财新传媒
2020年03月11日 23:52

如何看待2月金融数据的大幅下行?

如何看待2月金融数据的大幅下行? 今天下午,央行公布了2月份金融数据。2月末,M2同比增8.8%,预期8.5%,前值8.4%。2月社会融资规模增量为8554亿元,前值5.07万亿元。2月新增人民币贷款9057亿元,预期11960亿元,前值33400亿元。   2月社融增量不足万亿,相比于1月的5万亿,出现了较大幅度的下行,但是另一方面,M2增速又高于预期,这是为什么呢?从债券市场走势来看,金融数据发布后,利率出现小幅上行,显示市场认为2月金融数据还是不错的。 图:10年期...
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2020年03月11日 22:51

关于2月价格数据的一点思考

关于2月价格数据的一点思考 中国2月CPI同比上涨5.2%,预期4.9%,前值5.4%。   中国2月PPI同比-0.4%,预期-0.3%,前值0.1%。   2月通胀数据出来后,债券收益率保持平稳。午后收益率的上行,是别的因素影响。     1月中下旬开始,全国开始受到新型冠状病毒疫情的冲击,消费非常低迷。因此2月CPI高于预期,我们需要看一下背后的驱动力。   一般来说,1、2月的经济数据,往往受到春节假期错位的干扰。我们来看看,2012年以来,一季度CPI的环...
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2020年03月07日 23:58

如何看待1-2月贸易数据?

如何看待1-2月贸易数据? 中国1-2月以美元计价出口同比-17.2%,市场预期-16.2%。   中国1-2月以美元计价进口同比-4.0%,市场预期-16.1%。   中国1-2月贸易逆差70.9亿美元,市场预期顺差388.5亿美元。   今年开始,为了更好的避免春节扰动,海关总署合并公布1-2月进出口数据,而不是单独公布,这就给我们的季调工作带来麻烦。考虑到新冠疫情对经济的影响主要是春节期间及节后,所以我们在本文中的处理方式是,先用Reg-ARIMA预测出2020年1月的进出...
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2020年03月06日 16:45

地方财政吃紧,会助推地方政府的卖地行为吗?

地方财政吃紧,会助推地方政府的卖地行为吗?

2020年春节前后,一场突如其来的新冠病毒疫情,打断了中国经济的企稳复苏进程。疫情在冲击经济基本面的同时,也同样冲击财政。一方面企业盈利减少,居民收入下降,这会减少财政收入,另一方面财政要加大企业的补贴,这会进一步加剧赤字压力。

 

那么现在就在流传一个故事:因为地方政府财政吃紧,会倒逼政策放松土地市场,使得地方政府通过卖地来弥补财政收入,那么这个故事能否得到数据支撑呢?

 

我们先来看看全国的整体情况...

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2020年03月05日 12:10

测算疫情冲击GDP的一个误区:从GDP核算原理谈起

我们先提出一个问题:假如2020年春节档预期电影票房70亿,但是因为疫情冲击,实际春节档票房归零,那么对GDP的影响就是70亿吗?   笔者看到很多分析,都使用类似的方法,来测算疫情对GDP的冲击。这种方法是否准确呢?我们先来简单谈一谈,GDP的核算原理。   GDP是国内生产总值(GrossDomestic Product)的缩写,即一定时期内,一个经济体所生产的最终商品和服务的总价值。我们知道,GDP一般有三种核算方法,分别是生产法、...
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2020年03月05日 11:50

2月下旬以来,复工对疫情的助推作用已不明显

2月下旬以来,复工对疫情的助推作用已不明显 我们在前文《 复工后有没有助推疫情?一个基于12城市的简单分析》中,通过一个分城市的面板数据模型,考察了复工和疫情的相关性。下面我们来更新一下最新的模型结果,具体模型细节参考前文,不再赘述。   首先来看看分城市的复工和疫情走势。从下图可以看到,2月下旬以来,基于城市拥堵延时指数来衡量的复工情况来看,很多重要城市的复工在明显恢复,但是疫情并没有恶化。     我们基于2020年2月19日之后的数据,针对...
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2020年03月04日 13:00

复工就可以高枕无忧了吗?基于消费滞后效应分析

复工就可以高枕无忧了吗?基于消费滞后效应分析 关于疫情冲击,现在有一种观点,认为经济的短期困难,主要原因是疫情引起的停工。等疫情结束后,一旦生产恢复,经济就会迅速反弹。   这种观点的不足之处,在于把宏观经济变量理解成静态的。但是实际上,宏观经济变量是动态影响的,也就是说本期变量,不仅受到本期其他变量的影响,也受到上一期变量的影响。   举个例子,我们知道,春节期间餐饮、旅游、文娱等行业受到严重影响,整个行业几乎颗粒无收。行业员工的收入也受...
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2020年02月29日 20:58

关于下一步防疫工作的一点思考

我们在第一篇推文《 如何看待2月份PMI的大幅下滑?》中讲到,通过与次贷危机的简单对比,虽然本次疫情可以类比次贷危机,但是可能比次贷危机要更严重些。因此,我们需要对现在的休克式防疫模式,进行反思。笔者有几点思考:   1、详细披露病例的流行病学调查结果。现在由国家卫健委统一发布全国新增病例数等数据,但是仅有数据是不够的。目前各地公布的病例信息格式不一,内容有详有略。已确诊病例的流行病学调查信息,非常重...
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2020年02月29日 16:38

基于2月份PMI对比新冠疫情与次贷危机

基于2月份PMI对比新冠疫情与次贷危机 今天上午,2月份PMI数据发布。2月份,中国制造业PMI为35.7,预期46,前值50。该怎么看?   现在PMI各分项都公布了,同样,我们对主要分项调整了春节假期和季节性因素,来看看季调后的序列。从主要分项的走势来看,疫情短期冲击的程度,已经达到2008年次贷危机的水平。     我们来看看PMI各分项,与次贷危机期间,最严重的2008年11月的对比。从下表可以看到,2月PMI比次贷危机仍然低3.1个百分点。显示疫情短期冲击,可...
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2020年02月28日 21:48

2月高频数据揭示疫情对经济的短期冲击

2月高频数据揭示疫情对经济的短期冲击 2月份PMI即将发布,而PMI有助于评估疫情对宏观经济的冲击。在PMI公布之前,我们先来看看,一些高频数据的表现。需要说明的是,2月29日是星期六,而周度数据是星期日公布。因此本文中的高频数据,如果是周度数据,那么截止日是2月23日。考虑到复工因素,实际经济表现应该要更好一些。   我们在本文中的方法,是将日度和周度数据,转换成月度数据。然后调整春节假期和季节性因素,来看看季调后的数据表现。   一、六大发电集...
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2020年02月27日 23:23

X13-ARIMA使用方法的初步介绍及PMI季调结果

X13-ARIMA使用方法的初步介绍及PMI季调结果 X-13-ARIMA-SEAT是由USCensus发布的一个季节性调整程序。其基础是X-11,X-11是一系列的中心化移动平均。由于是中心化的移动平均,因此X-11在处理序列两端的数据存在困难。X-13-ARIMA-SEAT,引入带有回归自变量的ARIMA(regARIMA)来对序列进行预测扩展,从而部分解决了最新数据的移动平均。另外,regARIMA还可以识别异常值、日历效应、移动假期等。   因此,在使用X-13-ARIMA-SEAT的时候,一般是四个步骤: 1、熟悉了解要研究...
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2020年02月24日 14:30

如何理解最新的会议精神?

如何理解最新的会议精神? 2020年2月23日,中央召开《统筹推进新冠肺炎疫情防控和经济社会发展工作部署会议》,以电视电话会议的形式由中央直达县团级,参会人数约17万人。会议精神与2月19日中央政治局常委会、2月21日中央政治局会议一脉相承。如何理解这次会议精神?   一、由“休克式防疫”转向科学防疫、理性防疫   在第二部分“关于当前加强疫情防控重点工作”中,重点指出两个地区,一个是“坚决打好湖北保卫战、武汉保卫战”,另一个是“全力...
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2020年02月22日 16:44

复工后有没有助推疫情?一个基于12城市的简单分析

复工后有没有助推疫情?一个基于12城市的简单分析 近期复工和疫情防控,成为了很多地方的两难问题。复工究竟有没有助推疫情?助推的程度有多大?我们可能需要城市层面的数据分析。   我们在前文《 一个评估疫情冲击宏观经济的方法》中,借助六大发电集团的日均耗煤量,从宏观层面考察了复工率。但是城市层面,并没有耗煤量数据。   本文中,我们选择高德公布的城市拥堵延时指数,然后按照农历时间,将2020年的城市拥堵延时指数,与2019年同期相比较,作为衡量城市复工情况...
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2020年02月21日 23:00

如何看待1月份金融数据?

如何看待1月份金融数据? 我们在前文《 US Census发布的X-13-ARIMA-SEAT的季调程序配置方法》中,介绍了US Census发布的X-13-ARIMA-SEAT程序的配置方法。有朋友问,这个程序跟其他统计软件有什么区别?   笔者目前知道,可以提供X-13-ARIMA-SEAT季调方法的,至少有SAS、MATLAB、R和EVIEWS。第一,这些统计软件,都是调用的US Census发布的X-13-ARIMA-SEAT程序模块,结果没有差异;第二,US Census有详细的操作手册,比较适合自学,其他统计软件的文档不...
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2020年02月20日 13:26

如何看待本次LPR利率下调?

如何看待本次LPR利率下调? 今天上午9点30分,2月份LPR更新报价,1年期LPR为4.05%,较上期下调10BP,5年期以上LPR为4.75%,较上期下调5BP。LPR的下调,终于“千呼万唤始出来”。   1月初降准之后,市场对1月20日调降LPR曾有比较强的预期,但是当时并没有兑现。1月23日,央行货政委委员马骏接受采访,讲到“降准等货币政策的效果,并不是没有体现在LPR报价中,而是需要一定的时间积累……给市场价格一些时间充分调整。”   叠加1月末新冠疫情暴发,2月...
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2020年02月19日 23:59

US Census发布的X-13-ARIMA-SEAT的季调程序配置方法

US Census发布的X-13-ARIMA-SEAT的季调程序配置方法 我们在前文《 一个评估疫情冲击宏观经济的方法》中讲到,一个评估疫情冲击的方法,是在月度宏观数据中,剔除春节效应后,来看同比增速。目前国际上最流行的季节调整方法,是美国人口普查局(US Census)所发布的X-13-ARIMA-SEAT方法。   US Census网站上提供程序下载,而且是免费的,任何人都可以下载和使用。但是正因为免费,所以需要自己根据说明文件,配置参数,本文来尝试讨论一下程序的配置方法。本文仅讨论WINDOWS系统。...
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2020年02月15日 16:22

对疫情后期复工的一点思考

对疫情后期复工的一点思考 昨天我们在文章《 一个评估疫情冲击宏观经济的方法》中,将六大发电集团的日均耗煤量作为分析对象,通过剔除春节效应等,算出目前的复工情况,相当于去年的60%。这是截止到2月14日的数据,随着时间的推移,这个比例会越来越低。复工的进度不甚理想。   我们一直在跟踪疫情的走势。目前的疫情形势是,湖北省内的疫情走势已经出现拐点,正在转好,但是因为存量病人数量较大,且医疗资源持续不足,因此疫情完全结束还需要一段时间...
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2020年02月14日 23:56

一个评估疫情冲击宏观经济的方法

一个评估疫情冲击宏观经济的方法 伴随着湖北省外的新冠病毒疫情逐步可控,如何评估疫情对经济的冲击,成为一个重要的课题。目前的方法主要有两类,第一类是参考2003年非典、2009年甲型H1N1流感等历史事件,来类比当下。这种方法的优点是历史数据完整,缺点是只能作为参考。笔者也写了《 如何评估疫情对经济的冲击?(基于SARS的一个DID分析)》、《 如何评估“国际公共卫生紧急事件”对出口的影响》等文章。   第二类是自下而上的思路,先具体分析受疫情影响...
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2020年02月13日 21:52

近期的返城潮有没有助推疫情?一个简单的DID分析

近期的返城潮有没有助推疫情?一个简单的DID分析 2020年初,一场突发的新型冠状病毒疫情,冲击着我们的生活。疫情暴发的时间,恰逢春节假期。为了避免春节后的返城客流助推疫情,国务院延长2020年春节假期至2月2日。   在国务院延长假期后,一些主要城市进一步通过灵活办公、远程办公等方式,延长休息至2月9日。因此本周一,2月10日之后,各地才逐步恢复工作秩序。   延长假期,使得潜在的新冠病毒感染者,得到充分暴露,从而实现了早发现、早隔离、早治疗,极大避免了交叉...
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2020年02月11日 15:11

2019年财政支出力度保持刚性,缺口巨大

2019年财政支出力度保持刚性,缺口巨大 2月10日,财政部公布了2019年1-12月的财政收支情况。我们先来看看,过去五年的一般公共预算的累计收支缺口。从全年的收支缺口来看,呈现逐年递增的态势。2019年全年累计缺口4.8万亿,比2018年同期多1.1万亿,2019年的缺口明显高于往年同期。     这个收支缺口,有一部分是通过财政赤字来抵补,从下图可以看到,即便考虑了赤字,2019年财政收支,仍然有20892亿的缺口,就需要从别的科目调入来调节。用来调节的科目,主要有...
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