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多因素宏观经济趋势分析方法及其在证券分析中的运用

2012-09-15

环渤海经济瞭望 2012年11期
关键词:经济周期宏观经济趋势

■ 鲍 旭

宏观经济趋势判断的研究由来已久,大多研究集中于经济周期的划分。而经济周期现在一般划分为衰退、谷底、扩张和顶峰4个阶段。宏观经济趋势的研究意义在于提前判断经济走势,做好应对措施,未雨绸缪便可进退自如。对于投资者而言,预判市场走势和多空方向,有着至关重要的意义。证券、基金等主要金融市场需要大量的基于宏观经济趋势研究,诸如投资时间钟分析和板块轮动投资分析等。重新审视宏观经济趋势研究,把握市场方向,对提高投资的收益率和控制投资的风险度有着不言而喻的重要性。

随着人们对宏观经济趋势的认识愈加理性,意识到这样一个问题应该是一个复杂系统,几乎要牵涉到经济体系所有方面,不太可能用其中某一种因素来予以解释,经济波动的复杂性又决定了宏观经济各部分的运动常常不一致,从而给准确地确定基准转折点带来了极大的困难。但是虽然存在种种困难,经济学家们试图为宏观经济趋势分析提供一个令人信服的理论体系的努力却从未间断过。

既然宏观经济是一个多侧面、多过程的经济活动综合体,我们可以选择一组重要的宏观经济指标,这组指标的波动被认为与经济周期波动大体上一致,并能从不同侧面反映宏观经济波动。因为经济周期波动的复苏、扩张、收缩和萧条都不是在一个月内发生的,而是通过许多经济指标 (变量)在不同的经济过程中的不断演化而逐渐展开的。在这些指标中,各个指标波动达到波峰、波谷、扩张和收缩持续时间都不一样,因此有必要构造一个综合性指数,以此来全面反映经济波动的状况。美国经济周期专家伯恩斯 (A.F.Burns)在他有关经济周期理论的讨论中提出了使用综合指数的理论基础,他认为,根据单一指标所得到的周期时间不可能绝对可信,所以,将若干指标综合起来,也许就能防止单一指标可能出现的意外。

数据和模型

本文出于证券市场与宏观经济联系极其紧密的考虑,从宏观分析的角度对6个基本面进行历史回溯,判断各指标对证券市场的影响,据此量化评分,最后通过对上证指数的实证验证本文方法的有效性。

事实上,影响指数走势的因素包括宏观经济、政策、技术面、资金流、市场估值、投资者情绪、相关市场影响等重要方面。文章主要思想之一是:人们对宏观经济数据有预期。拿PMI来说,比如上个月是52.5,这个月如果预期是52,但实际上是51.5,那么低于预期,就会引发对经济数据的担忧,进而影响市场走势。具体分析方法是首先计算周期内各期指标基本得分,再结合趋势分析,指标数据连续上升或下降对市场参与者对经济的判断有推波助澜的作用。最后,根据市场预期进行修正,若实际数据好于预期,则该项予以加分,反之亦然。

研究一个因变量对几个自变量的线性依存关系时,其模型称为多元线性回归。本文中采用双层多元线性回归模型,六大类指标由其分类下的子指标构成。各指标即为自变量,函数方程按全模型法建立。

xij表示第i类第j项指标的得分,βij表示xij在Xi中所占权重,Xi表示第i类指标得分,Mi代表第i类指标的子指标数目。

S代表六大类指标评分的最终得分,βi表示第i类指标在评分体系中所占权重。

本文分析周期自2007年1月1日起至今,数据来源为Wind金融资讯平台。每项指标得分上限为5分,得分下限为-5分,6类指标体系综合评分最高分30分,代表宏观层面经济运行上升,强烈看多,最低分-30分,表明宏观经济处于泡沫顶峰,强烈看空。

图1 GDP走势及各期评分(蓝—GDP走势 红—各期GDP评分)

指标分析

下文将根据收集到的6大类数据,构建宏观经济综合评分系统:

(一)国民经济运行分析

宏观经济分析作为研究基石,把握住了它的大方向,就能把握市场的总体变动趋势,做出正确的长期决策。本文以GDP、 CPI、 PPI、 PMI为主要国民经济影响因素进行分析,政策项由投资者情绪所消化,故本文将其嵌入投资者情绪另作分析。

GDP指标若大幅增长,便反映出该国经济发展势头良好,消费能力也随之增强,负增长,则显示该国经济处于衰退状态,消费能力减低。居民消费价格水平的变动率在一定程度上反映了通货膨胀 (或紧缩)的程度,CPI过高或者过低均会影响市场经济的正常健康运行。生产者物价指数PPI市场敏感度非常高,如果生产物价指数比预期数值高时,表明有通货膨胀的风险。如果生产物价指数比预期数值低时,则表明有通货紧缩的风险。PMI指数属于经济先行指标,当PMI大于50%时,说明经济在发展,PMI越大于50%说明经济发展越强势;当PMI小于50%时,说明经济在衰退,越小于50%说明经济衰退越快。

以GDP为例,其评分情况如图1:

首先分析计算周期内各期GDP基本得分,再结合趋势分析,若GDP持续低迷,该期得分在基本分基础上再降低,反之亦然。最后,根据市场预期进行修正,若实际数据好于预期,则该项予以加分,反之亦然。分析结果如图1,各期得分走势和GDP走势基本一致,细微差别是由于得分修正所致。

(二)资金流动性分析

资金影响指数涨跌的特征越来越明显。每一波大牛市行情都与大规模引入合规资金有关。资金流动快,净流入大,便会成为市场走高的主推力量。本文要判断市场的未来走势,就必须重视货币供求力量对市场的影响。

本文从四方面考量资金流动性,它们是:上海银行同业拆借利率SHIBOR、回购利率、货币增速、资金净流入。SHIBOR的是市场中货币流动性的标尺,一般而言,如果SHIBOR利率持续上行,表明市场流通性吃紧,反之持续下行,表明流通性宽裕。回购利率实际上是资金量的直观反映,它能影响三个方面:影响短期市场利率、影响市场资金的充裕程度、影响投资者的心理预期。

流通货币方面,M1反映居民和企业资金松紧变化,是经济周期波动的先行指标,M2流动性偏弱,但反映的是社会总需求的变化和未来通货膨胀的压力状况。M1增速逐步快于M2增速,代表资金逐渐宽松。资金流向测算的是推动指数涨跌的力量强弱,这反映了人们对该板块看空或看多的程度到底有多大。如果指数在低位是资金流入表明指数可能上涨,如果在高位资金流出则表明指数可能下跌。

(三)估值分析

从巴菲特的理论理解,“价值投资”必须回答三个问题:第一是寻找到便宜的东西的机会;第二是股票是否估值便宜;第三是能否能长期坚持。而彼得·林奇在 《战胜华尔街》、 《学以致富》里不止一次提到,某某股票挺好的,就是太贵,PE(市盈率)和PB(市净率)的乘积都大于30了。这里的 “贵”,就是估值是否高于某某股票的真实价值。PB=股票市价/每股净资产。简单的说,你愿意出多少钱来购买它的资产,通过估值分析,可以判断当前市场投资价值或者投资方向。

(四)技术分析

所有的基础事件,如经济事件、社会事件、战争、自然灾害等等,作用于市场的因素都会反映到价格变化中来。所以技术分析认为只要关注价格趋势的变化及成交量的变化就可以找到盈利的线索,本文考虑了均线系统、KDJ、RSI、TRIX指标,予以量化进行判分,就是希望汲取众家之长,建立起一个能够较为全面反映真实市场状况及趋势的系统。

(五)情绪分析

本文所研究的情绪指标,主要数据挖掘工具,从金融网站和证券类报刊杂志提取相关信息,通过智能识别,判断每篇文章对市场的观点,最后汇总统计出市场整体的多空倾向。

情绪指标把每篇文章的观点分为5类,每篇文章的得分如表1所示:

N为当天的文章总数。该指标为0表明媒体所有文章全部强烈看空,为100则表明所有文章一致强烈看多,50则为中性。

表1 情绪指标判分标准

图2 上证走势及各期总评分

(六)相关市场分析

随着我国对外开放力度的加大,对资本市场的限制逐渐放松,QFII规模的扩大以及股票市场制度建设的逐步健全,我国股市与国际股市的关联正在加大,成熟的海外市场往往对国内股市的定价有重要的指导意义。海外经济体中,欧洲、美国、日本股市堪称全球股市的风向标,由于这些证券市场较为成熟,一般情况下市场整体短期波动比较小。在有重大政策变动时,比如美联储利率调整、欧债危机处理等,股市反应会比较激烈,并且会很快波及到全球主要金融市场。国际期货市场文价格的形成虽然主要基于对未来市场的供求预测,但是同样受到国际政治、经济等各方面影响,对国际局势的变动尤其敏感。大宗商品的价格波动,必然会传导至股票市场,影响我国市场走势。因此,对国际市场的热点保持关注,分析海外主要股票市场、商品市场,可以在一定程度上回避相关市场变动给我国股市带来的投资风险,提高本文宏观经济分析的准确性。

实证结果分析

通过6大类的综合分析,本文可以得到一个各期宏观经济评分,区间为-30~30,得分高代表宏观经济向着好的一面发展,高分点应该对应着市场底部,这个时候市场操作应该看多,反之亦然。

得分序列和指数序列的相关性为-0.72,和本文的预期结果一致。由图2可以看出,本评分体系对于拐点的把握较为准确。通过模拟市场操作,可以简单测算一下本文对宏观经济趋势的判断能力。本文以上证综合指数为测试对象,在整个测试周期内 (假设市场容许做空),操作策略为 (回测收益分析结论见表2):

a.当期收盘评分S1>15,下期收盘价开买仓;

表2 回测收益分析

b.当期收盘评分S2<5,下期收盘价卖平仓;

c.当期收盘评分S1<-5,下期收盘价卖开仓;

d.当期收盘评分S2>0,下期收盘价买平仓;

由以上分析可见,本文的多因素客观经济趋势分析方法对于宏观走势把握能力可圈可点,其优势在于能够很好的抓住拐点,能够为投资者提供投资方向参考,为政策制定者提供调控方向及力度衡量标准。实证表明多因素综合评分系统有效。

结束语

本文建立了宏观经济综合指标体系,根据指标与上证指数的相关性进行历史回溯并评分,并根据市场提供的先行数据进行预判与修正。相对于诸多仅以GDP等单因素来划分经济周期判断趋势的方法而言,本文的量化模型更加有效,实证回测结果也支持了这一结论。

参考资料

1.程笑冉,张肃等.多因素指派模型全局优化问题研究[J].数学的实践与认识,2012,(02).

2.陈涛.多因素统计综合指数编制的新方法[J].统计与决策,2008,(09).

3.王建.中国宏观经济趋势[J].金融信息参考,2001,(11).

4.田秋生,唐汉清.中国经济周期的划分与波动趋势研究[J].统计与决策,2011,(07).

5.王雄威.我国经济周期非线性特征分析与经济周期测定研究[D].吉林大学,2012,(04).

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