周期轮动规律的融会贯通

证券研究报告证券研究报告金工周期轮动规律的融会贯通研究员 源洁莹SACNo.S0570521080001 yuanjieying@SFCNo.研究员 源洁莹SACNo.S0570521080001 yuanjieying@SFCNo.BRR314 +(86)7558236韩晳+(86)105679研究员SACNo.S0570520100006研究员 刘志成SACNo.S0570521110002 +(86)106321李聪+(86)106321研究员SACNo.S0570522100001PhDchenye@+(86)106321研究员SACNo.S0570521110001研究员 林晓明SACNo.S0570516010001 linxiaoming@SFCNo.BPY421 +(86)7558208基于库存周期的去噪、识别与预测体系HP对库存周期绝对位置与相对位置的刻画HP不同周期状态依次转移，资产在周期上下行阶段表现分化滚动外推预测的周期状态定位具备一定参考价值在实际应用中，投资决策无法参考通过全样本数据进行周期状态划分的结投资者自行承担。

分析师名录正文目录经济周期的定位方法：去噪、识别与预测 4经济周期状态转移实证：主要资产在不同周期阶段表现分化 8合成基础大类指标表征全球主要资产、经济指标的走势特征 8流动性指标走势领先，价格序列呈现同步，通胀与财务指标相对滞后 10领先、同步、滞后指标指示周期状态的转移规律 12各资产、行业指数在不同周期状态下收益表现分化 16经济周期的应用：领先、同步、滞后指标的有效性分析 18周期状态的滚动外推预测仍相对有效，可能存在一定滞后 18滚动外推预测的周期划分结果对资产配置有一定参考价值 19库存周期的不同阶段能在大量指标中得到验证 20风险提示 21附录 22图表目录图表1：傅里叶变换原理示意 4图表2：上证指数同比序列傅里叶变换频谱图 4图表3：标普500同比序列傅里叶变换频谱图 4图表4：美林投资时钟 5图表5：股票、债券、商品走势示意 5图表6：普林格六阶段与资产价格走势示意 5图表7：高维系统状态与低维观测变量的关系 6图表8：领先、同步、滞后指标示意图 7图表9：全球主要国家股票同比序列及合成股票同比序列 8图表10：股票同比序列 8图表利率同比序列（单位：%） 8图表12：商品同比序列 9图表13：汇率同比序列 9图表14：CPI同比序列（单位：%） 9图表15：PPI同比序列（单位：%） 9图表16：M1同比序列（单位：%） 9图表17：M2同比序列（单位：%） 9图表18：工业生产指数同比序列 10图表19：零售销售同比序列 10图表20：股指ROE序列 10图表21：股指ProfitMargin序列 10图表22：股票同比序列及42个月高斯滤波 图表23：股票同比序列及三周期滤波 图表24：股票同比序列及HP滤波 图表25：股票同比序列及三周期+HP滤波 图表26：股票、M1、CPI序列42个月高斯滤波 图表27：股票、M1、CPI序列三周期滤波 图表28：股票、M1、CPI序列HP高斯滤波 12图表29：股票、M1、CPI序列三周期+HP滤波 12图表30：领先、同步、滞后指标分类结果 12图表31：HP滤波序列合成领先、同步、滞后代理指标 12图表32：周期六阶段与领先、同步、滞后指标的上下行状态 13图表33：HP滤波序列合成领先、同步、滞后指标下的周期状态转移 13图表34：HP滤波序列刻画的历轮库存周期 14图表35：三周期滤波序列合成领先、同步、滞后代理指标 14图表36：三周期滤波合成领先、同步、滞后指标下的周期状态转移 14图表37：三周期滤波序列刻画的历轮库存周期 14图表38：三周期+HP滤波序列合成领先、同步、滞后代理指标 15图表39：三周期+HP滤波序列合成领先、同步、滞后指标下的周期状态转移 15图表40：三周期+HP滤波序列刻画的历轮库存周期 15图表41：周期六状态下各类资产月收率均值 16图表42：周期六状态下行业指数月收率均值 16图表43：周期六状态下各类资产月胜率 16图表44：周期六状态下行业指数月胜率 16图表45：周期上下行状态下各类资产月收率均值 17图表46：周期上下行状态下各类资产月胜率 17图表47：周期上下行状态下行业指数月收率均值 17图表48：周期上下行状态下行业指数月胜率 17图表49：全样本滤波划分及滚动预测的周期状态转移规律 18图表50：滚动外推预测刻画的历轮库存周期 19图表51：滚动外推预测周期各状态下各类资产月收率均值 19图表52：滚动外推预测周期上下行状态下各类资产月收率均值 19图表53：滚动外推预测周期六状态下行业指数月收率均值 19图表54：滚动外推预测周期上下行状态下行业指数月收率均值 19图表55：滚动外推预测周期各状态下各类资产月收率均值（剔除2020年异常值） 20图表56：滚动外推预测周期上下行状态下各类资产月收率均值（剔除2020年异常值） 20图表57：滚动外推预测周期六状态下行业指数月收率均值（剔除2020年异常值） 20图表58：滚动外推预测周期上下行状态下行业指数月收率均值（剔除2020年异常值） 20图表59：滤波划分周期六状态下各类指标上行比例 21图表60：滚动外推预测周期六状态下各类指标上行比例 21图表61：周期六状态下所有指标上行比例 21图表62：不同周期状态下股票资产月收率均值 22图表63：不同周期状态下债券资产月收率均值 22图表64：不同周期状态下商品资产月收率均值 23图表65：不同周期状态下外汇资产月收率均值 23图表66：不同周期状态下MSCI一级行业指数月收率均值 24图表67：不同周期状态下中信一级行业指数月收率均值 26经济周期的定位方法：去噪、识别与预测主动投资最本质的工作是预测，自上而下的主动投资核心在于对经济规律的研究与识别。长期以来，经济周期被认为是对金融市场有一定解释和预测作用的经济规律，自上而下的主动投资离不开对经济周期的把握。然而金融市场存在庞杂的噪声，定位经济周期的位置对于投资而言显得艰难且重要。华泰金工团队深耕经济周期研究，擅长运用频谱分析技术实现经济周期的定位。傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，侧重分析信号在全局上的规律，能有效把握相对标准的周期信号特征。其优点是稳定性，在频率与相位的刻画上受到的扰动较小，因此主要用于定位周期的绝对位置。但不可否认的是，傅里叶变换缺少一定的灵活性，对于信号受到的不规则冲击适应性较低。图表1：傅里叶变换原理示意资料来源：图表2：上证指数同比序列傅里叶变换频谱图 图表3：标普500同比序列傅里叶变换频图资料来源：， 资料来源：，定位经济周期相对位置的方法包括美林投资时钟、普林格时钟等。对经济周期相对位置的刻画主要基于不同资产、不同指标之间的变化特征，根据特定的相互关系形成周期轮动规律，并依据相对稳定的状态转换实现预测与资产配置。CPI识别经济周期，并在不同现金和债券四类资产。普林格时钟则将经济周期划分为六个阶段，周期六阶段的有序轮动构成股票、债券、商品三类资产的牛熊组合。相较于美林投资时钟，普林格时钟能更好解释各类资产价格走势趋同的场景。图表4：美林投资时钟资料来源：《TheInvestmentClock》（2004年），美林证券，图表5：股票、债券、商品走势示意 图表6：普林格六阶段与资产价格走势示意资料来源：《积极型资产配置指南》，马丁J.普林格，机械工业出版社（2018年1月），

资料来源：《积极型资产配置指南》，马丁J.普林格，机械工业出版社（2018年1月），从经济周期的定位和预测到大类资产的配置，实际上是宏观经济环境到金融资产价值的一种映射关系。美林投资时钟与普林格时钟尝试给出可行的映射关系，对资产配置研究具有重要参考价值。但在实际应用层面，对经济环境的刻画较难通过少量指标来实现。我们认为，所谓的经济环境，是金融经济体的内生状态，具有高维、抽象的特征，无法被央行的逆周期调节手段，无论是宏观经济指标的涨跌，还是金融资产价格的波动，都只是我们观测经济环境的一个视角，但并非经济环境本身。图表7：高维系统状态与低维观测变量的关系资料来源：另一方面，美林投资时钟与普林格时钟对于经济周期的刻画都隐含了重要的前提假设，认为指标具有统一的周期。指标本身的运行相对规律，指标之间的相互关系才能呈现有序的AB42个月，根据这两个指标的上下行以及相互关系变化去定义不同的状态能有效呈现周期状态的依次转移；但C100AC的变化去定义的状态则较难呈现出依次的转移规律。然而，美林投资时钟与普林格时钟都没有对经济周期进行明确的定义，也没有解释试图刻画的是什么周期。尽管经济环境本身是复杂、高维的，经济周期的统一规律也较难被严格论证。但我们认为，无论是做经济环境判断还是金融投资，最核心的周期判断是关于库存周期的定位。识别与预测体系。库存周期是被广泛观测和讨论的经济周期，实证表明，一系列大类资产及宏观指标都能反映库存周期的变化规律。理论上来说，在库存周期的运行过程中，不同指标的变化不是完全同步的，指标之间存在领先滞后关系。借助不同指标的状态以及指标之间的领先滞后关系有望实现对库存周期的定位。图表8：领先、同步、滞后指标示意图资料来源：周期六个阶段的依次转移是理论上的示意性规律。真实的库存周期可能并不标准，也可能噪音很大，因此会造成状态转移的不规则。若库存周期本身不标准，客观的偏离是无法通过技术手段进行修正的。但处理噪音使得规律本身更为显著对于周期的识别与预测是有必要的。后文中，我们探索基于库存周期的去噪、识别与预测体系。在去噪层面，我们借助三周期HP理指标。在周期的识别层面，我们根据三类指标的走势变化定位库存周期状态，并考察周期状态的转移规律，从后验的角度观察周期轮动规律是否稳定，以及各状态下资产与指标的表现是否呈现分化。在周期的预测层面，我们考虑实际应用过程中对周期状态进行每月滚动外推，建立周期状态与指标表现的映射关系。经济周期状态转移实证：主要资产在不同周期阶段表现分化合成基础大类指标表征全球主要资产、经济指标的走势特征库存周期的变化在多数资产价格和经济指标的走势上都留下了痕迹，以同比的视角观察指标的变化能相对清晰观察到3-4年的周期波动。面对大量的指标与复杂的噪声，选取哪些指标、以什么样的形式刻画库存周期是研究的起点。以股票市场为例，中国、美国、日本、德国股票同比序列走势相对同步，考虑合成全球股票序列是有代表性且科学可行的。以波动率倒数加权的方法对各个底层序列进行合成，尽与各底层序列的相似度仍然较高，但波动率有所减小，能有效表征全球股票市场的变化。图表9：全球主要国家股票同比序列及合成股票同比序列标普500标普500德国DAX日经225上证指数股票100%50%0%-50%-100%1月月7月4月1月月7月4月1月月7月4月1月月7月4月1月月月4月1月月7月4月1月月月4月1月月7月4月1月月7月4月1月月资料来源：，Bloomberg，ROEProfitMargin进行合成，序列如下图表所示。可以看出，合成序列的走势均存在一定的周期波动，能在一定程度上反映库存周期的特征。但受到噪声的干扰，合成序列的周期稳定性不足，仍需进行去噪处理。图表10：股票同比序列 图表11：利率同比序列（单位：%）60%40%20%0%-20%-40%-60%

0.0(0.2)(0.4)1月1月5月月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月月月月月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月资料来源：，Bloomberg， 资料来源：，Bloomberg，60%40%20%0%-20%-40%-60%-80%6.05.04.03.02.01.00.0(1.0)(2.0)60%40%20%0%-20%-40%-60%-80%6.05.04.03.02.01.00.0(1.0)(2.0)20.018.016.014.012.010.08.06.04.02.00.0资料来源：Wind，Bloomberg，华泰研究5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月

1月资料来源：Wind，Bloomberg，华泰研究图表16M1资料来源：Wind，Bloomberg，华泰研究图表16M1同比序列（单位：%）9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月

1月金工研究图表12资料来源：Wind，Bloomberg，华泰研究图表14CPI同比序列（单位：金工研究图表12资料来源：Wind，Bloomberg，华泰研究图表14CPI同比序列（单位：%）月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月月20%15%10%5%0%-5%-10%-15%-20%-25%-30%15.010.05.00.014.012.010.08.020%15%10%5%0%-5%-10%-15%-20%-25%-30%15.010.05.00.014.012.010.08.06.04.02.00.0资料来源：Wind，Bloomberg，华泰研究5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月

1月资料来源：Wind，Bloomberg，华泰研究图表17M2资料来源：Wind，Bloomberg，华泰研究图表17M2同比序列（单位：%）月4月9月2月7月月5月月3月8月1月6月月4月9月2月7月月5月

1月图表13资料来源：Wind，Bloomberg，华泰研究图表15PPI同比序列（单位：%图表13资料来源：Wind，Bloomberg，华泰研究图表15PPI同比序列（单位：%）(5.0)(10.0)9月1月月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月99图表18：工业生产指数同比序列 图表19：零售销售同比序列-5%1月5月9月1月5月9月1月5月月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月月

3500%3000%2500%2000%1500%1000%1月7月1月7月1月7月1月7月1月7月1月7月月7月1月7月1月月1月资料来源：，Bloomberg， 资料来源：，Bloomberg，图表20：股指ROE序列 图表21：股指ProfitMargin序列20.018.016.014.012.010.08.06.04.02.01月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月

10.09.08.07.06.05.04.03.02.01.01月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月5月9月1月资料来源：，Bloomberg， 资料来源：，Bloomberg，流动性指标走势领先，价格序列呈现同步，通胀与财务指标相对滞后HPHP滤HP则更为灵活。以股票市场为例，下述图表呈现不同去噪方式处理后的序列。42个月高斯滤波最为直接刻画序列的短周期特征，能有效捕捉历史上多次较大幅度的波动，滤波后的序列呈现较强的42个月、100个月、200个月的42三周期+HP滤波把两种滤波结果进行叠加，兼顾稳定性与灵活性，实现平滑效果的同时把握序列的周期特征。图表22：股票同比序列及42个月高斯滤波 图表23：股票同比序列及三周期滤波股票同比 42个月高斯滤波（右）

股票同比 三周期滤波（右）60%40%20%0%-20%-40%-60%1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月

2.5%2.0%1.5%1.0%0.5%0.0%-0.5%-1.0%-1.5%-2.0%-2.5%

60%40%20%0%-20%-40%-60%1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月

40%30%20%10%0%-10%-20%-30%资料来源：，Bloomberg，预测 资料来源：，Bloomberg，预测图表24：股票同比序列及HP滤波 图表25：股票同比序列及三周期+HP滤波股票同比 HP滤波 股票同比 三周期+HP滤波60%40%20%0%-20%-40%-60%1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月

60%40%20%0%-20%-40%-60%1995年1月月1995年1月月1月1月1月1月2007年1月月1月1月1月1月1月月1月资料来源：，Bloomberg， 资料来源：，Bloomberg，M1、CPI序列为例，42个月高斯滤波、三周期滤波、HP滤波、三周期+HP滤波的结果如下图42滤波序列的规则性相对较弱。综合不同滤波结果可以判断，M1相对股票较为领先，CPI相对股票较为滞后。图表26：股票、M1、CPI序列42个月高滤波 图表27：股票、M1、CPI序列三周期滤波股票 M1（右） CPI（右

（%） 股票 M1（右） CPI（右

（%）2.5%2.0%1.5%1.0%0.5%0.0%-0.5%-1.0%-1.5%-2.0%1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月

00.050.00(0.05)(0.10)(0.15)(0.20)

40% 1230% 1020%810%60%4-10%-20% 21月1月1月1月20011月1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月资料来源：，Bloomberg， 资料来源：，Bloomberg，图表28：股票、M1、CPI序列HP高斯滤波 图表29：股票、M1、CPI序列三周期+HP滤波40%30%20%10%0%-10%-20%-30%-40%-50%1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月月月1月1月

股票 M1（右） CPI（右）

1614121086420(2)

30%20%10%0%-10%-20%-30%-40%

股票 M1（右） CPI（右

（%1月1月1月1月月1月1月1月1月1月1月1月1月1月资料来源：，Bloomberg， 资料来源：，Bloomberg，对所有大类指标两两之间的领先滞后关系进行分析，可以大致划分领先、同步、滞后三类指标，其中相位相对接近、区分度不高的指标归为一类。领先指标包括M1、M2、利率、CPI、PPI、股指ProfitMargin图表30：领先、同步、滞后指标分类结果领先指标 同步指标 滞后指标M1 股票 CPIM2 商品 PPI利率 工业生产 股指ROE汇率 零售销售 股指ProfitMargin资料来源：，Bloomberg，领先、同步、滞后指标指示周期状态的转移规律基于各个大类指标的滤波结果进一步合成领先、同步、滞后的代理指标，合成前先对各滤HPHP自身的朴素规律。HP的领先滞后关系，进一步印证了指标构建的合理性。此外，指标呈现相对规律的周期性波动，能够从数据本身出发，在没有先验信息的条件下实现对周期的刻画。图表31：HP滤波序列合成领先、同步、滞后代理指标领先 同步 滞后300%200%100%0%-100%-200%-300%1月1月1月1月1月1月1月1月月1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月月1月1月1月1月1月1月1月1月资料来源：，Bloomberg，根据领先、同步、滞后指标的上下行状态构建周期六阶段的映射。以同步指标为基准，同1-34-6图表32：周期六阶段与领先、同步、滞后指标的上下行状态周期状态领先指标同步指标滞后指标状态1上行上行下行状态2上行上行上行状态3下行上行上行状态4下行下行上行状态5下行下行下行状态6上行下行下行资料来源：华泰研究根据领先、同步、滞后指标的上下行状态得到周期状态转移规律如下图表所示，其中不满足状态1-6特征的月份设定为延续上月的周期阶段。举例而言，实际数据统计中可能出现领先指标下行、同步指标上行、滞后指标下行的情况，此时三者的上下行关系相对混乱，无法给出清晰的周期状态判断，因此判定当下的状态与上月一致。从状态转移结果来看，每轮周期均大致按照状态1-6依次转移，但每个状态的持续时长不一致。同时，受到噪声干扰的情况下，周期转移的规律可能不稳定，比如会出现从状态3退回状态2的情形。HP43.5转移规律为后续的改进和调整奠定了基础。图表33：HP滤波序列合成领先、同步、滞后指标下的周期状态转移76543212月月月8月6月4月2月月月8月6月4月2月月月8月6月4月月月月8月6月4月2月月月8月6月4月2月月月8月6月资料来源：，Bloomberg，图表34：HP滤波序列刻画的历轮库存周期起点终点长度（月）-1998/7/31不完整1998/8/312001/11/30402001/12/312005/9/30462005/10/312009/3/31422009/4/302012/7/31402012/8/312016/2/29432016/3/312020/4/30502020/5/29平均值-不完整资料来源：Wind，Bloomberg，42个月、100个月、200个月周期规律进行合成，先验认为这三个周期能较大程度解释指标的走势变化。三周期滤波序列合成的领先、同步、滞后指标走势较为一致，且领先滞后关系稳定。因此基于三周期滤波合成指标的周期状态转移呈现较强1-6的长度基本一致。图表35：三周期滤波序列合成领先、同步滞后代理指标 图表36：三周期滤波合成领先、同步、滞指标下的周期状态转移-100%1995年1995年1月

领先 同步 滞后 76543211999年1月1月11999年1月1月1月1月2007年1月2009年1月2011年1月2013年1月1月1月1月2021年1月2023年1月1月4月7月月1月4月7月月1月4月7月月1月4月7月月1月4月7月月1月4月7月资料来源：，Bloomberg， 资料来源：，Bloomberg，图表37：三周期滤波序列刻画的历轮库存周期起点终点长度（月）1995/2/281998/9/30441998/10/302002/1/31402002/2/282005/9/30442005/10/312009/3/31422009/4/302012/6/29392012/7/312016/3/31452016/4/292019/6/28392019/7/312023/4/2846平均值42.375资料来源：Wind，Bloomberg，HP现相互补充，更具备实用性。从下图可以看出，由滤波叠加序列合成的领先、同步、滞后指标规律性相对明确，能有效刻画周期特征的同时也反映了原始序列的波动，甚至真实呈现了部分噪声所造成的干扰。图表38：三周期+HP滤波序列合成领先、同步、滞后代理指标领先 同步 滞后300%200%100%0%-100%-200%-300%1月1月1月1月1月1月1月1月月1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月1月月1月1月1月1月1月1月1月1月资料来源：，Bloomberg，从不同的周期状态转移结果来看，基于三周期滤波的效果是最为标准的，但先验信息占据HPHP相叠加滤波的结果则兼具两者的优势，能在一定程度上借助周期的先验信息对噪声进行修正，从而在相对灵活刻画周期状态的基础上避免短期噪声所造成的偏离，是更为理想的周期状态划分方法。图表39：三周期+HP滤波序列合成领先、同步、滞后指标下的周期状态转移76543211月月7月4月1月月7月4月1月月月4月1月月7月4月1月月7月4月1月月7月4月1月月7月4月1月月7月4月1月月7月4月1月月资料来源：Wind，Bloomberg，图表40：三周期+HP滤波序列刻画的历轮库存周期起点终点长度（月）1995/2/281998/8/31431998/9/302001/11/30392001/12/312005/6/30432005/7/292009/3/31452009/4/302012/7/31402012/8/312016/3/31442016/4/292020/2/28472020/3/31平均值-不完整资料来源：Wind，Bloomberg，各资产、行业指数在不同周期状态下收益表现分化根据周期状态转移规律实现对周期的刻画后，统计各个周期状态下各资产、各行业指数的HPHP滤波叠加，详细统计结果见附录。HP1-34-61-34-6MSCI行业指数与中信一级行业指数的规律与股票资产较为一致。图表41：周期六状态下各类资产月收率均值股票 债券 商品 外汇状态11.73%0.04%1.20%-0.12%状态21.78%-0.02%0.77%-0.30%状态30.96%0.19%1.67%0.07%状态4-0.10%0.25%0.89%0.21%状态5-0.05%0.38%-2.02%0.80%状态6-0.79%0.45%-1.42%-0.01%资料来源：，Bloomberg，图表42：周期六状态下行业指数月收率均值MSCI发达市场一级行业指数MSCI新兴市场一级行业指数 中信一级行业指数状态11.56%2.62%2.32%状态21.27%1.91%3.66%状态30.89%0.90%0.54%状态40.38%-0.19%0.06%状态5-0.43%-1.12%0.53%状态6-0.43%-1.25%-0.48%资料来源：，Bloomberg，统计各资产和各行业指数在不同周期状态下的月度正收益概率，整体结论与月收益率均值1-34-6胜率领先。月胜率的统计是对月均收益率统计结果的补充，股债资产在各个状态下的月胜率均50%，说明样本内存在长期上行趋势，可以进一步解释月均收益率在周期不同状态下涨跌不对称的结果。图表43

股票 债券 商品 外汇状态164.55%58.11%56.34%47.39%状态265.23%54.57%51.56%42.58%状态359.85%66.67%59.09%52.27%状态453.77%62.00%54.79%51.03%状态553.97%67.46%36.90%61.11%状态650.00%66.89%43.92%56.08%资料来源：，Bloomberg，图表44：周期六状态下行业指数月胜率月平均收益 MSCI发达市场一级行业指数MSCI新兴市场一级行业指数 中信一级行业指数12345668.06%63.28%63.03%58.36%50.63%49.73%67.61%65.16%63.64%51.10%46.51%43.24%60.58%66.34%50.21%48.72%52.67%44.24%资料来源：，Bloomberg，6够显著，这一统计结果在一定程度上是符合直觉的。在周期上行过程中，上行的前、中、图表45：周期上下行状态下各类资产月收率均值股票 债券 商品 外汇1-34-6-0.12%0.34%1.21%-0.85%0.07%0.36%1.49%-0.31%资料来源：，Bloomberg，图表46：周期上下行状态下各类资产月胜率股票 债券 商品 外汇1-34-647.41%56.07%55.67%45.21%59.79%65.45%63.21%52.58%资料来源：，Bloomberg，图表47：周期上下行状态下行业指数月收率均值MSCI发达市场一级行业指数MSCI新兴市场一级行业指数 中信一级行业指数状态1-31.24%1.81%2.17%状态4-6 -0.85%0.04%资料来源：Wind，Bloomberg，图表48：周期上下行状态下行业指数月胜率MSCIMSCI新兴市场一级行业指数中信一级行业指数状态1-364.79%65.47%59.05%状态4-6 46.95%48.55%资料来源：Wind，Bloomberg，华泰研究经济周期的应用：领先、同步、滞后指标的有效性分析周期状态的滚动外推预测仍相对有效，可能存在一定滞后在实际应用中，投资决策无法参考通过全样本数据进行周期状态划分的结果，只能按月滚HP同步、滞后指标并划分周期状态转移的结果。实证表明，周期状态转移规律较为稳定，且不同资产、行业指数在不同的周期状态下收益表现分化。在本章节中，按照同样的流程，我们对按月滚动外推预测的结果进行分析。10HP领先、同步、滞后指标并考察最新一期的上下行状态，进一步根据指标的上下行确定对应的周期状态，即为下月的周期预测结果。20202120203-7820203指标的局部扰动对外推预测的结果有一定影响，但全局滤波具有较高稳定性，可以有效修正周期的局部偏离，2020。此外，滚动预测结果中周期六个状态的持续时长分布相对不均匀，在一些周期过程中可能缺少特定阶段。对于1995年，滚动预测的结果与全样本滤波划分的结果有较大差别，可能的原因在于1995年的滚动预测需要用到1985-1995年的数据，早期数据缺失较多且数据质量稍差，导致滚动外推结果准确度不高。图表49：全样本滤波划分及滚动预测的周期状态转移规律滤波划分 滚动预测76543211月月月7月5月3月1月月9月7月5月3月1月月9月7月5月3月1月月9月7月5月3月1月月9月7月5月3月1月月9月7月5月资料来源：，Bloomberg，图表50：滚动外推预测刻画的历轮库存周期起点终点长度（月）-1999/5/31不完整1999/6/302002/3/29342002/4/302006/1/31462006/2/282009/8/31432009/9/302012/10/31382012/11/302016/5/31432016/6/302019/9/30402019/10/31平均值-不完整40.667资料来源：Wind，Bloomberg，滚动外推预测的周期划分结果对资产配置有一定参考价值在滚动预测的周期各状态下，统计各类资产和行业指数的收益表现如下图表所示。进攻和防御属性的资产在周期上下行阶段的收益仍然呈现分化，说明滚动预测的周期划分结果具有一定的参考价值。如前文分析，滚动预测的周期状态划分结果相较全样本滤波划分的结果略为滞后，因此周期上下行阶段对于资产收益表现的区分度变弱。同时划分结果的稳定MSCI6的平均收益在一定程度上违背了直觉。图表51：滚动外推预测周期各状态下各类资产月收率均值股票 债券 商品 外汇状态10.42%0.10%0.19%-0.06%状态21.20%0.25%0.65%0.05%状态31.15%-0.01%1.85%-0.56%状态40.50%0.29%-0.01%0.46%状态50.61%0.31%-0.54%0.29%状态60.30%0.09%0.72%-0.09%资料来源：，Bloomberg，图表52：滚动外推预测周期上下行状态下各类资产月收率均值股票 债券 商品 外汇状态1-30.92%0.11%0.89%-0.19%状态4-60.47%0.23%0.06%0.22%资料来源：，Bloomberg，图表53：滚动外推预测周期六状态下行业指数月收率均值MSCI发达市场一级行业指数MSCI新兴市场一级行业指数 中信一级行业指数状态10.10%0.10%2.05%状态20.86%1.20%1.54%状态31.34%1.62%1.64%状态40.35%0.04%1.07%状态50.45%0.07%0.72%状态61.22%2.23%-0.12%资料来源：Wind，Bloomberg，华泰研究图表54：滚动外推预测周期上下行状态下行业指数月收率均值MSCI发达市场一级行业指数MSCI新兴市场一级行业指数中信一级行业指数状态1-30.77%0.97%1.74%状态4-6 0.67% 0.78% 0.56%资料来源：，Bloomberg，202066的月均收益可能超预20203-7的周期结果更为接近，资产在不同周期阶段的分化效果也更明显。需要指出，实际应用过程中，事前对异常值进行剔除或修正的难度较大。从事后来看，滚动外推预测的结果若更接近全样本滤波划分的周期状态，那预测的准确度大概率更高，对资产配置的指导价值也更大。图表55：滚动外推预测周期各状态下各类资产月收率均值（剔除2020年异常值）股票 债券 商品 外汇状态10.42%0.10%0.19%-0.06%状态21.20%0.25%0.65%0.05%状态31.15%-0.01%1.85%-0.56%状态40.50%0.29%-0.01%0.46%状态50.61%0.31%-0.54%0.29%状态6-0.59%0.13%0.07%0.11%资料来源：，Bloomberg，图表56：滚动外推预测周期上下行状态下各类资产月收率均值（剔除2020年异常值）股票 债券 商品 外汇状态1-30.92%0.11%0.89%-0.19%状态4-60.18%0.24%-0.16%0.29%资料来源：，Bloomberg，图表57：滚动外推预测周期六状态下行业指数月收率均值（剔除2020年异常值）MSCI发达市场一级行业指数MSCI新兴市场一级行业指数 中信一级行业指数状态10.10%0.10%2.05%状态20.86%1.20%1.54%状态31.34%1.62%1.64%状态40.35%0.04%1.07%状态50.45%0.07%0.72%状态60.46%1.65%-3.30%资料来源：，Bloomberg，图表58：滚动外推预测周期上下行状态下行业指数月收率均值（剔除2020年异常值）MSCI发达市场一级行业指数MSCI新兴市场一级行业指数 中信一级行业指数状态1-3 0.77% 0.97% 1.74%状态4-6 0.42% 0.59% -0.50%资料来源：，Bloomberg，库存周期的不同阶段能在大量指标中得到验证股票、债券、商品、外汇在周期不同状态下收益表现分化，原因在于库存周期驱动了资产价格的运行。事实上，库存周期在大量资产价格和宏观指标上都有明显痕迹。统计全球主MSCICPI及分项、PPIPMI及分项、服务PMI630项数据，考察不同周期状态下各类指标呈现上行的比例，如下图表所示。4-6中的上行比1-31-34-6，表明周期上下行阶段各类指标分化程度较为显著。特别地，不同指标在不同周期状态中上行比例的变化呈现出一定领先滞后关系，进一步印证了前文所构建的领先、同步、滞后指标的合理性。比如，股指财务指标滞后于股指、行业指数财务指标滞后于行业指数，货币供应领先于股指，CPIPPI滞后于股指等等。根据指标上行比例观察到的领先滞后规律与前文根据滤波走势变化得到的领先滞后规律一致，说明库存周期的刻画可以有多个不同视角，且不同角度之间能相互佐证。图表59：滤波划分周期六状态下各类指标上行比例股指 利率 商品 汇率行业指数股指财务状态1状态166.42%48.55% 46.93%67.84%41.81%46.31%53.07%46.36%52.78%53.58%55.97%49.12%54.11%状态266.93%55.99%51.97%42.88%64.22%49.16% 50.19%55.82%55.14%52.95%52.66%46.48%51.88% 状态360.61%47.19%56.95%49.49%60.30%53.67% 54.31%58.45%68.65%50.52% 39.02%47.87%57.41%状态452.82%47.74%54.31%50.84%54.04%51.26%48.08%59.72%66.39%47.07%48.62%42.64%47.48%51.51%状态549.12%39.10%38.23%61.55%48.57%41.55%42.43%57.85%47.09%45.42%43.76%42.66%44.40%55.26%状态649.10%38.10%42.79%57.66%46.49%36.42%40.48%53.15%32.69%43.84%42.65%52.03%43.47%

行业指数财务指标

CPI PPI制造业PMI服务业PMI货币供应工业生产零售消费资料来源：，Bloomberg，图表60：滚动外推预测周期六状态下各类指标上行比例股指 利率 商品 汇率行业指数股指财务状态1状态157.20%48.44%51.42% 49.18%55.56%44.09%46.95%55.08%55.46%52.77%48.40%49.31%51.62%55.51%状态264.39%50.57%50.55% 49.49%61.70%51.20%52.38%55.32%62.92%51.45%53.38%45.45%48.65%61.24%状态362.25%54.68% 42.17%63.08%54.64%54.80%57.74%69.08%52.20%49.32%44.23%47.53%52.19%状态455.08%43.99%49.70%54.43%55.25%49.66%46.60%57.85%58.66%44.72%49.27%46.54%48.74% 状态556.10%42.85% 54.47%55.13%42.58%42.12%57.52%45.10%45.71%44.74%44.76%45.51%52.79%状态657.81%43.94%52.08% 50.35%61.88%37.25%45.21%53.47% 36.41%51.77%55.06% 44.70%

行业指数财务指标

CPI PPI制造业PMI服务业PMI货币供应工业生产零售消费资料来源：，Bloomberg，对超过630项指标进行合并统计，其中汇率指标计算下行数量，得到如下图表。大量指标的统计结果表明，周期上下行阶段各指标表现分化，全样本滤波划分周期以及滚动外推预测周期均能实现对库存周期的有效刻画。从实用性的角度而言，对库存周期上下行阶段的刻画可能比对六状态的具体划分更为有效。图表61

滤波划分 滚动预测状态149.08%49.31%状态253.20%52.85%状态353.61%55.08%状态451.18%50.29%状态545.59%47.03%状态642.64%45.33%资料来源：，Bloomberg，总结来看，我们认为对库存周期的刻画没有标准答案，不同资产、不同指标、不同视角都识别与预测体系，希望更准确定位库存周期并实现更有效的预测。从一系列资产和指标出发，我们构建领先、同步、滞后三类代理指标，根据指标的走势变化映射到不同的周期状态，观察到相对稳定且合理的状态转移规律。进一步，我们发现各状态下资产与指标的表现呈现分化，而后利用更大量的资产和指标进行验证，借助多指标、多视角综合判断实现对于库存周期更立体的刻画。风险提示研究观点基于历史规律总结，历史规律可能失效；市场的短期波动与政策可能会干扰对经济周期的判断；市场可能会出现超预期波动。资产配置策略无法保证未来获得预期收益，对依据或使用该规律所造成的后果由投资者自行承担。附录图表62：不同周期状态下股票资产月收率均值状态 资产 三周期滤波 HP滤波 三周期+HP滤波 滚动预测1 5001.27%1.41%1.64%0.40%1 0.80%1.32%1.37%-0.40%1 2251.49%1.77%2.36%0.89%1 上证指数1.74%3.10%1.55%0.80%2 5001.59%1.59%1.45%0.74%2 2.19%2.17%1.96%1.89%2 2251.83%2.03%1.68%-0.08%2 上证指数0.79%1.80%2.03%2.23%3 5001.94%1.07%1.03%1.60%3 2.23%1.08%1.31%1.13%3 2250.59%0.58%0.27%1.19%3 上证指数2.63%0.60%1.22%0.67%4 5000.23%0.84%0.32%0.46%4 0.12%0.68%-0.04%0.70%4 225-0.83%-0.65%-0.98%-0.41%4 上证指数0.98%-0.51%0.28%1.27%5 500-0.31%-0.22%-0.14%0.60%5 -0.31%-0.09%0.38%0.91%5 225-1.00%-0.54%-0.49%0.33%5 上证指数-1.99%0.92%0.08%0.58%6 500-0.11%-0.30%-0.13%1.49%6 0.17%-0.72%-0.42%0.63%6 225-0.46%-1.39%-1.19%0.18%6 上证指数0.62%-1.48%-1.42%-1.09%资料来源：Wind，Bloomberg，华泰研究图表63：不同周期状态下债券资产月收率均值状态 资产 三周期滤波 HP滤波三周期+HP滤波 滚动预测1 10年期国债期货0.20%0.06%0.21%0.12%1 10年期国债期货0.04% 0.04%-0.04%0.01%1 10年期国债期货0.03%0.10%0.00%0.17%1 10年期国债期货0.05%0.02%-0.02%0.10%2 10年期国债期货0.10%-0.01%0.00%0.30%2 10年期国债期货0.15%0.05%0.10%0.21%2 10年期国债期货-0.01%-0.21%-0.09%0.35%2 10年期国债期货0.10%-0.12%-0.08%0.16%3 10年期国债期货0.00%0.18%-0.15% -0.17%3 10年期国债期货-0.02%0.18%0.13%-0.06%3 10年期国债期货0.10%0.20%0.34%0.11%3 10年期国债期货0.07%0.33%0.45%0.10%4 10年期国债期货0.26% 0.28%0.31% 4 10年期国债期货0.21%0.09%0.18%0.25%4 10年期国债期货0.45%0.28%0.27%0.22%4 10年期国债期货0.44%0.16%0.24%0.42%5 10年期国债期货0.38%0.45%0.54%0.41%5 10年期国债期货0.18%0.28%0.25%0.19%5 10年期国债期货-0.05%0.36%0.33%0.28%5 10年期国债期货0.07%0.53%0.40%0.35%6 10年期国债期货0.49% 0.47%0.39%0.15%6 10年期国债期货0.22% 0.18%0.21%0.16%6 10年期国债期货0.80%0.64%0.58%-0.01%6 10年期国债期货0.67%0.51%0.60%0.05%资料来源：，Bloomberg，图表64：不同周期状态下商品资产月收率均值状态 资产 三周期滤波 HP滤波三周期+HP滤波 滚动预测1 1 1 1 0.12%-0.02%0.19% -0.06%0.43%-0.38%1.50%1.38%-0.48%-0.27%0.77%1.32%1.45%2.48%1.98%1.07%2 2 2 2 0.54%0.69% 0.37%-0.36%1.63%1.61%0.85%1.41%0.41%0.46%0.12%0.62%1.09%1.70% 1.75%0.91%3 3 3 3 1.91%0.72%2.14%1.14%2.64%4.22%2.96% 3.01%0.49%0.42%0.74%1.06%1.75%0.52% 0.86%2.18%4 4 4 4 -0.29%0.72%0.40% 0.10%0.90%2.22% 2.30%0.27%0.21%0.33% 0.39%-0.16%-0.25%-0.38%0.77%0.48%5 5 5 5 -0.82%-1.64% -1.57%-0.32%-1.21%-3.14%-3.47%-1.27%-0.51%-0.14% -0.42%0.36%-1.53%-2.44% -2.64%-0.94%6 6 6 6 -0.97%-0.57%-0.44%-0.43%-3.57%-5.29%-4.20%0.84%1.23%0.17% 0.22%1.68%-1.17%-1.62%-1.25%0.77%资料来源：，Bloomberg，图表65：不同周期状态下外汇资产月收率均值状态 资产 三周期滤波 HP滤波 三周期+HP滤波 滚动预测1 美元指数-0.25%-0.74%-0.29%-0.20%1 美元兑欧元-0.28%-0.88%-0.31%-0.38%1 美元兑日元-0.10%-0.11%0.19%0.35%1 美元兑英镑-0.11%-0.70%-0.05%-0.01%2 美元指数-0.21%-0.12%-0.35%0.18%2 美元兑欧元-0.16%-0.03%-0.45%0.39%2 美元兑日元0.08%-0.26%0.04%-0.31%2 美元兑英镑-0.29%-0.12%-0.45%-0.04%3 美元指数-0.18%-0.14%0.20%-0.62%3 美元兑欧元-0.14%-0.15%0.36%-0.69%3 美元兑日元-0.09%0.40%-0.08%-0.37%3 美元兑英镑-0.60%-0.13%-0.22%-0.56%4 美元指数0.45%0.27%0.23%0.46%4 美元兑欧元0.52%0.32%0.28%0.35%4 美元兑日元0.30%0.04%0.11%0.66%4 美元兑英镑0.41%0.31%0.23%0.38%5 美元指数0.45%0.77%0.84%0.25%5 美元兑欧元0.45%0.81%0.88%0.31%5 美元兑日元0.49%0.71%0.69%0.29%5 美元兑英镑0.37%0.63%0.80%0.30%6 美元指数0.12%0.17%-0.09%-0.10%6 美元兑欧元-0.01%0.11%-0.21%0.02%6 美元兑日元0.29%0.02%0.13%-0.28%6 美元兑英镑0.76%0.51%0.14%0.02%资料来源：，Bloomberg，图表66：不同周期状态下MSCI一级行业指数月收率均值状态 资产 三周期滤波 HP滤波三周期+HP滤波 滚动预测1 MSCI发达/I0.39% 0.40%1.34%-0.33%1 MSCI发达/I1.33%1.83%2.17%0.17%1 MSCI发达/工业1.02%1.82%1.76%0.38%1 MSCI发达/非日常消费品1.25%1.84%1.95%0.36%1 MSCI发达/日常消费品0.86%1.37%1.35%0.03%1 MSCI发达/医疗保健0.99%0.89%1.42%0.30%1 MSCI发达/金融1.53%1.87%2.00%0.30%1 MSCI发达/信息科技1.91%1.52%1.91%0.22%1 MSCI发达/I0.72% 0.68%0.91%0.12%1 MSCI发达/I0.21%1.05%0.75%-0.54%1 MSCI新兴/I1.71% 1.57%3.02%-0.27%1 MSCI新兴/I1.72%2.84%2.98%0.67%1 MSCI新兴/工业1.21%2.43%2.13%-0.02%1 MSCI新兴/非日常消费品2.33%3.22%3.51%0.05%1 MSCI新兴/日常消费品1.40%2.18%2.43%0.00%1 MSCI新兴/医疗保健1.73% 1.83%2.31%0.67%1 MSCI新兴/金融1.72%2.42%2.80%-0.04%1 MSCI新兴/信息科技2.63% 2.53%3.17%0.71%1 MSCI新兴/I0.97%1.38%2.04%-0.19%1 MSCI新兴/I0.69%1.33%1.79%-0.56%2 MSCI发达/I0.44%2.14%0.78%0.37%2 MSCI发达/I1.33%2.15%1.49%0.64%2 MSCI发达/工业1.94% 1.88%1.69%1.06%2 MSCI发达/非日常消费品2.32%1.66%1.83%0.63%2 MSCI发达/日常消费品0.51% 0.61%0.51%0.62%2 MSCI发达/医疗保健0.97% 0.97%0.84%0.95%2 MSCI发达/金融1.27%1.60%1.26%0.94%2 MSCI发达/信息科技2.70% 2.56%2.64%1.62%2 MSCI发达/I1.56%1.36%1.26%0.62%2 MSCI发达/I0.68%0.47%0.42%1.13%2 MSCI新兴/I1.68%3.19%1.81%0.97%2 MSCI新兴/I1.67%3.30%2.17%0.92%2 MSCI新兴/工业1.45%2.65%1.83%0.53%2 MSCI新兴/非日常消费品2.70%3.20%2.47%1.80%2 MSCI新兴/日常消费品1.57% 1.71%1.33%0.90%2 MSCI新兴/医疗保健1.88%2.54%2.02%1.37%2 MSCI新兴/金融1.80%2.29%1.45%1.35%2 MSCI新兴/信息科技3.14%3.78%2.52%1.84%2 MSCI新兴/I2.40% 2.35%1.98%1.36%2 MSCI新兴/I1.32%2.22%1.51%1.00%3 MSCI发达/I2.81%1.14%1.83%2.13%3 MSCI发达/I1.87%0.69%0.74%1.41%3 MSCI发达/工业1.93%0.81%0.91%1.68%3 MSCI发达/非日常消费品1.55%1.03%0.88%1.69%3 MSCI发达/日常消费品1.04%0.37%0.30%0.59%3 MSCI发达/医疗保健1.55%0.65%0.68%0.98%3 MSCI发达/金融1.78%0.73%0.86%1.24%3 MSCI发达/信息科技2.39%2.11%1.42%2.00%3 MSCI发达/I1.24% 1.06%0.88%0.94%3 MSCI发达/I1.26%0.55%0.45%0.74%3 MSCI新兴/I1.85% 1.83%1.07%3.22%3 MSCI新兴/I1.40%0.77%0.69%1.53%3 MSCI新兴/工业1.55%0.71%0.82%1.79%3 MSCI新兴/非日常消费品1.42%1.04%0.92%1.51%3 MSCI新兴/日常消费品0.48%1.00%0.57%1.19%3 MSCI新兴/医疗保健1.54% 1.54%1.48%1.89%3 MSCI新兴/金融0.88%1.72%1.08%1.48%状态 资产 三周期滤波 HP滤波三周期+HP滤波 滚动预测3 MSCI新兴/信息科技3 MSCI新兴/3 MSCI新兴/0.96%1.07%1.25%1.67%1.49%1.34%1.18%0.72%0.72%0.12%0.32%1.70%4 MSCI发达/I0.79%2.40%1.88%1.29%4 MSCI发达/I-0.18%0.72%0.43%0.27%4 MSCI发达/工业-0.14%0.55%0.08%-0.19%4 MSCI发达/非日常消费品-0.28%0.12%-0.42%-0.06%4 MSCI发达/日常消费品0.67% 0.84%0.76%0.66%4 MSCI发达/医疗保健0.71%1.34%0.98%1.01%4 MSCI发达/金融-0.31%0.54%-0.05%-0.07%4 MSCI发达/信息科技-0.16%0.86%0.12%0.38%4 MSCI发达/I-0.72%-0.44%-0.69%-0.33%4 MSCI发达/I0.36%0.78%0.69%0.59%4 MSCI新兴/I0.53%1.00%0.74%-0.49%4 MSCI新兴/I-0.27% 0.05%0.02%-0.16%4 MSCI新兴/工业-0.45% -0.40%-0.48%-0.36%4 MSCI新兴/非日常消费品-1.33%-0.40%-1.28%-0.60%4 MSCI新兴/日常消费品0.41% 0.34%0.06%0.53%4 MSCI新兴/医疗保健-0.09%0.34%-0.12%-0.20%4 MSCI新兴/金融0.04%-0.17%-0.35%0.27%4 MSCI新兴/信息科技-0.17%0.42%-0.19%1.01%4 MSCI新兴/I-0.11%-0.41%-0.48%0.35%4 MSCI新兴/I0.13%0.77%0.15%0.07%5 MSCI发达/I-0.05%-1.27%-1.08%0.16%5 MSCI发达/I-0.99%-1.43%-1.38%0.09%5 MSCI发达/工业-0.64% -0.80%-0.57%0.28%5 MSCI发达/非日常消费品-0.50%-0.12%0.00%0.63%5 MSCI发达/日常消费品0.27% 0.23%0.11%0.74%5 MSCI发达/医疗保健0.42% 0.33%0.35%0.81%5 MSCI发达/金融-0.51%-1.17%-1.01%0.16%5 MSCI发达/信息科技-0.86%-0.35%-0.31%1.11%5 MSCI发达/I-1.00%-0.09%-0.13%0.30%5 MSCI发达/I-0.17%-0.34%-0.23%0.17%5 MSCI新兴/I-1.74%-1.95%-1.64%0.12%5 MSCI新兴/I-2.04% -2.35%-2.20%-0.50%5 MSCI新兴/工业-2.00% -2.10%-1.80%-0.33%5 MSCI新兴/非日常消费品-1.07%-1.84%-1.30%0.08%5 MSCI新兴/日常消费品-0.63%-0.48%-0.24%0.43%5 MSCI新兴/医疗保健-0.34%-0.68%-0.62%0.55%5 MSCI新兴/金融-1.42%-1.17%-0.96%0.12%5 MSCI新兴/信息科技-1.40%-1.06%-0.80%0.32%5 MSCI新兴/I-1.73%-0.81%-0.94%0.06%5 MSCI新兴/I-0.88%-1.11%-0.74%-0.09%6 MSCI发达/I-0.16%-2.16%-1.81%1.09%6 MSCI发达/I-0.03%-0.81%-0.77%2.03%6 MSCI发达/工业-0.56%-1.03%-0.79%1.36%6 MSCI发达/非日常消费品-0.06%-0.36%-0.28%1.79%6 MSCI发达/日常消费品0.09%0.06%0.00%0.90%6 MSCI发达/医疗保健-0.06%0.26%-0.22%0.54%6 MSCI发达/金融-1.61%-1.18%-0.90%0.79%6 MSCI发达/信息科技1.22%-0.01%0.88%2.28%6 MSCI发达/I0.82%-0.59%0.01%0.96%6 MSCI发达/I-0.06%-0.72%-0.42%0.43%6 MSCI新兴/I-0.22%-1.86%-1.83%3.12%6 MSCI新兴/I0.60%-1.34%-1.26%3.39%6 MSCI新兴/工业-0.56%-2.11%-2.02%1.26%6 MSCI新兴/非日常消费品-0.21%-0.98%-0.79%3.45%6 MSCI新兴/日常消费品0.17%-1.04%-1.03%1.73%6 MSCI新兴/医疗保健0.26%-0.59%-0.22%2.04%状态 资产 三周期滤波 HP滤波三周期+HP滤波 滚动预测6 MSCI新兴/金融6 MSCI新兴/信息科技6 MSCI新兴/6 MSCI新兴/-0.07%-1.87%-1.37%1.62%0.83%-0.99%-0.26%3.31%-0.05%-1.56%-1.34%1.42%-0.91%-2.21%-2.38%0.93%资料来源：，Bloomberg，图表67：不同周期状态下中信一级行业指数月收率均值状态 资产 三周期滤波 HP滤波三周期+HP滤波 滚动预测1 石油石化1.52%4.58%2.44%1.76%1 煤炭1.23%4.37%1.76% 0.67%1 有色金属2.12%6.49%3.36%1.80%1 电力及公用事业0.57%4.22%1.12% 1.31%1 钢铁0.88%4.79%1.10% 1.41%1 基础化工1.63%5.45%2.36% 2.17%1 建筑1.01%4.87%1.63% 1.59%1 建材1.91%5.77%2.75% 2.62%1 轻工制造1.51%5.15%2.24% 2.31%1 机械1.82%5.61%2.59% 2.50%1 电力设备及新能源1.94%5.38%3.20% 3.29%1 国防军工2.76%6.97%4.61%3.07%1 汽车2.53%6.14%2.87%3.37%1 商贸零售1.53%5.71%2.78%2.40%1 消费者服务0.95%5.83%2.71%2.11%1 家电2.52%5.31%2.64%3.10%1 纺织服装0.97%5.13%1.13%2.01%1 医药2.24%5.68%3.20% 3.06%1 食品饮料2.33%5.52%3.80%2.40%1 农林牧渔1.66%4.49%2.13% 2.62%1 银行2.14%5.27%2.69%1.56%1 非银行金融2.67%8.01%3.59%2.34%1 房地产1.94%5.39%2.68% 1.09%1 交通运输-0.04%3.79%0.67% 1.19%1 电子2.17%3.81%1.88%3.17%1 通信1.51%3.85%1.48% 1.44%1 计算机1.00%4.32%1.14% 2.22%1 传媒1.55%4.95%2.08%3.10%1 综合1.39%5.59%1.95% 1.97%1 综合金融-0.72%1.61% 1.07%-2.27%2 石油石化0.79%2.67%3.19%1.23%2 煤炭-0.02%2.95%2.69%0.72%2 有色金属1.33%3.36%3.52%2.71%2 电力及公用事业0.62%1.38%3.41%1.39%2 钢铁1.27%2.28%4.19%2.34%2 基础化工1.01%2.43%4.02%1.40%2 建筑-0.13%1.39%3.51%1.24%2 建材1.64%2.54%4.49%2.10%2 轻工制造1.22%2.53%3.72%1.30%2 机械1.74%2.83%3.97%1.31%2 电力设备及新能源2.44%3.60%4.35%1.57%2 国防军工2.64%2.64%3.52%0.17%2 汽车2.17%3.61%5.14%2.04%2 商贸零售1.14%2.23%3.94%1.63%2 消费者服务2.96%2.23%4.59%2.08%2 家电2.83%3.96%5.80%2.11%2 纺织服装0.35%1.37%4.32%1.41%2 医药1.84%2.53%4.13%1.74%2 食品饮料3.16%3.16%3.99%2.33%2 农林牧渔0.91%2.00%3.56%0.47%2 银行1.62%2.30%3.84%3.45%状态 资产 三周期滤波 HP滤波三周期+HP滤波 滚动预测2 非银行金融1.59%2.05%4.42%2.80%2 房地产0.31%1.96%2.83%1.99%2 交通运输1.54%2.20%3.97%1.29%2 电子3.59%2.94%4.96%2.37%2 通信1.30%2.10%2.92%1.56%2 计算机1.99%2.29%4.55%2.21%2 传媒2.24%2.57%3.93%0.38%2 综合0.71%1.46%3.93%2.23%2 综合金融-2.29%-5.15%-5.44%-3.31%3 石油石化2.62%0.88%0.38%2.29%3 煤炭3.02%-0.61%1.16%4.46%3 有色金属4.06%0.65%2.21%4.02%3 电力及公用事业2.45%-0.50%-0.35%1.24%3 钢铁3.57%0.30%0.65%3.29%3 基础化工3.88%-0.16%0.76%2.87%3 建筑3.08%-0.76%-0.41%1.41%3 建材3.58%-0.12%0.85%2.62%3 轻工制造2.94%-1.16%-0.05%1.08%3 机械3.83%-0.61%0.90%2.85%3 电力设备及新能源4.03%0.70%1.55%2.39%3 国防军工1.20%-1.19%0.16%2.32%3 汽车4.19%-0.31%1.22%2.52%3 商贸零售2.16%-0.61%0.17%0.25%3 消费者服务3.08%-0.53%0.50%0.60%3 家电2.44%-0.14% -0.06%2.10%3 纺织服装3.53%-0.36%0.47% 3 医药3.80%0.46%1.82%0.93%3 食品饮料2.97%1.63%2.45% 3 农林牧渔2.17%-1.29%0.10%0.95%3 银行1.90%1.31%-0.65%0.31%3 非银行金融1.88%-0.15%-0.96%9.65E-053 房地产1.31%0.44%-0.78%1.20%3 交通运输1.93%-0.52%-0.62%0.61%3 电子3.22%1.62%2.13% 3 通信2.45%-0.16%0.33%1.25%3 计算机4.23%0.36%1.16%1.19%3 传媒0.99%-1.63%-0.96%-0.30%3 综合4.24%0.18%1.17%1.64%3 综合金融0.99%-0.43%0.96%-0.16%4 石油石化1.64%-1.44%0.86% 4 煤炭3.43%0.88%2.86%3.73%4 有色金属2.29%-0.74%1.41% 4 电力及公用事业1.83%-1.31%0.12%1.29%4 钢铁2.25%-0.63%1.41%0.89%4 基础化工1.51%0.04%0.91%1.27%4 建筑2.17%-0.76%0.47%2.16%4 建材1.16%-0.54%0.17%1.38%4 轻工制造0.62%-1.11%-0.28%0.36%4 机械0.81%-1.20%-0.04%0.87%4 电力设备及新能源0.53%-1.24%-0.26%0.24%4 国防军工1.48%-0.45%0.47%1.35%4 汽车0.57%-0.92%0.00%1.26%4 商贸零售1.16%-1.07%-0.19%1.95%4 消费者服务0.90%-0.40%-0.02%1.29%4 家电0.81%-0.77%-0.22%0.51%4 纺织服装1.06%-1.27%-0.38%2.34%4 医药0.60%-1.06%-0.75%1.29%4 食品饮料1.47%0.14%0.66%2.10%4 农林牧渔1.03%-0.19%0.34%1.85%状态 资产 三周期滤波 HP滤波三周期+HP滤波 滚动预测4 银行2.19%-1.18%0.64%0.67%4 非银行金融2.76%-2.01%-0.77%0.35%4 房地产2.12%-1.90%0.77%2.48%4 交通运输1.56%-1.38%0.03%1.33%4 电子-0.93%-1.27%-1.33%-0.49%4 通信0.52%-1.32%-0.15%-0.03%4 计算机1.19%-1.31%-0.19%0.60%4 传媒0.53%-2.10%-1.01%0.18%4 综合0.42%-1.82%-0.94%0.86%4 综合金融-2.47%-2.84%-2.78%-2.60%5 石油石化-3.06%0.29%-0.64%0.03%5 煤炭-2.21%-0.23%-0.64%0.19%5 有色金属-3.75%0.35%-0.90%0.69%5 电力及公用事业-1.94%1.68%0.77%0.48%5 钢铁-3.53%0.03%-0.52%-0.24%5 基础化工-1.46%0.27%-0.45%0