關於庫存周期理論都在這兒了！預測中國經濟周期最重要的模型
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作者 方正證券 郭磊
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康德拉季耶夫周期。根據康德拉季耶夫周期理論，全球經濟自1789年經歷了四個周期。第一個長周期從1789年到1849年，上升部分為25年，下降部分35年，共60年；第二個長周期從1849年到1896年，上升部分為24年，下降部分為23年，共47年；第三個長周期從1896年起，上升部分為24年；1920年以後進入下降期。康氏並未看到第三周期的結束，但一般認為二戰結束可以作為第三個長周期的完結，共53年。第四長波周期是從1950年左右開始，如果我們把1973年的中東戰爭和石油危機看作是上升階段的頂端，則上升周期為24年；如果以2008年這輪全球危機作為長周期的結束，則周期全程為58年。這樣來說，目前大概率是全球經濟處於第五波康氏周期的前半段。康德拉季耶夫周期的主要優點是其大框架；但缺點恰恰也恰是現代科學哲學最排斥的「宏大敘事」。客觀來說，其事後判斷可能會意義更大，而事前判斷一則是偏主觀，二則是不可證偽，而可證偽性恰恰是卡爾?波普之後科學研究的一個基本要求。
庫茲涅茨周期。1930年，美國經濟學家庫茲涅茨提出了一種平均長度為15-25年的周期，它是以建築業的興旺和衰落為驅動的，因此也被稱為建築業周期。在全球房地產商品化程度提升之後，房地產業對於庫茲涅茨周期影響更大。中國的數據鏈太短，尚難對庫茲涅茨周期有實質性的證據支持，但粗略看上去，1998年停止福利分房，至2014年觸頂，差不多15年左右；此後的下行周期可能會有5-8年以完成調整。
朱格拉周期。康波周期和庫茲涅茨周期都屬於長周期，而朱格拉周期屬於典型的中周期。朱格拉周期是由法國經濟學家朱格拉最早提出，它以資本的更新換代為驅動，可以從設備投資佔GDP比重的變動中捕捉到痕迹，平均周期長度為8-10年。1975年以來，全球經濟大約經歷了五輪朱格拉周期（1975-1982，1983-1992，1993-2000，2001-2008，2009-）。粗略去看，新一輪朱格拉周期啟動可能在2-3年以內，但和歷史上大部分周期一樣，除非是特彆強勁的需求端信號，否則去判斷周期啟動仍是事後的事情。
基欽周期（庫存周期）。基欽周期是20年代英國經濟學家基欽發現的一個經驗規律，其基本特徵是3-4年，所以又稱為短波理論。其基本驅動是廠商存貨的變化，即當生產過多時，生產者就會減少生產安排消化存貨，從而帶來產出下降；而這一過程又會隨著預期的變化被進一步放大。
比較有趣的是，康德拉季耶夫周期由蘇俄人提出，50-60年一輪迴，因而具有蘇俄式的宏大和虛幻；庫茲涅茨周期由美國人提出，18-20年一輪迴，具有美國人的豪邁；朱格拉周期由法國人提出，10年一輪迴，比較有法式浪漫；基欽周期由英國人提出，3-4年一輪迴，有英國式的謹慎和傳統。對於我們做研究來說，基欽周期（庫存周期）意義更大一點，太多依賴長周期會主觀色彩太濃，從而丟失掉可證偽性。
庫存周期的判別方法
在現實中我們如何劃分庫存周期？一個簡單的方法就是看統計局「工業企業經濟效益指標」中的工業企業產成品存貨數據，用它的同比（一階變化率）作為周期判斷指標:存貨同比上升則為補庫存，存貨同比下降則為去庫存。
一個常見的問題，也是常見的一個錯誤就是用PMI庫存指標去判斷庫存周期。其實作為一個景氣擴散指標，PMI庫存相當於環比，其短期是高頻變化的，所以不能用來做判斷；但其趨勢性和產成品庫存完全一致。
一個關於庫存周期的常見質疑就是經濟轉型了，或者工業時代過去了，庫存周期就不存在了。實際上並非如此，即使是美國、日本這樣的發達經濟體，庫存規律依然相對比較完整地保持著。
我們的研究顯示，1993年以來美國經濟經歷了93-97、97-01、01-05、05-09、09-13、13-16五輪庫存周期，每輪周期4年左右的時間，目前最後一輪庫存周期還沒有確認底部。日本經濟也展現出了同樣的規律。儘管從長周期來看，日本經濟增速在不斷下台階，且在相當長的一段時期內受製造業產能過剩困擾，但日本經濟同樣經歷了94-97、97-99、99-02、02-06、06-09、09-13、13-16等六輪規律的庫存周期。
在未來的幾個月中，如果美國和日本的庫存周期同樣能夠確認底部，則全球製造業補庫存的力量會比較強；而如果經驗規律繼續有效，最遲2017年，美國和日本的這輪庫存周期觸底應該可以確認。
中國庫存周期的規律同樣能夠清晰呈現。2000年之後，中國經歷了2000-2002、2002-2006、2006-2009、2009-2013、2013-2016年等五輪庫存周期。
其中有三輪周期偏強，分別是2002-2006、2006-2009、2009-2013，其周期長度都在40個月以上，上升期（補庫存時段）均在27個月左右；有兩輪周期偏弱，分別是2000-2002、2013-2016，其周期長度均為29個月，上升期均為12個月左右。換句話說，在強周期，補庫存一般佔據2/3的時間；而在弱周期，補庫存一般佔據一半不到的時間。
聰明的朋友可能會發現一個問題：同樣是庫存上升，它既可能是需求上升、企業主動補庫存帶來，亦可能是需求下降、庫存被動積壓帶來。所以，庫存周期方法之下，一個完整的庫存周期往往被分為四個階段：
被動去庫存：需求上升、庫存下降。即需求回升，經濟開始邊際轉暖，企業庫存來不及反應，從而隨銷售增加而被動下降。
主動補庫存：需求上升、庫存上升。即需求回升，經濟開始明顯轉暖，企業預期開始積極，主動去增加庫存。
被動補庫存：需求下降、庫存上升。即需求已開始下降，經濟開始邊際變差，企業還來不及收縮生產，銷售下滑導致庫存被動增加。主動去庫存：需求下降、庫存下降。即需求已確認下降，經濟明顯變差，企業預期消極，主動削減庫存。
庫存周期與美林時鐘殊途同歸的對應
對於我們做宏觀分析的群體來說，對於經濟的判斷歸根到底是為了投資。另一種關於投資周期的著名方法就是美林時鐘。美林時鐘將經濟階段劃分為復甦、過熱、滯脹、衰退。
庫存周期與美林時鐘基本對應。被動去庫存約等於復甦，主動補庫存約等於過熱，被動補庫存約等於滯脹，主動去庫存約等於衰退。
從這個角度去理解美林時鐘，對美林投資時鐘的理解也會更客觀一些。美林時鐘最大的精髓在於用一種冰冷的客觀標準劃分了投資周期，其中體現了邊際變化決定資產價格的思想。但在現實中，「衰退」「復甦」之類的詞逐漸被理解得公知化和概念化了。
庫存周期與股指：大致兩個季度左右的領先滯後關係
因為庫存變化是需求變化的映射，股市同樣是需求變化和盈利變化的映射，二者之間存在穩定關係理解。從另一方面來說，由於庫存屬於一系列經濟指標的變化中比較滯後的指標，股指恰恰又屬於比較領先的指標，所以股指會領先於庫存比較長的時間。
從經驗數據來看，美國股市一般領先於庫存周期6個月左右的時間；A股（上一輪牛市期間數據排除）領先於庫存周期7個月左右的時間。規律在現實中的一個應用是：我們可以推測庫存見頂和見底的時間，前推7個月，作為股指見頂和見底的敏感時間段。在庫存上升期而又不存在見頂風險的時候，就屬於宏觀面甜蜜期。
之所以有一段時間背離也是有特殊原因。眾所周知，上一輪牛市的出現有著特殊的背景，解釋也可有不同角度。我們拋開分母因素不談（槓桿化），因為分母只是擴大了彈性，未必是影響了方向；那輪牛市在很大程度上可能與市場對政策層描述的兩個增長故事的預期透支有關，一是「一帶一路」，二是新經濟。所以牛市第一波漲起來的是鋼鐵、建築建材、交運等；第二波是互聯網+等。無論原因如何，上輪牛市和泡沫化導致一段時期規律背離，並通過基數效應影響後續一段時期內的數據，並非是規律本身不再適用。
庫存周期與大類資產：對於歷史情形的復盤
上面我們介紹了用庫存周期做t-7期遞推的方法；在這裡，我們用另外一種方法去做推演，並用歷史數據做出復盤驗證。我們用庫存周期去遞推美林時鐘（而不用美林時鐘的GDP和CPI的方法，在GDP長趨勢下行周期中，GDP上行區間比較少），用美林時鐘遞推大類資產在理論上的表現，然後用實際表現去做驗證。
我們考察了2005年之後的數據，並大致劃分為14個庫存周期階段。
從復盤結果來看，有兩個階段的實際資產表現與理論推演結果完全不符，而這兩個階段無一例外都處於上輪牛市過程中。這一背離與庫存t-7的方法、大宗商品收益率的方法的處境相同，可見上一輪牛市是很奇葩的存在。另有兩個階段股票、債券表現有部分吻合部分背離。
其餘10個周期階段是基本吻合的。
所以我們大致可以把這種方法當作可參考的框架。
2016年2月產成品庫存回落至0.7%的低位，從高頻數據看，大概率2016年3月將進入一輪主動補庫存，新一輪庫存周期開始。
由於本輪周期並不具備2006、2009那樣的強周期的基礎（06年那輪的供需兩旺或者09年那輪的劇烈加槓桿），我們猜測更可能是一輪弱庫存周期（類似於2000或2013），比如補庫存時間在四個季度左右，即補庫存至2016年一季度末二季度初。這意味著資本市場周期的黃金期大約在三季度中期之前（提前7個月）。當然，這只是一個框架性分析，對此輪補庫存的力度和時長的判斷還需後續數據同步驗證和修正。
經驗規律的優勢與缺陷
庫存周期本質上是一種基於經驗規律的方法。在投資研究中，偏經驗規律性的研究、偏邏輯推斷的研究、偏草根調研的研究是三種傾向。偏經驗規律性的研究的優勢在於其被動客觀性。規律有時候和直覺會有很大不同，基於規律性的研究可以冰冷地去基於大數接受一些規律，從而避免主觀判斷的干擾。顯然，這種方法的缺陷在於有時候歷史不會重演，即「這次不一樣」。
偏邏輯推斷的研究的優勢在於它比較符合人的思維習慣，對於我們大部分人來說，我們對於邏輯的信任要重於其它。而且，在邏輯正確的情況下，邏輯推斷可以讓研究更為深入。但這種方法的缺陷在於同樣一個前提，會有不止一條邏輯延伸，往往都能自圓其說。究竟哪一條是最具決定意義的邏輯？在缺少足夠的數據驗證的情況下我們很難事前做出判斷。
偏草根調研的研究的優勢在於它能夠得到一些直觀的關於經濟運行的印象，更容易理解經濟邏輯在實際運行中的演進；它能夠部分排除掉數據造假的誤導。但這種方法的缺陷之一在於其小樣本，小樣本是統計大忌；缺陷之二在於在一個趨勢過程中，它對於細微的邊際變化很難捕捉。比如在一個景氣度較差的經濟中，究竟是更差還是有好轉，除非樣本足夠大，否則調研很難感知。
在現實判斷中，如果我們能把三種方法獨立運用，相互補充和印證，可能會更好一些。(完)
股市有風險，投資需謹慎。本文僅供受眾參考，不代表任何投資建議，任何參考本文所作的投資決策皆為受眾自行獨立作出，造成的經濟、財務或其他風險均由受眾自擔。
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