本文来自格隆汇专栏：国信固收董德志

摘要

1.信用周期的视角替代自下而上的方法

传统预测社融的方法多为自下而上视角，根据分项的预测来组建对整体的预测，实际上是将一个问题变为多个问题。衡量信用周期的指标有多种，包含杠杆率和社融同比等，这些指标都具有周期性特征，大致拐点基本接近，我们统一选取不含政府债的老口径社融指标作为丈量信用周期的锚。

2.当前所处第五轮信用周期三分位点附近

（1）2003年以来，国内有四轮完整的信用周期，目前处在第五轮周期过程中。

（2）信用周期前后半段高低水位落差的接近，前、后半段高低水位落差均为9个百分点；

（3）信用周期起的快、跌的缓：每轮周期时长的均衡性，平均为45个月，上行和下行周期平均为19个月和26个月，具有近似“负偏分布”的特征。

3.短、中、长期视角来看，目前还慎言信用拐点

（1）融资成本是信用环境变迁短期的刻度，从去年三季度以来的走势看，加权融资成本处低位震荡的磨底阶段，还无法给出信用环境收紧的信号；

（2）高斯滤波的样本外推是信用长期的指南针，短频景气已过，但中、长频的景气还存在支撑；

（3）立足于实体-金融间传导共生、相依相随的特征，宏观指标是信用景气中周期的指南针。无论是主观推测还是数据验证，均指向当前处在本轮信用周期的三分位附近，年内难出现失速下滑；

（4）从宏观数据出发，固定资产投资，尤其是基建投资，对社融有很好的领先性，货币类的指标也是社融领先或者同步的指标。本轮周期中货币和基本面均未出现拐点，在所处分位点的经验中全年也较难看到经济失速下滑，因此“紧信用”的说法没有驱动因素。

4.信用周期：从“二分法”到“三段论”

根据四次历史复盘，我们将社融“二分法”拓展到信用的“三段论”，在“宽信用”和“紧信用”间分隔出“稳信用”区间，这一阶段可能是贯穿全年的主线。本轮周期中基建投资、进口金额和PPI三项指标是先行的，目前都在相对平稳的状态中。从3月预测值对应的新刻度来看，市场所预期的PPI大幅走高可能成为本轮周期中提前“爆表”的存在，下半年需关注工业品价格对货币政策的影响。

正文

1. 信用周期的概念引入

传统预测社融的方法多为自下而上视角，根据分项的预测来组建对整体的预测。分项指标若是参考历史数据，则涉嫌将一个问题转换为多个问题；若是采用草根调研，难免有样本偏差，且调研过程中融资活动已经发生，“前瞻性”只是针对滞后的数据采集和发布时点而言的。即便单月的数据能很好被预测，那么上升过程中的下跌、下沉趋势中的反弹是噪声还是拐点？社融数据发布后预期差对交易的影响几分钟就可以消化，与其搏预期差不如把握大势和拐点。在本篇文章中我们引入信用周期的框架，从短、中、长期来抓住信用变化的主线。

1.1 信用周期的锚：剔除政府债口径的社融

信用周期指标的多样性与归一：融资与杠杆。衡量信用周期的指标有多种，如金融部门贷款/GDP、实体部门杠杆率、贷款余额同比、社会融资同比等。这些指标周期性可验、拐点出现的时点大体相同，我们统一选用社融同比来表示。社融经过多次口径调整，有三个常用指标：最终调整后的新口径社融（含政府债）、老口径社融（不含政府债）、信用脉冲（表外三项+贷款+企业债+地方债融资），实际上第三指标类似未纳入政府债时期的“广义社融”，考虑到新口径社融已经纳入了政府债，该指标实则更接近彭博信贷脉冲指标（仅相差国债一项）。

社融的新老口径之辨：为何因循守“旧”。大多数场景下三类口径社融指标的走向是一致的，幅度略有差异。仅在2015年5月~2017年12月，新老口径的社融增速间出现了持续的、明显的趋势背离，最终结果是新口径、含政府债的社融高点早于老口径、不含政府债的社融指标出现。基建投资、逆周期调控只能部分解释新社融走高的趋势，但在幅度上基建却是先升后降，前高后低的。实际上，两口径社融的差别有地方债置换的遗留问题，部分发债资金用于定向置换存量的债务，并未在实体中派生出增量资金，盯住新口径的社融会造成真实信用周期判断的提前。因此我们选用老口径社融作为信用周期的“锚”，下文所提及的社融均为老口径。

1.2 历史四轮信用周期的划分

我们首先划分出社融的峰、谷，并以谷底到谷底定义为一轮完整的信用周期，2003年以来出现过四轮完整的信用周期，目前处在第五轮周期的过程中。

信用的周期性特征、前后半段高低水位落差的接近、每轮周期时长的均衡是下文滤波外推法、实体-金融传导法成立的基础。虽然社融同比趋势向下、振幅收敛，但四轮周期前半段和后半段的高低水位落差（从旧底到顶，从顶到新底）平均皆为9个百分点，即每轮周期“起跳”的位置不同，但平均涨落幅度是相近的。从周期时长来看，过去四轮信用周期平均时长为45个月，最大差异未超过半年，误差占平均周期长度的13.3%；最近的三轮周期中，前半段的信用扩张期均长于后半段的信用收敛期，这种“负偏态”的分布即为下文推导信用“三段论”的前提。

2. 信用周期所处阶段研判

2.1 短期的刻度：领先指标为锚

判断信用周期、预测社融拐点最为简洁的办法即找到具有领先性的前瞻指标，而货币指标的领先规律被突如其来的疫情打了折。以往遵循货币-信用的传导机制，央行流动性的净投放是信用周期的上游因素，但这一传导机制在疫情期间被“实体直达”的政策所突破，以至于当时货币到信用的传递几乎没有时滞。

从社融“价”的角度来看，现在还难言紧信用。我们根据社融主要分项，包括贷款、信用债、票据、信托等，按照其占比作为权重，和对应的成本率结合，构建了社融的加权成本率，发现其拐点对社融本身的拐点有至少两个月的领先性。这点和以往认知似乎不同，量的指标不是一般领先于价的指标，在周期中更为敏感吗？回答如下：首先社融不是严格意义上“量”的指标，其量纲是元，既包含量、又包含价。其次，此“价”（融资成本）非彼价（生活资料价格或者流通领域生产资料价格），如果将实体部门设想为个人或单个企业，在借钱成本抬高后自然会压低借款需求，推及到整个社会，融资成本也是左右着后续融资的走向。

这类方法的一个问题在于近月数据该如何确认是拐点而非噪声。我们判断形成趋势的依据为融资成本连续两期上行或下降。从去年三季度以来的走势看，加权融资成本处低位震荡的磨底阶段，还无法给出信用环境收紧的信号。

2.2 长期的指南针：滤波法的外推

第二类方法适用于长周期信用景气和拐点的大致估测，应用高斯滤波寻找到数据自带的三个典型周期。高斯滤波的方法可以外推到相当长的时点，且规避了类似大宗商品超级周期判断时，BP滤波人为设定长、中、短周期时长范围，“先入为主”的弊端。但从实证结果看，41个月短周期的指向性更强，与中国三年一轮的基钦周期匹配，而中周期的76个月已经超出了历次周期的真实长度，遑论长达186个月长周期。国内信用周期经验较少，信用周期没有足够长的历史数据可供样本内“学习”，因此短周期参照性更强。从最近一轮样本外推的结果看，真实高点和理论高点存在一个季度的误差：滤波显示本次短期高点在2020年二季度，实际高点出现在三季度。可见纯周期的视角并未将未来几年精准趋势安排的“明明白白”，还需要辅以中期视角的判断。

2.3 中期的路标：实体-金融间传导和共生性

通过第一部分推演，即便我们发现了社融背后存在信用周期的规律，依然是在解二元方程：第一个未知数是本轮周期的时间长度是多少，第二个未知数是本轮周期的高/低点水位是多少。但我们也具备已知条件：历次周期时长和均值45个月间偏离度轻微，社融同比前后半段平均落差均为9%。我们将历次周期经验中，各节点所处的时点标准化为分位数的形式，分析逐期社融同比相对于周期起点的增减变化，参照前四轮经验来复刻当前时点所处本轮信用周期的位置。时长和水位是二元因素我们只能固定其一，考虑到从第一轮到第四轮周期，高低水位有逐期收敛的特征，而周期总时长（包括前、后半段单独看）分布相对均匀，因此我们固定横轴的时间分位来考察纵轴的水位落差。

无论是主观推测还是数据验证，均指向当前处在本轮信用周期的三分位附近。参考历史主观来推测，四轮信用周期中，前两轮信用周期高点均出现在33%分位点的位置，后两轮分别出现在26%和40%分位点上，平均下来也是33%分位点，因此我们认为目前高位磨顶的社融也对应本轮周期三分位点附近。这类判断难免有人为的成分，且已经暗含了目前处于高点的假设。虽然根据一年内的基数效应可以推断出高点所在，但我们尽量规避基数的思维定式。

需注意某一纵轴刻度在抛物线上有两个时点，以上述两种方法为标尺可以交互验证时点所处于前半段还是后半段。数据验证方面，我们将每一轮周期中，利差相对起始时点的变化从低到高排序，再重新计算分位数，找到2月社融数据同比相对周期起始时点的增量（2.99%）所对应的各轮分位点，考虑到经验的时间就近原则，按照权重衰减的方法来回测，得到目前的加权分位点为63%。注意此处讲的分位点并非时间，而是距起点社融同比增量为序列的样本（图6），因此在抛物线形状的信用周期中可能是上半场的37%分位点，或下半场的63分位点，按照本轮周期经历时长（14个月）<上半场平均时长（19个月），可以较容易判断出当前所处的是全程37%分位点。按照大体所处的1/3分位点处，乘以历史平均周期长度的45个月，可以得出目前周期大致经历了15个月，而以社融同比低点作为本轮信用周期起点，2020年1月~2020年2月共计14个月，也可以得到验证。

此处从社融“二分法”、信用“两段论”拓展到信用的“三段论”，在“宽信用”和“紧信用”间分离出“稳信用”区间。根据四轮周期经验，我们重新定义信用周期的涨落，在考察社融同比变化方向时还参考其变化速率，即社融的“加速度”。按照历史中位数的变换路径来推演，前1/3分位区间内是社融同比走高的“宽信用”时点，38~60%分位点期间社融同比是缓慢下行的，并不能算严格意义的“紧信用”，从62%分位点开启的加速下行才是真正意义的“紧信用”。映射到附图的宏观指标上，第二阶段“稳信用”期间工业增加值也是缓慢下行，并未失速下跌，地产投资甚至出现了二次回涨，PPI和CPI等价格指标也是震荡波动、未见明显趋势的。目前所处的状态即社融同比在2020年底历经统计意义上的峰值，但始终在高位震荡磨顶的“稳信用”区间，剔除基数效应、以2019年为基期的两年复合增速也只是经历了一轮“小滞涨”，未形成中长期趋势。

为什么社融作为金融周期的指标，要和实体指标结合？且在宏观指标选取中，更多考虑到三驾马车、增长这类融资需求端的因素呢？以货币最终修复报表还是投产扩表为标尺，以疏导刺激经济为目标，可以将实体部门的货币需求分为“真需求”和“伪需求”。无论是投产动机（真需求）还是预防动机（伪需求），终究会落地在当期社融数据上。（1）以疫情期间为例，非金融企业部门囤积现金的行为成为信用派生天然的“阻隔器”，信用扩张节奏和经济恢复节奏并不匹配；（2）欧、日资产负债表衰退的经验也表明，货币当局有投放意愿时候，实体企业未必有融资需求。因此在判断信用周期、社融走势时不宜忽视资金的需求端而过分强调供给端的力量，也不宜将社融视为增长、投资的前瞻性动能，进而线性外推到基本面和资产价格上。

事实上，金融部门的融资作为实体部门经济活动并行的主线，并不能认定社融就是经济的前瞻指标，如基本面中的投资（尤其是基建投资）就是领先于社融的。从2003年以来的实证结果看：（1）货币类指标是社融的领先或同步指标，M2表征的是商业银行表内信贷，受到政策调控的空间更高，而社融中非标、企业债等成分更接近市场因素，因此在历史回溯中，特别是资管新规之前，M2领先社融的规律与经验相符。（2）工业增加值平均滞后社融3期，但OECD景气指标和社融是同步的。（3）三驾马车的投资方面，固定资产投资领先社融1个月左右，其中地产、制造业投资是滞后于信用周期的，房屋施工较建筑安装投资还要再滞后些，但基建投资平均领先社融2个月左右。注意这里的投资分项数据是累计同比口径，有统计学上滞后的成分，如果折算为当月同比，则基建投资对社融的领先期会提早到4个月，地产投资的滞后期间也缩短了两期。一方面基建是看得见的手，逆周期时调控、顺周期时退潮，企业基于盈利预期会先观望；另一方面财政开支相对迅速，而实体部门需要上项目后才会派生出对应的贷款、债券融资。（4）三驾马车的贸易进出口、消费是信用周期的后验指标。（5）价格指标CPI、PPI，以及价格属性强的工业企业利润也是滞后指标。

为了避免过度依赖模型“刻舟求剑”，此处注意几个技术细节：（1）考虑到历次周期中高低落差整体是收敛的，在寻找当前社融相对期初变动，在过去周期中对应点位时，按照时间衰退的方法，将倒数四轮中分位数对应的点位分别赋予4、3、2、1的权重来推定。（2）历史四轮信用周期中，有两次及以上没有对应的分位点的指标即不予考虑，在三轮中可验的按照时间由近及远4、3、3的比例回溯赋予时间权重。（3）考虑到目前疫情导致的数据基数效应，在判断工业增加值、工业企业利润、进出口等指标时，2021年1-2月数据采取复合增速，对应的起点也改为2019年1-2月。

复制上述社融指标构造的周期验证方法，我们得出各宏观指标2月数值对应的经验时间分位点，并根据国信宏观固收团队对3月经济指标的预测得出将要到达的分位。此处并非为了看各指标时间线上多久能到高点或者终点，毕竟不同指标有各自的丈量体系，无法对标到信用周期同一个时间轴上，仅用以说明正在历经的第五轮周期中，每个宏观指标相对社融周期的传导次序，以及哪些指标有望超预期冲高景气。

以社融为锚，横轴位于1/3分位点之后的宏观指标在本轮信用周期中即为静态领先的，反之则为滞后。可以发现基建投资、进口金额和PPI同比在本轮周期中是先行的，其他指标均表现为滞后。从3月预测值对应的新刻度来看，市场所预期的PPI大幅走高可能成为本轮周期中提前“爆表”的存在。

3. 总结：三种方法的对比和“稳信用”的验证

2021年所处的环境更接近“稳信用”而非“紧信用”。通过信用周期的引入和三种方法的介绍，我们将其适用场景、优缺点总结如下表3所示。如果说滤波外推法是纯统计意义的方法，社融成本领先指标法是基于全样本的“压注”，那么实体-金融传导法则是基于基本面指标的客观研判。按照不同期限的视角可以将三者统合综效。（1）从滤波法长期的指南针来看，社融统计意义上峰值已过，但中周期和长周期景气还有支撑；（2）根据实体-金融传导法中期的路标观测，信用周期从“宽信用”逐渐迈入“稳信用”，距离68%分位的“稳”、“紧”拐点尚有一年左右的时间，前瞻性的货币指标、基建投资在本历年周期中还没转为加速下跌，由此推断信用环境在2021全年大概率呈现缓中有降的“稳信用”格局。（3）参考领先指标短期的刻度，融资成本并未提供明显信号，当前还慎言紧信用。

附：宏观基本面指标在信用周期中位置估测