宏观专题研究:2019年CPI结构分析与走势预测

作者：杨超月

通胀影响所有资产价格,目前市场对通胀走势相对一致,但对其横向结构和纵向时间的预期却相对模糊。本文运用3种方法对我国通胀做全面的解析。

    一,成分合成法,主要分析对CPI走势牵引最大的分项,通过各分项预测总体走势。食品项和交通运输项对CPI的影响最大。其中食品项对CPI的拉动力与CPI走势基本一致。食品项中,猪价和菜价对CPI影响最大,值得注意的是,2017年后菜价相对于猪价来说,与食品项的同步性更强,影响力度更大。未来猪价会随着猪周期上扬而上扬,菜价或依然延续其季节性规律。根据测算,2019年CPI整体呈上行趋势,9-10月或为全年高点(2.9%左右),CPI在11-12月或季节性下降。

    二,环比均值法,运用CPI环比数据的季节性性特征推测总体。CPI呈现出明显的波动规律:1-2月CPI环比增速较高,3月大幅回落,4月小幅上升,5月环比下滑,6-9月逐渐上升,10-11月环比增速回落,12月有所反弹。首先运用环比和同比的关系推测下月CPI数据,之后在本月基础上外推下月,可以得到2019年全年的CPI预测值。根据预测,今年8-10月CPI同比将会大概率上涨。

    三,向量自回归模型,CPI与猪肉、鲜菜、油价、M1增速和CPI做五变量向量自回归模型来拟合与估计CPI同比走势。其中,油价用进口价格指数代替。根据模型,计算CPI下月数据,之后逐步外推。

    值得注意的是,环比均值法和向量自回归模型参考历史数据程度较大,而随着历史参考性减弱,预测参考性下降。

    从需求端来看,受到未来全球通胀下行以及国内经济增长放缓的影响,中国并不具备持续高通胀的基础。综合以上三种方法,5月CPI在2.65%-2.7%左右,9-10月为全年高点,11-12月季节性下降。

    风险提示:模型失效风险。