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论预测,金融条件比全球PMI更好

2019-10-08 11:19:49 来源:
论预测,金融条件比全球PMI更好

全球制造业衰退风险加剧。近期公布的9月美国ISM制造业PMI下行至47.8,创下2019年6月以来的新低。数据公布后引发了市场对美国经济前景的担忧,并使得美股短期出现大幅调整。此外,欧元区和日本制造业PMI也均处于50以下。中美、美欧贸易摩擦带来全球贸易条件恶化,并通过全球价值链拖累全球制造业,加剧了全球经济下行压力。作为对冲,美联储和欧央行的货币政策均已经转向宽松。但需要关注的是,宽货币带来的金融条件改善能够对制造业PMI产生多大的提振作用。

股价、信用利差和美元指数与PMI相关性很好。BIS在其最新的工作论文中探讨了金融条件和PMI的关系。PMI的变化不只是反映了经济活动的变化,也反应了金融条件的变化。特别是与股价、信用利差和美元指数的相关性很好。其中股价变化与PMI正相关,信用利差和美元指数与PMI负相关。需要指出的是,按照贸易竞争优势理论,当美元走强时,海外国家商品相对于美国的竞争力增强,因而应当促进经济活动。这与美元与PMI呈现的负相关性相背离。对此的一种解释是美元走强会削弱全球价值链上制造业企业的美元融资能力,并进而拖累PMI。

金融指标能提高PMI预测准确度,并协助提前两周预报PMI走势。预测PMI的一般方法是仅使用上一期PMI来做预测。但在这一基础上分别加入股价、信用利差和美元指数变量后,能够提高预测的准确度。比如用信用利差和上一期PMI来拟合,能够解释下一期全球制造业PMI变动的93%。PMI调查在月度中旬进行,数据采集时采购经理回答的是相对于上个月中旬的变化情况。考虑到这期间的金融数据是已知的,再结合上一期的PMI就能提前两周临近预报下月初公布的PMI。

鲍威尔表示美国经济面临一些风险,但总的来说依然处于一个合适的位置(in a good place)。美国和世界上其他发达经济体一样,都面临着低增长、低通货膨胀和低利率带来的一些长期挑战。低利率会削弱联储未来货币宽松的空间。联储正在研究一些策略从而更好地以一种对称和可持续的方式实现2%的通胀目标。Fed Listens活动的一个重要结论是保持历史上强劲的就业市场的重要性。就业指标依然是联储关注的核心变量之一。

易纲行长近期发表署名文章--新中国成立70年金融事业取得辉煌成就。其中有以下几点值得关注:1)货币政策以服务国内经济为主,综合考虑国内经济形势和物价走势进行预调微调。当前经济下行压力不减,因而货币政策总体将保持宽松基调,但猪肉价格大幅上行会对宽松节奏和力度有扰动。2)相比与海外负利率国家,中国货币政策操作空间大。3)当前利率水平在发展中国家中处于相对低位。这或许表明人民银行暂时不会急于跟随海外主要央行降息。

报告正文

1《金融条件与 PMI:探讨二者之间的关系》 --BIS

采购经理人指数(PMI)在全球经济形势分析和季度GDP预测中占据一席之地,成为反映实际经济活动的可靠同步指标。PMI还密切反映了股价和信用利差的变化。更令人惊讶的是,PMI对美元指数变化的反应,与贸易竞争力的解释背道而驰。本文发现金融变量有助于预测PMI,并解释了PMI很大一部分的变动。这两者似乎通过宏观经济情绪和全球金融条件的变化联系在一起。

本文的核心结论主要有以下三点:1)PMI反映了实际经济活动和金融条件的变化;2)股价、信用利差和美元指数的变化有助于预测PMI,并解释了PMI和GDP变化的很大一部分。3)PMI与美元之间的联系与贸易竞争力的预测的联系背道而驰,表明美元可以作为反应全球金融条件的一个指标。

PMI与美元强弱负相关,这与基于贸易竞争力的解释相矛盾。按照贸易竞争的观点,当美元走强时,海外国家的贸易竞争力增强,从而能促进经济活动。但实际情况是美元走强而海外PMI确走弱。

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1.1、PMIs与经济活动

作为商业活动的指标,PMIs相较于传统数据如工业生产、零售销售、进出口等有很多优势。一个是及时性,PMI数据会在参考月结束后立即发布。相比之下,在许多情况下,工业生产数据是在参考月结束五至七周后公布的,这对于实时评估经济发展和决策是有问题的。另一个优势是PMIs覆盖的广度。通过调查那些订购中间产品、决定库存水平或设定价格的经理,采购经理人指数能够准确地反映商业环境的变化。特别是当被调查的公司从事国际贸易,因而受到全球情况变化的影响时。此外,通过向世界各地的企业提出相同(或非常相似)的问题,PMI调查提供了一个跨国家和行业具有可比性的数据集。

大量研究证实,PMI是真实活动的可靠同步指标。Godbout和Jacob(2010)以及Rossiter(2010)证实,PMI可以用于预测全球宏观经济总量。PMIs在跟踪实际GDP增长方面的强大特性也在许多个别经济体、欧元区和国家面板中得到证实。

1.2、PMIs与金融指标

PMI显示了商业环境变化的方向,但很少提及这种变化的驱动因素。值得注意的是PMI与其它高频数据,尤其是金融变量之间的相关性。

PMI的变化确实与股指和信用利差密切相关。过去20年,以本币计价的股票价格每上涨1个百分点,全球制造业PMI就会上升0.13个百分点。信用利差扩大与PMIs呈负相关。由于股票指数和信用利差包含了对未来经济活动和盈利能力的前瞻性信息,以及对当前金融条件的前瞻性信息,因此,两者都与PMI相关也就不足为奇。

美元指数也与PMI负相关。当美元走强时,全球PMI会走弱。这一点在制造业PMI中表现得尤为明显,当美元贸易加权汇率(“广义美元指数”)上升1%时,PMI指数平均下降0.22个百分点。

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在预测中检验金融变量与PMIs之间的相关性。根据PMI调查实施时点(即到8月中旬)可以获得的金融市场数据,当前月份(比如8月)的PMI能够在多大程度上被临近预报。换句话说,这个月中相对于上个月中的商业环境调查(也即PMI调查)部分反应了同一时期金融变量对采购经理决定的影响。

然后,将这种预测方法与单纯依赖过往PMI的预测进行比较。用以下的正式回归方程来估计。

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1.3、实证结果

回归结果表明,金融变量在预测PMI时具有很好的效果,拟合优度高,并且统计显著。高股价与扩张性商业活动相关,信用利差扩大,强美元则会抑制商业活动。这些金融变量对于综合PMI和制造业PMIs,以及他们的新出口订单分项都有很好的预测效果。

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增加金融变量可以提高PMI临近预报的准确性。将金融变量加入滞后PMI的回归结果的均方根误差(RMSEs)低于只包含滞后PMI的朴素预测模型的均方根误差。就经济意义而言,通过增加金融变量能够提高预报PMI的准确性,增加股票变量能可最高提升预测精度15%,信用利差可最高提升预测精度14%,美元指数可最高提升预测精度8%。

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国家层面的回归表明,金融变量特别适合于更开放经济体的PMI的临近预报。例如,对于中国、德国、意大利的回归,所有美元、股票和公司债券指数的估计系数都具有统计上的高度显著性。对于中国来说,美元指数的预测效果要好于信用利差,接近股价指数的效果。

在使用金融变量的对PMI进行预测时,表现最好的时期往往是金融市场动荡时期,特别是金融危机时期,以及2002-2003年的股市低迷时期。以中国为例,美元指数以及股价对PMI的预测效力也主要体现在2014年至2017年,当时中国国内金融动荡并蔓延至全球。金融变量的相对排序在一段时间内或多或少保持不变,股票和信用利差的表现普遍好于美元指数,但这三者都提高了预测的准确性。

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