固定收益監(jiān)測債市拐點的三個指標

1、正文目錄 HYPERLINK l _TOC_250007 社融拐點 3 HYPERLINK l _TOC_250006 PPI 高點 4 HYPERLINK l _TOC_250005 一般 PPI 階段性高點領(lǐng)先利率高點 1 到 2 個月 4 HYPERLINK l _TOC_250004 PPI 走勢預(yù)測 4 HYPERLINK l _TOC_250003 根據(jù)通脹模型推演 4 HYPERLINK l _TOC_250002 周期項為 PPI 主導因素 5 HYPERLINK l _TOC_250001 根據(jù)疫苗接種計劃推演 7 HYPERLINK l _TOC_250000 期限利差 8

2、圖表目錄圖 1：社融增速領(lǐng)先 10Y 國債收益率 10-12 個月 3圖 2：11 月大概率是本輪社融增速的高點 3圖 3：近年以來 CPI 對長端利率的領(lǐng)先意義不太明顯 4圖 4：PPI 走勢對于長端利率有領(lǐng)先意義 4圖 5：明年 PPI 高點或出現(xiàn)在第二季度 5圖 6：最近半年拖累 PPI 的主要因素是周期項 7圖 7：利率倒掛是預(yù)判長端利率拐點的一個重要參考指標 9社融拐點社融是金融對實體經(jīng)濟資金支持的總量指標，反映了金融與經(jīng)濟的關(guān)系。隨著社融同比增速的回落，經(jīng)濟增速大概率也將從高點逐漸回落，映射到長端利率上，表現(xiàn)為利率沖高回落的過程。11 月社融增速大概率已經(jīng)是本輪的拐點。從分項來看，

3、無論是貸款（包括人民幣和外幣貸款）和非標資產(chǎn)（包括委托貸款、信托貸款和未貼現(xiàn)銀行承兌匯票），還是直接融資（包括企業(yè)債券、政府債券和存款類金融機構(gòu)資產(chǎn)支持證券），其同比增速都已經(jīng)開始往下走，政府債券融資成為支撐社融存量同比增速的唯一力量。隨著財政政策正?；?2021 年專項債申報發(fā)行的門檻與要求預(yù)計都會明顯提高，政府債券融資同比增速預(yù)計也會很快迎來拐點。社融增速一般領(lǐng)先長端利率 6 到 12 個月。參照歷史經(jīng)驗，長端利率拐點可能也會在未來一年內(nèi)出現(xiàn)。圖 1：社融增速領(lǐng)先 10Y 國債收益率 10-12 個月中債國債到期收益率:10年:月均值 社會融資規(guī)模存量:同比(右軸)5.5405.0354

4、.530254.0203.5153.0102.552003-112004-082005-052006-022006-112007-082008-052009-022009-112010-082011-052012-022012-112013-082014-052015-022015-112016-082017-052018-022018-112019-082020-052.00資料來源：WIND，浙商證券研究所圖 2：11 月大概率是本輪社融增速的高點社會融資規(guī)模存量:貸款:同比社會融資規(guī)模存量:直接融資:同比社會融資規(guī)模存量:同比社會融資規(guī)模存量:非標資產(chǎn):同比(右軸)22201816141

5、22016-032016-062016-092016-122017-032017-062017-092017-122018-032018-062018-092018-122019-032019-062019-092019-122020-032020-062020-09102520151050-5-10-15資料來源：WIND，浙商證券研究所 HYPERLINK / 3/10請務(wù)必閱讀PPI 高點一般 PPI 階段性高點領(lǐng)先利率高點 1 到 2 個月PPI 是一個先行性指標，也是衡量通貨膨脹的潛在性指標。近年以來，CPI 逐漸失去了對于債市的領(lǐng)先意義，長端利率與 PPI 走勢更為密切。參考過去五

6、輪歷史經(jīng)驗，2004年和 2011 年兩輪 PPI 高點均領(lǐng)先 10Y 國債收益率高點 1 個月，2008 年 10Y 國債收益率高點與 PPI 高點重合，2013 年和 2017 年兩輪 PPI（階段性）高點均領(lǐng)先 10Y 國債收益率 2 個月。圖 3：近年以來 CPI 對長端利率的領(lǐng)先意義不太明顯中債國債到期收益率:10年:月 CPI:當月同比(右軸)5.5105.084.564.043.523.002.5-22002-102003-072004-042005-012005-102006-072007-042008-012008-102009-072010-042011-012011-10

7、2012-072013-042014-012014-102015-072016-042017-012017-102018-072019-042020-012020-102.0-4資料來源：WIND，浙商證券研究所圖 4：PPI 走勢對于長端利率有領(lǐng)先意義6.05.55.04.54.03.53.02.52.0中債國債到期收益率:10年:每月最大值PPI:全部工業(yè)品:當月同比(右軸)151050-52002-012002-112003-092004-072005-052006-032007-012007-112008-092009-072010-052011-032012-012012-11201

8、3-092014-072015-052016-032017-012017-112018-092019-072020-05-10資料來源：WIND，浙商證券研究所PPI 走勢預(yù)測根據(jù)通脹模型推演根據(jù)成因，通貨膨脹可以分為需求拉動型通貨膨脹、成本推動型通貨膨脹和結(jié)構(gòu)性通貨膨脹。由于新冠疫情對供給造成擾動，從 2020 年 5 月開啟的再通脹過程，部分可歸因于供給因素，但是總體而言還是社會總需求復(fù)蘇主導 PPI 的回升。隨著新冠疫苗落地和大范圍接種，疫情對于供給的約束作用逐漸弱化，需求將繼續(xù)主導通脹走勢。因此，根據(jù)社會總需求的邊際變化就可以大致推測出 PPI 走勢。我們構(gòu)建一個簡單的需求拉動型通脹模

9、型，PPIt=1PPIt-1+2GDPGAPt+0其中，PPI 為全部工業(yè)品價格指數(shù)的同比增速；引入 PPI 滯后一期作為一個解釋變量，代表通脹走勢的慣性力量；GDPGAP 為增速缺口，等于實際 GDP 增速減去 GDP 趨勢增速，類似于產(chǎn)出缺口的概念，反映社會總需求的邊際變化和經(jīng)濟的過熱程度。選取實際 GDP 增速數(shù)據(jù)，而非名義 GDP 增速數(shù)據(jù)，是為了剔除價格因素的影響，避免出現(xiàn)多重共線性問題。推測未來四個季度 PPI 走勢的步驟如下：選取 1996Q4-2020Q3 的 PPI 同比增速和實際 GDP 增速數(shù)據(jù)，我們先近似估算 GDPGAP。利用 HP 濾波得到實際 GDP 增速的趨勢項

10、，然后實際 GDP 增速減去 GDP趨勢增速，就得到了 GDPGAP 值。利用 PPIt-1 和估算的 GDPGAP 數(shù)據(jù)，經(jīng)過回歸估算出需求拉動型通脹模型的參數(shù)PPIt=0.862905PPIt-1+0.531278*GDPGAPt+0.102886將預(yù)測的實際經(jīng)濟增速數(shù)據(jù)帶入上述式子，推算出 PPI 值。這里我們直接選用浙商宏觀組的經(jīng)濟增速預(yù)測數(shù)據(jù)，來推演 PPI 走勢。根據(jù)浙商宏觀組的測算，未來 5 個季度(2020Q4-2021Q4)的經(jīng)濟增速分別為 6.6%、19.4%、8.1%、 6.0%和 4.8%，估算出對應(yīng)的 PPI 中樞分別為-1.6%、4.1%、4.3%、3.6%和 2.

11、4%。根據(jù)這個模型，明年 PPI 高點會出現(xiàn)在第二季度。需要注意的是，這個模型只能用來大致地判斷 PPI 走勢，算出來的具體數(shù)值只是作為參考。特別是當出現(xiàn)異常值的時 候，比如 2020Q1 和 2021Q1 經(jīng)濟增速偏離趨勢增速幅度較大，由于從需求傳導至價格存在一定的滯后效應(yīng)，該模型并不能較好地反映這個過程，預(yù)測的 PPI 數(shù)據(jù)與實際數(shù)值會出現(xiàn)一定偏差。圖 5：明年 PPI 高點或出現(xiàn)在第二季度PPI同比增速865.943.7 4.1 4.14.1 4.3 3.622.32.400.2 0.5-0.8 -1.2 -0.62-2.2 -1.6-3.3-2017Q42018Q12018Q22018

12、Q32018Q42019Q12019Q22019Q32019Q42020Q12020Q22020Q32020Q4E2021Q1E2021Q2E2021Q3E2021Q4E-4資料來源：WIND，浙商證券研究所周期項為 PPI 主導因素我們運用類似的方法來測算各大行業(yè)對于增速缺口的敏感性，建立模型如下：INDUSTRYit=1INDUSTRYit-1+2GDPGAPt+0其中，INDUSTRYit 為 i 子行業(yè)在 t 期的 ppi 同比增速，GDPGAP 為經(jīng)濟增速缺口，進行回歸，我們得到 PPI 下面 39 個子行業(yè) ppi 對于經(jīng)濟增速缺口的敏感性系數(shù)：表 1：PPI 統(tǒng)計中各行業(yè)對于經(jīng)濟

13、增速缺口的敏感性系數(shù)和權(quán)重行業(yè)敏感性系數(shù)權(quán)重（2016 年銷售產(chǎn)值）石油和天然氣開采業(yè)2.4270420.92%黑色金屬礦采選業(yè)1.9133220.42%石油、煤炭及其他燃料加工業(yè)1.9027074.21%廢棄資源綜合利用業(yè)1.1866260.21%有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)1.1735384.55%黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)0.9923586.62%有色金屬礦采選業(yè)0.8752410.49%農(nóng)副食品加工業(yè)0.7197564.02%化學原料及化學制品制造業(yè)0.6316046.69%化學纖維制造業(yè)0.6236570.80%煤炭開采和洗選業(yè)0.3675261.94%非金屬礦采選業(yè)0.2853870.1

14、8%紡織業(yè)0.285243.10%金屬制品業(yè)0.2697482.36%燃氣生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)0.2547260.35%電氣機械及器材制造業(yè)0.2445936.83%食品制造業(yè)0.2339472.00%木材加工及木、竹、藤、棕、草制品業(yè)0.2126290.63%非金屬礦物制品業(yè)0.1931263.29%其他制造業(yè)0.1712030.20%造紙及紙制品業(yè)0.1388351.12%醫(yī)藥制造業(yè)0.1334892.64%通用設(shè)備制造業(yè)0.1312613.29%文教、工美、體育和娛樂用品制造業(yè)0.1155721.21%水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)0.11160.15%計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)0.10224611.9

15、3%紡織服裝、服飾業(yè)0.0835311.91%酒、飲料和精制茶制造業(yè)0.0804631.62%皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業(yè)0.0778381.26%家具制造業(yè)0.0649270.60%專用設(shè)備制造業(yè)0.0540162.64%印刷業(yè)和記錄媒介的復(fù)制0.05160.41%鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設(shè)備制造業(yè)0.0269672.15%電力、熱力的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)0.0230635.82%儀器儀表制造業(yè)0.0031150.74%汽車制造業(yè)-0.010889.08%橡膠和塑料制品業(yè)-0.028742.18%煙草制品業(yè)-0.058591.15%金屬制品、機械和設(shè)備修理業(yè)-0.170990.13%資料來

16、源：胡娟（2020）1、工業(yè)統(tǒng)計年鑒、國家統(tǒng)計局、浙商證券研究所1 胡娟.專題報告PPI 結(jié)構(gòu)拆解和增速預(yù)測行業(yè)預(yù)測法和 PMI 預(yù)測法.浙商證券研究所. 20 為我們關(guān)心的行業(yè)產(chǎn)品價格的敏感性系數(shù)，即：如果實際經(jīng)濟增速大于趨勢增速1 個百分點，某個行業(yè)產(chǎn)品價格指數(shù)同比平均上升 2 個百分點。我們選取 0.3 作為分界線，將敏感性系數(shù)大于 0.3 的行業(yè)歸為周期性行業(yè)，這些行業(yè)的產(chǎn)品價格對于經(jīng)濟增速缺口變化較為敏感。按這個標準，39 個 PPI 統(tǒng)計行業(yè)中，有 11 個行業(yè)屬于周期性行業(yè)，分別是：石油和天然氣開采業(yè)、黑色金屬礦采選業(yè)、石油、煤炭及其他燃料加工業(yè)、廢棄資源綜合利用

17、業(yè)、有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、有色金屬礦采選業(yè)、農(nóng)副食品加工業(yè)、化學原料及化學制品制造業(yè)、化學纖維制造業(yè)以及煤炭開采和洗選業(yè)。然后根據(jù) PPI 統(tǒng)計中各行業(yè)的權(quán)重和各行業(yè)的價格走勢，計算出周期性行業(yè)和其他非周期性行業(yè)對于 PPI 的貢獻率。由于工業(yè)銷售產(chǎn)值年度數(shù)據(jù)只更新至 2016 年，我們假設(shè) 2016 年以來各行業(yè)的比重沒有發(fā)生變化。這里各行業(yè)的比重我們直接引用胡娟(2020)的研究成果，匯總 11 個周期性行業(yè)的數(shù)據(jù)，得到 2016 年周期性行業(yè)占 PPI 統(tǒng)計行業(yè)工業(yè)銷售總額的比重為 30.87%，而非周期性行業(yè)的比重為 69.13%?？梢钥闯?，從 2016

18、年至今，絕大多數(shù)時期主導 PPI 走勢的都是周期性行業(yè)。今年 2月-11 月 PPI 同比增速一直在負區(qū)間徘徊，也主要歸因于周期項 PPI 的疲弱。隨著國內(nèi)經(jīng)濟動能逐漸增強，預(yù)計將拉動周期項 PPI 反彈。圖 6：最近半年拖累 PPI 的主要因素是周期項周期項非周期項86420-2-42016-012016-042016-072016-102017-012017-042017-072017-102018-012018-042018-072018-102019-012019-042019-072019-102020-012020-042020-072020-10-6資料來源：WIND，浙商證券研

19、究所根據(jù)疫苗接種計劃推演我們認為 PPI 高點可能出現(xiàn)在明年第二季度的另外一個理由是海外新冠疫苗大規(guī)模接種計劃的時間安排，第二季度或是全球經(jīng)濟復(fù)蘇最快的時期。據(jù)美國“曲速行動”（新冠疫苗接種計劃）負責人 Moncef Slaoui2，80%的美國人口有望在夏季到來之前進行接種。據(jù)美國四星上將 Gustave Perna3（他同時也是新冠疫苗接種計劃的執(zhí)行長官）描述，目前美國計劃在 12 月為 2000 萬人打第一次疫苗，然后在明年 1 月份打第二次疫苗。1 月份還會有 3000 萬人進行第一次疫苗接種，預(yù)計在第一季度至少會有 1 億人接受第一次疫苗接種。2 https:/ HYPERLINK

20、/news/articles/2020-12-13/california-hits-record-trader-s-guide-to-rollout- /news/articles/2020-12-13/california-hits-record-trader-s-guide-to-rollout- virus-update?sref=wLlomAoL3 https:/ HYPERLINK /news/articles/2020-12-14/vaccine-campaign-begins-as-first-shots-are- /news/articles/2020-12-14/vaccin

21、e-campaign-begins-as-first-shots-are- given-in-u-s?srnd=premium&sref=wLlomAoL由于前期疫苗產(chǎn)能有限，首批疫苗會優(yōu)先供應(yīng)與相關(guān)醫(yī)藥公司簽訂疫苗合同的國 家，其他國家人口4實現(xiàn)大規(guī)模接種，至少要等到明年秋季或者更靠后的時間點。如果疫苗如期落地，全球經(jīng)濟活動在二三季度會快速復(fù)蘇，預(yù)計將帶動國內(nèi)生產(chǎn)生活資料價格在二三季度維持在高位。PPI 磨頂時間的拉長，可能意味著債市拐點的推遲到來。根據(jù)有望批準上市時間點的先后順序，可以將海外候選疫苗大體分成三批： 第一批包括輝瑞和 BioNTech 合作的新冠疫苗以及 Moderna 新冠

22、疫苗。12 月 12日，美國 FDA 批準了輝瑞/BioNTech 公司新冠疫苗的緊急使用。而 Moderna 疫苗預(yù)計在未來一周獲得 FDA 批準。根據(jù)彭博社，美國聯(lián)邦政府分別向輝瑞/BioNTech 公司和 Moderna 公司預(yù)訂了 1 億只新冠肺炎疫苗，由于這兩種疫苗都需要接種兩次，預(yù)計在 2021 年上半年有 1 億美國人獲得這兩種疫苗接種。第二批為阿斯利康（Astra Zeneca）和強生公司疫苗，第二批疫苗走的是不同的技術(shù)路線，預(yù)計生產(chǎn)速度較第一批疫苗會更快。目前預(yù)計強生疫苗 12 月底會出三期試驗結(jié)果，如果順利，明年 1 月底/2 月初有望獲得 FDA 批準。而阿斯利康疫苗預(yù)計

23、將在 1月底/2 月初公布三期試驗結(jié)果，2 月底/3 月初獲得監(jiān)管部門批準。第三批是 Novavax Inx 和 Sanofi GlaxoSmithKline 醫(yī)藥公司疫苗，預(yù)計會在明年 4 月/5 月獲批。期限利差判斷長端利率拐點的一個參考指標期限利差。我們選取了 10 年期國債收益率和3 月期國債收益率的利差，來考察該期限利差與 10 年期國債收益率高點的關(guān)系。觀察過去兩輪的情況，可以發(fā)現(xiàn)：長端利率在高位徘徊的時候，往往會出現(xiàn)期限利差迅速收窄，甚至利率倒掛（期限利差變負）的情況。利率倒掛出現(xiàn)不久，長端利率一般就會迎來拐點。為何會出現(xiàn)利率倒掛？簡單地來說，就是短端利率超過長端利率。短端利率主

24、要由央行控制。短端利率急速上漲，意味著央行快速收緊貨幣政策，使得資金市場流動性出現(xiàn)短缺。資金市場連接的是銀行的負債端，負債成本上升，銀行賺取的息差減小，對于配置長債的需求下降，長端利率攀升。當央行過快收緊貨幣政策，導致短端利率上行速度超過長端利率，最終出現(xiàn)利率倒掛。銀行賺取的息差縮小/變?yōu)樨摂?shù)，對銀行來說就意味著利潤空間的縮小/無利可圖。這種情況下，銀行惜貸造成信貸緊縮。緊貨幣演變成緊信用，導致宏觀經(jīng)濟步入下行軌道。宏觀經(jīng)濟前景惡化，帶動長端利率下行。案例 1：2013 年 12 月長端利率基本在 4.6左右震蕩，此時由于非標去杠桿背景下資金面趨于緊張，短端利率快速上行，導致 10Y-3M 利

25、差快速縮小，最終轉(zhuǎn)為負值，最低值為 2013 年 12 月 23 日的-20BP。9 天之后，長端利率拐點出現(xiàn)。案例 2：2017 年 11 月下旬，長端利率攀升到了過去 3 年的高點 3.98，之后 10Y-3M利差再次快速下行，2017 年 12 月 14 日達到了最低點-11BP。大約 1 個月之后，長端利率迎來拐點，重新進入下行軌道。2017 年下半年我國經(jīng)濟展現(xiàn)出較強的韌性，長端利率不斷攀升，此時央行連續(xù)凈回籠直接導致資金面大幅收緊，短端利率較長端更快上行，一直延續(xù)至 2018 年初，短端利率率先見頂，之后不久長端利率也開始快速回落。例外情況：2017 年 6 月中下旬，利率倒掛現(xiàn)象

26、短暫出現(xiàn)，但是長端利率震蕩數(shù)月之后繼續(xù)上行，這主要跟我國經(jīng)濟基本面繼續(xù)向好有關(guān)。2017 年國家推進金融供給側(cè)改革，4 德國計劃在 2021 年 Q1 給 1000 萬人進行新冠疫苗接種；加拿大總理特魯多認為，絕大多數(shù)加拿大國民在明年秋季之前有望獲得疫苗接種。監(jiān)管政策明顯收緊（2016 和 2017 年連續(xù)暫停全面降準），OMO 與資金分層，短端利率上行快于長端，國債收益率曲線平坦化。但是 2017 年全球經(jīng)濟共振上行，我國經(jīng)濟基本面繼續(xù)向好，長端利率在出現(xiàn)利率倒掛之后并沒有一路往下，而是繼續(xù)上行?？偨Y(jié)：利率倒掛（10Y-3M 利差轉(zhuǎn)為負值）是一個預(yù)判長端利率拐點的參考指標，因為利率倒掛往往預(yù)示著未來經(jīng)濟下行。但是長端利率拐點是否真的到來，最終還是取決于經(jīng)濟的未來走勢，并不能用這個指標來進行機械的判斷。圖 7：利率倒掛是預(yù)判長端利率拐點的一個重要參考指標5.04.54.03.53.02.52.0中債國債到期收益率:10年 中債國