亚洲经济简评：AEJ当前活动指标(CAI)：追踪经济活动并捕捉拐点的新指标02191

1、 亚洲经济简评 2012 年 2 月 16 日 研究报告 高华全球经济研究网站 https:/ 布凯南 prakriti shukla +91 22 6616 9376 岑雅韻 +852 2978 6634 邱小村 +852 2978 0106 陈慧莹 +65 6654 5459 张胤（高华证券） +86 10 6627 3112 sungsoo chung +822 3788 1726 vishal vaibhaw +91 80 6637 8602 aej 当前活动指标(cai)：追踪经济活动并捕 捉拐点的新指标 我们推出一个新工具：当前活动指标(cai)，以帮助我们追踪日本以外亚洲地区(a

2、ej) 各个经济体的整体经济活动。 我们将 cai 做为 gdp 的补充，后者在描述当前经济活动状况时虽然有效但不尽完善。 高盛已在美国、英国、澳大利亚和日本采用了相似的 cai 衡量指标，aej cai 的推出 填补了空白。 cai 指标基于广泛的硬数据和调查数据，以“实时”反映实体经济状况水平，各国 cai 的构成指标数量从 6-15 个不等。cai 比 gdp 更易获取、且公布频率更高，同时 其所用序列也不像官方 gdp 初值那样易受数据修正的影响。 虽然 cai 被设计为一个衡量实体经济活动的独立指标，但它能够很好地捕捉各国 gdp 的关键动态，并能比 gdp 更早地发现经济形势拐点。

3、 中国 cai 很早即反映了 2011 年初经济增长的放缓，而在 2011 年 7 月之后改善了逾 150 个基点。虽然这与我们 10 月初以来的观点一致，但其变动幅度大于我们对 gdp 环比增幅上升 61 个基点的预测，并与目前 gdp 同比增幅下降 20 个基点的情况形成 反差。 印度 cai 早在 2011 年 2 月便已下滑（数据于 3 月初公布），而 gdp 却直到 6 月才下 降（数据于 8 月初公布）。最近几个月中，虽然印度 cai 的某些成分指数有所反弹， 整体却依然疲弱。 从现在开始，我们会将 cai 指标与 aej 的重要数据公布结合起来，补充现有的宏观数 据评估平台(ma

4、p)评分体系。如此一来我们就可以衡量 cai 组成数据与预期的偏差程 度，及其对整体经济增长的潜在影响。 cai 汇总了若干月度实时经济数据，其权重通过主成分分析法得出，并按照 gdp 等值 单位的方式进行再整理，以方便数据解读。cai 权重的设置目的在于最大化每一个序 列变动中存在的“共性”，同时最小化仅由特异性因素变动带来的影响（比如说，税 率调整导致的汽车销售额变化并不能反映更广义的经济活动状况）。 1 高盛全球经济、商品和策略研究亚洲经济简评 我们的新 cai 是 gdp 的补充 gdp 是一个实用但并不完善的当前经济活动指标：gdp 是受广泛关注的经济活动综合指 标，但每季度只公布一

5、次，较为滞后且需要修正，这降低了其用作投资和政策决策参考的 有效性。因此我们构建了 cai 指标作为 gdp 的补充。我们参考了此前美国、英国和澳大 利亚同事的工作（请参见 2011 年 4 月 12 日发表的美国金融市场日评: cai: 追踪美国增长 的新指标；2011 年 12 月 2 日发表的欧洲点评：gauging the slowdown: introducing the gs uk current activity indicator；2012 年 1 月 19 日发表的日本经济分析 12/02: 运用高 盛的日本 cai 指标对 gdp 进行月度追踪；和 2011 年 12 月

6、8 日发表的 economics weekly comment：introducing the australia current activity index）。 所有高盛 cai 指标都明显优于 gdp，原因在于：，原因在于： (1) cai 是各国经济实时活动状况的综合 数据，它能捕捉短期数据趋势，比 gdp 更早地体现数据变化；(2) gdp 初值往往是基于 尚不全面的数据汇编而成的，这意味着 gdp 组成数据往往是基于（用户不一定了解的） 简单规律的预测值，因此 gdp 初值比 cai 的组成序列更可能受到数据修正的影响；(3) cai 可以随新数据的发布而持续更新。 对 cai 的

7、关注在于实体经济而非金融变量，对于后者来说，高盛金融状况指数(gs-fci) 是一个更好的衡量指标。cai 是基于主成分模型(pcm)构建而成，这是一个数据计算过程， 它区分了多重数列的模式、给予各自权重并将其汇编成一个系列，可随时间推移而进行追 踪；权重设置取决于最小化特异性数据变动的影响，并归纳变动“共性”。 cai 的构建机制 cai 权重是通过主成分分析而得出的，我们通过简单的统计计算提取选定变量中的最大化 信息，进行加权均值计算（即算出主成分）。计算主成分的优点在于我们手中的序列是所 有可用信息的汇总，并且易于追踪。cai 实时序列的构建包括以下三个步骤： 第一步：审慎选择 cai

8、成分序列。第一步是选择尽可能多的、能够反映经济体中实体经济 动态的月度（或更高频）数据： 序列可以选择硬数据或调查指标。将前者折算为季调后季环比增幅以反映环比趋势， 对后者则使用水平数据即可。 简单预测公式有助于我们预测那些尚未发布的数据。一旦数据公布，则可以将预测值 替换为实际值。 由于主成分模型对变量的选取范围较为敏感，我们努力确保各国数据的一致性。同时 在将名义数据平减为实际值时也需小心，需要对各国各数列选择正确的平减指标。我 们还对虽具相关性但波动剧烈的序列进行了数据平滑处理。 基于数据的可得性和相关性，aej 各经济体的 cai 指标序列数量从 6 个到 15 个不等。 第二步：主成

9、分分析。在预测和构建 cai 时大量使用了主成分分析法。它是一个简单的统 计计算过程，我们将选定的变量转换为一系列加权均值，即主成分。 具体而言，实体经济指标的变化可视为由以下两部分组成：(i) 所有衡量指标的共性部 分这可能与宏观经济周期相关；以及(ii) 各指标独有的组成特点。我们只关注每个选 定变量中的共性部分。 2 高盛全球经济、商品和策略研究亚洲经济简评 我们可以从若干序列中计算出多个共性部分，但其中令我们感兴趣的唯有第一主成分 (pc1)。pc1 是一个时间序列的加权平均值，它在最大程度上弱化了特异因素所导致 的样本差异占比。 此处权重被命名为“载荷”，指的是变量在构建主成分时的相

10、关程度如何。举例来说，我 们发现印度的服务业 pmi 在 pc1 中权重最高，因为服务业对印度整体 gdp 的贡献达 到了 55%。 这一计算方法的最大优点在于它按照数据所含共性信息而自动对序列赋予了权重，我 们无需对权重进行主观选择。 第三步，基于可识别单位编制 cai 序列。现在需要将 pc1 转化为 gdp 等值单位，以便于 解读数据结果。我们在这一步骤中首先将月度 pc1 转变为季度数列，并基于季度 gdp 和 一个常量进行回归。而后我们用估算系数来估测月度第一主成份，以编制各国月度 cai 序 列。 最终将哪些变量编入 cai 取决于多重核实，例如检验它们与 pc1 和 gdp 的关

11、联度。我们 还反复检查了哪些数列在主成分中权重较高，并确认这是否与我们的预期和理由相符。以 菲律宾为例，我们将外汇汇回剔除在了 cai 的构建之外，因为它与 cai 呈负相关(这一点 有违直觉判断) 。另一个需要指出的重要问题在于，虽然我们构建 cai 时希望 gdp 能与 cai 形成良好匹配，但是这一点不得做为变量选取的标准。我们的初衷在于创建一个指标， 在最大程度上利用可用数据来尽量体现当前活动状况，而在某些时段或某些经济体中，经 济活动状况可能与 gdp 指标有所背离。 aej cai 与 imf 数据和 us cai 的比较 imf 基于动态因子模型汇编了一个月度数据（参见 2011

12、 年 2 月 1 日发表的 imf working paper：new indicators for tracking growth in real time）。它的成分序列涉及范围更广，数量从）。它的成分序列涉及范围更广，数量从 97 个至 290 个不 等，而且包含经济活动、价格和金融数据。各国数据还直接包括了八个美国序列做为外部因子的控制变量。 同时还剔除了长期趋势的影响，并基于 5-6 种不同方法对实时预测进行评估。 我们的版本更为简单，可以随着新数据的发布每日进行调整。我们的主要目的是让 cai 便于计算，可以日日 更新，以实现信息的快速传递。与 imf 数据相仿的是，我们计算数据的

13、季节性因素，平滑处理了数据的过度 波动，并最终修正各个数列的偏差数值。我们通过将贸易数据包括在内的办法来将控制外部因子。 aej cai 是季调后季环比数据，美国 cai 是季调后月环比数据。在亚洲国家，我们深受数据稀缺之困，这 些数据波动剧烈而且信息量极少。对印度等国而言，农业在 gdp 的构成中占到了 20%，而我们找不到任何 显示农业活动状况的月度指标。 3 高盛全球经济、商品和策略研究亚洲经济简评 测试 cai 我们纳入 cai 的变量涉及面广泛，而根据数据的可获得情况，对每个国家试用的变量有 20 个之多。最终选取的变量基于总体统计结果、经济学意义及判断得出。值得注意的是， 硬性产量

14、指标（如工业增加值ip）和调查数据（如 pmi）都是各国 cai 不可或缺的组成 部分。由于试图反映部分对外经济活动情况，我们也将进出口数据纳入 cai，二者在各国 的 pc1 中也占有较大权重。纳入进出口数据也反映了各亚洲国家 gdp 对出口的依赖程度。 除了那些我们无法获得可信数据的国家，我们构建的 cai 时间序列也很好地反映了各国 gdp 的重大变动。大多数 gdp 的峰值和谷底在我们的 cai 中有所体现。pc1 与 gdp 区 间的匹配度在 0.3-0.7 之间；这同样取决于亚洲各国数据的可获得情况和可信度。在所有 国家中，只有印度和印尼未采用 gdp 数据，我们用剔除农业的 gd

15、p 数据取代了总 gdp， 因这样可获得更好的统计结果。 尽管我们的 cai 同比数据较折年季环比数据的匹配度通常更好，但我们仍将关注点放在更 具时效性的季环比数据上。尽管与 gdp 的相关性略低，但由于我们的关注点在于反映经 济体的环比增长势头及找到转折点，因此季环比数据更有用处。我们还注意到，总体而言， 季环比数据的序列相关性问题更少。各国的 cai 指标和结果如下： 图表 1: aej 地区 cai % qoq s.a. ann.aej current activity indicator 12.00 10.00 8.00 6.00 4.00 2.00 0.00 -2.00 资料来源：

16、haver、ceic、高盛全球经济、商品和策略研究 中国：我们的中国 cai 较好地反映了总体经济形势，大部分经济周期在 cai 中都有所体 现。中国 cai 还与 gdp 高度相关，相关性达到了 0.82。我们 cai 反映了工业和服务业的 情况。pc1 载荷在 pmi、ip 指数和发电量方面最高。我们只纳入了从 2005 年 11 月开始 的数据，主要原因是我们希望包括能够正确反映服务业经济活动的可信变量。此外，由于 数据质量较低，我们未将固定资产投资、零售销售和消费者信心指数包括在内。 中国 cai 印证了 2011 年初以来经济活动的放缓，但显示从 7 月起经济改善 152 个基点 （

17、略高于我们对 gdp 季环比增长 61 个基点的估算，与当前同比 gdp 下降 20 个基点的情 况形成反差）。cai 显示经济活动增速放缓从 2008 年 6 月开始，并在 8 月份大幅放缓 （cai 数据滞后 1 个月。因此我们看到 2008 年 7 月 cai 首次下滑，9 月份大幅下降）， 而直到 2008 年 10 月 20 日三季度 gdp 数据发布后，gdp 才印证了经济的放缓。 4 dec-05mar-06mar-07mar-08mar-09mar-10mar-11dec-06dec-07dec-08dec-09dec-10dec-11sep-06sep-07sep-08sep

18、-09sep-10sep-11 jun-06jun-07jun-08jun-09jun-10jun-11 8 0.51 高盛全球经济、商品和策略研究 图表 2: 中国 cai vs. gdp % qoq s.a. ann. 20 18 16 china gdp ( qoq sa ann) cai (qoq sa ann) 亚洲经济简评 14 12 10 8 6 4 2 0 资料来源： haver、ceic、高盛全球经济、商品和策略研究 图表 3: 中国 cai 成分指标和匹配度 correlation variable name industrial production type hard

19、data transformation qoq % chg pc1 0.46 weight 0.17 with cai 0.93 nbs manufacturing pmi: production index (re-adjusted for seasonality) hsbc/markit service pmi electricity production real exports real imports car sales cement production survey data survey data hard data hard data hard data hard data

20、hard data level level qoq % chg qoq % chg qoq % chg qoq % chg qoq % chg 0.40 0.32 0.43 0.33 0.35 0.30 0.15 0.15 0.12 0.16 0.12 0.13 0.11 0.05 0.81 0.65 0.87 0.67 0.71 0.62 0.30 basic descriptive statistics number of variables how much of the variance is explained by the pc1 r-square in relation to g

21、dp correlation between cai and gdp dw statistics 0.67 0.82 1.12 资料来源： haver、ceic、高盛全球经济、商品和策略研究 印度：印度 cai 纳入了制造业和服务业活动指标，反映了实体经济活动的总体趋势。工业 行业的表现通过纳入月度 ip 指数以及制造业 pmi、水泥运送量、商用车销售和钢材消耗量 等一系列变量而反映出来。服务业主要通过服务业 pmi、非食品信贷和访客量体现。ip 指 数和服务业 pmi 指数占有最大的权重，它们与 cai 和 gdp 的相关性最高。 由于缺少农业（其波动性大、季节性强，在 gdp 中的占比为

22、18%）月度数据，我们使用）月度数据，我们使用 剔除农业后的 gdp 数据作为 cai 的参照指标。剔除农业后的 gdp 数据与 pc1 的匹配度 改善、序列相关性下降。我们注意到由于 gdp 季环比数据波幅较大（2008 年以来尤为如 此），使用 gdp 季环比数据降低了 gdp 与 pc1 的整体匹配度。而同比 gdp 数据（作为 比较，如图表 5 所示）波幅较小，与 pc1 的匹配度较高。我们还尝试了产能利用率、铁路 运输收入、手机用户等其他变量，但因统计结果不理想，我们没有将这些数据纳入指标。 我们还发现 cai 中名义（而不是实际）食品信贷数据能够最好地反映经济活动。 当前，cai

23、显示经济活动从 2011 年 7 月起显著放缓，因实体经济在出口和非石油进口疲 软、pmi 和税收收入下降的拖累下放缓。有趣的是，我们 2011 年 2 月份（3 月初公布） 5 2005m122006m032006m062006m092006m122007m032007m062007m092007m122008m032008m062008m092008m122009m032009m062009m092009m122010m032010m062010m092010m122011m032011m062011m09 2011m09 2011m12 2011m122005m122006m032006

24、m062006m092006m122007m032007m062007m092007m122008m032008m062008m092008m122009m032009m062009m092009m122010m032010m062010m092010m122011m032011m06 高盛全球经济、商品和策略研究亚洲经济简评 的 cai 指标已经开始下降，而 gdp 在 6 月份的数据中（8 月份公布）才显现出下降势头。 我们注意到 2008 年全球金融危机时也出现过类似趋势，当时 cai 从 9 月份开始连续下降。 而 gdp 环比数据到 12 月才开始下降。2012 财年三季度，cai

25、在 pmi 和环比 ip 数据（二 者在 pc1 的权重最大）改善的推动下上行。尽管主要受到节日基数效应的推动，但我们注 意到 11 月份的 ip 数据同比增幅从 10 月份的负值大幅升至 5.9%。但 cai 其他成分指标的 环比增长仍继续下降，因此我们认为 cai 不会出现持续改善。 图表 4: 印度 cai vs. gdp % qoq s.a. ann. 15 cai india 13 gdp ex agriculture 11 9 7 5 3 资料来源： haver、ceic、高盛全球经济、商品和策略研究 图表 5: 印度 cai vs. gdp (同比同比) % chg yoy 11

26、.5 10.5 9.5 8.5 7.5 6.5 cai gdp ex agriculture (%yoy) india 5.5 资料来源： haver、ceic、cmie、高盛全球经济、商品和策略研究 6 0.32 0.54 高盛全球经济、商品和策略研究 图表 6: 印度 cai 成分指标和匹配度 亚洲经济简评 variable nametypetransformationpc1weightcorrelation with cai air cargo handled cement despatches hard data hard data % qoq change % qoq change

27、0.33 0.04 0.09 0.01 0.72 0.06 real corporate tax revenue hard data % qoq change0.090.030.20 real excise tax revenue real goods exports ip index hard data hard data hard data % qoq change % qoq change % qoq change 0.28 0.30 0.37 0.08 0.09 0.10 0.61 0.67 0.81 commercial vehicle sales non-food credits

28、real non-oil imports pmi: manufacturing pmi: services power demand total traffic ships steel consumption visitors arrivals hard data hard data hard data survey survey hard data hard data hard data hard data % qoq change % qoq change % qoq change level level % qoq change % qoq change % qoq change % q

29、oq change 0.25 0.19 0.21 0.35 0.34 0.17 0.24 0.05 0.33 0.07 0.05 0.06 0.10 0.10 0.05 0.07 0.01 0.09 0.55 0.40 0.47 0.79 0.75 0.37 0.55 0.11 0.72 basic descriptive statistics number of variables how much of the variance is explained by the pc1 r2 in relation to gdp ex-agri correlation between cai and

30、 gdp ex agri dw stat 15 0.29 2.3 资料来源： haver、ceic、高盛全球经济、商品和策略研究 韩国：韩国 cai 反映了工业和服务业活动情况及消费者信心。我们总共使用 10 个变量， 利用我们的最佳模型获得了 pc1 和 gdp 间 0.56 的匹配度（图表 7、8）。我们在系统性 估算中使用的是月环比折年数据的 3 个月移动均值，而非折年季环比数据。 我们最终指标中计入的数据从 2000 年开始，原因是缺少有关服务业活动和消费者信心的 其他重要指标。我们也尝试了变量较少、时间段较长（回溯至 1980 年）的序列，得出的 结果类似。我们将同时获得或时间晚于总

31、体活动数据的所有数据剔除在外（如 ip 和服务业 数据），因我们认为这些数据冗余或已失去时效性。由于缺少历史数据，我们还将每月信 用卡使用状况剔除在外。 当前的 cai 指标印证了经济活动自去年年中欧债危机以来小幅放缓。我们的韩国 cai 显示， 2011 年 9 月份经济显著放缓，而 gdp 在 3 个月后（1 月 26 日），低于预期的 2011 年四 季度 gdp 初值公布时才印证了经济放缓走势。 7 0.35 高盛全球经济、商品和策略研究 图表 7: 韩国 cai vs. gdp % qoq s.a. ann. 20 15 10 5 0 -5 -10 -15 korea gdp cai

32、 亚洲经济简评 -20 -25 资料来源： haver、ceic、高盛全球经济、商品和策略研究 图表 8: 韩国 cai 成分指标和匹配度 correlation variable name real exports real imports industrial production automobile sale employment business sentiment indicator service output electricity consumption consumer sentiment volumn of crude oil import type hard data

33、hard data hard data hard data hard data hard data hard data hard data survey hard data transformation % change % change % change % change % change level % change % change level % change pc 1 0.38 0.36 0.41 0.32 0.17 0.39 0.29 0.29 0.31 -0.07 weight 0.13 0.13 0.14 0.11 0.06 0.14 0.10 0.10 0.11 -0.03

34、with cai 0.72 0.69 0.77 0.60 0.32 0.74 0.54 0.54 0.59 -0.13 basic descriptive statistics number of variables how much of the variance is explained by the pc1 r2 in relation to gdp correlation between cai and gdp dw statistics 10 0.56 0.75 2.40 资料来源： haver、ceic、高盛全球经济、商品和策略研究 新加坡：新加坡 cai 显示在 2011 年四季

35、度环比大幅下降后，1 月份出现环比反弹迹象。 2011 年四季度经济活动疲软的部分原因是外部需求和消费者信心下降。我们的指标显示， 进出口在去年的最后几个月出现了环比负增长。2011 年四季度经济活动的负面趋势被 1 月 3 日公布的 2011 年四季度 gdp 先期数据所印证。 就我们的新加坡 cai 指标而言，其与 gdp 的匹配度略高，为 0.65（图表 9-10）。在成分 指标中，用电量和国内非石油出口的权重最高（均为 0.20），其次是 pmi 和 ip。在构建 cai 指标时，我们采用了不同的 pmi 成分指数进行检验，并尝试了不同的出口指数，来探 究这些不同的指标是否会提高匹配度

36、。由于这些指标未能显著改善整体结果，我们决定不 将其纳入最终分析中。 8 mar-06mar-07mar-08mar-09mar-10mar-11dec-05dec-06dec-07dec-08dec-09dec-10dec-11 sep-06sep-07sep-08sep-09sep-10sep-11jun-06jun-07jun-08jun-09jun-10jun-11 7 0.39 高盛全球经济、商品和策略研究 图表 9：新加坡：新加坡 cai vs. gdp 亚洲经济简评 % qoq s.a. ann. 50 cai singapore 40 gdp 30 20 10 0 -10 -2

37、0 -30 资料来源：haver、ceic、高盛全球经济、商品和策略研究 图表 10：新加坡：新加坡 cai 成分指标和匹配度 variable name electricity consumption domestic exports: non oil purchasing manager index: manufacturing industrial production index residential property transaction imports: non oil retained imports of retail sales index type hard data

38、hard data survey hard data hard data hard data hard data transformation % qoq change % qoq change level % qoq change % qoq change % qoq change % qoq change pc 1 0.51 0.48 0.46 0.41 0.24 0.17 0.20 weight 0.20 0.20 0.19 0.17 0.10 0.07 0.08 correlation 0.83 0.79 0.76 0.68 0.40 0.28 0.34 basic descripti

39、ve statistics number of variables how much of the variance is explained by the pc1 r2 in relation to gdp correlation between cai and gdp dw statistics 0.65 0.81 2.43 资料来源：haver、ceic、高盛全球经济、商品和策略研究 印度尼西亚：我们 cai 指标显示去年四季度经济活动环比加速增长，这在随后 2 月 6 日公 布的四季度实际 gdp 数据中得到了印证。我们的 cai 指标目前显示 1 月份环比势头略有 放缓。在构建印度尼

40、西亚 cai 时，由于缺少农业指标，我们采用了剔除农业的 gdp 数据 （图表 11-12）。总体而言，我们还面临的一个问题是：缺乏能够更广泛体现该国经济活 动的数据变量。 9 2 6 0.41 0.62 高盛全球经济、商品和策略研究 图表 11：印度尼西亚：印度尼西亚 cai vs. gdp 亚洲经济简评 % qoq s.a. ann. 10 9 8 7 6 5 4 3 indonesia cai gdp ex agri 1 0 资料来源：haver、ceic、高盛全球经济、商品和策略研究 图表 12：印度尼西亚：印度尼西亚 cai 成分指标和匹配度 correlation variable

41、 name industrial production index motorcycle sales retail sales index real exports real imports consumer confidence index type hard data hard data survey hard data hard data survey transformation % qoq change % qoq change % qoq change % qoq change % qoq change level pc 1 0.42 0.43 0.33 0.45 0.49 0.3

42、1 weight 0.17 0.18 0.14 0.18 0.20 0.13 with cai 0.60 0.70 0.52 0.66 0.81 0.53 basic descriptive statistics number of variables how much of the variance is explained by the pc1 r2 in relation to gdp ex agri correlation between cai and gdp ex agri dw statistics 0.38 2.38 资料来源：haver、ceic、高盛全球经济、商品和策略研究

43、 泰国：泰国 cai 指标显示去年四季度实体经济下滑，部分原因是私营领域活动因严重洪灾 而遭受打击（图表 13-14）。泰国 cai 指标目前显示去年四季度经济活动因严重洪灾影响 而大幅下滑，这在我们对四季度 gdp 将大幅收缩的预期中得到了体现。具体来看，我们 的指标显示出口和附加值生产指数环比负增长，这应会在 2 月 20 日四季度 gdp 数据公布 后得到印证。然而，我们的 cai 指标目前显示继去年四季度下滑后，1 月份经济环比反弹。 10 mar-01mar-02mar-03mar-04mar-05mar-06mar-07mar-08mar-09mar-10mar-11 sep-01

44、sep-02sep-03sep-04sep-05sep-06sep-07sep-08sep-09sep-10sep-11 9 0.50 高盛全球经济、商品和策略研究 图表 13：泰国：泰国 cai vs. gdp 亚洲经济简评 % qoq s.a. ann. 20 15 10 5 0 -5 cai thailand -10 gdp -15 -20 资料来源：haver、ceic、高盛全球经济、商品和策略研究 图表 14：泰国：泰国 cai 成分指标和匹配度 variable nametypetransformationpc 1weightcorrelation with cai real ex

45、ports consumer confidence index private consumption index real imports value added production index business sentiment index retail sales index: 2002=100 capacity utilization rate passenger car sales hard data survey hard data hard data hard data survey hard data hard data hard data % qoq change lev

46、el % qoq change % qoq change % qoq change level % qoq change level % qoq change 0.38 0.38 0.37 0.37 0.37 0.34 0.30 0.27 0.17 0.13 0.13 0.13 0.13 0.13 0.12 0.10 0.09 0.06 0.87 0.38 0.87 0.82 0.81 0.69 0.73 0.60 0.35 basic descriptive statistics number of variables how much of the variance is explaine

47、d by the pc1 r2 in relation to gdp correlation between cai and gdp dw statistics 0.50 0.71 1.71 资料来源：haver、ceic、高盛全球经济、商品和策略研究 马来西亚：马来西亚 cai 指标显示 2011 年四季度实体经济温和反弹，这在近期公布的去 年四季度 gdp 数据（显示环比势头改善）中得到了印证。cai 反弹受到 ip、机动车生产 和销售数据改善的推动。针对该国 cai 指标，我们得出的 pc1 与 gdp 的匹配度为 0.74 （见图表 15-16）。进口和制造业销售数据的初始年份为 20

48、05 年，但我们认为这些数据变 量非常重要，因此可以接受预测样本期较短这一不足。我们注意到，制造业销售、贸易和 ip 的权重较高，其次是用电量和机动车销售。 11 jun-05dec-05 dec-06dec-07dec-08dec-09dec-10dec-11 jun-06jun-07jun-08jun-09jun-10jun-11 7 0.61 高盛全球经济、商品和策略研究 图表 15：马来西亚：马来西亚 cai vs. gdp 亚洲经济简评 % qoq s.a. ann. 20 15 10 5 0 -5 -10 malaysia cai gdp -15 -20 资料来源：haver、ce

49、ic、高盛全球经济、商品和策略研究 图表 16：马来西亚：马来西亚 cai 成分指标和匹配度 correlation variable name manufacturing sales real imports motor vehicle production industrial production index electricity consumption motor vehicle sales real exports type hard data hard data hard data hard data hard data hard data hard data transform

50、ation % qoq change % qoqchange % qoqchange % qoq change % qoq change % qoqchange % qoq change pc 1 0.45 0.44 0.18 0.43 0.34 0.27 0.45 weight 0.18 0.17 0.07 0.17 0.13 0.10 0.18 with cai 0.93 0.90 0.37 0.89 0.72 0.56 0.93 basic descriptive statistics number of variables how much of the variance is exp

51、lained by the pc1 r2 in relation to gdp correlation between cai and gdp dw statistics 0.74 0.86 1.87 资料来源：haver、ceic、高盛全球经济、商品和策略研究 菲律宾：菲律宾 cai 指标显示 2011 年下半年实体经济增长势头保持坚挺，进口和零售销 售数据企稳。其中 ip、贸易和销售数据的权重最高、其次是私营住宅建筑领域和到访游客 数量。我们面临的一个问题是，由于菲律宾可用数据欠缺，该指标无法全面反映该国的综 合经济活动。例如，因缺乏实时数据，消费和政府消费等推动经济增长的重要因素没有包

52、含在内。然而，2011 年 cai 指标成功捕捉到了二季度经济增长的显著放缓，因为日本地 震冲击令菲律宾出口和工业生产增长遭受损失。实体经济季环比折年增速稳定在 3.3%左 右，受到了进口增长和国内汽车销售数据部分企稳的支撑。 12 9 0.42 高盛全球经济、商品和策略研究 图表 17：菲律宾：菲律宾 cai vs. gdp 亚洲经济简评 % qoq s.a. ann. 20 real gdp philippines 15cai 10 5 0 -5 -10 资料来源：haver、ceic、高盛全球经济、商品和策略研究 图表 18：菲律宾：菲律宾 cai 成分指标和匹配度 correlatio

53、n variable name real exports net sales index industrial production index real imports real exports: electronics private building construction area vistor arrival motor vehicle sales capacity utilization rate type hard data hard data hard data hard data hard data hard data hard data hard data hard da

54、ta transformation % change % change % change % change % change % change % change % change ratio pc 1 0.43 0.41 0.41 0.41 0.39 0.24 0.22 0.18 0.13 weight 0.15 0.15 0.15 0.14 0.14 0.08 0.08 0.06 0.05 with cai 0.91 0.89 0.88 0.86 0.84 0.48 0.46 0.45 0.21 basic descriptive statistics number of variables

55、 how much of the variance is explained by the pc1 r2 in relation to gdp correlation between cai and gdp r2 in relation to gdp 0.40 0.63 2.27 资料来源：haver、ceic、高盛全球经济、商品和策略研究 香港：香港 cai 指标显示自去年四季度起整体经济加速增长，受到了内需领域的强劲支撑。 香港 cai 指标 pc1 与 gdp 的匹配度为 0.53，总共包括 10 个变量（见图表 19-20）。香 港 cai 指标的优势在于反映了工业调查和贸易数据的情况

56、，这两项数据的权重最高，其次 是集装箱运输和零售销售（我们预计这两项指标能够反映出消费者购买力）。我们的就业 指标直接涵盖了实际就业数据和 pmi 就业成分指数。我们还剔除了 pmi 新订单数据序列， 因为该指标往往是反映实体经济活动的领先指标。cai 指数明确了 2011 年下半年内需行 业坚挺，但外需领域（尤其是货物出口）放缓。这与 gdp 数据一致：gdp 数据显示私人 消费是 2011 年下半年经济增长的主要推动因素，这显示就业市场表现强劲。cai 指标目 前显示实体经济季环比折年增长 2.1%，仍受到内部零售销售和就业增长强劲的推动。 13 0.43 高盛全球经济、商品和策略研究 图

57、表 19：香港：香港 cai vs. gdp 亚洲经济简评 % qoq s.a. ann. 30 25 20 hong kong gdp cai 15 10 5 0 -5 -10 -15 -20 资料来源：haver、ceic、高盛全球经济、商品和策略研究 图表 20：香港：香港 cai 成分指标和匹配度 correlation variable name pmi: headline pmi: output pmi: employment real imports real re exports container throughput real retail sales value regi

58、stered mortgages property sales transaction employment type survey survey survey hard data hard data hard data hard data hard data hard data hard data transformation level level level qoq % change qoq % change qoq % change qoq % change qoq % change qoq % change qoq % change pc 1 0.39 0.37 0.33 0.33

59、0.32 0.27 0.27 0.25 0.17 0.14 weight 0.14 0.13 0.12 0.12 0.11 0.10 0.09 0.09 0.06 0.05 with cai 0.88 0.85 0.75 0.74 0.72 0.62 0.62 0.59 0.40 0.31 basic descriptive statistics number of variables how much of the variance is explained by the pc1 r2 in relation to gdp correlation between cai and gdp dw stat 10 0.53 0.71 2.60 资料来源：haver、ceic、高盛全球经济、商品和策略研究 台湾：台湾 cai 指标证实 2011 年上半年经济活动放缓，但也显示 2011 年下半年增速好 于看上去的水平。台湾 cai 的 pc1 与 gdp 的匹配度为 0.52，总共包括 10 个变量（见图 表 21-22）。我们 cai 指标的优势在于对工业调查和贸易数据的反映，这两项数据所占权 重最高。ip 指数和贸易数据对主分析系统的贡献度最高。ip 与 cai 的关联度为 0.94，而 实际出口与 cai 的关联度为 0.93。我们在 cai 指标中剔除了与该指标关联