中泰时钟下的2019年资产配置策略：如何把政策数字化( 五 ) 原标题：中泰

举一个例子，可以说明用原始的宏观指标做统计分析，会存在一些比较明显的问题。比如工业用电量这一指标，用电量在宏观指标中应该算数据质量很高的。图中曲线是统计局公布的工业用电量同比增速的原始数据序列，我们可以看到圈出来的波峰波谷，对应在时间轴上都在1-3月份的工业淡季，淡季的增速容易偏大或偏小。淡季的增速在经济意义上来说是最不重要的，但是从量化模型来说，拿这个原始指标做统计分析的话，波峰波谷的数据点对统计结果的影响往往是决定性的。

可见，经济意义最不重要的数据点却会决定统计的结果。所以在中泰时钟的研究工作中，我们花了大量的时间和精力对这些原始宏观指标做清洗、修整和重构，在这个基础上我们才能做下一步的量化实证和检验。

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此外，我们寻找经济产出的领先指标时，发现M1和M0的增量差，在拐点上很稳定地领先于GDP产出水平6个月左右。过去12个月M1和M0的增量之差，代表着企业活期存款的变化，而企业活期存款能反映企业的经营活跃度。目前看M1和M0的增量差，还没有出现向上的拐点，但下降速率趋缓了。由此可以预判产出水平至少在接下来的6个月内也很难出现向上的拐点，但是下滑的速率可能趋缓。