如何看懂CPI（分析CPI与通货膨胀的联系）

CPI是反映与居民生活有关的消费品及服务价格水平的变动情况的重要宏观经济指标，也是宏观经济分析与决策以及国民经济核算的重要指标。一般来说，CPI的高低直接影响着国家的宏观经济调控措施的出台与力度，如央行是否调息、是否调整存款准备金率等。同时，CPI的高低也间接影响资本市场(如股票市场、期货市场、资本市场、金融市场)的变化。

据国家统计局公布，10月份，食品烟酒类价格同比上涨5.2%，影响CPI(居民消费价格指数)上涨约1.43个百分点。

食品中，畜肉类价格上涨23.6%，影响CPI上涨约0.72个百分点，其中猪肉价格上涨51.8%，影响CPI上涨约0.64个百分点;

鲜果价格上涨12.6%，影响CPI上涨约0.23个百分点;蛋类价格上涨11.8%，影响CPI上涨约0.08个百分点;粮食价格上涨3.6%，影响CPI上涨约0.06个百分点;水产品价格上涨2.8%，影响CPI上涨约0.05个百分点;鲜菜价格下降8.1%，影响CPI下降约0.19个百分点。

什么是CPI

CPI是我们听得最多的名词之一，全称叫居民消费价格指数，主要是衡量和生活领域密切相关的商品和服务的价格，在《一文看懂消费：如何分析社会消费品零售总额》我们讲过RPI，RPI是“社零”的价格，只含实物商品和餐饮，但不考虑服务支出，这是和CPI最大的不同。

CPI不仅考虑到实体产品，也包含了服务的价格。

市场上一般看CPI当月同比(M0000612)，然而，因为食品是影响物价的最重要因素，因此还区分了食品CPI同比(M0000616)和不含食品、能源的核心CPI同比(M0085932)。核心CPI剔除了供给侧较为敏感的食品、能源，更能反映我国的实际需求情况。

如图，截止目前(2021年Q1)CPI同比(蓝色线)2.1%，处于一个较为温和的水平，而核心CPI同比(绿色线)只有1%，CPI的上涨主要是食品引起(橙色线)。

同样，还有一个概念叫PPI(工业生产者出厂价格指数)，它衡量的是工业产品的出厂价，关于PPI，我们会在下一篇文章讲，所以欢迎读者继续关注“投资林教头”，一起共读李奇霖老师的这本《宏观经济数据分析手册》。

CPI是相对于基期的一揽子物品价格变化，5年一换，所以现在(2023年)，我们的CPI是相对于2020年而言的。到了2026年的CPI，则是针对2025年而言的了。

2021年的时候，刚好遇上基期的更改期，也就是2020年的CPI是相对2015年而言的，到了2021年，CPI就是相对于2020年而言的，不能简单地认为“2021年物价比2020年涨好多”这样的结论，按统计局的说法，会对CPI同比产生0.03个百分点的影响，因此对于宏观数据，还是不要过度追求精确的错误。

CPI同比、环比的关系

市场一般关心CPI同比，而同比是环比的累乘，举例来说，今年1月之后，每个月CPI环比上涨1%，过了一年，今年的CPI同比就是(1+1%)^12-1，对于像我一样崇尚自上而下法的读者，知道一下环比、同比的关系即可。

用历史数据预测CPI

分为自下而上、自上而下两种思路。自下而上是定量分析，追求的是预测的准确性;自上而下是定性分析，主要是预判CPI的趋势走向。与我个人而言，我本来就是注重个股甚于宏观周期轮动的投资者，我70%的权重花在公司分析本身，20%是行业分析，宏观周期只有10%的权重。所以我个人崇尚的是自上而下的定性分析，将更多精力花在更有确定性、更靠谱的公司分析上。

既然说到这了，自下而上也蛮提一下：其实就是利用过去的数据来做个平均。比如我写这篇读书笔记的时候，正处于2023年2月9日，那么我怎么知道本月的环比是多少?那就看看过去几年的数据，做个大致的平均即可。

但我个人反对把混沌的宏观经济系统视为一个1+1必然等于2的东西，如果本月突然来个非洲猪瘟会怎么样?这种事情经常发生，以至于宏观预测的可行性很差。而且预测当前2023年2月的环比数据，有点误差也还能接受，但我要用这种方法预测3月、4月乃至更往后的数据，那就是笑话了。

用高频数据预测CPI

粮食是影响CPI的重要因素，而食用农产品价格指数环比(Q7938338)和食品CPI环比拟合度高达72%。但是对于非食品项，暂时没有合适的高频数据。

比如2023年1月，粮食价格环比0.3%，上涨不多，但我发现这个数据频率也不高，也是月频数据，在预测上并没有多大的用处。

如何定性地预测CPI趋势

以上定量预测(历史数据、高频数据)只作为记录，我比较崇尚的是定性判断。影响物价走势的因素主要有：产出缺口、货币政策、输入性通胀。

产出缺口即需求大于供给，价格自然上涨，这是经济周期形成的动因之一。比如经济复苏，需求旺盛，产出没跟上，即使不放水，也会出现通胀，这就为什么到了过热期，政府就要实行逆周期调节，收紧银根，使经济进入衰退期乃至萧条期。

需求的衡量是看实际GDP增速(M0039354)。在李奇霖老师的书中，他提到供给的衡量要看潜在GDP，而这个数据需要用Eviews之类的软件来获得，这里就不做分析了。本人私以为可以看看工业增加值来大致判断产出，不过书上没讲，我也不是宏观专家，就当做个记录了。

如上图，2022年最后一个季度的GDP增速是2.9%，需求经历了年中的疲软后有所反弹，但这仅仅是对社会总需求的衡量，李奇霖老师提到的衡量供给的“潜在GDP”，就没办法得知了。

货币政策对通胀的影响不必多说，可以看M1同比(M0001383)，领先CPI大约半年左右。但是2015年之后，两者的相关性趋弱。如图，2021年1月，M1同比有所提高，达6.7%，流动性整体上是充裕的，这也说明疫情放开后国家对复产复工的支持态度。

货币政策并不必然带动CPI上行，因为放水需要提振需求，通过上面说的“产出缺口”来带动经济，如果需求没有提振而只是放水，那么货币会流入股市、房市，导致资产价格泡沫，但对经济并没有拉动作用。

输入性通胀就比如进口大宗商品等，刚好价格处于高位，自然就带动了物价上涨。关于进出口，可以看往期文章《如何预测进出口数据》，不再赘述。

下一篇文章打算讲PPI(工业生产者出厂价格指数)，它衡量的是工业产品的出厂价，所以欢迎读者继续关注“投资林教头”，一起共读李奇霖老师的这本《宏观经济数据分析手册》。

需要特别关注的几个子项

猪肉一直是CPI波动的主要因素，所以了解了猪肉，就了解了CPI的波动。我国人均猪肉消费量是每年20kg，需求端比较稳定，关键在供给侧。李奇霖老师在书中说，能繁母猪存栏同比(S0174668)和CPI有显著的负相关，且领先6个月，但本人在Wind上亲测，并没有这个感觉。

能繁母猪同比增加，意味着6个月的生猪养殖周期后，猪肉的供应量会上升，导致CPI下降。

鲜果价格一般看7种重点监测水果平均批发价(S5065112)，这是日频数据。同样，蔬菜方面可看28种重点监测蔬菜平均批发价(S5065111)。

截止昨天(2023年2月28日)，鲜果、蔬菜价格处于相对高位，接下来的CPI应该也暂时下不来。

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