宏观先行指标如何前瞻-基于EPMI和高频指标的制造业PMI预测

正文目录制造业PMI往被月频济测先指标 5寻找先指的行标：EPMI和频济据 7基于EPMI列数制业PMI预模型 9用制造业PMI对EPMI进行步归 9用制造业PMI对EPMI相关数行归型一） 9剔除外冲影的制业PMI拟合型模型） 12在EPMI系指的础上入频济据 14用EPMI相指高频标制业PMI行回（型） 16在模型的础除外冲影（型） 18基于PMI比分合预模（型五六） 21制造业PMI预模胜率测 27风险提示 29图表目录图表1：2026年6造业PMI比升 6图表2：制业PMI常在月后天行露 6图表3：EPMI与业PMI间关系 7图表4：2026年7月EPMI高于年期 7图表5：自量EPMI回归数显性好 9图表6：制业PMI与EPMI相指的关验结果 10图表7：模一——于EPMI相关数制业PMI回分析 图表8：基模一造业PMI合果 12图表9：模二——外生击的业PMI拟合型 13图表10：于型制业PMI拟效果 14图表股大资隐含经增预期 15图表12：纹期格 15图表13：泥格数 15图表14：期价格 15图表15：油货格 16图表16：肉均价 16图表17：国口箱运指数 16图表18：铜比 16图表19——EPMI相关指数及高频指标的制造业PMI......................................................................................................................17图表20：于型制业PMI拟效果 17图表21——EPMI相关指数及高频指标的制造业PMI（剔外冲影） 18图表22：于型制业PMI拟效果 19图表23：型和四回结对比 19图表24：型——于EPMI关数PMI拟合型剔外冲影响，本间至2024年6月） 20图表25——EPMI相关指数及高频指标的制造业PMI（剔外冲影，本区至2024年620图表26：模型——于PMI环比差的拟预测模型（除外生影响） 22图表27：于型制业PMI拟效果 22图表28：模型——于PMI环比差的拟预测模型（除外生影响） 23图表29：于型制业PMI拟效果 24图表30：型预与PMI实值关性 24图表31：型预与PMI实值关性 25图表32：相方是否入PMI_hat5优度比 25图表33：相方是否入PMI_hat6优度比 26图表34：模对造业PMI拟效对比 26图表35：造业PMI测模的率测 28PMI通常被视为月进行预测。本文构建了基于EPMI和高频经济指标的制造业PMI制造业PMI往往被视为月频经济监测的先行指标PMI制造业PMIPMI”313200113PMIPMI𝑫𝑰110.5PMI5数，在合成制造业PMI制造业𝑷𝑴𝑰=新订单指数×30%+生产指数×25%+从业人员指数×20%+(100−供货商配送时间指数)×15%+原材料库存指数×10%1DI为制造业PMI及其分项指标，其计算均采用扩散指数的计算方法。环比上月相较于荣2026年6月变动 枯线2026年5月2026年4月 2026年3环比上月相较于荣2026年6月变动 枯线2026年5月2026年4月 2026年3月 2026年2月 2026年1月制造业PMI（，下同）0.30.350.35050.350.44949.3生产0.21.451.451.251.551.449.650.6新订单1.31.251.249.950.651.648.649.2新出口订单1.50.150.148.650.349.14547.8原材料库存-0.2-1.648.448.649.347.747.547.4产成品库存-1.6-2.347.749.347.546.745.848.6供货商配送时间0.7-0.149.949.249.549.549.150.1主要分项指标主要原材料购进价格-6.34.254.260.563.763.954.8 56.1 出厂价格-3.7-1.848.251.955.155.450.650.6从业人员-0.1-1.548.548.648.848.64848.1在手订单0.3-2.947.146.846.247.14445.1采购量1.61.451.449.851.150.948.248.7进口0.8-0.449.648.850.149.845.647.3生产经营活动预期0.44.354.353.954.553.453.252.6大型企业-0.40.750.751.150.251.651.550.3按企业类型分中型企业1.90.550.548.650.54947.548.7小型企业-0.3-1.848.248.550.149.344.847.4非制造业PMI:商务活动 1 2 2 1 4 1 建筑业-14948.84849.348.248.8服务业0.10.450.450.349.650.249.749.5主要分项指标资料来源：Choice宏观经济EDB，东方财富证券研究所绘制主要分项指标制造业PMI是发布时间最早的综合性月频经济指标之一，因此市场普遍关注其对于经济数据及基本面真实变化的前瞻性作用。一般来说，某个月制造业PMI及其构成指数的相关数据往往在当月最后一天发布，其发布时间明显PMI于调查统计得来的制造业PMIPMI图表2：制造业PMI通常在当月最后一天进行披露资料来源：国家统计局、中国人民银行等，东方财富证券研究所绘制寻找先行指标的先行指标：EPMI和高频经济数据CPIPPI、PMIEPMIEPMI反映战略性新兴产业景气程度，通常在每月20PMIEPMI300PMI（（（13EPMI发布时间较PMI20EPMI造业PMIPMIEPMI𝑬𝑷𝑴𝑰30%2520%10015%×10%图表3：EPMI与制造业PMI之的关系 图表4：2026年7月EPMI高于年同期67.062.057.052.047.02020-072020-102020-072020-102021-012021-042021-072021-102022-012022-042022-072022-102023-012023-042023-072023-102024-012024-042024-072024-102025-012025-042025-072025-102026-012026-042026-07

53.0 652018年62018年6月-2026年6月PMI与EPMI相关系数为0.63中国EPMI季节性走势，%6051.050.0 5549.048.0 5047.04546.0中国:EPMI，% :制造业PMI，%（右轴）

401月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月2021 2022 20232024 2025 2026资料源：Choice宏济EDB，东方富券究所 资料源：Choice宏济EDB，东方富券究所部分高频经济数据亦具备一定的反映基本面边际变化以及披露时间PMI考虑到EPMI及高频经济数据对于制造业PMIEPMI系列指数和部分高频经济指标构建制造业PMI基于EPMI系列指数的制造业PMI预测模型首先，我们基于EPMI系列指数对制造业PMI进行预测。用制造业PMI对EPMI进行初步回归我们先用制造业PMI对EPMIF统计量为76.44，P1%EPMI预测制造业PMI图表5：自变量EPMI的回归系数的显著性较好资料来源：Choice宏观经济EDB、Stata，东方财富证券研究所测算接下来，我们考虑引入EPMI分项指数并对其进行初步筛选。用制造业PMI对EPMI相关指数进行回归（模型一）EPMI2015311314EPMI2014120151本文研究时间区间为2015年1月至2026年6月，为统一时间口径、规201518EPIEP（cei（seskjbDPMI8EPMI9Pearson相138（2015120266月。图表6：制造业PMI与EPMI相关指数的相关性检验结果资料来源：Choice宏观经济EDB、Stata，东方财富证券研究所测算从结果来看：制造业PMI与各EPMI0.65制造业PMI与EPMI0.250.61之o（和E（（2PI与PI指数难以对制造业PMI不过Mprdu（prdorde）prod_order0.9864、EPMIproduce0.9446produce与prod_order0.9299随后，我们用筛选过后的EPMI相关指数对制造业PMI进行回归。自变量主要包括：EMI相关指数。主要包括EI总指数（EPI、生产量指数（ce（（i、采购价格指数（（s（DEMIPI（Ece（ie库存指数（k、就业指数（jb、研发活动指数（D制造业PMI滞后项。此外，我们将制造业PMI的一阶滞后项PMI造业PI5010P0.1p0.1造业PI（Pl1（（i（eD（MOM_import）90%EPMIPMI（模型一𝑃𝑀𝐼=41.04+0.6454×𝑃𝑀𝐼_𝑙𝑎𝑔_01+0.0858×𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑒−0.0944×𝑖𝑚𝑝𝑜𝑟𝑡+0.0226×𝑝𝑢𝑟𝑐ℎ𝑎𝑠𝑒+0.1202×𝑅𝐷+0.0826×𝑀𝑂𝑀_𝑖𝑚𝑝𝑜𝑟𝑡𝜀 （）图表7：模型一——基于EPMI相关指数的制造业PMI回归分析资料来源：Choice宏观经济EDB、Stata，东方财富证券研究所测算PMI2015年2月至2026年6月共7：PMI）0（4；（A（0；R²0.5146R²0.4922，F22.97（P值0总体来看，基于模型一的制造业PMI预测能够对制造业PMI的波动趋图表8：基于模型一的制造业PMI拟合效果资料来源：Choice宏观经济EDB、Stata，东方财富证券研究所剔除外生冲击影响后的制造业PMI拟合模型（模型二）20202-3PMI20202-3月的制造业PMIEPMIPMIEPMIEPMI实证结果显示，制造业PMI的一阶滞后项（PMI_lag、生产量指数（（eskjbD（i（（jbEPMIPMI模型二𝑃𝑀𝐼=19.559+0.582×𝑃𝑀𝐼_𝑙𝑎𝑔+0.032×𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑒+0.020×𝑝𝑢𝑟𝑐ℎ𝑎𝑠𝑒−0.043×𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘−0.051×𝑗𝑜𝑏+0.058×𝑅𝐷−0.020×𝑀𝑂𝑀_𝑖𝑚𝑝𝑜𝑟𝑡+0.036×𝑀𝑂𝑀_𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘+0.069×𝑀𝑂𝑀_𝑗𝑜𝑏𝜀 （）资料来源：Choice宏观经济EDB、Stata，东方财富证券研究所测算备注：剔除2020年2-3月数据PMI的趋势拟合PMI5年2月至6年6剔除0年23月，共计135个月度样本：PMI）0，标准差为0.554，明显低于模型一的1.104；0.428模型拟合优度R²R²65%PMI剔除2020年2-3资料来源：Choice宏观经济EDB、Stata，东方财富证券研究所备注：剔除2020年2-3月数据在EPMI系列指数的基础上引入高频经济数据在EPMI系列指数的基础上，我们进一步引入部分有代表性的高频经济数据，并针对制造业PMI进行预测，以期获得更好的拟合效果。我们引入的高频经济数据主要包括2：wh螺纹钢期货价格（sl水泥价格指数cecpeil动）ig（F（如lcor2本文仅选取了一些代表性较强的指标进行回归分析，但实际操作中应将各类指标综合判断、避免孤立使用。210-1-2-31501301109070210-1-2-3150130110907050ChoiceEDB水泥价格指数：全国水泥价格指数：全国

2021-01资料来源：Choice宏观经济EDB，东方财富证券研究所资料来源：Choice宏观经济EDB，东方财富证券研究所1064Z-score之和构建图表13：水泥价格指数2302101901702021-072021-10股债大类资产隐含的经济增长预期2022-01股债大类资产隐含的经济增长预期2022-042022-102023-012023-042023-072023-102024-012024-042024-072024-102025-012025-072026-012026-042026-07中国铜期货价格，元/吨中国铜期货价格，元/吨ChoiceEDB1515

2021-01中国螺纹钢期货，元/吨Choice中国螺纹钢期货，元/吨ChoiceEDB图表14：铜期货价格120,000110,000100,00090,00080,00070,00060,00050,00040,0002021-072021-102022-012022-042022-072022-102023-012023-042023-072023-102024-012024-042024-072024-102025-012025-042025-072025-102026-012026-042026-07固收专题图表11：股债大类资产隐含的经济增长预期3图表12：螺纹钢期货价格固收专题图表11：股债大类资产隐含的经济增长预期3图表12：螺纹钢期货价格6,5006,0005,5005,0004,5004,0003,5003,0002,5002,000图表原油期货价格 图表16：猪肉平均批发价140 40130120 35110 3010090 258070 2060 15502021-012021-042021-072021-012021-042021-072021-102022-012022-042022-072022-102023-012023-042023-072023-102024-012024-042024-072024-102025-012025-042025-072025-102026-012026-042026-072022-062022-082022-102022-122023-022023-042023-062023-082023-102023-122024-022024-042024-062024-082024-102024-122025-022025-042025-062025-082025-102025-122026-022026-042026-06ICE布油期货价格，美元/桶 中国猪肉平均批发，元/公斤资料源：Choice宏济EDB，东方富券究所 资料源：Choice宏济EDB，东方富券究所图表中国出口集装箱运指数 图表18：金铜比2015-012015-082015-012015-082016-032016-102017-052017-122018-072019-022019-092020-042020-112021-062022-012022-082023-032023-102024-052024-122025-072026-02

13,00012,00011,00010,0009,0008,0007,0006,0005,0002021-012021-042021-012021-042021-072021-102022-012022-042022-072022-102023-012023-042023-072023-102024-012024-042024-072024-102025-012025-042025-072025-102026-012026-042026-07CCFI:综合指数

中国金铜比资料源：Choice宏济EDB，东方富券究所 资料源：Choice宏济EDB，东方富券究所（用EPMI相关指数及高频指标对制造业PMI进行回归（模型三）在该模型中，自变量除了EPMI相关指数、EPMI相关指数的环比变化以及制造业PMI滞后项之外，还纳入上文中提及的8个高频经济指标。Pl1e（sDk（sl（ce全部在1EPMI的制造业PMI（模型三𝑃𝑀𝐼=27.932+0.607×𝑃𝑀𝐼_𝑙𝑎𝑔_01+0.100×𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑒−0.129×𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘+0.132×𝑅𝐷+0.103×𝑀𝑂𝑀_𝑠𝑡𝑜𝑐𝑘+3.150×𝑠𝑡𝑒𝑒𝑙−2.138×𝑐𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡𝜀 （）图表19：模型三——基于EPMI相关指数及高频指标的制造业PMI拟合模型资料来源：Choice宏观经济EDB、Stata，东方财富证券研究所测算137F22.93p01%R²0.5303，造业PMI图表20：基于模型三的制造业PMI拟合效果资料来源：Choice宏观经济EDB、Stata，东方财富证券研究所在模型三的基础上剔除外生冲击影响（模型四）3.320202-3PMIEPMI相关指数及高频指标的制造业PMI该模EPMIEPMI8实证结果显示，PI（P（e（jb（b（slcml均在0%EPMI相关指数及高频指标的制造业PMI（模型四𝑃𝑀𝐼=16.03+0.530×𝑃𝑀𝐼𝑙𝑎𝑔+0.025×𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑒−0.043×𝑗𝑜𝑏+0.052×𝑅𝐷+0.065×𝑀𝑂𝑀𝑗𝑜𝑏+1.515×𝑠𝑡𝑒𝑒𝑙−0.603×𝑜𝑖𝑙−0.928×𝑐𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡+𝜀 （）图表21：模型四——基于EPMI相关指数及高频指标的制造业PMI拟合模型（剔除外生冲击影响）资料来源：Choice宏观经济EDB、Stata，东方财富证券研究所测算备注：剔除2020年2-3月数据F32.98P1%R²0.6768R²0.656365%PMI波动，拟合优度明显优于模型三。图表22：基于模型四的制造业PMI拟合效果资料来源：Choice宏观经济EDB、Stata，东方财富证券研究所备注：剔除2020年2-3月数据这里需要注意的是（s（ilcePMIEPMI回归法筛选出的变量以及最终的实证回归结果来看模型四的拟合效果较模型二略差。图表23：模型二和模型四回归结果对比评估指标模型二（仅EPMI相关指数）模型四（EPMI相关指数+高频指标）有效样本量135135自变量数量9个8个拟合优度（R²）0.68060.6768调整后R²0.65760.6563偏差标准差0.55440.5576平均绝对偏差（MAE）0.42820.4404最大绝对偏差1.82791.7981F统计量29.5932.98资料来源：Choice宏观经济EDB、Stata，东方财富证券研究所测算我们认为这可能和2024年下半年以来大宗商品价格和股债隐含经济增长预期的波动加大有关，因此为了验证我们的猜想，我们将模型二和模型四的样本区间截至2024年6月重新进行逐步回归，P值门槛仍为0.1。基于该样本区间的实证结果显示，在同等111个月度样本下：0.6854R²0.7222R²0.6881。（1）上述结果说明针对2024年62025年2图表24：模型二——基于EPMI相关指数PMI拟合模型（剔除外生冲击影响，样本区间截至2024年6月）资料来源：Choice宏观经济EDB、Stata，东方财富证券研究所测算备注：剔除2020年2-3月数据图表25：模型四——基于EPMI相关指数及高频指标的制造业PMI拟合模型（剔除外生冲击影响，样本区间截至2024年6月）资料来源：Choice宏观经济EDB、Stata，东方财富证券研究所测算备注：剔除2020年2-3月数据基于PMI环比差分的拟合预测模型（模型五六）PMI0/1变量，且从回归结果来看，该变量的系数并不低，题，我们选取PMI（MOM_PMI𝑡=PMI𝑡−PMI𝑡−1）PMIEPMIEPMI8（模型五）采购量（le、出口订单（r、供应商配送时间（suiliyiss_xpci）EPMI20202月、3EPMI分201920266月的77期样本。𝑀𝑂𝑀_𝑃𝑀𝐼=−2.889+0.054×produce+0.055×import−0.028×purchase−0.056×user_inventory−0.071×purchase_volume−0.057×supplier_delivery+0.097×MOM_RD+0.046×MOM_purchase_volume−0.060×MOM_import+0.028×MOM_export_order+0.754×copper𝜀 （模型五）图表26：模型五——基于PMI环比差分的拟合预测模型（剔除外生冲击影响）资料来源：Choice宏观经济EDB、Stata，东方财富证券研究所测算备注：剔除2020年2-3月数据，时间区间为2019年12月至2026年6月模型五的预测效果评估：单从回归结果来看拟合优度有所下降：77组，整体显著性检验FP0PMIR为5R为1，PMI0.7134PMI图表27：基于模型五的制造业PMI拟合效果资料来源：Choice宏观经济EDB、Stata，东方财富证券研究所备注：剔除2020年2-3月数据，时间区间为2019年12月至2026年6月P值限制（模型六）第二种改善方法为在保留全样本的基础上，适当放松逐步回归的P0.252020年23的样本量为135个。𝑀𝑂𝑀_𝑃𝑀𝐼=3.103+0.041×𝑀𝑂𝑀_𝑅𝐷−0.291×𝑐𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡+0.018×𝑀𝑂𝑀_𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑒−0.023×𝑀𝑂𝑀_𝑖𝑚𝑝𝑜𝑟𝑡+0.073×𝑀𝑂𝑀_𝑗𝑜𝑏−0.033𝑗𝑜𝑏+𝜀 （模型六）图表28：模型六——基于PMI环比差分的拟合预测模型（剔除外生冲击影响）资料来源：Choice宏观经济EDB、Stata，东方财富证券研究所测算备注：剔除2020年2-3月数据模型六的预测效果评估：拟合优度虽较模型五弱，但误差有所降低：135F8.30，对P0PMIR²R²于直接对PMI0.650，PMI图表29：基于模型六的制造业PMI拟合效果资料来源：Choice宏观经济EDB、Stata，东方财富证券研究所备注：剔除2020年2-3月数据MI（𝒕的n𝑃𝑀𝐼𝑡0.7897图表30：模型五预测值与PMI实际值相关性资料来源：Choice宏观经济EDB、Stata，东方财富证券研究所测算备注：剔除外生冲击影响且加入新自变量后，模型五样本量77个，未放松P值限制图表31：模型六预测值与PMI实际值相关性资料来源：Choice宏观经济EDB、Stata，东方财富证券研究所测算备注：剔除外生冲击影响后，模型六样本量135个，放松P值限制至0.25PMI的增量PMI对𝑃𝑀𝐼𝑡−10.0405PMI解释本月制造业景气波动。PI（5R0.5845PMI（PMI_hat6）R²PMI信息，能够显著增强对制造业PMI图表32PMI_hat5拟合优度对比资料来源：Choice宏观经济EDB、Stata，东方财富证券研究所测算备注：剔除外生冲击影响且加入新自变量后，模型五样本量77个，未放松P值限制图表33：自相关方程中是否加入PMI_hat6拟合优度对比资料来源：Choice宏观经济EDB、Stata，东方财富证券研究所测算备注：剔除外生冲击影响后，模型六样本量135个，放松P值限制至0.25模型自变量选择区间维度预测偏差拟合优度均值标准差绝对值均模型自变量选择区间维度预测偏差拟合优度均值标准差绝对值均值模型一PMI_lag_01,produce,import,purchase,RD,MOM_import2015年2月至2026年6月0.00001.10370.71650.5146模型二PMI_lag,produce,purchase,stock,job,RD,MOM_import,MOM_stock,MOM_job2015年2月至2026年6月（剔除2020年2-3月）0.00000.55440.42820.6810模型三PMI_lag_01,produce,stock,RD,MOM_stock,steel,cement2015年2月至2026年6月0.00001.05740.69300.5303模型四PMI_lag,produce,job,RD,MOM_job,steel,oil,cement2015年2月至2026年6月（剔除2020年2-3月）0.00000.55760.44040.6768模型五produce,import,purchase,user_inventory,purchase_volume,supplier_delivery,MOM_RD,MOM_purchase_volume,MOM_import,MOM_export_order,copper2019年12月至2026年6月（剔除2020年2-3月）-0.00490.73630.53660.4655模型六job、MOM_RD、MOM_produce、MOM_import、MOM_job、cement2015年