本文希望在已有的四个宏观领先指数的方向性信息基础上，将宏观量化的研究领域拓展至具有更高信号频率的宏观预期差信息上，并尝试解决以下问题：

彭博和万得是中国宏观一致预期数据的两家主流数据提供商，在宏观数据公布之前，Bloomberg和Wind会搜集经济学家的研究报告或调查问卷，并将调查结果汇总生成宏观一致预期数据。

当然，信息究竟来自于外资机构还是来自于内资机构其实并不特别重要，归根结底一致预期数据的质量才是我们选择预期数据的最终标准。在图表6中，我们尝试从多个角度出发评估Bloomberg一致预期数据的质量。综合信息丰富度、回测严谨性和预测可信度三个评价维度，Bloomberg宏观一致预期数据显示出较高的数据质量，因此后续的研究中我们将在 Bloomberg 预期数据的基础上，进一步设计宏观预期差指数和预期差策略。

在选定Bloomberg作为数据来源后，下面我们将介绍Bloomberg宏观预期数据所覆盖的宏观指标及其数据特征和数据处理。Bloomberg目前覆盖23个中国宏观数据的一致预期，大致可以分为以下四类：

另外我们还观察到，部分指标会明显受到春节效应的影响，以出口同比和M1同比为例，指标每年1-2月的数据都会出现很大的波动，这对于我们分析宏观数据的超预期无疑造成了很大的干扰，因此对于受春节效应影响严重的宏观指标，我们采用“剔除1-2月”或“合并1-2月”的数据处理方式。

事实上如果我们只想要判断预期差的方向的话，问题是很好解决的。但如果我们想更充分地利用宏观一致预期的信息，就必须要解决宏观经济数据预期差的标准化问题。

本质是利用预期差的历史时间序列数据对当前的预期差进行标准化，但缺点有二：

综上，预期差的方向固然重要，但是预期差的强度也蕴含着丰富的信息，因此为了解决不同宏观指标预期差强度的可比问题，我们引入了Bloomberg宏观预期数据中的预测分歧和预测机构数量两个信息，给出了更优的预期差标准化处理方案。至此，宏观分析的信用、经济和通胀三个维度的预期差我们均可基于Bloomberg的宏观预期数据进行定义和跟踪。

对于第三个标准，我们引入了事件驱动分析工具，具体如下：

思路①：政策事件法。一个比较容易获取的信息就是政策事件变动的方向，比如降息降准是货币政策宽松的方向，加息升准是货币政策收紧的方向。因此，政策事件法的定义为：

思路②：一致预期法。顾名思义，即直接采用Wind和Bloomberg对中国政策利率的一致预期构建货币政策预期差：

固浮利差法对货币政策预期差的定义为：

思路④：市场利率法。市场利率法的核心原理是：如果货币政策调整早就在市场预料之内，那么货币政策事件发生对市场利率将不构成任何的冲击，那么货币政策调整日前后市场利率将不会有任何变化。而如果货币政策调整比预期的更加宽松，那么市场利率则会表现为在货币政策调整信息发布后快速下行。

市场利率法对货币政策预期差的定义为：

借鉴高盛(2013)的MAP预期差指数编制方法，宏观经济预期差指数的编制大致可以分为单一信号打分、大类得分汇总、时间序列平滑&标准化三个步骤。

步骤①：单一信号打分。宏观预期差信号的打分需要考虑两点：

步骤②：大类得分汇总。目前我们分别跟踪13个货币类指标、6个信用类指标、13个经济类指标和2个通胀类指标，因此四个大类的最终得分即为大类中所有细分指标信号得分的加总。

不同的资产对于不同类型的预期差也会反应各异，比如债券对流动性更加的敏感，商品可能对于实体经济更加敏感。因此下面我们将分别对经济敏感型资产、流动性敏感型资产和美元流动性敏感型资产进行策略设计，并最终进行多资产的固收+策略设计。

④ 固收+预期差增强型策略。基于上述不同资产的预期差择时策略，我们按照资金通道的方法构建三个不同风险级别的固收+策略，每个资金通道运行各自的策略：

如果说专题报告《中国经济领先指数——宏观经济量化系列之一》解决的是宏观量化中的方向判断问题，那么本文则从国内投资者关注较少的宏观一致预期的数据切入，补充解决了宏观量化中的力度判断问题。至此，对于宏观量化中的货币、信用、经济和通胀这四个分析维度，我们均可基于“方向”和“力度”对其进行标准化的分析。

风险提示：宏观一致预期不能完美代表市场全体对宏观的认知；短期剧烈的宏观冲击可能并不能及时反映在宏观一致预期中；资金面噪声可能会导致市场利率法的识别方向出错。

投资者如果对报告具体细节感兴趣，欢迎阅读完整报告或者跟我们联系。

本文节选自国盛证券研究所于2022年12月23日发布的报告《宏观预期差量化与超预期策略——宏观经济量化系列之二》，具体内容请详见相关报告。

林志朋    S0680518100004    [email protected]

刘富兵    S0680518030007    [email protected] 

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