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M2-社融剪刀差对预判债券收益率的参考作用

建行金融市场部 债券杂志 2022-12-14

来源:金融街廿五

作者:建行金融市场部 童浩翔


今年以来,货币政策取向宽松以刺激经济。4月后,M2的增速明显高于社会融资规模的增长速度。M2和社融剪刀差持续存在,表明融资需求不畅,大量流动性淤积于银行体系,而非进入实体经济。部分观点也使用M2和社融的剪刀差,作为边际流动性强弱的判断指标,用以预测债券收益率的走势。本文认为,M2和社融增速存在剪刀差的确表明银行体系存在流动性过剩,但对债券收益率的先验预判能力较弱。


图1:M2和社融再现剪刀差

数据来源:Wind


M2和社会融资规模的定义和内涵


广义货币供应量,又称M2,是指流通于银行体系之外的现金加上企业存款、居民储蓄存款以及其他存款。M2=流动中的现金(M0)+活期存款+准货币(单位定期存款+居民定期存款+其他存款+证券公司客户保证金+住房公积金中心存款+非存款类金融机构在存款类金融机构的存款)。M2包括了一切可能成为现实购买力的货币形式。


社会融资规模指的是一定时间内实体经济从金融体系获得的资金总额。其涵盖的资产范围包括金融机构的贷款、金融机构的表外业务及金融市场的债券、股票融资等。具体看,社会融资规模主要包括人民币贷款、外币贷款、委托贷款、信托贷款、未贴现的银行承兑汇票、企业债券、非金融企业境内股票融资、保险公司赔偿、投资性房地产和其他金融工具融资等十项指标。


由于信贷投放会派生货币,所以社会融资规模统计范围与M2统计范围存在一定重合。如下表1所示。


表1:社会融资规模和M2统计范围异同


同时计入社融和M2的部分,主要是银行向实体部门投放,包括信贷投放和企业债投放。这两种途径都会形成金融体系向实体经济的融资规模。而在形成投放中,货币出现派生,因此也会影响M2。另外,非银购买政府债也会同时影响社融和M2。它是指居民、企业和非银金融机构(包括非银机构和资管产品)购买政府发行的债券。在这一过程中,政府获得资金,因此会影响社融。但其也会导致M2被回笼,因此会以相反方向影响M2。由于政府债券主要由银行购买,所以非银部门购买政府债的规模并不大,其可被忽略不计。


因此,若社融和M2增量都集中于银行向实体部门信贷投放,则社融增速和M2增速则较为同步。若两者增速主要由各自独立因素贡献,则剪刀差必然存在。


回顾今年走势,M2增速明显高于社融增速开始于4月,主要来源于特定机构利润上缴和财政资金投放。3月,人民银行等特定机构依法向中央财政上缴结存利润。其中,人民银行上缴总额超过1万亿元。随后,财政持续推进减税降费和留抵退税。据国家税务总局披露,截至9月末,2022年新增减税降费和留抵退税规模超3.4万亿元,留底退税约为2.2万亿元。财政退税资金进入企业或居民账户后,便会形成M2,但不会体现在社融之中。因此,伴随留底退税实行,M2增速相对社融增速出现明显提高。如图2,4月后,财政存款增速明显下滑,企业存款增速则开始出现明显抬升,基本与M2-社融增速剪刀差出现时间一致。


图2:企业存款和财政存款同比增速(季调后)

数据来源:Wind


M2和社融增速剪刀差与利率债收益率关系


由于M2和社融分别刻画银行间广义货币总量、实体经济从金融系统获得的资金总量。因此,M2和社融增速剪刀差常被用于刻画淤积于银行体系流动性的规模。此时,资产端常缺少高收益资产。资金常常会直接从银行体系,或借助资管产品通道,向低风险的债券市场转移。此时,债券收益率,特别是利率债收益率会出现明显下降。


因此,部分机构使用M2-社融增速剪刀差作为判断利率债收益率的先行指标。从资金流动的角度看,M2-社融增速剪刀差上升时,的确代表着利率债收益率的配置力量增强,带来利率债收益率下行。反之亦然。在2016年1月到2017年5月、2018年1月到2019年1月、2020年1月到2020年9月以及2021年9月至2022年9月,都呈现类似的规律。


图3:M2-社融增速剪刀差与利率债收益率呈相反走向

数据来源:Wind


然而,从先验的角度来看,本文并不认为可以借助M2-社融增速剪刀差来预判利率债收益率走势。原因如下:


首先,M2-社融增剪刀差较利率债收益率并无明显、确定的领先性。从数据频率上来看,国债和国开债收益率更新频率明显高于社融和M2。使用M2-社融增速剪刀差来预判利率债收益率走势仅是一种事后正确,在技术上并不可行。实际中,借助高频、先行的变量去预测低频、滞后的变量准确性高、参考性大,而不是相反。


其次,季节性波动和政策驱动等因素,使社融预测易带有误差,对预判的参考作用有限。即使寻找到了提前预判社融和M2的准确办法,也不代表其可以用于准确判断后市利率债收益率走势。原因在于,由于信贷发放、政府债融资和股票融资,都具有明显的季节性特征,月度数据波动会给数据预判带来很大误差。另外,今年以来的信贷发放主要由政策性金融工具贡献,具备很大的政策驱动色彩。数据模型对此的准确性预测难度很大。过大的估计误差使得使用社融和M2增速差的方法性价比并不高。


最后,从逻辑上说,应该寻找驱动两者反向变化的核心因素指标。M2-社融增速剪刀差差扩大和利率债收益率下行,都根本性来源于实体信贷需求不足。如前文所述,实体经济的信贷传导造成宽货币周期中,M2-社融增速剪刀差扩大和利率债收益率下行同时出现。驱动两者变化的核心因素是货币政策和实体经济的融资需求,因此,寻找高频、先行的指标才是预判M2-社融增速剪刀差和利率债收益率方向的核心。


事实上,如若能构建提前预判M2和社融的高准确度预测方法,不如直接使用底层指标对利率债收益率进行分析预测。原因在于,M2和社融剪刀差和利率债收益率仅在结果上存在负相关性,驱动M2和社融增速剪刀差的因素,即是驱动债市边际配置力量的因素。直接使用底层因素,进行预测分析的逻辑链条更短,误差更小,准确性和可行性也更高。


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