通胀问答系列之八：猪肉在CPI中的权数被调低了吗？.pdf

敬请阅读末页的重要说明 证券研究报告 | 宏观研究 专题报告 猪肉在CPI中的权数被调低了吗？ 2019年7月16日 通胀问答系列之八 主要预测 % 18 19E GDP 6.6 6.4 CPI 2.1 2.3 PPI 3.5 1.2 社会消费品零售 9.3 9.3 工业增加值 6.3 5.8 出口 12.0 4.0 进口 18.9 5.0 固定资产投资 5.5 4.2 M2 8.0 7.0 人民币贷款余额 12.8 11.3 1年期存款利率 1.50 1.50 1年期贷款利率 4.35 4.35 人民币汇率 6.90 6.60 最新数据（6月） 工业. 城镇投资 零售额 CPI 2.7 PPI 0.0 资料来源：CEIC、招商证券 问题： “CPI 中猪肉项的权数是不是被人为调低了？权数的变动对于 CPI 同比走势的影响究竟有多大？” 回答： 我国CPI权数调整素有“五年一大调、一年一小调”的传统，故从理论上讲，我们不应当看到每年年中各分项权数出现明显变动。 但根据统计局公布的数据进行反推，历年年中猪肉项的权数并不固定，特别是从2019年上半年的情况来看，猪肉项权数自1月份的2.5%下降至6月份的2.13%，降幅达到0.37个百分点，而源于“四舍五入”效应的扰动最多只能解释大约0.22个百分点的降幅（占比大约60%），而剩下的0.15个百分点的权数降幅并未得到解释，相比而言，2017、2018年的猪肉项权数波动则基本可以用“四舍五入”效应的扰动进行解释。 单单考虑猪肉项权数下降的影响，今年上半年CPI同比最大被压低了0.11个百分点，调整后的5、6月份CPI同比为2.8%也并未突破“3%”的经验政策阈值，目前仍未造成实质性影响。但考虑到今年下半年猪肉价格涨幅大概率将进一步扩大，根据农业农村部专家所预测的70%涨幅，并假设猪肉项权数维持在6月份的2.13%不变，CPI同比可能将由于权数的下降而被压低0.26个百分点，如果进一步考虑涨幅与权数的“此消彼长”关系则压低幅度可能更大。这可能后续预测CPI同比难以忽视的一点。 谢亚轩 xieyxcmschina S1090511030010 林 澍 86-755-83734406 linshucmschina S1090518110002 罗云峰 luoyunfengcmschina S1090518110003 张一平 zhangyipingcmschina S1090513080007 刘亚欣 liuyaxincmschina S1090516100001 高 明 gaoming3cmschina S1090518010002 张秋雨 zhangqiuyucmschina S1090519010001 宏观经济 敬请阅读末页的重要说明 Page 2 一、 从猪肉权数与其同比之间的“此消彼长”说起 我国CPI 的权数调整素有“五年一大调、一年一小调”的传统，且考虑到我国的CPI计算使用拉氏公式（公式 1.1），故从理论上讲，我们不应当在每年的年中看到运用单项拉动幅度、与该项同比增速所反算出来的相应权数（wi）出现明显的变化。 011 0tt ttp qL Lp q (1.1) t it iCPI CPI w (1.2) 但近几个月以来，利用统计局所公布的数据以及以上方法算出的猪肉在 CPI 中的权数出现明显下降，今年1-6月份猪肉项的权数由2.5%降至2.13%，降幅达到0.37个百分点，且呈现出明显的猪肉价格同比涨幅与猪肉项权数“此消彼长”的关系，这一“异常”引发市场关注。这到底是怎么回事？ 图1：猪肉项权数与其价格同比“此消彼长” 资料来源：Wind，招商证券 我们使用同样的方法回溯计算了2016年以来猪肉项在每年年内的权数，发现过去几年猪肉项在年内的权数一直都不稳定，在过往年份中猪肉价格同比涨幅与猪肉项权数之间也存在比较明显的“此消彼长”关系。且从过往年份内猪肉项权数的波动情况来看，波动幅度大致都在0.5个百分点左右的水平，今年以来的情况似乎并不显得特别。 -20-15-10-505101520252.0%2.1%2.2%2.3%2.4%2.5%2.6%2.7%2.8%2.9%2018-01 2018-02 2018-03 2018-04 2018-05 2018-06 2018-07 2018-08 2018-09 2018-10 2018-11 2018-12 2019-01 2019-02 2019-03 2019-04 2019-05 2019-06猪肉项权数估算（同比拉动反推）猪肉项当月同比（%，右轴）宏观经济 敬请阅读末页的重要说明 Page 3 表1：猪肉项历年年中的权数变动情况 年份 平均值 最高值 最低值 波动幅度 2016 2.51% 2.81% 2.24% 0.57% 2017 2.91% 3.33% 2.68% 0.65% 2018 2.59% 2.83% 2.31% 0.52% 2019（1-6月） 2.29% 2.50% 2.09% 0.41% 资料来源：Wind，招商证券 而事实上，我们也通过上述方法同样计算了其它食品类项目的权数变动情况，可以发现除了猪肉项之外的其它食品类项目的权重大多出现下降，除了水产品项目单项的权重出现了抬升，其它项目的权数在年内也并不固定。 图2：其它项目的权数变动情况（%） 资料来源：Wind，招商证券 那以上权数的波动是否可能是因为相关数据“四舍五入”的扰动？我们还是以猪肉项的情况为例，根据统计局发布的数据，猪肉项对 CPI 同比拉动幅度精确到小数点后 2位，而猪肉项本身的同比增速精确到小数点后 1 位，为考虑“四舍五入”所造成的影响，我们将同比拉动幅度以及同比增速均往后增加 1 位，分别计算出在“四舍五入”情况下猪肉项权数的上下限（例如，猪肉项权数的上限，便是同比拉动幅度的上限除以同比增速的下限），结果如下： 2.001.272.631.671.692.50 1.671.222.382.001.661.96 1.01.21.41.61.82.02.22.42.62.82019-01 2019-06宏观经济 敬请阅读末页的重要说明 Page 4 图3：猪肉项权数上下限估算 资料来源：Wind，招商证券 从2019年上半年的情况来看，如果将1月权数下限2.31%、以及6月权数上限2.16%为实际的权数，相应的实际权数下降幅度为0.15个百分点，且注意到1月权数的区间为2.32%，2.67%，6 月权数的区间为2.11%，2.16%，两个区间并不重叠（如果部分重叠，可以认为“四舍五入”效应能完全解释权数的变动），这说明两个问题： （1）“四舍五入”效应并不能完全解释权数的变动； （2）但“四舍五入”效应的扰动可能解释了大部分的权数变动。 从以上例子来看，在最极端的假设情形之下，“四舍五入”效应的扰动最多能解释猪肉项权数0.22个百分点的降幅，解释力度达到60%（=0.22/0.37），也就是说，2019年至今猪肉项权数的大部分变动确实可以用“四舍五入”的影响来解释。当然，如果我们考虑另一个极端情形，以1月权数上限2.67%、以及6月权数下限2.11%为实际的权数，相应的猪肉项实际权数降幅将达到0.56个百分点，高于一开始估算出的0.37个百分点的降幅。 那以往年份的情况是否也是如此？我们也特意对此前年份的“四舍五入”效应进行了估算，估算结果如下表。我们可以发现一些有意思的现象，2017年与2018年年初与年末的权数估算区间是有部分重叠的，这也意味着，2017与2018年的权数变动完全可以用“四舍五入”效应来解释；而2016年的情况则与今年上半年的情况相类似，但“四舍五入”效应只能解释权数变动的32.5%，解释力度相对较低。 1.8%2.0%2.2%2.4%2.6%2.8%3.0%3.2%3.4%2018-01 2018-02 2018-03 2018-04 2018-05 2018-06 2018-07 2018-08 2018-09 2018-10 2018-11 2018-12 2019-01 2019-02 2019-03 2019-04 2019-05 2019-06猪肉项权数估算权数上限权数下限宏观经济 敬请阅读末页的重要说明 Page 5 表2：考虑“四舍五入”的影响估算实际变动幅度 期初权数区间 期末权数区间 区间重叠？ 期末下限-期初上限 期末上限-期初下限 直接反推变动 2016年 2.31%，2.37% 2.64%，2.83% 否 +0.27% +0.52% +0.4% 2017年 2.59%，2.75% 2.70%，2.84% 是 -0.05% +0.25% +0.09% 2018年 2.77%，2.88% 2.27%，3.03% 是 -0.61% +0.26% -0.16% 2019年（1-6月） 2.32%，2.67% 2.11%，2.16% 否 -0.56% -0.15% -0.37% 资料来源：Wind，招商证券 除此之外还有一个小问题需要说明，统计局也会同时公布部分细项环比对于CPI环比的拉动幅度，我们尝试使用类似的方法反推细项的权数。再度以猪肉项为例，我们发现，使用环比数据所反算出来的权数、与用同比数据反算出的情况并不一致，而且环比数据反算的权数波动明显更大，但我们使用上述方法考察“四舍五入”效应的影响，发现环比数据反推权数的波动很可能主要受到了“四舍五入”效应的扰动，我们认为，相对而言使用同比数据进行推算更加可靠。 图4：直接用同比与环比反算出的猪肉项权数并不一致 资料来源：Wind，招商证券 二、 权数的变动如何影响 CPI 同比走势？ 根据上述研究分析我们可以发现，至少在2019年上半年，猪肉项的权数确实受到“四舍五入”之外的因素的影响而出现下降，事实上，我们更加关注的是细项权数、特别是猪肉项权数的变动，对于 CPI 同比的走势到底产生了多大的影响？考虑到猪肉价格趋于上涨的背景，这对于我们判断后续CPI同比走势而言，可能是难以忽略的一点。 为了考虑猪肉项权数变动对于CPI同比的影响，我们分3种情形对2019年1-6月份1.0%1.5%2.0%2.5%3.0%3.5%4.0%4.5%5.0%5.5%2016-01 2016-02 2016-03 2016-04 2016-05 2016-06 2016-07 2016-08 2016-09 2016-10 2016-11 2016-12 2017-01 2017-02 2017-03 2017-04 2017-05 2017-06 2017-07 2017-08 2017-09 2017-10 2017-11 2017-12 2018-01 2018-02 2018-03 2018-04 2018-05 2018-06 2018-07 2018-08 2018-09 2018-10 2018-11 2018-12 2019-01 2019-02 2019-03 2019-04 2019-05 2019-06用同比反算权数用环比反算权数宏观经济 敬请阅读末页的重要说明 Page 6 CPI同比增速进行调整。 表3：分情形假设情况 情形1 以2019年1月猪肉项权数直接反算值2.50%为准，对2019年上半年各月份猪肉项直接反算权数进行调整，并计算出调整之后的CPI同比。 情形2 以2019年1月猪肉项权数上限2.67%为准，对2019年上半年各月份猪肉项直接反算权数进行调整，并计算出调整之后的CPI同比。 情形3 以2019年1月猪肉项权数下限2.32%为准，对2019年上半年各月份猪肉项直接反算权数进行调整，并计算出调整之后的CPI同比。 资料来源：Wind，招商证券 相应的2019年上半年CPI同比走势调整情况如下表： 表4：分情形估算CPI同比走势 CPI同比公布值 情形1 情形2 情形3 2019-01 1.7% +0.00% -0.01% +0.01% 2019-02 1.5% +0.00% -0.01% +0.01% 2019-03 2.3% +0.01% +0.02% -0.00% 2019-04 2.5% +0.05% +0.07% +0.02% 2019-05 2.7% +0.08% +0.11% +0.04% 2019-06 2.7% +0.08% +0.11% +0.04% 资料来源：Wind，招商证券 从上面的估算结果来看，今年上半年 CPI 同比由于猪肉项权数变动而被压低的最大幅度为0.11个百分点，也就是说，即便在今年5、6月份将猪肉项权数下降的影响加回，所估算出的CPI同比将最高提升至2.8%，目前仍未突破“3%”的经验政策阈值。 那么对于今年下半年的情况又该如何判断？ 如果按照此前国家农业农村部专家所预测的“下半年猪价涨幅可能超过 70%”进行估算，并假设猪肉项权数维持在6月份的2.13%，相较于1月份2.5%的权数，下半年CPI同比增速将被压低0.26个百分点，如果进一步考虑猪肉价格涨幅与权数之间的“此消彼长”关系，相应的压低幅度可能会更大一些。 宏观经济 敬请阅读末页的重要说明 Page 7 图5：从存栏变化来预测猪价走势（左轴：元/千克，右轴：%） 资料来源：Wind，招商证券 -30-25-20-15-10-50510810121416182022242010-07 2011-01 2011-07 2012-01 2012-07 2013-01 2013-07 2014-01 2014-07 2015-01 2015-07 2016-01 2016-07 2017-01 2017-07 2018-01 2018-07 2019-01 2019-07 2020-0122个省市:平均价:生猪:月生猪存栏:同比:+7月宏观经济 敬请阅读末页的重要说明 Page 8 参考报告： 1、 年内PPI同比已经见底了吗？-通胀问答系列之七2019/03/20 2、 来势汹汹的非洲猪瘟，如何影响CPI？-通胀问答系列之六2018/10/24 3、 寿光水灾，CPI会怎么反应？-通胀问答系列之五2018/08/27 4、 贸易战打“大豆牌”，我国通胀压力有多大？-通胀问答系列之四2018/03/27 5、 拉尼娜来了，物价还能淡定吗？-通胀问答系列之三2018/01/30 6、 CPI对PPI反映充分了吗？-通胀问答系列之二2017/12/13 7、 LNG涨，CPI涨不涨？-通胀问答系列之一2017/12/9 宏观经济 敬请阅读末页的重要说明 Page 9 分析师承诺 负责本研究报告的每一位证券分析师，在此申明，本报告清晰、准确地反映了分析师本人的研究观点。本人薪酬的任何部分过去不曾与、现在不与，未来也将不会与本报告中的具体推荐或观点直接或间接相关。 谢亚轩：南开大学经济学学士、硕士和博士学位。现任招商证券研究发展中心分析师（执行董事），负责宏观经济研究。2013年新财富最佳分析师宏观经济第六名，卖方分析师水晶球奖宏观经济入围奖。2014年新财富最佳分析师宏观经济入围奖。2015 年第一财经、水晶球最佳分析师宏观经济第五名，新财富最佳分析师宏观经济第六名。2016年新财富最佳分析师宏观经济第五名，中证报金牛、第一财经、水晶球最佳分析师宏观经济第四名。 罗云峰：南开大学经济学学士、硕士、博士，中共中央党校政治学博士后。现任招商证券研发中心联席首席宏观分析师（董事）。先后就职于国家发展改革委系统、申银万国证券研究所和安信证券研究所，政、学、商三界逾10年宏观固收研究经验。专注于盈利债务周期模型下的全球大类资产配置研究。 张一平：南开大学经济学学士、硕士和博士学位。现任招商研究发展中心宏观经济分析师（副总裁），主要从事宏观经济研究。 刘亚欣：美国雪城大学金融学硕士，现任招商证券研究发展中心宏观经济高级分析师。 林 澍：中山大学金融学博士，现任招商证券研究发展中心宏观经济高级分析师。 高 明：中国人民大学国民经济学博士，招商证券应用经济学博士后，现任招商证券研究发展中心宏观经济高级分析师。 张秋雨：南开大学经济学硕士，现任招商证券研究发展中心宏观经济高级分析师。 投资评级定义 公司短期评级 以报告日起6个月内，公司股价相对同期市场基准（沪深300指数）的表现为标准： 强烈推荐：公司股价涨幅超基准指数20%以上 审慎推荐：公司股价涨幅超基准指数5-20%之间 中性： 公司股价变动幅度相对基准指数介于5%之间 回避： 公司股价表现弱于基准指数5%以上 公司长期评级 A：公司长期竞争力高于行业平均水平 B：公司长期竞争力与行业平均水平一致 C：公司长期竞争力低于行业平均水平 行业投资评级 以报告日起6个月内，行业指数相对于同期市场基准（沪深300指数）的表现为标准： 推荐：行业基本面向好，行业指数将跑赢基准指数 中性：行业基本面稳定，行业指数跟随基准指数 回避：行业基本面向淡，行业指数将跑输基准指数 重要声明 本报告由招商证券股份有限公司（以下简称“本公司”）编制。本公司具有中国证监会许可的证券投资咨询业务资格。本报告基于合法取得的信息，但本公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证。本报告所包含的分析基于各种假设，不同假设可能导致分析结果出现重大不同。报告中的内容和意见仅供参考，并不构成对所述证券买卖的出价，在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议。除法律或规则规定必须承担的责任外，本公司及其雇员不对使用本报告及其内容所引发的任何直接或间接损失负任何责任。本公司或关联机构可能会持有报告中所提到的公司所发行的证券头寸并进行交易，还可能为这些公司提供或争取提供投资银行业务服务。客户应当考虑到本公司可能存在可能影响本报告客观性的利益冲突。 本报告版权归本公司所有。本公司保留所有权利。未经本公司事先书面许可，任何机构和个人均不得以任何形式翻版、复制、引用或转载，否则，本公司将保留随时追究其法律责任的权利。