how to get the maximum result with quadratic programming on CVXOPT ?

the question is posted in follow page as well. https://stackoverflow.com/questions/47119580/how-to-get-the-maximum-result-with-quadratic-programming-on-cvxopt

I want to use CVXOPT to solve a quadratic programming.

'''
                        Value       =2      =3     =5        
                    Value*return    >=9    >=9      no requirement       
                   Value*Duration   <=5    <=9      no requirement
      Value  return  Duration           
        4       5       2           x11      x12   x13    
        6       4       4           x21      x22   x23 

the matrix is like about, I want to get x11, x12,…x23.

the subject is as following:

G*x<=h
-5*x11         -4*x21      <=-9
      -5*x12         -4*x22<=-9
                           <=0
 2*x11         +4*x21      <=5
       2*x12        +4*x22 <=9
                           <=0


A*x=b

x11+x12+x13           =4
           x21+x22+x23=6
x11       +x21        =2
    x12       +x22    =3
        x13       +x23=5

I want get the target Max (x11^2+x12^2+x13^2+x21^2+x22^2+x23^2)

I wrote the following code:

import cvxopt as op
p_tg=op.matrix(0.0,(6,6))
p_tg[::7]=1
P = 2*op.matrix(p_tg)

q = op.matrix( [0.0,0,0,0,0,0])

G=op.matrix([[-5.0,0,0,2,0,0],
             [0,-5,0,0,2,0],
             [0,0,0,0,0,0],
             [-4,0,0,4,0,0],
             [0,-4,0,0,4,0],
             [0,0,0,0,0,0]])

h=op.matrix([-9.0,-9,0,5,9,0])  

A=op.matrix([[1.0,0,1,0,0],
             [1,0,0,1,0],
             [1,0,0,0,1],
             [0,1,1,0,0],
             [0,1,0,1,0],
             [0,1,0,0,1]])              
b=op.matrix([4,6,2.0,3,5])

sol=op.solvers.qp(P, q, G, h, A, b)

print(sol['x'])

of course, the above code get the minimum, not the maximum.

how to get the max result? I try to p_tg[::7]=-1, while it report error.

raise ValueError(“Rank(A) < p or Rank([P; A; G]) < n”)

ValueError: Rank(A) < p or Rank([P; A; G]) < n

cvxopt for linear and quadratic program

# -*- coding: utf-8 -*-
“””
Created on Sun Nov 5 08:03:26 2017
http://cvxopt.org/examples/tutorial/qp.html
“””

#1. Solving a linear program
”’ Linear programs can be specified via the solvers.lp() function.
As an example, we can solve the problem

minimize 2*x1+x2
subject to
-x1+x2<=1
x1+x2>=2
x2>=0
x1-2*x2<=4

the st is equal to
-x1+x2<=1
-x1-x2<=-2
-x2<=0
x1-2*x2<=4

”’

import cvxopt as op
A = op.matrix([ [-1.0, -1.0, 0.0, 1.0],
[1.0, -1.0, -1.0, -2.0] ])
b = op.matrix( [ 1.0, -2.0, 0.0, 4.0 ])
c = op.matrix( [ 2.0, 1.0 ])
sol=op.solvers.lp(c,A,b)
print(sol[‘x’])

#%%2. Solving a quadratic program

”’
minimize 2*x1**2+x2**2+x1*x2+x1+x2
st
x1>=0
x2>=0
x1+x2=1

the object and st are equal to

[x1, x2] *[[2,.5],[.5,1]] *[[x1],[x2]]

st
-x1 <=0
-x2<=0
x1+x2 =1

op.solvers.qp(P, q, G=None, h=None, A=None, b=None, solver=None,
kktsolver=None, initvals=None, **kwargs)

Solves a quadratic program
minimize (1/2)*x’*P*x + q’*x
subject to G*x <= h
A*x = b.
Input arguments.
P is a n x n dense or sparse ‘d’ matrix with the lower triangular part of P stored in the lower triangle. Must be positive semidefinite.
q is an n x 1 dense ‘d’ matrix.
G is an m x n dense or sparse ‘d’ matrix.
h is an m x 1 dense ‘d’ matrix.
A is a p x n dense or sparse ‘d’ matrix.
b is a p x 1 dense ‘d’ matrix or None.
solver is None or ‘mosek’.
The default values for G, h, A and b are empty matrices with zero rows.
”’

P = 2*op.matrix([ [2, .5],
[.5, 1] ])
q = op.matrix( [1.0, 1.0])

G = op.matrix([[-1.0,0.0],
[0.0,-1.0]])
h = op.matrix( [0.0,0.0])

A = op.matrix( [1.0, 1.0], (1,2)) # with 1 row, 2 columns
b = op.matrix(1.0)
sol=op.solvers.qp(P, q, G, h, A, b)

print(sol[‘x’])

anaconda’s environment

create a new envirement.

conda create -n envpy34 python=3.4 anaconda

active the new envirement

active envpy34

to check the current environment

conda info -e

and now run Spyder with Python 3.4 just type:

spyder

install spyder in the new environment:

conda install -n envpy34 spyder

To see a list of all of your environments, in your Terminal window or an Anaconda Prompt, run:

conda info --envs

OR

conda env list

 

Install a list of packages into a specified conda environment.
The arguments may be packages specifications (e.g. bitarray=0.8),

**usage**: “conda install [-h] [–yes] [–dry-run] [-f] [–file FILE] [–no-deps] [-m] [–no-pip] [–use-local] [-c CHANNEL] [–override-channels] [-n NAME | -p PATH] [-q] [package_spec [package_spec …]]

Install a list of packages into a specified conda environment.
The arguments may be packages specifications (e.g. bitarray=0.8),“

*package_spec*
package versions to install into conda environment

optional arguments:
-h, –help show this help message and exit
–yes do not ask for confirmation
–dry-run only display what would have been done
-f, –force force install (even when package already installed), implies –no-deps
–file FILE read package versions from FILE
–no-deps do not install dependencies
-m, –mkdir create prefix directory if necessary
–no-pip do not use pip to install if conda fails
–use-local use locally built packages
-c CHANNEL, –channel CHANNEL
additional channel to search for packages. These are URLs searched in the order they are given (including file:// for local directories). Then, the defaults or channels from .condarc are searched (unless –override-channels is given). You can use ‘defaults’ to get the default packages for conda, and ‘system’ to get the system packages, which also takes .condarc into account. You can also use any name and the .condarc channel_alias value will be prepended. The default channel_alias is http://conda.binstar.org/
–override-channels Do not search default or .condarc channels. Requires –channel.
-n NAME, –name NAME name of environment (in ROOT_DIR/envs)
-p PATH, –prefix PATH
full path to environment prefix (default: ROOT_DIR)
-q, –quiet do not display progress bar

examples:
conda install -n myenv scipy

 

pip install D:\Python\Software\OR\numpy-1.13.3+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl

reference:

https://conda.io/docs/user-guide/tasks/manage-environments.html

https://conda.io/docs/user-guide/tasks/manage-python.html

https://stackoverflow.com/questions/30170468/how-to-run-spyder-in-virtual-environment

solve LP problem with Python

I need to solve a  problem,  at first I tried to use VBA, while I found it’s a Linear Programming or  nonlinear programming problem.  Excel does not works for the problem because of it beyound the limit of Excel,  then I think I may need to use Python to solve this problem.

I read some articles in stackoverflow and want to try cvxopt and cvxpy.

I visited official website of cvxopt(www.cvxopt.org) and cvxpy(www.cvxpy.org), and found they does not support Python 3.6,  thanks to  https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs , which provide support version for python 3.6.

well, I may also need to try pyscipopt in Python.

 

宏观固收阅读笔记20170903

周五的时候,一个校友发了4个问题问我。看完之后,我不知道该怎么回答。答案其实大家都知道,但是为什么不去做呢?因为每个人都有自己的利益,既得利益者,又怎肯放弃。只是如果再不肯去行动,大船难道就不会沉吗?是的,也许在大船沉默的那一天之前,很多人已经弃船而去了。
1、我国制度中还有什么问题妨碍经济发展?
2、为什么全要素生产率的增长对经济可持续增长至关重要?
3、投资对消费可能会有什么影响?
4、您认为应该怎样增加居民可支配收入占国民收入的比重?
2017-8-11,伍戈,货币观经济
看完了,暂时没有笔记。
2017-08-24 李迅雷 高瑞东,从广义财政角度看中国经济回暖原因及未来空间
如果说2016年的经济走稳主要是靠政策扶持下楼市加杠杆和小排量汽车的税收优惠的话,那么,今年这两大政策因素都已经大大减弱了,为何经济依旧维持稳中趋升的走势?外需的改善恐怕只能解释部分原
因,我们认为,2016广义财政支出大幅增加可能是被忽视的一大重要因素,而且,财政投入对拉动经济增长存在一定的时滞,正如PPI的回升对民间投资增速的提升存在一定时滞一样。本文提出广义财政支出
这一概念,并以此来分析它与经济增长的关系,以及未来广义财政支出继续发挥作用的条件与空间。
我国财政整体其实包含四本预算,
  • 一是一般公共预算;
  • 二是政府性基金预算;
  • 三是国有资本经营预算;
  • 四是社会保险基金预算。
大家平时所称的财政支出,只是指一般公共预算支出,我们的官方赤字率其实只是一般公共预算赤字。
政府性基金预算是地方政府的重要收支来源,而且额度非常巨大。以2016年为例,全国政府性基金支出达到了4.69万亿,规模达到一般公共预算支出的24.8%。

定义:

“狭义财政支出”

=“一般公共预算支出”(包含国债和地方一般债券融资支出)

+ “全国政府性基金支出” (包括地方政府专项债券融资支出)

+“国有资本经营预算支出”

因为社保基金预算主要涉及社会保险费收支情况,故暂不放入定义范畴。这里狭义财政支出只是统计了政府所谓“预算内”和“预算外”的支出情况,但我国的现实情况是,很多准政府机构出于拉动经济增长、促进基建投资和推动重点项目的目的,依赖准政府信用,通过各种方式进行投融资,这其中既有向金融机构发债,也有直接从央行融资。准政府机构性质尤其突出的是政策性金融机构和地方融资平台。鉴于此,非常需要构建更加“广义的财政支出”以囊括更加全面的政府财政支出项目。

“广义财政支出”

=“狭义财政支出”

+“城投债融资支出”

+“政策性银行金融债融资支出”

+“抵押补充贷款融资支出”(PSL)

+“铁路建设债融资支出”

+“专项建设债券融资支出”

广义财政赤字率从2010年开始缓慢上升,2012年达到一个高点,2013年稍微回落后,2014年开始一路飙升。赤字率不断上升的背后,是日渐疲软的经济增长态势。
中国经济增长靠投资,而经济下行期稳增长的手段主要靠基建投资。
通过回归方法对此进行验证,分析了三种口径财政支出和固定资产投资预算内资金,与基建投资的关系,结果见图10:固定资产投资预算内资金与基建投资的拟合程度最佳,是预测基建投资的首选。从对基建投资的拉动弹性来说,依次是广义财政支出、一般预算支出、狭义财政支出,预算内资金的拉动弹性最小。
鉴于2020年实现GDP和人均收入翻番的全面小康的目标,今后三年(2018-2020年)的GDP增速应该维持在6.5%左右,即稳增长仍将成为核心目标。若今后外部经济环境能够像今年那样维持复苏的话,那么,稳增长目标似乎能够水到渠成,但如果欧美经济见顶回落,则中国要独善其身,则必须维持较高的投资增速,这就需要继续增加财政支出。在狭义财政赤字率难以突破3%的情况下,广义财政支出规模就必须继续增加。
那么,要增加广义财政支出规模,又需要什么样的条件呢?广义财政支出大部分都要通过发债来获得融资,由于这些融资一般都是入不敷出,这就要求融资成本不能过高,也就是说,市场要维持一个低利率的环境。故首先要控制住通胀水平,维持低通胀很关键,如果通胀率大幅上升,则融资成本也会大幅上升。
其次,资产价格要维持稳定,如果出现了如房价大幅下跌,势必会影响到债券融资规模,因为这意味着作为债券融资抵押物的土地价格会出现下跌。因此,中央经济工作会议就明确提出要防止“房价大起大落”。除了房价要维持稳定外,前期召开的中央金融工作会议也提出要防止发生系统性金融风险,这意味着不仅要防止房价大起大落,同时也要维持其他资产价格的稳定。一旦发生系统性金融风险,则经济就有可能出现负增长,从而导致前功尽弃。
第三,人民币汇率也需要稳定,如果人民币汇率有强烈的下行预期,为了应对资本外流的压力,必然会上调利率,从而打压国内资产价格,容易引发系统性金融风险。
如果有了汇率、通胀和资产价格的稳定,那么,未来三年要实现稳增长的目标就相对容易了。即通过增加广义财政支出的方式来,维持投资高增长,尤其是基建投资。至于对政府未来杠杆率水平上升的担忧,大可不必,不仅因为当前的杠杆率水平并不算高,宽口径统计,也不过50%左右,只是美国当前政府杠杆率的一半;而且,由于中国各级政府部门所拥有的以土地为核心的不动产规模非常大,同时,还拥有大量国企,净资产的总规模远超美国政府,这说明要继续增加政府的负债,如继续扩大广义财政的支出规模,也几乎没有障碍。【Note:关于“负债/GDP”,这是一个指标。但正如李迅雷所说,中国政府和国外很多政府的一个差异是,中国政府手里的净资产还很多。还有继续加杠杆的空间。
2017-8-27,【首席论坛】刘煜辉:周期的幻影
过去十年信用高度依赖型模式中,多数时间社会融资增速都是超过M2的,对应到债的交易就是“熊长牛短”。简单讲,债市要想做出交易行情不那么容易,这是一个基本判断。
如果融资需求不能迅速萎缩的话,短缺负债的金融条件改变……简单讲是保护银行,怎么保护银行呢?某种程度的恢复金融压抑,抑制金融脱媒,打击互联网金融,打击货币基金。现在正在做的就是缓解庞氏压力。
金融去杠杆是一场博弈,是市场和央行斗智斗勇的过程。央行得有足够的时间和耐心使交易价差不足以弥补时间价值的损耗,时间拉长后,当所有的交易都变得索然无味时,最后有人发现还不如及早清算自己的浮亏资产,换取流动性,这个决定可能比利用短期负债(同业存单)来扛这个交易结构实惠的更多,金融杠杆结构才会实质性有眉目,这个就是双方博弈的过程。
债的交易者一直纠结于中国利率极端平坦化这个局如何演化,一个是熊陡,一个牛陡。交易者当然希望是牛陡,短端下行。中央银行放水,流动性成本往下走,导致一个陡峭化的利率下降过程。但现实的情况概率偏大是熊陡。短端下去就四个方向(央行放水、金融加杠杆、外汇占款增长、金融压抑),能下去多少呢?如果发生陡峭化,长端往上可能性偏大,考虑到庞大的债务无法承重,央行对流动性的实时干预,“长时间的平坦化叠加间歇式的陡峭化”这种场景更像是在中国的体制中。
对于配置盘来讲我们可能需要抓间歇式流动性冲击机会,拉长资产的久期。因为知道决策一定会救流动性,但或会更多地容忍经济的实际下行。对于交易盘,久期不宜拉长,杠杆需要衡量与央行博弈的成本,在没有明确方向的震荡中,价差收益有可能覆盖不了时间成本。
【Note:没有太读懂其中的逻辑,虽然其结论看似比较明确。
2017-8-28,彭文生谈“新周期”之争:是时候跳出传统经济周期分析框架了 
什么是周期?周期是周而复始,繁荣之后是衰退,收缩之后再扩
张,同时我们讲的经济周期应该涵盖广泛的经济活动,不一定所有行业同步波动,但应
该在总量上有体现。所以讲到经济周期,一般用GDP增长和CPI通胀这两个关键宏观经
济指标的波动来衡量。当然,这两个总量指标有时滞,我们往往还要看一些高频、前瞻
性指标来帮助我们判断形势。
怎么看待未来几个月、几个季度的宏观经济走势?通常的逻
辑是短期看需求,中长期看供给,因为短期内供给不会发生较大变化。不过,近期的供
给侧冲击对短期的影响不容忽视,这个下面再分析。
需求在未来一段时间存在下行压力。总需求包括外部需求、政府需求(财政)和
私人部门需求,其中私人部门最容易受到融资条件的影响,而融资条件在近几个月明显
偏紧。
  • 一方面,作为数量指标的M2增速明显下滑,这是因为虽然信贷和社会融资总量数据尚可,但是银行体系资产端的类信贷资产(例如股权融资)增速明显下滑。
  • 另一方面,在价格上,市场利率在近几个月明显上升,同时融资端的利率(例如同业存单发行利率、理财产品预期收益率、贷款加权平均利率等)近几个月也都明显上行。
当考察短期经济增长动能时,由融资的量与价所构成的融资条件是最为可靠的前瞻指标。例如今年前两个季度增长为什么超预期?原因在于去年的信贷(包括影子银行)超预期扩张。总体的信贷扩张、银行体系的资产负债表扩张,必然对经济活动产生或多或少的影响。即使是信贷进入房地产,也会对实体需求产生一定的刺激作用。
今年以来加强金融监管、货币政策中性偏紧带来融资条件紧缩,而这个影响有时滞。从融资条件的数量和价格指标来看,我们判断未来两个季度直至明年上半年,经济增长下行的压力会逐渐体现出来。因此,如果新周期意味着增长上行的话,即使现阶段处于新周期,那么这个新周期也注定是短暂的。
中美的宏观状况似乎都表明传统的经济周期在“消失”。这就是我今天讲的主题,即非典型经济周期的一层含义。这个含义的延伸就是传统的GDP增长和CPI通胀指标对于我们判断宏观经济稳定的可持续性不全面,甚至可能有误导性。
供给减少本身带来的影响类似滞胀,也就是短期内降低产量、提高价格。供给侧冲击意味着对下游部门和消费者的挤压,央行最近的货币政策报告也提到,居民可支配收入的增长放慢,这都体现了国民收入再分配的影响。
虽然基钦周期、朱格拉周期等成为近期国内资本市场的热门词汇,但不是主流的分析框架。一个体现是我没有看到主流的宏观政策机构,例如各国央行(中国人民银行、美联储和欧央行等)以及IMF、BIS等国际机构有这方面的研究,学术界也是这样。如果搜索一下经济学文献,会发现提到这些周期名词的文章都是研究经济史的。
为什么这些周期名词不入主流呢?首先,100年前的经济结构与现在很不一样,现在服务行业占比很高。
其次,100年前的这些研究缺乏严格的理论框架,属于统计分析的范畴,即通过收集并分析相关行业产出的量、价关系,总结其中的波动规律,也就是“画图找规律”。这种统计关系源自当时的社会经济环境,未必适用于当下,没有理论基础,不能讲清楚传导机制的分析,生命力是有限的。
第三,更重要的是这些周期提出来的时候还没有宏观经济学和宏观政策的概念,当时还没有GDP这样的总量指标,它们与宏观政策没有关系,而如今货币等宏观政策无疑对经济波动和资本市场有重要影响,和周期波动紧密相关。不能讲清楚政策在周期波动中的角色的分析自然难入主流。
过去四十年,国际上主流的经济周期分析框架就是菲利普斯曲线。
在过去四十年的新凯恩斯主义理论中,货币在长期是中性的,意味着政府长期无法靠货币扩张来促进增长,持续的货币扩张只会引发恶性通胀,但在短期内,由于价格粘性和信息不对称等原因,货币是非中性的。
过去四十年的主流分析框架,仍然是用经济增长和通胀这两个根本性指标来描绘经济周期波动,但政策目标是以稳定周期波动为导向,而不是通过总需求管理促进增长。在这个框架下,宏观政策试图把经济增长稳定在潜在增长率附近,以达到稳定物价的目的。所以我们看到所有的央行都研究潜在增长率是多少,研究影响需求的因素有哪些,研究财政和货币政策的传导机制。
过去四十年的主流分析框架到底出现了什么问题?问题是在金融自由化的时代忽视了金融的角色,货币金融对实体经济的影响不仅短期不是中性的,长期也是非中性的。物价稳定并不意味着宏观经济稳定,金融不稳定的影响不容忽视。研究金融周期需要纠正过去40年的两个流行的误区。第一是货币数量论隐含的货币中性论,即认为货币超发只影响物价而不会影响实体经济。第二个是关于什么是货币的认识误区,即将货币等同于信贷。信贷是货币,而货币是中性的,信贷又是金融,一个自然的逻辑延伸就是金融也是中性的。
没有房地产泡沫就没有银行信贷的过度扩张,反过来,没有银行信贷过度扩张也就没有房地产泡沫。
一言以蔽之,为什么会有金融周期?就是因为信贷和地产的结合与互动。我们根据房地产价格、广义信贷增长以及信贷对GDP比率三个指标,通过统计方法将短期的波动平滑掉,用中期的波动模拟了金融周期,从而得到了中国、美国、欧元区金融周期的指数指标。中国现在接近顶部,是风险最高的时候
金融周期下半场在经济周期方面的体现就是:增长放慢,通胀先稳后降;三大需求里面,投资受到的影响最大,消费次之,由于外部的金融周期和我们是相反的,外部需求可能会得到一定支持;经济结构将改善,收入分配等不平衡问题会缓解。
大类资产方面的重要含义是去杠杆带来过剩储蓄。因为去杠杆意味着要么是债务违约,要么是节省开支还债,节省开支就是减少消费或者实体投资,意味着会产生过剩储蓄,过剩储蓄追求金融资产。去杠杆阶段,先是松货币、无风险利率下降【Note:这一点没有看懂】,然后是股市上升,过剩储蓄追求金融资产,最后才是风险溢价、信用债利率下降,因为在去杠杆的过程中债务违约会增加,信用风险、信用债利率上行持续的时间更长过剩储蓄还有一个含义就是汇率贬值压力,过剩储蓄要转化为投资,要么对内投资,要么对外投资,对内投资就意味着利率下降,对外投资就意味着汇率贬值。那么什么因素可能改变这样一个逻辑?这就要看政府的财政政策,财政扩张消化过剩储蓄,就不会带来那么大的利率下行和汇率贬值压力。【Note:彭文生讲的这些,很多在其书《渐行渐近的金融周期》中都说到了。但是他在这篇文章中讲的关于去杠杠过程中的一些结论性的东西,没太看懂。去杠杠的过程中,不是应该会产生短期利率上升的情形吗?
2017-8-28,李迅雷:把脉中国经济未来,这些数据终于被说透了!迅雷无须掩耳!
政策调控的意图很明确——不希望出现大起大落。
我们目前要关注两点,一个是人口的流向,一个是资金的流向。就人口流向而言,现在出现了一定程度的逆流现
象:过去是农村人口往城里走,现在城里的部分农民工开始告老还乡,比如像安徽、成都、河南等原先人口净流
出的省份,现在出现了人口净流入,但回流还不是特别明显。买房要跟着人口流向走,我们看人口的流向时,不
仅要看短期的流向,还要看长期的趋势。就长期趋势而言,大都市化是长期趋势,对大城市周边的房价有提升的
作用。
第二个维度要看资金的流向,资金的流向和一个地方经济的繁荣程度互为作用、影响。地区经济越繁荣,
资金和资本会更加集中。
我始终有个观点——配置核心资产,无论对于股市还是房地产市场。什么是核心资产呢?就是要稀缺,就是要
龙头
。比如,不管现在钢材的价格涨还是不涨,钢铁行业都注定是一个夕阳行业。不过,尽管属于夕阳行业,其
龙头企业的行业集中度会提升,具有一定的垄断地位,定价就有垄断权,从而获得溢价收益,这样的企业就可以
去投资。
我对房地产的判断是无近忧,有远虑。
做研究要讲估值,不要讲故事。我始终坚持一点:相信逻辑,不要相信奇迹。逻辑经得起时间的考验。
供给侧结构性改革,重点是要落在“改革”上面,如果重点落在减少供给方面,那等于没有改革。
如,供给侧结构性改革原本是想淘汰僵尸企业,结果发现有些僵尸企业复活了。原先,他们是整体亏损,现在价
格上涨之后,他们的日子又好过了。我觉得在这方面应予以重视,我们不能够把供给侧结构性改革简单的当作供
给侧管理来做,即通过减少供给使得上游的价格上涨了,下游的成本上升,可是结构还是没有调整。
供给侧结构性改革更多还是应采取市场化的手段,目前行政化的手段偏多一点。比如,通过环保是否达标的名义
来做,给各地方下指标、下任务,这样是能够起到立竿见影的效果,但市场化的机制没有得到很好地发挥。

今年7月份,中泰时钟模型也由
之前四个维度增加了一个第五个维度。按照之前都是由六个维度看问题,那是不是中泰时钟未来也会增加第六个

维度?
我们在7月份的时候推出了中观层面的维度。加入中观维度之后,我们就可以直接建议应该配置哪些行业了。【Note:哪天去找来看看。】

2017-8-29,居民加杠杆,还剩多少空间?(海通宏观姜超、梁中华、李金柳) 

居民杠杆飙升,换来地产繁荣。如果考虑到长短期贷款、住房公积金贷款,我国居民部门债务占GDP的
比重17年7月已经突破了53%
,如果按照当前速度扩张,到2017年底预计将达到56%左右。而在2007年
的时候,我国居民部门的债务率还不足20%。美国居民部门债务率从20%提升到50%以上用了接近40年
时间,而中国用了不到10年,我国居民部门杠杆率飙升速度之快可见一斑。居民部门加杠杆,换来了房
地产市场的繁荣,是近两年我国经济短期回升的主要动力。根据我们的测算,去年房地产相关行业贡献
了35%的经济增长,而今年上半年虽然有所回落,但贡献率依然有27%。
如果用居民债务占可支配收入的比重来衡量的话,就会发现我国居民部门加杠杆的空间已经不多了。
我国居民部门债务占居民可支配收入的比重从2007年时的不足35%,已经达到了当前的90%。美国的这
一比例曾在金融危机前后突破了100%,但危机爆发后迅速下滑,当前也仅是106%;而日本的这一比例
从90年代以来基本都低于100%。再考虑到我国居民不仅仅向银行借贷,还会大量向父母、亲戚、朋友
借款,而后者这种隐形的杠杆是没有计算在内的,所以我们这里的计算实际上低估了居民部门的杠杆
率,也更加说明中国居民加杠杆的空间已经不多。
2017-8-30,美联储缩表在即,债市影响几何?(海通债券 姜超、姜珮珊) 
2. 联储缩表在即。6月议息会议中,美联储公布了年内缩表计划。7月会议纪要显示,如果经济符合预
期,美联储将很快缩表。缩表原因在于,第一,MBS持有规模过大影响美联储资产的资质水平,且扭曲
了信贷资源配置;第二,美国经济稳定复苏,实现货币政策正常化势在必行,长期利率过低导致资产价
格过高,而加息对长端利率似乎失效,因此缩表势在必行。
3. 对比13年,为什么美债反应不大?13年5月,美联储陡然由“鸽”转“鹰”,大大超出市场预期,引发了市
场剧烈动荡,股指下跌、美债大幅上行,全球资本流动逆转,冲击新兴经济体。相比于13年货币政策陡
然扭转,当前美联储重视前瞻指引,政策冲击减弱。
4,缩表对美国债市的影响?
回顾历史,主动缩表和缩减长久期资产对债市影响更大。缩表的影响还要看缩表类型和基本面情况,缩表类型可以分为主动缩表还是被动缩表,缩减短期资产还是长期资产。总结美日欧缩表经验,我们发现,央行主动缩减长期资产对债市的影响更为直接,如2006年日央行主动缩减长期和短期资产并加息导致日债上行;若央行仅主动缩减短期资产,长债表现与基本面更相关,如美国2000年上半年缩表时股市泡沫破裂和经济下行预期带动美债下行;被动缩表对债市的直接影响不大,如欧央行12年缩表、美国09年上半年缩表。
长期美债利率有望上行。本轮缩表的背景是加息对长端利率传导失效,需要通过缩减长端资产影响长期利率,类似于日本在2006年缩表,中长期美债有望上行、期限利差趋于走阔。但上行幅度还是要看国内通胀情况和特朗普政策推进情况。另外,从海外来看,欧央行退出QE也在讨论范围内,一旦秋季制定了QE收缩计划,势必对位于低位的中长期美债造成冲击。
削减MBS影响地产市场。美联储MBS持有金额占MBS存量的比重稳定在20%左右,缩表对MBS影响或大于国债。QE期间,美国15年期抵押贷款利率从6.19%降至2.56%,家庭住房抵押债务增速自13Q3由负转正,美国房价指数自12年以来持续走高。缩表将抬高MBS利率,进而影响房地产市场。
5. 对我国债市的影响:短期冲击有限,长期风险仍存。
短期内,美联储加息概率较低,美元仍较为弱势,人民币贬值预期修正。在金融去杠杆政策主导下,国内利率难以下降,对汇率会有一定支撑,海外因素对货币政策影响不大。中长期来看,美联储加息、缩表,欧洲央行退出QE,发达经济体不断推进货币政策正常化,全球流动性收紧,这些因素将驱动美债收益率提升,中美利差收窄,海外冲击风险仍然存在
2017-8-30,进场ICO的中国大妈:我当然懂,不懂能做这行吗?
而在2017年爆发的ICO热,不管项目白皮书内容如何,融资金额动辄数千万元,而且融
资时间几天或几小时。其中甚至有连白皮书都没有的项目,就凭发起人的个人影响力,
就开始拉微信群进行打款。这样的做法被区块链技术人士调侃称“空气链”。
“不像以太坊这样的项目,参与其中的智能合约确认需要消耗代币,现在很多区块链项
目根本不需要代币也能完成,但还是去做ICO,而且代币的发行数量、发行价格随心所
欲,没有任何依据。”上述业内人士表示。
2017-8-30,徐高:化解地方债风险,需大幅扩张国债口径下政府融资
no note。
2017-8-30,【首席论坛】高善文:淡季不淡,工业企业利润维持高增长
7月工业增速意外下滑,引发不少讨论。我们倾向于认为,单月数据可能更多地与扰动因素有
关,例如高温天气对生产活动的拖累、部分行业供改推进导致的停产歇业等,并不意味着当月经
济总需求的显著走弱。
事实上,同期物量数据、工业品价格数据、金融统计数据等等,或与6月相当、或较6月更加
积极,这些广谱观察也显示,短期需求端应该至少是平稳的。
这些经济指标8月延续良好势头。高温天气有所消退,但重点集团发电耗煤依然强劲;行业协
会统计的重点企业粗钢产量位于历史最好水平;流通领域生产资料价格进一步走强;银行体系信
贷投放仍然积极。单个经济指标或多或少存在统计上的问题,但合并起来看,经济运行继续淡季
不淡是比较清楚的。
【Note:高善文的观点,是看多一些。】
2017-8-31,纪敏 张翔 赵天奕,为何历次去产能不能持久?对比本轮去产能与1998年去产能
本轮去产能的一个突出特征,就是行政力量发挥了巨大作用。
事实上,无论政府是否对产能过剩开展集中治理,市场自身都会自发起作用。政府对产能
过剩进行集中治理,并非要替代市场自发调整,而是要围绕市场如何更好地发挥作用发力。比
如理顺价格机制,打破行业垄断、地区封锁,制定必要的政策鼓励创新和兼并重组,这些措施
都能使价格信号更为准确,市场竞争机制更为充分,从而促进产能优胜劣汰;此外,政府的作
用是克服市场化去产能带来的社会震荡,比如培训转岗人员,救济失业人员等。如果简单以行
政手段压减,不仅效果难以持久,总量过剩一次比一次严重,而且在花费了巨大代价后,产能
结构并不一定得到优化,去掉的往往是缺乏政府支持的民营企业,越做越大的,往往是国有企
业。稍加观察即不难发现,产能过剩行业往往也是国企集中的领域,钢铁、煤炭、石化、有色
以及汽车等,莫不如此。进言之,当前和未来一个时期,我国经济发展已处于速度换档、结构
优化和动能转换的新常态,供给侧结构性改革已逐渐成为政策主线。这一背景下,防治产能过
剩风险的总体思路,也要相应以市场为导向,围绕市场出清机制如何更好地发挥作用,从深化
供给侧结构性改革和转变政府职能两方面着力,加快构建防治产能过剩风险的长效机制。
2017-8-31,【首席论坛】伍戈丨制造业回升的源泉:供给还是需求? 
1、制造业投资是宏观经济内生动能的重要表现方面。随着供给侧改革推进,近期部分行业产
能利用率触底或抬升,制造业投资似有所企稳。有观点据此认为新一轮周期开启。但事实上,
国产能利用率指标等时间序列短、覆盖行业少,碎片化证据或难以断言制造业产能整体出清。更
重要的是,即使产能出清是否必然意味着制造业投资周期的开启也值得仔细探究

2、制造业投资在统计上往往被纳入终端需求,但从经济意义来看,它只是中间需求,本质上
是由更加终端的需求决定
。当终端需求回升时,制造业的既有产能将首先被更加充分的利用,然
后才是追加新增投资。供给并不必然产生需求,产能利用率等供给面的变化仅是制造业投资回升
的必要条件,终端需求持续扩张才是制造业投资回升的充分条件

3、更具体地,决定现阶段我国制造业投资的终端需求主要来自于房地产投资、出口以及消费
等方面。从计量结果来看,消费需求对制造业投资的拉动效果最为明显,其次是房地产投资以及
出口需求(上述拉动效应存在3-6个月的时滞)。展望未来,综合上述需求和供给面的因素,预计
下半年制造业投资基本平稳,难言较大的趋势性周期变化
为了综合验证三大需求对制造业投资的拉动影响,以及以此为基础对未来制造业投资进行预
测,我们将三大需求对制造业投资进行了简单的回归拟合(图7,回归结果详见附件)。实证结果
表明,三大终端需求对制造业投资的拉动作用十分显著,再次证明决定现阶段我国制造业投资的
需求主要来自于房地产投资、出口以及消费等终端方面。其中,消费需求对制造业投资的拉动效
果最为明显,其次是房地产投资以及出口需求(上述拉动效应存在3-6个月的时滞)。
2017-8-31_李迅雷_看得见底牌的博弈(续)
央行数据显示,2017年7月,商业银行居民个人存款规模下降7700亿元,同时,商业银行计入广
义货币的同业存款增加7400亿元。这两个数据相差很小,是否意味着居民存款离开了银行储蓄体
系,转而去了货币基金市场呢?根据已公布数据,7月末货币基金总规模达5.86万亿元,比6月底
大增7516.87亿元。
货币基金的潜在收益率远高于银行活期存款利率,这应该是存款搬家的主要原因,也反映了居民
风险偏好的上升。存款的大规模搬家肯定会导致市场利率水平的上行,且会加大市场的流动性风
险。
为何政策总是易松难紧呢?这与稳增长和防风险的双重目标有关。首先,要让经济走L型,是指
GDP增速走L型,不是GDP规模走L型,即稳增长的目标必须是维持GDP增速在6.5-7%之间,其对
应的社会融资和贷款增速估计都得在12%以上,固定资产投资增速得在8%左右,民间投资增速回
落,得靠国有投资增长来弥补;制造业投资增速回落需要靠基建和房地产投资增速提升来弥补。
其次,防风险意味着资产泡沫不能破裂,否则就会引发金融危机;最好的结局是以时间换空间,
即资产价格不跌不涨,但经济总量和居民收入水平不断增长,直至资产的相对估值水平趋于合
理。这意味着政策层面要保持汇率、利率及流动性等指标的稳定,价格调控范围要进一步扩大,
如从金融领域扩大到商品领域。
第三,刚性兑付和隐形担保的问题并未被破解,金融改革的进程低于预期。不少国企在这轮大宗
商品价格的上涨过程中,又起死回生,这给了市场带来的示范意义是:投资国企、地方政府项目
等很安全。这就使得全社会的资源配置结构改善问题遥遥无期,政策对问题企业出重拳的难度继
续增大。

或许正是因为市场看清了政策底牌,在金融工作会议之后又选择了做多,无论股市、楼市还是商
品市场,均出现了明显的上涨,而且是在资金面趋紧的情况下,市场做多倾向仍比较明显。从今
年以来银行的资金流向看,不论是表内还是表外,最终都集中到了房地产、政府平台和国企这三
大领域。
不过,既然是博弈,出牌还在继续,如房地产政策方面,从租售同权到共有产权,从扩大城市的
住房土地供给到农村集体土地可以建出租房,只要房价继续上涨,稳房价的举措还会不断出台,
只是底牌是看得见的——防止房价大起大落。不过,这场博弈中最难把握的是政策的时滞性:当
你看不到政策出台的即时效果时,会以为政策没有效果,得继续加大收缩力度……但如果哪一天市
场突然发生逆转,想收回政策都来不及了。
20170901_姜超、于博_宏观研究_PMI小幅回升,限产推升价格——17年8月全国制造业PMI数据解读
8月全国制造业PMI小幅回升至51.7%,指向制造业景气短期回暖。各分项指标中,需求、生产升,库存回落,价格大涨。分规模看,大企业微降,中小企业回升,分化略缩窄但依然显著。中观高频数据显示,下游需求仍不温不火、工业生产略有改善,整体看8月经济或保持平稳。随着第四轮中央环保督察发力,传统工业行业供给明显收缩,在加速产能去化的同时,也令原材料购进价格大幅飙升。
需求:8月新订单回升至53.1%,进口回升至51.4%,均指向内需小幅改善。新出口订单继续下滑至50.4,反映外需仍然较弱。
生产:8月生产回升至54.1%,指向生产短期改善,而采购量回升至52.9%,也反映企业生产意愿有所改善。就业略降至49.1%,仍较低迷。
库存:8月原材料库存微降至48.3%,产成品库存降至45.5%,需求、生产短期改善带动库存去化。
价格:8月原材料购进价格飙升至65.3%,创年内新高,印证8月以来钢价、煤价上涨,油价上调。预测8月PPI环比上涨0.5%,同比涨幅升至5.9%。
链接:http://pan.baidu.com/s/1eSIkEGU 密码:k7m9

宏观固收阅读笔记20170827

近期在各种去产能,想到,2017年接下来会不会通胀抬头?市场利率会不会再次走高?

20170808_历史总是惊人的相似——1998年供给侧改革回顾_王涵等

供给端调整的历史经验:1998 年后纺织行业变迁的几个阶段。
➢ 1999-2000 年:去产能见效。盈利、价格、供需状况全面回升,库存去化,与2016 年至今相似;
➢ 2001 年:产能回升,行业经营状况有所反复。在盈利反弹的刺激下,产能出现回升,但在缺乏新增需求的背景下,这导致盈利、价格再次下滑,供需状况恶化,库存再次堆积;
➢ 2002 年后:加入WTO,产能、需求全面回升。外需大幅改善,中国纺织业真正开启盈利、价格持续回升的新周期。

  • 现在VS 历史:核心差异在于需求。当前与历史的核心差异在于是否有新增需求。如果没有需求,如果如当前市场上很多分析师指出的中国将开启一轮投资周期,那么中国大概率将重蹈纺织业2001 年的覆辙。纺织行业的去产能真正成功,仍是等到中国加入WTO 需求侧出现大幅改善之后才看到的。而现在的中国在未来1-2 年显然不具备这样的条件。
    • 需要指出的是,供给侧改革下,产出的弹性小于价格的弹性。【Note,从来供给都是一个慢变量,而需求相对而言是一个快变量。价格上涨而不能伴随量的快速增加,从长期来看,这是不可持续的。】我们曾指出,在供给侧改革的第一阶段,潜在产出减速,产出缺口闭合产生通胀压力。但在第二阶段,由于潜在产出曲线被压平,这使得实际产出增速也受到限制。换句话说,供给侧改革对价格的推升作用是必然的,但对产出(也就是GDP)的影响则很小,甚至应该是负面的影响。当前我们看到中国出现产出和价格同时改善的原因在于,其中还叠加了库存周期,在库存水平回到合意水平之后,我们将看到产出增速再次放缓。
    • 那么,依靠供给侧改革改善盈利的逻辑会遇到瓶颈吗?至少有两个。那么,如果供给侧改革对产出的作用较小,是否有可能一直依靠供给侧改革持续改善企业盈利水平呢?我们认为至少面临两个制约:

1)通胀对货币政策的制约;本轮供给侧改革主要集中在上游行业,我们可以看到,尽管需求没有增量会使得涨价向下游的传导并没有那么顺畅,但是这种传导依然存在。今年CPI 并未成为市场和政策的制约一个很

重要的因素在于非食品对于CPI 的拖累,但这掩盖了一个问题就是今年上半年实际上CPI 分项中很多非食品分项的环比均是超过季节性。供给侧改革是否会带来整体通胀的上升肯定是政策层面会考虑的问题。

2)上游持续涨价对中游行业利润的挤压。。本轮供给侧改革集中在上游行业,在需求没有系统性改善的背景下,我们看到上游行业和下游行业的盈利之间存在非常明显的“此消彼长”的特征。我们看到上一轮上游价格快速上涨时(2016 年底-2017 年1 季度),下游行业出现利润的负增长,这种情况在2季度上游价格涨价放缓之后有所缓解,下游行业的利润有所反弹。但7 月以来上游行业的价格再次大涨,必然带来下游行业利润增速的再次下滑。这也将是上游行业供给侧改革的另一制约。

2017-8-27,利率中枢趋稳,债市赚钱不易——海通债券每周交流与思考第232期(姜超、周霞)

利率中枢趋稳。上周央行连续回收流动性并且定向续作特别国债,表明央行维持流动性中性偏紧的态度。供给侧改革、金砖会议、十九大都需要偏稳的货币环境,7月以来DR007一直在2.8-2.9%区间窄幅波动,侧面反映央行对流动性的把控。预计未来2个月这一局面将持续,维持R007中枢3.3%附近窄幅波动的判断。

债市赚钱不易。债市获利三要素杠杆、久期和资质。央行货币政策持续偏紧,导致资金利率居高不下,使得债市加杠杆策略变得无利可图;外汇占款持续减少,降准难见,超储率历史地位,市场对流动性预期较悲观,久期均较短;打破刚兑是大趋势,资质下沉面临风险渐增。整体而言17年债市赚钱不容易。9月份外部风险来自美联储缩表,内部风险来自监管加强,短期利率债仍将震荡,维持10年国债利率区间3.3-3.7%不变。

周期优选龙头。受益于行政主导的去产能、库存周期、环保限产等因素,大宗商品价格上涨,钢铁、煤炭等行业盈利好转,债券利差大幅压缩。展望未来,我们认为周期性行业龙头企业债券仍有配置价值,一是目前的价格和盈利均有一定安全边际,短期流动性风险不大,二是去产能提高了产业集中度,有利于龙头企业,三是目前利差高出其他行业50BP以上,仍有吸引力。

2017-8-27,金融周期狂欢,到底谁来买单?——海通宏观每周交流与思考第232期(姜超、顾潇啸)

利率回升支撑金融。商品价格的上涨改善了产能过剩行业的盈利,降低了对银行坏账的担心,但对金融行业盈利前景的变化主要来自于利率预期的变化。一方面,商品价格的大涨推升了通胀预期,推动利率上行。另一方面,居民加杠杆增加信贷需求,而金融监管的加强使得企业融资需求回归银行表内,上半年信贷需求显著回升,下半年银行信贷供不应求,贷款利率的回升是大概率事件,利率的回升对银行和保险都意味着盈利改善。

居民收入稳财富增。过去一年半,全国居民可支配收入增速保持在8.5%左右,相比14、15年9-10%的增速明显下降,这意味着居民收入并未明显增加。但在过去两年房价轮番上涨,16年一二线城市房价大涨,到了17年三四线城市房价接力上涨。我们估算15年居民房产总值已经超过200万亿,保守估计过去两年的房价涨幅为10%,那么房价上涨带来的财富增值每年超过20万亿,而统计局公布16年全国居民人均可支配收入为2.4万元,对应全国居民总收入33万亿,这意味着财富效应主导着居民收入增长。

必须消费行业承压。由于居民收入未见明显增长,因此其对必须消费的购买力并未显著增加,体现为消费物价CPI持续低位徘徊,这意味着食品饮料、服装、零售等多数必须消费品行业增速难有明显改善,其成本上升难以全面转嫁。

可选奢侈消费受益。受益于房产增值带来的财富效应,部分可选和高端消费品受益。比如说房地产销售上升带动了相关家电需求,而居民财富增值带来对高档白酒、高档轿车,乃至澳门博彩等高端和奢侈品消费的需求,因此部分可选和奢侈消费行业可以通过价格上涨或者是产品升级换代来转嫁成本上升压力。

房价受益居民举债。居民的房产兼具消费和投资两种属性,因而房价上涨与居民收入和投资需求两种因素相关。过去在中国经济高速增长的时代,居民收入增速高增,会带来房价的相应增长。但在过去两年,居民收入增速变化不大,而房价大幅上涨,主要反映的是投资性需求的大幅上升,源于低利率环境下居民举债的大幅上升。16年居民部门新增贷款6.3万亿,加上公积金贷款以后新增总负债7.3万亿,而17年上半年居民新增贷款接近4万亿,估算全年新增总负债超8万亿,这意味着在近两年居民每年新增负债占GDP的比重都接近10%,本轮房价上涨主要源于居民大幅举债投资。

警惕财富效应逆转。过去我们常说中国居民部门负债率较低,具备持续上升的空间。但是截止到17年6月,居民总贷款已经超过37万亿,加上公积金贷款以后居民总负债42万亿,占GDP的比重已经超过50%,而在08年时这一比重还不到20%。很多人说居民举债是全球现象,比如美国居民负债/GDP接近100%,但是美国GDP中绝大多数是居民收入,而中国GDP当中只有一半左右是居民收入,这意味着中国居民负债/居民收入已经接近100%,假定债务期限平均为20年,贷款利率平均5%,就意味着居民年均债务支出占收入的比重已经接近10%,而随着贷款利率的持续上升,万一居民哪一天借不起钱了会怎样呢?一线城市房价已经连续两月回落了,其他城市房价还能涨多久呢?

2017-8-25,于博,实体经济观察2017年第32期
从高频数据看,8月以来工业经济整体保持平稳。需求端,地产销量增速保持低位,前三周乘用车销量增速高开低走。生产端,上旬粗钢产量增速略下滑,但发电耗煤增速仍在走高。价格端,国内生资价格整体保持上涨态势。

今年以来,两组背离值得关注。一是宏观、微观的背离,从宏观看,需求、生产相继见顶回落,但从微观看企业盈利持续高增。二是名义变量、实际变量的背离,比如名义投资增速反弹,但实际投资增速却持续下滑。事实上,两组背离的核心在于供给大幅收缩,导致供需结构逆转,推涨价格,并修复盈利。当前环保限产力度加码,意味着短期内这种背离仍将持续。

20170825_国信证券-宏观固收-“防风险”跟踪报告-系统性金融风险指数:7月明显抬升,突破中等风险区域上部-170825

参考中国人民银行工作论文《系统性金融风险的监测和度量—基于中国金融体系的研究》一文,国信证券经济研究所跟踪测算了最新的系统性金融风险指数以及构成的7个子市场各自的风险指数。

20170824_中金公司_固定收益_当巨额同业存单到期遇上快速增长的货基

我们早在6月7日的日报中判断了国股行3M同业存单5%是顶,随后需求放量、央行投放流动性缓和市场情绪,带动同业存单发行利率下行近90bp,从6月上旬的5%到7月初的4.13%。但我们也于8月上旬的日报和托管数据报告中提示了8、9月同业存单滚动发行压力较大,发行利率存在上行压力:“考虑8、9月同业存单滚动发行压力偏大,叠加季末,存单发行利率有小幅上行压力。进入8月,近期包括大行在内的银行开始准备跨年资金,6M同业存单发行利率有所上提。预计进入9月,3M同业存单发行利率也会逐步有所上行。”

20170823_债券专题_紧绷的短端,胶着的长端——平坦曲线的回顾与展望

l 历次利差收窄的背景

17年以前,国债期限利差共出现5次大幅收窄,且近年来收窄次数增多,主因利率市场化下利率波动上升,政策周期变短。利差收窄可分为两类:

一是货币政策趋紧导致短端大幅上行,即熊平。对应时间段为03年8-9月、11年7-9月、13年6-7月。其中03年和13年两次利差缩窄之后,随着长端利率上行利差再次走扩,“熊平—熊陡”。11年则是短端利率下行导致利差再度走扩,“熊平—牛陡”。

二是经济或通胀下行导致长端下跌,即牛平。对应时间包括08年9-10月、14年10月-15年2月。而之后随着货币政策逐渐宽松,短端利率下降,期限利差重新走扩,整体走势为“牛平—牛陡”。

可见,从历史经验来看,“熊平”之后债市涨跌难以判定,而“牛平”之后往往会迎来“牛陡”。

l 为何本次曲线平坦化程度更高,时间更长?

今年5月以来,国债期限利差再次大幅收窄,收益率曲线平坦化程度创下历史新高,整体呈现“熊平”。本次利差收窄的原因与11年和13年较为相似,但幅度更大时间更长,原因在于监管态度不同。在温和去杠杆的主基调下,货币政策始终保持中性稳健,监管持续推进但力度温和,资金面不松不紧,短端利率维持高位,长端利率窄幅震荡,导致利差长期低位震荡。

l 短期内,曲线平坦化是常态

短端利率紧绷当前货币政策中性适度,央行提高市场波动容忍度,且超储率处于低位,资金面偏紧,流动性投放出现了层级划分而非普惠式货币投放,DR007和R007利差拉大。另外,财政部国债随买操作可以引导短端利率下行、修复倒挂曲线,如17年6月20日的操作,但随买操作频率和量都较低,但无法逆转曲线平坦化趋势。

长端利率胶着。首先,短端制约长端。当前30BP以内的期限利差明远低于05年以来的均值(100BP)。在期限利差仍窄情况下,短端对长端有制约。其次,去杠杆取得一定效果,但供需好转还需等待。场内杠杆方面,上半年隔夜质押式回购占比明显低于16年上半年,中债杠杆率与16年持平并低于15年。此外,银监会通气会指出上半年银行同业业务收缩、理财增速降至个位数,M2增速持续降至个位数。但银行业“三三四”专项治理的后续检查和问责仍在进行中,且信托贷款、非标投资等仍明显高增。因此我们认为大资管监管的背景下,同业收缩或导致长债需求疲软,叠加下半年利率债供给压力较大,供需好转还需等待。但基本面支撑长期利率。随着库存周期步入尾声,工业生产走弱,四季度还将面临高基数效应货币利率上行已经向实体经济传导,基本面利好长债。

因此,我们认为,短期内短端利率难下,长端利率难上难下,因此曲线平坦化在短期内将维持,维持10年国债利率区间3.3-3.7%不变。

l 未来走势的探讨

与13年相似,17年债市拐点也将落后于基本面的拐点。未来可能会通过长端上行(监管加强)或短端下行(货币政策有松动)来修复曲线形态。如果基本面回落、去杠杆推进平稳、政策有所松动,则会以短端下行结束熊平走向牛陡。如果金融监管加强、货币政策不紧不松,则会以长端上行结束熊平走向熊陡。

20170824_国信证券-宏观固收-固定收益专题报告:同业存单之功与过

1、同业存单从属性而言,对于银行发行人是一个负债工具,其特别体现为中小银行的负债工具,中小银行通过同业存单这个负债工具(还可以通过拆借、回购、同业存款等其他工具)将资金从大银行手中“搬运”到自己手中;

 

2、如果说中小银行的风险偏好、扩张冲动较高,通过同业负债工具(比如同业存单)将资金从风险偏好低的大银行手中“搬运”过来,以进行自己的资产扩张,则在“控制经济杠杆率”的主题下,同业存单的规模扩张就成为了一种“过”。但是这种现象对应的资产表现应该是杠杆率攀升、社会融资总量的扩张或M2的扩张。即,同业存单的规模扩张+社会融资总量(或M2)的扩张同步发生,则同业存单成为了加杠杆的工具,与“去杠杆”的政策基调相悖,自然是一种“过”,需要治理。

 

3、如果同业存单的扩张过程中,并没有伴随着社会融资总量或M2的显著扩张,则一定程度上说明,这种同业负债工具只是在完成一种“延续存量资产”的功能,在不允许发生存量资产破灭(信用出清)的背景下,中小机构只是通过同业存单工具在延续以往已经发生的存量资产,以保证流动性链条不断(否则流动性链条断裂,就会引发金融风险,进而伤及经济增长),这时,同业存单扩张完成的只是延续流动性链条不断的职能,在稳定经济增长的前提下,就成为一种“功”。即,同业存单的规模扩张+社会融资总量(M2)的稳定或下行同步发生,则同业存单只是一种延续流动性的工具,与“稳增长、防范流动性风险”的政策基调相合,自然是一种“功”。

 

4、总体来看,同业存单究竟是有功还是有过,要看其扩张过程中是否对应着经济杠杆率的攀升(社会融资总量、M2)。

如果其并不对应经济杠杆率的攀升,则可判定同业存单只是在完成一种流动性延续的职能,不能认定为有“过”。

如果在经济杠杆稳定的情况下,非要限制同业存单的扩张,则必须要改变的应该是货币政策环境和流动性投放机制,要么稳定货币政策预期,令中小银行的负债工具转移到拆借或回购中,以替代同业存单的扩张;要么提供普惠性的流动性投放机制,或寄托于外汇占款的恢复,或寄托了准备金率的普惠性下调。

20170823_徐寒飞_【每日观点】坐等财政部“降准”!-债市每日观点

#策略观点:当前市场的流动性趋紧,央行盯住DR007使得公开市场操作具有被动型特征,季节性很强的财政存款收放成为资金面波动的核心要素之一。我们分析发现,季末的财政存款净投放效果约可释放6000亿左右的流动性,短期效果不啻于降准0.5%。8月下旬流动性也许“还行”,9月下旬则可能“比较爽”。

9月财政支出规模预计不会低于2万亿,财政存款净投放预计仍会超过5000亿,甚至达到6000亿以上的规模。今年财政支出节奏确实比往年更快,但是我们也应注意到今年财政预算收支的同比都不足8%,截至7月,财政收支实际增长分别为10%和14.5%,全年财政收支决算超预期已经板上钉钉。不确定的是,7月地方债发行达到8453亿,超出季节性约4000-5000亿,这一部分地方债的缴款可能不会在9月一次性释放。综合来看,我们认为9月的财政支出强度或许比6月稍弱点,但也不会少很多。

 

预计95000亿以上的财政存款释放,有望成为缓解当前资金面“旱情”的“甘霖”。但7月超季节性的地方债抢发带来的4000-5000亿缺口,可能难以完全在9月释放,央行仍会通过9月初的MLF超量续作和逆回购来略作补充。预计伴随9月财政存款的释放,很可能会带动GC利率大幅下行,由此债市可能会迎来新一轮交易性机会。同时,我们也要提示一点风险,央行为了填补7月8453亿地方债缴款带来的流动性缺口,投放了超过7000亿持续滚动的逆回购,这意味着相比3、6月,央行可能会更快的从银行间市场回收流动性,这也为利率下行持续的时间添加了不确定性。

 

归根结底,当前利率债市场的收益率水平是否合意,财政部和政策性银行“心里有数”(当前发债成本偏高),财政部(ba)或许成为下一轮利率下行的主导力量。流动性是影响短端利率的重要因素,但我们也不能忘记,金融市场服务好实体经济是金融工作会议强调的三大任务中的首要任务。黑夜也好,黎明也好,我们都问一句,放到稍长一段时间看,高利率怎能服务好实体?无论是以什么名义

20170822_徐寒飞_【每日观点】9月2.2万亿NCD到期,市场活得下去吗?

#摘要:9月将面临2.25万亿的NCD到期,叠加季末的MPA考核,看起来这日子是没法过了。但回顾6月的情况,我们预计,此次央行很可能采取同样策略,在9月7日1695亿MLF到期时进行超量续作,以稳定市场预期。并且,可能还会择机推出期限在28天以上的逆回购,来帮助银行平稳跨过季度MPA考核。此外,从本次特别国债到期的续作,也可以看出央行、财政部合作之下的贴心操作,尽显“呵护”之意,这日子大概率可以有惊无险的过去的。

 

1)需要为9月的2.25万亿天量NCD到期担忧吗?也许危中有机

9月将面临2.25万亿的NCD到期,叠加季末的MPA考核,看起来这日子是没法过了。怕吗?不怕。回顾6月初,同业存单供需缺口发威,NCD收益率曾破5%。但央行通过6月6日提前、超量续作MLF,投放4980亿带来了市场流动性预期的改善。尽管当月总的MLF净投放仅667亿,但6月上旬央行MLF净投放量高达到2737亿,而且央行在6月16日还通过2500亿净投放逆回购对冲了当日到期的2070亿MLF。我们预计,此次央行很可能采取同样策略,在971695亿MLF到期时进行超量续作,以稳定市场预期。事实上,由于近期银行间流动性偏紧,央行8月已经超量续作MLF,净投放量创下最近5个月的最高值。此外,按照二季度货币政策报告的表述,央行可能还会择机推出期限在28天以上的逆回购,来帮助银行平稳跨过季度MPA考核,以及缓解NCD到期带来的流动性紧张

 

面临2.25万亿天量NCD到期,市场可能会例行的担忧一下“钱荒”,但在央行“填谷”的基调之下,很难出现“钱荒”。更何况重要会议在即,维稳基调之下,不排除央行采取超预期的操作,缓解市场担忧。更为重要的是,在担忧“钱荒”之外,9月中下旬财政支出将实实在在的放量,财政存款回流金融市场,释放的流动性或足以带来一轮资金利率的下行。

 

2)“昨日重现”,续发特别国债对市场基本无影响

财政部于8月22日发布《关于2017年特别国债(一期和二期)发行工作有关事宜的通知》,明确即将于8月29日到期的6000亿定向特别国债:(1)将在全国银行间债券市场面向境内有关银行定向发行;(2)分为7年期面值4000亿元和10年期面值2000亿两期进行发行。

 

从特别国债续发的操作手法来看,本次对6000亿特别国债续作与2007年发行时类似,即向特定银行发行债券,再由央行买回,并不会对市场产生影响。具体而言,首先是由特定银行(很可能是政策银行)购买财政部发行的特别国债;其次,人民银行从特定银行处购买特别国债。为了不对该行的资金头寸、资产负债及正常经营产生影响,在发行当天,人民银行就可能通过公开市场操作从该行全部买入此次续作的6000亿特别国债,抵消掉到期的特别国债后,央行资产负债表也未发生变化。最后,回头来看,特定银行仅仅起到中介的作用,但2007年作为中介的农业银行业已上市,可能需要政策银行作为中介。

 

央行的操作应验了我们在《到期的特别国债,为啥是只“纸老虎”》中的分析,特别国债并不会对债券市场形成供给压力。此次特别国债带来的真正变化可能是,随着发行利率变化,从明年开始财政预算安排的利息支出会相应调减。除了这6000亿以外,年内还有963.78亿元市场化发行的特别国债到期。这部分特别国债的到期日期分散,每次到期规模较小,如果续发,预计对市场的冲击也较为有限。

 

3)央行、财政部合作下的贴心操作,显“呵护”之意

近期资金面整体偏紧,财政部和央行可能也正是考虑到了这一点,采取了对市场冲击最小的方式续作特别国债。根据我们估算,7月银行超储率可能已降至1.0%甚至更低水平,而近期短期流动性需求叠加:每周7000-10000亿的逆回购到期、缴税、季末MPA考核压力以及9月大量NCD到期带来的预防性资金需求。大行可能主动收紧了融出资金,导致金融市场的流动性较为脆弱,资金面整体偏紧。此次财政部和央行联手续发,对市场而言可谓“无灾无难”,预计可平稳度过这个“槛”。

 

除此之外,我们也更应关注财政部和央行的合作。事实上,在6月上旬,1年期与10年国债收益率出现倒挂时,财政部和央行也曾携手应对。6月20日,财政部曾开启国债做市支持操作缓解国债供给冲击,而从6月19日开始,央行的公开市场业务交易公告中提到“受政府债发行缴款因素影响,开展逆回购操作”,央行配合财政部一起降低短端利率。特别国债的这次合作,意味着我们也无需过度担心后续的国债和地方债供给压力,担忧供给冲击的声音可以休矣。

近期阅读的一些感想

近期在陆陆续续读关于宏观经济分析的书籍和文章,读得是囫囵吞枣,很多东西没有读懂的就跳过了。
对于宏观经济的分析,主要涉及两大块内容:
1. 宏观经济:这个方面涉及到经济增长、通货膨胀、就业(目前在国内还比较缺少数据)、汇率和国际收支、杠杆水平。
2.货币金融:包括央行的货币政策以及利率走势,财政政策、金融机构的资产负债和交易情况。
关于货币的讨论,之前很多的观点是央行的货币政策要从数量型从利率型转型。央行通过调控短期的利率,从而影响市场利率。关于利率转型,马骏、纪敏的《新货币政策框架下的利率传导机制》分析了货币政策转型的条件和如何实施。
最近刚把彭文生的《渐行渐近的金融周期》翻了一遍,对我而言觉得比较重要的是他从货币的非中性的角度去分析。在我之前的阅读中,就感觉到杠杆率或者是债务水平是越来越受到监管机构和市场的重视。彭文生的这本书,感觉是相对比较系统地论述了货币的经济的非中性的影响。读完有几点感想:
1. 数量型和利率型调控都是央行的货币政策手段,两者之间其实是无法互相替代的。即便是利率市场化,利率的传导机制顺畅(事实上不可能完全顺畅),数量型调控也有其独特的作用。
2. 货币的功能:价值尺度、支付手段、储值工具。强调支付手段是货币数量论的基础,在很多时候,我们说货币超发导致物价贬值,这是从支付手段角度来看的。货币数量论有一个重要假设是商品的价格是灵活的,货币供应的变动带来价格及时的变化。但在经济现象中的一个疑问,为什么货币超发的量远超过通货膨胀的量?例如M2/GDP在一路走高,这是因为货币作为储值工具起到了作用,从流动性偏好的角度,人们对流动性产品的配置需求增加了。
3.货币的非中性,有两个方面:
3.1 从总量的角度看,与货币数量论强调支付手段不同,凯恩斯强调货币的价值尺度和储值功能。作为价值尺度和储值工具,货币是市场经济运作中不可缺少的一部分。正因为这样独特的角色,所以货币不是中性的。在凯恩斯的经济世界中,货币是人们投资的工具之一,对货币需求的增加减少了生产性投资。而与其他商品不同,满足货币需求不会带来就业,因为货币供给的成本很低。在凯恩斯眼里,对货币的需求不是有效需求;相反,其所为的有效需求不足就是货币需求上升所导致的。
3.2 从结构和货币供给的角度:货币供给的变动改变商品的相对价格,进而影响资源配置。坎蒂隆强调货币增加不是每个人一夜间都收到相等数量的货币,而是总有部分人先得到货币。货币供应的增加改变收入分配,影响相对价格和资源配置,对实体经济的影响不是中性的。那么,什么行业、企业、居民先拿到货币?这和货币供应机制有关。(1)如果货币增长来源于贸易顺差,那么出口行业最先受益;(2)如果货币扩张来自政府支出增加,则政府最受益;(3)如果来自银行信贷,则银行和相关的信贷获得者最受益。
货币供应结构的变化,也是我们在分析货币政策时很需要关注的一个点。央行的货币供应从结售汇转到目前的各种创新工具,最早从央行那里拿到钱的机构和资金的流动路径是产生了变化的。
作为投资人员,我们对宏观经济的研究最终落脚点还是要在对投资有帮助上,那么,我们的宏观研究到底目的是什么?我从投资角度看,
(1)判断大的周期,例如,当前是不是一个周期的高点?风险资产的价格会不会在近期的未来迎来一轮暴跌?我们有没有什么指标能够提前预判?
(2)从中短期(6-12个月)来看,接下来风险资产的价格会怎么变化?
毫无疑问,这些问题的回答都需要分析:经济走向、政策立场、资金松紧。
我只是近期在读宏观的书籍和文章中,开始想到的这两个问题,我也还没有答案。
如高善文所说,商业性质的宏观研究需要做好的3个方面:

1.     数据把握要全面。

2.     重点关注方向和趋势,而不过分计较数值的大小和误差,不过分计较琐碎的细节。

3.     做好数据在横断面上的交叉验证和横向比对,绝不轻信单一数据来源。

对于短期数据分析,有两个假设:

1)在横向上数据之间应该存在紧密的关联,并且可以相互印证和说明。这使得我们可以合理把握和预期主要变量的方向,并且通过数据之间的相互验证对框架及其推论的合理性建立信心。

2)一件事情发生一定会留下一些痕迹,一定会在不同的领域都有所表现。这一假设在于识别冲击,从而把握对原来预测可能形成的偏离。

阅读笔记《新货币政策框架下的利率传导机制》

在火车上将这本书翻了一遍,做一个笔记吧。

书籍信息:

新货币政策框架下的利率传导机制

作者: 马骏 / 纪敏

出版社: 中国金融出版社

副标题: Interest Rate Transmission Under The New Monetary Policy Framework

出版年: 2016-4

页数: 402

定价: 68元

装帧: 平装

ISBN: 9787504984302

货币政策的最终目标是为了实现如经济增长、稳定物价、充分就业等,为了实现最终目标,货币政策会设定一个(虽然也可能是多个)中介目标,通过使用货币政策工具影响货币供应量或政策利率,并通过货币政策传导机制进一步影响经济变量。

目前中国的宏观经济调控体系改革的一个重要内容是货币政策框架从数量型向价格行调控转型,转型的关键是货币政策中介目标由货币供应量(如M2)想政策利率的转变。推动这项转型的主要动力和条件有3个:

  1. 数量型指标与经济增长(GDP)和物价涨幅(CPI)的相关性显著弱化,因此难以继续通过对货币供应量的调控来达到稳定经济和物价的目标;
  2. 由于金融创新使货币需求变得不稳定和难以预测,盯住货币供应量会人为导致市场利率的大幅波动;
  3. 政策利率能有效传导到其他市场利率(包括债券收益率、存贷款利率)和实体经济。

从中国实际情况看,条件1、2已经基本满足,但是条件3还是一个有待回答的问题。

各国在货币政策框架转轨期间都出现过货币需求不稳定。Walsh(2010)通过构建的模型分析得出,存在多种需求扰动因素的情况下,越是试图盯住货币的供应量,越难实现货币政策的最终目标。换句话说,在货币需求不稳定的转型时期,将货币供应量的增速维持在一个固定的水平,会人为造成市场利率的大幅波动,而利率大幅波动会导致经济的过度波动。

近年来作为中介目标的M2增速与实体经济之间的关系已经明显弱化。

与货币政策直接相关并影响利率传导效率的因素:

  • 对数量型货币政策中介目标的依赖:如对M2的关注;
  • 对数量型货币政策和审慎管理工具的依赖:存贷比上限、贷款的数量限制、较高的存款准备金率;
  • 短期利率和国债收益率的基准性的缺失;
  • 对债券市场准入和产品创新的管制过严:债券发行限额、债券交易成本、债券市场的流动性不足;
  • 微观方面的因素:企业(主要是地方融资平台和国企)预算软约束;
  • 其他因素:资产证券化、影子银行。

利率传导机制的理想情形及中国目前的现状因素的影响:

在理想情形(基准模型)下:

  1. 各个市场利率(贷款利率、存款利率、债券收益率)与政策利率正向联动;
  2. 政策利率利率向存款和贷款利率的传导主要通过银行和投资者的资产配置优化行为来实现,而在债券市场的传导重要通过债券市场本身的套利渠道来实现(但并不是唯一的渠道);
  3. 央行政策利率传导的效率取决于很多因素。

不同约束因素对政策利率传导机制的影响

制度约束 政策利率传导 政策利率对各个市场利率的影响
(相对于基准模型)
贷款利率 存款利率 债券利率
存款准备金率 有效 弱化 弱化 弱化
存贷比 可能失效 弱化 不确定 强化
贷款数量限制 可能失效 弱化 弱化 弱化
债券发行限额 有效 强化 强化 强化
债券交易成本 有效 强化 弱化 强化
债券市场流动性不足 有效 弱化 弱化 强化
企业预算软约束 有效 弱化 弱化 弱化
银行资产证券化 有效 弱化 强化 弱化
影子银行 有效 弱化 弱化 弱化

政策利率通过债券市场的传导:

  1. 中国短期利率变化会对各期限国债收益率产生显著影响,短期利率变化对各期限国债收益率变化的传导效果随着期限的延长而减弱。
  2. 中国国债收益率对短期利率冲击有明显的脉冲响应,但响应比美国要弱;
  3. 2010-2015年,中国国债收益率对短期利率的脉冲响应比此前阶段有所强化,或许表明通过债券市场的传导效率由于流动性提升等因素而有所改善;
  4. 中国国债收益率对GDP、CPI和未来利率具有预测功能,可以在一定程度上通过预期渠道强化政策利率的传导。

政策利率通过银行体系的传导:

  1. 中国短期市场利率与基础贷款利率的相关性在0.4~0.5。
  2. 随着利率市场化程度的提高,中国市场利率已经在一定程度上可传导到信贷价格,但传导效率仍然明显低于成熟市场经济体。

通过建立利率走廊(Interest Rate Corridor)稳定短期利率

构建新的货币政策框架的一项重要内容是培育市场可接受的政策利率,而降低短期利率波幅则是让市场认可政策利率的前提。利率走廊是许多国家在多年实践中摸索出来的用于稳定短期利率的一种行之有效的做法。

利率走廊的基本操作原理:央行通过向商业银行提供一个贷款便利工具和存款便利工具,将货币市场的利率控制在目标利率附近。这样,以央行目标利率为中心,在两个短期融资工具(即贷款便利工具、存款便利工具)之间形成了一条“走廊”,存贷款便利工具便分别构成了这条走廊的下限和上限。

  1. 利率走廊操作系统在控制短期利率波动上具有优越性,当市场出现流动性紧张时,这一系统可以缓解金融机构间的“挤兑”压力,同时当市场出现央行不可预期的流动性冲击时,利率走廊更具有“自动稳定器”的功能;
  2. 利率走廊系统可以降低央行货币政策的操作成本,当利率走廊具有充分信誉时,可以直接降低市场利率波动,另外也可以消除商业银行等金融机构对流动性的“囤积性需求”,从而减少央行进行公开市场操作的频率和数量以及走廊上下限被触及的概率;
  3. 最有利率走廊宽度的设定取决于央行对利率波动的厌恶程度、常备借贷便利(SLF)公开市场操作的成本、活不需求受外部冲击的频率、幅度等内部和外部因素。

改善利率传导机制的政策建议:

  1. 将M2增速目标改为M2监测区间;
  2. 分步骤建立利率走廊,以降低市场利率波幅和培育政策利率。建立利率走廊的路线图:
    1. 围绕一个隐形的政策利率建立一个事实上的利率走廊,但未必要宣布这个隐性的政策利率;
    2. 逐步收窄事实上的利率走廊;
    3. 央行取消基准存款利率,并宣布建立短期盯住政策利率和中长期广义参考货币供应量增长率的新政策框架。
  3. 弱化数量型管理体制因素对利率传导机制的人为约束。包括:
    1. 取消存贷比上限;
    2. 有序淡出对银行贷款的数量限制;
    3. 逐步降低法定存款准备金率。
  4. 加快推进硬化地方政府和国有企业预算约束的体制改革,包括两个方面:
    1. 通过财政改革硬化地方预算约束。通过地方债置换、将非公益性项目与地方政府剥离,公布地方政府全口径资产负债表、建立地方债市场和地方债信誉评级、强化信息披露等手段,硬化地方政府和平台的预算约束,让地方政府变得“不敢借、不愿借”。
    2. 硬化国企的预算约束。通过加快国企混合所有制改革、退订更多的国企上市、打破刚性兑付等改革,来硬化国企的预算约束,提高其对利率的敏感性。
  5. 进一步发展债券市场,提高流动性,以强化政策利率的传导效率。
    1. 提高两年以下国债发行量和频率。中国2年以内及10年以上的国债发行次数偏少,尤其是2年以内的短期国债年度发行次数仅为美国的1/10。建议在保证国债年度发行总量的基础上,适当提高国债发行频率,降低单次国债发行规模,增加短期(2年及2年以内)国债发行量和发行次数。
    2. 发展国债衍生品市场。允许银行参与国债期货市场,进一步推动利率掉期产品和市场发展,研究开发与通胀指数挂钩的国债产品。
    3. 降低准入门槛。为缓解由于准入管制和投资者风格趋同所造成的流动性不足,应加快境外投资者入市步伐,提高QFII、RQFII额度,简化审批程序,放松对三类机构进入银行间债券市场的资格要求和额度限制,加快理财和私募基金开户审批速度;进一步放松对债券发行市场的准入管制。
    4. 提高商业银行产品定价的市场化水平。加快发展大额存单市场以提高银行负债端定价的市场化水平;进一步推行资产证券化以促使商业银行提高其贷款利率的市场化水平;进一步发展债券市场,通过强化债券市场与贷款市场的替代性来强化债券贷款利率的市场化定价机制。
    5. 推动有助于疏通传导机制的其他改革。通过发展债券市场,为中长期、有稳定现金流的项目提供融资渠道,解决银行融资面临的期限错配的问题。要尽快恢复主板市场的融资功能、构建多层次的股权市场,支持各类股权投资基金的发展,来解决银行与中小企业之间的偏好错配问题。要放松对民营银行的准入监管,缓解由于小微企业金融服务供给不足所导致的融资难与融资贵的问题。要发展专业性的担保机构,以缓解由于非专业金融服务所导致的对信用风险和风险溢价的高估。应该大力发展征信系统,充分整合企业信用数据和包括税务、公安、环保、海关等机构提供的借款人行为信息,鼓励使用商业交易数据和大数据分析手段来评估借款人的违约倾向。

宏观固收每日阅读笔记(2018-8-21)

2017-8-14,徐寒飞,【寒飞论债】通胀无牛市-债市每周观点20170813

尽管周期很得瑟,但是债市不悲观。我们认为,即使产生了一波“通胀”,也不会带来商品和股票的牛市,而对债券市场的负面影响也只是短期的,更何况未来一段时间国内周期股和周期品能否在全球市场risk off的大背景下“骄傲”的延续前期上涨行情,需要打上一个大大的问号。往后看,朝鲜问题可能继续发酵催生避险需求,以及周期降温,对债市而言都是好消息。

#宏观利率:宏观经济层面,本周公布的进出口和物价数据,纷纷指向外需降温,内需依然疲弱,受此影响,从本周四开始,商品期货和周期股行情均出现降温。货币政策层面,周五出炉的二季度报告中,重申货币政策基调稳健中性,但明确“削峰填谷”的流动性基调,这其中暗含的相机抉择意味上升,央行维稳流动性的意图明确。

本周(8.7-8.11)债市经受住了商品和股票上涨的负面冲击,开始出现了小幅的反弹。正如我们在8月份债市观点中对债券走势性质的判断,市场只是一次小波动而已,当周期股和周期品出现“冲高回落”之后,债券迅速出现反弹。目前我们还无法预测“涨价”(商品)和“上涨”(股票)是不是会出现趋势性反转,但是至少有两点可以明确,第一,政策(钢铁协会的会议精神)对当前的猛烈上涨持谨慎态度;第二,投资者对未来的上涨的分歧开始加大。不过,这一波“周期复辟”倒是给市场带来了新的“风险因子”——通胀,未来通胀的走势(通胀和通胀预期)可能对股票、债券和商品的走势带来深刻影响:

1通胀将消灭商品牛市:政策红利逆转风险。这个结论貌似看起来比较矛盾,通胀不是正是因为周期品价格上涨吗?(如果工业品持续上涨,PPI终将传导到CPI从而带来更为广泛的物价上涨)。但是值得注意的是,工业品上涨的一个关键前提是“供给侧改革”和“环保政策”这两个“政策红利”(当然从需求端还有保增长的政策,但是并非直接针对工业品),如果工业品价格上涨带来了“通胀”,自然可以将通胀的大部分原因归咎于“政策”,届时所谓“政策红利”恐怕会一夜之间消失,正如房地产政策一样:保增长的时候各地可以竞相放宽各种政策,但是房地产产生了泡沫可能会引起系统不稳定,限购政策也可以出得史无前例;

2通胀将消灭股票牛市:剩下都是好企业吗?对工业品供给的调整,更多的不是通过“通缩”来倒逼企业提升效率和优胜劣汰,而是简单测算出“应该”淘汰的产能,而采用行政或者计划手段去关闭部分产能或者用环保措施来限制一部分中小企业的生产。行政手段或者计划手段为了降低“政策交易成本”,很容易采用简单的标准来划分被淘汰的标准,与市场的手段相比,“效率”虽然高,但是“效果”未必好。可以预期的是,如果各个工业品领域都采用类似的方式来进行“供给侧改革”,从投资者角度来看,留下企业的“质量”未必有“供给侧改革”之前好(市场竞争企业生存靠的是满足消费者需求,非市场竞争企业生产满足的是计划指令,哪个更好呢?):更何况,投资者真的相信股票市场上受益于产品涨价的那些大型工业企业会将“政策红利”的真金白银回馈给二级市场股东么?那真的有点想多了,我觉得。如果投资股票不是比谁投的企业更好,而是比谁的对手盘更傻,能有股票市场牛市吗?

3通胀将消灭债券牛市:不过只是短期效应。姑且先不论PPI对CPI的传导,近期又开始了生猪养殖的“供给侧改革”,预计养猪大省将淘汰一些养猪户,很可能会在边际上影响猪肉价格,叠加了工业品的涨价带来的成本上升,食品或许会有上涨,未来的CPI也存在超预期的风险。确实我们不否认物价上涨带来的通胀预期可能影响货币政策以及债券市场投资者的预期,市场会承压。但是涨价大部分是来自“供给”收缩,也就是以牺牲“量”来保“价”,这意味着实体经济的融资需求也会变弱,对流动性和债券市场来说反而是利好。因此,供给收缩推高的通胀,可能会导致债券市场短期不会出现牛市,但是中期来说,融资需求下降带来的流动性好转和资产配置效应会利好债券市场。

2017-8-15,经济周期见顶,出清才有未来——7月经济数据点评(海通宏观姜超、于博)

由于中国的GDP数据是从生产法角度统计的,而分产业的生产数据仅在每个季度公布GDP数据时一并公布,而中国工业占据了经济的半壁江山,因而每个月公布的工业增加值增速,成为我们观察经济产出的最重要的宏观数据。

7月工业增加值增速再度回落。7月工业增加值同比增速从6月的7.6%大幅回落至6.4%,季调环比增速也从0.81%的降至0.41%。而值得注意的是,无论是从具体数字还是变化趋势看,都与4月如出一辙!

为什么4月工业增速回落之后,并未一路向下,而是在6月再度大幅反弹,直到7月才重新拐头向下?在回答这个问题前,我们不妨来看看制造业PMI数据。

由于制造业是工业的主要构成,而PMI公布时间较早,因而制造业PMI也被看作是工业增速的同步略领先指标。事实上,7月底公布的7月全国制造业PMI明显回落,已经预示了7月工业增加值增速的回落。

而对比PMI分项指标的走势,工业增速回落的原因便一目了然。回头看,3月PMI大幅走高,但4月随即大跌,各分项中需求、生产、价格均降,唯有产成品库存创下3年新高。而6月PMI回升的背后,则是原材料库存创下2年新高。PMI分项指标的走势说明库存周期是上半年工业经济回暖的主要驱动因素,但随着PMI产成品库存和原材料库存相继创下新高、工业企业产成品库存增速见顶回落,库存周期步入尾声得到确认。下半年工业生产的回落也就成为必然。

二、宏观微观该信谁?

在中国做宏观经济研究,不能只盯着宏观数据,更要对宏观、微观数据作交叉印证。那么从微观数据看,7月生产表现如何?

分行业工业增速普遍下滑。首先看各行业工业增速,在工业增速整体下滑的大背景下,分行业增速涨少跌多。而与4月相比,7月分行业工业增速的回落更为普遍。下游行业和中游加工组装行业工业增速几乎全部下滑,中游原材料行业涨少跌多,仅电力热力和钢铁回升,而上游采矿业则是跌幅扩大。

主要工业品产量增速涨跌互现。其次看各工业品产量,与4月的涨多跌少不同,7月工业品产量增速涨跌互现。分行业看,上游原油加工量增速回落,但发电增速回升;中游粗钢产量增速大升,乙烯产量增速转正,水泥产量跌幅走平,有色金属产量增速归零;下游汽车产量增速回落。

作为最具代表性的工业品,发电量增速从6月的5.2%跳升至7月的8.6%,粗钢产量增速从5.7%跳升至10.3%,均与工业增速回落背离。宏观、微观数据打架,我们究竟该信谁?

夏季异常高温推升发电增速几乎各个行业都要用到电,而工业用电占各行业用电量比重超过80%。因此,在大多数情况下,发电量增速与工业增加值增速走势趋同。但在两种特殊情况下,两者会出现背离。一是工业用电结构发生改变,比如高耗能行业用电大幅上升而其他行业用电下滑。而我们观察7月四大高耗能行业的工业增速,只有钢铁有所回升,水泥、化工、建材增速都明显下滑,意味着工业用电结构并未发生改变。二是三次产业用电结构改变,比如夏季异常高温,导致居民用电大幅上升。事实上,17年7月全国平均气温23.2℃,不仅为11年以来新高,与6月的温差(2.9℃)、环比增幅(14.3%)也都创下同期新高。这意味着夏季异常高温是发电量增速跳升的主要推手。

低基数导致粗钢产量增速跳升而粗钢产量增速的跳升同样存疑。7月粗钢日均产量环比6月下滑,何以同比仍然跳升?回顾去年7月,环保督查和唐山抗震40周年纪念活动双管齐下,导致钢企普遍停产、限产,其中唐山钢厂高炉开工率一度从85%高位跳水至50%左右。其结果是去年7月粗钢日均产量大幅下滑,降至除1-2月外的年内最低。而去年同期极低的基数,使得今年7月粗钢产量环比虽降,但同比跳升。

无论是夏季异常高温,还是去年同期停产限产导致的低基数,都是短期现象,在未来难以持续,发电量、粗钢产量与工业增速的背离难以持续,分歧将逐渐弥合。故无论是宏观的工业增加值、PMI数据,还是微观的分行业增加值、主要工业品产量数据,都指向7月工业生产明显下滑。

三、需求全面下滑,投资增速新低

三驾马车全面回落。观察中国经济的表现,除了生产法以外,还有需求法,主要是投资、消费和净出口三驾马车。但从7月经济数据看,三驾马车全面走弱。其中,出口增速降至7.2%,零售增速降至10.4%,投资增速降至6.8%,均创下短期新低。

而从需求的内部结构来看,对经济增长贡献比较大的是内需中的投资和消费。

投资增速创年内新低。首先看投资,7月全国固定资产投资同比增速回落至6.8%,并创下今年以来新低。三大类投资增速全面下滑:制造业、房地产投资增速均大幅回落,并创下16年8月以来新低;基建投资增速则小幅回落,印证财政支出增速回落。

2017-8-16,社融升货币降,到底该信谁?——7月金融数据点评(海通宏观姜超、梁中华)

和前几天的文章内容大体相似,就不摘录了。

2017-8-16,许尧,如何理解央行资产负债表的变化?

“中国央行‘缩表’并不一定意味着收紧银根,比如在资本流出背景下降准会产生‘缩表’效应,但实际上可能是放松银根的”。而央行“扩表”也并不意味着宽松,如2013年至2014年上旬,央行整体资产负债表扩张,但资金面偏紧较为明显。

在目前外汇占款较为稳定的背景下,央行的“扩表”与”缩表”与其货币政策选择有关。换言之,资产负债表的扩张与收缩主要取决于央行逆回购、MLF、PSL等政策工具的组合使用情况。

2017-8-15,盛松成:下半年金融市场利率上升可能性较小 降准仍存顾虑

下半年货币政策或紧中趋缓,金融市场利率或不再上升。“下半年利率一般不会继续上行,而是较为平稳甚至小幅下行,利率短期波动的幅度会比上半年小;下半年市场流动性可能仍处于紧平衡状态,不会大幅宽松,但也不会再趋紧,而是会有所缓和。”盛松成称。

“我们的超储率已经很低了,应该说降准是完全可能的,但是降准最大的问题在于,第一,降准释放宽松的信号意义太强,而这与当前总体基调不符;第二,降准以后短期内是不能再升准的,不可能今天降准,明天升准。央行更乐于通过SLF、MLF、PSL等一系列货币政策工具来达到增加货币供应量的目的。”盛松成称。

2017-8-15,天风证券宏观,【首席推荐】当周期开始回归理性

PPI能否传导到CPI供给压缩驱动而非需求扩张驱动的价格上涨,PPI很难有效传导到CPI,谁来承担涨价的成本,取决于产业链的竞争格局。

周期股和商品的走势?当前回调的时间和幅度会持续,后期供改和环保限产的政策实际执行时,商品和周期股会有反弹。但商品看涨价,周期股看业绩。随着7月经济数据全面回落,商品和周期股博弈供改的超额收益空间正在消失。

债券是否会打破弱势震荡?这一波黑色商品涨的不是周期性需求,而是供给侧政策的预期。债不必和工业品反向,但要提防农产品上涨。目前看利率选择方向的时候未到,3季末-4季初时长债的方向感可能才会出来。

《黑色商品大涨的真假周期》中有些话,如果在上周五商品期货和周期股大跌时拿出来看,会感受到保持理性对于投资的重要。

黑色涨特别是螺纹钢涨,我是认同的——供给收缩,需求不弱,短期看不到利空。但黑色系这么涨,我的内心其实是抗拒的。

7月以来的黑色系商品涨的不是周期,而是博弈供改的预期。没有供改的商品反映了真实的周期。没供改的水泥橡胶和有供改的螺纹热卷的价格走势一对比,真实的周期就出来了。

黑色系商品到底是赚了周期的钱,还是赚了供改博弈的钱?答案是显然的。既然赚的是博弈钱,最怕博弈成信仰。当大批散户入场的时候,供改已成了信仰。各种供给收缩的利好政策集中出台,情绪达到高潮,利好出尽如果高位接不住,落下来反而砸到自己。

2017-8-16,【寒飞论债】寻找债市上涨的下一个催化剂(徐寒飞/谭卓/刘郁)-债市每日观点20170815

金融监管收紧导致M2被进一步压缩?并不是,扰动来自抢发的地方债

M2同比增速进一步下滑,这是否反映出来金融监管压力进一步加大。答案:这可能是一种错觉。7月M2同比增速被进一步压低,高达1.16万亿的财政存款功不可没。7月地方“新发”债有抢发的特征。因此,7月M2的低增速并非由金融监管加强所导致,而是财政缴款吸纳了金融系统的流动性。如果我们假设财政存款少增5000亿元,则M2的同比增速很可能高于上月。

上半年的银行负债端调整是剧烈而迅速的,因此债券市场的交易行情短平快,而下半年的银行资产端调整很可能是从量变到质变,调整的速度比较慢,7月份预计是资产端缓慢调整的开始,债券市场不大容易出现交易行情。随着向下调整积累的压力不断上升,未来四个月出现融资跳水的概率也在增加。我们认为,当前债券市场的超预期下跌风险已然不大,但短期供给压力和资金面短期压力仍然存在,在市场调整过程中逆势建仓能够有足够的安全边际来对抗波动风险,年内信贷跳水这一催化剂释放所带来的一波更大的交易行情值得期待。 

货基新规和将NCD纳入同业负债考核只会对NCD市场在边际上产生缓慢影响,NCD未来的走向仍将主要取决于流动性和金融机构的供求。

2017-8-20, 李迅雷,不要用显微镜来寻找经济周期拐点

最近,大家对于经济周期的讨论颇为热烈,这与去年以来大宗商品价格大幅上涨、工业企业利润回升和GDP回稳等不无关系。不过,于本人看来,无论是从短周期、中周期还是长周期的视角来看,当前都不是新一轮经济周期的起点。查阅历年的财经类文献,可以发现每年都有不少学者宣称当年将是新经济、新周期、新金融的起点,或者资本市场牛市的起点……是划时代的、或里程碑式的。

然而事后证明,这些年来经济波动幅度越来越窄,社会结构日趋稳定,资本市场和房地产市场的价格波动幅度也开始收窄,并没有出现什么拐点。大家之所以每年都能找到那么多历史性的“拐点”,是因为对短期波动看得过重,误把浪花看成浪潮。本文从人口流动、产能和资本形成效率、工业品乃至国民经济的量价关系等几方面,分析当前经济究竟处在经济长河中的什么阶段。 

人口流动性拐点与经济下行趋势形成

2016年,我国新增外出农民工进城数量减少了160万人,这也意味着我国城镇化率提升的速度放缓。

2011年开始,我国第二产业对GDP的贡献开始下降,这与新增农民工数量见顶回落的时间一致。

人口流动性拐点的出现,与作为经济中长周期的库兹涅茨周期(或称建筑周期、房地产周期)的峰值也有一定相关性,如2010年,我国房地产开发投资增速达到33%的峰值,与新增农民工数量达到峰值一致;2015年,我国购房、购车主力人群——25-45岁年龄段的人口数量开始下降,与流动人口数量开始下降的时间一致。房地产和汽车是中国经济增长的两个最大引擎,从今年来看,这两大引擎的动力显然不如去年;从更长的时段来看,2011年至今房地产开发投资的年均增速和乘用车销量的年均增速,不及2001-2010年这十年的三分之一。

由于人口老龄化与人口流动性的减弱具有长期不可逆性,意味着中国经济正处于增速长期下行的压力之中,经济探底过程远未结束。

前期投资过度致使产能周期难以开启

回顾历史,发现我国为应对次贷危机,实施了2009-2010年的两年投资强刺激;之后开始收紧货币,但2012年下半年开始,为了实现稳增长,又开始拉动基建投资,一直持续至今。因此,在市场没有出清的情况下,在经济没有到达一个周期性底部的情况下,要出现新一轮的上升周期是不现实的。正如中周期理论创立者朱格拉所说:萧条的唯一原因就是繁荣,一个没有出现过萧条的经济体是不正常的。中国经济已经历了三十多年的高增长,增速下台阶十分正常,但是否也是由于为了实现“稳增长”的目标而长期采取逆周期的投资刺激政策,逆周期导致“无周期”

而国内消费需求仍显不足,要增加消费需求,需要提高中低收入群体的收入水平,这不是一蹴而就的事情,仅仅靠供给侧约束是不能带动需求的,故供给侧结构性改革将是长期而艰辛的任务,无需求就无周期

居民消费规模的增速才是真正反映经济周期变化的“量”,中上游的“价”(PPI)不能传导到下游的“价”(CPI),已经说明了这轮经济反弹中“价”的问题所在;其次,中上游产业的“量价”不配合,又预示着经济回升的短暂性;最后,从总需求层面看,因为国内总需求=国内消费+国内投资+净进口,因为没有消费的有力支持,中国经济依然面临“价平量缩”的压力,也就是说,产能过剩依然成为今后经济增速下行的长期因素。

2017-8-20,任泽平:我从事宏观经济研究17年,从未像今天这样深信:中国经济正站在新周期起点!

我曾经的团队成员解博士,他发现全球处在新一轮设备扩张周期的启动,美国、德国等正在增加资本开支,这样将会对中国制造带来一些改善。同时我们看到美欧经济复苏尤其2017年以来欧洲经济复苏带动中国出口,去年中国出口增长-7%,今年上半年中国出口增长8%以上。

我们重点看一下中国的产能周期,改革开放以后,我们大致经历了四轮产能周期。2017年前后,我们正站在第五轮产能周期的起点上。

在我们提出新周期在市场上引发争议的时候,消费、金融、周期股走出结构性牛市,大家看到今年周期品波浪壮阔的上涨是非常震撼的。对于新周期目前市场存在一些误解,我总结为七大误解:

  • 有人认为新周期是需求的复苏,我们强调的是供给出清新周期。我怀疑到2018年下半年,到2019年大家将会看到新一轮产能扩张。
  • 有观点认为这次产能出清是供给侧改革导致的,我再次强调,新周期是供给侧改革和市场自发出清的叠加。市场自发出清比供给侧改革要更早,从2012年以来,中国经济就已经开始依靠市场自身力量去产能,54个月的通缩。另一个可以佐证的证据,我们看到供给侧改革主要是钢铁、煤炭,但是我们看到产能出清在化工、造纸、玻璃、水泥、有色等没有推动供给侧改革的很多行业均有积极进展,可以观察到广义周期品的价格上涨、企业盈利改善以及资产负债表修复。而且靠市场自发出清的行业,它的行业格局是不可逆的,也就意味着这些行业资产负债表修复持续性比较强的。
  • 认为新周期一定要有新的内容和新的经济结构,我认为不要混淆了周期和转型,周期就是周期,它就是一轮从复苏、繁荣、衰退到萧条的循环,它并不意味着每次都有经济结构翻天覆地的变化。而且也不要歧视传统行业,经济发展需要新兴行业,难道就不需要钢铁、水泥、玻璃、家电了吗。在产能出清、行业集中度提升、剩者为王的过程,也提升行业平均效率和规模经济,促进大企业加大研发投入和设备更新,有转型升级的内涵。
  • 有人认为新周期是产能的扩张,我强调的是我们处在第三阶段,大家还没有看到产能扩张,而这个格局对现有企业是最好的,因为他们在收割这个市场。
  • 在2011年,2013年,市场上有些著名的分析师预判新周期,结果都被证伪。现在回过头来逻辑是非常清楚的,因为在2011年我们处在上一轮产能扩张的尾声,所以那个时候喊新周期一定是错的,但是经济差了六年,在今天喊新周期大概率是对的。我曾经在市场上和经济学界参与过三次论战,第一次是2010年,我们当时提出增速换挡,当时PK对象是未来中国还可以高增长的观点。然后是2014年我下海,当时我们提出5000点不是梦,当时也是引起了广泛争议和论战,和今天一样,我是少数派,但是我仍然旗帜鲜明,当时很多人跟我PK的观点说,任博士,熊市已经五年了,哪来的牛市,我就告诉他,正是因为熊市五年了,牛市要来了。今天同样的观点也是,很多人认为经济已经差了六七年,哪有新周期,今天我正要说的是,正是因为经济差了六七年了,新周期要来了!打个比方,就好像一个人多次失恋,当真爱来敲门的时候,不相信爱情,这就是这轮新周期背后的人性。
  • 有观点认为,市场自发供给出清和供给侧改革导致商品价格上涨,对下游挤出,提升了成本。我觉得过去行业亏这么多年,人家赚一两年钱很正常。过去上游跌的那么惨,难道不是上游补贴下游吗?要尊重市场有自身的周期运行规律和均值回归。
  • 有观点认为新周期意味着改革任务完成了,这是一种误解,供给出清新周期仅就部分行业的产能过剩而言完成了阶段性的任务,中国的改革其实还有很多任重道远,比如减税,金融去杠杆,财政整顿,完善社保体系,放活服务业等等。

【Note:近期任泽平创造的名词“新周期”,所谓的“新周期”也被很多的同行所反对,任泽平是傻吗?显然不是。

看了任泽平的这篇报告,任用了一个有吸引力的名词“新周期”,然而其说的却是“去产能”,未来产能会上升。Well,从产能角度看,他说的也没有错。只是,未来的经济会增长吗?任并没说会。】

2017-8-19,丁安华,中国经济快速增长全凭“危险”债务?分析方法存在重大缺陷!

IMF在承认近期中国经济前景增强的同时,也认为中期面临的压力在上升。隐含的意思是中国经济之所以可以实现快于预期的增长,原因是政府不愿遏制“危险”水平的债务,其结果是到2022年中国的非金融部门债务将超过GDP的290%。IMF严厉地指出,“国际经验表明,目前中国的信贷发展趋势十分危险,出现破坏性调整和/或经济增速显著放缓的风险不断上升”。

IMF所说的国际经验,是根据非金融部门债务与GDP之比判断一国债务风险的高低。这个指标我们可以称之为宏观杠杆率。IMF测算中国的宏观杠杆率2016年底为235%,其中,国企部门74%,私人企业54%,广义政府46%,地方平台18%,家庭部门18%。国际清算银行(BIS)则认为是257%,其中,非金融企业部门杠杆率为166.3%,家庭部门44.4%,政府部门杠杆率46.4%。

这些年来,政策制定者和分析人员对债务危机和系统性风险的警觉性日益提升。而债务/GDP指标作为“国际经验”很自然成为我们借鉴的东西,很少有所质疑。这是很有趣的现象,值得刨根问底细细深究。一是为什么选用这个杠杆率指标?二是它具有什么样的分析意义?三是分析中国这样一个特殊的经济体,有什么要留意的地方?四是还有什么其它指标可以辅助我们看清经济杠杆率的本质?

研究微观杠杆率最好的指标是债务/资产之比,即资产负债率。

分析杠杆率的核心是政府公共债务问题。从财务角度而言,债务与收入之比并不是很好的分析指标,更应该关注资产负债关系即债务/资产之比。但这里的困难在于,对于崇尚私有产权的自由市场体系而言,政府的赤字开支几乎全部都是消费性的支出,例如医疗、教育、福利以及国防开支。换言之,在典型的市场经济国家,政府举债的目的并非投资性的,没有形成可观的资产。政府债务所对应的资产端规模很小,债务的偿还主要依靠未来的税收现金流,而非资产端所产生的现金流。从这种意义上,将债务与收入相比就有其合理性。而债务与GDP相比,在微观上类似债务与收入之比。所以,从分析政府债务的角度,这一指标有其内在的道理。

虽然我们大致知道过高的杠杆率是危险的,但是我们不知道究竟多高(阀值)才会引发债务危机或经济衰退。在我看来,其原因可能就在于被忽视的资产端。从微观角度看,债务与收入之比是存量(债务)与流量(收入)相比,不能完全而准确地评价债务风险。正是由于政府资产端的规模和构成不同,导致无法单独依靠债务端的宏观杠杆率指标得出具有意义的分析结论。

针对宏观杠杆率仅仅关注负债端的不足,国际组织、政策研究部门和学术界开始思考如何改善分析方法。一种尝试是引入净杠杆率作为辅助指标:即考虑政府资产对杠杆率的影响,用政府净资产除以GDP得出净杠杆率来评价公共债务的风险。

在分析债务的可持续性时,债务/GDP之比的缺陷在于只考虑到债务一端,而没有考虑到资产端,至少只说明了部分问题。除了一般财政收入可以用于偿还债务之外,资产收入或资产出售也可以由于偿还债务。杠杆水平高但资产负债表上有大量资产,显然比杠杆水平低但几乎没有资产要好,包含资产端信息的资产负债关系是分析债务问题的一个更加关键的视角。理解这一点对中国尤为重要,因为我们现阶段债务用于固定资产的投资特性,形成规模庞大的政府和国有资产,是与国际经验所不同的地方。

根据人行金融研究所的数据,2013年底中国广义政府净资产92.3万亿元,占当年GDP的162%,这应该是全球主要经济体中最高的。

2017-8-21,明明,【SHIBOR定价的专题研究】Shibor为何近期高企,基于拟合优度模型的分析

3、4月份以来3个月期和6个月期的Shibor持续冲高至4%以上,本文对3个月和6个月Shibor数据进行建模,从央行货币政策和金融市场的角度,分析其走高的原因及其决定因素。

Shibor的走向主要分上游端和下游端的影响。Shibor传导链条的上游一端是央行宏观货币政策调控的影响,主要影响因素是央行的存款准备金率、公开市场操作和金融机构贷存比;下游一端连接着庞大的金融市场和实体经济,因为Shibor是一种名义利率,这意味着即使流动性供求状况不变,通胀的上升也会造成Shibor的上升,所以最能反映下游端的指标是通货膨胀率,即CPI指数。

由于Shibor的报价行主要是小范围十几家银行,因此稳定性比同期限的DR007、CD收益率都高,受到市场短期因素干扰少,所以更适合用来量化分析与贷存比、公开市场操作、通货膨胀等低频指标的相关性。

通过拟合优度判断知,公开市场净投放对3个月期Shibor的解释度为15.04%,对6个月期Shibor的解释度为11.87%。而金融机构贷存比对3个月期Shibor的解释度为82.65%,对6个月期Shibor的解释度为83.7%,说明金融机构贷存比对Shibor的解释程度比公开市场操作大,若金融机构贷存比发生波动,会大概率带动Shibor同向变化。但二者同时也有交互作用。另外,建模分析得Shibor和公开市场净投放、消费者价格指数呈负相关关系,和金融机构贷存比、同期限国债收益率呈正相关关系。公开市场净投放和Shibor呈负相关关系:当净投放量为正时,即增加基础货币,银行间资金较为充足,促使Shibor下降。金融机构贷存比和Shibor之间呈正相关关系:金融机构贷存比越大,说明全社会资金需求越旺盛,也影响到银行间的资金流动性,从而推高Shibor。消费价格指数与Shibor呈负相关关系:当CPI指数上涨时,预示着通胀率的上升,市场上资金供过于求,从而带动Shibor的下降。

分析知今年3、4月份以来Shibor的冲高主要受N/M2(公开市场净投放/广义货币)降低和贷存比走高的影响。结合实际来看:贷存比是银行杠杆程度的表征,而N/M2则是银行资金来源充裕程度的反映,二者共同决定了银行资金面的紧张与否。决定贷存比的一方面是社会融资需求,一方面是银行自己融资结构的反应,N/M2一定程度上反应的是央行对于流动性的态度。3、4月份以来贷存比均实现正的增长,但N/M2负的增长,加之CPI指数的不显著性,所以3月份以来N/M2的下降和贷存比的上涨同时导致了3个月和6个月的Shibor上涨。

但6、7月份以来N/M2出现较大幅度的上涨,说明银行资金面的紧张情绪也有望缓解,长期来看,Shibor可能会回落到正常水平。上周为了对冲MLF到期,市场进行了大量资金投放,本周有7500亿元的逆回购到期,预期央行继续会进行公开市场操作投放资金,资金面紧张有望缓和,我们坚持十年期国债收益率3.6%的顶部中枢判断不变。

火灾防火常识

目前的楼房大多是高楼,火灾起火很多是因为电器或者是厨房而引起的。
关于楼层:
  • 上海的云梯能够到达的高度是110米,相当于27层楼。
  • 一般的消防梯,能够到的高度大概是15米,25米,也就是8层楼高。
  • 气垫,能够满足的高度是10米,也就是4层楼往下跳是可以的。
现在高楼大火,人死亡更多的是因为被毒烟熏死的。因为现在高楼大火,容易产生很多有毒气体,例如装修的油漆,一经大火就容易产生有毒气体
遇上大火,第一是往下跑,如果发现楼下已经是大火,那就不要跑了,火场的最高温度可能到1000摄氏度。找房间躲避,把房间门关上,塞上空隙,避免烟雾进入。
防烟面具是一个比较好的东西,防烟面具拆开后,大概可以使用30-40分钟的时间,防烟面具的有效期一般是3年。
灭火器:
  • 干粉灭火器:干粉灭火器使用的最高室外温度是55摄氏度。注意干粉灭火器一定要灭火彻底,否则容易产生复燃。
  • 二氧化碳灭火器:在使用的时候,要注意不要手握瓶罐,否则低温
  • 水基型灭火器:新型的灭火器,有效期6年。可以用来灭火,也可以往人身上喷,用来冲出火场。一个2升的灭火器可以喷2个人。
毛巾:实际上毛巾的隔烟效果是比较差的,尤其是有毒气体。毛巾的使用,3叠八层。
汽车灭火:
  • 不要使用干粉灭火器。有专用的汽车灭火器(气溶胶灭火器),很小的一个,可以放在前座中间。
  • 如果汽车起烟着火,不要打开车厢盖,将灭火器直接往里面喷。
燃气泄露:最好安装一个燃气报警系统,在距离天花板30cm的地方。
关于防烟面罩和灭火器,一定要有3C认证,具体产品是否认证,请到中国消防产品信息网(www.cccf.com.cn)去查询。
说一下我家里买的灭火器和防烟面罩吧。【声明:本人对下述产品尚未使用,并不能够保证该产品的有效性。本人也未接受厂家或第三方的任何利益。】
  • 水基型灭火器:云达;
  • 汽车气溶胶灭火器:PFE-1便携式气溶胶灭火器,西安坚瑞安全应急设备有限公司。
  • 防烟面罩:神龙。