本报告从社融、信贷、货币存款三方面着手，阐述了我国金融数据的内涵及历史脉络，以实际案例展示了我国金融数据的分析方法，并提供了一套较为全面的金融数据预测工具。金融数据主要指社融、信贷以及货币存款数据。金融数据每月中旬发布，紧随通胀数据，是每月宏观数据中最先公布的一批重要数据。金融数据领先于实体经济，对研判货币政策走向有重要作用，因而颇受市场关注。社融和信贷属于资产端数据，反映实体“信用”扩张程度；货币存款属于负债端数据，反映居民、企业持有“货币”（广义流动性）的情况。金融数据与实体经济的关联。首先，企业中长贷与实体经济增长高度相关，居民短贷受居民消费影响，居民中长贷主要与房地产景气度相关，新增外币贷款主要与进口金额和人民币汇率相关。其次，M2-M1剪刀差反映经济活跃程度，而房地产销售和政府债务也会影响货币剪刀差。社融-M2剪刀差主要反映通过银行表内以外渠道的实体融资需求。如何预测金融数据？1）利用高频数据预测近月社融分项，如用3M转贴利率预测票融，用PMI预测居民短贷，用基建投资增速预测企业中长贷。利用政策层对宏观杠杆率的定调预判远月社融增速；2）企业活期存款呈现季初下降、季末抬升，居民储蓄因购房行为转移为企业活期存款，均会影响M1走势。预判M2要进一步考虑居民储蓄存款、企业定期存款；3）要注意存量相减≠当期增量。社融增量和存量差值间的误差来自于细分项（外币贷款、企业债券融资和其他项）的误差，经调整后预测偏差可由通常的0.01%~0.11%缩减至0.03%~0.04%。
