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摘要：
　　本文為PPI分析框架，深度剖析PPI編制的統(tǒng)計(jì)原理與行業(yè)分類(lèi)，結(jié)合定量方法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并解析了其對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的信號(hào)作用。
　　多維度拆解PPI：
　　（1）二分法：生產(chǎn)資料與生活資料。由于生產(chǎn)資料的權(quán)重超過(guò)70%，再疊加其波動(dòng)率要遠(yuǎn)高于生活資料，PPI的走勢(shì)主要由生產(chǎn)資料主導(dǎo)。
　　（2）行業(yè)法：“三黑一色”行業(yè)主導(dǎo)PPI走勢(shì)。真正顯著影響PPI走勢(shì)的，可概括為“三黑一色”，三黑指黑色金屬、石化（石油+化工）、煤炭，一色指有色金屬。
　?。?）地區(qū)法：江蘇、山東、廣東、山西、河北貢獻(xiàn)度最高。江蘇、山東、廣東的工業(yè)體量較大，權(quán)重靠前。而山西、河北對(duì)上游傳統(tǒng)重工業(yè)依賴(lài)度較高，大宗商品價(jià)格波動(dòng)劇烈的特性使得部分重工業(yè)省份對(duì)全國(guó)PPI的貢獻(xiàn)率較高。
　　PPI的兩種預(yù)測(cè)方法。（1）行業(yè)高頻數(shù)據(jù)法預(yù)測(cè)。使用布倫特原油現(xiàn)貨價(jià)，動(dòng)力煤期貨結(jié)算價(jià)以及LME鋁現(xiàn)貨結(jié)算價(jià)構(gòu)建回歸方程，可有效預(yù)測(cè)PPI。（2）方法二：整體高頻數(shù)據(jù)法預(yù)測(cè)。市場(chǎng)上能反映整體走勢(shì)的高頻數(shù)據(jù)中，生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)與PPI環(huán)比指數(shù)的相關(guān)系數(shù)最高，我們選取生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)的月環(huán)比數(shù)據(jù)來(lái)直接擬合PPI指數(shù)。
　　PPI與宏觀經(jīng)濟(jì)的關(guān)聯(lián)。PPI對(duì)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)甚至是全球經(jīng)濟(jì)的景氣度變化都十分敏感，對(duì)需求端的變化具有重要的信號(hào)作用。首先，PPI能夠敏銳地感知全球經(jīng)濟(jì)的冷暖，當(dāng)全球經(jīng)濟(jì)向好時(shí)，全球定價(jià)的大宗商品需求得到提振，并拉動(dòng)價(jià)格上行。其次，國(guó)內(nèi)投資熱度是國(guó)內(nèi)定價(jià)工業(yè)品的關(guān)鍵決定因素，它們與房地產(chǎn)投資、基建投資均有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。流動(dòng)性層面，M1對(duì)PPI有著相對(duì)穩(wěn)定的領(lǐng)先關(guān)系，領(lǐng)先時(shí)長(zhǎng)為3-4個(gè)季度。投資層面，M1同比與PPI同比的剪刀差經(jīng)常被認(rèn)為是股市“剩余流動(dòng)性”的代理變量。
　　案例分析。10月PPI同比年內(nèi)首次由正轉(zhuǎn)負(fù)，這主要源于去年同期的高基數(shù)，事實(shí)上，10月PPI的環(huán)比表現(xiàn)并不弱。一是儲(chǔ)煤需求支撐上游采掘業(yè)價(jià)格，二是基建落地推動(dòng)非金屬礦物制品價(jià)格上升，三是假日消費(fèi)帶動(dòng)生活資料類(lèi)普遍提價(jià)。往后看，截至明年上半年P(guān)PI繼續(xù)面臨高基數(shù)，再疊加海外需求大概率延續(xù)下行，我們預(yù)計(jì)PPI同比將保持在負(fù)值。而明年下半年，基數(shù)效應(yīng)由拖累轉(zhuǎn)為推動(dòng)，PPI同比或變?yōu)樾》鲩L(zhǎng)，依據(jù)M1領(lǐng)先PPI三至四個(gè)季度的經(jīng)驗(yàn)，下半年P(guān)PI讀數(shù)也存在上行的動(dòng)力。
　　風(fēng)險(xiǎn)因素：疫情變異導(dǎo)致疫苗失效；國(guó)內(nèi)政策超預(yù)期等。