居民消费价格指数可构建量化交易策略,把握未来交易节奏
发布时间:2022-1-11 09:17阅读:498
居民消费价格指数(Consumer Price Index,CPI)是度量居民生活消费品和服务价格水平随着时间变动的相对数,用以综合反映居民购买的生活消费品和服务价格水平的变动情况。根据统计制度要求,我国CPI每五年进行一次基期轮换,2021年开始编制和发布以2020年为基期的CPI。在2021年价格指数基期轮换后,我国CPI统计调查涵盖全国城乡居民生活消费的食品烟酒、衣着、居住、生活用品及服务、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健、其他用品及服务等8大类、268个基本分类的商品与服务价格。
中州期货研究所量化研究员王应强表示,此前期货交易出现“买农卖工”现象,就是交易通胀由PPI至CPI的转移,CPI的监测模型在一定程度上可把握未来交易节奏。
王应强介绍,基期轮换除了包括调查分类目录、代表规格品和调查网点等调整,还包括分类权数的变化,都会对CPI涨跌产生一定影响。据国家统计局测算,2021年基期轮换对CPI各月同比指数的影响平均约为0.03个百分点。在2021年价格指数基期轮换后,相较上轮基期(2016年-2020年),本轮仍为8大类,但在部分消费项目删减、合并的基础上,增加了外卖、母婴护理服务、新能源小汽车、可穿戴智能设备、网约车费用等新兴商品和服务监测项目。
据王应强测算,通过运用普通最小二乘法(Ordinary Least Square,OLS),上一轮基期(2016年-2020年)中8大类对CPI影响权重由高到低依次为食品烟酒(30.14%)、居住(20.12%)、交通和通信(11.77%)、生活用品及服务(11.25%)、教育文化和娱乐(11.23%)、医疗保健(8.39%)、衣着(4.13%)以及其他用品和服务(3.17%)。据此可推算得到本轮基期中8大类占CPI权重由高到低依次为食品烟酒(28.94%)、居住(22.22%)、交通和通信(12.67%)、生活用品及服务(11.25%)、教育文化和娱乐(10.73%)、医疗保健(9.29%)、衣着(2.43%)以及其他用品和服务(2.77%)。
“从前两轮基期的综合CPI当月同比与主要大类的相关性来看,食品与综合CPI的相关系数最高,分别达到0.99、0.88,可见CPI对食品价格的波动最为敏感,这里尝试用更为高频的食品价格来构建CPI当月同比的日频监测模型。”王应强说,就模型效果来看,该日频监测框架大体能抓住CPI当月同比的走势变化,并具备一定的预测效果。据该模型预测,2021年12月CPI当月同比数据或将较11月有所下滑,大致位于1.80%左右。由于国家统计局并不会公布各项指标所占权重,故后文将尝试从已知的公开数据进行反向推算,并尝试构建更为高频、及时的CPI监测模型。
事实上,王应强表示,在对上一轮基期(2016年-2020年)中60个CPI月度同比样本进行回归分析,从各系数的具体运算结果中可知,将8大类权重相加得到100.20%,虽与100%有略微误差,但仍可以此为参考。
据国家统计局2021年2月发布的数据解读,与上轮基期相比,本轮基期权数总体变化不大,其中食品烟酒、衣着、教育文化和娱乐、其他用品和服务的权数分别较上轮下降1.2、1.7、0.5、0.4个百分点,居住、交通和通信、医疗保健的权数分别上升2.1、0.9、0.9个百分点,而生活用品及服务权数变动不大。王应强推算,得到本轮基期中8大类占CPI权重由高到低依次为食品烟酒(28.94%)、居住(22.22%)、交通和通信(12.67%)、生活用品及服务(11.25%)、教育文化和娱乐(10.73%)、医疗保健(9.29%)、衣着(2.43%)以及其他用品和服务(2.77%)。
从前两轮基期的综合CPI当月同比与主要大类的相关性来看,食品与综合CPI的相关系数最高,分别达到0.99、0.88。在上轮基期(2016年-2020年)中,其余各类虽与综合CPI存在一定相关性,但明显低于食品的相关系数。此外,本轮基期中食品烟酒大类均占最大权重。“故可以看出,CPI对食品价格的波动最为敏感,可将尝试用更为高频的食品价格来对CPI进行预测。”他说。
据王应强测算,CPI中食品烟酒权重最高,而食品烟酒中食品权重最高。进一步细分,CPI食品分类中包含粮食、禽肉、鲜菜、油脂、水产品、蛋类、奶类、鲜果等品类。为更好地拟合CPI“食品”当月同比的走势变化,根据上述品类选取与之对应的36个城市平均零售价、平均批发价、零售价等指标来进行分析:
首先将上述日频或周频数据统一降频为月度数据,再以月度数据对CPI“食品”当月同比进行拟合。同样经过Stata不含常数项的回归处理,具体结果得知,误差(推算值—实际值)落于-1.00至+1.99范围内,平均误差为0.004,整体拟合效果相对较好。
其次,将上述得到的CPI“食品”当月同比推算值与上一个月的CPI其余各类同比真实值一起对当月CPI同比真实值进行多元一次回归,同样运用Stata不含常数项的回归处理,具体结果得知,误差(推算值-实际值)落于-0.564至+0.655范围内,平均误差为-0.016,整体拟合效果同样相对较好。
温馨提示:投资有风险,选择需谨慎。
中州期货研究所量化研究员王应强表示,此前期货交易出现“买农卖工”现象,就是交易通胀由PPI至CPI的转移,CPI的监测模型在一定程度上可把握未来交易节奏。
王应强介绍,基期轮换除了包括调查分类目录、代表规格品和调查网点等调整,还包括分类权数的变化,都会对CPI涨跌产生一定影响。据国家统计局测算,2021年基期轮换对CPI各月同比指数的影响平均约为0.03个百分点。在2021年价格指数基期轮换后,相较上轮基期(2016年-2020年),本轮仍为8大类,但在部分消费项目删减、合并的基础上,增加了外卖、母婴护理服务、新能源小汽车、可穿戴智能设备、网约车费用等新兴商品和服务监测项目。
据王应强测算,通过运用普通最小二乘法(Ordinary Least Square,OLS),上一轮基期(2016年-2020年)中8大类对CPI影响权重由高到低依次为食品烟酒(30.14%)、居住(20.12%)、交通和通信(11.77%)、生活用品及服务(11.25%)、教育文化和娱乐(11.23%)、医疗保健(8.39%)、衣着(4.13%)以及其他用品和服务(3.17%)。据此可推算得到本轮基期中8大类占CPI权重由高到低依次为食品烟酒(28.94%)、居住(22.22%)、交通和通信(12.67%)、生活用品及服务(11.25%)、教育文化和娱乐(10.73%)、医疗保健(9.29%)、衣着(2.43%)以及其他用品和服务(2.77%)。
“从前两轮基期的综合CPI当月同比与主要大类的相关性来看,食品与综合CPI的相关系数最高,分别达到0.99、0.88,可见CPI对食品价格的波动最为敏感,这里尝试用更为高频的食品价格来构建CPI当月同比的日频监测模型。”王应强说,就模型效果来看,该日频监测框架大体能抓住CPI当月同比的走势变化,并具备一定的预测效果。据该模型预测,2021年12月CPI当月同比数据或将较11月有所下滑,大致位于1.80%左右。由于国家统计局并不会公布各项指标所占权重,故后文将尝试从已知的公开数据进行反向推算,并尝试构建更为高频、及时的CPI监测模型。
事实上,王应强表示,在对上一轮基期(2016年-2020年)中60个CPI月度同比样本进行回归分析,从各系数的具体运算结果中可知,将8大类权重相加得到100.20%,虽与100%有略微误差,但仍可以此为参考。
据国家统计局2021年2月发布的数据解读,与上轮基期相比,本轮基期权数总体变化不大,其中食品烟酒、衣着、教育文化和娱乐、其他用品和服务的权数分别较上轮下降1.2、1.7、0.5、0.4个百分点,居住、交通和通信、医疗保健的权数分别上升2.1、0.9、0.9个百分点,而生活用品及服务权数变动不大。王应强推算,得到本轮基期中8大类占CPI权重由高到低依次为食品烟酒(28.94%)、居住(22.22%)、交通和通信(12.67%)、生活用品及服务(11.25%)、教育文化和娱乐(10.73%)、医疗保健(9.29%)、衣着(2.43%)以及其他用品和服务(2.77%)。
从前两轮基期的综合CPI当月同比与主要大类的相关性来看,食品与综合CPI的相关系数最高,分别达到0.99、0.88。在上轮基期(2016年-2020年)中,其余各类虽与综合CPI存在一定相关性,但明显低于食品的相关系数。此外,本轮基期中食品烟酒大类均占最大权重。“故可以看出,CPI对食品价格的波动最为敏感,可将尝试用更为高频的食品价格来对CPI进行预测。”他说。
据王应强测算,CPI中食品烟酒权重最高,而食品烟酒中食品权重最高。进一步细分,CPI食品分类中包含粮食、禽肉、鲜菜、油脂、水产品、蛋类、奶类、鲜果等品类。为更好地拟合CPI“食品”当月同比的走势变化,根据上述品类选取与之对应的36个城市平均零售价、平均批发价、零售价等指标来进行分析:
首先将上述日频或周频数据统一降频为月度数据,再以月度数据对CPI“食品”当月同比进行拟合。同样经过Stata不含常数项的回归处理,具体结果得知,误差(推算值—实际值)落于-1.00至+1.99范围内,平均误差为0.004,整体拟合效果相对较好。
其次,将上述得到的CPI“食品”当月同比推算值与上一个月的CPI其余各类同比真实值一起对当月CPI同比真实值进行多元一次回归,同样运用Stata不含常数项的回归处理,具体结果得知,误差(推算值-实际值)落于-0.564至+0.655范围内,平均误差为-0.016,整体拟合效果同样相对较好。
在王应强看来,该日频监测框架大体能抓住CPI当月同比的走势变化,并具备一定的预测效果。同时他也提示到,历史不会完全重演、市场不完全有效、政策等不可预见因素、模型失效等。
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