>> 廣發(fā)證券-廣發(fā)宏觀：如何對(duì)GDP進(jìn)行月度估算-230917
| 上傳日期： |
2023/9/17 |
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| 格式： |
pdf 共34頁 |
來源： |
廣發(fā)證券 |
| 評(píng)級(jí)： |
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作者： |
郭磊,陳禮清 |
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GDP數(shù)據(jù)是衡量經(jīng)濟(jì)運(yùn)行最為重要的指標(biāo)，它衡量的是一個(gè)時(shí)段所有商品和服務(wù)的“綜合增加值”，無疑比任何單一領(lǐng)域的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)都靠近于經(jīng)濟(jì)真實(shí)表現(xiàn)，也是我們判斷增長(zhǎng)周期位置和邊際變化方向的主要依據(jù)。但目前的GDP數(shù)據(jù)公布頻率最高也僅為季頻，不利于市場(chǎng)實(shí)時(shí)跟蹤經(jīng)濟(jì)變化，把GDP高頻化具有重要意義。
金融市場(chǎng)越來越有效，所以宏觀數(shù)據(jù)的高頻化是一個(gè)趨勢(shì)，比如用發(fā)電量、耗煤量、行業(yè)開工率等高頻數(shù)據(jù)去觀測(cè)工業(yè)部門；用地鐵客運(yùn)量、航班執(zhí)行率等數(shù)據(jù)去觀測(cè)居民部門；用航運(yùn)運(yùn)價(jià)等數(shù)據(jù)去觀測(cè)出口表現(xiàn)。
GDP是一個(gè)更具綜合性的衡量經(jīng)濟(jì)績(jī)效的指標(biāo)，涵蓋了工業(yè)部門、服務(wù)業(yè)部門、對(duì)外部門，比任何單一指標(biāo)都更靠近真實(shí)經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)，GDP指標(biāo)如果能進(jìn)行高頻化模擬，無疑具有重要意義。
GDP如何高頻化？一個(gè)最簡(jiǎn)單便捷的做法是用月度工業(yè)增加值同比去粗略估算月度GDP。工業(yè)增加值有“小GDP”之稱，占GDP的比重超過30%，可以視為GDP的一個(gè)大樣本；且經(jīng)濟(jì)中所有終端需求的變化，如出口、消費(fèi)、資本開支，最終都會(huì)映射到工業(yè)生產(chǎn)上。從歷史經(jīng)驗(yàn)看，季度工業(yè)增加值與實(shí)際GDP之間具有同步性，1992年以來與GDP相關(guān)系數(shù)達(dá)0.93，變動(dòng)方向一致率達(dá)84%。但一則在有些時(shí)段二者會(huì)有方向背離，比如在建筑業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)波動(dòng)較大的時(shí)候；二則二者的變動(dòng)幅度不同，工增序列標(biāo)準(zhǔn)差為5.5，而實(shí)際GDP序列標(biāo)準(zhǔn)差僅為3.3。
季度工業(yè)增加值與實(shí)際GDP的同步性體現(xiàn)在兩個(gè)方面，一是兩者自1992年至今的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.93。二是單純看兩者同比每月變動(dòng)方向，一致率達(dá)到84%。
兩者單季方向背離的20個(gè)季度大致分布在六個(gè)時(shí)間段，其中15個(gè)季度集中在2008年之前。近期方向背離的時(shí)段是在2014 Q4、2016Q2Q4，以及2019Q1Q4。這些背離時(shí)段大部分同時(shí)是第三產(chǎn)業(yè)GDP、建筑業(yè)GDP與整體GDP變動(dòng)方向相同的時(shí)間段，說明“背離”可能與第三產(chǎn)業(yè)GDP、建筑業(yè)GDP波動(dòng)影響有關(guān)。
除了變動(dòng)方向外，兩者變動(dòng)幅度也有所差異，從波動(dòng)率看，季度實(shí)際GDP運(yùn)行明顯更為平穩(wěn)，工增序列標(biāo)準(zhǔn)差為5.5，而實(shí)際GDP序列標(biāo)準(zhǔn)差僅為3.3。除了金融危機(jī)期間以及2020-21年基數(shù)干擾較大外，其余時(shí)間里，兩者變化幅度上出現(xiàn)較大差異的時(shí)間段一是在2001年Q4至2003年Q1的上行周期中，工增提升較快且回升斜率較陡，而GDP同比雖同為增長(zhǎng)，但回升緩慢，這背后可能是規(guī)模以下工業(yè)企業(yè)增加值增速平緩帶來的。二是2014年至2016年，工增與GDP雖然趨勢(shì)上均為回落，但工增回落幅度明顯更大，并且單季出現(xiàn)過回升的時(shí)間點(diǎn)。這期間第三產(chǎn)業(yè)GDP同比表現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)，增長(zhǎng)的幅度和工業(yè)GDP下降的幅度相當(dāng)。
所以我們需要進(jìn)一步去對(duì)模擬方法進(jìn)行細(xì)化。GDP的核算有生產(chǎn)法、支出法、收入法，我們選擇以生產(chǎn)法作為估計(jì)月度GDP的主要框架，支出法在指標(biāo)選擇方面提供補(bǔ)充。主要考慮到生產(chǎn)法下數(shù)據(jù)可得性較高、映射關(guān)系較為直接，而支出法下需要兩階段建模，會(huì)隱含著兩層誤差。
第一，基于生產(chǎn)法框架估計(jì)的月度GDP可以直接和官方口徑的季度GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。而且支出法自身只有年度數(shù)據(jù)，對(duì)于建模的時(shí)效性和樣本點(diǎn)來說都有所限制。
第二，我們估算月度GDP的核心邏輯是尋找月度層面的其他經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，這類經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與GDP存在映射關(guān)系。這種方式本質(zhì)上就是生產(chǎn)法GDP中的“相關(guān)指標(biāo)推算法”。從指標(biāo)核算的方式本身來看，尋找替代指標(biāo)進(jìn)行建模的思路更接近于生產(chǎn)法框架下GDP核算方法。
第三，基于生產(chǎn)法框架的預(yù)測(cè)可以找到更準(zhǔn)確的相關(guān)指標(biāo)。從三次產(chǎn)業(yè)中各行業(yè)占GDP的比重可以看到，工業(yè)占GDP約32%，工業(yè)增加值本身與GDP一致，為增加值數(shù)據(jù)，用于建模的合理性較強(qiáng)。如果基于支出法估計(jì)月度GDP，建模時(shí)不能直接將社零、固投以及海關(guān)統(tǒng)計(jì)進(jìn)出口對(duì)GDP建模。更好的方式是先分別對(duì)最終消費(fèi)支出、資本形成總額以及貨幣服務(wù)進(jìn)出口進(jìn)行建模，得到轉(zhuǎn)換系數(shù)，再進(jìn)一步對(duì)GDP建模。這一過程中就會(huì)融入兩層誤差。
方法一是用工業(yè)增加值、服務(wù)業(yè)生產(chǎn)指數(shù)建立兩變量ARDL模型，其中“AR”部分表示GDP季同比過去值對(duì)當(dāng)前GDP同比的影響，“DL”部分表示工業(yè)增加值、服務(wù)業(yè)生產(chǎn)指數(shù)當(dāng)期同比，及兩者的前期值（T-1期、T2期……）對(duì)當(dāng)前GDP同比（T期）的影響。這一方法擬合度較高，2017年以來誤差平均0.01%；缺點(diǎn)是時(shí)效性有一定影響，需要等到每月15日經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)公布。
從占比來看，工業(yè)占了第二產(chǎn)業(yè)的八成，我們用工業(yè)部門作為第二產(chǎn)業(yè)的代表；第三產(chǎn)業(yè)涉及行業(yè)繁雜，占比較大的是批發(fā)零售、金融、地產(chǎn)行業(yè)，但三者匯總后的占比也尚未超過第三產(chǎn)業(yè)的一半。我們直接利用統(tǒng)計(jì)局與2017年3月正式對(duì)外發(fā)布的服務(wù)業(yè)生產(chǎn)指數(shù)作為第三產(chǎn)業(yè)增加值的代理變量。
簡(jiǎn)單來說，工業(yè)增加值代表二產(chǎn)，服務(wù)業(yè)生產(chǎn)指數(shù)代表三產(chǎn)。模型選擇ARDL(1,4,4)，保留季度GDP滯后一階，工增、服務(wù)業(yè)生產(chǎn)同比滯后4階，解釋力得到99.3%。這一模型優(yōu)點(diǎn)在于兩點(diǎn)，一則擬合度較高，2017年以來誤差平均0.01%；二則指標(biāo)最為簡(jiǎn)潔，邏輯清楚。缺點(diǎn)一是時(shí)效性欠佳，需要等到
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