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大宗商品价格对宏观经济具有显著传导作用，关键在于“商品期货领先PPI”。随着期货品种日益丰富和新品种的不断推出，期货市场已经成为宏观经济与商品价格之间高效的传导渠道。通过大宗商品价格预测PPI，有助于提供前瞻性通胀信号，帮助企业预判未来生产成本，优化采购、库存管理和产品定价策略，同时为投资者提供行业景气度和经济周期的参考，指导资产配置。
大宗商品对PPI传导机制。上游原材料价格上涨意味着产业链中下游产品成本上涨，大宗商品价格上涨会率先反映在采掘行业价格上，然后向中游加工行业传导，最终传导至生活资料等终端消费品，但传导力度会逐步减弱。期货市场的核心功能之一就是价格发现，市场参与者通过对商品供需、宏观经济等进行研判，在期货市场形成对未来现货价格的预期，现货市场的贸易商、生产商等会参考期货价格来进行定价和库存管理，因此期货市场价格波动会传导至现货市场，最终传导至PPI。
如何用大宗商品预测PPI？（1）筛选代表行业。根据2020年末行业权重以及PPI环比数值，计算得出贡献度排名靠前的大宗商品相关行业为黑色金属冶炼和压延加工业、石油煤炭及其他燃料加工业、有色金属冶炼和压延加工业、化学原料和化学制品制造业、煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业。（2）选取高频价格指标。综合代表行业PPI和相关大宗商品期货价格相关性，选取原油、螺纹钢、铜、动力煤、PTA这五个商品作为高频价格指标。（3）预测PPI环比。根据计算得出的大宗商品价格环比，对PPI进行线性回归。（4）预测PPI同比。根据计算得出的大宗商品价格同比，同样对PPI同比进行线性回归。
PPI对大类资产配置意义。预测PPI走势，对宏观经济形势判断和大类资产配置具有重要作用。PPI走强说明行业景气度上行，经济基本面企稳修复。PPI影响企业盈利周期，PPI上行时期，企业盈利修复，尤其是上游周期板块盈利改善明显，权益资产配置性价比较高。PPI如果维持高位，央行可能会采取紧缩的货币政策来抑制通胀，对于债券市场较为不利。对于大宗商品而言，PPI上行意味着工业品需求回暖，PPI与大宗商品价格相关性较强。
风险提示：样本覆盖不全；模型预测结果可能存在较大偏差；解释变量遗漏。
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报告正文
2015年Q4以来，大宗商品一直处在供给侧结构性慢牛格局之中。大宗商品价格对宏观经济具有显著传导作用。关键在于“商品期货领先PPI”——商品期货价格作为未来原材料成本的先行指标，其上涨会首先推动PPI上升，随后可能传导至CPI，引发通胀压力，进而可能导致央行收紧货币政策，从而影响经济增长。随着期货品种日益丰富和新品种的不断推出，期货市场已经成为宏观经济与商品价格之间高效的传导渠道。通过大宗商品价格预测PPI，有助于提供前瞻性通胀信号，帮助企业预判未来生产成本，优化采购、库存管理和产品定价策略，同时为投资者提供行业景气度和经济周期的参考，指导资产配置。
一、PPI指数编制方法介绍
1.PPI定义
目前我国工业生产者价格指数包括出厂价格指数和购进价格指数，其中出厂价格指数（PPI）衡量的是工业企业产品第一次出售时的出厂价格的变化趋势和变动幅度。PPI能够反映生产环节和上游领域的价格走势变动，是衡量通货膨胀或通货紧缩的重要辅助指标，对分析宏观经济运行情况、预测下游价格变动具有重要意义。
2.PPI编制方法
（1）调查范围、分类
自2011年开始PPI计算以2010年为基期的定基价格指数，并且每5年进行一次基期轮换，2021—2025年编制和发布以2020年为基期的价格指数。PPI调查采取重点调查与典型调查相结合的调查方法，在全国31个省（区、市）中，抽选年主营业务收入2000万元及以上的工业企业作为调查对象。PPI调查目录按层级划分为大类、中类、小类、基本分类、产品、规格品，涵盖41个工业行业大类（实际调查40个工业行业大类），207个工业行业中类，666个工业行业小类，1310个基本分类。
（2）权数确定
权数是指“商品篮子”中每个调查产品所占的比例，各个调查行业的销售产值占比不同，对PPI的影响程度也不同，PPI由各行业价格指数通过加权平均计算得出。目前基本分类及以上分类每5年调整一次，参照国民经济行业分类标准确定，小类及以上分类的权数根据工业统计中分行业销售产值数据计算。
（3）计算方法
首先计算各调查规格品的报告月价格和上月价格变动相对数；采用几何平均法计算不同调查企业相同调查规格品的价格相对数；根据上一步计算结果，采用几何平均法计算调查产品的价格变动相对数；再根据各基本分类所属调查产品的价格变动相对数，采用几何平均法计算基本分类的环比价格指数；然后通过拉氏公式，将基本分类的环比价格指数汇总为更高级别的分类和总指数的环比价格指数和定基价格指数，并据此推算同比、累计比价格指数。
二、大宗商品对PPI传导机制
PPI可以将基本分类按产品用途划分为生产资料和生活资料两类，其中生活资料分为食品、衣着、一般日用品、耐用消费品四类,生产资料分为采掘、原材料、加工三类，原材料包含一些经初步加工、并投入到进一步生产过程中的工业产品。根据2025年8月PPI数据，生产资料价格下降3.2%，影响工业生产者出厂价格总水平下降约2.40个百分点，生活资料价格下降1.7%，影响工业生产者出厂价格总水平下降约0.45个百分点。据此推算，生产资料权重约为75%，生活资料权重约为25%，生产资料在PPI中权重远高于生活资料。结合生产资料和生活资料的同比走势来看，生产资料是PPI波动的主要来源，生活资料价格波动较小。
按照定义，大宗商品多数属于生产资料。煤炭、原油、铁矿石、铜等大宗商品作为重要的原材料，价格波动直接影响生产资料，进而传导至PPI。上游原材料价格上涨意味着产业链中下游产品成本上涨，大宗商品价格上涨会率先反映在采掘行业价格上，然后向中游加工行业传导，最终传导至生活资料等终端消费品，但传导力度会逐步减弱。
目前我国商品期货市场上市品种日益丰富和完善，包括黑色、能源化工、有色金属、农产品、贵金属、新能源、航运等多个板块，其中原油、铁矿石、铜、铝、钢材等重要品种成交活跃。期货市场的核心功能之一就是价格发现，市场参与者通过对商品供需、宏观经济等进行研判，在期货市场形成对未来现货价格的预期，现货市场的贸易商、生产商等会参考期货价格来进行定价和库存管理，因此期货市场价格波动会传导至现货市场，最终传导至PPI。
三、如何用大宗商品预测PPI？
从生产资料和PPI较高的相关性可以发现，大宗商品价格通过产业链上下游传导影响PPI走势，因此通过大宗商品高频数据可以对PPI进行预测。
1.筛选代表行业
统计局在编制PPI时，权数是根据工业统计中分行业销售产值数据计算得出。由于销售产值数据不好获取，本文选取规模以上工业企业分行业营业收入替代销售产值。目前基本分类及以上分类一般每5年调整一次，2021—2025年PPI以2020年为基期，因此本文根据2020年规模以上工业企业分行业营业收入计算行业权重。通过计算发现权重较大的大宗商品相关行业为黑色金属冶炼和压延加工业、化学原料和化学制品制造业、非金属矿物制品业、有色金属冶炼和压延加工业、农副食品加工业、石油煤炭及其他燃料加工业。
在选择大宗商品代表行业时，除了考虑行业营收占比外，还需考虑相关行业价格的波动率，价格波动大的行业对PPI同比和环比的贡献更大。根据2020年末行业权重以及PPI环比数值，计算得出贡献度排名靠前的大宗商品相关行业为黑色金属冶炼和压延加工业、石油煤炭及其他燃料加工业、有色金属冶炼和压延加工业、化学原料和化学制品制造业、煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业，这6个行业权重占比为24.5%，但对PPI环比的贡献度达到80%。
2.选取高频价格指标
综合代表行业PPI和相关大宗商品期货价格相关性，选取原油、螺纹钢、铜、动力煤、PTA这五个商品作为高频价格指标。考虑到数据可得性，原油使用WTI原油价格。和焦煤相比，动力煤拟合效果更好，因此选择动力煤现货价格指数，其余商品选择国内期货价格。由于高频价格指标为日度频率，为了统一为月度数据，需要首先将各个高频指标计算月度均值，再计算环比和同比增速。
3.预测PPI环比
根据计算得出的大宗商品价格环比，对PPI环比进行线性回归。考虑到大宗商品价格传导存在一定的时滞性，在模型中加入1阶滞后项进行回归，模型设定如下：
在回归过程中剔除不显著变量，最终模型解释力度达到73%，拟合效果较好。根据回归结果可以看出，原油当期项和原油一阶滞后项、螺纹钢一阶滞后项、PTA当期项和一阶滞后项、动力煤当期项和一阶滞后项、铜当期项均在统计意义上显著。以上当期和一阶滞后的大宗商品价格环比系数均为正，说明对PPI环比具有正向影响，大宗商品价格上涨会带动PPI环比上涨。原油、螺纹钢、PTA和动力煤的一阶滞后项显著，证实了大宗商品价格向PPI传导存在一定的时滞性。根据回归系数来看，动力煤和铜当期价格环比对PPI环比影响最大，螺纹钢和动力煤一阶滞后项对PPI环比的滞后影响也相对较大。分品种来看，原油当期项和滞后项影响非常接近，说明原油价格对PPI的影响是持续性较强，PTA当期和滞后项影响也基本相同。动力煤当期影响明显强于滞后影响，表明动力煤价格的即时传导效应更为显著。总结来看，大宗商品价格是驱动PPI环比变化的重要因素，并且这种传导既有即时性，也存在滞后效应，其中动力煤和铜的当期环比对PPI环比的驱动作用最为显著。
通过对系数进行归一化处理，可以看出所有大宗商
品价格环比都发生单位变动时，它们对PPI环比总影响的相对贡献。动力煤当期项在所有变量中贡献最大，达到21.3%。铜当期项权重为18.22%，贡献度排名第二。螺纹钢一阶滞后性权重为12.92%，表明上月螺纹钢价格环比的影响力也较大。
PPI同比变动可以分为“翘尾因素”和“新涨价因素”两部分，“翘尾因素”是指上年价格变动对本年同比价格指数的滞后影响，“新涨价”因素是指本年度新发生的涨价部分，根据已知PPI环比和预测PPI环比可以分别计算翘尾因素和新涨价因素，进而可以得出预测PPI同比。
4.预测PPI同比
根据计算得出的大宗商品价格同比，对PPI同比进行线性回归，同样可以对PPI同比进行预测。考虑到大宗商品价格传导存在一定的时滞性和同比基数影响，在模型中加入1阶和12阶滞后项进行回归，模型设定如下：
在回归过程中剔除不显著变量，最终模型解释力度达到94%，拟合效果较好。根据回归结果可以看出，铜当期项、原油当期项、原油一阶滞后项和十二阶滞后项、螺纹钢一阶滞后项和十二阶滞后项、动力煤一阶滞后项和十二阶滞后项、PTA十二阶滞后项在统计意义上显著，说明大宗商品价格对PPI同比既受到当期同比的影响，也受到上月和去年同期的影响。铜和PTA对PPI同比传导机制较为复杂，原油在短期和长期均对PPI同比有正向影响，螺纹钢和动力煤通过一阶滞后项和十二阶滞后项对PPI有显著正向影响。
为了评估各个解释变量对PPI同比的相对贡献，考虑到系数存在负值，采用标准化回归系数（Beta系数）衡量相对重要性。从相对贡献来看，动力煤一阶滞后项对PPI同比影响最大。
四、PPI对大类资产配置意义
预测PPI走势，对宏观经济形势判断和大类资产配置具有重要作用。PPI走强说明中下游需求回暖带动上游原材料行业价格上涨，行业景气度上行，经济基本面企稳修复。PPI影响企业盈利周期，PPI上行时期，企业盈利修复，尤其是上游周期板块盈利改善明显，权益资产配置性价比较高。同时，PPI作为重要的通胀指标，是央行货币政策制定的重要考量因素之一，PPI如果维持高位，央行可能会采取紧缩的货币政策来抑制通胀，对于债券市场较为不利。如果PPI持续低迷，央行会采取宽松的货币政策来刺激经济，流动性较为充裕，利率下行推动债券价格上涨。对于大宗商品而言，PPI上行意味着工业品需求回暖，PPI与大宗商品价格相关性较强。因此预测PPI走势对于资产配置具有前瞻指导意义。
五、风险提示
1、样本覆盖不全；
2、模型预测结果可能存在较大偏差；
3、解释变量遗漏。
+报告信息
研究报告：《如何运用大宗商品预测PPI？——通胀与商品系列报告之一》
对外发布时间：2025年09月21日
报告发布机构：申银万国期货有限公司
