BondClaw固收投研系列六：AI辅助物价数据点评

物价分析Skill构建问题驱动的四步法分析框架

核心观点

本报告旨在通过构建AI辅助的物价分析Skill，将月度物价点评从经验依赖转化为标准化流程，提升物价数据分析的严谨性、科学性与效率。

分析框架设计

采用"问题驱动"的物价分析思路，将分析流程拆解为四个层次：

1. 当月物价走势评估（是什么）：评估当月物价走势，判断是趋势性还是暂时性变动。
2. 驱动因素拆解（为什么）：分析驱动当月物价变动的因素及其贡献。
3. 物价传导分析（怎么传）：判断价格变动在产业链和价格体系内部的传导机制和效率。
4. 周期位置与未来判断（怎么看未来）：结合周期位置和领先指标，形成对未来物价的方向性判断。

分析模块拆解

将分析流程细化为四大核心模块：

• CPI分析模块：遵循"剔除扰动→量化贡献→归因定性"的逻辑，通过季节调整和分项贡献拆解分析CPI。
• PPI分析模块：按产业链逻辑进行归并，将约40个细分行业归并为六大产业链进行分析。
• 物价传导分析模块：监测PPI→CPI的纵向传导和产业链内部的横向传导。
• 周期定位与展望模块：通过HP滤波和领先指标分析未来物价的变动方向。

数据处理的技术性方法

遵循准确性、可复现性和可验证性原则，采用X-13ARIMA-SEATS进行季节调整，年度固定权重计算，以及经济逻辑优先的领先指标选择。

AI如何嵌入物价分析工作流

• 数据导入与自动处理：自动完成数据预处理、计量分析、数据画像分类和数据合约生成。
• 智能分析与观点提取：通过计算"边际变化"和"偏离程度"，自动提取最具边际信息量的变化点，生成差异化分析报告。
• 格式调整与报告导出：内置标准化格式，自动渲染报告，并分类导出所有成果。
• 开发思考与洞见沉淀：通过"数据驱动+叙事引擎+工程化"思想，解决文字叙述同质化、生成质量不稳定和报告格式不规范等问题。

研究结论

AI辅助的物价分析Skill能够显著提高物价分析效率，帮助分析师有更多时间进行深度思考，但AI在深度思考方面仍有欠缺，宏观研究仍需分析师的专业判断。