国内PMI指标的拟合及优化
来源：找钢指数
2023年05月12日 08:00
专栏：市场评述
摘要
市场对每月月初国内公布的PMI数据关注度较高，该指标具有及时、前瞻、全面等特点，对交易者分析国内宏观运行具有重要作用。
通过使用高频数据对PMI生产指标进行拟合发现，选取钢铁产业链和石化产业链相关高频数据，拟合优度能达到0.66。
通过需求端高频指标对PMI新订单指标进行拟合发现，需求端高频指标选择侧重于房地产销量和价格、汽车销量、重要工业品价格指数和工业品期货价格、出口相关指数等，拟合优度达到0.61。
进一步使用生产指标和新订单指标数据对PMI指数进行拟合，拟合优度能达到0.71，反映出高频数据具有良好的预测效果。拟合预测的PMI指标在50荣枯线判断胜率达到82%，方向判断胜率达到74%。
目录
正文
一、PMI的拆分解读
1.1 PMI——兼具及时性、前瞻性、全面性
PMI和其他的宏观经济指标如工业增加值、GDP等有明显的不同，该指标具有及时性、前瞻性、全面性等特点。PMI是抽样调查得出，而其他宏观经济指标是通过客观数据统计加总而来。在每月22-25日由样本企业的采购经理或者主管企业运行的负责人填写问卷，完成数据收集。通过企业的一手数据信息汇总，指标在当月月末发布，因此在时间上领先于其他月度经济指标，具有及时性。
PMI的全面性体现在：国家统计局根据搜集的数据，编制13个分类指数，PMI分类指标涵盖国民经济的方方面面，包括生产、需求、价格、就业、采购、流通等等。
需要明确的是，PMI是环比意义上的指标，反映经济对上个月相对扩张或收缩，分析时与常用的同比经济数据有所不同。
1.2 PMI指数的计算方式
（1）计算公式
制造业PMI指数是一个综合指数，由新订单指数、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5大指数非等权重加权得出，5个指标分别表征宏观经济的需求、供给、从业、物流、库存，具体计算公式为：
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%
（2）单项指标计算公式——扩散指数法
除了构成PMI指数的5大指标外，PMI还有其他8个分项指标，所有单项指标的计算方式均采用“扩散指数法”。
从PMI调查问卷图示中可以看出，问卷问题调查的是样本企业本月相对上个月的运行情况，问题的回答选项仅有“增加”、“基本持平”、“减少”三项，并非对企业相关经营数据的统计。对样本企业的问卷结果进行统计，由此计算PMI分项指标：
PMI分项指标=“增加”选项所占百分比×100+“基本持平”选项所占百分比×50
其中，仅有供应商配送时间指数是逆向指数，指数下降表示配送时间拉长，是因为需求向好导致订单过多，是经济活动向好的表现。
1.3 PMI指数对宏观经济和股债市场的指示
PMI是扩散指数，而非绝对变化，PMI=50为扩张与收缩的临界点或称为荣枯分界线。每个分项指数和PMI指数实质反映的都是“增加项”相对于“减少项”的占比。当“增加项”的占比高于“减少项”的占比，PMI>50,表示经济处于扩张状态，反之则处于收缩状态。
PMI指数反映宏观经济整体运行情况，同时反映了业内人士对未来经济走势的预期。对PMI的解读需要结合荣枯线和边际变化量两个方面。（1）当PMI>50,且大于上个月，表征经济扩张、前景繁荣，经济有可能正处于过热期。（2）当PMI>50,但低于上个月，表征经济扩张，且出现下行压力、后劲不足。（3）当PMI<50，但高于上个月，表示经济在逐步好转，呈现复苏态势。（4）当PMI<50,且低于上个月，表示经济持续变差。
同时，PMI还一定程度上发挥了股市“风向标”的作用。当PMI好于预期时，即整体经济好于预期，对大盘各公司基本面是利好信息，利好股市，利空债市。当PMI低于预期时，即整体经济不及预期，利空股市，利好债市。
二、利用高频数据预测近月PMI
作为最早发布的月度宏观经济数据，制造业PMI往往能够引领市场预期的变化。PMI公布的时间在当月月底或下月月初，但若能对PMI进行拟合预测，则可以帮助提前预判经济景气度变化。
高频指标持续反映经济活动的边际变化，可以为预判宏观指标提供依据。因此，可以采用日度、周度甚至旬度的高频数据对经济运行情况进行持续跟踪，并对PMI进行预测。随着经济活动不断进行，当月高频指标将会持续完善，利用高频指标对该月PMI的预测也将更加准确。
2.1 高频指标选取原则
高频数据指标的选取原则主要有三点：
（1）数据更新频率高且及时。
（2）高频指标和目标中低频指标有经济学上的联系。
（3）数据的时间跨度足够长，样本量相对充足。
2.2 分项预测
国内经济高频指标主要反映的是生产端和需求端的经济运行情况，且生产指标和新订单指标是PMI指数计算中占比最大的两项，分别占比25%和30%，两者占比之和超过一半。因此，主要从生产端和需求端选取高频指标对宏观经济进行跟踪预测，先使用生产端高频数据和需求端高频指标分别对PMI生产指标和PMI新订单指标进行拟合预测，再用这两项拟合指标对PMI总指数进行拟合预测。
（1）PMI生产指标拟合
生产端高频数据指标选取重点关注钢铁产业链和石化产业链，主要包括产业链上重要行业的开工率、产能利用率、产量等高频数据。对于钢铁行业，选择焦化企业开工率、高炉开工率、粗钢日均产量等高频指标。除此之外，其他重点行业的一些高频指标对宏观经济也具有较好的指示作用，石化产业链选择聚酯切片开工率、PTA产业链负荷率、下游涤纶长丝开工率等高频数据。汽车制造行业选取汽车轮胎开工率。全部的指标选择如下：
将以上生产端高频数据指标在月内取平均值，得出对应的月度指标作为自变量，PMI生产指数作为因变量，所有数据长度对齐后的时间区间为2016年7月至2023年3月，通过线性回归构建出PMI生产指标的高频同步指标。回归的拟合优度达到0.667，具有较好的拟合效果。
（2）PMI新订单指标拟合
需求端的高频指标选择侧重于房地产的销量和价格水平、汽车的销量、重要工业品的价格指数和期货价格、出口相关指数等方面，更新频率均为日度或周度。需求端选择的高频指标如下：
将需求端高频指标取在月内平均值，得出对应的月度指标作为自变量，将PMI新订单指数作为因变量，数据长度对齐后的时间区间为2016年1月至2023年3月，采用线性回归方法构建出PMI新订单指标的高频同步指标。拟合优度达到0.611。
（3）PMI综合指数拟合
PMI生产指标和PMI新订单指标在PMI综合指数计算中占比之和超过一半，因此可以使用拟合的PMI生产指标和拟合的PMI新订单指标对PMI综合指数进行预测。即用拟合PMI生产指标进和拟合PMI新订单指标作为因变量，对实际PMI指数进行线性回归，时间区间为2016年7月至2023年3月，拟合优度达到0.710，表明生产和新订单的拟合结果对PMI指数具有较好的拟合性。
进一步对比拟合预测的PMI指数和真实的PMI指数，样本数据为79个月，其中有65个月拟合的PMI指标和实际的PMI指标位于50荣枯线同一侧，即50荣枯线的判断胜率为82.28%。观察拟合的PMI指标相对上一个月拟合值的方向变化，并和实际PMI指标方向变化进行对比，得出78次方向变化中，拟合PMI指标方向变化有58次与实际PMI指数方向变化相同，即拟合PMI指数的方向判断胜率为74.36%。
三、结论
通过使用高频数据对PMI生产指标进行拟合发现，选取钢铁产业链和石化产业链相关高频数据，拟合优度能达到0.66。
通过需求端高频指标对PMI新订单指标进行拟合发现，需求端高频指标选择侧重于房地产销量和价格、汽车销量、重要工业品价格指数和工业品期货价格、出口相关指数等，拟合优度达到0.61。
进一步使用生产指标和新订单指标数据对PMI指数进行拟合，拟合优度能达到0.71，反映出高频数据具有良好的预测效果。拟合预测的PMI指标在50荣枯线判断胜率达到82%，方向判断胜率达到74%。
资讯编辑： 思域
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