我们观察高频数据的方法论：有效的高频数据一定要经过清洗和对比

研究源于数据1研究创造价值 [Table_Summary]有效的高频数据一定要经过清洗和对比 我们观察高频数据的方法论 方正证券研究所证券研究报告 债券研究 2019.01.29 [TABLE_ANALYSISINFO]分析师： 杨为敩 执业证书编号： S1220515060001 TEL: E-mail： yangweixiao@foundersc.com[Table_Author]联系人： 王 开 TEL： 13661735606 E-mail： wangkai5@foundersc.com 相关研究 [TABLE_REPORTINFO]《关于永续债和 CBS——释放流动性预期，效果仍需观望》2019.01.25 《关于央行买卖国债：当前货币政策的局限及未来的可能变化》2019.01.20 《社融的见底可能要等到 2020 年——关于信用扩张的痛点和我们的敏感性测算》2019.01.18 《非典型的资金宽松：逆流的货币》2019.01.13 请务必阅读最后特别声明与免责条款 摘要 1、经济数据对市场走势的影响至关重要，但大多数数据是相对低频的，在交易中，通过高频数据去捕捉可能性的预期差，是一个重要的能力。 2、但有时候，我们往往误会了预期差。有些高频数据对宏观指标来说，只有看上去的重要性，没有经验意义上的重要性；而有些指标尽管存在经验意义上的重要性，却没有逻辑上的重要性。 3、真正可以说明问题的高频数据，一定是经过清洗及对比过的高频数据： 1）高频数据一定要具有经验意义，其前提是可提供参考的样本容量足够多、样本时间范围足够长； 2）数据口径问题往往会造成“伪预期差”：譬如流量及存量混淆的问题、量纲需要齐平的问题以及阶次统一的问题。 4、经验上，与某类重要宏观指标同时具有相关性与先行性的高频指标是最重要的： 1）上下游传导时滞、行业周期和行业景气是数据领先滞后的重要轴载，钢铁产业链是非常经典的事例； 2）存在相关性的二者或具有共生关系（例如大宗商品价格之于出口），或相互存在巨大的交集（例如螺纹钢和原油价格之于PPI、布油价格和猪肉价格之于 CPI）。 5、我们对高频指标分类的基本方法论是： 1）第一类：我们必须关注的最重要的高频指标系：相关系数大于 0.6 且高频数据具备领先性的指标对； 2）第二类：我们需要关注的次重要的高频指标系：指标对间相关系数在 0.4-0.6 之间，且存在领先性； 3）第三类：我们只需稍加关注的高频指标系：指标对间无领先性关系，相关系数大于 0.6； 4）第四类：我们只需略加关注的高频指标系：指标对无领先关系，相关系数在 0.4-0.6 之间。 6、第一类及第二类的高频指标是良好的预警系统，例如 6 大发电集团耗煤量对发电量乃至工业增加值的警示作用；而第三类和第四类的指标若出现异动，我们必须通过第一类及第二类指标去佐证，才能得出更可靠的结论。 7、观察高频指标的异常，主要通过三个维度：（1）指标增长是否出现 0 值上下的跃迁；（2）是否处于历史最低或最高点；（3）与历史水平的偏离度。 风险提示：高频数据和重要数据背离 19349357/36139/20190201 15:59固定收益专题报告 研究源于数据2研究创造价值 目录 1 高频数据的清洗和对比细节 ....................................................................................................... 5 1.1 高频数据的定义：绝对的高频 ............................................................................................................... 5 1.2 存量和流量数据的变频 ........................................................................................................................... 5 1.3 量纲统一：量对量，价对价 ................................................................................................................... 6 1.4 阶次统一：同比对同比 ........................................................................................................................... 6 2 高频数据的领先、相关性研究 ................................................................................................... 7 2.1 高频指标的领先性机理 ........................................................................................................................... 7 2.2 相关性判定机理 ....................................................................................................................................... 9 2.2.1 钢价对 PPI 的前瞻框架 .................................................................................................................... 9 2.2.2 猪肉价格对 CPI 的前瞻研判 ......................................................................................................... 10 2.2.3 大宗商品价格对出口、增长的前瞻.............................................................................................. 13 2.3 伪相关性的经验筛选 ............................................................................................................................. 14 2.4 四种