宏观研究[2008.11.18] 运输周转量增速回落预示经济增速下滑 运输周转量与 GDP 关系实证分析 周喜 86-22-2845 1972 投资要点 : 研究目的 : 此前, 我们就发电量与 GDP 关系所进行的实证研究表明,GDP 与发电量 工业增加值与发电量之间的确存在着明显的相关性, 但是其增速之前的相关性则不显著 本文, 我们将延续这一思路, 通过对 GDP 与运输量之间关系的实证分析自下而上地探求我国经济 研究方法 : 为了在研究中使变量的选择有的放矢, 我们通过相关性检验分析各个变量之间的关系, 表中数据表明无论是货运还是客运相关变量, 其累计值与 GDP 累计值之间的相关性均高于相应变量增速及季度数值之间的相关性, 于是我们将采用累计值作为数据样本分析 GDP 与运输之间的实证关系 Grange 因果检验表明,HY 是 GDP 的 Grange 原因, 而 GDP 与 KY 之间则不存在 Grange 因果关系, 于是在研究 GDP 与运输之间的关系时, 我们选 GDP 与 HY 两个变量进行研究, 并以 HY 为自变量, 而 GDP 为因变量 研究结论 : 研究表明,GDP 与货运周转量保持同步增长, 每亿吨公里货运周转量的增长带来的 GDP 增长量趋于 2.54 亿元, 数据显示进入 08 年以来货运周转量同比增速持续回落, 近三个月的平均值仅为 6.9%, 于是我们依次为中间值对 08 年 GDP 增速进行如下情景分析, 结果显示 08 年中国 GDP 增速水平将达到 9.55% 左右 请务必阅读正文之后的免责条款部分 1 of 8
此前, 我们就发电量与 GDP 关系所进行的实证研究表明,GDP 与发电量 工业增加值与发电量之间的确存在着明显的相关性, 但是其增速之前的相关性则不显著 本文, 我们将延续这一思路, 通过对 GDP 与运输量之间关系的实证分析自下而上地探求我国经济 1. 运输周转量增速下降预示经济增长回落 图 1: 货物及旅客周转量增速持续回落 ( 月度 ) 图 2: 货物 旅客周转量增速与 GDP 增速回落 ( 季度 ) 旅客周转量同比增速 货物周转量同比增速 货物周转量增速旅客周转量增速 GDP 增速 20% 15% 10% 5% 0% -5% -10% Jan-05 Apr-05 Jul-05 Oct-05 Jan-06 Apr-06 Jul-06 Oct-06 Jan-07 Apr-07 Jul-07 Oct-07 Jan-08 Apr-08 Jul-08 19% 17% 15% 13% 11% 9% 7% 5% Mar-05 Jun-05 Sep-05 Dec-05 Mar-06 Jun-06 Sep-06 Dec-06 Mar-07 Jun-07 Sep-07 Dec-07 Mar-08 Jun-08 Sep-08 13% 12% 11% 10% 9% 8% 图 3: 各途径货运周转量增速 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% -5% 铁路公路水运民航 Jan-05 Apr-05 Jul-05 Oct-05 Jan-06 Apr-06 Jul-06 Oct-06 Jan-07 Apr-07 Jul-07 Oct-07 Jan-08 Apr-08 Jul-08 图 4: 各途径客运周转量增速 30% 20% 10% 0% -10% -20% -30% 铁路公路水运民航 Jan-05 Apr-05 Jul-05 Oct-05 Jan-06 Apr-06 Jul-06 Oct-06 Jan-07 Apr-07 Jul-07 Oct-07 Jan-08 Apr-08 Jul-08 统计局数据显示,9 月份旅客周转量同比增速为 7.6%, 较 8 月份和去年同期分别回落 0.1 和 4.4 个百分点 ;9 月份货物周转量同比增速为 7.6%, 尽管较 8 月份提高了 1 个百分点, 但是较去年同期却大幅下降了 8.8 个百分点 分途径来看, 无论是客运还是货运, 其中航空周转量的同比增速都是下降幅度最为明显的, 而铁路以及公路运输所受影响则相对较小, 这应该与航空运输成本较高有关 而通过对比货物 旅客周转量增速与 GDP 增速走势, 我们发现运输周转量增速与 GDP 请务必阅读正文之后的免责条款部分 2 of 8
增速的变动趋势之间存在明显的一致性, 然而为了更为确切的认识各变量之间的关系, 我们将通过实证分析加以研究 在研究过程中, 我们将主要通过相关性以及 Granger 因果检验进行分析, 并以此建立变量之间的回归关系, 从而达到预测 GDP 及其变动趋势的目的 2. 相关性分析 为了在研究中使变量的选择有的放矢, 我们通过相关性检验分析各个变量之间的关系, 表中数据表明无论是货运还是客运相关变量, 其累计值与 GDP 累计值之间的相关性均高于相应变量增速及季度数值之间的相关性, 于是我们将采用累计值作为数据样本分析 GDP 与运输之间的实证关系 表 1:GDP 与货运周转量等主要变量相关系数表 相关系数 HY HTL HGL HSY HMH GDP 增速与各变量增速 40.42% 11.49% 66.48% 32.92% 29.09% 季度 GDP 与各变量季度值 94.65% 93.82% 95.58% 93.95% 96.04% GDP 累计量与各变量累计量 99.64% 98.10% 99.48% 99.37% 99.63% 其中 :HY 货运 ;HTL 铁路货运 ;HGL 公路货运 ;HSY 水路货运 ;HMH 民航货运 表 2:GDP 与客运周转量等主要变量相关系数表 相关系数 KY KTL KGL KSY KMH GDP 增速与各变量增速 34.11% 36.85% 32.17% 64.42% 18.10% 季度 GDP 与各变量季度值 77.19% 53.32% 84.95% 17.07% 87.71% GDP 累计量与各变量累计量 98.63% 98.32% 98.06% 81.79% 98.95% 其中 :KY 客运 ;KTL 铁路客运 ;KGL 公路客运 ;KSY 水路客运 ;KMH 民航客运 3. Granger 因果检验 以上的相关性分析表明,GDP 与客运周转量和货运周转量之间均存在极高相关性, 于是我们将以此为样本探讨变量之间的实证关系 从经济理论角度分析,GDP 增长必将带动货运以及客运周转量的提升, 同时货运以及客运周转量的提升又必将促成 GDP 的增长, 为了验证这一关系是否存在, 我们采用 Grange 因果检验以排除伪相关的存在 为了进行 Granger 因果检验, 我们首先应用信息准则确定滞后阶数, 其相应的信息值 如下表所示 对于 GDP 和 KY 而言,AIC 和 SC 值均表明进行 Grange 因果检验时应 请务必阅读正文之后的免责条款部分 3 of 8
选择 1 阶滞后, 而对于 GDP 和 HY 而言,AIC 值和 SC 值选择在滞后阶数判定上存 在不同, 于是只有通过极大似然法进行判别, 结果显示对 GDP 与 HY 进行 Grange 因果检验时应选择 1 阶滞后 表 3: 不同滞后值下的 AIC 和 SC 值滞后值 1 2 (GDP,HY) AIC 值 42.44 42.43 SC 值 42.73 42.92 (GDP,KY) AIC 值 40.98 41.27 SC 值 40.19 40.68 表 4:GDP 与 HY 的 Granger 检验 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability HY does not Granger Cause GDP 10.9714 0.00292 27 GDP does not Granger Cause HY 0.82603 0.37246 表 5:GDP 与 KY 的 Granger 检验 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability KY does not Granger Cause GDP 0.00797 0.92965 27 GDP does not Granger Cause KY 0.10598 0.74771 4. 回归分析 以上 Grange 因果检验表明,HY 是 GDP 的 Grange 原因, 而 GDP 与 KY 之间则不存在 Grange 因果关系, 于是在研究 GDP 与运输之间的关系时, 我们选 GDP 与 HY 两个变量进行研究, 并以 HY 为自变量, 而 GDP 为因变量, 通过 OLS 回归, 我们得到如下的相关信息 表 6:GDP 与 HY 回归分析统计信息 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C -45368.6 4230.165-10.725 0 HY 3.057153 0.098387 31.07263 0 R-squared 0.973777 Mean dependent var 67743.54 Adjusted R-squared 0.972769 S.D. dependent var 69093.73 S.E. of regression 11401.77 Akaike info criterion 21.58967 Sum squared resid 3.38E+09 Schwarz criterion 21.68483 Log likelihood -300.255 F-statistic 965.5083 请务必阅读正文之后的免责条款部分 4 of 8
Durbin-Watson stat 0.206261 Prob(F-statistic) 0 表中信息表明残差序列自相关以消除, 最终 GDP 与 HY 之间的函数关系式如下 : GDP = 45368.6 + 3.06* t HY t 函数式表明 GDP 与货运周转量保持同步增长, 每亿吨公里货运周转量的增长带来的 GDP 增长量趋于 2.54 亿元, 数据显示进入 08 年以来货运周转量同比增速持续回落, 近三个月的平均值仅为 6.9%, 于是我们依次为中间值对 08 年 GDP 增速进行如下情景分析, 结果显示 08 年中国 GDP 增速水平将达到 9.55% 左右 表 7:GDP 增速情景分析货运周转量同比增速 6.5% 6.7% 6.9% 7.1% 7.3% 7.5% 2008 年 GDP 同比增速 8.96% 9.20% 9.43% 9.67% 9.91% 10.15% 请务必阅读正文之后的免责条款部分 5 of 8
渤海证券股票投资评级说明 1 强烈推荐: 未来 12 个月内股价超越大盘 15% 以上 ; 2 推荐 : 未来 12 个月内股价超越大盘 5%~15% 之间 ; 3 中性 : 未来 12 个月内股价相对大盘波动在 -5%~5% 之间 ; 4 回避 : 未来 12 个月内股价落后大盘 5%~15% 之间 ; 5 强烈回避: 未来 12 个月内股价落后大盘 15% 以上 渤海证券行业投资评级说明 1 看好 : 行业股票指数超越大盘 ; 2 中性 : 行业股票指数基本与大盘持平 ; 3 看淡 : 行业股票指数明显弱于大盘 重要声明 : 本报告中的信息均来源于已公开的资料, 我公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证, 不保证该信息未经任何更新, 也不保证本公司做出的任何建议不会发生任何变更 在任何情况下, 报告中的信息或所表达的意见并不构成所述证券买卖的出价或询价 在任何情况下, 我公司不就本报告中的任何内容对任何投资做出任何形式的担保 我公司及其关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券并进行交易, 还可能为这些公司提供或争取提供投资银行或财务顾问服务 我公司的关联机构或个人可能在本报告公开发表之前已经使用或了解其中的信息 本报告的版权归渤海证券有限责任公司所有, 未获得渤海证券有限责任公司事先书面授权, 任何人不得对本报告进行任何形式的发布 复制 如引用 刊发, 需注明出处为 渤海证券有限责任公司, 也不得对本报告进行有悖原意的删节和修改 请务必阅读正文之后的免责条款部分 6 of 8
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