居民消费价格指数可构建量化交易策略，把握未来交易节奏
发布时间：2022-1-11 09:17阅读：705
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居民消费价格指数（Consumer Price Index，CPI）是度量居民生活消费品和服务价格水平随着时间变动的相对数，用以综合反映居民购买的生活消费品和服务价格水平的变动情况。根据统计制度要求，我国CPI每五年进行一次基期轮换，2021年开始编制和发布以2020年为基期的CPI。在2021年价格指数基期轮换后，我国CPI统计调查涵盖全国城乡居民生活消费的食品烟酒、衣着、居住、生活用品及服务、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健、其他用品及服务等8大类、268个基本分类的商品与服务价格。
中州期货研究所量化研究员王应强表示，此前期货交易出现“买农卖工”现象，就是交易通胀由PPI至CPI的转移，CPI的监测模型在一定程度上可把握未来交易节奏。
王应强介绍，基期轮换除了包括调查分类目录、代表规格品和调查网点等调整，还包括分类权数的变化，都会对CPI涨跌产生一定影响。据国家统计局测算，2021年基期轮换对CPI各月同比指数的影响平均约为0.03个百分点。在2021年价格指数基期轮换后，相较上轮基期（2016年-2020年），本轮仍为8大类，但在部分消费项目删减、合并的基础上，增加了外卖、母婴护理服务、新能源小汽车、可穿戴智能设备、网约车费用等新兴商品和服务监测项目。
据王应强测算，通过运用普通最小二乘法（Ordinary Least Square，OLS），上一轮基期（2016年-2020年）中8大类对CPI影响权重由高到低依次为食品烟酒（30.14%）、居住（20.12%）、交通和通信（11.77%）、生活用品及服务（11.25%）、教育文化和娱乐（11.23%）、医疗保健（8.39%）、衣着（4.13%）以及其他用品和服务（3.17%）。据此可推算得到本轮基期中8大类占CPI权重由高到低依次为食品烟酒（28.94%）、居住（22.22%）、交通和通信（12.67%）、生活用品及服务（11.25%）、教育文化和娱乐（10.73%）、医疗保健（9.29%）、衣着（2.43%）以及其他用品和服务（2.77%）。
“从前两轮基期的综合CPI当月同比与主要大类的相关性来看，食品与综合CPI的相关系数最高，分别达到0.99、0.88，可见CPI对食品价格的波动最为敏感，这里尝试用更为高频的食品价格来构建CPI当月同比的日频监测模型。”王应强说，就模型效果来看，该日频监测框架大体能抓住CPI当月同比的走势变化，并具备一定的预测效果。据该模型预测，2021年12月CPI当月同比数据或将较11月有所下滑，大致位于1.80%左右。由于国家统计局并不会公布各项指标所占权重，故后文将尝试从已知的公开数据进行反向推算，并尝试构建更为高频、及时的CPI监测模型。
事实上，王应强表示，在对上一轮基期（2016年-2020年）中60个CPI月度同比样本进行回归分析，从各系数的具体运算结果中可知，将8大类权重相加得到100.20%，虽与100%有略微误差，但仍可以此为参考。
据国家统计局2021年2月发布的数据解读，与上轮基期相比，本轮基期权数总体变化不大，其中食品烟酒、衣着、教育文化和娱乐、其他用品和服务的权数分别较上轮下降1.2、1.7、0.5、0.4个百分点，居住、交通和通信、医疗保健的权数分别上升2.1、0.9、0.9个百分点，而生活用品及服务权数变动不大。王应强推算，得到本轮基期中8大类占CPI权重由高到低依次为食品烟酒（28.94%）、居住（22.22%）、交通和通信（12.67%）、生活用品及服务（11.25%）、教育文化和娱乐（10.73%）、医疗保健（9.29%）、衣着（2.43%）以及其他用品和服务（2.77%）。
从前两轮基期的综合CPI当月同比与主要大类的相关性来看，食品与综合CPI的相关系数最高，分别达到0.99、0.88。在上轮基期（2016年-2020年）中，其余各类虽与综合CPI存在一定相关性，但明显低于食品的相关系数。此外，本轮基期中食品烟酒大类均占最大权重。“故可以看出，CPI对食品价格的波动最为敏感，可将尝试用更为高频的食品价格来对CPI进行预测。”他说。
据王应强测算，CPI中食品烟酒权重最高，而食品烟酒中食品权重最高。进一步细分，CPI食品分类中包含粮食、禽肉、鲜菜、油脂、水产品、蛋类、奶类、鲜果等品类。为更好地拟合CPI“食品”当月同比的走势变化，根据上述品类选取与之对应的36个城市平均零售价、平均批发价、零售价等指标来进行分析：
首先将上述日频或周频数据统一降频为月度数据，再以月度数据对CPI“食品”当月同比进行拟合。同样经过Stata不含常数项的回归处理，具体结果得知，误差（推算值—实际值）落于-1.00至+1.99范围内，平均误差为0.004，整体拟合效果相对较好。
其次，将上述得到的CPI“食品”当月同比推算值与上一个月的CPI其余各类同比真实值一起对当月CPI同比真实值进行多元一次回归，同样运用Stata不含常数项的回归处理，具体结果得知，误差（推算值-实际值）落于-0.564至+0.655范围内，平均误差为-0.016，整体拟合效果同样相对较好。
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中州期货研究所量化研究员王应强表示，此前期货交易出现“买农卖工”现象，就是交易通胀由PPI至CPI的转移，CPI的监测模型在一定程度上可把握未来交易节奏。
王应强介绍，基期轮换除了包括调查分类目录、代表规格品和调查网点等调整，还包括分类权数的变化，都会对CPI涨跌产生一定影响。据国家统计局测算，2021年基期轮换对CPI各月同比指数的影响平均约为0.03个百分点。在2021年价格指数基期轮换后，相较上轮基期（2016年-2020年），本轮仍为8大类，但在部分消费项目删减、合并的基础上，增加了外卖、母婴护理服务、新能源小汽车、可穿戴智能设备、网约车费用等新兴商品和服务监测项目。
据王应强测算，通过运用普通最小二乘法（Ordinary Least Square，OLS），上一轮基期（2016年-2020年）中8大类对CPI影响权重由高到低依次为食品烟酒（30.14%）、居住（20.12%）、交通和通信（11.77%）、生活用品及服务（11.25%）、教育文化和娱乐（11.23%）、医疗保健（8.39%）、衣着（4.13%）以及其他用品和服务（3.17%）。据此可推算得到本轮基期中8大类占CPI权重由高到低依次为食品烟酒（28.94%）、居住（22.22%）、交通和通信（12.67%）、生活用品及服务（11.25%）、教育文化和娱乐（10.73%）、医疗保健（9.29%）、衣着（2.43%）以及其他用品和服务（2.77%）。
“从前两轮基期的综合CPI当月同比与主要大类的相关性来看，食品与综合CPI的相关系数最高，分别达到0.99、0.88，可见CPI对食品价格的波动最为敏感，这里尝试用更为高频的食品价格来构建CPI当月同比的日频监测模型。”王应强说，就模型效果来看，该日频监测框架大体能抓住CPI当月同比的走势变化，并具备一定的预测效果。据该模型预测，2021年12月CPI当月同比数据或将较11月有所下滑，大致位于1.80%左右。由于国家统计局并不会公布各项指标所占权重，故后文将尝试从已知的公开数据进行反向推算，并尝试构建更为高频、及时的CPI监测模型。
事实上，王应强表示，在对上一轮基期（2016年-2020年）中60个CPI月度同比样本进行回归分析，从各系数的具体运算结果中可知，将8大类权重相加得到100.20%，虽与100%有略微误差，但仍可以此为参考。
据国家统计局2021年2月发布的数据解读，与上轮基期相比，本轮基期权数总体变化不大，其中食品烟酒、衣着、教育文化和娱乐、其他用品和服务的权数分别较上轮下降1.2、1.7、0.5、0.4个百分点，居住、交通和通信、医疗保健的权数分别上升2.1、0.9、0.9个百分点，而生活用品及服务权数变动不大。王应强推算，得到本轮基期中8大类占CPI权重由高到低依次为食品烟酒（28.94%）、居住（22.22%）、交通和通信（12.67%）、生活用品及服务（11.25%）、教育文化和娱乐（10.73%）、医疗保健（9.29%）、衣着（2.43%）以及其他用品和服务（2.77%）。
从前两轮基期的综合CPI当月同比与主要大类的相关性来看，食品与综合CPI的相关系数最高，分别达到0.99、0.88。在上轮基期（2016年-2020年）中，其余各类虽与综合CPI存在一定相关性，但明显低于食品的相关系数。此外，本轮基期中食品烟酒大类均占最大权重。“故可以看出，CPI对食品价格的波动最为敏感，可将尝试用更为高频的食品价格来对CPI进行预测。”他说。
据王应强测算，CPI中食品烟酒权重最高，而食品烟酒中食品权重最高。进一步细分，CPI食品分类中包含粮食、禽肉、鲜菜、油脂、水产品、蛋类、奶类、鲜果等品类。为更好地拟合CPI“食品”当月同比的走势变化，根据上述品类选取与之对应的36个城市平均零售价、平均批发价、零售价等指标来进行分析：
首先将上述日频或周频数据统一降频为月度数据，再以月度数据对CPI“食品”当月同比进行拟合。同样经过Stata不含常数项的回归处理，具体结果得知，误差（推算值—实际值）落于-1.00至+1.99范围内，平均误差为0.004，整体拟合效果相对较好。
其次，将上述得到的CPI“食品”当月同比推算值与上一个月的CPI其余各类同比真实值一起对当月CPI同比真实值进行多元一次回归，同样运用Stata不含常数项的回归处理，具体结果得知，误差（推算值-实际值）落于-0.564至+0.655范围内，平均误差为-0.016，整体拟合效果同样相对较好。
在王应强看来，该日频监测框架大体能抓住CPI当月同比的走势变化，并具备一定的预测效果。同时他也提示到，历史不会完全重演、市场不完全有效、政策等不可预见因素、模型失效等。
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