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· 概 要 ·
融资指标是经济的风向标，往往对经济有领先效应，所以对融资指标的判断就非常重要。如何能够跟踪融资数据的高频变化？融资的结构何时能够好转？本篇报告着眼于研究社会融资数据的高频预测方法。
从近年来社融的结构看，人民币信贷、政府债和企业债是最主要的增量部分。除此以外，直接融资中股票融资虽然占比不高，但随着资本市场的改革完善，融资规模也在持续增长。表外融资，包括信托贷款、委托贷款、未贴现银行承兑汇票三项，2018年以来则整体呈现小幅收缩的态势。其他组成，如外币贷款，还有2018年修订时纳入社融统计的存款类金融机构资产支持证券、贷款核销，合计占比在5%左右，边际影响不大。我们首先来看，占比最高、也是直接反映实体信用变化的人民币信贷部分。央行每月公布人民币信贷时，存在社融和金融机构两种口径。两种口径下的新增人民币贷款有一定差异，主要区别在于，社融统计意在衡量金融对实体部门，即居民和企业部门提供的融资支持；而金融机构口径下，还包括了非银金融机构贷款的情况。考虑到后面需要分结构进行高频指标预测，我们以金融机构的新增人民币贷款作为拟合的变量。
由于融资需求来自不同部门，不同期限结构的贷款也对应着不同的用途，比如以往几轮宽信用周期中，各部门和不同期限的信贷融资修复是有明显的先后顺序的。所以若将人民币信贷作为整体跟踪预测的误差较大，我们选择拆分预测。比如在一轮修复周期中，随着政策重心转向稳增长，逆周期融资率先发力，主要体现在票据融资和企业短贷的快速走高。逻辑上，一方面，随着经济预期转弱，实体融资需求收缩，银行放贷压力增加，以票充贷动力更强。另一方面，货币转向宽松，票据利率也会随着资金利率走低，刺激票据融资需求。企业短贷方面，相比中长贷用于投资活动，企业短期贷款更多是用于资金周转，尤其是补库存过程。不过2018年以来，再贷款等结构性工具被更频繁用于稳增长和调结构。像支农支小再贷款、碳中和支持工具等的结构性货币政策工具多数都是1年期限，因而逆周期政策的发力也往往带动企业短贷明显高增。近年来，企业短贷的走势与票据融资同步性有所增强，在社融修复中的领先性也更加显著。从领先效果看，此前几轮票据和短贷的拐点领先于企业中长贷拐点1-2年之间。我们选择用票据利率数据来跟踪票据融资水平。如果银行负债端成本没有明显变化，而票据利率大幅回落，则意味着银行进行票据配置的需求旺盛，通常当月票据融资数据高增；反之，票据利率上行，则说明银行更愿意将额度分给贷款。历史数据也表明票据融资规模与票据转贴现利率呈现出一定的负相关性，尤其是2021年以来。比如，今年5月下旬国股银票转贴现利率（3个月）一度出现无限接近“零利率”的情况，当月票据融资规模创出历史新高。
我们将票据利率与滞后一期的票据融资作为因变量，对2011年1月到2021年12月的数据进行了回归分析，并得到对应的各自权重。根据权重，计算出2011年1月到2022年6月的拟合结果。企业短货的预测，则主要考虑季节性因素，以及相对票据融资变动的滞后性。同样的，因变量包含滞后一期的企业短贷和滞后6个月的票据融资，用回归分析的方法计算得到2013年1月到2022年6月的拟合指标。
根据拟合结果，截至6月24日，6月的国股银票转贴现利率（6个月）均值为1.47%，票据融资和企业短贷6月新增规模或合计在9400亿元水平，高于去年同期。要衡量“宽信用”的成色，结构的改善更为重要，也就是中长期贷款的变化。而通常居民中长贷与企业中长贷的修复过程，也存在一定的先后顺序。2010年以来的三轮宽信用周期中，居民中长贷的改善都要领先于企业中长贷。这是由于过去我们的“宽信用”进程中，地产都是非常重要的抓手，房地产销售和投资的走高能够带动产业链上下游的需求改善，进而促进企业加杠杆。因此，我们选择分别进行居民和企业中长贷的跟踪。居民中长贷主要就是居民住房抵押贷款，所以居民中长贷的变化和商品房销售情况有很好的相关性。30大中城市商品房成交面积作为全国商品房销售的高频指标，可以较好地对居民中长贷进行跟踪。不过在2016年，新增居民中长期贷款与30城商品房销售的比值出现了大幅上升。我们认为原因有两个方面，第一是受棚改货币化安置的推动，2016、2017年的地产销售中，三四线城市的占比明显提升，使得2016年下半年开始30大中城市和全国的商品房销售面积增速出现分化。另一个是居民购房的贷款杠杆率在明显上升，尤其是棚改货币化推进后，三四线城市贷款买房增加。而去年以来，居民中长贷和商品房销售的相关性也出现走弱。受房贷政策收紧的影响，个人抵押贷款的发放节奏先慢后快，和商品房销售数据出现一定错位。进入2022年，受经济形势影响，居民提前还贷的趋势有所加剧，使得新增居民中长贷数据持续偏弱。通过对比，我们选取30大中城市商品房成交面积数据跟踪居民中长贷的变化。考虑到居民中长贷存在比较显著的季节性规律，选用30大中城市商品房成交面积的月度同比作为高频变量，对2011年1月到2022年5月的新增居民中长贷同比变化进行回归拟合。考虑到2016年前后两者比值出现了明显变化，需要将区间分两段回归，最后模拟出每月新增居民中长贷的规模。6月30大中城市商品房成交面积同比降幅收窄至-7.4%，拟合结果显示，6月新增居民中长贷或重新回升至4700亿元水平。最后一环，企业中长贷和居民短贷，很大程度上受到它们对中长期经济预期的影响。企业中长贷主要用于投资扩产；居民短贷以经营贷和消费贷为主，通常在对未来预期改善以后，才会迎来这两类信用的扩张。如果以PMI为经济活力的代表指标，企业中长贷和居民短贷余额的同比增速长期滞后PMI变化一到两个季度，而且在变动幅度上也呈现较好的相关性。因而可以选用PMI作为企业中长贷和居民短贷的领先指标进行拟合。经过对比，我们选取滞后三期的PMI作为自变量，以滚动回归的方式计算变量的权重，并获得了2012年1月到2022年6月企业中长贷与居民短贷余额的拟合增速。根据拟合增速，我们可以计算出每个月两者的新增规模之和。结果显示，6月企业中长贷和居民短贷存量增速或小幅回落至11%，6月合计新增规模或超1万亿元。综上，对于整体的人民币信贷，拟合指标的方向判断胜率为57.6%，连续两月新增信贷的方向判断胜率接近70%。我们对拟合的新增人民币信贷和实际信贷存量同比进行处理，来计算拟合指标对信贷存量同比在变动方向上的判断胜负概率。结果显示拟合指标对信贷存量同比的方向判断在整体样本区间（2012年1月-2022年5月）内的胜率达到57.6%。由于融资数据的月度波动较频繁，如果我们用连续两个月的新增信贷拟合结果对存量同比的方向进行判断，区间内的胜率可以上升到69.6%。
第一部分中我们对人民币信贷各组成部分的高频跟踪方法进行了讨论，那么对于整体社融，政府债券和企业债券净融资的贡献也同样重要。政府债净融资可以参照Wind高频公布的国债和地方政府债的净融资额。从2017年以来的历史数据看，Wind高频统计与央行公布的数值基本吻合，两者相关性达到97.2%。其间误差主要受统计口径不同的影响，央行公布的社融政府债按照托管机构登记口径统计，Wind则根据财政部的公告提取。根据Wind统计值，预计6月政府债券净融资将达到16648亿元。企业债券也可以通过Wind企业债、公司债、中期票据、定向工具等几项的净融资额加总进行近似判断。从历史回溯来看，企业债高频跟踪的误差项相对要大一些，在预测时我们可以进行一定的误差调整。6月Wind口径的企业债净融资额达到2415亿元，调整后的预测净融资规模约3043亿元。
此外，非标部分的跟踪中，信托贷款为当月的信托贷款净融资额，根据用益信托网的集合信托发行和Wind统计的信托资金到期量数据，我们可以估算出信托资金净增量。再按照信托贷款占资金信托的比例，预估6月信托贷款净融资或在-1300亿元左右。委托贷款的披露则较少，难以直接预测。不过随着资管新规过渡期结束，委托贷款整体规模变得相对稳定，可以简单作移动平均估算。未贴现承兑汇票方面，主要参考上海票交所统计的票据承兑和贴现发生额金额之差来进行预估，结果显示，6月未贴现汇票新增预计为-2641亿元。
对于整体社融，拟合指标的方向判断胜率为75.8%。我们对拟合的新增社融规模和实际社融存量同比进行处理，来计算拟合指标对社融存量增速在变动方向上的判断胜负概率。结果显示拟合指标对社融存量增速的方向判断在整体样本区间（2012年1月-2022年5月）内的胜负率可以达到75.0%[1]，在2019年以来的方向胜负率也有68.3%。
综上所述，根据各分项的高频跟踪和模拟，6月的新增人民币信贷规模或在2.3万亿水平，同比多增2300亿元，新增社融有望超4.1万亿，存量增速稳定在10.5%。[1] 信托贷款、委托贷款和未贴现银行承兑汇票模拟值始于2019年1月，因此该大区间的社融方向胜负率实际上偏高。------------------
相关报告（点击链接可查看原文）：
转机——2022年海通宏观中期观点（海通宏观研究团队）
利率和增长：为何背离？——利率研究专题一（海通宏观 应镓娴、梁中华）
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