環球孶息曲線預示的2020年增長

以色列、美國、歐元區和墨西哥的經濟增長是否急劇放緩? 
中國、巴西、印度和南非的增長是否會加速?  這些只是根據各國孶息曲線的表面判斷。 
那麼其可信度有多高呢?

在之前的文章中,我們聚焦於美國孶息曲線如何作為美國經濟增長的指標。研究有兩個發現:

  1. 除1990年代末的五年時間之外,美國孶息曲線一般而言能夠有效預測增長的放緩及加速。
  2. 私營部門孶息曲線的預測較公共部門孶息曲線更佳。

本文透過研究私營部門孶息曲線斜率與隨後23個國家GDP增長之間的關係展開此分析。  此23個國家合共的GDP佔比逾77萬億美元,相當於全球總產出的88%。  對於每條孶息曲線,我們使用10年期掉期利率(或最接近的可用等價物)減3個月銀行同業拆借利率(表示為「 3M10Y」)之間的差額,從而盡可能獲取時間最遠的數據。 
相關數據可追溯至2006年,部分甚至可追溯至1990年,因國家而異。

本研究的發現引人注目。 
展望未來三至五個季度,23條孶息曲線中的每條曲線均與未來GDP增長呈正相關。  通常,每個圖表中僅包含兩條線(允許少量誤差)。 
圖1為例外情況,該圖包含所有23條線,以闡釋以下觀點:若孶息曲線與未來GDP增長為隨機關係,則其相關性應有50-50的機會為正相關。所有23種貨幣同時展示為正相關的可能性為1/(2^23),即8,388,608分之一。

圖1:圖表雖然雜亂,但傳遞的訊息十分清晰:孶息曲線斜率與增長呈正相關。

透過取23種相關性的平均值消除干擾,總體而言,孶息曲線的斜率與未來增長的相關性提前3至5個季度達致峰值。  換言之,今日孶息曲線走峭或預示增長於約6至15個月後增強。  孶息曲線走平意味著增長在約半年至五個季度後放緩(圖2)。  然而,我們不希望誇大這些發現的重要性。 
在很多情況下,此種相關性並不十分強烈。  此外,正如美國1990年代後期所示,在特定情況下(例如股票市場猛漲),經濟可以克服平坦的孶息曲線並繼續增長。 

圖2:孶息曲線與增長之間的相關性在未來2-5個季度達致峰值。

好消息在於,孶息曲線在過去已被證明是各經濟體方向的有效(即使並不完美)指標。 
而壞消息在於,我們檢查了23條孶息曲線,其中18條曲線表明增長放緩。 

為將龐大而複雜的數據集化繁為簡,我們審查了23條孶息曲線,觀察各曲線在2019年10月和11月的平均水平相對於其各自歷史水平有多陡峭或平坦。 
若曲線達致有史以來最陡,則其值為100%; 若曲線為歷史最平坦,則其值為零。僅巴西(巴西雷亞爾)、智利(智利比索)、中國(人民幣)、印度(印度盧比)和南非(南非蘭特)五條曲線較平均值陡峭,表明增長走強。 
該五個國家的央行一直在放寬政策。  中國人民銀行持續削減存款準備金率。 
其他幾個央行則持續減息。  結果均一樣:孶息曲線越陡峭,則增長可能越強。 

相比之下,其他18條孶息曲線的陡峭程度均不及其歷史平均水平,並且在部分情況下尤其如此。 
對於歐元區(歐元)、以色列(以色列新謝克爾)、日本(日圓)、墨西哥(墨西哥比索)、泰國(泰銖)和美國(美元),孶息曲線均處於其歷史陡峭度的倒數10%,表明未來增長可能急劇放緩。 
尤其引人注目的是,墨西哥和美國的處境相同,因為其央行均各自進行三次減息。 
其他大多數國家方面,包括澳洲(澳元)、加拿大(加元),韓國(韓元)、挪威(挪威克朗)、波蘭(波蘭茲羅提)、瑞典(瑞典克朗)、瑞士(瑞郎)、土耳其(土耳其里拉)和英國(英鎊)均處於其歷史陡峭度的倒數三分之一,表明2020年和2021年的增長可能有所放緩(圖3)。 相對於其各自的歷史水平而言,俄羅斯(俄羅斯盧布)和哥倫比亞(哥倫比亞比索)的孶息曲線位置較為中性。

2019年第四季度某個貨幣的孶息曲線平均水平 較其歷史水平平坦的時間百分比

根據IMF的資料,以GDP加權計算,該五個最可能加速增長的國家佔2019年GDP的19.5萬億美元,或約佔23個貨幣區域GDP總量之25%。  另外75%(57.9萬億美元)的經濟或會放緩,至少在短期內維持過去這種相關性的情況下如此。 
若全球利率市場正確,並且中國和印度的增長出現反彈,則對於商品價格和新興市場貨幣而言或許是利好。 
僅中國即佔銅等工業金屬需求之40-50%,而且其對能源和農業市場以及世界商品出口國的命運產生極大的影響。

不過,在承認全球增長放緩之前,至少需提出並考量幾個問題:

  1. 歐洲、日本甚至美國等地出現的平坦孶息曲線,是量化寬鬆造成的扭曲嗎?
  2. 歐洲和日本的負存款利率是否亦會扭曲這種分析?
  3. 股票市場飆升能否抵銷固定收益市場的緊張信貸條件?
  4. 從統計的角度來看,這一分析的可信度如何?會因貨幣而異嗎?

聯儲局量化寬鬆仍在扭曲孶息曲線的觀點很難辯駁。 
首先,聯儲局在2014年底停止擴張資產負債表。 
其次,該央行在2017年底開始被動收縮資產負債表,將其從GDP的25%縮小至18%。 
自9月以來,聯儲局為回購市場提供了流動性,但亦謹慎將其區分於重新實施量化寬鬆政策。 
量化寬鬆殘留的任何扭曲影響可能很小,尤其是考慮美國國債發行劇增,因為美國預算赤字在過去三年中已從佔GDP的2.2%螺旋式上升至4.7%。

相比之下,歐洲央行已啟動另一輪量化寬鬆,而歐洲央行和日本央行在此前數輪量化寬鬆之後均從未縮減其資產負債表。 
部分人可能認為,量化寬鬆的極端規模(佔歐元區GDP的44%及佔日本GDP的100%)扭曲了利率市場,並人為地導致(國內和包括美國在內的國外市場)孶息曲線走平。 
這的確如此。

同樣,歐洲和日本的負利率似乎並未推動經濟增長,反而形成抑制,量化寬鬆則無甚作為。 
負利率同樣可能扭曲孶息曲線。  若負利率抑制歐洲和日本的經濟增長,則與其平坦的孶息曲線一致。 
因此,根據歐洲、日本甚至美國平坦的孶息曲線,可準確地判斷量化寬鬆和負利率無法刺激經濟增長,正如其可能已經準確評估聯儲局的大量緊縮政策帶來的潛在負面影響。 
聯儲局2015-18年的緊縮週期與歐洲央行和日本央行的負利率實驗之間的區別在於,聯儲局有意收緊政策。 
而歐洲央行和日本央行雖然嘗試放寬政策,但種種跡象表明,其無意間卻收緊了政策,反而對銀行及儲戶徵收負利率稅。 
有鑒於此,我們無法絕對確定,平坦的孶息曲線即釋放不好的訊號,至少對於歐洲而言。

就人們對孶息曲線的信心程度之問題,答案因國家和貨幣而異。 
在23種國家中,智利、中國、瑞典和韓國孶息曲線形狀與隨後的GDP增長之間的關係表現最為密切,其次為哥倫比亞、加拿大、土耳其、墨西哥、印度、歐元區、新西蘭和挪威。 
鑒於歐洲央行的量化寬鬆程度以及歐元區作為統一貨幣區以來於四分之一的時間內實施負利率,歐元區的3M10Y孶息曲線與隨後的GDP增長之間的相關性高於平均水平,這一點令人印象深刻。

不過,相關性最弱的是日本,日本央行實施的量化寬鬆規模超越聯儲局或歐洲央行。  除購買遠超GDP規模的債券外,日本央行購買債券的信貸質素亦進一步大幅下降。 
與聯儲局不同,日本央行不僅限於購買政府債券和AAA級抵押貸款,  同時還購買公司債券,甚至股票ETF。日本實施零利率的時間亦超過任何其他國家,並且與歐洲和美國不同,日本經歷了僅在過去幾年中才得到修正的長期通縮。

此外與聯儲局和歐洲央行不同的是,日本央行的量化寬鬆政策確實發揮作用。 
日本恢復了增長,通縮轉變,數十年來首次變為通脹。  日本扭曲的孶息曲線卻絲毫未反映這一點。 
或許日本目前平坦的孶息曲線並非真正預示經濟放緩。

日本是3M10Y與未來GDP增長之間關係較弱的國家,其次為以色列、巴西、南非、美國、英國、波蘭、澳洲、泰國和俄羅斯。 
瑞士則居間。  瑞士的中立性可謂最確定的一件事。

印度和中國的孶息曲線斜率與隨後的GDP增長之間的關係表現最為密切,兩國相對陡峭的曲線令人鼓舞。 
同樣,以色列,日本,歐元區和美國各個區的曲線平坦亦表明,孶息曲線斜率與隨後的GDP增長之間的關係較弱同樣可能理想。 
無論如何,接下來的幾年將再次檢驗孶息曲線是否能夠準確預測增長。

有關每個市場的詳細資訊以及每個貨幣/國家的確切彭博代碼,請參閱附錄。

結論

  • 孶息曲線表明中國、印度、智利和巴西的增長走強。
  • 孶息曲線表明美國、歐元區、日本和以色列的經濟急劇放緩。
  • 我們審閱的所有23條孶息曲線均與未來3-5個季度的增長呈正相關。
  • 孶息曲線之間的預測準確性存在重大差異。

附錄

圖4:智利、中國、韓國和瑞典的孶息曲線-GDP相關性最強

圖5:加拿大、哥倫比亞、墨西哥和土耳其的相關性為第二批最強者


圖6:歐元區、印度、新西蘭和挪威的相關性為第三批最強者

圖7:澳洲、俄羅斯、瑞士和泰國的相關性為第四批最強者


圖8:波蘭、南非、英國和美國的相關性為第五批最強者

圖9:巴西、以色列和日本的孶息曲線斜率與GDP之間的相關性最弱


圖10:澳洲的數據自1993年年中開始

圖11:巴西的數據可追溯至2004年


圖12:加拿大的數據可追溯至1990年代初

圖13:瑞士的數據可追溯至1990年代初


圖14:智利的數據自2004年底開始

圖15:自2006年年中以來,中國的孶息曲線數據保持一致


圖16:自2006年中以來,哥倫比亞的孶息曲線數據保持一致

圖17:歐元區十分特別,十數個國家以單一貨幣發行債券


圖18:英國的數據從1990年代初開始

圖19:印度數據可追溯至2000年代初


圖20:以色列的數據可追溯至2006年,並與GDP增長的相關性較低

圖21:通縮、零利率/負利率政策、量化寬鬆削弱了日本的孶息曲線-GDP相關性


圖22:韓國孶息曲線的時間序列可追溯至2000年代初

圖23:墨西哥數據可追溯至2000年代初


圖24:挪威數據可追溯至25年前

圖25:新西蘭的孶息曲線數據可追溯至1997年


圖26:波蘭數據可追溯至2004年

圖27:俄羅斯的孶息曲線時間序列從2006年底開始


圖28:瑞典數據可追溯至1990年代初

圖29:泰國數據可追溯至本世紀初


圖30:土耳其數據可追溯至2006年

圖31:美國私營部門的數據可追溯至1989年;公共部門的數據可追溯至數十年前


圖32:南非數據可追溯至1990年代中期


 

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作者介紹

Erik Norland擔任芝商所高級經濟學家兼執行董事。透過識別新興趨勢、評估經濟因素並預測對芝商所及公司商業策略,以及對芝商所各類市場的交易者之影響,彼負責對環球金融市場進行經濟分析。彼亦為芝商所全球經濟、金融及地緣政治狀況問題的發言人之一。

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