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“春节效应”下的经济真相

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“春节效应”下的经济真相

在剔除了春节错位的影响后,当前数据显示,1月经济生产略有改善,但需求依然不强。

图片来源:视觉中国

文/海通宏观姜超 李金柳 陈兴

1月经济大幅改善?从当前公布的数据来看,1月经济开局良好,且不乏亮点。1月中采制造业PMI处于历年同期高位,进口增速跳升至36.9%,房地产销售和乘用车零售销量1月末跳升,挖掘机销量1月增速135%,创17年3月以来新高,这些数据是否能证明1月经济的良好表现?

春节错位不可忽视!1月宏观和中观经济数据向好,但就此判断经济大幅改善依然为时尚早,1-2月春节假期错位的影响不可忽视。春节长假通常伴随着销售歇业和生产停工,会影响相应时间内的经济活动,而春节时间的错位,则使得1-2月的经济数据同比往往出现较大偏差。我们统计了从1995年到2017年每年的春节时间,并将2月1日作为基准来衡量春节在公历日期上的错位天数。发现春节的日期越晚,1月的进口增速、工业增加值同比相比于1-2月增速均值的正向偏离程度也越大。

如何消除春节效应的“扰动”?统计本身可以对数据采取更精确的季节性调整,国内外统计部门也都研发了工具对数据进行季调。但在实际中并非每个数据都及时公布季调值,因而我们依然需要判断和消除“春节效应”的扰动。

首先,定性的比较上,可以将1月数据与1-2月累计值对比,确定扰动导致的偏离方向。过去十五年里,07、10、13、15年与18年类似,春节在2月中旬,且上一年的春节在1月下旬。

其次,也可以对初始值做一定的调整,增强1月份经济数据的可比性。调整方法一:以春节为基准日,以节前一段时间作为周期,计算增速。这相当于将公历周期的统计值重新组合为农历周期的数据,这种方法的好处是,比直接用公历月份更好地刻画春节前的经济情况,并且计算增速的可比性也更强,适合比月度更高频的数据。调整方法二:对月度数据,按工作日折算成去年同期可比的口径。长假使春节所在月份工作日减少,例如18年1月的法定工作日比17年多了4天,按比例算是21%,直接做同比的结果与工作日长短关系更大,而非经济的实际变化。因此可以先将月度数据按实际工作天数“日度化”再进行同比,来增强和去年同期的可比性。

“春节效应”背后的数据真相。从生产端来看,粗钢产量和发电耗煤增速反映出经济开局整体平稳、改善相对温和。在剔除“春节效应”后,重点钢企粗钢产量1月增速与12月相比依然小幅改善。发电耗煤1月增速调整后从初值23%降至11%,升幅相对温和。重卡销量增速剔除“春节效应”的干扰后,从初值32%降至9%(中性假设情景下的增速),较12月的负增也呈现一定的改善。

从需求端来看,剔除“春节效应”后,地产和汽车的实际需求仍弱、地产基建投资或保持稳定。表面上,地产和汽车的销量在1月大幅反弹。但剔除“春节效应”后,18年春节前7周到前2周41城地产销量周度同比增速均处历年同期低位,指向终端地产需求仍显低迷,而汽车销售1月增速的反弹也主要是去年1月工作日减少所致,调整后的数据表明实际需求仍弱。1月挖掘机销量经调整后增速仍保持在去年以来的水平,地产、基建投资或相对平稳。而外贸数据的季调增速同样印证了上述结论。从海关总署公布的季调增速来看,1月进口同比20.4%,较17年12月的低位大幅反弹,但整体水平与10-11月相当,说明国内需求和工业生产整体温和。

由于1月公布的经济数据有限,我们只能从一些侧面来探寻有限数据反映出的经济状况,1月部分经济数据的大幅反弹很大程度上与春节时间的错位有关。在剔除了春节错位的影响后,当前数据显示,1月经济生产略有改善,但需求依然不强。而要更全面地判断18年开局经济走势如何,仍需结合2月份的数据综合解读。

来源:姜超宏观债券研究

原标题:“春节效应”下的经济真相

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。

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“春节效应”下的经济真相

在剔除了春节错位的影响后,当前数据显示,1月经济生产略有改善,但需求依然不强。

图片来源:视觉中国

文/海通宏观姜超 李金柳 陈兴

1月经济大幅改善?从当前公布的数据来看,1月经济开局良好,且不乏亮点。1月中采制造业PMI处于历年同期高位,进口增速跳升至36.9%,房地产销售和乘用车零售销量1月末跳升,挖掘机销量1月增速135%,创17年3月以来新高,这些数据是否能证明1月经济的良好表现?

春节错位不可忽视!1月宏观和中观经济数据向好,但就此判断经济大幅改善依然为时尚早,1-2月春节假期错位的影响不可忽视。春节长假通常伴随着销售歇业和生产停工,会影响相应时间内的经济活动,而春节时间的错位,则使得1-2月的经济数据同比往往出现较大偏差。我们统计了从1995年到2017年每年的春节时间,并将2月1日作为基准来衡量春节在公历日期上的错位天数。发现春节的日期越晚,1月的进口增速、工业增加值同比相比于1-2月增速均值的正向偏离程度也越大。

如何消除春节效应的“扰动”?统计本身可以对数据采取更精确的季节性调整,国内外统计部门也都研发了工具对数据进行季调。但在实际中并非每个数据都及时公布季调值,因而我们依然需要判断和消除“春节效应”的扰动。

首先,定性的比较上,可以将1月数据与1-2月累计值对比,确定扰动导致的偏离方向。过去十五年里,07、10、13、15年与18年类似,春节在2月中旬,且上一年的春节在1月下旬。

其次,也可以对初始值做一定的调整,增强1月份经济数据的可比性。调整方法一:以春节为基准日,以节前一段时间作为周期,计算增速。这相当于将公历周期的统计值重新组合为农历周期的数据,这种方法的好处是,比直接用公历月份更好地刻画春节前的经济情况,并且计算增速的可比性也更强,适合比月度更高频的数据。调整方法二:对月度数据,按工作日折算成去年同期可比的口径。长假使春节所在月份工作日减少,例如18年1月的法定工作日比17年多了4天,按比例算是21%,直接做同比的结果与工作日长短关系更大,而非经济的实际变化。因此可以先将月度数据按实际工作天数“日度化”再进行同比,来增强和去年同期的可比性。

“春节效应”背后的数据真相。从生产端来看,粗钢产量和发电耗煤增速反映出经济开局整体平稳、改善相对温和。在剔除“春节效应”后,重点钢企粗钢产量1月增速与12月相比依然小幅改善。发电耗煤1月增速调整后从初值23%降至11%,升幅相对温和。重卡销量增速剔除“春节效应”的干扰后,从初值32%降至9%(中性假设情景下的增速),较12月的负增也呈现一定的改善。

从需求端来看,剔除“春节效应”后,地产和汽车的实际需求仍弱、地产基建投资或保持稳定。表面上,地产和汽车的销量在1月大幅反弹。但剔除“春节效应”后,18年春节前7周到前2周41城地产销量周度同比增速均处历年同期低位,指向终端地产需求仍显低迷,而汽车销售1月增速的反弹也主要是去年1月工作日减少所致,调整后的数据表明实际需求仍弱。1月挖掘机销量经调整后增速仍保持在去年以来的水平,地产、基建投资或相对平稳。而外贸数据的季调增速同样印证了上述结论。从海关总署公布的季调增速来看,1月进口同比20.4%,较17年12月的低位大幅反弹,但整体水平与10-11月相当,说明国内需求和工业生产整体温和。

由于1月公布的经济数据有限,我们只能从一些侧面来探寻有限数据反映出的经济状况,1月部分经济数据的大幅反弹很大程度上与春节时间的错位有关。在剔除了春节错位的影响后,当前数据显示,1月经济生产略有改善,但需求依然不强。而要更全面地判断18年开局经济走势如何,仍需结合2月份的数据综合解读。

来源:姜超宏观债券研究

原标题:“春节效应”下的经济真相

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