如果说专题报告《中国经济领先指数——宏观经济量化系列之一》解决的是宏观量化中的方向判断问题，那么本文则从国内投资者关注较少的宏观一致预期的数据切入，补充解决了宏观量化中的力度判断问题：
　　1)如何刻画经济数据预期差？如何统一不同指标的预期差强度？
　　2)如何刻画货币政策预期差？哪种方案最适合中国市场？
　　3)如何融合不同宏观指标的信息，构建宏观预期差指数？
　　4)预期差信息在大类资产配置中有什么应用？
　　经济数据预期差的定义。1）预期数据的选取：Bloomberg数据在信息丰富度、回测严谨性和预测可信度等方面均显示出较高的数据质量。2）预期数据的类别：本文采用Bloomberg中覆盖的6个信用类指标、13个经济类指标以及2个通胀类指标。3）预期差的标准化：传统的预期差定义存在纵向和横向不可比的缺点，因此我们纳入了Bloomberg中提供的预测分歧和预测机构数量两个信息，提出了一种更科学有效的预期差标准化方式。
　　货币政策预期差的定义。1）货币政策工具箱的梳理：当前我国央行货币政策工具大致上可以分为短期政策利率、中期政策利率、定向工具和准备金率4个大类工具。2）中国货币政策预期差：目前常见的货币政策预期差定义方式有政策事件法、一致预期法、固浮利差法和市场利率法四种，基于逻辑性、普适性和有效性三个标准，我们采用“政策事件法+市场利率法”作为中国货币政策预期差的最终定义。3）美联储货币政策预期差：以每年召开8次的FOMC会议为时点，根据联邦基金目标利率的变动定义政策事件，根据FOMC会议前后30分钟的期货隐含利率变动定义市场利率，两者的综合打分作为美联储货币政策预期差的最终定义。
　　中国宏观经济预期差指数的编制。借鉴高盛(2013)的MAP预期差指数编制方法，通过单一信号打分、大类得分汇总、时间序列平滑&标准化三个步骤构建了货币政策预期差、信用预期差、经济预期差、通胀预期差和美联储货币政策预期差五个指数。
　　预期差策略的设计。1）不同资产的预期差策略：经济-通胀预期差时钟适用于权益、大宗商品等经济敏感型资产，货币-信用预期差时钟适用于债券等流动性敏感型资产，而美联储货币政策预期差则适用于黄金、美债等美元流动性敏感型资产。2）固收+预期差增强型策略：我们按照资金通道的方法融合不同的策略，由于不同通道的策略和资产各不相同，因此多资产多策略的混合形成了较好的风险分散化作用，固收+预期差平衡增强型策略年化收益达6.4%，年化波动为2.6%，最大回撤为2.7%。
　　风险提示：宏观一致预期不能完美代表市场全体对宏观的认知；短期剧烈的宏观冲击可能并不能及时反映在宏观一致预期中；资金面噪声可能会导致市场利率法的识别方向出错。
　　

研究报告全文：证券研究报告金融工程研究2022年12月23日量化专题报告宏观预期差量化与超预期策略宏观经济量化系列之二如果说专题报告中国经济领先指数宏观经济量化系列之一解决的作者是宏观量化中的方向判断问题那么本文则从国内投资者关注较少的宏观分析师林志朋一致预期的数据切入补充解决了宏观量化中的力度判断问题执业证书编号S06805181000041如何刻画经济数据预期差如何统一不同指标的预期差强度邮箱linzhipenggszqcom分析师刘富兵2如何刻画货币政策预期差哪种方案最适合中国市场执业证书编号S0680518030007邮箱liufubinggszqcom3如何融合不同宏观指标的信息构建宏观预期差指数相关研究4预期差信息在大类资产配置中有什么应用1量化周报市场反弹进程尚未过半2022-12-18经济数据预期差的定义1预期数据的选取Bloomberg数据在信息丰富2量化分析报告股基解密疫情与政策推动互联网度回测严谨性和预测可信度等方面均显示出较高的数据质量2预期数医疗快速发展汇添富中证互联网医疗投资价值分据的类别本文采用Bloomberg中覆盖的6个信用类指标13个经济类析2022-12-17指标以及2个通胀类指标3预期差的标准化传统的预期差定义存在量化分析报告择时雷达六面图技术面情绪面纵向和横向不可比的缺点因此我们纳入了Bloomberg中提供的预测分歧3和预测机构数量两个信息提出了一种更科学有效的预期差标准化方式资金面继续弱化2022-12-174量化分析报告掘金ETF价值重估风光正好货币政策预期差的定义1货币政策工具箱的梳理当前我国央行货币政策工具大致上可以分为短期政策利率中期政策利率定向工具和准备金绿色电力ETF投资价值分析2022-12-13率4个大类工具2中国货币政策预期差目前常见的货币政策预期差5量化周报深证成指确认日线级别反弹2022-12-定义方式有政策事件法一致预期法固浮利差法和市场利率法四种基11于逻辑性普适性和有效性三个标准我们采用政策事件法市场利率法作为中国货币政策预期差的最终定义3美联储货币政策预期差以每年召开8次的FOMC会议为时点根据联邦基金目标利率的变动定义政策事件根据FOMC会议前后30分钟的期货隐含利率变动定义市场利率两者的综合打分作为美联储货币政策预期差的最终定义中国宏观经济预期差指数的编制借鉴高盛2013的MAP预期差指数编制方法通过单一信号打分大类得分汇总时间序列平滑标准化三个步骤构建了货币政策预期差信用预期差经济预期差通胀预期差和美联储货币政策预期差五个指数预期差策略的设计1不同资产的预期差策略经济-通胀预期差时钟适用于权益大宗商品等经济敏感型资产货币-信用预期差时钟适用于债券等流动性敏感型资产而美联储货币政策预期差则适用于黄金美债等美元流动性敏感型资产2固收预期差增强型策略我们按照资金通道的方法融合不同的策略由于不同通道的策略和资产各不相同因此多资产多策略的混合形成了较好的风险分散化作用固收预期差平衡增强型策略年化收益达64年化波动为26最大回撤为27风险提示宏观一致预期不能完美代表市场全体对宏观的认知短期剧烈的宏观冲击可能并不能及时反映在宏观一致预期中资金面噪声可能会导致市场利率法的识别方向出错请仔细阅读本报告末页声明2022年12月23日内容目录一宏观量化的研究路线5二如何刻画经济数据预期差721预期数据的选择722宏观预期数据特征与处理923如何刻画经济数据的预期差10三如何刻画货币政策预期差1231央行的货币政策工具1232刻画货币政策预期差的四种思路1433中国货币政策预期差的定义1934美联储货币政策预期差的定义20四宏观预期差指数与超预期策略2241宏观预期差指数的编制方案2242预期差交易策略设计25五总结31参考文献32风险提示32图表目录图表1中国经济周期的经典范式与宏观领先指数5图表2信用-经济框架下的A股情景分析与预判5图表3宏观预期差信息可以弥补宏观趋势判断的低频与滞后性缺点6图表4Wind宏观一致预期明细与底层数据来源7图表5Bloomberg宏观一致预期明细与底层数据来源7图表6Bloomberg宏观一致预期数据质量8图表7Bloomberg宏观一致预期数据样式以GDP不变价当季同比为例8图表8中国宏观经济数据公布时间线9图表9出口同比的春节效应9图表10M1同比的春节效应9图表11最终选入的Bloomberg宏观预期数据列表数据特征及其数据处理10图表12M2同比预期差历史序列具有明显异方差性11图表13工业增加值同比预期差历史序列具有明显异方差性11图表14利用经济学家的预测分布进行预期差标准化11图表15小样本分布与正态分布的差异11图表16预期差信息的标准化处理方案探索与改进12图表17央行货币政策工具箱13图表18政策事件法定义下的事件驱动分析沪深300指数14图表19政策事件法定义下的事件驱动分析国债1-3年净价指数14图表201年期LPR利率与Bloomberg一致预期15图表211年期定期存款利率与Wind一致预期15图表22一致预期法定义下的事件驱动分析沪深300指数15图表23一致预期法定义下的事件驱动分析国债1-3年净价指数15图表24固浮利差隐含预期2011-201316图表25固浮利差隐含预期2020-202216P2请仔细阅读本报告末页声明2022年12月23日图表26固浮利差法定义下的事件驱动分析沪深300指数17图表27固浮利差法定义下的事件驱动分析国债1-3年净价指数17图表28什么市场利率最能反映货币政策的预期差17图表29市场利率法定义下的事件驱动分析沪深300指数18图表30市场利率法定义下的事件驱动分析国债1-3年净价指数18图表31四种货币政策预期差定义方式的比较18图表32中国货币政策预期差事件驱动分析沪深300指数19图表33基于货币政策预期差的沪深300择时策略19图表34中国货币政策预期差事件驱动分析中证500指数19图表35基于货币政策预期差的中证500择时策略19图表36中国货币政策预期差事件驱动分析国债1-3年净价指数20图表37基于货币政策预期差的国债净价多空择时策略20图表38美国联邦基金目标利率与期货隐含利率20图表39利用联邦基金利率期货隐含利率识别美联储货币政策预期差21图表40美联储货币政策预期差最终定义21图表41美联储货币政策预期差事件驱动分析TLT指数22图表42基于美联储货币政策预期差的TLT择时策略22图表43美联储货币政策预期差事件驱动分析黄金22图表44基于美联储货币政策预期差的黄金择时策略22图表45预期差得分的计算方法23图表46单一信号得分预期差得分重要性得分23图表47美国货币政策预期差指数与沪深30024图表48美国货币政策预期差指数与10年期国债收益率24图表49中国货币政策预期差指数与沪深30024图表50中国货币政策预期差指数与10年期国债收益率24图表51中国信用预期差指数与沪深30024图表52中国信用预期差指数与10年期国债收益率24图表53中国经济预期差指数与沪深30025图表54中国经济预期差指数与10年期国债收益率25图表55中国通胀预期差指数与沪深30025图表56中国通胀预期差指数与10年期国债收益率25图表57基于经济-通胀预期差时钟的择时策略沪深300指数26图表58基于经济-通胀预期差时钟的择时策略石油石化26图表59基于经济-通胀预期差时钟的择时策略煤炭26图表60基于经济-通胀预期差时钟的择时策略有色金属27图表61基于经济-通胀预期差时钟的择时策略消费板块27图表62基于经济-通胀预期差时钟的择时策略金融板块27图表63基于经济-通胀预期差时钟的择时策略稳定板块27图表64基于经济-通胀预期差时钟的择时策略南华商品指数28图表65基于经济-通胀预期差时钟的择时策略南华金属指数28图表66基于经济-通胀预期差时钟的择时策略上期有色金属指数28图表67基于经济-通胀预期差时钟的择时策略南华能化指数28图表68基于经济-通胀预期差时钟的择时策略南华农产品指数28图表69基于货币-信用预期差时钟的择时策略中债国债总财富指数1-3年29图表70基于货币-信用预期差时钟的择时策略中债国债总财富指数7-10年29图表71基于美联储货币政策预期差的择时策略黄金30P3请仔细阅读本报告末页声明2022年12月23日图表72固收预期差增强型策略稳健型权益上限1030图表73固收预期差增强型策略平衡型权益上限1531图表74固收预期差增强型策略进取型权益上限2031P4请仔细阅读本报告末页声明2022年12月23日一宏观量化的研究路线在专题报告中国经济领先指数宏观经济量化系列之一中我们参考海外机构编制领先指数的经验有机地结合了宏观的逻辑性优势和量化的自动化优势编制了刻画中国经济周期的四个宏观领先指数按照领先滞后顺序依次是货币领先信用信用领先经济经济领先通胀基于此构成了中国经济周期的经典循环范式货币条件指数用来衡量当前货币政策的松紧主要由准备金率存款利率逆回购利率定向工具发行利率等政策工具所构成平均领先GDP12个月金融条件指数用来衡量当前广义信用环境的松紧主要由货币量利率利差汇率资产价格组成平均领先GDP9个月经济高频指数用来衡量当前高频经济景气的好坏主要由工业进出口房地产和金融条件四个大类组成平均领先GDP6个月通胀高频指数用来衡量当前通胀的压力程度分项有CPI食品预警指数CPI非食品预警指数和PPI预警指数三个平均领先对应通胀指标5个月图表1中国经济周期的经典范式与宏观领先指数央行刺激货币政策指数创新工具利率准备金率再贴现利率存贷利率通胀下行信用宽松MLFSLF金融条件指数期限利差货币量社融汇率资产价格经济周期的SHIBOR经济衰退经济复苏经典范式经济领先指数工业生产工业品价格进出口房地产PMI信用紧缩通胀上行通胀预警指数PPI高频工业品价格CPI食品猪价高频CPI非食品油价消进出口等食品价格等费品价格等央行收紧资料来源国盛证券研究所图表2信用-经济框架下的A股情景分析与预判沪深300指数左轴金融条件指数上行代表信用宽松经济高频指数信用下经济下宏观环境下的资产表现70002021年3月-2022年4月宏观环境切换至信用下经济下1151053情景分析显示沪深300指数在此环境平均年化涨幅为-2006000110-10-205000-18-20-21105-304000国债7-10年国债1-3年中证500沪深300上证50100信用上经济下宏观环境下的资产表现30006095454220004140901000201060085201120122013201420152016201720182019202020212022上证50沪深300中证500国债7-10年国债1-3年资料来源Wind国盛证券研究所P5请仔细阅读本报告末页声明2022年12月23日2021年3月-2022年4月数据显示中国宏观处于信用下-经济下的宏观环境情景分析表明这一宏观环境下股票平均年化收益为-20刚好对应了这一段A股熊市虽然基于宏观指标趋势性强的特点宏观领先指数能够帮助我们有效识别当下的宏观环境但一方面宏观指数的趋势识别必然存在滞后性另一方面宏观指数的波动周期太长也意味着我们无法捕捉到战术级别的信号因此从信号属性来看宏观领先指数给出的信号大概率是一个右侧低频的中期策略信号既然宏观领先指数存在操作频率较低和趋势识别滞后的问题那么我们该如何解决本文尝试从宏观预期差的角度给出答案我们认为宏观预期差的研究意义在于1宏观领先指数属于一阶导信息宏观预期差属于二阶导信息2宏观领先指数的走势有可能提前被市场预知并定价单纯的方向变动信息对实际投资的指导意义可能要打一个折扣3预期差的扩大和衰减本身某种意义上也代表了宏观维度的加速和减速可用于辅助判断宏观领先指数的方向因此本文希望在已有的四个宏观领先指数的方向性信息基础上将宏观量化的研究领域拓展至具有更高信号频率的宏观预期差信息上并尝试解决以下问题1如何刻画经济数据预期差如何统一不同指标的预期差强度2如何刻画货币政策预期差哪种方案最适合中国市场3如何融合不同宏观指标的信息构建宏观预期差指数4预期差信息在大类资产配置中有什么应用图表3宏观预期差信息可以弥补宏观趋势判断的低频与滞后性缺点社融预期差右轴金融条件指数1034下行趋势确认31022持续低于预期10110100-1超预期力度逐渐衰竭-299-3大幅低于预期98-42020-012020-042020-072020-102021-012021-042021-072021-102022-01资料来源BloombergWind国盛证券研究所P6请仔细阅读本报告末页声明2022年12月23日二如何刻画经济数据预期差21预期数据的选择彭博和万得是中国宏观一致预期数据的两家主流数据提供商在宏观数据公布之前Bloomberg和Wind会搜集经济学家的研究报告或调查问卷并将调查结果汇总生成宏观一致预期数据如图表4-5所示Wind的宏观预期数据主要来源于国内券商的首席经济学家以及券商研究所的宏观首席分析师而Bloomberg的宏观预期数据则主要来源于外资银行或外资券商的经济学家两者在信息来源层面有较明显的差异图表4Wind宏观一致预期明细与底层数据来源资料来源Wind国盛证券研究所图表5Bloomberg宏观一致预期明细与底层数据来源资料来源Bloomberg国盛证券研究所P7请仔细阅读本报告末页声明2022年12月23日当然信息究竟来自于外资机构还是来自于内资机构其实并不特别重要归根结底一致预期数据的质量才是我们选择预期数据的最终标准在图表6中我们尝试从多个角度出发评估Bloomberg一致预期数据的质量核心结论如下1从信息丰富度来看Bloomberg除了提供预测平均值预测最小值预测最大值之外还额外收录了预测中位数和预测标准差代表了经济学家的预测分歧这两个数据字段在后面的标准化预期差定义中将起到重要的作用另外从覆盖的宏观指标数量宏观一致预期的起始时间以及宏观指标的平均机构覆盖数量这三个方面来看Bloomberg的宏观一致预期数据也能满足量化回测的要求2从回测严谨性来看首先宏观数据在首次披露后是可能会发生修正的比如GDP就有初步核算值初步核实值和最终核实值之分经过仔细的数据比对和验证后我们发现Bloomberg会保留宏观数据的首次披露值另外如图表7所示Bloomberg会保留宏观数据发布的具体日期和时间因此使用Bloomberg的数据进行回测能够较好地避免未来数据的陷阱保证回测的严谨性3从预测可信度来看预测误差实际值-预测中值那么我们以median预测误差来衡量预测的无偏性越接近0则表示预测无偏性越强以std预测误差来衡量预测的置信度越小则表示预测的置信区间越窄精度越高如图表6所示以Bloomberg覆盖的同比数据为例同比数据预测误差的中位数平均为012预测误差的标准差平均为13一致预期数据的无偏性和置信度良好综上所述Bloomberg宏观一致预期数据显示出较高的数据质量因此后续的研究中我们将在Bloomberg预期数据的基础上进一步设计宏观预期差指数和预期差策略图表6Bloomberg宏观一致预期数据质量维度彭博宏观一致预期预测机构外资机构为主数据种类额外收录中位数和预测分歧指标覆盖度23个时间覆盖度最早2000年开始预测家数平均有26家机构预测实际数据可得性保留首次披露数据发布日期和时间有发布日期和时间无偏性median预测误差同比数据预测误差的中位数平均为012置信度std预测误差同比数据预测误差的标准差平均为13资料来源Bloomberg国盛证券研究所图表7Bloomberg宏观一致预期数据样式以GDP不变价当季同比为例公布时间报告期实际值前值修正值预测中值标准差预测意外20181019100020180930650670670660008-12120190121100020181231640650650640007000201904171000201903316406406306300091072019071510002019063062064060062001000020191018100020190930600620590610007-14820200117100020191231600600580600009000资料来源Bloomberg国盛证券研究所P8请仔细阅读本报告末页声明2022年12月23日22宏观预期数据特征与处理在选定Bloomberg作为数据来源后下面我们将介绍Bloomberg宏观预期数据所覆盖的宏观指标及其数据特征和数据处理Bloomberg目前覆盖23个中国宏观数据的一致预期大致可以分为以下四类1货币类2个LPR-1年LPR-5年2信用类6个外汇储备M0M1M2社融新增人民币贷款等3经济类13个中采财新PMI进出口失业率工业增加值社零同比等4通胀类2个CPI同比PPI同比与货币政策相关的预期数据只有LPR利率我们认为这并不能很好地反映国内央行目前较为丰富的货币政策工具箱因此我们后面将不采用Bloomberg的LPR一致预期数据来刻画货币政策的预期差对于货币政策一致预期国内外的学术界和业界有很多完全不依赖于Bloomberg一致预期的定义方法我们将在第三章节重点展开图表8中国宏观经济数据公布时间线财新服务业PMI外汇储备进出口同比贸易余额CPI同比PPI同比M0M1M2社融新增人民币贷款失业率工业增加值社零固定资产投资GDP季度发布LPR1年LPR5年中国宏观经济数据中采PMI非制造业PMI公布时间线财新PMI123456789101112131415161718192021222324252627282930311资料来源Bloomberg国盛证券研究所另外我们还观察到部分指标会明显受到春节效应的影响以出口同比和M1同比为例指标每年1-2月的数据都会出现很大的波动这对于我们分析宏观数据预期差无疑造成了很大的干扰因此对于受春节效应影响严重的宏观指标我们采用剔除1-2月或合并1-2月的数据处理方式图表9出口同比的春节效应图表10M1同比的春节效应出口同比1-2月数据Bloomberg一致预期M1同比1-2月数据Bloomberg一致预期603050254020302015101005-100-20-30-5201120132015201720192021201120132015201720192021资料来源Bloomberg国盛证券研究所资料来源Bloomberg国盛证券研究所P9请仔细阅读本报告末页声明2022年12月23日图表11最终选入的Bloomberg宏观预期数据列表数据特征及其数据处理资料来源Bloomberg国盛证券研究所23如何刻画经济数据的预期差在完成对宏观一致预期数据的预处理后下一步我们需要解决的问题是如何定义宏观经济数据的预期差事实上如果我们只想要判断预期差的方向的话问题是很好解决的比如GDP同比一致预期为5实际披露值为6那么我们可以认为触发了GDP超预期的事件但如果我们并不想止步于仅仅获取预期差的方向性信息呢比如1预期差是否时间序列可比以GDP为例当下宏观环境下的实际值6vs预期值5相比于历史环境下的实际值12vs预期值11我们是否要认为这两个事件的超预期强度一致2预期差是否横向可比主要体现在两个方面同一维度里面的不同指标预期差方向不一致如何处理冲突的预期差信息不同宏观指标的单位有明显差异比如GDP同比是同比数据PMI是扩散指数的数据社融规模是具体金额的数据如何横向比较不同单位的宏观指标预期差信息因此如果我们想更充分地利用宏观一致预期的信息就必须要解决宏观经济数据预期差的标准化问题下面我们将介绍基于Bloomberg数据的预期差标准化方案P10请仔细阅读本报告末页声明2022年12月23日传统方案利用时间序列数据标准化学术文献中最常用的做法是利用预期差的时间序列数据进行标准化如Kilian和Vega2011王涛和刘帅2014具体来说即为1本质是利用预期差的历史时间序列数据对当前的预期差进行标准化但缺点有二1由于利用了历史时间序列必然需要浪费一部分数据比如采用滚动36个月的窗口进行标准化可用于信号验证的金融市场数据将进一步减少2这个方法假设当前预期差的潜在波动与历史预期差波动一致但从图表12-13的结果来看中国宏观数据预期差的波动率变化较为剧烈具有明显的异方差性图表12M2同比预期差历史序列具有明显异方差性图表13工业增加值同比预期差历史序列具有明显异方差性M2同比预期差历史波动率滚动36个月右轴工业增加值同比预期差历史波动率滚动36个月右轴3514251816301220142510151220081010150608506100404502002000-5002007200920112013201520172019202120072009201120132015201720192021资料来源Bloomberg国盛证券研究所资料来源Bloomberg国盛证券研究所改进点利用横截面数据标准化Pericoli和Veronese2015对Bloomberg一致预期的分歧即图表5中的标准差进行研究发现预测分歧大的时候会降低预期差的有效性而预测分歧小的时候会提升预期差的有效性因此借鉴其结论我们基于横截面预测分歧进行预期差标准化2图表14利用经济学家的预测分布进行预期差标准化图表15小样本分布与正态分布的差异频预测中值实际值数预期差既要看预正态分布测中值也要看预测的分布t分布中4的强度仅仅等同于正态分布中的22自由度为3的t分布-6-4-20246资料来源Bloomberg国盛证券研究所资料来源国盛证券研究所P11请仔细阅读本报告末页声明2022年12月23日改进点小样本t分布的处理事实上StandardSurprise2的设计也并非没有缺点Bloomberg的宏观预期覆盖的经济学家数量毕竟不多在统计学意义上属于小样本分析因此StandardSurprise2严格意义上来说属于自由度较低的t分布而不能视作为标准正态分布正如图表15所示自由度低的t分布与自由度高的t分布可近似看作标准正态分布的zscore并不能直接比较因此我们纳入了预测机构数量的信息基于累计分布函数将t分布的zscore转化为正态分布的zscore使得不同机构覆盖数量的宏观预期差数据可以横向比较3图表16预期差信息的标准化处理方案探索与改进传统方案改进点改进点文献中最常见的定义方式充分利用了横截面信息纳入了预测机构数量信息浪费了一部分历史数据分歧可以解决异方差问题考虑了t分布的自由度预期差具有异方差性缺点小样本问题转化为可比的正态分布资料来源国盛证券研究所综上预期差的方向固然重要但是预期差的强度也蕴含着丰富的信息因此为了解决不同宏观指标预期差强度的可比问题我们引入了Bloomberg宏观预期数据中的预测分歧和预测机构数量两个信息给出了更优的预期差标准化处理方案至此宏观分析的信用经济和通胀三个维度的预期差我们均可基于Bloomberg的宏观预期数据进行定义和跟踪三如何刻画货币政策预期差正如我们上述所言Bloomberg中与货币政策相关的预期数据只有LPR利率这并不能很好地反映国内央行目前已经较为丰富的货币政策工具箱因此在接下来的第三章中我们将详细介绍国内央行的货币政策工具箱以及国内外对于货币政策预期差的探索最终基于文献梳理和实证探索我们将给出一套有效且符合逻辑的货币政策预期差计算方案31央行的货币政策工具当前中国人民银行以保持货币币值的稳定并以此促进经济增长为目标基于此目标当前央行已经发展出具有不同目的和功能的货币政策工具大概可以分为以下4个大类和13个小类P12请仔细阅读本报告末页声明2022年12月23日1短期政策利率主要功能是调整银行间市场的短期流动性期限一般是1个月以内当下已经逐渐形成了7天逆回购利率为中枢SLF利率为上限超额准备金利率为下限的利率走廊体系2中期政策利率主要功能是向市场投放中长期资金期限一般是3-12个月中期政策利率的传导体系为MLF利率-LPR利率-企业贷款利率LPR利率在MLF利率基础上按照市场化方式加点形成银行以LPR利率为基准通过加点形成企业贷款利率3央行定向工具主要功能是定向引导资金流向和调整信贷结构主要包含再贷款再贴现和定向中期借贷便利TMLF这三个工具期限一般在3-12个月当下的主要支持方向为支小支农和扶贫等4准备金率法定存款准备金率是央行传统的货币政策工具之一目前我国实行的是三档两优存款准备金制度即对于不同银行实行不同的准备金率兼顾了防范金融风险和服务实体经济特别是服务小微企业有利于优化结构2005年1月至2022年6月图表17收录的13个货币政策工具累计变动了317次其中短期政策利率调整了109次中期政策利率调整了91次央行定向工具调整了10次准备金率大型和中小型累计调整了107次下面我们将基于这317次货币政策调整事件来进行货币政策的预期差定义和分析图表17央行货币政策工具箱资料来源Wind国盛证券研究所P13请仔细阅读本报告末页声明2022年12月23日32刻画货币政策预期差的四种思路货币政策预期差的定义方式有很多但是最终我们应该如何比较不同的定义方式的优劣呢我们给出以下三个标准1该定义方式是否具有逻辑性即是否有市场共识或学术理论上的支持2该定义方式是否具有普适性即能否同时用于不同的政策利率和准备金率工具3该定义方式是否具有有效性即能否有效区分金融资产后续的表现对于第三个标准我们引入了事件驱动分析工具具体如下统计时间2005年1月-2022年6月金融资产沪深300指数中债国债1-3年净价指数事件分析统计历史上某事件发生前10天和后60天的资产平均表现事件回测某事件发生后固定持有资产N个交易日的策略表现参数N会根据不同资产和事件寻优得出思路政策事件法上文我们已经说过当前我们收录了317次货币政策工具的变动其中降息降准方向的有169个事件加息升准方向的有148个事件一个比较容易获取的信息就是政策事件变动的方向性信息比如降息降准是货币政策宽松的方向加息升准是货币政策收紧的方向因此政策事件法的定义为超预期宽松降息或者降准事件发生累计发生169次超预期收紧加息或者升准事件发生累计发生148次从图表18-19可见货币政策事件变动的方向对于股票和债券后续表现均有明显的区分度其中对于债券的走势区分度尤其明显政策事件法的本质是假设资本市场对货币政策没有任何预测能力即只要降息降准事件发生就认为是超预期宽松只要加息升准事件发生就认为是超预期收紧在未来资本市场有效性越来越强的趋势下我们认为这种假设有点太强从三个标准出发政策事件法定义能够较好地满足普适性和有效性但其逻辑性有所欠缺图表18政策事件法定义下的事件驱动分析沪深300指数图表19政策事件法定义下的事件驱动分析国债1-3年净价指数降息降准股票后续表现加息升准股票后续表现降息降准国债后续表现加息升准国债后续表现8026014002-010-02-2-03-100102030405060-100102030405060降息降准股票策略走势加息升准股票策略走势降息降准国债策略走势加息升准国债策略走势6110510543100209510090200520072009201120132015201720192021200520072009201120132015201720192021资料来源Wind国盛证券研究所资料来源Wind国盛证券研究所P14请仔细阅读本报告末页声明2022年12月23日思路一致预期法顾名思义即直接采用Wind和Bloomberg对中国政策利率的一致预期构建货币政策预期差超预期宽松政策利率变动时实际值一致预期值累计发生14次超预期收紧政策利率变动时实际值一致预期值累计发生9次图表201年期LPR利率与Bloomberg一致预期图表211年期定期存款利率与Wind一致预期1年期LPR利率Bloomberg一致预期1年期定期存款利率Wind一致预期44403542304025203815361020192020202120222009201120132015201720192021资料来源Bloomberg国盛证券研究所资料来源Wind国盛证券研究所一致预期法的定义方式虽然最符合我们的直观感受且能够和经济数据的预期差保持定义方式的一致性但是从事件驱动的分析结果来看其对股票和债券的区分度并不理想更大的缺点在于普适性目前Wind只收录了一年期贷款利率和一年期定存利率的一致预期但是这两个政策利率工具自2016年起已经不再使用而Bloomberg则只收录了LPR利率和MLF利率的一致预期分别是2019年9月和2022年2月开始收录也就是说目前在一致预期法的定义下我们只能覆盖四个常见的货币政策工具综上一致预期法的定义只满足逻辑性的标准但是明显不满足普适性和有效性的标准图表22一致预期法定义下的事件驱动分析沪深300指数图表23一致预期法定义下的事件驱动分析国债1-3年净价指数实际值预期值股票后续表现实际值预期值股票后续表现实际值预期值国债后续表现实际值预期值国债后续表现100280160042-010-02-2-03-4-6-04-8-05-100102030405060-100102030405060实际值预期值股票策略走势实际值预期值股票策略走势实际值预期值国债策略走势实际值预期值国债策略走势1610114100121001099080609904098200520072009201120132015201720192021200520072009201120132015201720192021资料来源WindBloomberg国盛证券研究所资料来源WindBloomberg国盛证券研究所P15请仔细阅读本报告末页声明2022年12月23日思路固浮利差法郭晔黄振和王蕴2016曾提出利用固息债和浮息债的到期收益率差作为未来货币政策的变动预期浮息债是一种具有浮动利率条款的债券其息票利率由基准利率和利差两部分构成并随基准利率浮动因此与固息债相比浮息债的现金流与基准利率同向变动故基准利率的变动对其价格影响较小固浮利差法的核心原理是如果投资者预期未来基准利率不会调整则浮息债到期收益率应与固息债到期收益率一致如果投资者预期未来基准利率会下调固息债的到期收益率将明显低于浮息债的到期收益率所以固息债到期收益率-浮息债到期收益率能大致反映市场预期的基准利率变化从图表24-25可见2011年7月固浮利差明显为负即隐含了未来货币政策宽松的预期随后未来一年中发生了三次降准事件而2022年6月以来固浮利差持续为正即隐含了未来货币政策收紧的预期但8月22日却是发生了LPR利率下调的事件这种情况则可以认为是超预期降息固浮利差法对货币政策预期差的定义为固浮利差国开债到期收益率6个月SHIBOR-3M5日平均中债浮动利率政策性金融债SHIBOR-3M-5D点差曲线6个月超预期宽松实际政策利率货币政策变动前一天固浮利差累计发生84次超预期收紧实际政策利率货币政策变动前一天固浮利差累计发生115次图表24固浮利差隐含预期2011-2013图表25固浮利差隐含预期2020-2022国开债利率-政金浮息债利率右轴准备金率国开债利率-政金浮息债利率右轴LPR1Y0540052011年7月固浮利差隐含了2022年6月以来固浮利差隐含22未来货币政策宽松的预期了未来货币政策收紧的预期0300392101-053820-01-103719-0318-1536-052011-012011-072012-012012-072013-012020-062020-122021-062021-122022-06资料来源Wind国盛证券研究所资料来源Wind国盛证券研究所基于固浮利差法的货币政策预期差定义虽然逻辑性较强但也有其缺点1浮息债整体规模较小是否能够有效代表市场预期存疑截至2022年8月23日浮息债总规模13万亿固息债总规模1051万亿规模和流动性差异均较大2固浮利差方法仅适用于政策利率变动的事件210个事件但不适用于准备金率变动的事件107个事件普适性不强3固浮利差计算采用SHIBOR-3M作为计算基准利率期限可能存在错配比如SHIBOR-3M明显比七天逆回购利率的期限要长但又比1年期LPR利率的期限要短因此政策利率的变动幅度未必和固浮利差隐含利率变动的幅度相符4从图表26-27的效果来看固浮利差法定义下的货币政策预期差对股票的区分度尚可但是对债券未来走势的区分度并不理想综上固浮利差法的定义满足逻辑性标准但是在普适性和有效性上仍有瑕疵P16请仔细阅读本报告末页声明2022年12月23日图表26固浮利差法定义下的事件驱动分析沪深300指数图表27固浮利差法定义下的事件驱动分析国债1-3年净价指数政策利率固浮利差股票后续表现政策利率固浮利差股票后续表现政策利率固浮利差国债后续表现政策利率固浮利差国债后续表现100280164002-010-2-02-100102030405060-100102030405060政策利率固浮利差股票策略走势政策利率固浮利差股票策略走势政策利率固浮利差国债策略走势政策利率固浮利差国债策略走势2610423103201021710114100110809905098200520072009201120132015201720192021200520072009201120132015201720192021资料来源Wind国盛证券研究所资料来源Wind国盛证券研究所思路市场利率法Kuttner2001利用联邦基金利率期货的隐含政策利率在美联储开会前后一天的变化来识别货币政策预期差Reid2009利用市场利率在货币政策调整日的前后一天差值来衡量利率调整的未预期成分熊海芳和王志强2012利用货币政策调整日前后一天的银行间同业拆借利率7日平均利率变化来衡量货币政策的未预期成分市场利率法的核心原理是如果货币政策调整早就在市场预料之内那么货币政策事件发生对市场利率将不构成任何的冲击那么货币政策调整日前后市场利率将不会有任何变化而如果货币政策调整比预期的更加宽松那么市场利率则会表现为在货币政策调整信息发布后快速下行但市场利率有很多种哪一种市场利率才最能反映货币政策的预期差呢首先我们利用有Wind或Bloomberg一致预期覆盖的LPR利率1年期定存利率和1年期贷款利率构建了符合直觉的真实预期差然后根据市场利率与真实预期差的相关性来选择最合适的市场利率从图表28可见SHIBOR-1W对真实预期差的解释性最高明显高于R007和DR007因此后面我们将采用SHIBOR-1W作为市场利率的代理指标图表28什么市场利率最能反映货币政策的预期差市08SHIBOR-3MR244场SHIBOR-1WR251利06率R007R221在04货DR007R235币02政策调0整前-02后变-04化-06-03-02-010010203基于Wind和Bloomberg一致预期的预期差资料来源WindBloomberg国盛证券研究所P17请仔细阅读本报告末页声明2022年12月23日因此市场利率法对货币政策预期差的定义为市场利率选择SHIBOR-1W利率2014年7月31日前1130公布2014年8月1日后改930公布2017年1月3日后改1100公布如何计算市场利率变动每一个货币政策调整事件前后的两个SHIBOR-1W报价的差异比如2022年1月17日0920央行宣布下调MLF利率1月16日1100的SHIBOR-1W报价为22131月17日1100的SHIBOR-1W报价为2183SHIBOR-1W为2183-2213-003超预期宽松SHIBOR-1W0累计发生150次超预期收紧SHIBOR-1W0累计发生166次图表29市场利率法定义下的事件驱动分析沪深300指数图表30市场利率法定义下的事件驱动分析国债1-3年净价指数SHIBOR-1W0股票后续表现SHIBOR-1W0股票后续表现SHIBOR-1W0国债后续表现SHIBOR-1W0国债后续表现8026014002-010-2-02-100102030405060-100102030405060SHIBOR-1W0股票策略走势SHIBOR-1W0股票策略走势SHIBOR-1W0国债策略走势SHIBOR-1W0国债策略走势501104010530100200951000090200520072009201120132015201720192021200520072009201120132015201720192021资料来源Wind国盛证券研究所资料来源Wind国盛证券研究所小结四种货币政策预期差定义的比较综上所述政策事件法一致预期法固浮利差法和市场利率法这四种不同的货币政策预期差定义方式各有优劣但如果综合逻辑性普适性和有效性这三个评价标准的话我们认为市场利率法政策事件法固浮利差法一致预期法市场利率法和政策事件法均有可取之处图表31四种货币政策预期差定义方式的比较资料来源国盛证券研究所P18请仔细阅读本报告末页声明2022年12月23日33中国货币政策预期差的定义既然市场利率法和政策事件法对中国货币政策预期差的定义均有可取之处我们尝试通过简单打分的方式结合两种方法的信息基于逻辑性普适性和有效性三个标准的考虑我们设置市场利率法得分为2分政策事件法得分为1分最终得分为两者得分的总和即中国货币政策预期差的最终定义为降息降准1SHIBOR-1W023分加息升准1SHIBOR-1W021分降息降准1SHIBOR-1W021分加息升准1SHIBOR-1W023分这个最终得分的大小设置也考虑到与基于Bloomberg一致预期的经济数据标准化预期差得分保持量纲的一致性-33大概也是标准正态分布下的正常波动范围从图表32-图表37可见中国货币政策预期差对沪深300中证500和利率债均有较高的收益区分度同时基于货币政策预期差的股票债券择时策略也有较好的表现图表32中国货币政策预期差事件驱动分析沪深300指数图表33基于货币政策预期差的沪深300择时策略宽松SHIBOR1W0收紧SHIBOR1W0基于货币政策预期差的股票择时策略沪深300全收益846342210-20-100102030405060201120132015201720192021资料来源Wind国盛证券研究所资料来源Wind国盛证券研究所图表34中国货币政策预期差事件驱动分析中证500指数图表35基于货币政策预期差的中证500择时策略宽松SHIBOR1W0收紧SHIBOR1W0基于货币政策预期差的股票择时策略中证500全收益14612510846342201-2-40-100102030405060201120132015201720192021资料来源Wind国盛证券研究所资料来源Wind国盛证券研究所P19请仔细阅读本报告末页声明2022年12月23日图表36中国货币政策预期差事件驱动分析国债1-3年净价指数图表37基于货币政策预期差的国债净价多空择时策略宽松SHIBOR1W0收紧SHIBOR1W0基于货币政策预期差的国债择时策略国债1-3年净价021150111000105-01100-02095-03090-100102030405060200520072009201120132015201720192021资料来源Wind国盛证券研究所资料来源Wind国盛证券研究所34美联储货币政策预期差的定义对于美联储货币政策预期差其定义方式与中国货币政策预期差原理基本类似但是细节层面略有差异在介绍之前我们需要简要介绍一下美联储公开市场操作的基本概念联邦基金利率联邦基金利率为一家存款机构利用手上的资金向另一家存款机构借出隔夜贷款的利率即美国各家银行间的银行同业拆借利率联邦基金利率是美国的基准利率是美联储制定货币政策的主要指标联邦基金有效利率隔夜联邦基金交易利率的交易量加权中位数下文称为FFER联邦基金目标利率美联储的FOMC每年一般召开8次会议讨论联邦基金利率的目标即市场关注的美联储加息和降息的动向FOMC设定联邦基金目标利率后美联储通过公开市场操作改变市场上货币的发行量实现预先设定的目标利率联邦基金利率期货联邦基金利率期货是芝加哥交易所推出的以FFER为标的的月度30天合约以反映市场对合约的30天内FFER预期的平均值其交易价格100合约期间FFER预期平均值因此期货隐含利率100期货交易价格以2022-05-04FOMC会议为例会议前期货隐含利率078251009921753日期货价格会议后期货隐含利率07710099234日期货价格图表38美国联邦基金目标利率与期货隐含利率联邦基金目标利率联邦基金利率期货隐含利率302520151005002016201720182019202020212022资料来源Wind国盛证券研究所P20请仔细阅读本报告末页声明