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摘要：
本文为 PPI 分析框架，深度剖析 PPI 编制的统计原理与行业分类，结合定量方法对指标进行预测，并解析了其对宏观经济的信号作用。
➢ 多维度拆解 PPI：
（1）二分法：生产资料与生活资料。由于生产资料的权重超过 70%，再叠加其波动率要远高于生活资料，PPI 的走势主要由生产资料主导。
（2）行业法：“三黑一色”行业主导 PPI 走势。真正显著影响 PPI 走势的，可概括为“三黑一色”，三黑指黑色金属、石化（石油+化工）、煤炭，一色指有色金属。
（3）地区法：江苏、山东、广东、山西、河北贡献度最高。江苏、山东、广东的工业体量较大，权重靠前。而山西、河北对上游传统重工业依赖度较高，大宗商品价格波动剧烈的特性使得部分重工业省份对全国 PPI 的贡献率较高。
➢ PPI 的两种预测方法。（1）行业高频数据法预测。使用布伦特原油现货价，动力煤期货结算价以及 LME 铝现货结算价构建回归方程，可有效预测
PPI。（2）方法二：整体高频数据法预测。市场上能反映整体走势的高频数据中，生产资料价格指数与 PPI 环比指数的相关系数最高，我们选取生产资料价格指数的月环比数据来直接拟合 PPI 指数。
➢ PPI 与宏观经济的关联。PPI 对国内经济甚至是全球经济的景气度变化都十分敏感，对需求端的变化具有重要的信号作用。首先，PPI 能够敏锐地感知全球经济的冷暖，当全球经济向好时，全球定价的大宗商品需求得到提振，并拉动价格上行。其次，国内投资热度是国内定价工业品的关键决定因素，它们与房地产投资、基建投资均有较强的关联性。流动性层面，
M1 对 PPI 有着相对稳定的领先关系，领先时长为 3-4 个季度。投资层面，M1 同比与 PPI 同比的剪刀差经常被认为是股市“剩余流动性”的代理变量。
➢ 案例分析。10 月 PPI 同比年内首次由正转负，这主要源于去年同期的高基数，事实上，10 月 PPI 的环比表现并不弱。一是储煤需求支撑上游采掘业价格，二是基建落地推动非金属矿物制品价格上升，三是假日消费带动生活资料类普遍提价。往后看，截至明年上半年 PPI 继续面临高基数，再叠加海外需求大概率延续下行，我们预计 PPI 同比将保持在负值。而明年下半年，基数效应由拖累转为推动，PPI 同比或变为小幅正增长，依据
M1 领先 PPI 三至四个季度的经验，下半年 PPI 读数也存在上行的动力。
➢ 风险因素：疫情变异导致疫苗失效；国内政策超预期等。
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