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【腾景AI经济预测】宏观月报:据9月数据三季度GDP增速或为3.0%呈下降后回升态势但较7月预测下调0.8个百分点.pdf

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1、请务必阅读本报告尾部的重要声明http:/2022年10月10日据据9 9月数据,三季度月数据,三季度GDPGDP增速或为增速或为3.0%3.0%,呈下降后,呈下降后回升态势,但较回升态势,但较7 7月预测下调月预测下调0.80.8个百分点个百分点本期要点:本期要点:相关报告相关报告腾景宏观月报:据8月数据,三季度GDP增速为2.7%,内外部经济增速差下人民币贬值压力大,我国增长模式选择是最大的汇率预期稳定器2022-09-07腾景宏观月报:据7月数据,三季度GDP增速或为3.8%,呈持续恢复态势2022-07-26腾景宏观月报:6月上海工业增加值增速或为-12.57%,二季度GDP累计同比或

2、下降9.5%2022-07-08010-65185898|+86 15210925572IRTJRESEARCH.CNhttp:/北京市朝阳区朝阳门外大街乙6号朝外SOHO-A座29层联系我们联系我们基于腾景AI高频模拟和预测腾景宏观月报腾景高频和宏观研究团队第1页|共8页表:主要经济指标8月官方值及9月高频模拟值数据来源:国家统计局、腾景宏观高频模拟和预测库请务必阅读本报告尾部的重要声明http:/2022年10月10日第2页|共8页国庆假期结束,9月和三季度整体经济数据陆续披露。虽然国庆假期的旅游人数、销售收入,以及房地产销售数据体现为10月和四季度经济数据表现,但作为三季度延伸的10月初

3、企业和家庭行为无疑反映了三季度的整体经济状态。7月数据就体现出服务业恢复、消费刺激在三季度的重要性。国庆假期结束,央行公布了银行家、企业家和城镇储户调查问卷,数据显示三季度较二季度环比好转,但较一季度差距仍大,从腾景高频模拟GDP增速来看,三季度较一季度下降1.8个百分点。结合国庆假期服务业和房地产数据,以及央行调查问卷数据,风险仍然呈现向下的趋势。腾景高频模拟显示三季度国内生产总值增速为3.0%,较7月预测下调0.8个百分点,较8月预测上调0.3个百分点。四季度和明年GDP潜在增长水平将是未来一段时间讨论的重点。服务业在三季度表现是经济增长的主要拖累项。腾景高频模拟显示9月服务业较8月没有明

4、显恢复,这在国庆旅游业销售收入中也有所提现。腾景高频模拟3D图显示,服务业数据的高频模拟历史表现很好,展现了单峰分布、密度集中的特点。服务业3D图显示,密度重心在9月走低。从众多数据显示的情况来看,服务业发展的常态增速预测将至关重要,对于累计债务的消化时间可能会带来一轮衰退风险。结合央行调查问卷显示的贷款需求减弱,服务业作为经济发展分工细化的表现,这种衰退风险意味着经济效率的巨大损失,对四季度和明年的潜在增长水平预测带来重大挑战。图:2022年一至三季度我国GDP增速高频模拟数据来源:腾景宏观高频模拟和预测库请务必阅读本报告尾部的重要声明http:/2022年10月10日第3页|共8页预计9月

5、CPI总项上升至2.9%,PPI总项下降至0.7%。得益于中国新能源的发展,以及对于煤炭供给能力的调控手段,在外部天然气、石油、煤炭等一次能源产品价格高位下,中国可以实现既减少一次能源产品进口,又能保障电力等二次能源供应和价格的稳定。绿色技术红利对于中国通胀环境稳定提供了基础。通货膨胀中货币主导还是制度改革主导值得讨论。我国不断进行的市场经济建设、产业政策调整,以及由此带来的通货膨胀波动,确实在一定阶段上需要财政与货币政策的配合。现阶段,国内通胀环境主要是“猪周期”驱动的,至于“欧佩克+”减产与美联储加息博弈下的原油价格,以及亚洲液化天然气价格受欧洲市场扰动,都会由于国内化石能源进口减少而减轻

6、对国内通胀环境的干扰。图:服务业生产指数高频模拟结果三维分布图数据来源:腾景宏观高频模拟和预测库注:图中柱子高度代表不同模型预测结果在同一区间内的累计数量,柱子颜色偏红的区域代注:图中柱子高度代表不同模型预测结果在同一区间内的累计数量,柱子颜色偏红的区域代表模型预测结果比较集中,蓝色区域相反。如需要详细数据,请联系我们。表模型预测结果比较集中,蓝色区域相反。如需要详细数据,请联系我们。请务必阅读本报告尾部的重要声明http:/2022年10月10日第4页|共8页图:PPI高频模拟结果三维分布图数据来源:腾景宏观高频模拟和预测库图:CPI高频模拟结果三维分布图数据来源:腾景宏观高频模拟和预测库请

7、务必阅读本报告尾部的重要声明http:/2022年10月10日第5页|共8页整体来看,9月国内经济形势基本延续8月的稳定态势,但是国外形势变化迅速,特别是国际金融市场持续动荡。全球在能源危机、粮食危机下,制造业格局正在发生巨大改变。目前,世界贸易组织、国际货币基金组织和世界银行披露的世界经济与贸易预测显示,未来世界总需求收缩的速度将加快。最近,美联储委员在彼得森国际经济研究所(Institute for International Economics)的经济展望演讲中表示,未来美国核心通胀中的服务项仍将走高,并延续至明年,今年年内加息100至125个基点成为最低情况,明年或将不会出现降息状态,

8、由此看来国际金融环境还将进一步收缩。我们将密切关注国际金融、经济环境的变化,调整我们对于国内经济环境的看法。(本文执笔:张振、赵宕涵)请务必阅读本报告尾部的重要声明http:/2022年10月10日腾景腾景AIAI经济预测经济预测北京腾景大数据应用科技研究院,简称“腾景数研”,是适应数字时代特点和要求,旨在推动宏观和产业经济研究方法变革、推动数字技术与实体经济深度融合的民办非企业新型研究机构,为中国发展研究基金会“博智宏观论坛”提供学术研究和数据支持。研究院学术委员会由目前中国学术研究水准和社会影响力居前的经济学家和有关方面负责人组成,为研究院的研究工作提供指导。腾景AI经济预测运用近年来快速

9、发展的机器学习特别是深度学习等人工智能前沿技术,与实时化、动态化的投入产出体系深度融合,在一系列关键技术攻关的基础上,对重要的经济金融指标进行高频模拟和预测,形成了在国内外具有开拓性、领先性、实用性的产品体系。高频模拟高频模拟所谓高频模拟,就是在搜集加工大量相关数据的基础上,依托经典机器学习和深度学习模型,把月度指标日度化,使通常一个多月后才公布的指标,当日或近日就能呈现出来,比如,月初的CPI指标,过去要到一个半月后才公布,有了高频模拟,当日就知晓了。AIAI预测预测所谓预测,就是运用深度学习的先进算法,重点在海量数据中搜寻非线性相关关系,发现并提炼那些过去、当下和未来都会起作用的规律性因素

10、,从而实现对某一变量未来一定时期的预测。目前,我们已基本形成了时间长度为半年到一年、准确率70%以上的预测能力,并在逐步提升。预测并不是一件神秘的事情,只是发掘那些未来仍会起作用的历史信息。也正是由于这个原因,我们多数情况下并不是预测某个指标的实际数值(某些情景下也会预测),而是预测它的平滑(TC)数值,因为平滑数值含有更多的历史信息。对一个具体指标而言,我们预测时主要关注两个方面,一是走向,向上、向下还是平行;二是拐点,顶部的拐点或底部的拐点,或者说峰值或谷底。对大多数指标来说,一年中最重要、最困难的是如何把握住一两个、两三个大的拐点,若经济预测能够帮助解决这个问题,应该说足以令人满意了。全

11、口径数据全口径数据全口径数据是以动态化投入产出矩阵为架构,按照国民经济核算体系的规范完整口径,对官方数据深化和扩展后的研究性数据。核心技术是对投入产出体系进行动态化改造,研发并验证了一系列转换矩阵表,建立起了支出侧和生产侧极为复杂的高频关联关系,形成“多维动态均衡矩阵系统(MDEMS)”,这一数据体系具有如下优势。注 释注 释第6页|共8页请务必阅读本报告尾部的重要声明http:/2022年10月10日010-65185898|+86 15210925572IRTJRESEARCH.CNhttp:/北京市朝阳区朝阳门外大街乙6号朝外 SOHO-A座29层联系我们联系我们:更多更多信信息请关注腾

12、景公众息请关注腾景公众号号补全。有些月度指标是片段性数据,如社会消费品零售总额,反映的只是部分商品消费,除了餐饮等外,基本上不包括服务消费。全口径数据则包括了月度完整口径的居民消费和政府消费及其构成,还区分了居民消费中的商品消费和服务消费。补准。固定资产投资完成额含有土地使用费等,而这部分近些年达到30%以上,与构成GDP的固定资本形成差距较大。全口径数据则去粗取精、去伪存真,剔除了土地使用费的部分,加入了商品房销售增值、矿藏勘探、计算机软件等无形资产,从而形成准确完整涵义上的固定资本形成指标。补缺。目前的月度官方统计中,在服务业领域,只有服务业生产指数,还不能提供大部分服务行业的增长数据。全

13、口径数据则在投入产出矩阵约束下,通过相关高频和中频数据的模拟,形成了全部服务业月度增长指标。校正。利用投入产出矩阵内在的自我约束、自我平衡机制,使不同部分的数据相互比较、相互印证、相互校正,增强数据的准确性。高频。通过对投入产出体系动态化改造,同时引入大量高频数据,实现了全口径数据的月度化,以后将可能实现全口径数据周度、日度乃至标准意义上实时化显示。当前,官方常用指标有72个,而腾景全口径常用指标有150多个,全部指标5000多个。全口径数据库的框架性数据来源于官方数据,与官方数据科学衔接,并不是另搞一套。每个月官方数据公布后,将其带入数据体系,转化为全口径数据。官方季度和年度国民经济核算数据

14、公布后,全口径数据与其对标校正。第7页|共8页请务必阅读本报告尾部的重要声明http:/2022年10月10日重要声重要声明明本报告由北京腾景大数据应用科技研究院制作,报告内容和引用资料力求客观公 正。报告中的信息来源于我们研究团队运用机器学习、深度学习等人工智能技术 所取得的探索性研究成果,数据准确率通常以概率方式呈现。因此,本报告仅供 投资者参考之用,不构成任何投资决策的建议。对于投资者依据或者使用本报告 所造成的一切后果,北京腾景大数据应用科技研究院及相关分析师均不承担任何 责任。此报告版权归北京腾景大数据应用科技研究院所有,本单位保留所有权利。未经 本单位事先书面许可,任何机构和个人均不得以任何形式翻版、复制或转载。如 引用发布,需注明出处为北京腾景大数据应用科技研究院,且不得对本报告进行 有悖原意的引用、删节和修改。否则,本单位将保留随时追究其法律责任的权利。北京腾景大数据应用科技研究院对于本免责声明条款具有修改权和最终解释权。第8页|共8页

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