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CPI的深度拆解与预测逻辑 | 信达宏观

2022-11-24 17:15

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文/解运亮、肖张羽

信达证券宏观团队


导读


本文为CPI分析框架,主要梳理了CPI的定义与编制方式、核心影响因素、以及预测方法。


核心观点


判断CPI的核心影响因素。CPI由八个一级分项,268个基本分类构成。由于CPI分项较多且产业分散,我们需要找出影响CPI的核心因素,着重分析。筛选这些因素需要综合考虑两点,一是波动,二是权重。从结果来看,畜肉、鲜菜、鲜果、交通通信、医疗保健这五项是分析CPI的关键变量。

CPI近月预测方法:“高频+环比”法。第一步,对食品项的二级分类环比数据进行预测。其中,CPI中的重点食品项,即畜肉、鲜菜、鲜果,均可使用有效的高频指标帮助跟踪。第二步,交通通信CPI中的交通工具用燃料项与居住CPI中的水电燃料项均受到原油价格的影响,因此可以根据国际油价对这两个二级分项进行预判。第三步,其他分项使用“环比均值法”进行预测,并根据春节因素调整。第四步,对各项的预测结果加权平均得到CPI的环比预测值。

CPI远月预测方法:基于“猪周期”与原油价格的CPI预测。猪周期的本质是猪肉供求关系变化带来价格的周期性波动。根据生猪养殖过程,能繁母猪存栏量领先猪肉出栏约10个月,鉴于此可基于能繁母猪存栏量情况构建模型预测猪肉价格。相较于猪肉价格基本由国内决定,原油作为全球最重要的大宗商品,其价格与全球经济息息相关。原油价格分析主要考虑供给、需求、地缘政治三个因素的影响。

案例分析。继9月CPI不及市场预期后,10月CPI涨幅再次弱于市场预期。核心CPI与上月持平,显示出10月涨幅不及预期主要和食品、能源相关。在生猪生产周期、短期压栏惜售和猪肉消费旺季等因素影响下,猪肉价格继续上升,带动畜肉类CPI分项上涨。然而猪价上行没能继续拉动食品烟酒项和总体CPI涨幅继续回升。原因有二:一是10月鲜果、鲜菜价格下降,再加上鲜果鲜菜权重之和高于畜肉项权重,因此果蔬价格回落对冲了猪肉价格上涨的影响;二是国际油价同比涨幅仍在继续回落。核心CPI仍处于明显偏低水平,显示出10月疫情散发对消费品和服务消费产生制约。往后看,11月中旬20条防疫优化政策出台,有利于稳定居民、企业等微观主体的预期,长期而言需求有望得到提振。但由于政策落地存在时滞、以及当下疫情形势严峻,我们预计未来两个月居民消费表现仍不容乐观,CPI同比大概率维持偏弱运行。而明年,在上半年猪价低基数,以及疫情防控更加精准后消费可能出现实质性修复等因素的影响下,CPI读数有走高的可能性。

风险因素:新冠病毒变异导致疫苗失效;国内政策超预期等。



正文


一、CPI的定义与编制方法


居民消费价格指数(Consumer Price Index 缩写:CPI)是反映城乡居民家庭购买并用于日常生活消费的一篮子商品和服务项目价格水平随时间而变动的相对数。居民消费价格水平的变动率在一定程度上反映了通货膨胀(或紧缩)的程度。编制居民消费价格指数的目的,是了解全国各地价格变动的基本情况,分析研究价格变动对社会经济和居民生活的影响,满足各级政府制定政策和计划、进行宏观调控的需要,以及为国民经济核算提供参考依据。


CPI数据的编制主要分为4步:

一是确定“商品篮子”。CPI不是用全部商品和服务项目编制的,而是用部分重要的商品和服务项目来编制的。具体来看,统计部门会抽选一组一定时期内居民经常消费的、对居民生活影响相对较大的、有代表性的、固定数量的商品和服务作为 “商品篮子”,来衡量CPI的变化。目前,我国“篮子”分为食品烟酒、衣着、居住、生活用品及服务、交通和通信、教育文化娱乐、医疗保健、其他用品和服务等8大类、268个基本分类。


第二步是确定各类商品的权重。由于每一种商品的支出金额在总支出的占比不同,即使是不同商品的价格发生相同涨幅时,它们对居民支出的影响也会有明显差异。因此统计部门需要对“篮子”中的商品赋予权重。权重是每一种商品或服务项目在居民所有消费商品和服务总支出中所占的比重,也是反映各项目的价格变动对总指数变动影响程度的指标。然而,统计局目前没有公布8个大类、268个基本分类的权重,所以只能通过推算得到权重信息。

我们可以通过全国城乡居民家庭消费支出数据,估算八大分项的权重。根据统计局的描述,编制CPI时,权重资料主要根据全国城乡居民家庭消费支出资料计算得出。据此我们可以利用年度的全国城乡居民家庭消费支出数据估算八大分项的权重。从结果来看,CPI同比的实际值与我们通过消费支出数据(2016-2020五年均值)计算得出的拟合值较为相近,说明该方法有效。



除了上述方法,统计局每个月发布的通胀数据通稿中,会公布一些分项对于 CPI 的拉动,这也是我们推算权重的线索。基于公式,某一分项对CPI同比(环比)的拉动率=该分项同比(环比)增速X权重,我们能够算出该分项的权重。比如6月通稿中提到,“猪肉价格同比连续9个月下降,上半年平均下降19.3%,影响CPI下降约0.45个百分点”,据此可以判断猪肉价格的权重为2.3%(0.45%/19.3%)。我们结合今年以来统计局的通稿与前一种方法(消费支出法)推算得出的权重,估算了2021年CPI一级分类和部分二级分类的权重。


第三步,搜集原始价格数据。调查方法层面,各市、县调查队选择经营品种齐全、销售额大的商场(店)、超市、农贸市场、服务网点作为价格调查点,按照“定人、定点、定时”的原则,直接派人到调查网点或从互联网采集原始价格。统计局资料显示,2022年通胀数据来源于全国31个省(区、市)约500个市县、近10万家价格调查点。调查频率层面,对于与居民生活密切相关、价格变动比较频繁的商品,每5天调查一次价格,如大米、面粉、蔬菜等;一般性商品(服务)每月调查2次价格,如服装、衣着材料等;由国家或地方统一定价的一些商品(服务)或价格相对稳定的商品(服务),每月调查一次价格,例如水、电、燃料等。采集员在完成价格采集后,直接上报至国家统计局服务器。


第四步,根据调查数据计算CPI的环比、同比变化。

CPI环比=(商品篮子中的各项在t的价格 X 基期的消费量)/(商品篮子中的各项在t-1的价格 X 基期的消费量)

CPI同比=(商品篮子中的各项在t的价格 X 基期的消费量)/(商品篮子中的各项在t-12的价格 X 基期的消费量)

公式中的t代表月份,基期由国家统计局决定。


为了使CPI更及时准确地反映居民消费结构的新变化和物价的实际变动,我国统计制度规定每五年进行一次基期轮换。最新一轮更换是在2021年,即2021年开始编制和发布以2020年为基期的价格指数。基期轮换分别对“固定篮子”中商品和服务的范围、分类方法和权重进行调整,使CPI调查所涉及到的商品和服务更具有代表性,更接近居民消费结构。比如2016年起外卖的用户规模在近五年内翻了约4倍,成为居民消费中不可忽视的一环,因此外卖被纳入新一轮的基本分类中。具体的基期调整内容如下图所示。据国家统计局测算,此次基期调整对CPI各月同比指数的影响平均约为0.03个百分点。


关于CPI的构成,有一个经常被提出的问题,CPI为什么没有直接包括购房价格?

根据统计局的解释,之所以没有将商品房价格直接纳入CPI统计,一是CPI的统计口径必须与国际上通行国民经济核算体系中的消费分类相一致,CPI只反映与居民即期消费密切相关的消费品及服务项目的价格变动,购买商品房属于投资行为,不属于消费行为,所以现行CPI不能直接反映商品房价格的变动。二是商品房购买与当期消费不同步,购买支出与当期实际住房消费不对等。商品房购买是一种在短期内集中支付大量货币的行为,但所购商品房却用于今后几十年的消费。虽然CPI没有把购房价计算在内,但并不是说CPI和房价没有关系。因为CPI中的居住类包括了建房及装修材料、住房租金、自有住房等方面,而这几方面的价格变动与房地产价格有密切的相关性。其中装修材料、住房租金等分项的价格变化较为直观,但自有住房的内涵较为复杂,在国际上有成本法、虚拟租金法、获取法等多种计入方法。目前我国对自有住房的统计采用的是“虚拟租金法”,即“利用租用可比大小、位置、质量和类型的房屋所支付的租金来核算居民自有住房服务价值的方法”。数据可得的2013年-2018年CPI自有住房与CPI租赁房租的走势一致性较强。



另一个问题是在有关CPI的新闻稿件中,经常会出现“翘尾因素”或“翘尾影响”一词。什么是“翘尾因素”或“翘尾影响”?

“翘尾因素”或“翘尾影响”是指上年价格上涨(下降)对本年同比价格指数的滞后(延伸)影响。首先,CPI同比可由过去12个月的 CPI环比累乘得,用公式表示即为


在计算同比价格指数过程中,上年商品价格上涨(下降)会对下一年价格指数产生影响。上年调价幅度愈大,时间愈晚,翘尾影响就会愈加明显。CPI同比中的另一部分是今年的价格变动,即新涨价因素,反映的是今年商品和服务的价格变化。举个例子:2022年10月CPI同比涨幅2.2%。翘尾因素指的是2021年11月到12月间的价格变动,值为0.1%;新涨价因素则是2022年1月-10月的价格变动,为2%。



二、CPI核心影响因素判断

由于CPI分项较多且产业分散,我们需要找出影响CPI的核心因素,着重分析。筛选这些因素需要综合考虑两点,一是波动,二是权重。波动越高的分项越容易对CPI整体走势造成影响,而权重大的分项即使波动较低,也足以拉动CPI。通过对CPI的同比变化进行拆分,我们发现2016年以来食品烟酒项对CPI变化的影响较为明显,相较之下非食品烟酒项对CPI的拉动作用更为稳定。鉴于此,我们把食品烟酒的二级分项拿出来和其他一级分项一同比较。方法上,我们使用各项标准差与权重的乘积,以同时兼顾两个标准。



从结果来看,畜肉、鲜菜、鲜果、交通通信、医疗保健这五项是分析CPI的关键变量。其中畜肉类的重要性远高于其他分项,其权重和波动率都处于较高水平。鲜菜、鲜果的权重低但波动高。与之相比,交通通信、医疗保健较为稳定,但权重较高。


、CPI近月预测方法


近月CPI预测我们采用“高频+环比”法,再用环比推同比。具体如下:

第一步,对食品项的二级分类环比数据进行预测,并对预测结果加权平均得到食品项的环比预测值。

CPI中的重点食品项,即畜肉、鲜菜、鲜果,均可使用有效的高频指标帮助跟踪。例如农业部公布的全国猪肉平均批发价格的环比走势,能够较好地刻画CPI猪肉的变化。这里还需要注意的是畜肉类 CPI 有猪肉、牛肉、羊肉3个基础分类,我们需要通过3种畜肉的CPI环比数据作为解释变量(猪肉权重已知),构建回归方程对CPI畜肉进行拟合,得出牛肉、羊肉的权重。



交通通信CPI的主要波动来源于交通工具用燃料项,而该项主要受到国际原油价格的影响。交通通信CPI目前公布了6个基础分类数据:1)交通工具,2)交通工具用燃料,3)交通工具使用和维修,4)通信工具,5)通信服务,6)邮递服务。其中交通工具用燃料的波动率远高于其他分项,说明交通通信CPI的主要波动来源于该项。而交通工具用燃料主要受到原油价格的影响,历史数据显示布伦特原油现货价格与CPI交通工具用燃料走势一致性较强。至于权重,统计局2021年7月公布的通胀通稿中提到,“上半年,汽油和柴油价格分别上涨8.5%和9.2%,合计影响CPI上涨约0.24个百分点”。从中可以判断交通工具用燃料分项约占CPI整体的2.6%。通过回归计算,CPI交通工具用燃料对布伦特油价的弹性为0.13。也就是说,原油价格每上升1%,会通过交通工具用燃料拉动CPI上升0.0034个百分点。



交通燃料以外,原油对于CPI的影响还体现在居住项中的水电燃料上。水电燃料在CPI中的占比为7.88%,对布伦特油价的弹性为0.05,意味着原油价格每上升1个百分点,拉动水电燃料项 0.0039个百分点。综合来看,原油价格对CPI的传导系数约为0.0074。

医疗保健项近两年的环比变化较为稳定,且不存在明显的季节性。我们采用2020以来的均值0.08%作为环比预测值。值得一提的是,从长期来看,政策变化对于医疗保健领域的价格有较强的影响力,在分析时也需要密切关注。典型的如2016-2017年的医改,提出“提高体现医务人员技术劳务价值的医疗服务项目价格”,各地调整了公立医院医疗服务的价格,医事服务费有所提高,导致医疗服务CPI涨幅加快。但2019年之后增速又明显放缓,我们推测可能与药品集采政策推进有关。


至于其他分项,我们使用“环比均值法”进行预测,并根据春节因素调整。CPI的多个分项都具有较为明显的季节性规律。例如,CPI衣着由于其周期性换季打折、上新的特征,环比每年3月和9月会出现大幅的增长;CPI旅游每逢春节和暑假都会上涨。其实,CPI食品中的分项也表现出显著的季节性规律,如蔬菜受气候因素影响较大,7月至9月降水量增大,极端天气频发,还有12月至1月天气严寒,均会导致蔬菜供给减少,运输成本增加,推动蔬菜价格环比上行;而每年1月或2月,春节效应又会从需求端拉动多个食品项,包括猪肉、鲜菜、鲜果价格环比上涨。值得关注的是,上面的例子均表明,春节对CPI的变动有着深远的影响,而每年春节的月份不尽相同,因此对CPI分项做环比均值法时,要根据春节错位的情况进行调整。具体预测时,我们选取过去五年数据的环比均值。

我们利用“高频+环比”法对2019年1月至今的CPI数据进行计算,并与实际值对比。从预测结果来看,CPI食品项的拟合程度非常出色(91%),CPI整体的拟合效果虽然略逊于食品项,但准度处于较高水平(88%),说明我们的预测方法十分有效。



四、CPI远月预测方法


由于在远月预测中缺少高频指标的辅助,我们重点分析猪肉价格和原油价格这两个关键因素。其他在近月预测中采用高频指标法拟合的分项,在远月预测中则利用环比均值法预测。

(一)基于猪周期的猪肉价格预测

猪周期的本质是猪肉供求关系变化带来价格的周期性波动。我国是世界最大的猪肉消费国,占世界猪肉消费总量的一半以上。需求方面,我国猪肉消费整体保持稳定,每年人均消费量约为20千克。但供给波动幅度较大,导致猪肉价格经常发生剧烈波动。

生猪供给具有典型的散户养殖特征,规模化程度较低。虽然在近年几轮猪周期与环保禁养政策趋严等因素的影响下,猪肉产能持续调整优化,生猪养殖行业集中度有所提升。但公开资料显示,2021年我国生猪出栏量居前的五家企业(牧原股份、正邦科技、温氏股份、双胞胎、新希望)合计出栏9004万头,占全国生猪总出栏量的份额仅为13.41%。可见全国范围内生猪依然以散养为主,规模化程度处于较低水平。当猪肉价格上涨时,养猪利润增加,养殖户积极性提高,便会开始补栏仔猪和母猪扩大规模。随着生猪出栏越来越多,猪价逐步由涨转跌,养殖户减少生产规模,致使价格重新上升,并进入新一轮周期。




猪肉的供给时滞决定了周期长度。根据生猪养殖过程,从母猪怀孕到肉猪长成出栏的养殖过程需10个月。也就是说,当养殖户做出能繁母猪补栏的产能扩张决策后,最快需要10个月的时间才能传导至供给端(生猪出栏)。再加上从养殖到市场价格之间的传导也存在一定的时滞,一轮完整的猪周期长期在3-5年之间。

从2006年开始,我国已经走完了完整的四轮猪周期:2006年7月至2010年6月(48个月)、2010年7月至2014年4月(46个月)、2014年5月至2018年5月(49个月)、2018年6月至2022年5月(48个月)。




从产能视角,生猪出栏量是猪肉价格的同步指标,能繁母猪存栏是猪肉价格的领先指标。生猪出栏决定了猪肉的产量,因此猪肉出栏量和猪肉价格走势相反。能繁母猪存栏领先猪肉出栏约10个月,是猪肉产能的衡量指标,因此也与猪肉价格关系密切。历史数据显示,猪肉价格同比与滞后10个月的能繁母猪存栏同比走势负相关。我们可以结合猪价每年春节与7、8月价格抬升的季节性特征,以及猪肉的供给趋势,构建模型预测猪肉价格。



我们也可以从盈利视角判断猪周期开启的时点。在猪周期的下行阶段,行业出现大面积亏损将降低养殖户的积极性,导致养殖企业缩减产能、散养户退出市场。产能加速出清有助于供需关系改善,支撑猪肉价格企稳并开启下一轮上行周期。回顾2010年以来的三轮猪周期,养殖行业分别出现了两次、三次、三次的亏损之后,下行周期才得以结束。



(二) 原油价格预测

相较于猪肉价格基本由国内决定,原油作为全球最重要的大宗商品,其价格与全球经济息息相关。

原油价格分析主要考虑供给、需求、地缘政治三个因素的影响。

先看供给,原油的供给可分为OPEC(欧佩克)国家和非OPEC国家。OPEC现有13个成员国,其中沙特的原油产量最高。2010年以来OPEC的原油产量占到全球产量的约40%。为了确保成员国获得稳定的收入,OPEC经常会通过联合增产或者减产来调节油价。非OPEC方面,美国、俄罗斯的原油产量较大。俄罗斯在OPEC+联盟中扮演着重要的角色,与OPEC保持着合作与竞争的复杂关系。2010年美国页岩油技术革命性突破之后,美国产量占比大幅提升,而美国的原油产量比较容易受到飓风等极端天气的影响。综上所述,OPEC、俄罗斯等国家的减产协议进程,以及美国的极端天气因素是预判原油供给的重点。


原油的需求端分为美国、欧洲等OECD国家地区构成的存量需求,与中国、印度为首的新兴国家增量需求。由于原油及其加工品在工业的广泛应用,其需求与全球经济增长关系密切。经济增速上行刺激需求进而推升油价,经济下行需求疲软油价回落。从长期来看,原油需求的走势与全球经济增长有明显的正相关性。这一点也可以对应到最近发生的三轮设备更新周期,2001、2009、2017设备更新周期启动的三年,油价均出现幅度较大的增长。



地缘政治局势发生动荡也对油价有一定程度的影响。地缘政治因素可能会通过抑制全球原油供给来影响全球油价。例如,1990年海湾战争导致伊拉克和科威特原油产量断崖式下降,当年8月油价环比涨幅近58%;2019年也门胡塞武装袭击沙特的原油港口,导致570万桶/日的原油生产受到影响,约占全球每日石油供应量的5%,推动国际油价上涨。再比如2022年2月以来俄乌争端持续发酵,引发美欧政府对俄罗斯实施了包含限制原油出口在内的一系列制裁措施,全球原油供需呈现出偏紧的状态,致使国际油价高位震荡。

五、PPI与CPI:“双链条”传导机制

从产业链的位置来看,PPI对CPI存在传导机制。PPI(工业生产者出厂价格指数)是反映工业企业产品出厂价格变动趋势和变动程度的指数,而CPI反映一篮子消费品的价格变化。PPI影响CPI的渠道其一是通过“生产资料PPI—生活资料PPI—CPI”这一链条,即中上游涨价,推升下游成本,进而推动下游商品价格上升。其二是直接反映在油价相关的分项,即交通工具用燃料、水电燃料。另一方面,CPI也能引导PPI的变动,当终端需求旺盛时,CPI会率先上升,并带动PPI,即由下至上的“需求拉动型”传导。由于本文主要聚焦于CPI的变化,因此对该传导类型不继续深入探讨。从历史数据来看,2012年以前PPI和CPI保持较高的关联性。孙坚强,崔小梅,蔡玉梅(2016)在《PPI和CPI的非线性传导:产业链与价格预期机制》一文中使用2001年至2013年的物价数据,对PPI和CPI的传导机制进行实证检验,结果显示PPI对CPI存在向下推动传导,CPI对PPI存在反馈(反向)传导,印证了以上理论。



但2012年至今,PPI和CPI的走势出现了多次背离,主要原因在于两者的核心波动因素不同。PPI分项中,PPI生产资料对PPI走势有着决定性的影响。2012年以来,供给端的政策约束主导了PPI的走势,如2016年的供给侧改革,以及2020年以来的环保限产,制约了上游采掘以及中游原材料行业的产量,导致煤炭、钢铁、有色等大宗商品产量大幅下降,带动PPI同比明显上升。同一时间,PPI生产资料对PPI生活资料的传导不畅,使得PPI向CPI的整体传导效果较弱。前文我们提到,CPI的核心影响因素是食品,尤其是畜肉中的猪肉。猪价周期性的变化引起了CPI与PPI的走势明显背离。

2005年至2012年,我国经历了两轮“猪油共振”,即猪肉价格和原油价格同时向上。在“猪油共振”发生的时间段,CPI同比读数往往会冲高。而2012年之后,猪肉价格与原油价格在大部分时间呈现相反的走势。

通胀作为央行货币政策多重目标中重要的一项,其走势受到政策端的重点关注。2009年一季度《货币政策执行报告》的《正确认识价格指数》专栏中明确指出,“衡量一个国家通货膨胀的指标有 CPI、PPI 和 GDP 缩减(平减)指数等,其中最常用的是 CPI。CPI 用于衡量居民日常消费商品和服务的价格变动幅度,是货币政策决策参考的重要指标”。在通胀压力走高,例如CPI受到“猪油共振”等因素的推动,或通胀预期抬升时,一定程度上可能会对货币政策形成掣肘。从央行的操作上可以发现,2007年、2010年通胀高企,货币政策也随之收紧。



五、案例分析

2022年10月份,全国居民消费价格同比上涨2.1%,预期 2.4%,前值 2.8%。去年价格变动的翘尾影响约为0.1个百分点,上期约为0.8个百分点,新涨价影响约为2.0个百分点,与上期持平。

整体来看,继9月CPI不及市场预期后,10月CPI涨幅再次弱于市场预期。不含食品和能源项的核心CPI涨幅与上月持平(均为0.6%),显示出10月CPI涨幅不及预期主要和食品、能源相关。与历史环比季节性相比也可以看到,食品烟酒项、交通通信项大幅低于季节性水平。其他分项中,衣着、居住、医疗保健低于季节性,生活用品、教育文化和娱乐、其他用品和服务三项要高于季节性。


本期CPI的主要驱动因素是猪价。根据农业部数据,10月批发猪肉价格的月均值为34.5元/公斤,环比上涨了11.9%。猪肉价格继续走高主要受三方面因素影响,一是生猪生产周期,二是生猪市场短期内存在压栏惜售的现象,三是猪肉消费迎来旺季。10月末猪价出现小幅下行,主因农业部等部委召开会议协调保供和储备投放,部分猪企出栏节奏加快。另一个驱动因素是蛋价。鸡蛋短期供需错配,此外饲料价格维持高位运行,为蛋价提供较强支撑。近期海外禽流感疫情较为严重,在英国、日本、印度等多国爆发。虽然国内的鸡蛋价格更多受国内供求影响,但也需警惕禽流感对禽类价格和蛋价产生扰动。



那么为什么猪价上涨没能继续拉动食品烟酒项和总体CPI同比涨幅继续回升?

拖累一:果蔬价格回落,对冲了猪价上涨的影响。10月CPI同比回落主要是食品价格带来的,这看似和高猪价有矛盾。实际上,10月食品烟酒项涨幅回落,主要是受到果蔬项价格的拖累。一是10月果蔬大量上市,再加上节后消费需求有所回落,鲜果、鲜菜价格下降。二是与基数有关,去年10月鲜菜CPI环比上升16.6%,形成了年内高点。三是畜肉项权重有所下调,猪肉涨价影响有限。2022年,鲜果鲜菜权重之和高于畜肉项权重。在猪价上行背景下,畜肉类对CPI同比贡献了0.72个百分点,比9月贡献高出0.22个百分点,而鲜果和鲜菜分别比9月贡献低了0.08和0.44个百分点,已对冲掉猪肉价格上涨的影响,因而10月食品烟酒项涨幅有所回落。


拖累二:国际油价有所回升,但同比涨幅仍在继续回落。10月布伦特原油价格中枢较上月有所上升,为93.48美元/桶,但10月同比涨幅仍进一步下滑至11.55%。受国际油价同比涨幅回落的影响,10月国内汽油、柴油和液化石油气价格同比涨幅分别为12.5%、13.5%和5.6%,与9月相比,同比表现均走弱。油价同比涨幅回落拖累了与交通项相关的CPI分项表现,10月交通和通信项CPI同比增速为3.1%,较9月下降了1.4个百分点,从环比上看,交通和通信项CPI表现也远不及其季节性。



最后看核心CPI的分项。衣着、居住、医疗保健三个分项的环比涨幅低于季节性,而核心CPI整体的涨幅维持在0.6%的明显偏低水平。这背后显示出10月疫情散发,居民线下消费受阻,未来信心不足等问题突出,对消费品和服务消费复苏形成制约。

往后看,考虑到历史上一轮猪周期的上行时长大致在16-20个月左右,由此判断截至明年三季度末猪周期可能依然处于上行阶段,再叠加冬季进入猪肉腌腊、灌肠的传统旺季,未来一段时间猪肉价格或仍有进一步上行的空间。11月中旬,20条防疫优化政策出台,有利于稳定居民、企业等微观主体的预期,长期而言需求有望得到提振。但由于政策落地存在时滞、以及当下疫情形势严峻,我们预计未来两个月居民消费表现仍不容乐观,CPI同比大概率维持偏弱运行。而明年,在上半年猪价低基数,以及疫情防控更加精准后消费可能出现实质性修复等因素的影响下,CPI读数有走高的可能性。央行的三季度货币政策报告中也特别提出,要“高度重视未来通胀升温的潜在可能性,特别是需求侧的变化”。

附录:图表








风险因素:

新冠病毒变异导致疫苗失效;国内政策超预期等。


本文源自报告:《CPI的深度拆解与预测逻辑——信达宏观方法论之十一

报告发布时间:2022年11月24日

发布报告机构:信达证券研究开发中心

报告作者:解运亮S1500521040002,肖张羽


信达宏观方法论系列报告


20220818《宏观数据测算方法和高频数据体系 | 信达宏观方法论之一

20220823《月度GDP指数的构建与应用  |  信达宏观方法论之二

20220901《高频观测体系的构建方法与投资启示 | 信达宏观方法论之三

20220909《公开市场操作解读指南 | 信达宏观方法论之四

20220916《PMI分析方法与资产配置含义 | 信达宏观方法论之五

20220923《固定资产投资全面解析(上) | 信达宏观方法论之六

20220929《固定资产投资全面解析(下) | 信达宏观方法论之七

20221014《看懂消费的三个重要视角 | 信达宏观方法论之八

20221020《金融数据的研究要点与技巧 | 信达宏观方法论之九

20221113《新一轮设备更新周期可能即将启动 | 信达宏观方法论之十


本文作者

 

解运亮,信达证券首席宏观分析师。中国人民大学经济学博士,中国人民大学汉青研究院业界导师。曾供职于中国人民银行货币政策司,参与和见证若干重大货币政策制订和执行过程,参与完成中财办、人民银行、商务部等多项重点研究课题。亦曾供职于国泰君安证券和民生证券,任高级经济学家和首席宏观分析师。中国人民银行重点研究课题一等奖得主。首届“21世纪最佳预警研究报告”得主。


肖张羽,信达证券宏观研究助理。英国剑桥大学经济与金融硕士。曾供职于民生证券,2021年加入信达证券研究开发中心,侧重于研究实体经济。






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