宏观快报：美国通胀降幅超预期，水分含量有或无？

腾景宏观快报 美国通胀降幅超预期，水分含量有或无？ ——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：美国5月CPI同比继续下降，或为4.4%》2023-06-01 《腾景宏观快报：美国4月CPI同比降幅放缓，或为4.8%》2023-04-28 《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 本期要点： •据美国劳工部于当地时间6月13日发布的最新数据显示，5月美国CPI同比上涨4.0%，较上月大幅下跌0.9个百分点。分项加权计算CPI结果为4.31%，与腾景宏观高频模拟的4.4%较为接近但与公布的4.0%差距较大，此0.31%的偏差或可引发更深的思考与探讨。 一、鹰鸽博弈进行时，美联储“跳过”加息 •当地时间6月14日，美联储联邦公开市场委员会（FOMC）宣布将联邦基金利率的目标区间维持在5.0%-5.25%不变，符合市场预期。这是美联储在迈出连续十次加息的激进步伐后，首次按下“暂停键”。 •然而同一时间公布的点阵图显示美联储官员们多年末的利率预期中值为5.6%，较当下的预期利率高出了约50个基点。美联储主席鲍威尔在新闻发布会上表示：几乎所有与会者都认为，进一步加息是适宜的。对“暂停”的理解，不应当认为6月暂停加息是“跳过”。由此来看这意味年内还将可能有两次加息，其还表示：高通胀给人们带来了困难，美联储依然坚决致力于2%的通胀目标。综合来看其发言表明了美联储坚决抑制通胀的决心。 图：FOMC参与者对适当货币政策的评估:联邦基金利率目标区间或目标水平的中点 二、总项大降能源之功，核心坚挺压力尚存 •本月美国CPI同比的大幅下降来超出预期，进一步来看各项主要数据：核心CPI同比上涨5.3%，较上月回落0.2个百分点；CPI食品同比上涨6.7%，较上月下跌1个百分点；CPI能源同比下跌11.7%，较上月跌幅扩大6.6个百分点。 •当下美国CPI核心同比仍现较大粘性，其中住房租金居高不下（该项在CPI总项计算的权重中占比高达34.6%），4月住房的房租项通胀开始小幅回落，但业主等价租金通胀还有上涨趋势，5月主要居所租金微幅下降0.1个百分点，业主等价租金维持高位不变，二者均未见稳定回落趋势。 图：美国CPI房租项：业主等价租金和主要居所租金：当月同比 数据来源：iFind、腾景宏观高频模拟和预测库 •据5月末美国农业部对美国2023年食品通胀预估数据显示，2023年CPI食品预估区间为6.5%-7.5%，较3、4月的全年预估区间保持不变，同时一直处于高位的蛋类价格，全年预估区间再次大幅下降。 •5月CPI能源同比继续回落，一方面受去年同期的高基数影响，另一方面则是由于近几个月汽油价格都维持较低水平。去年5月为110.68美元/每桶，今年5月已降至76.13美元/每桶。 •高频数据模拟预测数据显示，5月美国CPI同比为4.4%；核心CPI同比为5.4%，CPI食品同比为6.7%；CPI能源同比下跌10.9%。5月腾景宏观高频模拟预测美国CPI总项和各个分项的方向准确率为100%。 表：美国CPI4月5月官方值及5月腾景高频模拟值（单位：%） 4月官方值 5月官方值 5月高频值 官方方向 方向正确性 误差 CPI 4.90 4.00 4.40 下行 正确 0.40 CPI核心 5.50 5.30 5.40 下行 正确 0.10 CPI能源 -5.10 -11.70 -10.90 下行 正确 0.80 CPI食品 7.70 6.70 6.70 下行 正确 0.00 数据来源：腾景宏观高频模拟和预测库 •对于上月美国CPI的各项数据分项来看无论是方向、数值和逻辑上都合理准确，但在后期的验证过程中我们发现即使使用真实数据将分项进行核算，5月数据的误差相对以往的出入较大。 三、高频模拟全年“常青”，分项计算显露“端倪” •2022年6月至2023年5月以来除2023年5月的加权计算CPI与公布的CPI绝对平均误差为0.04%，误差基本可以忽略。一年来CPI高频预测平均绝对误差为0.075%，同样处于较低水平，值得注意的是5月分项计算得到的CPI数据与公布的CPI数据间的误差绝对值高达0.31%，此较高误差值得商榷。 表：近一年来美国CPI实际值，加权计算值及其误差（单位：%） 时间 CPI CPI食品（权重：13.5%） CPI核心（权重：79.5%） CPI能源（权重：7%） 分项计算CPI* 误差 2022年6月 9.10 10.40 5.90 41.6 9.01 0.09 2022年7月 8.50 10.90 5.90 32.90 8.47 0.04 2022年8月 8.30 11.40 6.30 23.80 8.21 0.09 2022年9月 8.20 11.20 6.60 19.80 2.15 0.05 2022年10月 7.70 10.90 6.30 17.60 7.71 -0.01 2022年11月 7.10 10.60 6.00 13.10 7.12 -0.02 2022年12月 6.50 10.40 5.70 7.30 6.45 0.05 2022年1月 6.40 10.10 5.60 8.70 6.42 -0.02 2022年2月 6.00 9.50 5.50 2.20 6.02 -0.02 2022年3月 5.00 8.50 5.60 -6.40 5.15 -0.15 2022年4月 4.90 7.70 5.50 -5.10 5.06 -0.15 2022年5月 4.00 6.70 5.30 -11.67 4.31 -0.31 *分项计算CPI为各分项CPI的加权平均值 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（单位：%） 时间 腾景AI模拟 官方公布 是否正确 2022年6月 8.90 9.10 正确 2022年7月 8.90 8.50 正确 2022年8月 8.00 8.30 正确 2022年9月 8.20 8.20 正确 2022年10月 8.00 7.70 正确 2022年11月 7.30 7.10 正确 2022年12月 6.50 6.50 正确 2023年1月 6.20 6.40 正确 2023年2月 6.20 6.00 正确 2023年3月 5.20 5.00 正确 2023年4月 4.80 4.90 正确 2023年5月 4.40 4.00 正确 数据来源：腾景宏观高频模拟和预测库 •CPI指数作为一种拉斯拜尔指数其篮子不会频繁调整，美国劳工部按惯例一般在年初进行权重的变化。这种数据的差异或许是美国当局为了特殊的需要不得已而为之的，或可理解为在总项调整对整体民众释放积极下降的信号并通过分项提醒专业人士通胀压力仍较大。我们认为有必要再参考月底美国经济分析局公布的5月PCE指数进行综合的考量。 •无论是美国CPI实际上是达到了4.0%的水平或是加权计算的4.3%，均较上月数据有较大幅度的下降，这也反映了美联储持续激进紧缩货币政策的成效。但美国CPI核心这一权重最大的分项下降缓慢，充分的反映了核心项通胀韧性较强。美联储政策制定者们担心没有看到通胀和经济活动的明显降温，他们正试图平衡风险，故选择暂停加息并给予下半年一定的加息预期。此外2022年以来快速加息产生的延迟影响和最近的银行业压力，可能会进一步影响经济增长和劳动力市场的抑制。为了避免潜在的经济衰退，美联储结束连续的加息，转向并无实际利率变动的预期导向型准货币政策。短期来看，利率水平或在下半年小幅上涨达到顶峰；长期来看明年上半年通胀或达到目标水平，与此同时美联储将会考虑重新释放流动性以重振经济。 （本文执笔：罗雨锋、张立媛） 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