20140609-宏源证券-宏观专题报告_大宗商品价格对PPI的传导_18页_1mb

大宗商品价格对PPI的传导分析总结

核心内容

本报告主要分析了大宗商品价格指数对美国和中国PPI的传导关系，通过构建VAR模型、Granger因果检验以及脉冲响应分析等方法，验证了大宗商品价格变化对PPI具有显著的领先效应，并提供了对2014年5月PPI的预测。

主要观点

1. 大宗商品价格指数对PPI具有领先性

• 大宗商品价格指数（如CRB现货综合、RJ/CRB、南华综合等）在3.5至6个月后对PPI产生显著影响。
• 该领先关系在2006年后变得非常稳定。
• 大宗商品价格变化能够导致PPI的同向变化，但PPI的变化对大宗商品价格影响不显著。

2. 大宗商品指数的构成与权重

• CRB现货指数：包含22种商品，权重均匀，更偏向于工业物料。
• RJ/CRB指数：由19种商品组成，权重每月更新，偏向于农产品。
• 南华商品期货指数：包含37种商品，权重综合考虑现货市场和期货市场的重要性，细分项包括工业品、农产品、金属、能化等。

3. 美国PPI预测结果

• 使用2014年2月数据和3个月展望期，预测美国5月PPI当月同比为1.84，95%置信区间为（-1.38，5.05）。
• 使用2014年4月数据和1个月展望期，预测美国5月PPI为3.26，95%置信区间为（1.40，5.22）。
• CRB现货综合对3个月后的PPI预测效果最佳，预测误差仅为0.075；RJ/CRB对4个月后的PPI预测效果最佳，预测误差为0.732（4月PPI异常跳高）。

4. 中国PPI预测结果

• 使用2014年2月数据和3个月展望期，预测中国5月PPI当月同比为-2.12，95%置信区间为（-5.80，1.55）。
• 使用2014年4月数据和1个月展望期，预测中国5月PPI为-1.46，95%置信区间为（-2.50，-0.42）。
• 中国PPI的预测效果不如美国，可能与中国产业链传导机制不成熟及统计数据不够精细有关。

5. VAR模型构建与检验

• 美国：通过单位根检验和Granger因果检验，确定VAR模型的滞后阶数，并构建了5个模型（Model1-Model5）。
• 中国：同样通过单位根检验和Granger因果检验，确定VAR模型的滞后阶数，并构建了7个模型（Model1*-Model7*）。
• 模型均显示大宗商品价格对PPI具有显著的预测能力，且PPI对大宗商品价格影响不显著。

关键信息

美国部分

• 单位根检验：所有数据均无单位根，表明序列平稳。
• Granger因果关系：CRB现货综合与PPI互为Granger因果，RJ/CRB与PPI也互为Granger因果。
• 脉冲响应分析：CRB现货综合或RJ/CRB的变化在3.5个月后对PPI影响最大，且预测效果优良。
• 预测效果：2014年1-4月实际PPI均落在5个模型的95%置信区间内。

中国部分

• 单位根检验：所有数据均无单位根，表明序列平稳。
• Granger因果关系：除南华能化和RJ/CRB外，其他大宗商品指数与PPI具有双向Granger因果关系。
• 脉冲响应分析：南华综合指数变化在5个月后对PPI影响最大，RJ/CRB在6个月后影响最大。
• 预测效果：2014年1-4月实际PPI均落在7个模型的95%置信区间内，但预测精度较低，且更多是方向性判断。

模型预测结果汇总

模型与指标说明

• 美国：使用VAR(1)模型预测5月PPI。
• 中国：使用VAR(2)模型预测5月PPI。
• 所有模型均显示大宗商品价格对PPI具有显著的领先效应，且预测误差在合理范围内。

模型评估与结论

• 预测精度：美国PPI模型预测效果较好，中国PPI模型预测精度相对较低。
• 结论：大宗商品价格指数对PPI具有显著的传导关系，且存在稳定的领先效应。这一传导机制在中美两国均成立，但中国PPI的预测难度更大。

作者与机构信息

• 分析师：陈光磊（S1180513040002）
• 电话：(8610)88085172
• Email：chenguanglei@hysec.com
• 机构：宏源证券
• 贡献者：夏江

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