁現(xiàn)貨庫(kù)存日均87.80 萬(wàn)噸，環(huán)比下降10.12%，同比下降2.63%。汽車銷售方面，汽車銷售數(shù)據(jù)尚未更新到 6 月，截至 2022 年 5 月 22 日，乘用車廠家零售日均銷量為 32285 輛，較 2022 年 4 月環(huán)比下降 10.29%，較 2021年 5 月同比下降 35.45%。房地產(chǎn)方面，截至 2022 年 6 月 6 日，30 大中城

41、市商品房每日成交面積為22.85 萬(wàn)平方米，較 2022 年 4 月環(huán)比下降 23.11%，較 2021 年 5 月同比下降61.96%。表 6： 13 個(gè)高時(shí)效指標(biāo)迅速指示本月真實(shí)經(jīng)濟(jì)動(dòng)能變量名稱邊際貢獻(xiàn)2022-062022-052022-042022-032022-022022-01當(dāng)周日均銷量:乘用車:廠家零售:月:平均值0.4235637.3335986.5053324.6044909.0068098.5030大中城市:商品房成交面積:月:平均值0.9522.8529.7227.4831.5525.8540.09現(xiàn)貨庫(kù)存:電解鋁:合計(jì):月:平均值-0.0787.8097.69103.

42、44108.99102.0974.40開工率:汽車輪胎:半鋼胎:月:平均值0.7764.9256.8367.1669.6531.4453.60開工率:汽車輪胎:全鋼胎:月:平均值0.8856.0951.6255.0657.4524.4345.83PTA產(chǎn)業(yè)鏈負(fù)荷率:江浙織機(jī):月:平均值0.7758.1458.2652.6266.0738.9736.38煉焦煤庫(kù)存:六港口合計(jì):月:平均值0.17149.00161.50185.60246.50353.75436.25主要鋼廠產(chǎn)量:螺紋鋼:全國(guó):當(dāng)周值:月:平均值0.86297.62301.69305.65299.78257.84272.30日均產(chǎn)

43、量:粗鋼:國(guó)內(nèi):月:平均值0.36311.30295.72266.63257.01253.74開工率:石油瀝青裝置:月:平均值0.8726.8024.7024.9326.5225.3331.68地?zé)掗_工率(常減壓開工率):山東地?zé)拸S:月:平均值0.4863.2656.2550.4855.9160.8464.96高爐開工率(247家):全國(guó):月:平均值0.6283.6882.8479.5175.6770.4075.27十城地鐵客運(yùn)量月平均值0.652880.032496.152798.053608.143748.943944.96數(shù)據(jù)注釋（：1）讀數(shù)均為指標(biāo)的當(dāng)月平均值（；2）色塊顏色表示數(shù)據(jù)在

44、一年內(nèi)的歷史分位，紅色表示數(shù)值相對(duì)較大，藍(lán)色表示數(shù)值相對(duì)較?。?；3）指標(biāo)的邊際貢獻(xiàn)可以被解讀為“關(guān)鍵變量每變動(dòng) 1個(gè)單位，近月領(lǐng)先指數(shù)將同方向變動(dòng)邊際貢獻(xiàn)個(gè)百分點(diǎn)”。Wind，迷你領(lǐng)先指數(shù)的構(gòu)造與回測(cè)迷你領(lǐng)先指數(shù)的構(gòu)造原理和缺失值處理方式與近月領(lǐng)先指數(shù)相似，只是不再使用歷史數(shù)據(jù)，而是使用 2022 年 6 月內(nèi)更新的高頻數(shù)據(jù)作為擬合指標(biāo)，從而構(gòu)造出反映當(dāng)月真實(shí)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的迷你領(lǐng)先指數(shù)。迷你領(lǐng)先指數(shù)對(duì)工業(yè)增加值同比增速的回測(cè)效果優(yōu)秀。迷你領(lǐng)先指數(shù)的擬合優(yōu)度高達(dá) 0.50，說(shuō)明迷你領(lǐng)先指數(shù)可以解釋工業(yè)增加值同比增速一半的波動(dòng)，并且能夠較好地捕捉到真實(shí)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的趨勢(shì)特征，例如，迷你領(lǐng)先指數(shù)準(zhǔn)確地捕捉到

45、 2020 年 2 月新冠疫情剛剛出現(xiàn)時(shí)經(jīng)濟(jì)動(dòng)能的急轉(zhuǎn)直下，2020 年 3月的經(jīng)濟(jì)動(dòng)能觸底，以及 2022 年 4 月的超預(yù)期下跌；同時(shí)，迷你領(lǐng)先指數(shù)也可以迅速捕捉到 2021 年 2 月和 2022 年 2 月經(jīng)濟(jì)動(dòng)能的超預(yù)期上升。圖 6： 迷你領(lǐng)先指數(shù)與工業(yè)增加值同比增速的歷史走勢(shì)高度一致( % )24.0019.0014.009.004.00-1.002018-042018-062018-082018-102018-122019-022019-042019-062019-082019-102019-122020-022020-042020-062020-082020-102020-12

46、2021-022021-042021-062021-082021-102021-122022-022022-04-6.00工業(yè)增加值當(dāng)月同比mini領(lǐng)先指數(shù)資料來(lái)源：迷你領(lǐng)先指數(shù)的預(yù)測(cè)：2022 年 5 月見(jiàn)底、6 月回升迷你領(lǐng)先指數(shù)顯示，2022 年 5 月、6 月的潛在工業(yè)增加值同比增速分別為-2.25%和-0.64%，再次印證近月領(lǐng)先指數(shù)預(yù)測(cè)的“2022 年第二季度是全年經(jīng)濟(jì)底部，6 月是U型回升的起點(diǎn)”這一判斷。迷你領(lǐng)先指數(shù)構(gòu)成指標(biāo)的經(jīng)濟(jì)范圍較窄，主要集中在與開工率、耐用品消費(fèi)密切相關(guān)的領(lǐng)域，因而受短期內(nèi)經(jīng)濟(jì)事件沖擊的影響明顯，波動(dòng)過(guò)大。例如2022 年 4 月持續(xù)到 2022 年 5

47、 月的上海新冠疫情會(huì)極大地沖擊以汽車制造業(yè)為代表的供應(yīng)鏈，而乘用車零售銷量被用作構(gòu)造指標(biāo)，自然會(huì)顯著拉低 2022年 5 月讀數(shù)。2022 年 6 月，與開工率密切相關(guān)的高頻指標(biāo)環(huán)比上升趨勢(shì)明顯，雖然工業(yè)生產(chǎn)和房地產(chǎn)方面仍然呈現(xiàn)低位徘徊的趨勢(shì)，但經(jīng)濟(jì)動(dòng)能在 2022 年 6 月的讀數(shù)顯示出經(jīng)濟(jì)回暖的跡象，有可能是經(jīng)濟(jì)“U”型回升的起點(diǎn)。圖 7： 迷你領(lǐng)先指數(shù)的波動(dòng)較大，但 2022 年 5 月是經(jīng)濟(jì)底部得到確認(rèn)( % )高估低估20.0015.0010.005.000.002020-062020-072020-082020-092020-102020-112020-122021-012021-02202