宏观快报：美国4月CPI同比降幅放缓，或为4.8%

腾景宏观快报 美国4月CPI同比降幅放缓，或为4.8% ——基于腾景AI高频模拟和预测腾景高频和宏观研究团队 相关报告 《腾景宏观快报：能源价格下降驱动美国CPI同比大幅下降》2023-03-31 《腾景宏观快报：美国2月核心CPI同比不下降，甚至可能上升》2023-03-01 《腾景宏观快报：美国1月CPI同比降幅减缓，或为6.2%，风险向下》2023-02-01 本期要点： •腾景宏观高频模拟显示，4月美国CPI同比继续回落，或为4.8%，较3月下降0.2个百分点。汽油价格低位徘徊和核心服务增长放缓是本月通胀继续走低的主要因素。分项来看，本月核心CPI同比小幅下降，或为5.5%，风险向上，较3月仅下降0.1个百分点；CPI能源同比在3月大幅下降的基础上，本月降幅减少，但仍处于低位或为-4.9%；3月CPI食品同比在2022年3月的高环比基数下，回落速度加快，4月延续回落趋势，或为7.5%。本月通胀分项都有小幅放缓，带动美国CPI总项小幅下降，长期通胀仍有强韧性。 •4月能源价格同比降幅有所收窄，环比增速仍为正数。美国优质汽油零售价格同比仍处于低位，天然气期货价格同比继续回落，维持较低水平。商品供给加库存充足，驱动美国车辆通胀有快速上涨的趋势，同时支持核心通胀处于高位。 •世界大型企业研究会25日公布的数据显示，由于对美国经济前景悲观，美国4月消费者信心指数降至去年7月以来的最低水平，为101.3，较3月104的数值下降了2.7，低于市场预期。 表：美国CPI3月官方值及4月腾景高频模拟值 3月官方值 （单位：%） 4月高频值 （单位：%） CPI 5.0 4.8 核心CPI 5.6 5.5 CPI食品 8.5 7.5 CPI能源 -6.4 -4.9 数据来源：腾景宏观高频模拟和预测库 图：美国CPI同比腾景AI高频模拟与官方数据 数据来源：腾景宏观高频模拟和预测库 表：美国CPI同比腾景AI高频模拟与官方数据 指标 腾景AI模拟 官方公布 是否正确 2022年2月 7.8% 7.9% 正确 2022年3月 8.5% 8.5% 正确 2022年4月 8.3% 8.3% 正确 2022年5月 8.1% 8.6% - 2022年6月 8.9% 9.1% 正确 2022年7月 8.9% 8.5% 正确 2022年8月 8.0% 8.3% 正确 2022年9月 8.2% 8.2% 正确 2022年10月 8.0% 7.7% 正确 2022年11月 7.3% 7.1% 正确 2022年12月 6.5% 6.5% 正确 2023年1月 6.2% 6.4% 正确 2023年2月 6.2% 6.0% 正确 2023年3月 5.2% 5.0% 正确 2023年4月 4.8% 未公布 待验证 数据来源：腾景宏观高频模拟和预测库 一、4月核心CPI同比或为5.5%，较3月下降0.1个百分点 •去年美国核心CPI同比中的核心商品项受二手车供需关系改善大幅下降，今年1-2月开始降幅收窄，连续13个月的稳步下降，已使核心商品项降至低位，3月核心商品同比已转为上涨，4月将延续上涨趋势，或为1.8%。4月核心CPI商品和服务表现分别为：商品受二手车价格上涨结束13个月的稳步下降趋势，本月同比继续小幅上涨；服务在3月受住房项拉动，小幅下降0.2个百分点，本月或维持下降趋势。继续下降0.2个百分点至6.9%，服务项处于铸顶徘徊期。综合来看，4月核心CPI同比仍保持高位增速，或为5.5%。 •美国核心CPI服务仍现较大粘性，其中住房租金居高不落，3月虽然业主等价租金通胀和主要居所租金通胀均未继续增长，但未见稳定回落趋势。房价指数一直领先于房租通胀，本月房屋项或继续小幅下降。4月美国出行需求略有下降，公共交通项同比或继续小幅下行，TSA安检人数环比大幅下降，但仍为正值，同比仍处于低位。 图：2008-2023年美国标准普尔/CS房价指数与美国:核心CPI服务当月同比 数据来源：Wind、腾景宏观高频模拟和预测库 图：2018-2023年美国CPI核心服务同环比:季节性 数据来源：Wind、腾景宏观高频模拟和预测库 •核心CPI商品方面，根据美国核心CPI商品与美国二手车价格指数存在的领先滞后关系，3月二手车价格指数同比已结束自2022年2月开始的大幅下降趋势，转为小幅上涨，4月将继续维持小幅上涨趋势，推动核心通胀的高位增长。在未来两个月受新车、二手车供应关系改善，核心CPI商品同比将继续维持增长态势，且增长速度不会太慢。 图：2017-2023年美国二手车价格指数同比与美国核心CPI商品 数据来源：Manheim、腾景宏观高频模拟和预测库 图：2018-2023年美国核心CPI商品同环比:季节性 数据来源：Wind、腾景宏观高频模拟和预测库 二、4月CPI能源同比上涨1.5个百分点至-4.9%；CPI食品同比下降1个百分点至7.5% •本月CPI能源同比虽未大幅下降，但仍处于低位。CPI能源项受去年俄乌冲突影响冲上130美元/每桶，随后于二季度到达高点后持续加速回落，虽在今年1月有小幅的上涨，此后继续维持下行趋势，本月受2022年4月的较低环比基数影响，能源同比小幅上涨。根据美国能源署公布的汽油零售价格数据，汽油零售价环比上涨5.35%，优质零售汽油价格环比为3.56%，同比-9.56%，同比较3月上涨4.55个百分点。本月美国能源署公布的4次汽油价格，都在小幅走高。 图：美国CPI能源同比腾景AI高频模拟与官方数据 数据来源：腾景宏观高频模拟和预测库 表：2023年4月美国汽油、柴油价格数据单位：% 03月同比 04月同比 同比趋势 03月环比 04月环比 环比趋势 汽油价格:常规零售:美国 -18.69 -11.78 ↑ 0.36 5.35 ↑ 现货价:普通传统汽油:FOB美国海湾 -20.67 -13.75 ↑ 4.98 8.13 ↑ 零售价(含税):汽油:美国 -18.2 -11.92 ↑ 0.96 4.97 ↑ 汽油价格:优质所有配方零售:美国 -14.11 -9.56 ↑ 0.92 3.56 ↑ 2号柴油零售价:美国 -17.51 -19.93 ↓ -4.59 -2.65 ↑ 现货价:超低硫2号柴油:美国海湾 -26.83 -33.68 ↓ -2.93 -2.54 ↑ 零售价(含税):柴油:美国 -17.51 -19.93 ↓ -4.59 -2.65 ↑ 2号柴油零售价:美国 -17.51 -19.93 ↓ -4.59 -2.65 ↑ 现货价:原油:英国布伦特Dtd -33.82 -17.94 ↑ -4.75 8.96 ↑ 现货价:原油(WTI) -32.15 -21.05 ↑ -4.57 9.31 ↑ 汽油价格:优质常规零售:美国 -13.9 -9.03 ↑ 0.01 3.7 ↑ 期货收盘价(连续):NYMEX天然气 -51.38 -67.66 ↓ -1.8 -9.91 ↓ 数据来源：Wind、腾景宏观高频模拟和预测库 •3月CPI食品同比加速回落，但仍处于高位，本月将在去年高环比基数的影响下继续维持较大降幅。4月末美国农业部对美国2023年食品通胀预估数据显示，2023年食品通胀预估区间为6.5%~7.5%，较3月的全年预估区间保持不变，同时一直处于高位的蛋价有较大幅度放缓。以现在的食品通胀数据，距离全年目标还有一定下降空间。本月CPI食品同比或稳步下降至7.5%。 图：2018-2023年美国CPI食品同比与环比 数据来源：Wind、腾景宏观高频模拟和预测库 图：USDA公布CPI食品年度同比预测区间与CPI食品当月同比 数据来源：USDA、腾景宏观高频模拟和预测库 三、高基数下美国CPI同比二季度有较大下行空间 •美国4月制造业PMI预览值为50.4，重新站上荣枯线50，高于3月值49.3，标志着6个月来商品生产商的经营状况首次出现改善。服务业PMI初值为53.7，高于预期51.5，创一年新高。PMI的上升也预示着美国通胀的韧性较强。 •目前能源通胀已降至低水平，布油价格在80美元/桶左右波动，但考虑到2022年5月和6月布油平均价格分别在110和116美元/桶的高基数背景下，能源通胀或还有下降空间，但同比已处于低位，下降空间有限。同时核心通胀中商品项已呈上涨趋势，支持核心通胀增长，而房屋项虽增长放缓，但未见持续下降，至少在上半年依然保持强韧性，或在今年下半年形成稳定下降态势。 图：2018-2023年美国CPI当月同比与环比 数据来源：Wind、腾景宏观高频模拟和预测库 图：4月美国CPI同比及分项-蒙特卡洛模拟分析 图：4月美国CPI核心同比及分项-蒙特卡洛模拟分析 图：4月美国CPI能源同比及分项-蒙特卡洛模拟分析 （本文执笔：张立媛、吴卫） 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。