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      美國4月CPI見頂小幅回落

      2022-04-29 20:19 來源: 騰景高頻數據團隊、騰景宏觀分析團隊????? ? 作者: 0

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      本期要點:

      ?高頻模擬顯示,4月美國CPI同比在8.3%附近,相較于3月略有下降,但仍在高位。

      ?分項來看,核心CPI同比略降、CPI能源高位持平、CPI食品繼續走高。

      ?根據回測,我們近2月對通脹的高頻模擬均正確,目前正確率100%,模型回測準確率80%。

      ▲數據來源:騰景

      4月核心CPI同比下行。3月核心CPI同比漲幅收窄,環比小幅下行。2022年3月美國CPI核心當月同比為6.5%,相較于2月6.4%僅上漲0.1%??紤]到2021年4-6月核心CPI環比快速上漲,2022年4月核心CPI環比大概率低于去年同期,因此4月核心CPI同比下行。

      圖1:2015年1月-2020年4月豬肉、蔬菜價格同比增速

      ▲數據來源:騰景AI經濟預測

      剔除住房的核心CPI同比已經于2月見頂,二季度大概率繼續下行。

      圖2:美國核心CPI剔除住房當月同比與當月環比

      ▲數據來源:騰景AI經濟預測

      美國CPI住房環比仍處高位,預計4月同比繼續走高。

      圖3:美國CPI住房當月同比和當月環比

      ▲數據來源:騰景AI經濟預測

      美國標準普爾CS房價指數領先CPI住宅約15個月左右。CPI住宅預計將繼續走高。

      圖4:美國CPI住宅當月同比和美國標準普爾CS房價指數同比(滯后15月)

      ▲數據來源:騰景AI經濟預測

      一季度美國房租價格同比已經見頂。根據Apartment List統計數據,3月美國綜合房租(包含1居-4居)指數同比為17.1%,相較于2月略有下降,房租的通脹已經于一季度見頂。我們認為美國核心通脹中房租部分4月緩慢下行。

      圖5:Apartment List 租金指數當月同比


      ▲數據來源:Apartment List

      4月美國核心CPI中的二手車價格部分同比下滑。4月中旬美國二手車價格指數為221.4,同比增長14.1%,相較于3月同比24.4%有明顯下降。

      圖6:美國Manheim二手車價格指數


      ▲數據來源:Manheim

      4月CPI食品同比或上升。俄烏沖突干擾了全球糧食供應鏈,加劇了油脂、谷物等大宗商品價格波動,全球糧食價格仍在不斷走高。食用油、肉類、主糧等價格近期不斷創新高,4月CPI食品同比仍會上升。

      圖7:美國CPI食品當月同比與美國CPI食品當月環比

      ▲數據來源:騰景AI經濟預測

      圖8:美國CME飼牛價格和美國CBOT小麥價格

      ▲數據來源:騰景AI經濟預測

      4月CPI能源高位持平。以汽油和柴油零售價格作為特征,通過機器學習計算出美國CPI能源當月同比仍在30%的高位,維持在上月水平。

      圖9:美國CPI能源當月同比與美國汽油價格當月同比

      ▲數據來源:騰景AI經濟預測

      圖10:美國CPI能源當月同比高頻模擬回測與預測

      ▲數據來源:騰景AI經濟預測

      基數效應下美國CPI當月同比二季度大概率下行,未來走勢需關注三季度經濟具體進展。

      10年期盈虧平衡通脹率仍在繼續走高,長期通脹預期未見回落。

      圖11:美國CPI當月同比與美國10年期盈虧平衡通脹率

      ▲數據來源:騰景AI經濟預測

      4月美國ECRI領先指標略有下行,相較于2021年仍在高位。

      美國失業率已經恢復到疫情前的水平。

      圖12:美國ECRI領先指標與美國失業率

      ▲數據來源:騰景AI經濟預測

      (本文執筆:吳衛,張振)

      (騰景 AI 經濟預測運用近年來快速發展的機器學習特別是深度學習等人工智能前沿技術,與實時化、動態化的投入產出體系深度融合,在一系列關鍵技術攻關的基礎上,對重要的經濟金融指標進行高頻模擬和預測,形成了在國內外具有開拓性、領先性、實用性的產品體系。

      所謂高頻模擬,就是在搜集加工大量相關數據的基礎上,依托經典機器學習和深度學習模型,把月度指標日度化,使通常一個多月后才公布的指標,當日或近日就能呈現出來,比如,月初的 CPI 指標,過去要到一個半月后才公布,有了高頻模擬,當日就知曉了。

      所謂預測,就是運用深度學習的先進算法,重點在海量數據中搜尋非線性相關關系,發現 并提煉那些過去、當下和未來都會起作用的規律性因素,從而實現對某一變量未來一定時 期的預測。目前,我們已基本形成了時間長度為半年到一年、準確率 70% 以上的預測能力, 并在逐步提升。)

      責任編輯:吳芃

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