证券研究报告
李超执业证书编号：S0570516060002
作者：华泰证券宏观研究
内容摘要
如何看待美国二季度GDP增速？首先需要区分环比折年率和同比增速
美国二季度GDP增速的最高预测值达到5.3%，市场为之诧异。我们认为，看待GDP增速，首先需要区分环比折年率和同比增速。环比折年率是季度环比表现的年化值。季度环比折年率=[(1+季度环比增长率)^4-1] x100%。可以看到，环比折年率只受当期的季环比影响。由于环比折年率增长率是基于全年均保持本季度增长幅度的假设前提下计算出来的，所反映的GDP变动程度通常会被放大。其次，近年来美国经济环比折年率增长出现“小周期”的模式，即季调后的一、四季度增速较低，而二、三季度增速较高。较低的一季度GDP意味着二季度的增长率将被放大。
关于美国季度GDP增速环比折年率，市场通常观测的是季调后实际值
在看GDP环比折年率的时候需要注意两点：其一，虽然美国经济分析局会同时公布名义值和实际值的环比折年率，但市场通常观测的是实际GDP的环比折年率。其二，美国经济分析局公布的环比折年率是季调后的。为了使季度之间的数据实现真正可比，计算环比折年率数据之前都会对原始数据进行调整，即所谓的“季调”。 7月27日公布的美国2018Q2经济增速4.1%，指的就是用季调后的实际GDP计算的环比折年率。另外，倍受市场关注的美联储季度发布的经济预测为年度同比数据，即实际GDP增长率，不存在季节调整的问题。
环比折年率用于趋势拐点判断，辅助政策调整
环比折年率将环比增长率折成年度增长率，在一定程度上克服了时间跨度不同的问题。环比折年率对比前后两个季度的经济数据并进行年化，这使得在经济快速变动、面临趋势转折点时，环比折年率可以更加敏锐地捕捉这种变化。因此，环比折年率主要用于趋势拐点判断，辅助政策调整，而同比增速反映经济变动，易于各国比较。以2008年经济危机为例，在美国2009年第三季度环比数据显示经济已经转暖的情况下，同比数据依然显示经济增长为负。
中国看GDP同比增速,美国、日本习惯使用环比折年率,欧洲采用环比增速
中国GDP增速指标侧重当季同比增速，美日欧均更强调环比增速。其中美国、日本使用环比折年率，将环比增速进行年化处理，更有助于比较不同长短时间区间的统计指标，而欧洲倾向使用环比增速。中国统计局同时公布季度同比增速和季调后的GDP环比增速。正式对外发布各季GDP环比增长速度仅从2011年一季度开始且未经年化处理。美国GDP数据由商务部经济分析局公布，公告正文内容包括当季实际和名义GDP环比折年率，而季度同比增长率需要由公布的现价和不变价经济总量数据计算得出。
如何更加全面理解GDP？
我们认为，可从多种数据角度入手对GDP背后的增长逻辑进行分析。GDP 累计同比数据可以通过横向对比了解经济增长的长期变动趋势，增强对经济增长趋势的准确把握。通过观察当季GDP同比数据，可以兼顾经济增长趋势与短期经济波动两类信息进行综合分析。我国主要使用当季累计同比数据及当季同比数据判断增长趋势和波动变化。这背后的原因在于：和其他发达经济体不同，中国作为发展中国家，对于经济增长的诉求更为强烈。由于稳增长在执政目标中放在了较为重要的位置，相对应的统计指标也会要求相对稳定。环比及环比折年率变动较大，在我国一般不使用。
风险提示：美联储加息节奏超预期，贸易摩擦事态升级冲击风险偏好。
如何看待美国二季度GDP增速4.1%的“高实际值”？首先需要区分环比折年率和同比增速
如何看待美国二季度GDP增速4.1%的“高实际值”？我们认为，首先部分投资者可能混淆了环比折年率和同比增速的概念。环比折年率是季度环比表现的年化值。由于环比折年率增长率是基于全年均保持本季度增长幅度的假设前提下计算出来的，所反映的GDP变动程度常常会被放大。二季度美国经济不变价同比增速为2.85%，环比折年率初值为4.1%，环比折年率大于同比增速。我们将在后文重点分析比较环比折年率与同比增长率的区别。
其次，近年来，受季节性因素影响，美国经济环比折年率增长出现“小周期”的模式，即（季调后的）一、四季度增速较低，而二、三季度增速较高。较低的一季度GDP增速意味着二季度的环比增长率将被放大。各类机构对美国二季度增速普遍有所期待，初值公布后，虽然二季度表现强劲但低于预期。美国二季度GDP环比折年率市场一致性预期为4.2%，亚特兰大联储公开的模型预测是4.5%，纽约联储DSGE模型预测为2.77%。此前市场对于5.3%的二季度经济预测值感到诧异，5.3%实际上是咨询机构给出的最高预测，并不是美联储的官方预测。7月27日美国公布二季度GDP初值，环比折年率4.1%，略低于4.2%的预期值。我们认为，美国二季度增长强劲一方面受益于税改推动消费增长，另一方面源于农产品为规避可能生效的关税壁垒而提前出口。
什么是环比折年率？环比增长率外推到全年计算而得的增长率
环比增长率是指本期和上期相比计算而得的增长率。环比增长率一定程度上克服了基数效应的负面影响，但不得不面对季节性因素的干扰。不同时期的环比增长率均以上一期作为基数，基期的变化是季节性因素产生的重要原因。
季度环比折年率增长率是将季度环比增长率年化，在全年均保持本季度增长幅度的假设前提下，将环比增长率外推到全年而计算的GDP增长率。美国经济分析局会直接公布实际和名义的环比折年率，为了更直观地理解环比折年率的算法，我们举个例子来进一步说明。美国经济分析局公布的2018年Q1和Q2的季调折年不变价经济总量数据分别为18,324.0、18,507.2十亿美元。美国二季度的环比增长率为[18507.2/18324.0-1]×100%=1%。二季度环比折年率的算法为[（1+1%）^4-1]×100%=4.1%。可以看到，环比折年率只受当期的季环比影响。另外，由于季度环比折年率增长率是基于全年均保持本季度增长幅度的假设前提下计算出来的，所反映的GDP变动程度常常会被放大。当经济扩张时，环比折年率会放大经济增速。当经济衰退时，环比折年率会扩大经济下行的幅度。
市场通常观测的是季调后环比折年率实际值。我们在看GDP环比折年率的时候需要注意两点：其一，虽然美国经济分析局会同时公布名义值和实际值的环比折年率，但市场通常观测的GDP环比折年率是实际值。如7月27日公布的美国2018年二季度环比折年率初值4.1%，指的是季调后的实际值。其二，由于大多数原始数据序列含有季节性因素，不同季节的季节性因素差异较大，因此直接计算的环比增长率大多是不可用的。为了使季度之间的数据实现真正可比，计算环比折年率数据之前都会对原始数据进行调整，即所谓的“季调”。美国商务部经济分析处公布的环比折年率是季调后的。另外，倍受市场关注的美联储3、6、9、12月FOMC会议后发布的经济预测为年度同比数据，也是指实际GDP增长率，这不存在季节调整的问题。
季节调整是统计学中常用的调整可比口径的方法，其原理是根据一年中不同季节的生产经营活动量指数来修正季节间的同比和环比速度，消除不可比因素的影响。不同国家使用的季调方式也不尽相同，在做国别比较时，需注意不同季调方法带来的统计误差。目前在国际上常用的有X-12ARIMA、X-11ARIMA和TramoSeat三种季节性调整方法。美国、日本、德国、加拿大、荷兰等采用X-12ARIMA；澳大利亚、丹麦、芬兰、法国等采用X-11ARIMA；奥地利、比利时、意大利、西班牙则采用TramoSeat。具体的季节调整方法我们在这将不过多展开。
环比折年率与同比增速的PK
环比折年率主要用于趋势拐点判断，辅助政策调整；同比增速反映经济变动，易于各国比较
同比增长率是指本期和去年同期相比计算而得的增长率。一般使用的同比增长率有当季同比增长率和累计同比增长率。同比增长率的特点是存在基数效应影响，同时可以较好进行横向对比，一段同比增速的时间序列数据可以较好地反映数据的内在变动规律。当季同比数据的波动相对较大，可以更直接的反映当期的经济波动规律。相比之下，季度累计同比序列包含多个季度的数据信息，可以反映更稳定的长期波动规律。
环比折年率将环比增长率折成年度增长率，在一定程度上克服了时间跨度不同的问题。相较同比增速，环比折年率可以帮助政策制定者了解宏观经济短期走势，更具有时效性。环比折年率对比了前后两个季度的经济数据并进行年化，这使得在经济快速变动、面临趋势转折点时，环比折年率可以更加敏锐地捕捉这种变化。以2008年美国次贷危机为例，环比折年率可以领先观察到美国经济的衰退和复苏拐点，而同比数据则将这种相对变化“抹平”。2009年第三季度环比折年率显示经济已经转暖的情况下，同比数据依然显示经济增长率为负。
我国看GDP同比增速，美、日习惯使用环比折年率，欧盟采用环比增速
在全球主要经济体中，我国GDP增速指标侧重当季同比增速，美日欧均更强调环比增速，其中美国、日本使用环比折年率，将环比增速进行年化处理。我国季度GDP数据由国家统计局发布。我国统计局同时公布季度同比增速和季调后的GDP环比增速。其中，正式对外发布各季GDP环比增长速度仅从2011年一季度开始且未经年化处理。美国GDP数据由商务部经济分析局公布，公告正文内容包括当季实际和名义GDP环比折年率，而实际和名义季度同比增长率需要由同时公布的现价和不变价经济总量数据自行计算得出。欧洲GDP增速由欧盟统计局发布，同时包括季度环比增速和同比增速，其季度环比增速是未经年化处理过的。日本GDP增速由日本内阁府公布，同时包括环比折年率和季度同比，环比折年率处于更重要的位置。美国、日本将环比增速年化处理，有助于比较不同长短时间区间的统计指标。
如何更加全面理解GDP数据？
不同类型的数据包含不同的信息，可以为宏观分析提供不同的经济现实“剪影”。我们认为，每一组时间序列数据包含两种类型的信息，其一是内在的现实经济规律，其次是数据本身所带有的统计特性。
当前主要使用的四种类型数据，当季同比增速、累计同比增速、当季环比增速以及环比折年率，均能反应出一定的现实经济信息，并存在一些干扰判断的统计特性。同比类型数据不可避免的需要面对基数效应的干扰，基数效应的存在可能会无形中放大或对冲经济自身的运动规律。而环比数据必须面对季调干扰。同比与环比数据内含的经济规律也不尽相同，前者包含更多经济增长趋势，后者则可以较好地观察经济波动的实质。
GDP累计同比及当季同比可以更好的反映经济增长趋势
即便存在基数效应影响，当季同比及累计同比数据仍能较好地反应经济运行的基本趋势，只是表现出的经济信息略有差异。当季同比数据表现当季经济内在运行规律时更具代表性，其变动更能反应经济波动背后的趋势规律，累计同比数据由于考虑多个季度的影响，对短期的当季变化表现相对钝化，但由于随着时间增加，累计同比会逐步收敛到全年同比数据，因此累计同比数据可以比当季节同比数据表达更多长周期的波动规律的信息。
经季调后的环比折年率可以较好的观察经济波动规律
当季环比数据不存在类似同比数据中基数效应的影响，可以更加准确反应当季经济内在的运行规律，但前提是必须经过季调。由于环比数据具有不同基数，季节性因素将成为重要的干扰信息源，我们一般认为，经过季度调整后的GDP环比可以有效反映当季经济增长动力的实质变化。环比折年率是在环比基础上推算的年化环比增长率，由于本身放大了当季的GDP波动，更有利于判断经济增长的拐点，但缺点也显而易见，由于环比折年率假设全年4季度均以此增速增长，当季GDP的环比折年率很容易高估或者低估。同时，由于环比折年率可以将GDP环比波动放大，可以方便宏观经济观察者从数据波动中更准确的找到经济规律的拐点，为当季的宏观经济变化提供较为准确的经济信息。
综合分析后，我们认为，为全面判断一定时期GDP的增长实质，可以先后使用累计同比增长率和当季同比增长率来分析
首先，观察GDP 累计同比数据，可以较好的通过横向对比，了解经济增长的长期变动趋势，对经济增长趋势有准确的把握。然后通过观察当季GDP同比数据，可以兼顾经济增长趋势并了解部分经济短期波动的变化状态。使用经过季度调整后的GDP季度环比折年率数据是了解经济短期波动的良好方式，有助于判断拐点，更准确的把握经济波动。虽然2011年一季度后中国统计局也同步公布季调后的GDP环比数据，但中国一般不使用环比数据及环比折年率。这背后的原因在于：和其他发达经济体不同，中国作为发展中国家，对于经济增长的诉求更为强烈。中国致力于稳增长，控制经济增速在合理稳定区间。由于稳增长在执政目标中摆在了较为重要的位置，相应的统计指标也会要求相对稳定，而环比及环比折年率变动较大，在我国一般不使用。
风险提示：美联储货币政策超预期收紧加大金融市场波动，贸易摩擦事态升级影响市场风险偏好。
感谢实习生田雯对本报告的贡献。
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