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高华证券:用共识CAI指标衡量经济增长预测

2019-10-09 14:12:14来源:励志吧0次阅读

高华证券:用共识CAI指标衡量经济增长预测 2012-09-17 类别: 机构: 研究员:

[摘要]

用“共识CAI”指标衡量经济增长预测我们构建了一个共识预测CAI指标(CAI即“当前活动指标”)来评估预测者对于经济增长的预期。这种方法不太容易产生“锚定偏差”,因此可能会令我们了解到较新的共识GDP预测(例如BlueChip或ConsensusEconomics所作的预测),原因如下:1)通过此法更有可能获得每位预测者每月的最新预测;2)每月之内对于CAI组成成份的观点可能会发生变化,使得预测可以更快地作出调整;3)预测是根据大量单个指标预测而非单一的GDP预测推导得出的。

与人们有关预测者反应迟缓这一普遍印象有些矛盾的是,我们发现预测者对于意外经济数据的反应相当迅速。经济数据总体意外情况通常在两个月内被计入共识预测。基于截至8月份数据集的当前共识CAI隐含的经济增速约为1.2%。

为了解市场对于短期经济活动的预期,我们构建了与当前活动指标(CAI)相似的“共识CAI”。CAI是一个基于25个不同月度经济数据的共同成份的经济活动衡量指标;有关该指标的构建详情,请参见我们于2011年4月12日发表的美国金融市场日评:“CAI:追踪美国经济增长的新指标”。顾名思义,“共识CAI”与CAI的主要差别是,我们使用每项数据的彭博“共识预测”(即预测中值)而非实际结果,由此得到一个新的经济活动月度指标,但它反映的并非隐含的实际经济增速,而是隐含的对于经济活动增速的共识预测。

相对于简单直接地对GDP增长预测进行调查而言,使用“共识CAI”来评估预测者对于经济增速的预测可能具备三项优势。

每项优势从不尽相同的角度使得共识CAI较之已公布的GDP预测更有可能代表市场对于经济增速预测的真正“新鲜”观点:

1.更有可能获得最新分析。填写月度调查的最简便方式是输入与上月相同的数据。但对于彭博等机构进行的高频指标调查,大部分预测者每月都会更新其模型,最基本的原因是很多人通常会把此前数月的结果作为一项解释性变量。因此他们对高频指标调查提交的结果更有可能体现了每月真正的“新鲜”观点。

2.更新速度更快。虽然大多数GDP预测调查每月进行,但高频指标通常每周进行,甚至每日进行。因此,举例来说,预测者对月度消费支出报告的预测非常有可能受到当月早些时候公布的零售额数据的影响。

3.得出隐含预测而非直接预测。CAI指标法使用25个成份数据序列的第一主成份构建了一个经济活动增长指标,因此它其实是月度高频指标预测流程的一个副产品。这可以看作是一项优势,因为预测者会与具体的GDP预测观点相挂钩,因此他们可能不愿改变此前预测,维持原预测的时间可能要长于次要指标。

构建共识CAI需要进行一些调整。彭博公布几乎全部CAI变量的市场预测数据,但不包括进出口数据和抵押贷款申请指数。

因此,我们的模型剔除了这几项变量并对剩余CAI成分重新赋予了权重。此外,还有必要对几个变量的定义进行小幅调整。

例如,我们并没有过去几年较长时期的核心资本品订单预测数据,因此我们采用一个桥梁方程来将非交通运输领域耐用品订单数据换算成准核心资本品订单预测数据。同样,由于我们只有整体消费信心指数而没有CAI各分项指标的预测数据,我们采用两个数据序列的相对均值和方差来将总体指数进行换算。但总体而言上述调整都非常小。为验证我们的方法,我们构建了“替代性CAI”指标以反映这些调整,但采用的是实际数据。这一指标与我们实际公布的CAI并无明显不同。

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