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中信建投证券研究 文|曾羽 曲远源
从数据上看，央行的加息、降息行为有一定的规律可循。利用加权多分类Logistic模型对近10年的数据进行分析后发现，核心CPI同比增速、固定资产投资完成额累计同比增速、人民币汇率指数（参考SDR货币篮子）是三个具有统计显著性的先导指标，构成了央行行为的有效观察点。
计量结果显示，在降息周期中，核心CPI同比增速每下降1%，央行降息的概率平均提升22%；而在加息周期中，核心CPI同比增速每提升1%，央行降息的概率平均提升39%。这一非对称效应体现出，央行在行为层面对“通胀”问题有更高的敏感度。此外，人民币汇率指数（参考SDR货币篮子）这一指标在降息周期中不具有显著性，仅在加息周期中具有显著影响，验证了近年来货币政策“以我为主”的导向。
近几个月7日OMO利率维持不变。
1、模型：基于加权多分类Logistic模型的统计验证
央行的货币政策目标是保持货币币值的稳定，并以此促进经济增长。这一目标意味着，当物价、经济增长等基本面因素发生变化时，有可能会触发央行的政策调节机制，推动一系列货币政策的落地。因而理论上，部分经济统计指标在央行的降息、降准等行为中具有先导信号作用。
为充分的观察这一潜在效应，我们采用了加权多分类Logistic模型进行研究。Logistic模型是基于logit变换的广义线性模型，通过对优势比（Odds）进行对数变化，可以将正负无穷的连续数据映射到0、1区间的概率区间。在计量过程中，一般先通过极大似然估计法（MLE）估计模型的系数，再通过Sigmoid函数还原概率值，而后计算边际效应。
不过，经典的Logistic模型主要用于解决二分类问题，而央行行为有降息、加息、不变三种情况，不满足研究需求。此时，需要将模型拓展为多分类Logistic模型。多分类情况下，模型的概率值变为基于基准分类的条件概率值。进一步，由于在大部分情况下央行维持政策利率不变，基准情形的观测样本量占比过高，需要在损失函数中调整权重以平衡降息、加息事件的重要性。因此，我们采用逆类别频率权重（ICF）的处理方法对每个观测样本进行赋权，以强化加息、降息事件在模型中的重要性。
至此，我们得到了一个可以用于研究央行行为的加权多分类Logistic模型。
2、计量：拟合结果表现较好
基于上一部分的模型，我们以2016年1月以来的月度数据为样本，对央行的行为进行计量验证。被解释变量方面，以7日OMO利率是否发生变化判断央行是否加息或降息，解释变量选择常见的宏观统计指标进行验证。为确保指标具有“先导”含义，所有解释变量均向前滞后一期，以确保在降息行为发生前可以观察到。
研究发现，在较多的变量中，核心CPI同比增速、固定资产投资完成额累计同比增速、人民币汇率指数（参考SDR货币篮子）是三个具有统计显著性的指标，在计量拟合的过程中表现较好。其中，固定资产投资完成额累计同比增速的缺失项采用向前填充方法补全。模型的统计结果如下表所示。
从模型整体上看，模型的Pseudo R^2超过0.4，属于较好拟合区间，说明了上述三个指标具有较高的总体解释力度，模型整体具有较好的效力。
分单个指标来看，核心CPI在降息情形下的统计系数中不显著，但边际效应系数及加息分类中均显著。由于Logistic模型的系数值含义是优势比的对数，其非线性变化会一定程度上扭曲变量的真实影响，因此应优先从边际效应系数进行判断。且考虑到核心CPI在降息情形下的系数Z值为-1.46，处于近似显著的区间内，故仍应认为其具有显著影响。
固定资产投资完成额系数显著性较为稳定，属于正常保留的指标。人民币汇率指数方面，无论统计系数还是边际效应系数在降息情形下均不显著，故认为，人民币汇率指数在降息、加息过程中呈现明显的差异化特征，在加息周期中是明显的观察点，但降息周期中没有明显价值。
3、解读：上述计量结果经济学含义良好
上述计量结果具有较为良好的经济学含义，计量模型的系数符合经济学层面的理论预测。
观察边际效应系数发现，在降息周期中，核心CPI每提升1%，平均使得央行降息的概率降低22%；在加息周期中，核心CPI每提升1%，平均使得央行加息的概率提升39%。这一非对称效应显示，央行在行为层面对于“通胀问题”更加敏感，通胀的发生有更大概率触发加息。
相对的，固定资产投资完成额的表现较为稳定和对称。在降息周期中，固定资产投资完成额累计同比增速每提升1%，平均使得央行降息的概率降低2%；在加息周期中，固定资产投资完成额每提升1%，平均使得央行加息的概率提升2.6%。这一组较为接近的数值说明，标示经济增长的基本面指标较为中性，近似平均的影响加息和降息事件的发生。
最后，外汇数据的计量结果更为差异化。人民币汇率指数（参考SDR货币篮子）这一指标在降息周期中不具有显著性，仅在加息周期中具有显著影响。人民币汇率指数（参考SDR货币篮子）每提升1点，平均对应央行加息的概率提升2%。这一结果可以从两个角度解释。第一，近年来货币政策强调“以我为主”，又恰逢降息周期，导致外汇数据的重要性有所降低；第二，不排除央行对于人民币币值的系统性走强更为敏感，在内外双循环的要求下，过高的币值会影响我国出口，不利于经济增长。需要特别说明的是，人民币对美元汇率在模型中完全不显著，符合央行强调关注综合汇率的一贯表态。
4、总结：央行的行为仍是有迹可循的
从数据上看，尽管不易观察，但央行的加息、降息行为仍是有一定的规律可循的。核心CPI同比增速、固定资产投资完成额累计同比增速、人民币汇率指数（参考SDR货币篮子）是三个具有统计显著性的先导指标，构成了央行行为的有效观察点。客观的讲，上述三个指标不能完全描述央行在降息、加息过程中的全部行为，但构成了有效的锚点，对于辅助市场判断政策利率走势有积极意义。
除去本研究的主体内容外，我们按惯例汇报基于Bernanke因子模型的12月10Y国债中枢预测数值。机器学习方法下，估计出的12月基本面支撑的10Y国债中枢数值为1.83%。考虑到当前债市主线不明显，故暂不进行额外调整，以此数值作为12月的点位预测值。
海外市场波动风险：长时间通胀对美欧市场造成一定负面影响，企业成本上升，居民需求下降，工业品和消费品价格上涨。为应对通胀问题，美联储降息进程一再延后，客观上带来了海外市场衰退的风险。随着特朗普的上台，逆全球化思想在海外有所抬头，我国科技发展及对外贸易带来一定的压力。
地缘冲突风险：俄乌冲突仍存在较大不确定性。随着北约对乌克兰的持续支持和俄方立场的持续强硬，俄乌战争局势仍不平稳。受此影响，全球金融市场可能出现一定的波动，甚至出现区域性系统风险。需要考虑到风险在全球的传导并加以防范。
宽信用加速风险：随着稳增长政策的持续出台，宽信用进程不断推进，政府债供给充裕。随着基建、投资拉动的推进，宽信用存在加速的可能，将使得市场风险偏好升高。考虑到当前流动性局面较近年更为复杂，信用走宽叠加流动性的加速转向或推动市场转向，造成债券收益率上行，价格下跌。
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苹果旗舰手机在全球手机市场，都占据重要的市场份额，所以苹果的热度也就可想而知了。在iPhone 16系列刚上市的时候，就有不少关注iPhone 17 系列的消息。除了数码博主，还有知名的分析师以及一些相关的机构等都会对苹果下一代旗舰机型感兴趣。从90HZ提升到120HZ