李迅雷專欄｜通脹如何看，通脹影響誰——中泰時鐘的觀察維度釋疑

本文經由李迅雷先生（微信公眾號：lixunlei0722）授權轉載。作者為中泰證券首席經濟學家。

核心觀點

本文從中泰時鐘的四個維度（產出、通脹、政策和資產間聯動關係）中的通脹維度入手，著重從供需關係及上下游視角對通脹指標進行分解，進而篩選出更有代表意義、數據質量更優和更有領先作用的指標，最後對通脹指標對經濟的預示意義以及對各類資產的影響進行分析，為中泰時鐘模型的後續決策過程提供前期分析與直觀解釋。

通脹指標分解：生產端與生活端

通脹直觀理解為物價的變化，反映了宏觀經濟體中總供求關係的變化。不同時期價格在上下游間的傳導方向不同：2005年至2007年，供需之間傳導較為通暢，價格主要由需求端拉動；2008年下半年起，基建投資成為經濟增長主力，物價主要表現為由上游傳導至下游；2012年起產能過剩，上下游供需不暢；2016年供給側改革後，中游製造業利潤承壓，下游需求強弱再次成為重要影響因素。

誰影響了通脹？

工業原料價格：根據細分產業鏈的成本驅動因素，影響通脹的上游原料主要有：原油、煤炭、水泥、鋼鐵、有色金屬。原油的影響力與領先性最強，鋼鐵和有色的可一定程度相互替代。

農業供給：受季節性影響，若豬肉和蔬菜在淡旺季的價格環比明顯異於往年同期水平，往往是價格拐點的信號。

政策影響：受環保限產及供給側改革影響，2015年後PPI波動較大。結合企業虧損數據及產能利用率情況可以看出，當前供給側壓縮雖仍有空間，但彈性已經不大，供給側對PPI後續的拉動力可能有限，如需求面好轉，則對價格上升有更強的彈性。

貨幣供給與經濟增長：經濟增速較高時，M2增長/GDP增長應保持在一定水平附近，若超過這一水平，說明貨幣超發，PPI隨之上升，反之亦然。

產出缺口：當產出缺口為正值時，代表當下需求過大，超過長期產出水平，帶來通脹壓力；反之則帶來緊縮壓力。當前產出缺口在0附近小幅波動，通脹的上行壓力並不大。

通脹影響了誰？

企業利潤：上下游價格指數的剪刀差可以分別刻畫上、中、下游製造業利潤的變動趨勢。

貨幣政策：通脹的小幅波動對貨幣政策的影響較小，而當通脹大幅上升（或大幅下行後，則要注意貨幣政策轉向的可能性。

通脹對債市、股市和商品的影響

債市：在總體趨勢上，CPI與長短期利率均保持同步變化，與長短利差則反向變動。

股市：物價走勢與股市表現在大多數情況下是一致的，但股市常在拐點上更加敏感，領先於物價指數變化。

商品：原油價格與南華工業品指數與生產資料PPI有顯著的正相關性，在拐點上明顯領先。食品類CPI和非食品類CPI雖然近年來走勢有所分化，但在重要拐點上，南華農產品指數仍對兩者有領先作用。

風險提示：迴歸模型均基於歷史數據、模型所處環境變化風險。

引 言

中泰時鐘是中泰證券研究所宏觀、策略、固收和金融工程等研究團隊高度協同、共同推出的基於宏觀視角的資產配置模型，自推出以來受到業界廣泛關注。在推廣和交流的過程中，業界同仁對我們自上而下的宏觀分析框架普遍表示認同，對宏觀指標的選取、數據處理等細節更是表示出了極大的興趣。

由於宏觀指標的歷史數據質量較差，統計口徑的變化或其他原因導致指標代表的宏觀經濟意義可能發生了較大變化，前後不具備可比性，由此造成對宏觀指標做統計或回測分析的結果容易失真，因此我們對眾多的宏觀指標做了一遍數據清洗、修正和梳理的工作，其中大量工作依賴宏觀研究團隊的主觀經驗，而且為了減小單一指標數據異常的影響，我們保留了較多的同類指標來共同刻畫某一經濟意義，這些都造成了指標體系較為複雜，由各個指標如何得到最終結果的過程不夠直觀，可解釋性不強。這可能導致只能簡單參考我們模型的結果，而要做進一步的拓展或與其他研究相融合就會比較困難。

基於這一普遍的需求，我們對中泰時鐘的四個維度（產出、通脹、政策和資產間聯動關係）分別展開分析，著重研究指標的對比和數據清洗，進一步篩選出更有代表意義、數據質量較優、同類指標中較為領先的指標，精簡各個維度的指標體系，提升模型決策過程的直觀性和可解釋性。本報告研究和介紹通脹維度的指標。

一、通脹指標的分解：生產端與生活端

通脹直觀理解為物價的變化，但實際反映出宏觀經濟體中總供求的變化。我們首先從產業上下游的視角對價格指數進行拆分，並探究不同時期價格在上下游間的傳導方向。

1.1 常用物價指數

常用的物價指數主要有5個：工業企業原料、燃料、動力購進價格指數PPIRM；生產價格指數PPI；企業商品交易價格指數CGPI；零售物價指數RPI；居民消費價格指數CPI。

其中，PPIRM和PPI主要採用規模以上企業主觀選樣、規模以下企業抽樣隨機抽樣的統計方法，RPI和CPI則採用定人、定點、定時的方法直接調查。

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一般認為，價格指數存在由產業上游向產業下游的傳導關係，即PPIRM→PPI→CGPI→RPI→CPI。從經濟產業鏈角度可以理解為：原材料成本→工業品成本→批發流通成本→零售消費成本與服務成本。將企業分為上中下游，則企業的成本收入，與價格指數的對應關係如圖所示：上游企業（如石油開採、煤炭採掘等）的收入提高主要受益於大宗商品價格上漲，中游企業（如機械製造、化工等）雖然被動承受成本價格的變動，但一般可以通過提高產品價格來保持利潤水平，下游企業（如紡織服裝等）則同時受到來自原材料和工業產品價格變動的壓力，且由於下游企業一般分散度較高，是否能從收入端提價受制於需求水平。

因此可以簡單認為PPIRM、PPI、CGPI為生產端價格指數，RPI、CPI為生活端價格指數。從走勢上看也有類似結論：無論是同比還是環比，PPIRM、PPI、CGPI的走勢都比較接近，RPI則和CPI比較接近；且RPI和CPI的比列波動都較小。這是由於PPIRM、PPI、CGPI所代表的價格指數更靠近生產端，RPI和CPI更靠近生活端；且越靠近產業上游的價格指數波動越大。

1.2 生產價格與生活價格

簡單地將PPIRM、PPI、CGPI歸為生產價格，將RPI、CPI歸為生活價格仍然比較粗糙。以PPI為例，PPI可分為生產資料PPI（比重約75%）和生活資料PPI（約25%）。其中，生產資料PPI主要由採掘工業產品、原材料工業產品、加工工業產品構成，銷售對象主要是中下游製造業；而生活資料PPI的構成項目則與CPI多有重疊，銷售對象主要是消費者。我們用帶約束的迴歸與拉動力反推相結合的方式，估算每個分項的權重，可以看到，生活資料PPI與CPI在相同分項上的權重也是類似的。

CPI也可以進一步二分，分為CPI食品項（不包括菸酒）和CPI非食品項。來自於生活資料PPI的消費品項目以及不包含在PPI中的服務項目。食品項中的部分產品（如生鮮）是生活資料PPI食品項的成本；非食品項中的部分產品（如衣著，生活用品）則是生活資料PPI的下游。

從指數走勢上看，生產資料PPI與PPI波動幅度相近，走勢也幾乎一致，生活資料PPI則不僅波動幅度相對較小，且走勢上有階段性背離 。而將生活資料PPI與CPI對比可以發現：2013年以前，生活資料PPI與食品類CPI走勢一致；2013年後則與非食品類CPI走勢吻合。

因此，在供給側，可以用生產資料PPI代表上游生產價格，用生活資料PPI代表下游生產價格；在需求側，用食品類CPI和非食品類CPI代表靠近消費價格。進一步，用格蘭傑因果檢驗從統計層面判斷供給側和需求側價格變動的傳導關係。下圖用箭頭表示檢驗得到的傳導方向，箭頭從格蘭傑“因”指向格蘭傑“果”。因果方向可以理解為領先性作用；當兩者互為因果時，理解為兩者前一期的價格互相作用，都對對方後一期的價格有所影響。

圖示分析結果與直觀理解較為吻合：

1）2005年至2007年，需求擴張，消費端（尤其是食品類項目）拉動物價上行和經濟增長，上游產品漲價又轉而促進了下游產品價格上漲，供需之間傳導較為通暢；2008年上半年，需求收縮，下游拉動上游價格一路下行。

2）2008年下半年起，實行寬鬆的貨幣和財政政策，基建投資成為促進經濟增長的主力，價格傳導轉變為主要由上游傳導至下游。2009年，下游需求回暖，CPI領先PPI築底，之後物價一度由供給側拉動。

3）2012年起，價格在供給和需求間的傳導效應變弱，但由於宏觀經濟超預期，上游價格再次向下遊（非食品類項目）傳導，此時價格傳導不暢可能反應出上下游供需不暢。

4）2016年起實行供給側改革，產能逐漸出清，中游利潤被擠壓，上游和下游間價格傳導的通暢度減弱，以需求端向上傳導為主。這與直觀感受有出入，可能有以下幾方面原因：從邏輯上來講，供給側改革後，中游製造業的成本端承壓，下游需求的強弱成為製造業產出品能否漲價的重要因素；從數學模型上來講，中游製造業利潤被壓縮，上下游價格聯動減弱，不再滿足高度相關（協整）的模型條件，因而計算結果可能有部分失真。

1.3 消費品與服務

CPI各細分項由消費品和服務兩類構成，消費品和服務指數涵蓋的行業類別相同。服務類包括衣著加工服務、家庭服務、郵遞服務、教育服務、醫療服務等。

我們可以通過帶約束條件的迴歸近似估算消費品與服務在CPI中所佔的權重。從2005年以來，服務類權重逐年升高，由2005年底的23%，升至2011年底的27%，至2018年中已達到37.5%左右。根據統計局資料，CPI權數主要依據家庭消費支出和人口數據確定，也就意味著，

RPI與CPI的覆蓋範圍最為接近，且與CPI高度相關，但RPI不包括CPI中的服務類項目價格（服務類項目價格不具備流通貿易性）。因此可以用CPI同比與RPI同比的差值代表服務類項目的價格變化。歷史數據上看，CPI與RPI差值對服務類CPI有領先作用。

將服務類價格分為中低端勞動力價格和高端服務消費價格分析。由於果蔬類成本主要由人工成本決定，因此我們用壽光茄果類蔬菜價格代表中低端勞動力價格。對果蔬價格指數計算12個月平均價格同比以剔除季節性後，果蔬價格同比與CPI-RPI差值走勢基本一致，說明

二、誰影響了通脹？

2.1 外生影響：工業原料價格

首先分析最靠近上游的生產資料PPI，生產資料PPI由採掘工業、原材料工業、加工工業三類產業鏈構成，這三類產業鏈都有上游原材料價格驅動的特點。2018年，三類產業鏈的權重分別為5%、27%、56%（根據迴歸估算）；對生產資料PPI的貢獻率分別為8%、36%、56%（貢獻率 = 分項當月歸回係數 * 分項當月同比 / 生產資料PPI當月同比）。從同比走勢來看，三類工業產品的價格同比與生產資料PPI同比走勢都很接近。其中，同比變動幅度最大的是採掘工業產品。

其中，採掘工業品主要由原油價格和煤炭價格驅動，原材料工業品主要由原油價格驅動，加工工業產品主要由鋼鐵和有色金屬價格驅動，也會受到原油價格影響。取原油、煤炭、水泥、鋼鐵、有色金屬價格指數的同比數據，與生產資料PPI走勢進行對比。長期來看，原油價格對生產資料PPI的影響力最大，且有領先性。這可能是由於原油不僅驅動採掘工業產業鏈的價格波動，也是原材料工業的上游原材料，同時還影響加工工業（鋼鐵、有色等）的原材料價格。近期來看，2017年6月至2018年3月期間，原油價格同比與生產資料PPI同比出現反向變化，主要是由於該時間段內，原油價格大幅上漲，而其他原材料價格保持平穩或略有下降

各大宗商品價格與生產資料PPI對比如下。原材料價格同比序列之間高度相關：其中，鋼材和有色的相關性最強，可以相互替代。從圖上來看，長期情形下，有色對生產資料ppi的領先性更好，鋼鐵則走勢更為接近。水泥價格受到原油和煤炭價格的影響較大，或可用原油和煤炭價格替代。

2.2 外生影響：農業供給

其次分析需求端價格的外生影響因素。用CPI來代表需求端的價格，並將CPI分為食品類和非食品類分析。

CPI食品類包括：糧食、食用油、鮮菜、畜肉類、水產品、蛋類、奶類、鮮果，其中豬肉和蔬菜的季節性很強，對CPI影響較大。

豬肉價同比與食品類CPI走勢較一致，但在2006年6月、2009年6月、2012年7月時築底更快。但由於拐點處趨勢不易預測，我們可以觀察豬肉價格環比數據，當季節性高位低於歷史平均水平，或季節性低位高於歷史平均水平時，往往代表價格的拐點。

蔬菜的價格環比也有類似的特點，以商務部食用農產品（蔬菜）價格指數為例，其環比有明顯的季節性，每年年中處於低位，年末處於高位。當年中時期環比高於歷史平均水平時，預示食品類價格上漲；年末時期環比低於歷史平均水平時，預示食品類價格下行。在不同種類蔬菜中，玉米既有蔬菜屬性，也是豬糧的主要成分，玉米價格環比的領先作用也較強。

另一方面，農業生產資料價格指數代表了農業生產所需的原料價格，如飼料、化肥、農業工具價格等。農業生產資料價格環比從成本角度，對CPI食品指數走勢有較好的指導作用。但注意到近年來二者走勢雖仍然一致，但農業生產資料價格的領先性減弱。

2.3 外生影響：房週期

在CPI的非食品分項中，存在價格管制的項目有：菸草、醫療保健、公共交通費用、通信服務、教育、旅行社收費、自有住房、水電燃料價格。市場化定價的項目主要有：服裝、耐用消費品、家庭服務、建材及裝修等。

耐用消費品、家庭服務、建材及裝修材料的價格均受到房價影響，從歷史數據上看，房價環比領先於非食品類CPI，但領先時間有逐漸縮短的趨勢，近年來大約領先4個月左右。

2.4 外生影響：政策干預

政策干預（如供給側改革、環保限產等）也會影響物價指數。2013年起，工業產能利用率下降，與之同時，工業企業虧損額與虧損家數逐漸上升。2015年實行供給側改革，工業企業虧損額與虧損家數同比直線下降，PPI也隨之大幅上升，2016年3月，工業產能利用率也開始逐步回升，說明供給側去產能已有成效。

2017年後，產能利用率繼續上升至年底， PPI與虧損情況則分別在年初到達最高點和最低點後，開始出現反轉，說明此時工業企業已大幅向龍頭集中。

從當前時點來看，虧損額與虧損家數同比重新上升，但考慮到PPI與利用率仍在高位，說明供給側壓縮雖仍有空間，但彈性已經不大，供給側對PPI後續的拉動力可能有限，如需求面好轉，則對價格上升有更強的彈性。

2.5 外生影響：外需復甦

國內物價指數不僅受到國內供求關係的影響，也與海外保持聯動性。中國PPI與歐美PPI三者走勢基本一致，尤其中美PPI的一致性更高，這可能是由於對PPI有較大影響的大宗商品是國際定價的。另一方面，海外PMI在大拐點上對國內PPI具有領先性，說明國內工業物價指數受到海外需求影響，主要受美國影響較大：2014年美國PMI下滑，中國PPI也隨之一路下行；2016年國內供給側改革疊加美國需求復甦，中國PPI呈現大幅上升接近2008年高位，之後又隨美國PMI波動下行。可以看出，雖然淨出口對我國GDP的貢獻有所回落，但在全球經濟聯動性越來越強的大背景下，國際貿易的供求關係仍對我國物價指數有一定影響。

2.6 內生影響：貨幣供給與經濟增長

貨幣理論認為，貨幣供給超過需求將引發通脹。以M2代表貨幣供給，GDP代表貨幣需求，考慮到GDP的季節性波動較強，這裡使用M2過去12個月增量/名義GDP過去12個月增量進行分析。經濟學家弗裡德曼研究日、韓、臺經濟發展規律後提出，經濟快速增長期，M2增速在GDP增速兩倍左右是合理的。在中國市場上這一結論似乎同樣適用。當M2增量與名義GDP增量的比值自下往上超過2.3附近時，PPI隨之上升；當M2/GDP降至2.3以下時，PPI隨之回落。相較於PPI，2017年以來CPI的變動則相反，雖然M2/GDP已降至歷史低位，但CPI同比仍小幅上行。

2.7 內生影響：產出缺口

產出缺口則從產品供需層面影響通脹走向。由於GDP數據為季頻數據，我們採用月度公佈的工業增加值表示產出水平。平滑春節數據（每年1、2月）後，用HP濾波將工業增加值分解為趨勢部分和週期部分。趨勢部分較為平滑，代表經濟產出的長期變化趨勢；週期部分代表當期實際產出與長期趨勢的偏離，即產出缺口。

可以通過控制貨幣供應量來影響供求，從而影響產出缺口。從數據上看，工業增加值的長期趨勢部分逐年降低，並在2016年之後保持相對平穩；週期部分大體上與工業增加值的波動一致，但在部分時段有偏離，如2012年4月~2014年7月間，工業增加值處於下行通道，週期部分則向上抬升，說明需求擴張。

當產出缺口為正值時，代表當下需求過大，超過長期產出水平，帶來通脹壓力；反之，當產出缺口為負值時，代表需求小於長期供給，帶來緊縮壓力。文獻研究表明，歐美的產出缺口對通脹有較好的領先性。從國內數據看，產出缺口的走勢與通脹指標較一致，且產出缺口的正負變動對通脹走向有解釋作用。

三、通脹影響了誰？

3.1 企業利潤

通脹影響企業生產活動中的成本價格與產品銷售單價，最終反應在利潤表上。通脹指標的走勢，可以幫助判斷企業總體利潤的變動方向，以及利潤在上下游、或行業間的分配情況。從總體上來看，PPI相當於工業企業利潤總額同比的移動平滑線；從上下游關係來看，生產資料PPI與PPIRM的剪刀差、生活資料PPI與生產資料PPI的剪刀差、CPI與生活資料的剪刀差分別代表上、中、下游製造業利潤的變動方向。

將工業企業利潤總額同比與通脹指標相對比，可以發現PPI與工企利潤同比的半年期移動平滑線走勢一致，PPI略領先1~2個月。2016年末至2017年初兩者出現背離，可能是由於供給側去產能初期，產品價格領先全市場利潤總額出現大幅上升；後期企業利潤回升，疊加大宗商品價格下行，PPI由高位略有回落。CPI與工業企業利潤同向變動，但CPI稍有滯後（大約1~3個月），因此，當工業企業利潤上升而CPI下降時，可以作為工業企業利潤增長的強信號。

上下游價格的剪刀差可以看出利潤在上、中、下游間的分配情況。在2017年8月17日《眾裡尋他：挖掘行業的領先指標》一文中，我們將統計局公佈的41個工業企業行業與申萬一級行業做出了對應。進一步，選取其中的製造業並劃分為上游製造業、中游製造業、下游製造業。根據上文分析，大宗商品價格PPIRM可以視為上游製造業的成本端，生產資料PPI可以視為其收入端，因此，生產資料PPI與PPIRM的剪刀差可以刻畫上游製造業利潤的變化趨勢。同樣，生活資料PPI與生產資料PPI的剪刀差刻畫了中游製造業的利潤趨勢；CPI與生活資料PPI的剪刀差刻畫了下游製造業的利潤趨勢。從歷史數據上來看，價格剪刀差在拐點上有領先性，且由於通脹指標公佈時間更提前（通脹指標月初公佈，工企利潤月底公佈），因此通脹指標的剪刀差對製造業利潤趨勢的判斷有較好的指示意義。

3.2 貨幣政策

貨幣政策的制定常考量價格水平和通貨膨脹率，因而市場中資金流動性鬆緊在高頻上受短期供需影響，在趨勢性拐點上則受到通脹影響。反過來說，通脹的小幅波動對貨幣政策的影響較小，而當通脹的大幅上升或下降，則會對貨幣政策以及市場的流動性鬆緊產生較大影響。

通過綜合存款準備金、中央銀行外匯佔款、公開市場操作、MLF等貨幣政策，可以構建央行貨幣釋放力度指數。央行貨幣釋放力度指數與PPI有高度相關性，除2007年11月與2008年11月，貨幣政策在市場情緒過熱或過冷時轉向外，可以發現，

以銀行間回購利率代表市場中資金流動性鬆緊，用12個月移動平均平滑掉短期波動，可以看到，回購利率受到通脹帶動作用，與通脹指標同處於上升/下降通道中；趨勢性拐點上，回購利率滯後於通脹指標，當通脹處於高位時，貨幣政策收緊，回購利率因此隨之下降，當通脹處於低位時，貨幣政策放鬆，回購利率後續也回升。

3.3 剔除價格因素的投資增速

2018年初以來,房地產投資數據超預期，然而房地產投資受到土地價格和建築安裝工程費用的大幅影響，其增速需要剔除價格因素。

由於固定投資價格指數公佈頻率較低，我們首先對比固定投資價格指數與生產資料PPI的年同比數據。可以看到，兩者走勢相似，但生產資料PPI的波動幅度更大。2017年固定資產投資價格指數同比為6%，生產資料PPI則高出2個百分點，同比達8%。

用投資增速減去PPI同比來估算剔除價格影響後的投資增速。剔除價格因素後，基礎設施建設投資仍然保持增速下行的趨勢，同比值則更低。房地產固定投資增速在2017年降至低位，2018年略有回升，但考慮出於前期基數較低的影響，表明房地產市場投資景氣度並未出現明顯回升，固定資產投資增速的實際表現仍然偏弱。

四、通脹維度對債市、股市和商品的影響

與《中泰時鐘系列報告：產出維度》相似，最終本節將關注的重點，落腳在通脹對債市、股市和商品的影響上，從而對中泰時鐘大類資產配置的分析判斷提供支持。

4.1 通脹維度與債市

以十年期國債收益率代表債市的長期利率水平，三個月國債收益率代表短期利率水平，觀察歷史數據可以發現，在總體趨勢上，CPI與長短期利率基本保持同步變化，有時利率水平在拐點上會有略微領先。而對於長短利差，CPI則與之反向變動。

可見，物價指數的大幅變動會通過影響流動性鬆緊等方式，進一步影響債市，而債市中長短利差的收闊，又會轉而對通脹預期帶來影響：當CPI逐漸走高至高位時，長短利差下行，調整未來通脹預期；當CPI大幅下行時，利差轉向走高，對通脹帶來上行壓力。2016年後CPI小幅波動，與長短利差間關係轉弱。

4.2 通脹維度與股市

從歷史上看，物價走勢與股市表現在大多數情況下是一致的，但股市常在拐點上更加敏感，領先於物價指數變化。2015年以來，PPI受到政策影響，出現較大幅度波動，CPI則基本保持在小範圍內微調，物價指數與股價的走勢也出現背離。但總體來說，物價水平走高有利於支撐股指上行，通脹下行則可能對股市產生向下的壓力。

4.3 通脹維度與商品

通過前文分析，工業原料價格是影響通脹水平（尤其是生產資料PPI）的重要因素。而原油等大宗商品國際定價的特性，決定了工業原料價格常受商品期貨價格的影響，即商品價格是影響生產資料PPI的關鍵因素。

考慮到不同種類大宗商品之間常相互影響，且這種相互影響並非完全穩定，比如限產政策前，煤炭價格對水泥價格有顯著影響，而在水泥限產後，其價格波動則超過了煤炭價格的影響範圍。因此，我們把對生產資料PPI影響最大的原油價格單獨剝離出來，其餘的工業品價格用南華工業品指數代替。

同樣，CPI受到農業供給的影響，因此可以用南華農產品指數監控農業價格對CPI的影響。

南華工業品指數和南華農產品指數分別選擇三大交易所上市品種、大商所和鄭商所上市品種中比較有代表性且具有較好流動性的期貨來編制指數，並結合期貨市場特點，根據合約持倉量大小判定主力合約，剔除了期貨合約遠期升貼水，能夠很好地跟蹤商品市場長期投資的真實收益，作為商品市場資產配置的基準指數。

南華工業品指數主要包括的商品有：鋁、銅、焦炭、聚乙烯、鉛、螺紋鋼、橡膠、PTA、PVC、鋅；南華農產品指數主要包括的商品有：大豆、玉米、棉花、早秈稻、豆粕、棕櫚油、菜籽油、白糖、強麥、豆油等。

從歷史表現來看，原油價格與南華工業品指數對生產資料PPI有顯著的正相關性，且原油與南華工業品指數在拐點上明顯領先於生產資料PPI。而食品類CPI和非食品類CPI雖然近年來走勢有所分化，但在重要拐點上，南華農產品指數仍有領先作用。

風險提示

1. 迴歸模型均基於歷史數據。本文所採用的數據均為統計局等機構公佈的歷史數據，迴歸模型係數均依據歷史數據取得，未來存在統計口徑及數據質量變化的風險。

2. 模型所處環境變化風險。模型建立在過去十幾年的經濟環境之上，未來存在經濟環境發生較大變化而影響模型效果的風險。

本材料不構成投資建議，據此操作風險自擔。本材料僅供具備相應風險識別和承受能力的特定合格投資者閱讀，不得視為要約，不得向不特定對象進行復制、轉發或其它擴散行為，管理人對未經許可的擴散行為不承擔法律責任。

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