本文摘自國泰君安證券研報《用兩組衛星數據 交叉驗證海外經濟活動的真實現狀》
在第一篇“衛星數據”系列報告中，國泰君安宏觀團隊利用燈光衛星數據分析了中國經濟的復工之路（《關於復工，我們利用衛星燈光數據得出了三個與市場不同的判斷》），而這一篇，我們將視線投向了疫情仍然在劇烈發酵中的海外國家。
每天不斷攀升的疫情數字讓人變得有些“麻木”，媒體上不斷湧現的碎片信息也無助於我們對當下海外經濟活動的真實狀況有全局的把握。
因此，國泰君安宏觀團隊再次想到了藉助衛星數據。
▼各城區地熱數據變化情況（高溫區佔比）
資料來源：國泰君安證券研究，北京四象愛數科技有限公司
從上面的地熱數據圖中我們可以清楚的看出，3月的法國里昂，市中心的高溫和次高溫區已經明顯小於1月的時候，而郊區的高溫區增多，也反映出人們隔離在家的現狀。
然而里昂還是海內外主要代表城市中，高溫區佔比下降最小的城市。
▼海外疫情國主要城市高溫區佔比在疫情前後的變化
資料來源：國泰君安證券研究，北京四象愛數科技有限公司
因此，通過用衛星數據提供的地熱指數和大氣排放指數的雙重驗證，我們可以觀測海外經濟活動目前究竟停滯到了何等地步，而不同國家間又有怎樣的區別。
雖然這些數據本身並不能代表投資建議，甚至也和燈光數據一樣，會受到很多客觀因素的制約和影響，但至少它是中立的、定量的、全面的，這讓我們可以更加冷靜客觀分析全球經濟活動的現狀，而不會被一些碎片化的新聞和圖片所幹擾。
01 地熱數據視角：海外疫情國經濟活動並未大面積停止
在地熱地圖上，城市的高溫區一般有三種，基本上可以衡量支持人類商業和生產活動的各種能源的消耗情況：
1、人流、車流最為密集的核心商圈（如上海徐彙區、巴黎城區）。
2、空港物流（如日本東京都大田區）
3、鍋爐比較密集的工業園區。
我們依據熱島效應的影響，通過衛星數據捕捉了各個主要樣本城市地熱溫度的變化。
通過將疫情較為嚴重的時間段，和2019年做比對，可以發現全球各大核心城市的高溫區佔比分別出現了不同程度的下降。
▼各城區地熱數據變化情況（高溫區佔比）
資料來源：國泰君安證券研究，北京四象愛數科技有限公司
其下降幅度，從高到低，分別為上海、巴黎、東京、北京、倫敦、舊金山、紐約、深圳、羅馬、法蘭克福、首爾、里昂。
▼海外疫情國主要城市高溫區佔比在疫情前後的變化
資料來源：國泰君安證券研究，北京四象愛數科技有限公司
可以發現的是，國外城市在地表熱度的下降幅度上，普遍不及國內城市——大部分國外城市地熱數據降幅基本上為國內2月疫情嚴重時的一半左右。
這一數據反映出，即便在疫情爆發期，海外疫情國的人群活動整體也並沒有出現大面積的停止。
不過，部分國家和地區的表現非常明顯。
比如，巴黎中心城區的紅色高溫地區面積，大幅減弱為綠色和藍色。
▼疫情前後
巴黎市中心城區高溫區佔比下降明顯
資料來源：國泰君安證券研究，北京四象愛數科技有限公司
一些城市的港口和機場區域的熱源出現了更大幅度的下降。
以東京市為例，大田區（空港+碼頭）在3月中的地熱下降幅度超過了50％，遠遠高於城中心的變化，而這可能意味著後續的貿易活動會出現一個明顯的減弱。
▼疫情前後
東京市大田區地熱高溫區佔比下降顯著
資料來源：國泰君安證券研究，北京四象愛數科技有限公司
舊金山地區的管控表現也同樣顯著。
▼疫情前後
舊金山城區高溫區有所下降
資料來源：國泰君安證券研究，北京四象愛數科技有限公司
我們認為，疫情當下，海外疫情國並未採取類似國內的大規模管控措施，這在降低了經濟衝擊風險的同時，也可能會帶來一定的疫情長尾風險。
以疫情管控效果全球突出的中國為例，從現有確診的大幅回落到武漢解封，期間經歷了一個半月以上的時間。而對於管控策略相對較松的歐洲和美國而言，在現有確診病例出現顯著減少的同時，人群活動大概率就將同步恢復。
因此，對於海外疫情，特別是歐美國家而言，我們認為即便現有確診的拐點出現，仍然會存在一定的長尾風險。
02 大氣排放數據視角：日韓好轉，美歐承壓
需要注意的是，熱島效應的現象既包含了城市人為熱源（汽車、人流、鍋爐），也會受到大氣汙染、季節因素，以及城市建築結構變化的干擾，因此數據準確度僅作參考。
為了更好地把握各個城市的經濟活動變化，我們引入了另外一個衛星數據——大氣排放指數數據。
由於大氣中的二氧化氮主要來源於工業排放和汽車等其他交通工具燃油使用排放，我們通過地面的監測站，用小時級數據取每日大氣排放指數平均值，對單位空氣的NO2濃度進行統計，形成大氣排放指數，以此來衡量城市工業生產運行以及交通相關的運行狀態。
▼海外疫情國主要城市
大氣排放指數下降顯著（3月下旬）
資料來源：北京四象愛數科技有限公司。
通過比對可以發現，
1、目前疫情處在爆發期的歐洲和美國大氣排放數據下降明顯。
3月下旬，歐洲各個樣本城市的大氣排放指數下降幅度在30％-50％左右，最嚴重的地區已經跟國內北上深在2月疫情最嚴重時期的情況接近。
▼英國倫敦NO2排放指數
數據來源：Wind，國泰君安證券研究
▼美國洛杉磯NO2排放指數
數據來源：Wind，國泰君安證券研究
為了驗證這一情況，我們接著引入美歐兩國的製造業和交通出行數據做交叉驗證。
從三月份開始，歐洲各國首都的公共交通的流量均出現了大幅下行。
▼部分歐洲國家首都
公共交通利用率大幅下行
數據來源：MOVEIT，國泰君安證券研究
而美國製造業PMI指數在兩個月後重返榮枯線以下，各分項指數除供應商交貨指標外目前均處在榮枯線以下，顯示出美國製造業短期面臨較大壓力。
▼美國ISM製造業指數重返榮枯線下
數據來源：Wind，國泰君安證券研究
▼美國Markit製造業PMI近一年首次跌破50
數據來源：Wind，國泰君安證券研究
近期，紐約聯儲推出了對美國經濟狀況的高頻觀察指數WEI，綜合利用了銷售、生產以及就業的數據來跟蹤美國的經濟動能。
▼紐約聯儲合成的高頻經濟跟蹤指標WEI的構成元素
數據來源：Daniel Lewis， Karel Mertens， and Jim Stock， “Monitoring Real Activity in Real Time: The Weekly Economic Index，” Federal Reserve Bank of New York Liberty Street Economics， March 30, 2020.，國泰君安證券研究
從該指標出發，我們發現目前美國的經濟增長動能已經跌到了金融危機後2009年的水平，同比下滑4％，且速率明顯快於2009年。
2009年美國全年經濟增速為-2.5％。預期2020年美國全年經濟增速就目前情況將低於-2.5％。
▼高頻經濟跟蹤指標WEI變化
數據來源：Daniel Lewis， Karel Mertens， and Jim Stock， “Monitoring Real Activity in Real Time: TheWeekly Economic Index，” Federal Reserve Bank of New York Liberty Street Economics， March 30, 2020.，國泰君安證券研究
2、東京和首爾的大氣排放指數下降幅度最低，體現出當前經濟活動的惡化情況已經較前期有所緩和。
# 日本
將大氣排放指數與日本東京的擁堵指數交叉驗證，在3月26日至4月2日一週時間內，東京的各時段擁堵程度較2019年均值約下降20％，下降幅度遠不及歐洲國家，而這其中部分因素可以歸為日本政府沒有采取強制性封城措施。
正因如此，日本經濟面臨的風險相對較小，但疫情能否真正得到控制還需觀察。
▼3月26日至4月2日
日本全時段擁堵指數下降
數據來源：TomTom，國泰君安證券研究
# 韓國
首爾的公共交通數據介於歐洲與日本之間，較疫情爆發前大約下降40％，這與韓國疫情較為集中不無聯繫。
目前韓國政府宣佈了強制性入境隔離措施，國內經濟有望維持現狀並逐步好轉。
▼首爾公共交通利用率下降但保持穩定
數據來源：MOVEIT，國泰君安證券研究
通過以上兩組較為直觀的衛星數據，我們得出了兩個初步的結論：
1、3月下旬，海外疫情國經濟動能的減弱還沒有到達最差階段，當前歐美經濟活動走弱仍處於逐步逼近國內2月的狀態之中。其中，美國經濟動能已經弱於2008年金融危機，歐洲經濟重鎮受疫情衝擊嚴重。
2、相對於歐美的重創，日韓兩國經濟衝擊目前已經逐步緩和，但仍需提防全球產業鏈傳導下的外貿風險。
03 峰值可能在4月底但仍需警惕疫情的肥尾現象
基於以上對海外疫情國的各種另類和高頻數據分析，我們認為，全球疫情發展仍需警惕長尾、肥尾危險。
1、歐美國家雖然疫情增長勢頭得到控制，但頂部確認仍需時間。
2、韓國雖然進入緩和期，但確診卻遲遲難以清零，在整個4月以來新增保持著67人/天的均速，仍然沒有進入平臺期，體現出海外疫情的長尾特徵。
3、日本當前疫情發展勢頭再度抬頭，自4月以來新增加速上升，呈現出二次爆發的特徵。
4、新興市場，如印度、巴西等，疫情發展仍然存在較大不確定性，尚存接連爆發的可能，海外疫情的持久戰仍在延續。
對於後續疫情的發展，我們借鑑了貝葉斯學習的方法，不斷利用更新歷史數據，進行參數倒推，建立了SEIR測算模型。
根據該模型測算結果，我們得到若干結論：
1、全球（除中國）範圍內，模型顯示在2020年4月5日迎來新增病例拐點，即新增人數開始下降。
但是由於存在長尾風險，特別是近期疫情有所反覆，模型顯示預估累計峰值將在4月28日，峰值處累計感染人數可能達到252萬，疫情最終將累計感染人口約為300餘萬。
▼SEIR模型測算結果顯示全球確診峰值在4月底
▼全球（除中國）
模型預測的新增確診及實際數據圖
數據來源：WHO，國泰君安證券研究。
▼全球（除中國）：
模型預測的累計確診及實際數據
數據來源：WHO，國泰君安證券研究。
2、美國在4月9日迎來新增病例拐點，同樣基於統計數據滯緩和疫情“厚尾”特徵，預估累計峰值在5月1日。
▼美國：模型預測的新增確診人數及實際數據
數據來源：國家衛生健康委，國泰君安證券研究。
峰值處累計感染人數可能達到91萬人，疫情最終將累計感染人口超過95萬。
▼美國：模型預測的累計確診人數及實際數據
數據來源：國家衛生健康委，國泰君安證券研究。
3、歐洲在4月9日迎來拐點，由於存在長尾風險，預估峰值將在4月21日。
▼歐洲：模型預測的新增確診人數及實際數據
數據來源：WHO，國泰君安證券研究。
峰值處累計感染人數可能達到134萬，疫情最終將累計感染人口超過170萬。
▼歐洲：模型預測的累計確診人數及實際數據
數據來源：WHO，國泰君安證券研究。
但該模型未考慮新興市場（印度、印尼、巴西等地）的防控水平的差異，後續相關發展仍然存在不確定性。
另一方面，疫情對於海外經濟的衝擊仍處在不斷加深的狀態，對於經濟增長的衝擊以及全球供應鏈的擾動風險還未見到全面緩和跡象。
換言之，只要還有一個國家沒有贏得勝利，這場戰爭就沒有一個國家是真正的勝利者。
▼全球各國疫情發展進程圖
數據來源：Wind，國泰君安證券研究
寫在最後：
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