宏观月报：据7月数据，三季度GDP增速或为3.8%，呈持续恢复态势

请务必阅读本报告尾部的重要声明http://www.tjresearch.cn2022年7月26日据7月数据，三季度GDP增速或为3.8%，呈持续恢复态势本期要点：相关报告《腾景宏观月报：6月上海工业增加值增速或为-12.57%，二季度GDP累计同比或下降9.5%》2022-07-08《腾景宏观月报：二季度GDP增速或在0.7%左右》2022-07-07《腾景宏观月报：增长有力，经济稳住》2022-06-22010-65185898 | +86 15210925572IR@TJRESEARCH.CNhttp://www.tjresearch.cn北京市朝阳区朝阳门外大街乙6号朝外 SOHO-A座29层联系我们——基于腾景AI高频模拟和预测腾景宏观月报腾景高频和宏观研究团队第1页 | 共7页表：主要经济指标6月官方值及7月高频模拟值数据来源：国家统计局、腾景宏观高频模拟和预测库 请务必阅读本报告尾部的重要声明http://www.tjresearch.cn2022年7月26日第2页 | 共7页7月数据显示，工业品在财政刺激和前期需求集中释放下，增速回落，但同比增速仍处于恢复状态。服务业在6月略显疲态，7月以来的消费刺激政策对服务业拉动效果有所显现，从边际效果来看，还有很多增量空间有待于逐步释放。从跨周期角度来看，下半年经济增速与明年经济增速相协调，保证明年及中长期内的经济增长潜力逐步恢复，下半年政策空间和增长空间还有很多工作值得观察和研究。服务业恢复、消费刺激将是三季度重要关注点。腾景高频模拟显示三季度国内生产总值增速为3.78%，较潜在增长水平还有一段距离。服务业仍然有继续恢复的空间。当然疫情的多点散发的不确定性对经济恢复有一定潜在抑制作用。地铁客运量在7月中旬已经恢复到本轮疫情前的水平，同比略有下降。以中国国航为代表的航司执行率6月快速上涨后，7月恢复到本轮疫情前的水平，目前较为稳定。从GDP高频模拟三维图来看，GDP密度重点正在不断上移，但是GDP增速低点密度下降速度减慢，经济增长的拖累项值得进一步关注。图：2022年一至三季度我国GDP增速高频模拟数据来源：腾景宏观高频模拟和预测库 请务必阅读本报告尾部的重要声明http://www.tjresearch.cn2022年7月26日第3页 | 共7页图：生产法GDP高频模拟结果三维密度图数据来源：腾景宏观高频模拟和预测库预计6月CPI总项上升至2.7%，PPI总项下降至4.7%。从高频模拟三维图来看，近期CPI密度重点向上移动的速度在减缓，7月下半月国内通胀的主要上涨因素较上半月减慢。汽油价格、猪肉价格的涨幅回落，都预示着7月份国内通胀上冲的压力可能会略有缓解。PPI密度重点下移速度较减慢，工业原材料价格下降速度逐步筑底。随着钢铁产能下降，钢铁、煤炭等原材料价格结束了前期快速回落的阶段。 请务必阅读本报告尾部的重要声明http://www.tjresearch.cn2022年7月26日第4页 | 共7页图：CPI高频模拟结果三维密度图（本文执笔：张振、吴卫、周琪、赵宕涵）图：PPI高频模拟结果三维密度图数据来源：腾景宏观高频模拟和预测库 请务必阅读本报告尾部的重要声明http://www.tjresearch.cn2022年7月26日❑腾景AI经济预测北京腾景大数据应用科技研究院，简称“腾景数研”，是适应数字时代特点和要求，旨在推动宏观和产业经济研究方法变革、推动数字技术与实体经济深度融合的民办非企业新型研究机构，为中国发展研究基金会“博智宏观论坛”提供学术研究和数据支持。研究院学术委员会由目前中国学术研究水准和社会影响力居前的经济学家和有关方面负责人组成，为研究院的研究工作提供指导。腾景AI经济预测运用近年来快速发展的机器学习特别是深度学习等人工智能前沿技术，与实时化、动态化的投入产出体系深度融合，在一系列关键技术攻关的基础上，对重要的经济金融指标进行高频模拟和预测，形成了在国内外具有开拓性、领先性、实用性的产品体系。❑高频模拟所谓高频模拟，就是在搜集加工大量相关数据的基础上，依托经典机器学习和深度学习模型，把月度指标日度化，使通常一个多月后才公布的指标，当日或近日就能呈现出来，比如，月初的CPI指标，过去要到一个半月后才公布，有了高频模拟，当日就知晓了。❑AI预测所谓预测，就是运用深度学习的先进算法，重点在海量数据中搜寻非线性相关关系，发现并提炼那些过去、当下和未来都会起作用的规律性因素，从而实现对某一变量未来一定时期的预测。目前，我们已基本形成了时间长度为半年到一年、准确率70%以上的预测能力，并在逐步提升。预测并不是一件神秘的事情，只是发掘那些未来仍会起作用的历史信息。也正是由于这个原因，我们多数情况下并不是预测某个指标的实际数值（某些情景下也会预测），而是预测它的平滑（TC）数值，因为平滑数值含有更多的历史信息。对一个具体指标而言，我们预测时主要关注两个方面，一是走向，向上、向下还是平行；二是拐点，顶部的拐点或底部的拐点，或者说峰值或谷底。对大多数指标来说，一年中最重要、最困难的是如何把握住一两个、两三个大的拐点，若经济预测能够帮助解决这个问题，应该说足以令人满意了。❑全口径数据全口径数据是以动态化投入产出矩阵为架构，按照国民经济核算体系的规范完整口径，对官方数据深化和扩展后的研究性数据。核心技术是对投入产出体系进行动态化改造，研发并验证了一系列转换矩阵表，建立起了支出侧和生产侧极为复杂的高频关联关系，形成“多维动态均衡矩阵系统（MDEMS）”，这一数据体系具有如下优势。 注释第5页 | 共7页 请务必阅读本报告尾部的重要声明http://www.tjresearch.cn2022年7月26日010-65185898 | +86 15210925572IR@TJRESEARCH.CNhttp://www.tjresearch.cn北京市朝阳区朝阳门外大街乙6号朝外 SOHO-A座29层联系我们：更多信息请关注腾景公众号补全。有些月度指标是片段性数据，如社会消费品零售总额，反映的只是部分商品消费，除了餐饮等外，基本上不包括服务消费。全口径数据则包括了月度完整口径的居民消费和政府消费及其构成，还区分了居民消费中的商品消费和服务消费。补准。固定资产投资完成额含有土地使用费等，而这部分近些年达到30%以上，与构成GDP的固定资本形成差距较大。全口径数据则去粗取精、去伪存真，剔除了土地使用费的部分，加入了商品房销售增值、矿藏勘探、计算机软件等无形资产，从而形成准确完整涵义上的固定资本形成指标。补缺。目前的月度官方统计中，在服务业领域，只有服务业生产指数，还不能提供大部分服务行业的增长数据。全口径数据则在投入产出矩阵约束下，通过相关高频和中频数据的模拟，形成了全部服务业月度增长指标。校正。利用投入产出矩阵内在的自我约束、自我平衡机制，使不同部分的数据相互比较、相互印证、相互校正，增强数据的准确性。高频。通过对投入产出体系动态化改造，同时引入大量高频数据，实现了全口径数据的月度化，以后将可能实现全口径数据周度、日度乃至标准意义上实时化显示。当前，官方常用指标有72个，而腾景全口径常用指标有150多个，全部指标5000多个。全口径数据库的框架性数据来源于官方数据，与官方数据科学衔接，并不是另搞一套。每个月官方数据公布后，将其带入数据体系，转化为全口径数据。官方季度和年度国民经济核算数据公布后，全口径数据与其对标校正。第6页 | 共7页 请务必阅读本报告尾部的重要声明http://www.tjresearch.cn2022年7月26日重要声明本报告由北京腾景大数据应用科技研究院制作，报告内容和引用资料力求客观公 正。报告中的信息来源于我们研究团队运用机器学习、深度学习等人工智能技术 所取得的探索性研究成果，数据准确率通常以概率方式呈现。因此，本报告仅供 投资者参考之用，不构成任何投资决策的建议。对于投资者依据或者使用本报告 所造成的一切后果，北京腾景大数据应用科技研究院及相关分析师均不承担任何 责任。此报告版权归北京腾景大数据应用科技研究院所有，本单位保留所有权利。未经 本单位事先书面许可，任何机构和个人均不得以任何形式翻版、复制或转载。如 引用发布，需注明出处为北京腾景大数据应用科技研究院，且不得对本报告进行 有悖原意的引用、删节和修改。否则，本单位将保留随时追究其法律责任的权利。 北京腾景大数据应用科技研究院对于本免责声明条款具有修改权和最终解释权。第7页 | 共7页