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研究结论

宏观数据很多受经济活动季节性变化影响,而呈现明显的季节性波动,此时环比数据无法准确反映总量的变化趋势;同比数据可以部分抵消季节效应的影响,但无法完全消除,而且在反映趋势变化上会滞后于环比数据。

季调方法目前使用最广的是美国统计局的X-13-ARIMA-SEATS,R的seasonal工具包提供了此方法的完整功能,有便捷图形界面,推荐使用。

季节调整不等于降噪平滑。季节调整是剔除时间序列数据中的季节部分和日历部分,保留趋势、不规则部分;不规则部分里可能包含异常点和数据噪音。

季调模型有很多参数,如果投资者只做一次样本内分析,可以让模型自动化选取参数;但如果要做投资策略的历史回溯,需滚动窗口反复多次估计模型参数,那么自动化寻优的过程会增加模型参数的不稳定性,从而使得季调结果也变得不稳定。报告推荐了四个固定参数设置,可以有效剔除季节效应。

在国内常用宏观经济指标中,除去消费者信心指数、外汇储备外,其它指标都或多或少存在显著季节效应;春节效应对进口总额、人民币有效汇率、M0-M2、社零、工业增加值、财政支出、CPI有显著影响;财政收入、财政支出两个指标的季调效果稳定性差,策略历史回溯时建议采用原始值。

由于春节移动效应,同比数据受季节调整影响较大的主要是1、2、3月,其它月份季调前后差别很小。

报告尝试用季调后的五个经济增长指标预测2017年后的A股小盘股溢价,和原始数据比,两者样本外预测偏差月度差异大,但整体差别统计上不显著。

季节调整一方面消除了季节性因素带来的异常值影响,提升模型预测能力;另一方面模型参数估计受滚动窗口影响,动态变化带来不稳定性,正反作用相互抵消。不过从宏观指标逻辑、避免异常值影响角度讲,我们仍然建议投资者有必要对宏观数据进行季调。

报告最后尝试了十年期国债国债季度风险溢价(BRP)的预测,发现国内已公布宏观经济数据的信息完全被交易到利率曲线中,它们相对当期的利率期限结构数据没有显著的额外信息增量。

风险提示

量化模型失效风险

市场极端环境的冲击

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