宏观周报：2022年8月第2周预测周报

腾景宏观周报 腾景宏观产业高频模拟和预测周报 ——基于腾景AI高频模拟和预测 腾景宏观研究团队 相关报告 《通胀削减法案政治意义浓厚，短期不改美联储加息路径》2022-08-12 《美国通胀下半年展望》2022-08-09 《7月CPI近3%，预计下半年猪肉高点在36元/kg左右，CPI高点4.5%，结构性货币政策调控楼市》2022-08-04 本期要点： •各位朋友，我们开启一个新的研究报告系列：宏观高频、预测半月报和月报。针对近期经济发展状况，结合高频模拟和预测数据，解读经济发展有关现象，同时对未来发展趋势有一个明确判断，大家一起在实践中加深对中国特色社会主义市场经济运行规律的理解，更好把握机遇、应对挑战。 •国内方面：统计局公布了7月全国CPI和PPI数据，受猪肉、鲜菜等食品价格上涨及季节性因素影响，CPI环比由平转涨，同比上涨2.7%，涨幅略有扩大，PPI环比下降，同比上涨4.2%，涨幅继续回落；国际方面：美国7月CPI同比涨幅8.5%，仍接近40年高位；欧盟对俄煤炭禁运正式生效。 供给：经济下行，工业和服务业双双下行。 需求：消费上行，投资不变，出口下行。 价格：CPI、PPI小幅下行。 金融：长期限利率、社融下行，M2下行，人民币贬值。 每周经济活动一、宏观 供给侧 图1：本周GDP小幅下行GDP或持续上行，于9月到达高点后开始下行 资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库 图2：本周工业增加值小幅下行工业增加值持续上行，于9月到达高点后开始下行 资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库 图3：本周服务业生产指数小幅下行服务业生产指数持续上行 资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库 需求侧 图4：本周社会消费品零售总额小幅上行社会消费品零售总额震荡前行 资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库 图5：本周网上实物零售额小幅上行网上实物零售额持续上行 资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库 图6：本周固定资产投资完成额保持不变固定资产投资完成额持续上行，于9 月到达高点后开始下行 资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库 图7:本周基建投资小幅上行 图8:本周房地产投资小幅下行 图9:本周制造业投资小幅下行 资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库 图10：本周进口总额小幅下行进口总额持续上行，于2023年3月到达高点后开始下行 资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库 图11：本周出口总额小幅下行出口总额持续下行 资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库 财政 图12：本周财政收入小幅下行财政收入持续上行，于10月到达高点后开始下行 资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库 图13：本周财政支出小幅下行财政支出持续下行 资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库 二、价格 图14：本周CPI小幅下行CPI持续上行，于2023年1月到达高点后开始下行 图15：本周CPI-食品烟酒小幅下行CPI-食品烟酒持续下行，于2023年2月到达低点后开始上行 资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库 图16：本周PPI小幅下行PPI震荡前行 资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库 三、金融 图17：本周M2小幅下行M2持续上行,于2023年1月到达高点后开始下行 图18：本周社会融资规模存量小幅下行社会融资规模存量持续上行 资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库 图19：本周金融机构人民币贷款加权平均利率小幅下行 资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库 图20：本周存款类机构质押式回购加权利率:7天（DR007）小幅上行 金融机构人民币贷款加权平均利率于9月到达低点后持续上行 资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库 存款类机构质押式回购加权利率:7天 （DR007）于9月到达低点后开始上行 资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库 图21：1年期国债收益率呈下行趋势，于10月开始上行 图22：10年期国债收益率持续上行 资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库 图23：平均汇率：美元兑人民币于9月到达高点后开始下行 图24：人民币：实际有效汇率指数持续上行 资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库资料来源：腾景宏观和高频模拟数据库 四、工业 图25：本周有25个工业行业增加值上行，11个工业行业增加值下行。 五、服务业 图26：本周有13个服务业行业增加值上行，17个服务业行业增加值下行 （本文执笔：任虹宾） 注释 ❑腾景AI经济预测 北京腾景大数据应用科技研究院，简称“腾景数研”，是适应数字时代特点和要求，旨在推动宏观和产业经济研究方法变革、推动数字技术与实体经济深度融合的民办非企业新型研究机构，为中国发展研究基金会“博智宏观论坛”提供学术研究和数据支持。研究院学术委员会由目前中国学术研究水准和社会影响力居前的经济学家和有关方面负责人组成，为研究院的研究工作提供指导。 腾景AI经济预测运用近年来快速发展的机器学习特别是深度学习等人工智能前沿技术，与实时化、动态化的投入产出体系深度融合，在一系列关键技术攻关的基础上，对重要的经济金融指标进行高频模拟和预测，形成了在国内外具有开拓性、领先性、实用性的产品体系。 ❑高频模拟 所谓高频模拟，就是在搜集加工大量相关数据的基础上，依托经典机器学习和深度学习模型，把月度指标日度化，使通常一个多月后才公布的指标，当日或近日就能呈现出来，比如，月初的CPI指标，过去要到一个半月后才公布，有了高频模拟，当日就知晓了。 ❑AI预测 所谓预测，就是运用深度学习的先进算法，重点在海量数据中搜寻非线性相关关系，发现并提炼那些过去、当下和未来都会起作用的规律性因素，从而实现对某一变量未来一定时期的预测。目前，我们已基本形成了时间长度为半年到一年、准确率70%以上的预测能力，并在逐步提升。 预测并不是一件神秘的事情，只是发掘那些未来仍会起作用的历史信息。也正是由于这个原因，我们多数情况下并不是预测某个指标的实际数值（某些情景下也会预测），而是预测它的平滑（TC）数值，因为平滑数值含有更多的历史信息。对一个具体指标而言，我们预测时主要关注两个方面，一是走向，向上、向下还是平行；二是拐点，顶部的拐点或底部的拐点，或者说峰值或谷底。对大多数指标来说，一年中最重要、最困难的是如何把握住一两个、两三个大的拐点，若经济预测能够帮助解决这个问题，应该说足以令人满意了。 ❑全口径数据 全口径数据是以动态化投入产出矩阵为架构，按照国民经济核算体系的规范完整口径，对官方数据深化和扩展后的研究性数据。核心技术是对投入产出体系进行动态化改造，研发并验证了一系列转换矩阵表，建立起了支出侧和生产侧极为复杂的高频关联关系，形成“多维动态均衡矩阵系统（MDEMS）”，这一数据体系具有如下优势。 补全。有些月度指标是片段性数据，如社会消费品零售总额，反映的只是部分商品消费，除了餐饮等外，基本上不包括服务消费。全口径数据则包括了月度完整口径的居民消费和政府消费及其构成，还区分了居民消费中的商品消费和服务消费。 补准。固定资产投资完成额含有土地使用费等，而这部分近些年达到30%以上，与构成GDP的固定资本形成差距较大。全口径数据则去粗取精、去伪存真，剔除了土地使用费的部分，加入了商品房销售增值、矿藏勘探、计算机软件等无形资产，从而形成准确完整涵义上的固定资本形成指标。 补缺。目前的月度官方统计中，在服务业领域，只有服务业生产指数，还不能提供大部分服务行业的增长数据。全口径数据则在投入产出矩阵约束下，通过相关高频和中频数据的模拟，形成了全部服务业月度增长指标。 校正。利用投入产出矩阵内在的自我约束、自我平衡机制，使不同部分的数据相互比较、相互印证、相互校正，增强数据的准确性。 高频。通过对投入产出体系动态化改造，同时引入大量高频数据，实现了全口径数据的月度化，以后将可能实现全口径数据周度、日度乃至标准意义上实时化显示。 当前，官方常用指标有72个，而腾景全口径常用指标有150多个，全部指标5000多个。 全口径数据库的框架性数据来源于官方数据，与官方数据科学衔接，并不是另搞一套。每个月官方数据公布后，将其带入数据体系，转化为全口径数据。官方季度和年度国民经济核算数据公布后，全口径数据与其对标校正。 更多信息请关注腾景公众号 联系我们： 010-65185898|+8615210925572 北京市朝阳区朝阳门外大街乙6号朝外SOHO-A座29层 重要声明 本报告由北京腾景大数据应用科技研究院制作，报告内容和引用资料力求客观公正。报告中的信息来源于我们研究团队运用机器学习、深度学习等人工智能技术所取得的探索性研究成果，数据准确率通常以概率方式呈现。因此，本报告仅供投资者参考之用，不构成任何投资决策的建议。对于投资者依据或者使用本报告所造成的一切后果，北京腾景大数据应用科技研究院及相关分析师均不承担任何责任。 此报告版权归北京腾景大数据应用科技研究院所有，本单位保留所有权利。未经本单位事先书面许可，任何机构和个人均不得以任何形式翻版、复制或转载。如引用发布，需注明出处为北京腾景大数据应用科技研究院，且不得对本报告进行有悖原意的引用、删节和修改。否则，本单位将保留随时追究其法律责任的权利。北京腾景大数据应用科技研究院对于本免责声明条款具有修改权和最终解释权。