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1、請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容證券研究報告證券研究報告|20242024年年0808月月2121日日宏觀經濟專題研究宏觀經濟專題研究貨幣政策力度指數貨幣政策力度指數核心觀點核心觀點經濟經濟研究研究宏觀專題宏觀專題證券分析師：董德志證券分析師：董德志聯系人：田地聯系人：田地021-609331580755-S0980513100001基礎數據固定資產投資累計同比3.60社零總額當月同比2.70出口當月同比7.00M26.30市場走勢資料來源：Wind、國信證券經濟研究所整理相關研究報告宏觀經濟專題研究-若美降息周期開啟，誰受益？誰受損？2024-08-13宏觀經濟專題研究-綱目并舉

2、看政策：“促轉型”與“穩增長”之間的動態切換 2024-08-12宏觀經濟專題研究-價格因素壓制收入與消費 2024-08-08從降息舉措看政策的訴求 2024-07-26宏觀經濟專題研究-深化改革系列研究（2）：二十屆三中全會解讀 2024-07-19近年來，隨著中國特色現代貨幣政策框架加速完善，豐富的政策“工具箱”也對研究工作提出了更高要求。在在諸多甚至可能相互背離的指標諸多甚至可能相互背離的指標中中，如何敏如何敏銳地捕捉貨幣政策方向調整和力度變化？銳地捕捉貨幣政策方向調整和力度變化？我們從擴散指數的基本邏輯出發，在適度優化算法的基礎上，嘗試構建了周頻“國信貨幣政策力度指數”。該指數包括兩

3、個子指數，即“價格擴散指數”與“數量擴散指數”，綜合指數是兩者的加權。綜合指數和子指數越高綜合指數和子指數越高，則代表寬松力度越強則代表寬松力度越強，反之亦然反之亦然。算法和數據是指數構建的兩大核心算法和數據是指數構建的兩大核心，也是有效性關鍵也是有效性關鍵。本文將從算法和數據兩個方面，分別介紹該貨幣政策力度指數的構建思路。算法方面算法方面，底層邏輯以擴散指數為基礎，并加以適當改進。改進的核心在于改進的核心在于解決兩個難點解決兩個難點：一是如何處理不同量綱指標間的可比性問題一是如何處理不同量綱指標間的可比性問題，二是如何合理二是如何合理設置不同指標的權重設置不同指標的權重。處理中應盡量避免“拍

4、腦袋”，本著系統性和客觀性的原則，通過合理的量化手段解決。遵循這個原則，研究中我們發現通過將每個數據序列進行遵循這個原則，研究中我們發現通過將每個數據序列進行Z-scoreZ-score 標準化標準化，再進行等權加總可以同時較好解決上述難題。再進行等權加總可以同時較好解決上述難題。數據方面數據方面，國信貨幣政策力度指數共納入10組數據，包括“價格指數”的5組，以及“數量指數”的5 組。每個指數的5 個指標，經過上述標準化算法的一系列處理后，疊加后可以得到對應指數的周度變化。在對在對“國信貨幣政策力度指數國信貨幣政策力度指數”試用和完善期間試用和完善期間，該指數總體較敏感地捕捉該指數總體較敏感地

5、捕捉了央行政策態度和市場資金面的邊際變化，成為日常跟蹤研究的重要參考了央行政策態度和市場資金面的邊際變化，成為日常跟蹤研究的重要參考。除觀察短期波動外，在進一步降頻（如降為月度）后，該指數也可以用于拉長周期回溯貨幣政策的總體趨勢和變化特點。與此同時，這一指數仍有持續完善和改進的空間：一方面，央行的政策框架進入密集迭代期，相應地，MLF 等指標也面臨更迭。另一方面，央行“預期管理”將逐步成為重要政策工具，應以合理方式將其量化并納入指數。風險提示：風險提示：海外市場動蕩，海外經濟進入衰退。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容證券研究報告證券研究報告2內容目錄內容目錄目標目標.4 4框架框架

6、.4 4算法算法.5 5數據數據.7 7價格指數.7數量指數.10小結與展望小結與展望.1212aV8XfVbZbU9WbZdX6MdNaQtRpPmOqMlOmMvNfQpNnP6MrRvMvPnRzRvPmMvM請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容證券研究報告證券研究報告3圖表圖表目錄目錄圖1：國信貨幣政策力度指數一覽.4圖2：子指數：數量擴散指數.5圖3：子指數：價格擴散指數.5圖4：指數的構建流程.5圖5：不同年份貨幣政策的發力節奏.6圖6：將 7 天逆回購指標進行標準化處理.8圖7：進一步降頻等處理后得到的最終指標.8圖8：將 R007 與 R014 處理后得到標準化 R 加

7、權利率.8圖9：R 加權利率的最終結果.8圖10：R 加權利率處理后呈略為左偏的分布.9圖11：隔夜融資是銀行間融資的主體品種.9圖12：標準化后的存單加權利率與其主要輸入變量.10圖13：存單加權利率的最終結果.10圖14：價格指數周度變化的貢獻拆分.10圖15：法定存款準備金率及其標準值.11圖16：法準率的最終輸出結果.11圖17：周度正投放天數及其標準化數值.12圖18：周正投放天數的最終輸出值.12圖19：降息周期中的美國經濟和股票市場.12圖20：2018 年以來，我國貨幣政策總體以均衡偏寬為主，僅在 2020 和 2022 年下半年有所撤力.13圖21：國債將逐步取代外匯成為人民

8、幣“發行錨”.13圖22：降準空間已經較為逼仄.13請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容證券研究報告證券研究報告4目標目標近年來，作為國家治理體系和治理能力現代化建設的重要組成，中國特色現代貨幣政策框架加速完善。特別是從數量型向價格型體系轉型的過程中，央行基礎貨幣調控機制不斷革新，政策利率和市場利率體系逐步健全。目前，在“結構性流動性短缺”框架下，形成以 7 天逆回購利率為基準，存款類機構間質押式回購利率（DR）、貸款市場報價利率（LPR）和國債收益率曲線為抓手的多層次利率體系，貨幣政策傳導的有效性持續提升。豐富的政策“工具箱”也對研究工作提出了更高要求。在在諸多甚至可能相互背離的諸多

9、甚至可能相互背離的指標指標中，如何敏銳地捕捉貨幣政策方向調整和力度變化？中，如何敏銳地捕捉貨幣政策方向調整和力度變化？我們從擴散指數的基本邏輯出發，在適度優化算法的基礎上，構建了周頻“國信貨幣政策力度指數”。經過一段時間的試用和完善，該指數已能夠較好的反映貨幣政策力度的變化，這里將其構建的方法、背后的考量，以及潛在的改進方向做簡單介紹?？蚣芸蚣堋皣咆泿耪吡Χ戎笖怠卑▋蓚€子指數，即“價格擴散指數”與“數量擴散指數”，綜合指數是兩者的加權。綜合指數和子指數越高綜合指數和子指數越高，則代表寬松力度越強則代表寬松力度越強，反之亦然。反之亦然。圖1：國信貨幣政策力度指數一覽資料來源：Wind，國信

10、證券經濟研究所整理近年來近年來，特別是中央金融工作會議后特別是中央金融工作會議后，數量型指標在我國貨幣政策框架中逐步淡數量型指標在我國貨幣政策框架中逐步淡出，利率的調控作用被不斷強化。出，利率的調控作用被不斷強化。但值得注意的是，當前我國政策基準利率向實際資金利率（如 DR/R）的傳導本質上仍是“以量引價”，即仍需通過資金供求的對比，或資金面的松緊，完成對關鍵市場利率的把控。換言之，價格仍是數量的換言之，價格仍是數量的結果。結果。這與美聯儲在“充裕準備金體系”（abundant reserve regime）下，直接設定政策利率走廊，由市場套利機制自發維護而無需央行主動干預的價格型體系仍有較為

11、明顯的差異。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容證券研究報告證券研究報告5圖2：子指數：數量擴散指數圖3：子指數：價格擴散指數資料來源：Wind，國信證券經濟研究所整理資料來源：Wind，國信證券經濟研究所整理簡言之簡言之，盡管我國數量指標的指引意義逐步弱化盡管我國數量指標的指引意義逐步弱化，但仍有區分并關注的必要但仍有區分并關注的必要。此外，在對政策力度指數的實際構建中，考慮到數量型指標的部分影響已體現在價格型指標中，因此可以賦予數量型指標較低的權重，目前的權重為：價格指數 2，數量指數 1。未來隨著政策框架轉型持續推進，數量指數的權重可以進一步下調。算法和數據是指數構建的兩大核心，

12、也是有效性關鍵。算法和數據是指數構建的兩大核心，也是有效性關鍵。下面將從算法和數據兩個方面，分別介紹該貨幣政策力度指數的構建思路。圖4：指數的構建流程資料來源：Wind，國信證券經濟研究所整理算法算法總體而言，國信貨幣政策力度指數的底層邏輯以擴散指數為基礎，并加以適當改進。改進的目的在于解決兩個難點改進的目的在于解決兩個難點：一是如何處理不同量綱指標間的可比性問題一是如何處理不同量綱指標間的可比性問題，二是如何合理設置不同指標的權重。二是如何合理設置不同指標的權重。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容證券研究報告證券研究報告6圖5：不同年份貨幣政策的發力節奏資料來源：Wind，國信證券

13、經濟研究所整理選取擴散指數（選取擴散指數（diffusiondiffusion indexindex）作為底層算法，主要是因為其邏輯直觀易懂）作為底層算法，主要是因為其邏輯直觀易懂，且能夠兼顧且能夠兼顧“邊際性邊際性”與與“趨勢性趨勢性”變化。變化。擴散指數早期被廣泛用于跟蹤股票的漲跌數量變化，從下面的公式可以看出，擴散指數能夠同時反映“邊際”和“累積”兩大特征：擴散指數T=（上行股票/指標數量-下行股票/指標數量）T+擴散指數T-1其中，T 指觀察期，如某天或某周，T-1 指上一觀察期。因此，擴散既能反映指標的當期變化，也可以觀察一段時期以來的整體趨勢。此外，若將每年第一組數據設為基期，甚至

14、可以橫向比較不同年份間貨幣政策的發力節奏、方向和季節特征。但是，簡單將擴散指數套用至貨幣政策力度的分析上是不合適的。主要原因是但是，簡單將擴散指數套用至貨幣政策力度的分析上是不合適的。主要原因是，擴散指數對指標整合時，天然簡化了兩個因素：指標權重和變化幅度。擴散指數對指標整合時，天然簡化了兩個因素：指標權重和變化幅度。首先首先，擴散指數假設所有指標等權擴散指數假設所有指標等權，只考慮出現上升或下降的指標數量只考慮出現上升或下降的指標數量，這在貨這在貨幣政策指標的擬合中顯然未必合適。幣政策指標的擬合中顯然未必合適。例如，觀察期內 7 天逆回購等政策利率調降5BP 與 R007 利率下行 5BP

15、意義完全不同。其次，擴散指數只考慮指標的變化方向，即指將標的變化簡化為其次，擴散指數只考慮指標的變化方向，即指將標的變化簡化為-1-1，0 0，+1+1，忽略了變化幅度的差異。忽略了變化幅度的差異。但是，在貨幣政策操作中，以降準為例，降準 25BP 和50BP 的實際影響和信號意義相差甚遠，降準 25BP 可能更多是每年 2-3 次的常態化基礎貨幣投放操作，但降準 50BP 則額外釋放較強的寬松或“穩增長”信號，需要加以區分。最后最后，隱含的一個問題是隱含的一個問題是，無論設定權重還是衡量幅度無論設定權重還是衡量幅度，均涉及到跨量綱指標的均涉及到跨量綱指標的比較。比較。例如降息 5BP 與超額

16、投放 500 億元如何比較。對上述三個相互關聯的問題，應盡量避免“拍腦袋”，本著系統性和客觀性的原則，通過合理的量化手段解決。遵循這個原則，研究中我們發現通過將每個數據遵循這個原則，研究中我們發現通過將每個數據序列進行序列進行 Z-scoreZ-score 標準化，再進行等權加總可以同時較好解決上述難題。標準化，再進行等權加總可以同時較好解決上述難題。Z-score 標準化的統計，需要先求得目標指標的平均值 Xave和標準差 Xstd，而后每請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容證券研究報告證券研究報告7個讀數的標準值Xi?等于：?=()這個算法的本質是這個算法的本質是“自己跟自己比自己

17、跟自己比”：蘿卜跟蘿卜比蘿卜跟蘿卜比，白菜跟白菜比白菜跟白菜比，降息跟降降息跟降息比。息比。衡量某一數值在其自身所處的數據分布中的偏離度，并將這個偏離度以該數據序列的標準差為基準，進行標準化。例如，某日 R007 利率為 1.97%，此前 R007時間序列均值為 1.85%、標準差為 8BP，則該數據的偏離度為 12BP，標準化后對應的數值為 1.50。同時同時，由于是同量綱間的比較由于是同量綱間的比較，這種處理方式也自動將數據序這種處理方式也自動將數據序列列“去量綱化去量綱化”。實際操作中實際操作中，數據的時間長度較為關鍵數據的時間長度較為關鍵，需要在時間序列的穩定性和敏感性中做需要在時間序

18、列的穩定性和敏感性中做出權衡出權衡。計算一個指標的平均值和標準差時，既需要保留較多的數據，提升 Xave和 Xstd 的統計意義，以捕捉一段時間期政策操作的基調；也需要確保新的變化能夠及時反映在樣本中，以免被以往過多的歷史數據“抹平”，因此時間序列也不宜過長。綜合考慮，我們選擇將回溯 2 年的移動窗口作為統計范圍。先對對上述簡單簡單做個小結。除較好地保留了各指標變化幅度的“強弱”外，這種處理方式帶來幾個好處：一是算法直觀易懂，數據處理較為高效。二是通過標準化，將各種不同量綱的指標“歸一”（normalization），置于同一比較基準（即平均值為 0，標準差為 1）上，進而提升指標間的可比性。

19、三也是最重要的是，解決了跨指標賦權的難題。賦權歷來是指標編制的難點。賦權歷來是指標編制的難點。區分不同指標的重要程度或許不難，但具像成量化權重則往往缺乏依據。使用使用 Z-scoreZ-score 標準化的好處在于標準化的好處在于，我們發現其內嵌了我們發現其內嵌了“沖沖擊大的指標變動頻率少擊大的指標變動頻率少”的特征。的特征。換言之，影響大的指標，往往變化的頻率較低（導致其日均變化幅度和標準差均趨于 0），最典型的例子就是央行降準、降息等操作。因此，一旦發生這些變化時，其對應的標準差倍數往往較高，自動將這個變化的影響放大，類似于對這些重要指標賦予較高權重。反之，若降準、降息在一段時間內頻繁發生

20、，其影響也會邊際下降，此時賦權的幅度也會邊際減弱。數據數據有了算法框架，下一步就是給它“喂”合適的數據。國信貨幣政策力度指數共納入 10 組數據，包括“價格指數”的 5 組，以及“數量指數”的 5 組，下面分別簡要介紹。價格指數價格指數“價格指數”納入的 5 組利率指標，按決定因素和期限大致可以分為三類：政策利率，主要是政策利率，主要是 7 7 天逆回購利率。天逆回購利率。今年下半年以來，作為建設中國特色現代貨幣政策框架的重要方向，7 天逆回購利率作為主要政策利率的地位空前鞏固，主要有三個方面：一是利率形成機制。7 月 22 日起，7 天逆回購利率由“利率招標”，改為“固定利率，數量招標”，進

21、一步明確 7 天逆回購利率由央行決定，強化了其政策利率屬性。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容證券研究報告證券研究報告8二是加強對超短期利率的引導。7 月 8 日，央行發表公告，表示將視情況開展隔夜正逆回購操作，利率分別為 7 天逆回購利率-20BP 和+50BP，初步建立了以 7 天逆回購利率為錨、寬度 70BP 的利率走廊，框定了超短端利率的波動范圍。隨后，央行在二季度貨幣政策執行報告中表示，將進一步研究收窄走廊寬度。三是理順由短及長的利率關系。隨著 MLF 作為中期政策利率逐步淡出，7 月 LPR利率迅速跟隨 7 天逆回購利率下調，指向 LPR 利率報價轉向參考 7 天逆回購為

22、主，MLF 延后至 LPR 報價完成后操作。圖6：將 7 天逆回購指標進行標準化處理圖7：進一步降頻等處理后得到的最終指標資料來源：Wind，國信證券經濟研究所整理資料來源：Wind，國信證券經濟研究所整理按上述算法將 7 天逆回購利率清洗并標準化后，再以周移動平均的方式將日頻數據處理為包括周度變化信號的日頻數據，隨后進行降頻處理，再以每周五為比較基準環比做差，得到最終的周頻數據。這個數據將成為擬合“價格指數”的輸入變量。圖8：將 R007 與 R014 處理后得到標準化 R 加權利率圖9：R 加權利率的最終結果資料來源：Wind，國信證券經濟研究所整理資料來源：Wind，國信證券經濟研究所整

23、理比較標準化處理后的數據和原始數據，可以發現幾個有趣的特征：比較標準化處理后的數據和原始數據，可以發現幾個有趣的特征：一是標準化后，標準數據與原始數據的變化方向及幅度總體正相關，這也是預期之內的。二是呈現“脈沖”式的特征。由于政策利率變化不頻繁，因此出現時都換算成了請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容證券研究報告證券研究報告9較高的標準值。三是非線性變化關系。以 2020 年新年前后的三次降息為例，幅度從 5BP、10BP、20BP 翻倍增加，但標準化后的數據漲幅遞減，體現了短時間連續降息效用下降的特征。超短端與短端資金利率，主要包括超短端與短端資金利率，主要包括 R001R001 利

24、率、利率、R R 與與 DRDR 加權利率。加權利率。這里以 R 加權利率為例進行說明。R 加權利率主要是以 R007 和 R014 為基礎，關注其與對應期限的基準利率（即 7/14 天逆回購利率）的偏離度變化情況，并對兩者的偏離度按成交量進行加權。按前述方法清理、標準化再降為周頻后，可以得到最終用于擬合“價格指數”的數據。需要提示的是，由于市場利率相較政策基準利率向下偏離指向“寬松”，而本指數向上指向“寬松”，因此在標準化處理后需要把數值符號對調。圖10：R 加權利率處理后呈略為左偏的分布圖11：隔夜融資是銀行間融資的主體品種資料來源：Wind，國信證券經濟研究所整理資料來源：Wind，國信

25、證券經濟研究所整理從最終結果觀察，可以明顯發現即使周頻數據也呈現較多波動，不易捕捉趨勢。但總體而言，從分布看，極值較少，絕大部分數據（81.7%）位于-1，1的狹窄區間內，符合“變動多則邊際影響小”的特征。此外，在 2018 至今的樣本區間內，多數時期（56.8%）R 利率的變化偏限制性，即位于負值區間。值得注意的是值得注意的是，R R 加權利率并未包含加權利率并未包含 R001R001 利率利率，而是將其作為單獨指標列出而是將其作為單獨指標列出，享享有與有與 R R 加權利率的同等權重加權利率的同等權重。這樣處理主要是出于三方面考慮：一是 R001 重要性較高。作為銀行間市場常年成交占比接近

26、 9 成的利率品種，應單獨賦權。二是波動較大。R001 相較其他利率對于流動性變化更為敏感，因此在一般交易日和稅期、跨季等特殊時期波動更大。三是算法不同。隔夜利率尚無明確的參考中樞，只存在波動區間，難以使用基準利率偏離度的方法分析。中期資金利率，主要是中期資金利率，主要是 AAAAAA 存單加權利率。存單加權利率。與 R 加權利率相似，存單加權利率也主要納入 AAA 存單中占比較高，流動性較好的 1 年期和 6 個月兩個品種，并根據成交量加權。剔除 3 個月和 1 個月等期限，除規模外，也考慮到其與短期資金面聯動相對更為緊密，因此存單加權著重用于反映中期資金面的變化。在計算方法上，同樣采取以

27、1 年期 MLF 利率為基準的偏離度統計。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容證券研究報告證券研究報告10圖12：標準化后的存單加權利率與其主要輸入變量圖13：存單加權利率的最終結果資料來源：Wind，國信證券經濟研究所整理資料來源：Wind，國信證券經濟研究所整理從處理后的最終值看，存單加權指標的周度變化明顯小于 R 加權利率。這主要是反映了出兩種利率的變化特點：相較波動較劇烈的短期資金，中期資金利率“濾波”特征明顯、走勢更為連續，因此周度出現較大變化的情況較少。將每個指標的周度最終變化值相加將每個指標的周度最終變化值相加，即可以得到即可以得到“價格指數價格指數”的周度擴散指數變的周

28、度擴散指數變化值?；?。圖14：價格指數周度變化的貢獻拆分資料來源：Wind，國信證券經濟研究所整理數量指數數量指數基礎貨幣的唯一供給方是央行，因此“數量指數”納入的 5 組指標，可以按資金的使用期限大致分為兩類：中長期資金供給中長期資金供給，包括法定存款準備金率以及包括法定存款準備金率以及 MLFMLF 投放投放。這里以法準率為例進行說明。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容證券研究報告證券研究報告11圖15：法定存款準備金率及其標準值圖16：法準率的最終輸出結果資料來源：Wind，國信證券經濟研究所整理資料來源：Wind，國信證券經濟研究所整理與政策利率類似，法準率作為目前央行在數

29、量端的關鍵工具，除管理長期流動性外也具有較強的信號意義。體現在其對貨幣政策力度指數的作用上，則同樣呈現為低頻率“脈沖”式特征。具體看，有兩方面值得關注：一方面一方面，從力度上看從力度上看，降準對指數的平均影響弱于降息降準對指數的平均影響弱于降息。降準當周該指標平均讀數為 4.34，而降息為 6.88，根本原因在于在“結構性流動性短缺”框架下，隨著外匯占款趨于穩定，降準作為釋放長期流動性的主要手段，每年常態操作 2-3 次，“寬松”意義有所下降：2018 至今大型商業銀行共降準 14 次，降息則僅有 8 次。另一方面，從波動性看，部分特殊時期的降準仍可帶來較強沖擊，如另一方面，從波動性看，部分特

30、殊時期的降準仍可帶來較強沖擊，如 20182018 年年 4 4月和今年月和今年 2 2 月月。這兩次均為“大號”降準（分別為 100BP 和 50BP，是彼時常態化“劑量”的兩倍），屬于應急性、臨時性安排，其共同背景是預期偏弱，資本市場面臨下行壓力，海外加息周期尾聲。2018 年 4 月的降息還有一個額外加成，就是在金融“去杠桿”大背景下，此前兩年央行未進行降準操作，因此經前述算法處理后的影響明顯高于同年 10 月的 100BP 降準。短期資金供給短期資金供給，包括周度逆回購總投放包括周度逆回購總投放、周度逆回購總回籠以及周度正投放天數周度逆回購總回籠以及周度正投放天數?？傮w而言，這三個指標

31、均嘗試刻畫央行的公開市場操作的不同方面：在觀察央行在觀察央行的逆回購力度時的逆回購力度時，凈投放規模最為關鍵凈投放規模最為關鍵；但同等凈投放下但同等凈投放下，絕對操作量以及一周絕對操作量以及一周中正投放天數也反映了央行態度的微妙差異中正投放天數也反映了央行態度的微妙差異。例如到期 100 億元時的 20 億凈投放和到期 3000 億元時的 20 億凈投放含義可能并不一樣。這里以周度正投放天數為例對這部分數據進行說明。該指標衡量以每周五為截點的一個日歷周中，央行逆回購操作形成正投放（0）的天數。與降準這樣的“永久性”公開市場操作不同，由于逆回購自動到期的特征，拉長時間看央行無法通過逆回購實現凈投

32、放。因此因此，本質上正投放天數從長時間維度看也應該是中性的本質上正投放天數從長時間維度看也應該是中性的，但這并不妨礙這個指標可以在短期內成為判斷央行態度邊際變化的重要指標但這并不妨礙這個指標可以在短期內成為判斷央行態度邊際變化的重要指標。另外，除春節等特殊時期外，逆回購 7 天到期為主，因此該指標連續兩周及以上為正的寬松指向更強。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容證券研究報告證券研究報告12圖17：周度正投放天數及其標準化數值圖18：周正投放天數的最終輸出值資料來源：Wind，國信證券經濟研究所整理資料來源：Wind，國信證券經濟研究所整理將前述將前述 5 5 個指標的最終結果疊加后

33、，可以得到個指標的最終結果疊加后，可以得到“數量指數數量指數”的周度變化。的周度變化。圖19：降息周期中的美國經濟和股票市場資料來源：Wind，國信證券經濟研究所整理小結與展望小結與展望在對在對“國信貨幣政策力度指數國信貨幣政策力度指數”試用和完善期間試用和完善期間，該指數總體較敏感地捕捉了央該指數總體較敏感地捕捉了央行政策態度和市場資金面的邊際變化行政策態度和市場資金面的邊際變化，成為日常跟蹤研究的重要參考成為日常跟蹤研究的重要參考。除觀察短期波動外，在進一步降頻（如降為月度）后，該指數也可以用于拉長周期回溯貨幣政策的總體趨勢和變化特點。請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容證券研究報

34、告證券研究報告13圖20：2018 年以來，我國貨幣政策總體以均衡偏寬為主，僅在 2020 和 2022 年下半年有所撤力資料來源：Wind，國信證券經濟研究所整理與此同時，這一指數仍有持續完善和改進的空間：一方面一方面，央行的政策框架進入密集迭代期央行的政策框架進入密集迭代期，相應地相應地，跟蹤的主要指標也面臨更迭跟蹤的主要指標也面臨更迭。例如，央行通過買賣國債管理長期流動性“箭在弦上”，這既是貨幣發行由“外匯占款”向“政府信用”切換的重要調整，也意味著技術層面 MLF、降準等工具的作用和定位將發生改變。圖21：國債將逐步取代外匯成為人民幣“發行錨”圖22：降準空間已經較為逼仄資料來源：Ma

35、crobond，國信證券經濟研究所整理資料來源：Macrobond，國信證券經濟研究所整理另一方面另一方面，預期管理將扮演更加重要的角色預期管理將扮演更加重要的角色，應以合理方式將其量化并納入指數應以合理方式將其量化并納入指數。預期管理作為新世紀以來其他主要央行的重要政策工具，使用得當常?？梢浴氨谎小?，起到四兩撥千金的作用。6 月 19 日，潘功勝行長在“陸家嘴論壇”指出，要“健全可置信、常態化、制度化的政策溝通機制，做好政策溝通和預期引導”，指向預期管理未來的重要性和影響力將不斷加強。證券研究報告證券研究報告免責聲明免責聲明分析師聲明分析師聲明作者保證報告所采用的數據均來自合規渠道；分析

36、邏輯基于作者的職業理解，通過合理判斷并得出結論，力求獨立、客觀、公正，結論不受任何第三方的授意或影響；作者在過去、現在或未來未就其研究報告所提供的具體建議或所表述的意見直接或間接收取任何報酬，特此聲明。國信證券投資評級國信證券投資評級投資評級標準投資評級標準類別類別級別級別說明說明報告中投資建議所涉及的評級（如有）分為股票評級和行業評級（另有說明的除外）。評級標準為報告發布日后 6 到 12 個月內的相對市場表現，也即報告發布日后的6到12個月內公司股價（或行業指數）相對同期相關證券市場代表性指數的漲跌幅作為基準。A 股市場以滬深 300 指數（000300.SH）作為基準；新三板市場以三板成

37、指（899001.CSI）為基準；香港市場以恒生指數(HSI.HI)作為基準；美國市場以標普 500 指數(SPX.GI)或納斯達克指數（IXIC.GI）為基準。股票投資評級優于大市股價表現優于市場代表性指數 10%以上中性股價表現介于市場代表性指數10%之間弱于大市股價表現弱于市場代表性指數 10%以上無評級股價與市場代表性指數相比無明確觀點行業投資評級優于大市行業指數表現優于市場代表性指數 10%以上中性行業指數表現介于市場代表性指數10%之間弱于大市行業指數表現弱于市場代表性指數 10%以上重要聲明重要聲明本報告由國信證券股份有限公司（已具備中國證監會許可的證券投資咨詢業務資格）制作；報

38、告版權歸國信證券股份有限公司（以下簡稱“我公司”）所有。，本公司不會因接收人收到本報告而視其為客戶。未經書面許可，任何機構和個人不得以任何形式使用、復制或傳播。任何有關本報告的摘要或節選都不代表本報告正式完整的觀點，一切須以我公司向客戶發布的本報告完整版本為準。本報告基于已公開的資料或信息撰寫，但我公司不保證該資料及信息的完整性、準確性。本報告所載的信息、資料、建議及推測僅反映我公司于本報告公開發布當日的判斷，在不同時期，我公司可能撰寫并發布與本報告所載資料、建議及推測不一致的報告。我公司不保證本報告所含信息及資料處于最新狀態；我公司可能隨時補充、更新和修訂有關信息及資料，投資者應當自行關注相

39、關更新和修訂內容。我公司或關聯機構可能會持有本報告中所提到的公司所發行的證券并進行交易，還可能為這些公司提供或爭取提供投資銀行、財務顧問或金融產品等相關服務。本公司的資產管理部門、自營部門以及其他投資業務部門可能獨立做出與本報告中意見或建議不一致的投資決策。本報告僅供參考之用，不構成出售或購買證券或其他投資標的要約或邀請。在任何情況下，本報告中的信息和意見均不構成對任何個人的投資建議。任何形式的分享證券投資收益或者分擔證券投資損失的書面或口頭承諾均為無效。投資者應結合自己的投資目標和財務狀況自行判斷是否采用本報告所載內容和信息并自行承擔風險，我公司及雇員對投資者使用本報告及其內容而造成的一切后

40、果不承擔任何法律責任。證券投資咨詢業務的說明證券投資咨詢業務的說明本公司具備中國證監會核準的證券投資咨詢業務資格。證券投資咨詢，是指從事證券投資咨詢業務的機構及其投資咨詢人員以下列形式為證券投資人或者客戶提供證券投資分析、預測或者建議等直接或者間接有償咨詢服務的活動：接受投資人或者客戶委托，提供證券投資咨詢服務；舉辦有關證券投資咨詢的講座、報告會、分析會等；在報刊上發表證券投資咨詢的文章、評論、報告，以及通過電臺、電視臺等公眾傳播媒體提供證券投資咨詢服務；通過電話、傳真、電腦網絡等電信設備系統，提供證券投資咨詢服務；中國證監會認定的其他形式。發布證券研究報告是證券投資咨詢業務的一種基本形式，指證券公司、證券投資咨詢機構對證券及證券相關產品的價值、市場走勢或者相關影響因素進行分析，形成證券估值、投資評級等投資分析意見，制作證券研究報告，并向客戶發布的行為。證券研究報告證券研究報告國信證券經濟研究所國信證券經濟研究所深圳深圳深圳市福田區福華一路 125 號國信金融大廈 36 層郵編：518046總機：0755-82130833上海上海上海浦東民生路 1199 弄證大五道口廣場 1 號樓 12 層郵編：200135北京北京北京西城區金融大街興盛街 6 號國信證券 9 層郵編：100032