金融数据产品专题报告：“合纵连横”系列专题报告之一四维宏观周期的自我革新

2023-11-242023-11-24重要提示：本报告非期货交易咨询业务项下服务，其中的观点和信息仅作参考之用，不构成对任何人的投资建议。中信期货不会因为关注、收到或阅读本报告内容而视相关人员为客户；市场有风险，投资需谨慎。如本报告涉及行业分析或上市公司相关内容，旨在对期货市场及其相关性进行比较论证，列举解释期货品种相关特性及潜在风险，不涉及对其行业或上市公司的相关推荐，不构成对任何主体进行或不进行某项行为的建议或意见，不得将本报告的任何内容据以作为中信期货所作的承诺或声明。在——“合纵连横”系列专题报告之一投资咨询业务资格：本文主要探索了政策强弱周期的划分，构建经济与政策周期指标。我们更加细致的刻画了通胀周期，并与库存周期和货币信用周期整合，形成四维宏观周期。文“合纵连横”系列专题报告是中信期货金融数据产品组全新推在自上而下的构建多资产宏观配置择时框架。系列一至三将分别围绕宏观周期报告的第一篇，主要探究了宏观周期观察定量化指标的方法，以及周期演化的研究员：姜iangjing@从业资格号F3018552投资咨询号Z0013315其中，创新地探究和构建宏观政策强弱周期指标，并且将其与经济周期结合，划将经济分为强经济和弱经济时期。政策周期的划分基于我们自己构造的货币周期指数和财政政策指数，结合经济政策不确定性指数来观察政策的相对强策周期，转移确定性最低的弱经济强政策亦有83%的概率转入“双强”周期。而货币结合当下经济数据，目前我国企业信用稍有转紧，通胀缓慢上行，补库趋势初露，2024年Q2有望出现信用、通胀、经济、库存共振上 3 4 4 5 6 6 7 7 8 8 9 10 10 11 12 13 14 15 15 16 17 18 18 19 19 19 19 20宏观周期已经是市场上探讨相对较多的话题，其中包括了偏学术研究的基钦周期、朱格拉周期、康德拉季耶夫周期（康波）等，也包括了偏投资研究的此前，我们亦对此有所覆盖，在《多维宏观周期下的股债表现比较》与构建了资产择时信号。本文的重点在于将此前的周期划分成果进行革新与改进，对各个周期重新梳理并划分，统一刻画。我们重新刻画了经济基本面周期，并创新的对政策周期进行了划分，并将两者结合，从而重新划分包含经济强弱与政策强弱的周期。相较此前的经济景气度周期而言，不仅更好地反映了经济的强弱，更将政策融入了其中，对于经济走向提供了一定的指引与前瞻。此外，我们的周期划分使用了高频的月度数据，对每一个月的四维宏观周期都进行了刻画，相较于市面上常见的单维度或较长的周期划分，我们的四维宏观周期可本文作为系列报告的第一篇，阐述四维宏观周期的划分方法与背后的逻辑，一、四维宏观周期的画像现在市场上很多已有的周期划分的维度相对单一，未必能够全面的反映经济运行的情况。为了更好地总结宏观周期，为金融市场提供更有效的本文首先着重改进经济周期的划分方式，将政策与经济周期结合，划分全新的经济与政策周期；其次，本文将通胀周期从二象限扩展成为四象限周期，从而更加细致刻画通胀走势。最后，本文将经济与政策、企业库存、货币和企业信用、通胀四个宏观周期进行整合，发掘期背后的的逻辑，从而为后续资产择时信号提供可靠工具。经济周期是最底层、最宏观的周期，我们在《多维宏观周期下的股债表现币指数、新构建的财政指标、中国经济政策不确将经济周期与政策周期结合，划分强经济弱政策、强经济强政策、弱经济弱政策、弱经济强政策四个经济与政策时期。库存周期从中观出发，从工业企业的营收与库存的相对和绝对变化，判断市场需求的变化。我们根据工业企业营收与存货同比数据将其划分为主动补库、货币信用周期以货币与信贷视角为出发点。此前的研究中，我们已经编制了货币指数，在本文中将会沿用，划分货币宽紧。而此前已有的企业信贷指标依然将会被用于划分企业信用的宽紧。最终，我们可以得到紧货币宽信用、宽通胀周期则是从供需两端的价格层面出发，以宏观视角划分了理论企业盈者剪刀差则为企业部门理论盈利空间，对金融市场的走势有相对显著的影响。我们根据剪刀差的正负与上下行趋势，将通胀周期划分为扩张上行、收缩上行、划分依据划分依据划分结果周期经济与政策周期OECD综合领先指标、PMI、货币库存周期库存周期工业企业产成品存货同比、主营业务收入同比、营业收入同比主动补库、被动去库、被动补库、主动去库货币信用周期货币指数、企业信用合成指标通胀周期通胀周期PPI同比、CPI同比扩张上行、收缩上行、扩张下行、收缩下行（一）经济周期的划分：优化划分方式我们在《倚东风，守得云开见月明》中已经对经济与政策周期有过初探，领先指标，结合PMI对经济进行强弱划分。此前，我们在《多维宏观周期下的们发现这一划分方式可能与实际有一定的偏差。以今年为例，今年经济整体偏况的反映不太准确。因此将两者相结合，方能更好描述经济的趋势与当前阶段，强经济弱经济OECD综合领先指标:中国中国:制造业PMI60585654525048464442402006-062006-062007-112009-042010-092012-022013-072014-122016-052017-102019-032020-082022-012023-06（二）政策周期的划分：构建全新指标政策时期的划分是本文的核心所在，其中，我们特别构建了月度财政赤字指标。在《倚东风，守得云开见月明》中，我们将中信期货货币周期、经济政策不确定性指数环比变化、财政收支同比增速差等权分配进行划分。为了更加（模拟）月度财政赤字、公共部门债券发行三个指标作为财政政策强弱的判定月值、政府财政支出当月值、净出口当月值四个大项相加，以估计当月的影响我们对于财政赤字率的估计。最终，我们用预估的月度GDP带入本段开头的公式，计算得出本月的财政赤字率。为了验证月度赤字率估算方法的可信度，也用该方法也构建了年度赤字率，与实际赤字率进行了比较，发现相对较好的把握了年度赤字率的运行趋势。210-1-2-3-4-5-6-7-8-9模拟年度财政赤字率(%)赤字率(全国财政收支差额口径)2004200520062007200820092010201120122013201420152016201720182019202020212022为了研究公共部门债券发行的强弱，我们统计了每个月国债和地方政府债的发行总量，并以其同比增速的变化作为公共部门债券发行的强弱指标。最终，我们将财政支出同比增速、财政赤字率、公共部门债券发行同比增速分别进行统计，由弱到强给出-1，-2/3，-1/3,1/3,2/3,1等六个分数，再等权将三者分数相加得出当月的财政政策指数。这与此前构建中信期货货币指数的方法大体3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0-0.5-1.0-1.5-2.0财政指标财政指标(平滑)财政指标2001-012002-082004-032005-102007-052008-122010-072012-022013-092015-042016-112018-062020-012021-082023-03300002500020000150001000050000国债(亿元)地方政府债(亿元)公共部门债券发行（亿元）2010-012011-072013-012014-072016-012017-072019-012020-072022-012023-07综上所述，我们以财政政策指标作为财政政策强弱的划分依据；货币周期和经济预期的划分仍然还是以中信期货货币周期和中国经济政策不确定指数环比变化的划分依据。将三者等权相加，我们可以得到政策强弱的中信期货政策强政策弱政策政策指标中信期货货币指数中信期货财政指标43210-1-2-32002-022003-082005-022006-082008-022009-082011-022012-082014-022015-082017-022018-082020-022021-082023-02之后，我们再将经济强弱时期与政策的强弱时期对应，从而得出月度的经强经济弱政策强经济强政策弱经济弱政策弱经济强政策2002-042003-112005-062007-012008-082010-032011-102013-052014-122016-072018-022019-092021-042022-11从更长远的的周期角度出发，为了更好地把握整体的周期走势，我们使用图表8：平滑后的经济与政策周期划分强经济弱政策强经济强政策弱经济弱政策弱经济强政策中国:制造业PMIOECD综合领先指标:中国中信期货政策指标（右轴）2.5602.52.0551.51.0500.5450.0-0.540-1.0-1.535-1.52005-032006-072007-112009-032010-072011-112013-032014-072015-112017-032018-072019-112021-032022-07年代起止时期年代起止时期年代起止时期2002-20102002-012002-02强经济弱政策2010-20192010-092011-02强经济强政策2020后2020-042021-01强经济强政策2002-032003-05强经济强政策2011-032011-11强经济弱政策2021-022021-08强经济弱政策2003-062004-01强经济弱政策2011-122012-01弱经济弱政策2021-092022-04弱经济弱政策2004-022004-07弱经济弱政策2012-022012-07弱经济强政策2022-052023-03弱经济强政策2004-082005-01弱经济强政策2012-082013-12强经济强政策2023-04今弱经济弱政策2005-022006-12强经济强政策2014-012015-02强经济弱政策2007-012008-04强经济弱政策2015-032015-11弱经济弱政策2008-052008-10弱经济弱政策2015-122016-05弱经济强政策2008-112009-05弱经济强政策2016-062017-04强经济强政策2009-062010-03强经济强政策2017-052018-01强经济弱政策2010-042010-08强经济弱政策2018-022019-03弱经济弱政策值得注意的一点是，我们在研究中发现，在“双强”周期和强经济弱政策周期两者之间比较，强经济弱政策周期是经济运行更好的阶段；在“双弱”周期和弱经济强政策周期之间比较，“弱经济强政策”周期处于事实从逻辑上来说，弱政策时，意味着经济自身动能充足，哪怕有暂时的走弱，也无须政策的扶持或刺激，经济增长势头整体依然向好。而弱经济强政策意味着经济失去动能，强政策干预成为必要；“双强”时期则很可能是弱经济强政策惯性下的产物（四次弱经济强政策时期后，都进入了“双强”时期），因而此时的经济韧性远不如强经济弱政策时期。从定量的角度来刻画，我们分别统济弱政策时期的两者较“双强”时期都更高一些，52.3252.4949.9849.3499.5498.49同时，我们统计了每个大周期发生变化之后的后续周期，我们发现弱经济济弱政策时期，意味着政策的退坡。强经济弱政策周期之后，步入“双弱”时期的概率较高，原因或是在没有政策的大力支撑下，经济自身逐渐失去动能后所致。“双弱”时期后则会步入弱经济强政策时期，意行的情况下开始发力，支撑经济逐步修复向好。“双弱”时期平均持续时长为7.5个月，意味着政府部门对于经济整体出现走弱势头行刺激，而是会观察一段时间后，再选择介入。但“双弱”时期也是四个时期中持续时长最短的，表明政府介入的都相对及时。换句话说，政策周期相较经现实周期政策周期强强经济弱政策双弱弱经济强政策双强图表11：经济与政策周期转移概率相对可预前前后强经济弱政策强经济强政策弱经济弱政策弱经济强政策强经济弱政策-100%0%0%强经济强政策14% 0%83%弱经济弱政策86%0% 17%弱经济强政策0%0%100%-经济政策各周期持续平均时长（月）经济政策各周期持续平均时长（月）强经济弱政策9.915.3强经济强政策15.3弱经济弱政策8.78.0弱经济强政策8.0同时，强政策时期持续相对较长，弱经济强政策和“双强”时期分别平均此外，我们还发现一个完整的经济与政策周期时长大约通胀周期在《多维宏观周期下的股债表现比较》中已有探讨，主要是以PPI-CPI剪刀差划分了二进制的通胀周期，即划分了周期视角下的FoF配置》报告中，我们使用了正负作为另一个划分维度，从而划分了扩张上行、扩张下行、收缩上行、收期下的股债表现比较》中仅对PPI-CPI通胀剪刀差的上行下行状态做了区分，却没有对其正负进行划分；而《多周期视角下的FoF配置》做了四象限刻画，我们认为PPI-CPI在事实上可以更好地反映供需两端的供给变化对理论企业盈利空间的影响，因此我们在划分通胀周期时使用了PPI-CPI剪刀差，对金50-5-10PPI-CPI剪刀差PPI:全部工业品:当月同比CPI:当月同比2003-062004-112006-042007-092009-022010-072011-122013-052014-102016-032017-082019-012020-062021-112023-0450-5-10PPI-CPI剪刀差中国:工业企业:利润总额:累计同比（右轴，前移18个月）200150100500-502003-062004-122006-062007-122009-062010-122012-062013-122015-062016-122018-062019-122021-062022-12此外，为了更加细致刻画通胀走势，我们对其进行了四象限刻画，相较于二元的刻画方式，更能精准掌握通胀剪刀差的运行区间。在上行与下行时期的基础上，还刻画了扩张与收缩的时期，剪刀差大于零为扩张，剪刀差小于零为收缩，两两匹配得到扩张上行、扩张下行、收缩上行、收缩下行四个通胀周期。扩张上行时期，意味着企业成本增速超过营收增速，企业盈利空间逐渐收缩；扩张下行时期，企业盈利依然承压，但较上行时期有所缓解；收缩下行时期是对企业盈利最友好的时期，企业盈利空间不断走阔；收缩上行时期，企业盈利空间依然较乐观，但已经出现收窄的趋势。剪刀差扩张时期与上行时期的生产需求相对旺盛，推动原材料价格较快上行。相较于二元划分，四象限通胀扩张上行扩张下行收缩上行收缩下行PPI-CPI剪刀差9630-3-6-92003-072003-072005-012006-072008-012009-072011-012012-072014-012015-072017-012018-072020-012021-072023-01年代起止时期年代起止时期年代起止时期2002-20092002-012002-09收缩上行2009-20202009-072010-01收缩上行2020后2020-042020-11收缩上行2002-102003-03扩张上行2010-022010-07扩张上行2020-122021-10扩张上行2003-042003-11扩张下行2010-082011-08扩张下行2021-112022-08扩张下行2003-122005-03扩张上行2011-092012-10收缩下行2022-092023-07收缩下行2005-042007-01扩张下行2012-112014-06收缩上行2023-08今收缩上行2007-022007-09收缩下行2014-072015-10收缩下行2007-102008-03收缩上行2015-112016-09收缩上行2008-042008-07扩张上行2016-102017-06扩张上行2008-082008-10扩张下行2017-072018-11扩张下行2008-112009-06收缩下行2018-122020-03收缩下行从划分结果来看，我们发现通胀剪刀差的总体走势具备延续性，大体呈现收缩下行→收缩上行→扩张上行→扩张下行的触底/其中下行时期平均时长较上行时期更长；收缩时期较扩张时期更长。从通胀周期的角度来看，整体环境在大多数时期是有利于企业盈利增前前后扩张上行收缩上行扩张下行收缩下行扩张上行-83%17%0%收缩上行0% 0%100%扩张下行100%0% 0%收缩下行0%17%83%-通胀各周期持续平均时长（月）通胀各周期持续平均时长（月）扩张上行8.710.8收缩上行10.8扩张下行12.212.0收缩下行12.0（一）库存周期基钦（JosephKitchin）在1923年的论文中提出了小周期（minorcycle）与大周期（majorcycle）的概念。小周期通常会持续40个月，而大周期由两个，偶尔是三个小周期构成。现在一般提到的“基钦周期”是指小周期，平均在我们去年的报告《多维宏观周期下的股债表现比较》中，已经划分过库存周期，本文也大体沿用了该份报告的划分方法与结果，因此很多基本逻辑便不再重复。与此前类似，我们使用工业企业产成品库存同比增速与工业企业主营业务收入（2017年后逐渐替换为营业收入）的累计同比增速的环比变化情况来刻画企业库存的变动趋势。库存增速环比增加为补库，减少为去库；营收增速环比变动方向与库存则为主动，背离则是被动。因而，我们可以得到以下的主动补库被动去库被动补库主动去库工业企业:产成品存货:同比工业企业:主营业务收入:累计同比 工业企业:营业收入:累计同比504030200-10-202000-032001-122003-092005-062007-032008-122010-092012-062014-032015-122017-092019-062021-032022-12年代起止时期年代起止时期年代起止时期2002-20102002-012002-02主动去库2010-20202011-072011-08被动补库2020后2021-072022-04被动补库2002-032002-07被动去库2011-092012-11主动去库2022-052022-11主动去库2002-082004-06主动补库2012-122013-06被动去库2022-122023-07被动去库2004-072004-11被动补库2013-072014-08被动补库2023-08今主动去库2004-122006-03主动去库2014-092015-10主动去库2006-042006-05被动去库2015-112016-06被动去库2006-062006-08主动补库2016-072017-08主动补库2006-092007-10被动补库2017-092017-11被动补库2007-112009-07主动去库2017-122019-08主动去库2009-082010-01被动去库2019-092020-04被动补库2010-022011-06主动补库2020-052021-06主动补库从划分结果来看，我们发现，被动时期（被动去库与被动补库）较主动时期（主动去库与主动补库）明显短很多，表明企业对于市场需求的变化并非完全同步，供给侧的调整相较需求会有一定滞后。企业作为供给方，大多数情况下根据需求侧的变化而做出调整，这一推论与下列的周期转移概率矩阵相符。可以认为，需求侧的变化引导供给侧的调整，两者的上下行变化决定了库存四前前后主动补库被动去库被动补库主动去库主动补库 67%14%0%被动去库100% 0%86%被动补库0%17%-14%主动去库0%17%86%-库存各周期持续平均时长（月）库存各周期持续平均时长（月）主动补库14.26.0被动去库6.0被动补库8.014.0主动去库14.0在报告《多维宏观周期下的股债表现比较》中，我们也已经有过探讨。本我们使用企业中长期贷款、企业委托贷款、企业信托贷款同比增速合成企业信用指标，按照其环比变化趋势对企业信用周期进行划分；此外，我们在《多维宏观周期下的股债表现比较》中已编制了中信期货货币指数，本文中将会延续使用。再将企业信用周期的宽紧与货币的宽紧进行对应，形成货币信用年代起止时期年代起止时期年代起止时期2002-20082002-022002-11宽货币宽信用2008-20202008-112009-12宽货币宽信用2020后2020-102021-02紧货币宽信用2002-122003-01紧货币紧信用2010-012011-11紧货币紧信用2021-032021-04宽货币宽信用2003-022003-03紧货币宽信用2011-122012-06宽货币紧信用2021-052022-04宽货币紧信用2003-042003-05宽货币紧信用2012-072013-06宽货币宽信用2022-052023-06宽货币宽信用2003-062003-10紧货币紧信用2013-072013-10紧货币宽信用2023-07今宽货币紧信用2003-112004-02紧货币宽信用2013-112014-03紧货币紧信用2004-032004-12紧货币紧信用2014-042015-12宽货币紧信用2005-012005-05宽货币紧信用2016-012017-02宽货币宽信用2005-062005-10宽货币宽信用2017-032017-08紧货币宽信用2005-112006-01宽货币紧信用2017-092017-09紧货币紧信用2006-022006-03宽货币宽信用2017-102017-10宽货币紧信用2006-042008-03紧货币宽信用2017-112018-03紧货币紧信用2008-042008-08紧货币紧信用2018-042019-03宽货币紧信用2008-092008-10宽货币紧信用2019-042020-09宽货币宽信用货币周期后，有较大概率带领信用由紧转宽；而宽货币周期转入紧货币周期后不久，信用转紧的概率也较大，表明货币周期在一定程度上引领信用周期转移。然而，我们认为货币转宽只是信用转宽的充分条件而非必要条件，企业信用扩张与否还会受到企业盈利、产业趋势等因素影响。因此，我们也可以观察到不少从宽货币宽信用转入宽货币紧信用的时期。总体而言，宽信用周期比紧信用图表19：货币周期在一定程度上引领信用周前前后紧货币宽信用宽货币宽信用紧货币紧信用宽货币紧信用紧货币宽信用 44%25%0%宽货币宽信用17%-0%70%紧货币紧信用67%22%-20%宽货币紧信用17%33%75% 货币信用各周期持续平均时长（月）货币信用各周期持续平均时长（月）紧货币宽信用7.510.1宽货币宽信用10.1紧货币紧信用7.06.9宽货币紧信用6.9由以上的划分结果，我们可以将其进行总结，并得到以下的四维宏观周期走势图。四维宏观周期在时序上的相对同步，是宏观周期之间相互作用的结果。以上行区间为例，宽松货币导致信用扩张和通胀剪刀差上升，这常常预示着通胀周期的上行或扩张。企业信用扩张和生产需求增强会改善库存周期，通常在主动补库前，信用周期已经扩宽。企业生产和盈利的提升会增加居民收入，推动经济和政策周期进入强经济阶段，政策逐渐退坡，最后进入强经济弱政策币信用先行，推动通胀与库存改善，经济从而改善上行，又会反推信用和通胀上行。这种周期逻辑关系在下行区间也存在，形成四维宏观周期共振规律。结合经济数据和基本面趋势来看，我们认为到2023年经济强政策、企业库存主动补库、宽货币紧信用、通胀剪刀差收缩上行状态。济政策的审慎出台，我国或将会进入信用、通胀、经济、库存共振上行的局面。考虑到汇率压力仍然存在，大规模宽松的货币政策不太会出现。央行在近期的金融街论坛上表示，央行将会“保持货币信贷和社会融资规模合理增长。运用长远地看，随着货币面的持续偏宽，以及经济修复带动的企业信贷扩张，未来续有较大概率转入宽货币宽信用周期。本轮紧信用大约从2023年Q中国:M2:同比864202022-112023-012023-032023-052023-072023-09从经济与政策周期出发，今年政府债券发行规模同比增幅显著，而一万亿国债的获准，更加体现了今年政府部门在财政上的发力。在一万亿国债获批后，元，年度财政赤字率或将会有所提高。稳增长政策持续发力，地产、消费等行业政策利好或将持续，经济政策的不确定性或有所下降。综合考虑此前提到的中性偏宽的货币政策，总体而言政策发力显著，强政策将会贯穿至今年年底。修复，财政政策