宏观周报：一文读懂PMI走势预测框架

（以下内容从东吴证券《宏观周报：一文读懂PMI走势预测框架》研报附件原文摘录）
作为每月第一个发布的经济数据，采购经理指数（PurchasingManagersIndex，简称PMI）是观测每月经济走势的一大重要指标，同时也是国际上通行的宏观经济监测指标体系之一。因此，预测PMI的走势可以让我们对接下来的经济形势有更好的判断。本文采用扩散指数法对每月PMI走势进行判断，且根据我们统计，此扩散指数模型对PMI环比变化方向预测的准确率达79.4%。
首先，选取制造业生产、需求、库存相关的高频指标。虽然制造业PMI指标体系有13个分类指数，但并不是所有的指标都会影响PMI。制造业PMI仅由其中5个分类指数加权计算得到，具体包括新订单指数、生产指数、从业人员指数、供应商配送时间指数和原材料库存指数。我们可以把这5个分类指数归为三大类：（1）生产端（在制造业PMI中的总占比为45%）：生产指数（占比25%）、从业人员指数（占比20%）；（2）需求端（总占比45%）：新订单指数（占比30%）、供应商配送时间指数（占比15%）；（3）库存端（总占比10%）：原材料库存指数（占比10%）。
于是在选择高频指标时，我们主要围绕生产、需求、库存三大方向进行选择。生产端，我们选择的高频指标包括高炉开工率、轮胎开工率、聚酯开工率、粗钢产量、橡胶开工率、电厂电耗量、PTA开工率、煤炭吞吐量、线材开工率。需求端，我们选择的高频指标包括乘用车销量、铁路货运。库存端，我们选择的高频指标包括煤炭库存、橡胶库存、钢材库存。
选择完高频指标后，再赋予各指标相应权重。在赋予各指标权重时，我们主要从以下方面进行了考虑：
1、由于PMI指数会受到季节因素的影响，因此除了高频指标以外，我们还需要在模型中加入调节项，以考虑季节性等因素带来的影响；
2、再使用主成分分析法，计算各高频指标以及调节项的权重；
3、出于以下几方面的原因，我们再对主成分分析法得到的权重结果进行适当调整：（1）在PMI五大扩散指数原本的权重（即生产端45%、需求端45%、库存端10%）；（2）就高频指标而言，由于工业生产端的高频指标更多、且更能实时反映制造业情况，因此我们考虑赋予生产端更多权重；
4、最后不断对各指标权重进行调整，调整至使模型预测准确率达到最高的权重。
统计各高频指标走向，进而预测PMI走势。由于PMI调查的是每月环比变化，因此在处理高频数据时，我们需要先将原本的日频（或周频）数据调整为月频，再根据月频数据计算其环比变化。若指标月度环比增速为正，则记为1；环比增速为负，则记为0。不过调节项的处理方式会更加特殊，我们采用的方式是若该月为春节所在月，则调节项记为0；若该月为春节所在月次月，则调节项记为1；其他月份调节项记为0.5（不过也会根据政策等因素进行适当调整）。
再结合每个指标的权重进行加权求和，计算出来的结果表示PMI上升的可能性。换句话说，若加权和为1，表示PMI上升的可能性为100%；若加权和为0，表示PMI下降的可能性为100%。
根据我们统计，该模型对PMI环比变化方向预测的准确性达79.4%。根据此扩散指数模型，11月PMI上升的可能性为51.5%、下降的可能性为48.5%，因此我们预测11月制造业PMI将环比小幅上升，但回到荣枯线以上可能还有一定难度。