郭磊：不同资产表现背后的宏观驱动是什么

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不同类型的资产背后有不同的宏观驱动因素。股票市场不同类型资产背后的宏观驱动力是不同的。

作者:郭磊，广发证券首席宏观分析师

投资要素

宏观上，它是一种关于“总量规律性”的逻辑。无论我们看经济增长、行业趋势还是资产价格波动，我们都可以从微观、中观和宏观三个不同的角度来看。其中，“宏观”本质上是一种关于总量规律性的逻辑。从宏观角度来看，我们淡化了个别案例中可能出现的例外，并认为作为一个整体，经济现象可以呈现出一种可以观察、捕捉和复制的经验法则。

不同类型的资产背后有不同的宏观驱动因素。股票市场不同类型资产背后的宏观驱动力是不同的。在本文中，我们将从数量和价格的角度逐一展示这些驱动力。在每一部分中，我们尽量选择最具代表性的指标，在选择指标时会考虑到逻辑的代表性和方便性。此外，基于我们对宏观分析方法的理解，我们更注重相关性而不是因果关系。

消费者类别:价格取决于核心cpi，数量取决于房地产销售。作为一种居民行为，消费在长期是稳定的，内生通货膨胀是其名义增长的主要驱动力。从实证数据来看，消费资产的趋势与核心cpi之间有很高的相关性(图)。如果我们进一步将必要消费和可选择消费分开，前者与核心cpi的相关性更高；后者也受到房地产周期的影响，可以通过房地产销售和m1(图)等补充指标进行跟踪。

增长类别:价格取决于利率和信贷利差，数量取决于并购数量。成长型资产反映了新兴产业的长期升级过程；短期反映了市场对资本可用性、资本成本和风险溢价的理解。根据实证数据，在不同阶段，成长型资产与利率和信贷利差具有高度相关性(图)。M&A市场的活跃程度是另一个验证指标(图)。

周期类别:价格取决于ppi，数量取决于发电量。周期性资产本质上是传统经济的映射。从价格角度看，工业价格能够反映传统经济的繁荣；从数量上看，工业增加值和发电量可以反映传统经济的繁荣。根据经验数据，周期性资产和超额回报的趋势与ppi和发电量高度相关(图)。

目前，这些核心的观测变量在哪里？我们逐一分析如下:

核心cpi取决于劳动力价格、租金和工业产品价格。从经验来看，征求人(或pmi从业者)的比率、100个城市的住房价格指数和ppi能够很好地解释核心cpi。就业普遍同步或略落后于经济景气指标；房价指数普遍落后于m1周期。从这个框架来看，核心cpi在短期内是不确定的，但在未来2-3个季度，核心CPI有可能上升。

房地产销售周期见我们2018年11月25日的专题报告《当前房地产小周期的理解与演绎》。我们预测销售可能是第二季度左右销售的底部。

信贷息差更为复杂，在经验上与m1大致呈负相关，但它受到货币政策的影响。其次，它还受到信贷双重化和金融去杠杆化政策的影响。我们的判断大致是，从中期来看，总体上仍处于缓慢下降的趋势；然而，信用评级高的企业的信用利差是下降空或有限的；未来不同资质的企业之间会有长期的差异。

Ppi目前正面临上游价格的提升。从1月到3月，crb、crb工业原料、原油、华南综合指数、华南工业指数和螺纹钢的价格均同比和环比上涨，随后的主要阻力将是个别月份的主要效用。目前，2019年ppi斜率的概率超过了去年第四季度的一致预期。

发电主要与fai和工业循环有关，与其他经济指标一致。我们判断它将在3月份上升，并可能在4月或5月分阶段回落。它将在第二季度末进一步稳定。

上述方法框架可以支持我们的“后衰退”逻辑。在这一阶段，信贷息差提前见顶，推动增长资产见底；与此同时，一线城市的房地产销售呈现出积极的环比信号，驱动周期和消费者资产预期形成。在随后从晚期衰退到早期复苏的转变中，生产者价格指数(ppi)和核心消费者物价指数(cpi)等指标可以被持续跟踪。

文本

宏观上，它是一种关于“总量规律性”的逻辑。无论我们看经济增长、行业趋势还是资产价格波动，我们都可以从微观、中观和宏观三个不同的角度来看。其中，微观部分案例验证或数据验证、中间部分过程演绎和“宏观”本质上是一种总量规律性的逻辑。当我们谈论宏观时，我们相当于淡化个别案例中可能出现的例外，并认为作为一个整体数据，大数定律是有效的，也就是说，经济或资产可以呈现一个可以观察、捕捉和复制的经验定律。

不同类型的资产背后有不同的宏观驱动因素。股市中不同类型的资产，如周期性资产、消费性资产和增长性资产，背后有不同的宏观驱动力。

在本文中，我们将从数量和价格的角度逐一展示这些驱动力。在每一部分中，我们尽量选择最具代表性的指标，在选择指标时会考虑到逻辑的代表性和方便性。

基于我们对宏观分析方法的理解，我们更注重相关性而不是因果关系。因果关系是宏观研究者的普遍思维习惯之一，但事实上，逻辑是多维的，我们很难知道一系列逻辑上有效的原因中的哪一个将是现象背后的真正原因；其次，统计意义上的格兰杰因果关系也不是逻辑因果关系。三个逻辑因果下的变量可能不相关。从实证研究的角度来看，相关性是一种更好的观察习惯。例如，现象A、现象B和现象C是由它们背后的共同因素驱动的(如果这个因素在研究中很难捕捉和提炼)，它们的建立是同一个过程，那么它们之间就会有统计上的相关性，所以我们可以选择其中一个比较容易观察到的规律作为另外两个的辅助判断变量。

消费者类别:价格取决于核心cpi，数量取决于房地产销售。消费作为一种居民行为，从长期来看是稳定的。内生通胀是其名义增长的主要驱动力之一，居民收入周期(名义gdp周期)和消费升级是另外两个主要影响因素。在本文中，我们相当于暂时排除了消费升级的长期趋势因素，而只是周期性地看消费。

核心cpi是衡量内生通胀的指标之一。从实证数据来看，消费资产趋势与核心cpi之间存在高度相关性。

如果我们进一步将必要消费和可选择消费分开，前者与核心cpi的相关性更高；后者也受到房地产周期的影响，可以通过房地产销售和m1等补充指标进行跟踪。汽车等可选消费品行业与m1具有良好的经验相关性。

因为价格本身已经是一个结果；因此，总的来说，价格信号比数量信号更快、更有效，这在逻辑上很容易理解。然而，房地产销售的周期性特征决定了它是一个有意义的观察坐标。

增长类别:价格取决于利率和信贷利差，数量取决于并购数量。成长型资产长期反映了新兴产业的升级过程；短期反映了市场对资本成本、资本可用性和风险溢价的理解。

在利率下降的过程中，充裕的流动性将导致中小企业融资溢出，中小企业的基本面将得到改善；第二，资本成本低，选择高成长性和低确定性企业的机会成本优势更加明显。

在信用利差下降的过程中，高风险企业的风险下降预期是一个主要逻辑，即高风险企业的相对风险不是很大，这与市场对成长型企业的偏好是同一个过程。

经验数据显示，增长资产与不同阶段的利率和信贷利差相关。总体而言，成长型资产的定价大致可分为“利率驱动阶段”和“信用利差驱动阶段”。我们可以通过上市公司的工业债券利差来观察中小板指数的历史表现(图5)。特别值得一提的是，近两年(2017-2019年)，由于信贷环境的二元化以及金融政策对小企业的影响更加显著，信贷利差的影响比上一时期更加敏感，这可以从观察民营企业信贷利差与创业板的关系中清楚地看出(图6)。这一特点有点像2011-2012年，与当时的宏观背景有很多相似之处。

pe M&A案例的数量反映了一级市场的活跃程度，这大致与资产增长周期有关。当然，正常口径的数据是“完成量”，可能会稍微落后于二级市场的敏感度，只能视为趋势验证；在初级市场与草根研究合作可能更好。

周期类别:价格取决于ppi，数量取决于发电量。周期性资产本质上是传统经济的映射。从价格角度看，工业价格(crb、ppi、ppirm)可以反映传统经济的繁荣；从数量上看，工业增加值和发电量可以反映传统经济的繁荣。工业增加值指标的平滑性较差，所以我们更倾向于利用发电(或其高频指标来发电和用煤)。根据经验数据，周期性资产的趋势和超额收益与生产者价格指数和发电量有很高的相关性。

目前，这些核心的观测变量在哪里？我们逐一分析如下:

核心cpi取决于劳动力价格、租金和工业产品价格。从经验来看，征求人(或pmi从业者)的比率、100个城市的住房价格指数和ppi能够很好地解释核心cpi。就业普遍同步或略落后于经济景气指标；房价指数普遍落后于m1周期。从这个框架来看，核心cpi在短期内是不确定的，但在未来2-3个季度，核心CPI有可能上升。

房地产销售周期见我们2018年11月25日的专题报告《当前房地产小周期的理解与演绎》。我们预测销售可能是第二季度左右销售的底部。

从经验上看，信贷息差与m1呈负相关，但事实上，这将更加复杂。首先，它将受到货币政策的影响；其次，受信贷二元化和金融去杠杆化政策的影响。至于信用利差，我们的理解大致如下:随着信用环境的恢复，中期仍处于缓慢下降趋势；然而，信用评级高的企业的信用价差在空可能不那么明显；未来不同资质的企业之间会有长期的差异。

Ppi目前正面临上游价格的提升。从1月到3月，crb、crb工业原料、原油、华南综合指数、华南工业指数和螺纹钢的价格均同比和环比上涨，随后的主要阻力将是个别月份的主要效用。目前，2019年ppi斜率的概率超过了去年第四季度的一致预期。

发电主要与fai和工业循环有关，与其他经济指标一致。我们判断它将在3月份上升，并可能在4月或5月分阶段回落。它将在第二季度末进一步稳定。

上述方法框架可以支持我们的“后衰退”逻辑。在这一阶段，随着“经济撤退和政策推进”逻辑的演变，信贷息差提前见顶，推动增长资产见底；与此同时，汽车零售市场以m1见底，一线城市的房地产销售也显示出积极的信号，驱动周期和消费资产预计将形成。在从晚期衰退到早期复苏的过渡期间，生产者价格指数、核心消费价格指数和其他指标可以持续跟踪。

风险警告

经济下行压力超出预期；市场下行风险超出预期

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