PMI的分析与预测
来源：找钢指数
2021年06月29日 11:00
来源：国君宏观研究
导读
PMI作为每月第一个能够对当月经济数据，进行全面分析和预判的指标，对预期的影响和趋势的判断意义显著。因此，国君宏观分析手册第一篇，我们重点介绍PMI指标的统计含义、分析角度、微观基础和预测方法。
摘要
1. PMI指标是宏观领域重要的非定量调查性指标，具有时效性、全面性、通用性三个方面的特点。
2. PMI分析有三条基本原则：
1) 首先，PMI呈现的是环比变化不是同比变化。PMI问卷在设计时调查的是经理人对各项指标相比于上月的变化情况，因此PMI各分项指数都是在描述环比变化，而不是本月相比去年的同期变化。
2) 其次，PMI仍然有季节性，判断强弱最好结合季节性均值进行校准。正因为PMI是环比变化，因此不可避免具有季节性。统计局对PMI进行了季节性调整，但调整后还是带有较强的季节性。
3) 最后，PMI是扩散指数，不是绝对变化。PMI读数大于50表明该项指标处于扩张状态，但并不代表绝对的百分比变化。
3. PMI分析可以从总量、供需端、价格端、库存端、企业规模等多个角度展开，PMI相当于一套扩散指数版的经济指标，PMI持续扩张往往对应着经济增长动能的提升，其主要分项也与对应的经济数据有较强相关性。
1) 供需端：PMI生产与工业增加值增速趋势基本一致；PMI新订单与名义GDP增速，新出口订单与出口增速，都存在密切联系。
2) 价格端：PMI价格分项对工业品价格指数有一定预测作用，特别是PPI的预测。
3) 库存端：PMI库存分项与工业企业产成品库也有较强联系。对库存周期的判断相对领先。
4) 财新PMI：财新PMI可以作为官方PMI的辅助参考，但财新PMI侧重点是小企业、东部沿海出口型企业。
4. PMI微观基础体现在何处？
1) PMI与上市公司业绩：经过比对我们发现，无论从整体还是分行业角度，PMI及分项与上市公司行业营收、盈利走势都比较一致，特别是对其中部分行业的拐点判断。例如制造业中的通用设备、计算机、电气机械、医药、纺织服装、有色、黑色、石油加工，非制造业中的信息、物流、住宿、房屋建筑、水上运输。
2) PMI与微观数据：PMI指标存在广泛的微观基础，我们发现玻璃产量与房屋建筑PMI、沥青产量与土木工程PMI、烟酒饮料消费量与住宿餐饮PMI存在较强相关性。
3) PMI与金融数据：金融数据对PMI的领先性相对更为充分。
5. 如何预测PMI指数？一句话总结：近月看高频，远月看金融。
1) 近月预测主要是通过高频指标还原PMI走势。生产端的高频包括：织机开工率、半钢胎开工率、高炉开工率等；需求端的高频指标包括：商品房成交面积、水泥价格、乘用车销量等。
2) 远月预测主要是寻找领先指标，以金融指标为主。滞后6个月的M2和滞后1年的三月期SHIBOR利率对于PMI长期趋势有较好的拟合效果，因而可以向前预测6个月的PMI数据。
目录
正文
国泰君安宏观分析手册系列，旨在为各位投资者朋友，提供全面的经济数据分析与预测方法介绍。系列报告中，我们将对实体经济指标、金融指标、流动性指标、价格、利润指标等多方面数据，进行分析与预测方法的讨论。此外，作为系列报告的特点之一，我们将着力对每项宏观数据与微观层面数据（上市公司指标、行业数据）进行关联，力图看到宏观数据背后，微观主体和行业运行的一些面貌。这项工作注定不会一蹴而就，但我们会在系列之中竭力向这个方向突破，不断探索分析与预测的微观基础。系列报告第一篇，我们首先从对当月经济运行反映最及时且全面的指标——PMI，开始谈起。
1. PMI的ABC
关注PMI指标的三点理由。PMI指数即采购经理人指数，官方PMI目前在每个月月末最后一天由统计局发布，是宏观领域非常重要的指标，其重要性主要体现在三个方面。
1) 其一是时效性，PMI是每个月最先发布的月度经济数据，具有领先性。经济数据、金融数据都是在次月公布，而PMI则是在当月月末，有助于我们对经济整体情况以及后续公布的经济数据形成预判。
2) 其二是全面性，PMI涵盖生产、需求、价格、就业等多个维度指标。PMI分项指标涵盖了经济活动供给、需求、库存、价格、就业等多个维度，需求又涵盖了所有订单、出口订单，是宏观经济变化的晴雨表，对于当月经济形势的把握、经济活动的监测和预测具有很强的指示作用。
3) 其三是通用性，全球主要经济体均有PMI指标，可以进行综合比对。1948年起，美国供应管理协会（ISM，原为美国采购管理协会）开始按月发布调查数据和商务报告。之后各国普遍借鉴这种方式，我国在2005年7月正式对外发布制造业PMI，目前主要经济体如美国、欧盟、日本均有类似的指标可以进行跟踪比对。
在进入指标分析之前，有必要搞清楚指标的构造原理。简单来说，官方PMI指标是每月（22-25日）通过对全国数千家样本企业进行调查问卷的方式，汇总而成的一个指标，因此PMI并非是对客观生产销售等数据的统计，而是主观的调研，调查问题是经理对这个月生产、销售等诸多方面相比上个月的变化，问题的答案只有“增加”、“持平”、“减少”三个选项（或类似表述）。各个分项在汇总的时候则采用扩散指数的办法，即正向回答的企业个数占比加上回答不变的百分比的一半，比如企业生产量问题上，30%企业回答增加，50%企业回答不变，20%企业回答减少，那么PMI生产分项就等于（30%+50%/2），即55%。那么自然地，PMI指数高于50%时，表明该项指标或经济总体较上月扩张；低于50%，则反映该项指标或经济较上月收缩。
具体来说，官方PMI包括制造业PMI和非制造业PMI两个大部分，而制造业PMI五大分类指数构成。5大扩散指数分别是：新订单指数、生产指数、从业人员指数、供应商配送时间指数、主要原材料库存指数，其具体含义为以下，而PMI指标则是这5大指数的加权平均，制造业PMI=新订单指数×30%+生产指数×25%+从业人员指数×20%+(100-供应商配送时间指数)×15%+主要原材料库存×10%。
1) 新订单指数：简称新订单，指本月来自客户的产品订货数量。
2) 生产指数：简称生产，指本月主要产品的生产量。
3) 从业人员指数：简称雇员，指目前主要生产经营人员的数量。
4) 供应商配送时间指数：简称配送，本月主要供应商的交货时间。特别要注意，供应商配送时间指数是逆指数，通常供应商配送时间加快时，经济增长速度放缓，因此在参与指数合成的时候需要用100减去供应商配送时间指数，以使PMI的增加能够反映制造业景气度的上行。
5) 主要原材料库存指数：简称库存，目前主要原材料（含零部件）的库存数量。
制造业PMI除了5大指标外，还有8大的指标，一共13项指标，均十分重要。除5大扩散指数以外，PMI中其余的8个分项中的大部分均对当月的经济数据有指向性，均有重要意义，比如新出口订单和进口分项，反映了进出口贸易情况；出厂价格和主要原材料购进价格分项，直观上对应着PPI和PPIRM的当月环比，也有助于当月工业品价格的预测。
非制造业PMI与制造业PMI构造基本类似。非制造业PMI采用国际通行做法，即分类指数采用扩散指数方法。非制造业采购经理指数包括商务活动、新订单（业务需求）、出口、在手订单、存货、中间投入价格、收费价格、从业人员、供应商配送时间、业务活动预期等10个分类指数。非制造业没有合成指数，国际上通常用商务活动指数反映非制造业经济发展的总体变化情况，市场较为关心的是建筑业和服务业的商务活动指数。结合制造业PMI和非制造业PMI之后，就可以得到综合PMI产出指数，具体来说，综合PMI产出指数由制造业生产指数与非制造业商务活动指数加权求和而成，权数分别为制造业和非制造业占GDP的比重。
统计局最终公布的数据是季调后的数据，但PMI还是有较强的季节性。描述至此，我们就得到了PMI的初步数据，但是既然PMI统计的是环比变化，那么季节性就无法避免，最明显的季节性就是春节效应，春节期间放假导致生产端环比走弱，若不进行季节调整，那么容易带来到底是春节季节性下行还是经济趋缓下行的困扰，因此统计局会在PMI初步数据的基础上进行季节调整，并最终公布季调后的PMI数据（国家统计局2012年3月后发布的指数均为季节调整后的数据，所有公布出来的分项数据，均是季调过的）。但即便是统计局的季调模型也不能完全剔除季节性因素，我们仍可观察到PMI中残存的季节性因素。以制造业PMI为例，可以明显发现2月春节期间PMI相对1月有明显的下降，随后随着节后复工3月又有明显的上升。
最后，除了官方PMI，还有其他机构采用类似的方法，编制了非官方PMI。最常用的是财新PMI。财新PMI的编制方法与官方PMI基本类似，但是由于统计样本、调查范围的不一样，导致财新PMI的读数常常会和官方PMI不一致，这一点我们会在后文进一步介绍。
2. PMI的分析框架
2.1. PMI分析的三项原则
PMI分析有三条基本原则，在分析过程中需要时刻注意。
1) 首先，PMI是环比变化不是同比变化。PMI问卷在设计时调查的是经理人对各项指标相比于上月的变化情况，因此PMI各分项指数都是在描述本月相比上月的变化，而不是本月相比去年同期的变化，这点与工业增加值、社会消费品零售等经济数据常用的同比数据有较大差异。
2) 其次，PMI仍然有季节性，判断强弱最好结合季节性均值进行综合比较。正因为PMI是环比变化，因此不可避免具有季节性。此前已经提到统计局对PMI进行了季节性调整，但PMI还是带有较强的季节性，因此在判断PMI强弱时，不能仅仅考察PMI读数的变动，还应该结合季节性均值进行综合判断。
3) 最后，PMI是扩散指数，而不是绝对变化。PMI读数大于50表明该项指标处于扩张状态，但并不代表实际百分比的变化，比如制造业PMI读数为55时，表明制造业整体处于扩张状态，并不是说相比上月增加5%。
2.2. PMI的分析步骤及意义
结合季节性均值，判断PMI整体强弱如何。我们以2021年3月的PMI数据为例，3月制造业PMI较2月上升1.3个百分点到51.9%，扩张幅度进一步扩大，那么是否就意味着经济景气程度进一步走强呢？这点还需要与季节性均值进行比对。从季节性角度来看，制造业基本持平季节性均值，建筑业和服务业高于季节性均值。那么我们可以认为，虽然制造业PMI扩张幅度扩大，但与季节性相比是持平的，因此制造业PMI所反映的制造业增长情况应该是大致持平的，相比之下，建筑业和服务业则是在加速修复的。
那么PMI升降意味着什么呢？PMI持续扩张往往对应着经济增长动能的提升。由于PMI是环比指标，而经济数据通常是同比指标，简单处理是取PMI过去12个月的移动平均，将该指标与经济数据进行比较会发现，PMI环比移动平均与名义GDP增速的走势是基本一致的，这意味着当我们观察到PMI持续超季节性扩张时，往往对应着经济动能的进一步走强。
有了总量上的整体判断之后，还需要进一步了解各个分项的边际变化。首先从供需端来看，2021年3月PMI生产指标较2月提升2个点至53.9%，荣枯线上连续三个月收窄后首次回升，并且生产端强于季节性，体现出生产的环比动能在加强。需求端，新订单较2月提升2.1个点，新出口订单提升2.4个点，也都强于季节性，表明需求也在加速修复，并且需求端改善幅度高于生产端。
PMI生产和需求分项也对应着经济生产端和需求端的走势。对PMI分项同样做12月移动平均处理就会发现，PMI生产与工业增加值增速趋势基本一致， PMI生产分项的持续走强，往往对应着工业增加值的持续走高，而PMI又是先于工业增加值数据公布的，因此PMI生产分项具有一定的前瞻性。类似的，PMI新订单与名义GDP增速，新出口订单与出口增速，都存在密切联系。
其次是价格端来看，2021年3月两大价格指数加速扩张，原材料购进价格指数和出厂价格指数均较2月有所提升，前者大幅提升2.7个点，后者小幅提升1.3个点。两大价格指数小幅回落以后再次提升，创阶段性新高。价格端原材料购进价格和出厂价格的变化对于企业利润分析也具有指示意义。此外，PMI价格分项对工业品价格指数有一定预测作用。PMI出厂价格和原材料购进价格分别对应着PPI（工业生产者出厂价格）环比以及PPIRM（工业生产者购进价格），从历史数据来看，PMI价格分项与工业生产者价格指数具有很强的相关性，因此PMI价格分项走势也预示着PPI的大体走势。
对于库存端，2021年3月原材料库存指数48.4%，较2月提升0.7个点。产成品库存指数46.7%，回落1.3个点，采购量提升1.5个点至53.1%。产成品库和原材料库存弱于季节性，而采购量强于季节性。结合供需端以及价格端的表现来看，合理的解释是需求强于企业预期，导致企业库存下降，而企业应对方式则是加强采购，这一点可以通过新订单和产成品库存做差反映出来。新订单与产成品库存之差的走势，反映了需求相对库存的变化，而3月时该数值进一步上升。
PMI库存分项与工业企业产成品库也有较强联系。从历史数据上来看，PMI库存分项与工业企业产成品库存同比增速也有比较强的相关性，这意味着PMI库存的走势对于工业企业库存数据的变动有一定的指示作用。
最后分企业规模来看，2021年3月大、中、小型企业全面回暖，小型企业3月重回荣枯线以上，整体来看不同规模企业经营格局没有太大变化，仍然是大中型企业扩张幅度大于小型企业，但小型企业状况存在边际改善，小企业边际改善的原因在于小企业受益于需求端的改善，经营压力有所缓解。
2.3. 官方PMI与财新PMI
财新PMI可以作为辅助参考，但需要注意与官方PMI的差异。PMI和财新PMI由于统计、数据处理方面的差异，历史上时常出现背离，以2021年为例，2021年尤其明显，1-4月两者走势完全相反。4月官方PMI有所回落，财新PMI则继续上行。究其原因主要在于两个方面，其一是企业类型统计存在差异，财新PMI统计样本多为中小型民营企业，而官方PMI则多为大中型企业，因此两者走势差异反映了大型企业和中小型企业景气度的差异，因此我们看到官方PMI内部，大中型企业下行，而小型企业则继续上行。其二是样本区域存在差异，财新PMI多为东部沿海，官方PMI则覆盖全国，因此财新PMI对出口更加敏感，若用官方PMI中出口订单与新订单差表示外需对内需的相对强度，我们会发现2021年这一差值与财新PMI和官方PMI差值走势基本一致。
3. PMI的微观基础
3.1 PMI与上市公司业绩
PMI及分项与上市公司营收、盈利走势密切相关。PMI虽然是宏观指标，但是和中微观数据走势应该也是密切相关的，其中投资者最为关心的当然是上市公司的经营业绩。经过比对我们发现，PMI新订单（12个月移动平均）与上市公司营收增速走势高度一致，与之对应的是PMI（12个月移动平均）与上市公司整体盈利能力（ROE）走势也是高度一致的。其原因也很直观，PMI反映的是宏观景气度的变化，而宏观景气度变化也会影响上市公司盈利能力变化。由于PMI是月度数据，而上市公司经营业绩公布则是以季度为单位，因此我们能够利用PMI及分项指标对上市公司业绩走势做出提前预判。并且我们观察历史上企业营收增速转负2009Q1-Q2阶段，PMI新订单则早在2008年10月就已经开始持续位于荣枯线以下，这也表明了PMI指标对上市公司业绩的指示作用。
对于营收水平，分行业PMI新订单对各行业也有较强解释力，走势较为一致的行业制造业包括化学原料、医药、汽车、纺织服装，非制造业包括信息服务、物流、批发、住宿餐饮、装卸搬运、土木工程。我们进一步对各个行业PMI新订单以及上市公司各个行业营收增速进行比对，主要有两个方面的结论，一方面，分行业PMI新订单对各个行业营收增速也有很强的解释力，比如化学原料、医药、住宿餐饮等；另一方面，也有部分行业PMI新订单与营收增速走势相关性不强，比计算机通信、零售等，原因可能有两点，其一是行业竞争格局仍在变动，行业格局变化导致大企业（上市公司）与行业整体走势分化，其二是上市公司数量变动比较大，本身统计样本就有差异，再叠加上市公司数量持续变化，导致行业PMI解释力减弱。
对于盈利能力（ROE），我们将分行业PMI与行业盈利能力进行比较，结果与前述分析一致。分行业PMI对行业盈利能力也有比较强的解释力，走势较为一致的行业中，制造业包括通用设备、计算机、电气机械、医药、纺织服装、有色、黑色、石油加工，非制造业包括信息、物流、住宿、房屋建筑、水上运输。
3.2 PMI与微观指标关联
PMI指标存在广泛的微观基础，其中玻璃产量与房屋建筑PMI、沥青产量与土木工程PMI、烟酒饮料消费与住宿餐饮PMI均存在较强相关性。房屋建筑业PMI与地产施工密切相关，而地产施工会用到水泥、玻璃等建筑材料，因此房屋建筑PMI和这些建材产量走势保持一致，其中玻璃产量相关性尤其明显。土木工程PMI则更多指代土地工程设施，与基建投资更加相关，而沥青是基建投资的重要原料，因此土木工程PMI与沥青产量也是高度相关的。类似的，我们还可以看到，住宿餐饮PMI与饮料、烟酒消费量也存在一定的相关性。
3.3 PMI与金融数据的联动
PMI同样与金融数据较为相关，金融数据更多是领先于PMI。在经验上，量的角度来看，M2对PMI（3个月移动平均）有3-6个月的领先性，类似地，其他流动性指标与PMI也有较强相关性，比如超储率同比差分经验上对PMI（3个月移动平均）有3-6个月领先性，其原因在于M2扩张使得更多超额准备金变为法定准备金，因此超储率下降往往也对应着M2扩张的阶段。价格角度来看，3个月期国债利率（或类似期限短端利率）对PMI（3个月移动平均）有12个月的领先性。这也为我们通过金融数据的走势变动，对PMI的变化预判提供了依据。
4. PMI的预测方法
4.1. 近月预测看高频
近期预测主要是通过高频指标尽可能还原PMI走势。PMI是月度指标，体现的是上月26号~当月25号的经济运行情况，虽然其实际公布时间在当月最后一天，但是经济活动在当月的每天都在持续更新，因此实际上我们可以采用日度或周度甚至旬度的较高频指标对经济运行情况进行更及时的跟踪。随着当月的高频信息不断完善，其对于PMI的预测结果也更加有效。由于我国高频指标大多反映的是生产端和需求端的经济运行情况，且生产和需求在制造业PMI的计算中占据了超过一半的比重，因此我们重点考察这两个方面，采用生产端和需求端的高频数据分别拟合制造业PMI的生产指数和新订单指数，并进一步拟合得到制造业PMI的总指数。
生产端的高频指标主要包括重点行业的开工率、产能利用率、产量等指标。生产端的重要高频指标如下表所示，其中钢铁行业的相关高频指标对我国经济运行有重要的指示作用，具体包括高高炉开工率、钢厂产能利用率、粗钢产量等高频指标，除此以外，其他重点行业的开工率也具有较好的指示作用，如：钢胎开工率（汽车制造）、PTA产业链负荷率（化工）、织机开工率（化工）。
通过回归分析最终选取拟合效果最好的5个高频指标，拟合优度R2达到0.61。我们将上述高频指标对应的月度数据作为自变量，将PMI生产指数作为因变量，对其进行回归分析，剔除不显著的自变量以后，最终得到5个拟合效果较好的高频指标，p值基本保持在10%以内，方程的拟合优度达到了0.61。
需求端的高频指标主要包括房地产、汽车等重点行业的销量、重要工业品价格指标。需求端的高频指标主要分为两类，第一类是反映销量的高频指标，包括：乘用车零售/批发日均销量、30 大中城市商品房成交面积等，这类指标直接反映了需求的实际情况，具有较好的指示意义。第二类是价格指标，由于我国大多数行业的销量数据都比较低频（月度），因此对于其他的重要行业，我们采用其价格指标来近似反映其需求端的情况，包括：螺纹钢价格（钢铁）、水泥价格（水泥）等价格指标。我们参考的需求端高频如下表所示：
通过回归分析最终选取拟合效果最好的4个高频指标，拟合优度R2达到0.45。我们将上述高频指标对应的月度数据作为自变量，将PMI新订单指数作为因变量，对其进行回归分析，剔除不显著的自变量以后，最终得到4个拟合效果较好的高频指标，p值全部保持在5%以内，方程的拟合优度为0.45，具有较好的拟合效果。
生产和新订单的拟合结果对于PMI指数具有较好的拟合效果。由于生产和新订单分项占PMI指数一半以上的比重，因此将这两项的拟合结果作为自变量，将制造业PMI指数作为因变量，对其进行回归分析，结果表明这两项对于PMI指数具有较好的拟合效果，自变量的P值全都在5%以内，总体的拟合优度R2达到了0.68。
4.2. 远月预测看金融
远期预测主要是寻找领先指标，而领先指标主要是金融指标。金融数据对经济数据存在一定的领先性，类似地我们可以从金融数据的角度筛选对PMI的领先指标，主要的金融数据可分为两个方面，一方面是反映信贷扩张程度的金融指标，包括：M1、M2、社会融资总量等；另一方面是反映信贷市场价格的金融指标，包括：货币市场利率（DR）、上海银行间同业拆放利率（SHIBOR）等。这里我们重点考察这些金融指标与PMI的先行滞后关系，并采用相关性较高的指标对PMI进行拟合。
滞后6个月的M2和滞后1年的三月期SHIBOR利率对于PMI长期趋势有较好的拟合效果，因而可以向前预测6个月的PMI数据。我们将重要的金融指标和PMI进行相关分析发现滞后6个月的M2和滞后1年的三月期SHIBOR与PMI（三月移动平均）有较好相关性，通过回归分析进行拟合发现这两个指标具有较高的显著性。
资讯编辑：帕加尼
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