10年期國債被視為是長期無風(fēng)險(xiǎn)利率的基準(zhǔn)。影響10年期國債的利率走勢，可以從三個(gè)方面來分析：名義經(jīng)濟(jì)增長率（可以拆分為實(shí)際增長率、通脹水平）、短期利率水平、金融周期變化及宏觀審慎監(jiān)管。
一、名義經(jīng)濟(jì)增長率
通脹水平
GDP平減指數(shù)也叫GDP縮減指數(shù)、縮減因子、折扣因子。其計(jì)算公式是：
當(dāng)期GDP平減指數(shù)=(當(dāng)期現(xiàn)價(jià)GDP數(shù)值÷當(dāng)期不變價(jià)GDP數(shù)值)×100。
當(dāng)期不變價(jià)GDP數(shù)值采用環(huán)比定基，即以上期價(jià)格作為不變價(jià)，通過用上期現(xiàn)價(jià)GDP乘以當(dāng)期GDP實(shí)際增長率得到。GDP平減指數(shù)是一個(gè)反應(yīng)全國整體通脹率水平的指標(biāo)。
GDP平減指數(shù)是衡量當(dāng)期全社會(huì)通貨膨脹水平的指標(biāo)。但該指標(biāo)并不實(shí)際公布，在Wind上有一個(gè)推算的季度值。
為什么美國需要很關(guān)注CPI，而在中國不能僅看CPI?
從支出法看我國的GDP構(gòu)成如下：
到2017年，我國的GDP總額為81萬億元，其中最終消費(fèi)支出占比為53.62%，資本形成總額占比為4.41%，凈出口占比為1.97%。
在2017年，美國的GDP現(xiàn)價(jià)為19.39萬億美元。其中個(gè)人消費(fèi)支出占比69.08%，私人投資占比16.57%，凈出口占比-2.95%，政府消費(fèi)和投資占比17.30%。
對(duì)比中美可以發(fā)現(xiàn)，美國是一個(gè)消費(fèi)占絕對(duì)主導(dǎo)的國家，因此CPI是衡量美國通脹的一個(gè)重要指標(biāo)。而對(duì)中國而言，由于投資還占有很大的比重，因此PPI對(duì)GDP的貢獻(xiàn)也是很大。
以CPI和PPI來擬合GDP平減指數(shù)，得到如下結(jié)果：
GDP平減指數(shù)=0.698*CPI+0.405*PPI+1.274%
adj R^2=0.909
CPI對(duì)通脹水平的影響作用比PPI更大。從圖表可以也可以看到，利用CPI和PPI較好地?cái)M合了GDP平減指數(shù)。
基于此，我們可以利用月度的CPI和PPI數(shù)據(jù)，擬合得到月度的GDP平減指數(shù)。
實(shí)際增長率
從生產(chǎn)法角度，目前第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重已經(jīng)超過第二產(chǎn)業(yè)。但工業(yè)仍舊占GDP較大的比重。而且從資金成本角度來看，工業(yè)是對(duì)資金占用最大的行業(yè)。因此，我們考慮用高頻的工業(yè)增加值來作為GDP增長的表征。
可以看到工業(yè)增加值同比和GDP同比的變化比較接近，但工業(yè)增加值的波動(dòng)更大。工業(yè)增加值的計(jì)算，是采用價(jià)格指數(shù)縮減法計(jì)算，采用了PPI對(duì)現(xiàn)價(jià)計(jì)算的工業(yè)增加值進(jìn)行縮減（單縮法）。總體工業(yè)增加值增速由分行業(yè)增加值和價(jià)格指數(shù)分別計(jì)算得到。
基于通脹水平和工業(yè)增加值的同比，我們可以得到月度的名義增長率。
二、短期利率水平和利率波動(dòng)
長期利率=短期利率+期限利差
影響期限利差的因素很多，包括經(jīng)濟(jì)因素，從短期因素看，短期利率的波動(dòng)會(huì)是一個(gè)影響。短期利率波動(dòng)大，相應(yīng)期限利差會(huì)更大；短期利率波動(dòng)小，期限利差變小。
從上圖可以看到，R007的波動(dòng)率和利差（R007-R001）存在很強(qiáng)的相關(guān)性。
三、金融周期
金融危機(jī)之后，貨幣當(dāng)局和學(xué)界對(duì)貨幣的看法由過去的貨幣中性逐漸轉(zhuǎn)向?yàn)樨泿艑?duì)經(jīng)濟(jì)的作用是非中性。這幾年，政府一直在強(qiáng)調(diào)去杠桿。10年期國債作為長期利率水平的基準(zhǔn)，無疑會(huì)受到杠桿水平的影響。
央行對(duì)銀行的宏觀審慎監(jiān)管MPA在逐漸加強(qiáng)。商業(yè)銀行對(duì)其他金融機(jī)構(gòu)和對(duì)其他存款性公司的債權(quán)余額占比，可以作為金融市場杠桿率水平的一個(gè)指標(biāo)。在此，選取其他存款性公司資產(chǎn)負(fù)債表中對(duì)“金融機(jī)構(gòu)債權(quán)（不含央行）的增速貢獻(xiàn)”。
從上圖可以看到，金融機(jī)構(gòu)債權(quán)（不含央行）的增速貢獻(xiàn)與10年期國債和10年期國開債都呈現(xiàn)出一定的負(fù)相關(guān)性。
四、10年國債的擬合
利用（1）宏觀經(jīng)濟(jì)增長：工業(yè)增加值同比增長IP；（2）通脹率：CPI, PPI。（3）短期利率水平：R007；（4）宏觀審慎監(jiān)管：商業(yè)銀行對(duì)其他金融機(jī)構(gòu)債權(quán)（不含央行）增速拉動(dòng)。對(duì)10年期國債進(jìn)行回歸，得到
CGB_10Y=0.106*CPI-0.027*PPI+0.034*工業(yè)增加值
+0.165*R007
-0.082*對(duì)其他金融機(jī)構(gòu)債權(quán)（不含央行）增速拉動(dòng)
+2.89
從回歸結(jié)果看到，調(diào)整后R^2為0.51。上述因子能夠解釋較好地解釋CGB10Y的變化。
在擬合中發(fā)現(xiàn)對(duì)R007的波動(dòng)率進(jìn)行t檢驗(yàn)的結(jié)果顯示該指標(biāo)并不顯著，故在最后的回歸模型中予以剔除。
從實(shí)際值與擬合值的變化看，13年年中之前，兩者的走勢比較接近；之后總體趨勢相同，但數(shù)據(jù)的差異更大。
這個(gè)模型擬合得到的結(jié)果，雖然不是非常的精確，但是可以從這個(gè)模型出發(fā)，進(jìn)行一些方向性和相對(duì)粗略一點(diǎn)的利率水平分析。
后記
在這個(gè)回歸模型中，PPI的系數(shù)為負(fù)值，感覺是因?yàn)橹笜?biāo)間有一些相關(guān)性造成的。我也嘗試以擬合的GDP平減指數(shù)替代CPI和PPI，但發(fā)現(xiàn)得到的結(jié)果更差一些。
R007的波動(dòng)率這個(gè)指標(biāo)，在模型中發(fā)現(xiàn)不是一個(gè)顯著性的指標(biāo)，因此最后予以剔除。
從擬合曲線可以發(fā)現(xiàn)，15年年中之后的擬合值高于實(shí)際值，而這之后的工業(yè)增加值增速卻是低于GDP增速的，這似乎有點(diǎn)反常。
這是對(duì)10年期國債的初步分析，除了經(jīng)濟(jì)增長、短期利率水平、宏觀審慎監(jiān)管這三個(gè)方面的因素外，全球貨幣政策周期的影響也是一個(gè)因素，例如美債利率、匯率水平，美元指數(shù)。
在目前分析的這三個(gè)方面，除了使用這幾個(gè)指標(biāo)之外，一些其他的指標(biāo)用來作為表征，可能會(huì)有更好的結(jié)果。例如宏觀杠桿率、CD與同期限同評(píng)級(jí)企業(yè)債券利差、債券托管量、（信托+券商資管+基金專戶）/銀行理財(cái)規(guī)模、“非標(biāo)”占銀行理財(cái)?shù)囊?guī)模。
這篇主要是參照廣發(fā)證券鄒文杰老師的文章來做的，和他的結(jié)果略微有些差異。之前也向他做了很多請(qǐng)教，在此予以感謝。
參考資料：
1.鄒文杰（廣發(fā)證券），雙支柱調(diào)控下的“四因子”利率分析框架-兼論貨幣的增量與存量，2018-3-8
2.明明，3M利率分析新框架，2018年3月15日
3.中金宏觀組，解讀中國統(tǒng)計(jì)指標(biāo)—概念、方法和含義，2017年6月
4.彭文生，漸行漸近的金融周期，中信出版集團(tuán)，2017年6月
5.馬俊、管濤，利率市場化與貨幣政策框架轉(zhuǎn)型，中國金融出版社，2018年3月
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