我们观察高频数据的方法论：有效的高频数据一定要经过清洗和对比

1、目录 HYPERLINK l _bookmark2 高频数据的清洗和对比细节5 HYPERLINK l _bookmark3 高频据定：对高频5 HYPERLINK l _bookmark4 存量流数的频5 HYPERLINK l _bookmark6 量纲一量量价价6 HYPERLINK l _bookmark9 阶次一同对6 HYPERLINK l _bookmark12 高频数据的领先、相关性研究7 HYPERLINK l _bookmark13 高频标领性理7 HYPERLINK l _bookmark20 相关判机理9 HYPERLINK l _bookmark21 钢对PPI的前瞻

2、架9 HYPERLINK l _bookmark24 猪肉对CPI的前瞻判10 HYPERLINK l _bookmark36 大宗品格出、长的瞻13 HYPERLINK l _bookmark39 伪相性经筛选14 HYPERLINK l _bookmark41 四种据型划分14 HYPERLINK l _bookmark44 高频数据的前瞻性研究15 HYPERLINK l _bookmark45 高能标预效应耗煤领发量案例15 HYPERLINK l _bookmark49 高频标异判定16图表目录 HYPERLINK l _bookmark0 图表1：高频据利的响径4 HYPERLIN

3、K l _bookmark1 图表2：重要频据筛过程5 HYPERLINK l _bookmark5 图表3：各种据频理式5 HYPERLINK l _bookmark7 图表4：铜价名工产相度高6 HYPERLINK l _bookmark8 图表5：粗钢量实工产相关高6 HYPERLINK l _bookmark10 图表6：油价比和CPI同比拐点致7 HYPERLINK l _bookmark11 图表7：油和CPI同比的相数为0.367 HYPERLINK l _bookmark14 图表8：领先存的辑8 HYPERLINK l _bookmark15 图表9：钢铁业的例8 HYPER

4、LINK l _bookmark16 图表10：钢铁游本入例8 HYPERLINK l _bookmark17 图表钢铁游业出例8 HYPERLINK l _bookmark18 图表12：钢价先定产资格数3 月右9 HYPERLINK l _bookmark19 图表13：粗钢量房产资步变化9 HYPERLINK l _bookmark22 图表14：钢价先PPI1 个月左右9 HYPERLINK l _bookmark23 图表15：基于价钢的PPI同比预测10 HYPERLINK l _bookmark25 图表16：猪肉和CPI的强相性10 HYPERLINK l _bookmark2

5、6 图表17：猪肉格和CPI同比正相关 HYPERLINK l _bookmark27 图表18：猪肉需口先价比 HYPERLINK l _bookmark28 图表19：猪价比先CPI1 个左右 HYPERLINK l _bookmark29 图表20：生猪殖期响猪栏 HYPERLINK l _bookmark30 图表21：CPI滞后生猪栏1 个左右 HYPERLINK l _bookmark31 图表22：养殖润先猪栏13 个月右12 HYPERLINK l _bookmark32 图表23：猪价比存出相速度束12 HYPERLINK l _bookmark33 图表24：猪价影因和周框

6、架12 HYPERLINK l _bookmark34 图表25：猪肉格季性强12 HYPERLINK l _bookmark35 图表26：基于价油的CPI同比预测13 HYPERLINK l _bookmark37 图表27：CRB 现货指数中出同比13 HYPERLINK l _bookmark38 图表28：LME 金属铝格工门义 增速14 HYPERLINK l _bookmark40 图表29：猪肉格美收率强相性后伪辑14 HYPERLINK l _bookmark42 图表30：高频标要划依据14 HYPERLINK l _bookmark43 图表31：一对指列表15 HYPE

7、RLINK l _bookmark46 图表32：发电与业加走一致16 HYPERLINK l _bookmark47 图表33：6 大电团煤领发量2 月右16 HYPERLINK l _bookmark48 图表34：6 大电团均煤的季性化16 HYPERLINK l _bookmark50 图表35：关注和警高指名单17有效的高频数据一定要经过清洗和对比我们观察高频数 据的方法论量变质变”2018 年 813 10 17 2 20180210 CPI（图表1： 高频数据对利率的影响路径资料来源：方正证券研究所127 31 图表2： 重要高频数据的筛选过程资料来源：方正证券研究所高频数据的清

8、洗和对比细节）30 畴中没有交叉，我们并未考虑相对的高频数据（如相对季度公布的GDP CPI 。（9-10 9 频和低频数据进行相关性计算和领先性分析之前进行了预处理， 图表3： 各种数据变频处理方式数据类型举例变频方式比重型/扩散型全国盈利钢厂比重、PMI 新订单平均值价格型100 城房价、猪肉价格（/同比）平均值存量数据日均钢铁产量、沪深 300 指数平均值增量、流量数据新增社融、唐山钢铁产量合计值资料来源：方正证券研究所“PPI 同比+在量纲上要注意“量价齐平”，高频指标和重要指标做到“量对量”、“价对价。2015 20062007 效果，所以我们采取一个重要指标对应多个领先指标”的方法

9、，这样图表4： 铜价名工产相度高图表5： 粗钢量实工产相关高200.0LME 3M铜期货价格LME 3M铜期货价格:同比（领先3月） 工业增加值同比+PPI同比（右）55.0 产量:粗钢:当月同比 工业增加值：同比（右）0.25150.0100.050.00.0(50.0)15.010.05.00.0(5.0)45.035.025.015.05.0(5.0)(15.0)00.05(100.0)1997/011997/121997/011997/121998/111999/102000/092001/082002/072003/062004/052005/042006/032007/022008

10、/012008/122009/112010/102011/092012/082013/072014/062015/052016/042017/032018/022019/01(25.0)1997/011998/021997/011998/021999/032000/042001/052002/062003/072004/082005/092006/102007/112008/122010/012011/022012/032013/042014/052015/062016/072017/082018/09资料来源：Haver，方正证券研究所资料来源：Haver，方正证券研究所1.4高频和重要数据

11、要价对价要注意“同比对同比”、“绝对量对绝对量”，这是阶次上的统一。二阶说谎。比如，布伦特原油（以下简称“布油”）的期货结算价格与 CPI 同比的相关系数为 0.58，而布油价格同比与 CPI 同比的相关系数仅为CPI 200.0图表6CPI 布伦特原油期货结算价:同比CPI:当月同比150.025.0020.00100.015.0050.010.000.05.00(50.0)0.001990199019911990199019911992199319941995199619971998199920002001200120022003200420052006200720082009201020

12、1120122012201320142015201620172018资料来源：Wind,方正证券研究所160.0图表7CPI 价布伦特原油期货结算价 CPI:当月同比140.025.00120.020.0040.05.0020.00.00199019911992199019911992199319941995199619971998199920002001200320042005200620072008200920102011201220132014201620172018资料来源：Wind,方正证券研究所高频数据的领先、相关性研究提供了需求，而在传导过程中会出现时滞，如美国通胀指标 PCE同

13、1 个月PCE 图表8： 领先期存在的逻辑资料来源：Wind,方正证券研究所图表10：钢铁游本入例图表图表10：钢铁游本入例图表11：钢铁游业出例10%4%5%5%49%7%20%16%18%18%34%7%2%5%资料来源：Wind，方正证券研究所资料来源：Wind，方正证券研究所以钢铁产业链为例，从最上游的铁矿石到中游的螺纹钢、线材、等，再到下游的地产基建等，钢产量、钢价和基建、地产、PPI等国民经济指标密切相关。高频数据显示粗钢产量与实际工业产出、房地3 PPI 1 图表9： 钢铁产业链的举例资料来源：方正证券研究所铁矿石煤炭三项费用电力折旧人工其他机械房地产家电轻工汽车船舶基建其他建筑

14、结构图表12：钢价先定产资格数3 月右 钢材价格指数 钢材价格指数:螺纹钢:12-25:季:同比:领先3个月 固定资产投资价格指数:当季同比80.060.0109.040.0107.0105.020.0103.00.0101.099.0(20.0)97.0200820082009200920092010201020112011201120122012201320132014201420142015201520162016201620172017201820182019资料来源：Wind,方正证券研究所图表13：粗钢量房产资步变化 粗钢产量:同比 固定资产投资完成额:房地产业:同比(右）00(1

15、0)2004/032004/092005/032004/032004/092005/032005/092006/032006/092007/032007/092008/032008/092009/032009/092010/032010/092011/032011/092012/032012/092013/032013/092014/032014/092015/032015/092016/032016/092017/032017/092018/032018/09资料来源：Wind,方正证券研究所相关性判定机理PPI的前瞻框架PPI PPI 0.791 0.82。PPI 图表14：钢价先PPI1

16、 个月左右 螺纹钢现货价同比（领先1个月） PPI:全部工业品:同比10.040.05.00.0(5.0)200820082008200820082008200920092010201020102011201120122012201320132013201420142015201520152016201620172017201820182018资料来源：Wind,方正证券研究所（）PI走势的双PPI 预测模型拟合0.86PPI 2019 10 PPI低点。图表15：基于价钢的PPI同比预测95%置信区间PPI:全部工业品:当月同比95%置信区间PPI:全部工业品:当月同比拟合PPI同比1050

17、-52004-072004-122004-072004-122005-052005-102006-032006-082007-012007-062007-112008-042008-092009-022009-072009-122010-052010-102011-032011-082012-012012-062012-112013-042013-092014-022014-072014-122015-052015-102016-032016-082017-012017-062017-112018-042018-092019-022019-072019-12资料来源：Wind,方正证券研究所C

18、PI猪周期”，食CPI CPI 的框架。80.0图表16：猪肉和CPI的强相 22个省市:平均价:猪肉:月:同比CPI:当月同比8.060.040.020.0(2.0)20072008200820072008200820092009201020102011201120122012201320132014201420152015201620162017201720182018资料来源：Wind,方正证券研究所图表17：猪肉格和CPI同比正相关Y ：Y ：CPI同比X：CPI（猪肉）同比y = 0.0711x + R = 0.677586420(2)(4)-40.0-20.00.020.040.0

19、60.080.0100.0资料来源：Wind,方正证券研究所CPI CPI 2.67%CPI 我CPI 1个百CPI 的变动。图表18：猪肉需口先价比图表19：猪价比先CPI1 个月左右1.0 猪肉需求指数-生猪供给指数100.0 22个省市:平均价:生猪:同比0.50.0-0.5-20.0-1.0-1.5120.0 22个省市生猪平均价:同比（领先1月）100.0100.0CPI:食品烟酒:畜肉类:猪肉:当月同比（右）80.080.060.060.040.040.020.020.00.00.0-20.0-20.0-40.0-60.0-40.0资料来源：Wind，方正证券研究所资料来源：Win

20、d，方正证券研究所1100900700500300100-100-300图表20：生猪殖期响猪栏图表21：CPI滞后生猪栏1个左右80.0 -8.080.0 -8.0CPI:食品烟酒:畜肉类:猪肉:当月同比（滞后1月）-6.060.0生猪出栏:同比（右逆）-4.040.0-2.00.020.02.00.04.06.0-20.08.0-40.010.0 生猪养殖预期盈利 生猪出栏:同比（右逆）(6)(5)(4)(3)(2)(1)012015/122016/022016/042015/122016/022016/042016/062016/082016/102016/122017/022017/0

21、42017/062017/082017/102017/122018/022018/042018/062018/082018/102018/122008/042008/102009/042009/102010/042010/102011/042011/102012/042012/102013/042013/102014/042014/102015/042015/102016/042016/102017/042017/102018/042018/10资料来源：Wind，方正证券研究所资料来源：Wind，方正证券研究所图表22：养殖润先猪栏13 个月右图表23：猪价比存出相速度束 养殖利润:自繁自养

22、生猪（领先13个月）900.0 生猪存栏:同比（右逆）5700.03500.01300.0(1)100.0(3)(100.0)(300.0)(5)(500.0)(7) 22个省市猪肉均价:同比（右）50.0 生猪存栏同比-出栏同比240.0130.0020.0(1)10.0(2)0.0(3)(10.0)(20.0)(4)(30.0)(5)(40.0)(6)资料来源：Wind，方正证券研究所资料来源：Wind，方正证券研究所图表24：猪价影因和周框架d（）x 个月表A B x 22 （） 等日度公布的指标可供参考。图表25：猪肉格季性强6.0 猪价环比均值 CPI（猪肉）环比均值(右)5.05.

23、04.04.03.03.02.02.01.01.00.00.0(1.0)(1.0)(2.0)(2.0)(3.0)(3.0)(4.0)(4.0)(5.0)(5.0)(6.0)010203040506070809101112资料来源：Wind,方正证券研究所；注：横轴为该月环比的历史均值95%置信区间 CPI:当月同比 拟合的CPI同比图表26：基于95%置信区间 CPI:当月同比 拟合的CPI同比10.08.06.04.02.00.0(2.0)2006-122007-052006-122007-052007-102008-032008-082009-012009-062009-112010-04

24、2010-092011-022011-072011-122012-052012-102013-032013-082014-012014-062014-112015-042015-092016-022016-072016-122017-052017-102018-032018-082019-012019-062019-11资料来源：Wind,方正证券研究所CPI 0.81CPI 预测路径。2019 1 4 GDP CRB 21 CRB 7 个月左右， 二0.7。本端向下游价格的传导。金属铝价格同比和工业部门名义DP 同比相关系数为0607。GDP 图表27：CRB现货指数中出同比 出口金额:当月

25、值:同比（右） CRB现货指数:综合:月:同比（领先7个月）10.010.00.0 HYPERLINK / HYPERLINK / 2010/012010/052010/092010/012010/052010/092011/012011/052011/092012/012012/052012/092013/012013/052013/092014/012014/052014/092015/012015/052015/092016/012016/052016/092017/012017/052017/092018/012018/052018/09资料来源：Wind,方正证券研究所1 上部分提供

26、了猪价的分析框架，原油分析框架请见落不了的油价和起不来的通胀（2018-05-15）和美国通胀：指标、图表28：LME 金属铝格工门义增速 3个月期货铝官方价:同比 工业GDP:同比15.010.05.0(60.0)200320032004200320032004200420052006200620072007200820092009201020102011201120122013201320142014201520162016201720172018资料来源：Wind,方正证券研究所伪相关性的经验筛选伪逻辑”10 -0.62图表29：猪肉格美收率强相性后伪辑35.022个省市:猪肉平均价 美

27、国10年国债收益率0.030.01.025.02.020.03.015.04.010.05.05.00.06.02006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018资料来源：Wind,方正证券研究所四种数据类型的划分对特定的低频数据和我们所选的与之相对应的高频数据进行同即对高频指标进行滞后多少期处理会使得高低频指标间相关系数最大。经滞后处理后， 具体分类规则如下：第一类是相关系数大于 0.6 且高频数据具备领先性的指标对，第0.4-0.6 0.60.4-0.6 之间。 HYPERLINK / 图表30： HYPERLINK / 图表30相关系数0.60.4相关系数0.6高频领先重要指标一类指标二类指标高频滞后高频指标或同步三类指标四类指标资料来源：方正证券研究所之后，图表31：一对指列表资料来源：方正证券研究所高频数据的前瞻性研究高能指标的预警效应2018 2000 6 大发电2 20183 图表32：发电与业加走一致 产量:发电量:当月同比 工业增加值:当月同比（右）40.035.010.015.01