貨幣政策系列之七：利率預測模型2.0之中國基于全球經(jīng)濟指標

1、P宏觀研究報告2目錄 HYPERLINK l _TOC_250014 一、全球經(jīng)濟指標的有效性選取 4 HYPERLINK l _TOC_250013 （一）、全球經(jīng)濟指標的橫向選取 4 HYPERLINK l _TOC_250012 （二）、全球經(jīng)濟指標的縱向選取 7 HYPERLINK l _TOC_250011 1、滯后階數(shù)=1 7 HYPERLINK l _TOC_250010 2、滯后階數(shù)=6 7二、全球有效經(jīng)濟指標的預測結果 8 HYPERLINK l _TOC_250009 （一）、有效指標利率預測賦權 8 HYPERLINK l _TOC_250008 （二）、有效指標對未來利

2、率的預測結果 8 HYPERLINK l _TOC_250007 三、篩選最終有效指標 10 HYPERLINK l _TOC_250006 （一）、最終有效指標的橫向選取 10 HYPERLINK l _TOC_250005 （二）、最終有效指標的縱向選取 13 HYPERLINK l _TOC_250004 1、滯后階數(shù)=1 13 HYPERLINK l _TOC_250003 2、滯后階數(shù)=6 13 HYPERLINK l _TOC_250002 四、最終有效指標預測結果 14 HYPERLINK l _TOC_250001 （一）、最終有效指標利率預測賦權 14 HYPERLINK l

3、 _TOC_250000 （二）、最終有效指標對未來利率的預測結果 14五、利率預測模型 2.0 的回測 16P宏觀研究報告2圖表目錄圖 1 各景氣和經(jīng)濟指標滯后 1-6 期的有效性 6圖 2 各景氣和經(jīng)濟指標滯后 1-6 期的有效性 12圖 3 策略凈值明顯優(yōu)于中債總凈價指數(shù) 16表 1 有效全球經(jīng)濟指標 4表 2 縱向有效指標 7表 3 滯后 1 期全球經(jīng)濟有效指標 7表 4 滯后 6 期全球經(jīng)濟有效指標 7表 5 綜合預測結果 9表 6 經(jīng)濟指標正交處理 10表 7 篩選后橫向全球經(jīng)濟有效指標 10表 8 篩選后縱向全球經(jīng)濟有效指標 13表 9 篩選后滯后 1 期全球經(jīng)濟有效指標 13表

4、 10 篩選后滯后 6 期全球經(jīng)濟有效指標 13表 11 綜合預測結果 15本文在我們的利率預測模型 1.0（利率預測模型：基于景氣和經(jīng)濟指標太平洋證券貨幣政策系列之五）基礎上進行改進，為利率預測模型 2.0 版本。從全球市場來看，債券相對權益市場更反應經(jīng)濟基本面，我們的利率預測模型基本思路為運用全球經(jīng)濟指標對利率走勢進行前瞻性預測?；痉椒ㄍ袄暑A測模型，主要采取Probit、主成分分析等方法。利率預測模型 2.0 版本的改進：利率預測模型 2.0 版本將全球經(jīng)濟指標擴容，指標數(shù)量為 1.0 版本的 2-3 倍。將測算出的有效性指標進共線性指標排除。選取最終有效指標進行利率預測。本文判斷中

5、國利率走勢，之后系列將判斷美國和歐元區(qū)利率走勢。中國利率走指標選取中債總凈價指數(shù)，計算全球經(jīng)濟指標每個指標在不同滯后期與中債總凈價指數(shù)的擬合度，篩選出擬合程度較高的指標并給予不同權重。之后根據(jù)各指標走勢判斷未來 1-2 個季度利率走勢。按照最初選取全球經(jīng)濟有效指標測算（也即利率預測模型 1.0 方法），2020 年 2月-5 月，中國利率下降概率不大，下降概率分別為 47.82%、46.17%、39.15%和 26.81%。按照最終有效指標測算，2020 年 2 月-5 月，中國利率下降概率不大，下降概率分別為 45.53%、44.64%、38.95%和 25.44%。兩者對比可見差異不大，最

6、終有效指標選取時篩去共線性指標，因而預測準確性更高。運用利率預測模型做回測，結果顯示該模型對中債總凈價指數(shù)走勢有著較好的預測能力，根據(jù)模型進行多空策略，策略凈值大幅跑贏中債總凈價指數(shù)。一、全球經(jīng)濟指標的有效性選?。ㄒ唬?、全球經(jīng)濟指標的橫向選取橫向來看，全球經(jīng)濟指標中有效性高的為：表 1 全球有效經(jīng)濟指標序號指標名稱序號指標名稱序號指標名稱1OECD 綜合領先指標：美國/中國/德國/G7/歐元區(qū)6美國出口金額同比11美國工業(yè)總體產出指數(shù)同比2OECD 綜合領先指標：幅度調節(jié)中國7美國全部工業(yè)部門產能利用率12工業(yè)增加值當月/累計同比3中國、歐元區(qū)、美國制造業(yè)8工業(yè)企業(yè)出口交貨值13美國制造業(yè)產出

7、指數(shù)同比/非制造業(yè) PMI4中國、美國、歐元區(qū) CPI同比9房地產開發(fā)投資完成額同比14制造業(yè)固定資產投資完成額同比5中國、美國 PPI 同比10ZEW 德國經(jīng)濟現(xiàn)狀指數(shù)15美國工業(yè)總產值同比資料來源：wind，太平洋證券研究院圖 1各景氣和經(jīng)濟指標滯后 1-6 期的有效性資料來源：wind，太平洋證券研究院（二）、全球經(jīng)濟指標的縱向選取縱向來看，全球經(jīng)濟指標中有效性高的為：表 2 縱向有效指標滯后期數(shù)全球經(jīng)濟指標滯后 T1 期（1 個月）OECD 綜合領先指標:美國/G7/中國、美國出口金額同比滯后 T2 期（2 個月）OECD 綜合領先指標:中國/G7、中國非制造業(yè) PMI滯后 T3-T6

8、 期（3-6 個月）OECD 綜合領先:中國/G7、中國非制造業(yè) PMI/制造業(yè) PMI1、滯后階數(shù)=1資料來源：wind，太平洋證券研究院當滯后期數(shù)選擇 1 期的時候，全球經(jīng)濟指標中有效性較高的為：表 3 滯后 1 期全球經(jīng)濟有效指標序號指標名稱序號指標名稱序號指標名稱1OECD 綜合領先指標:美國9OECD 綜合領先指標:歐元區(qū)17美國工業(yè)總體產出指數(shù)同比2OECD 綜合領先指標:G710中國 CPI 同比18工業(yè)增加值同比3OECD 綜合領先指標11美國 PPI 全部產品同比19歐元區(qū)制造業(yè) PMI4OECD 綜合領先指標:德國12工業(yè)企業(yè)出口交貨值同比20工業(yè)企業(yè)出口交貨值累計同比5O

9、ECD 綜合領先指標:中國13美國 CPI 同比21中國 PPI 全部工業(yè)品同比6美國出口金額同比14中國 PMI22歐元區(qū) HICP(調和 CPI)同比7非制造業(yè) PMI:商務活動15房地產開發(fā)投資完成額同比8美國全部工業(yè)部門產能利用率16ZEW 經(jīng)濟現(xiàn)狀指數(shù):德國資料來源：wind，太平洋證券研究院滯后期數(shù) 2-5 期數(shù)據(jù)有一定重復性，但不同滯后期不同因子影響程度不一，由于數(shù)據(jù)較多，在此省略。2、滯后階數(shù)=6當滯后期數(shù)選擇 6 期的時候，全球經(jīng)濟指標中有效性較高的為：表 4 滯后 6 期全球經(jīng)濟有效指標序號指標名稱序號指標名稱序號指標名稱1OECD 綜合領先指標:中國9工業(yè)企業(yè)出口交貨值同

10、比17美國 PPI 全部產品同比2中國非制造業(yè) PMI10工業(yè)企業(yè)出口交貨值同比18美國工業(yè)總產值:消費品同比3OECD 綜合領先指標:G711美國工業(yè)總體產出指數(shù)同比19工業(yè)增加值同比4OECD 綜合領先指標:德國12房地產開發(fā)投資完成額同比20歐元區(qū)制造業(yè) PMI5OECD 綜合領先指標13中國 PMI21工業(yè)增加值累計同比6OECD 綜合領先指標:美國14美國出口金額同比22美國全部工業(yè)部門產能利用率7美國工業(yè)總產值最終產品同比15美國制造業(yè)產出指數(shù)同比8美國工業(yè)總產值同比16OECD 綜合領先指標:歐元區(qū)資料來源：wind，太平洋證券研究院二、全球有效經(jīng)濟指標預測結果（一）、有效指標利

11、率預測賦權不同指標在不同滯后期限對利率走勢影響程度不同，因此，對不同指標在不同滯后時期給予對利率的影響權重。如“OECD 綜合領先指標：中國”在滯后 4 期（也即 4 個月）對利率影響最大，因在滯后 4 期賦予其影響利率權重最大；但是“中國 CPI 同比”在滯后 1 期影響最大，滯后期數(shù)越多影響因子越小，因此賦予其影響利率的權重也相應減小?？傮w來看，數(shù)據(jù)結果符合我們的直觀理解。（二）、有效指標對未來利率的預測結果根據(jù)各個指標不同滯后期數(shù)的權重進行預測，也即利率預測模型 1.0 方法，得到以下結論：2020 年 2 月利率下降、持平、上升概率為 47.82%、5.58%和 46.59%。2020

12、 年 3月利率下降、持平、上升概率為 46.17%、5.35%和 48.48%。2019 年 4 月利率下降、持平、上升概率為 39.15%、4.08%和 56.78%。2020 年 5 月利率下降、持平、上升概率為 26.81%、2.57%和 70.62%。表 5綜合預測結果資料來源：wind，太平洋證券研究院三、篩選最終有效指標為了消除指標間共線性影響，我們將所有有效指標進行正交處理，剔除共線性指標。得出結果如下：表 6 經(jīng)濟指標正交處理OECD 綜合領先指標:美國OECD 綜合領先指標:G7OECD 綜合領先指標.ZEW 經(jīng)濟現(xiàn)狀指數(shù):歐元區(qū)歐元區(qū) 19國工業(yè)生產指數(shù)同比美國工業(yè)總產值最

13、終產品:消費品同比OECD 綜合領先指標:美國1.000.970.95.0.560.780.69OECD 綜合領先指標:G70.971.000.99.0.620.850.75OECD 綜合領先指標0.950.991.00.0.640.870.75OECD 綜合領先指標:德國0.840.930.95.0.630.880.74OECD 綜合領先指標:中國0.750.810.83.0.360.590.68美國出口金額同比0.650.690.69.0.480.740.40中國非制造業(yè) PMI0.340.410.45.0.330.270.10.美國制造業(yè)產出指數(shù)同比0.830.850.85.0.420.

14、870.80固定資產投資完成額制造業(yè)同比-0.08-0.08-0.08.-0.13-0.14-0.32美國工業(yè)總產值最終產品和非工業(yè)用品同比0.820.840.84.0.400.840.89ZEW 經(jīng)濟現(xiàn)狀指數(shù):歐元區(qū)0.560.620.64.1.000.560.32歐元區(qū) 19 國工業(yè)生產指數(shù)同比0.780.850.87.0.561.000.72美國工業(yè)總產值最終產品:消費品同比0.690.750.75.0.320.721.00資料來源：wind，太平洋證券研究院（一）、最終有效指標的橫向選取橫向來看，全球經(jīng)濟指標中有效性高的為：表 7 篩選后橫向全球經(jīng)濟有效指標序號指標名稱序號指標名稱序號

15、指標名稱1OECD 綜合領先指標:G78中國 PMI15歐元區(qū):HICP(調和 CPI)同比2OECD 綜合領先指標:中國9房地產開發(fā)投資完成額同比16美國 ISM 制造業(yè) PMI3中國非制造業(yè) PMI10ZEW 經(jīng)濟現(xiàn)狀指數(shù):德國17美國制造業(yè)產出指數(shù)同比4美國全部工業(yè)部門產能利用率11美國工業(yè)總體產出指數(shù)同比18固定資產投資:制造業(yè)同比5中國 CPI 同比12工業(yè)增加值同比19ZEW 經(jīng)濟現(xiàn)狀指數(shù):歐元區(qū)6美國 PPI 全部產品同比13歐元區(qū)制造業(yè) PMI7工業(yè)企業(yè)出口交貨值同比14中國 PPI 全部工業(yè)品同比資料來源：wind，太平洋證券研究院圖 2 各景氣和經(jīng)濟指標滯后 1-6 期的有

16、效性資料來源：wind，太平洋證券研究院（二）、最終有效指標的縱向選取縱向來看，景氣指標和經(jīng)濟指標中有效性高的為：表 8 篩選后縱向全球經(jīng)濟有效指標滯后期數(shù)全球經(jīng)濟指標滯后 T1 期（1 個月）OECD 綜合領先指標:G7/中國、中國非制造業(yè) PMI滯后 T2 期（2 個月）OECD 綜合領先指標:中國/G7、中國非制造業(yè) PMI、美國 PPI 全部產品同比滯后 T3-T6 期（3-6 個月）OECD 綜合領先指標:中國、中國非制造業(yè) PMI/制造業(yè) PMI、房地產開發(fā)投資同比1、滯后階數(shù)=1資料來源：wind，太平洋證券研究院當滯后期數(shù)選擇 1 期的時候，全球經(jīng)濟指標中有效性較高的為：表 9

17、 篩選后滯后 1 期全球經(jīng)濟有效指標序號指標名稱序號指標名稱序號指標名稱1OECD 綜合領先指標:G75中國 CPI 同比9房地產開發(fā)投資完成額同比2OECD 綜合領先指標:中國6美國 PPI 全部產品同比10ZEW 經(jīng)濟現(xiàn)狀指數(shù):德國3中國非制造業(yè) PMI7工業(yè)企業(yè)出口交貨值同比4美國全部工業(yè)部門產能利用率8中國 PMI資料來源：wind，太平洋證券研究院滯后期數(shù) 2-5 期數(shù)據(jù)有一定重復性，但不同滯后期不同因子影響程度不一，由于數(shù)據(jù)較多，在此省略。2、滯后階數(shù)=6當滯后期數(shù)選擇 6 期的時候，全球經(jīng)濟指標中有效性較高的為：表 10 篩選后滯后 6 期全球經(jīng)濟有效指標序號指標名稱序號指標名稱

18、序號指標名稱1OECD 綜合領先指標:中國5美國工業(yè)總體產出指數(shù)同比9美國 PPI 全部產品同比2中國非制造業(yè) PMI6房地產開發(fā)投資完成額同比10工業(yè)增加值同比3OECD 綜合領先指標:G77中國 PMI4工業(yè)企業(yè)出口交貨值同比8美國制造業(yè)產出指數(shù)同比資料來源：wind，太平洋證券研究院四、最終有效指標預測結果（一）、最終有效指標利率預測賦權不同指標在不同滯后期限對利率走勢影響程度不同，因此，對不同指標在不同滯后時期給予對利率的影響權重。方法同上。（二）、最終有效指標對未來利率的預測結果綜合來看，根據(jù)各個指標不同滯后期數(shù)的預測，得到以下結論：2020 年 2 月利率下降、持平、上升概率為 4

19、5.53%、6.07%和 48.40%。2020 年 3月利率下降、持平、上升概率為 44.64%、4.44%和 50.92%。2019 年 4 月利率下降、持平、上升概率為 38.95%、3.72%和 57.33%。2020 年 5 月利率下降、持平、上升概率為 25.44%、5.23%和 69.33%。表 11綜合預測結果資料來源：wind，太平洋證券研究院五、利率預測模型 2.0 回測運用利率預測模型做回測，策略凈值大幅跑贏中債總凈價指數(shù)。我們選擇 OECD綜合領先指標等多項指標作為擇時信號，當模型預判利率有上升趨勢做平倉策略，反之做多。根據(jù)模型進行買入/賣出操作時不僅可獲得顯著超額收益

20、率，其勝率等方面也有著不俗表現(xiàn)。因此，模型的應用效果較好。圖 3 策略凈值大幅跑贏中債總凈價指數(shù)資料來源：wind，太平洋證券研究院銷售團隊職務姓名手機郵箱華北銷售總監(jiān)王均HYPERLINK mailto:wangjl wangjl華北銷售成小HYPERLINK mailto:chengxy chengxy華北銷售孟HYPERLINK mailto:mengchao mengchao華北銷售付禹HYPERLINK mailto:fuyx fuyx華北銷售韋珂HYPERLINK mailto:weikj weikj華東銷售副總陳輝HYPERL