美国宏观月报（6月）

研报总结

一、本月总结与展望

1. 量化宏观研究的重要性

• 定性分析：通过经济数据、政策变化和市场情绪判断经济周期，但主观性强，难以回测。
• 定量分析：通过经济数据和资产比价判断市场行为，更客观，适用于长期资产配置和趋势判断。
• 研究目标：长周期资产配置（趋势方向）、短周期预期变化（波动、拐点）。

2. 量化宏观研究方法

• 统计学方法：自回归（regime switching vector auto regression）、隐马尔科夫链（Hidden Markov Chain）、马尔科夫选择模型（Markov Switching Model）、统计聚类（k-means、聚合层次聚类、GMM、XGBOOST）。
• 核心问题：输入经济数据，输出经济周期类别。

3. 经济数据选择

• 失业率与通胀率：作为核心指标，反映就业市场和通胀状态。
• 理由：失业率直接反映就业市场，通胀率与PCE支出密切相关；总体CPI包含油价滞胀冲击。
• 数据处理：单独建模，特征向量充足。

二、经济周期量化成果

1. 失业率分析

• 周期划分：增长（蓝色）、衰退（黄色）。
• 结果：与美国NBER定义的衰退区间相近，但区间更宽，存在后周期问题。
• 信号：简单判断是否进入衰退，通过概率分析市场对衰退的讨论程度。

2. 通胀分析

• 周期划分：稳定（绿色）、去通胀（蓝色）、通胀增加（黄色）、高通胀冲击（红色）。
• 特点：通胀数据波动大，存在较多“毛刺区间”，合并Steady区间降维。
• 关联性：通胀与商品、债券收益密切相关，特别是Rising、Rising Volatile区间。

3. 联合建模与周期定义

• 划分：2×4个区间，经济周期定义如下：
  • Goldilocks（G+/I-）：增长、去通胀/通胀平稳，联储有条件宽松。
  • BOOM（G+/I+）：增长、通胀增加，繁荣时期，联储可能收紧货币。
  • Hyperflation（G+/I++）：增长、通胀迅速增加，联储急需加息。
  • Weakning（G-/I-）：衰退，通胀稳定或去通胀。
  • Stagflation（G-/I++）：减速、通胀增加或失控，联储面临痛苦选择。

4. 资产统计结果

• 年化收益：不同周期下资产表现差异显著。
• 波动：通胀周期对资产波动影响较大。

5. 模型面向未来

• 分水岭曲线：定义未来衰退或通胀的最小变动曲线，但通胀预测数据更适用于分析。
• 拓展模型：考虑更多经济数据，构建“美国核心GDP同步预测”作为综合动量指标。