經濟分析中的春節(jié)因素衡量、影響與運用

1、 第 頁 正文目錄TOC o 1-1 h z u HYPERLINK l _TOC_250002 一、春節(jié)因素的衡量1 HYPERLINK l _TOC_250001 二、春節(jié)因素運用案例之一：出口增速的預測與分析3 HYPERLINK l _TOC_250000 三、春節(jié)因素運用案例之二：CPI 豬肉價格增速預測7圖表目錄 HYPERLINK l _bookmark2 圖 1：中國出口當月同比增速：美元計價與人民幣計價4 HYPERLINK l _bookmark3 圖 2：CRB 指數與中國出口金額同比增速5 HYPERLINK l _bookmark4 圖 3：人民幣有效匯率指數與出口增

2、速5 HYPERLINK l _bookmark7 圖 4：中國出口當月同比增速：剔除春節(jié)因素影響后7 HYPERLINK l _bookmark8 圖 5：CPI 豬肉價格環(huán)比增速跟高頻數據比較8 HYPERLINK l _bookmark13 圖 6：CPI 豬肉價格環(huán)比增速跟估測值比較12 HYPERLINK l _bookmark0 表 12008 年以來的春節(jié)假期及春運起始時間2 HYPERLINK l _bookmark1 表 22008 年以來 1-3 月的春節(jié)因子：1-3 月份3 HYPERLINK l _bookmark5 表 3出口增速實際值與預測值比較：2 月份6 HYP

3、ERLINK l _bookmark6 表 4出口增速實際值與預測值比較：3 月份6 HYPERLINK l _bookmark9 表 5CPI 豬肉價格環(huán)比與高頻數據環(huán)比之比較：2 月份8 HYPERLINK l _bookmark10 表 6CPI 豬肉價格環(huán)比與高頻數據環(huán)比之比較：3 月份9 HYPERLINK l _bookmark11 表 7春節(jié)前后豬肉價格高頻數據比較：2017 年（元/公斤）10 HYPERLINK l _bookmark12 表 8春節(jié)前后豬肉價格高頻數據比較：2016 年（元/公斤）11宏觀經濟報告年初經濟數據對把握全年經濟走勢具有很重要的參考意義。但是，春節(jié)

4、因素通常會對 1-3 月份的月度數據造成干擾，這無疑會加大數據分析與預測的難度。通行觀點認為，排除春節(jié)錯位干擾的處理方法是 1-2 月份數據合在一起處理，但由于春節(jié)因素的影響時間可能持續(xù)較長，并且在不同階段對經濟數據的影響可能并非對稱性的，這種處理方法可能難以完全排除春節(jié)錯位因素的影響。我們認為，春節(jié)錯位因素對經濟數據的影響不應當只看春節(jié)當天或春節(jié)假期的錯位，而是要跟“節(jié)前”、“節(jié) 中”與“節(jié)后”影響的錯位結合起來看。鑒于此，我們嘗試將春節(jié)因素納入分析框架中。這首先需要將春季因素細分化與定量化，在第一部分，我們提出定量衡量春節(jié)因素的一個思路。在第二部分與第三部分，我們分別以出口增速、CPI 豬

5、肉價格增速為例，說明春節(jié)因素在數據預測與分析時的具體運用。一、春節(jié)因素的衡量春節(jié)因素的影響需要細分化，需要區(qū)分節(jié)前、節(jié)中與節(jié)后的影響。通行觀點認為，春節(jié)假期會對經濟活動存在負向影響，排除春節(jié)錯位干擾的處理方法是 1-2 月份數據合在一起處理，最典型的是工業(yè)增加值、社會零售額、固定資產投資等指標的增速僅公布 1-2 月累計數據，而不再單獨公布 1 月數據。1-2 月份數據合并處理的邏輯基礎是，春節(jié)因素對當月經濟數據的影響是同質的，而且影響只限于春節(jié)前后的幾天。但從邏輯上看，春節(jié)的影響持續(xù)時間較長，不同階段對同一經濟數據的影響可能會存在差異。例如，在春節(jié)假期來臨之前，企業(yè)一般傾向于趕工，而在春節(jié)假

6、期期間以及春節(jié)假期后，企業(yè)一般停工，因此春節(jié)因素的不利影響在春節(jié)當天其實已經提前反映，并很可能對生產與出口等數據有正向影響。而在春節(jié)假期與假期后的一段時期，企業(yè)尚未復工，影響可能偏負面。由于每年春節(jié)對應的公歷日期不同，前后可能會存在數天甚至是將近 20 天的差異，這樣， 每年春節(jié)前后月份受到的影響可能就跟上年相比有些差異，這種春節(jié)“錯位”因素可能會導致月度同比增速數據造成比較大的波動，僅僅將 1-2 份數據合并處理仍難以完全排除春節(jié)因素的影響。正如易綱行長在 3 月份就金融數據接受采訪時所表示的，“光 1 月份、2 月份合在一起也不行更全面的是把 1 月、2 月、3 月的數綜合起來一起看”。但

7、將 1-3 月數據合并處理的做法主要適用于事后分析，難以在數據預測中使用。春節(jié)因素的影響需要定量化，可使用春運天數作為參照標準。要研究春節(jié)因素的影響，首先需要將春節(jié)因素定量化。從目前的研究看，主要是兩種思路，一是類似于 X-12 的季節(jié)性調整方法，二是構建“節(jié)前”、“節(jié)中” 與“節(jié)后”因子并納入分析框架。這里主要沿用第二種思路，但與一些研究以春節(jié)為中心將每個階段設定為相等天數（如 10 天、15 天等）的處理方法不同，我們認為，從實踐看，“節(jié)后”的天數要長于“節(jié)前”。例如，在北方許多地方，臘月二十三（“小年”）被視為過年開始，而正月十五才被視為春節(jié)的結束；又如，春運通常是春節(jié)前 15 天春節(jié)后

8、 25 天、春節(jié)假期是從除夕到正月初六，均是春節(jié)后天數要超過春節(jié)前。參考春運期限，這里將春節(jié)前 15 天1到假期前一天視為“節(jié)前”，共計 14 天；春節(jié)假期為“節(jié)中”，共計 7 天；從春節(jié)假期結束到春節(jié)后 25 天視為“節(jié)后”，共計 19 天。這種處理方法除了更符合現實外，另外一個好處是客觀性，避免了每個階段天數選擇時的主觀性。經過數據轉化后，可以得到春節(jié)“節(jié)前”、“節(jié)中”與“節(jié)后”因子。表 1 整理了 2008-2018 年的春節(jié)假期及春運起始時間，從中可以得到各年度“節(jié)前”、“節(jié)中”與“節(jié)后”的具體時間。按照這一分布，可分別計算落在各月的“節(jié)前”、“節(jié)中”與“節(jié)后”天數，與“節(jié)前”、“節(jié)中

9、”與“節(jié)后”天數（分別是 14、7 與 19 天） 相除，可得到各月份的“節(jié)前”、“節(jié)中”與“節(jié)后”因子。例如，對于 2018 年 2 月，從 1 日到 14 日為“節(jié)前”，對應的“節(jié)前因子”為 1（14/14），從 15 日到 22 日為“節(jié)中”，對應的“節(jié)中因子”為 1（7/7），從 23 日到 28日為“節(jié)后”，對應的“節(jié)后因子”為 0.37（6/19）；對于 2018 年 3 月，則從 1 日至 12 日為“節(jié)后”，對應的“節(jié)后因子”為 0.63（12/19）。與 2018 年 2 月相比較，2019 年 2 月的“節(jié)前因子”較低、“節(jié)中因子”持平、“節(jié)后因子”較高；與 2018 年

10、3 月相比較，2019 年 3 月的“節(jié)后因子”較低。出現這種差異主要是因為，2019 年的春節(jié)較 2018 年提前了 11 天。表 1 2008 年以來的春節(jié)假期及春運起始時間年份春節(jié)-15（春運起始日）春節(jié)-1（春節(jié)假期起始日）春節(jié)春節(jié)+5（春節(jié)假期截止日）春節(jié)+24（春運截止日）20082008/1/232008/2/62008/2/72008/2/122008/3/220092009/1/112009/1/252009/1/262009/1/312009/2/1920102010/1/302010/2/132010/2/142010/2/192010/3/1020112011/1/19

11、2011/2/22011/2/32011/2/82011/2/2720122012/1/82012/1/222012/1/232012/1/282012/2/1620132013/1/262013/2/92013/2/102013/2/152013/3/620142014/1/162014/1/302014/1/312014/2/52014/2/2420152015/2/42015/2/182015/2/192015/2/242015/3/1520162016/1/242016/2/72016/2/82016/2/132016/3/320172017/1/132017/1/272017/1/2

12、82017/2/22017/2/2120182018/2/12018/2/152018/2/162018/2/212018/3/1220192019/1/212019/2/42019/2/52019/2/102019/3/1數據來源：公開資料， 1 對于多數年份，臘月有三十，因此從臘月十五到除夕共計 16 天；少數年份沒有臘月三十，從臘月十五到除夕為 15 天。這里為計算方便，統(tǒng)一設為 16 天。另外個別年份春節(jié)假期從正月初一開始，這里統(tǒng)一從臘月三十開始。表 2 2008 年以來 1-3 月的春節(jié)因子：1-3 月份1 月2 月3 月節(jié)前因子節(jié)中因子節(jié)后因子節(jié)前因子節(jié)中因子節(jié)后因子節(jié)前因子節(jié)中因

13、子節(jié)后因子20080.570.000.000.431.000.890.000.000.1120091.001.000.000.000.001.000.000.000.0020100.070.000.000.931.000.470.000.000.5320110.860.000.000.141.001.000.000.000.0020121.001.000.160.000.000.840.000.000.0020130.360.000.000.641.000.680.000.000.3220141.000.290.000.000.711.000.000.000.0020150.000.000.0

14、01.001.000.210.000.000.7920160.500.000.000.501.000.840.000.000.1620171.000.710.000.000.291.000.000.000.0020180.000.000.001.001.000.370.000.000.6320190.710.000.000.291.000.950.000.000.05數據來源：公開資料， 二、春節(jié)因素運用案例之一：出口增速的預測與分析出口數據是在經濟分析中較為重要。一方面，出口增速數據公布較早，海關總署一般是每月的 8 號前后就會公布，而工業(yè)增加值等經濟數據一般要等到月中，因此，出口增速通常能

15、比較早的反映經濟走勢。另一方面，年初為數據空窗期，工業(yè)增加值、社會零售、投資等數據一般是在 3 月中旬公布 1-2 月份累計值，并未單獨公布 1 月份數據，而出口數據有 1 月、2 月單月增速公布，因此，即便從全年角度看，出口數據也是觀察經濟走勢的比較早的信號。1-3 月份當 月出口增速波動明顯較大，加大預測與分析難度。從數據表現看，1-3 月出口當月同比增速的波動區(qū)間非常大，高值可以達到 40%以上甚至接近 50%，低值可以低于-20%甚至是接近-30%，與歷史數據中樞相比明顯異常，而且一般會在相鄰兩個月就出現大起大落。這種特征很可能是受到某種因素的干擾，這無疑加大了數據預測與分析的難度。圖

16、 1：中國出口當月同比增速：美元計價與人民幣計價數據來源：Wind， 出口當月同比增速在 1-3 月份的大起大落特征很可能跟春節(jié)錯位因素有關。從邏輯上看，“節(jié)前”、“節(jié)中”與“節(jié)后”因子對于出口增速的影響可能存在差異?！肮?jié)前”的影響可能偏正面，原因在于，出口訂單通常是提前接到，因此在春節(jié)放假之前，企業(yè)可能會提前趕工以完成訂單；“節(jié)后”與“節(jié)中”因子的影響很可能偏負面，原因是企業(yè)尚未能否復工。因此，如果相鄰兩年的春節(jié)日期相差較大，就有可能出現出口當月同比增速在 1-3 月份大起大落的情況?？山⒒貧w模型，考察春節(jié)因素對出口的影響。被解釋變量是各月度美元計價的出口同比增速，核心解釋變量是春節(jié)“節(jié)前

17、”、“節(jié)中”與“節(jié)后”因子，考慮到出口同比增速是相對于本年當月出口規(guī)模與上年同月的變化，因此對出口增速有影響的應該是春節(jié)因子的同比變化，這里納入模型的是各因子相對于上年同月的變化值。其他的控制變量包括理論上對出口增速有影響的一些指標，例如，以 CRB 指數增速反映商品價格變動，以人民幣有效匯率指數同比反映匯率變動的影響，以美日歐加權 PMI 指數反映外部需求的變化，以上年同月環(huán)比增速反映基數影響，以時間虛擬變量反映諸如美國加征關稅導致的出口搶跑等貿易環(huán)境變動的影響。這里對各變量的影響邏輯簡單解釋。商品價格。從歷史數據看，無論是中國出口增速還是全球貿易增速，都與商品價格高度相關，但大致滯后于商品

18、價格增速一個季度左右。貿易與商品價格走勢一致的原因，推測至少有兩方面。一方面，全球貿易實際增速基本跟經濟增速一致，相對平穩(wěn)；但商品價格波動較大，因此全球商品貿易增速更多取決于價格增速。另一方面，許多資源出口型國家通常需要通過出口獲取外匯，而外匯獲取能力對這些國家的進口能力有較大制約， 商品價格的上漲有助于這類國家提高進口能力，進而擴大全球貿易以及對中國商品的進口需求。人民幣匯率。根據傳統(tǒng)經濟學理論，一國貨幣升值，會導致本國商品的出口競爭力下降，進而不利于出口， 反之亦然。并且按照“J 曲線”效應，從幣值變化到貿易增速變化，通常有一定時滯。具體到中國出口，這一規(guī)律同樣存在，從歷史經驗看，人民幣有

19、效匯率指數同比大致領先出口同比增速兩個季度左右。外需的邊際變化。毫無疑問，外部需求的變動會對出口增速有直接影響。通常反映外部需求變動的綜合指標有全球或主要經濟體的經濟增速、OECD 領先指數、摩根大通全球綜合 PMI 指數等等?？紤]到數據可得性與預測的及時性需要，我們使用美日歐三國的加權 PMI 指數（權重為中國對其出口規(guī)模）作為外需變化的衡量指標?；鶖档挠绊?。近似來看，月度同比=上月同比+當月環(huán)比-上年當月環(huán)比。因此，如果要考察出口同比增速的走勢，關鍵是比較當月環(huán)比與上年當月環(huán)比兩者孰大孰小。如果當月環(huán)比高于上年當月環(huán)比，則當月同比較上月擴大；反之亦然。因此，如果上年當月環(huán)比過高，則對應基數

20、較高，月度同比增速下行壓力相對較大。反之亦然。貿易環(huán)境變動虛擬變量。一些外生變量可能也會影響企業(yè)行為，進而影響出口增速。典型的案例是 2018 年的中美貿易摩擦。自美國在 2018 年 3 月對華 301 調查的結果公布后，中美貿易摩擦一直就是擾動市場的主要因素。但在貿易戰(zhàn)的隱憂下，中國出口依然保持了較高增速，原因在于出口商趕在關稅措施生效前提前出口。圖 2：CRB 指數與中國出口金額同比增速圖 3：人民幣有效匯率指數與出口增速數據來源：Wind、WTO， 數據來源：Wind， 加入春節(jié)因素后會提高出口增速的預測準確性?；貧w結果顯示，基準模型與修正模型 R2 均超過 0.8，所有變量均通過顯著

21、性檢驗且系數符號跟預期一致。具體到春節(jié)因子，“節(jié)前因子”回歸系數為正，“節(jié)中因子”與“節(jié)后因子”回歸系數均為負值，符合前述節(jié)前趕工有正向影響、節(jié)中與節(jié)后未復工有負向影響的邏輯分析。從擬合結果看，加入春節(jié)因素后的預測準確性明顯提高。這可以從兩個方面觀察。一是跟市場平均預測值（以Wind 收錄的市場預測平均值衡量）比較，誤差值顯著降低。二是將未納入春節(jié)因素的回歸方程作為比照模型?？梢园l(fā)現，比照模型的回歸效果 R2 明顯下降，而且預測誤差值明顯增大。從數據分析的角度看，考慮春節(jié)因素影響也有助于更準確的把握出口趨勢。1-3 月份出口同比增速的大起大落容易造成對未來出口走勢預期的明顯變化，加大分析難度。

22、如果剔除春節(jié)因素的影響，則出口增速變得更為平穩(wěn)，跟全年增速的中樞值也更為接近。因此，考慮春節(jié)因素影響也有助于更準確的把握出口趨勢。表 3 出口增速實際值與預測值比較：2 月份出口金額:當月同比出口金額:當月同比（預測值）誤差值：預測值-實際值實際值Wind 收錄預測平均值比照模型基準模型修正模型Wind 收錄預測平均值比照模型基準模型修正模型2019-02-20.70-7.541.24-25.85-23.7813.1621.94-5.15-3.082018-0243.5113.3613.8730.1138.00-30.15-29.64-13.40-5.512017-02-2.3512.9313

23、.314.315.4615.2815.666.667.812016-02-27.96-13.82-9.77-36.28-37.6614.1418.19-8.32-9.702015-0248.1314.4719.3143.8041.93-33.66-28.82-4.33-6.20數據來源：Wind， 表 4 出口增速實際值與預測值比較：3 月份出口金額:當月同比出口金額:當月同比（預測值）誤差值：預測值-實際值實際值Wind 收錄預測平均值比照模型基準模型修正模型Wind 收錄預測平均值比照模型基準模型修正模型2019-0314.208.42-3.5510.0412.81-5.78-17.75-

24、4.16-1.392018-03-2.9812.14-5.30-15.68-6.8115.12-2.32-12.70-3.832017-0315.571.594.9311.698.28-13.98-10.64-3.88-7.292016-037.531.66-9.182.477.63-5.87-16.71-5.060.102015-03-15.1614.45-2.91-15.52-12.6329.6112.25-0.362.53數據來源：Wind， 圖 4：中國出口當月同比增速：剔除春節(jié)因素影響后數據來源：Wind， 三、春節(jié)因素運用案例之二：CPI 豬肉價格增速預測春節(jié)因素對于 CPI 通常

25、有明顯的影響，把握春節(jié)因素的影響對于 CPI 增速預測非常重要。第一，春節(jié)期間CPI 增速波動較大，把握春節(jié)因素的影響對預測非常關鍵。第二，把握春節(jié)因素的影響不僅對年初（通常是 1-3 月）月度 CPI 增速（可理解為“短期預測”）結果有參考意義，而且對往后各月以及全年 CPI 增速中樞（可理解為“長期預測”）均有參考意義。原因在于，各月 CPI 同比增速大致可視為是連續(xù) 12 個月環(huán)比的累計變動結果， 因此，年初月份的 CPI 增速預測結果將直接影響之后各月份的 CPI 增速預測，進而對全年 CPI 增速中樞預測值都有比較大的影響。2016 年與 2017 年是典型案例，在年初 CPI 增速

26、低于預期后，市場對全年 CPI 增速中樞的預測相應下移，年初的 CPI 增速高低基本奠定了全年的增速幅度。從這些角度看，在年初預測時，無論是短期預測還是長期預測，春節(jié)因素的影響都值得關注。對于 CPI 的預測，豬肉價格非常關鍵，但 2-3 月份高頻數據對 CPI 豬肉價格增速的預測效果不是十分理想， 甚至出現方向相反的現象。估測豬肉價格增速時，市場在 2017 年及之前普遍使用統(tǒng)計局 50 城主要食品平均價格，預測效果比較好。但 2018 年開始該項指標不再公布，市場轉而使用商務部、農業(yè)部、22 省市、發(fā)改委等其他食品高頻指標，但這些高頻指標的準確性較統(tǒng)計局 50 城數據有所降低。這里需要說明

27、的是，即便是不考慮春節(jié)因素的影響，CPI 豬肉價格環(huán)比增速的幅度通常要小于高頻數據增幅，比如，用歷史數據回歸的農業(yè)部批發(fā)價格增速系數是 0.66 左右，這種高頻數據變動低于最終實際值的情況在價格預測時普遍存在。但即便拋開這個因素不談，在 2、3 月份經常會出現高頻數據對 CPI 豬肉價格增速的預測效果較差、甚至出現方向相反的現象。以 2 月份的預測結果為例，2015、2018、2019 年都出現 CPI 豬肉價格環(huán)比增速為正值、高頻數據豬肉價格環(huán)比為負值的情況，誤差值近 4-5 個百分點，以通常市場認為的豬肉在 CPI 中的權重 2.5%-3%計算，會導致 CPI 增速估測誤差值近 1 個百分

28、點；3 月份的預測結果要稍微好一些，但也出現類似 2016 年的 CPI 豬肉價格與商務部批發(fā)價格、22 省市豬肉價格環(huán)比增速背離的情況，另外，2019 年的 CPI 豬肉價格環(huán)比要大幅低于高頻數據環(huán)比增速。圖 5：CPI 豬肉價格環(huán)比增速跟高頻數據比較數據來源：Wind， 表 5 CPI 豬肉價格環(huán)比與高頻數據環(huán)比之比較：2 月份CPI:豬肉統(tǒng)計局 50 城零售價格發(fā)改委零售價格商務部批發(fā)價格農業(yè)部批發(fā)價格22 省市豬肉價格估測值20190.30-0.64-5.67-3.96-3.830.5320182.00-0.62-1.30-2.46-2.820.972017-1.60-2.13-1.2

29、8-2.29-2.11-1.5220166.306.41-4.726.034.087.0520150.760.31-2.58-2.25-3.680.95數據來源：Wind， 宏觀經濟報告表 6 CPI 豬肉價格環(huán)比與高頻數據環(huán)比之比較：3 月份CPI:豬肉統(tǒng)計局 50 城零售價格發(fā)改委零售價格商務部批發(fā)價格農業(yè)部批發(fā)價格22 省市豬肉價格估測值20191.20-0.315.966.0710.341.902018-8.40-3.89-12.12-11.22-8.38-8.432017-3.50-3.98-5.24-4.98-5.51-3.912016-1.30-1.81-1.22-0.070.5

30、0-1.962015-3.83-3.68-3.77-4.130.15-3.44數據來源：Wind， 推測 CPI 豬肉價格增速與高頻數據價格增速之間的誤差值是跟春節(jié)因素的影響有關，邏輯可能有兩點，一是公開樣本點偏差，二是流通環(huán)節(jié)的利潤加成。常用高頻數據中，商務部與 22 省市豬肉價格是周度數據，按照每周一次的頻率，春節(jié)假期應當有一次數據公布；農業(yè)部數據為日度數據，按照工作日公布的規(guī)律，春節(jié)假期期間也應有 5 個左右的數據樣本點。但因為是春節(jié)假期期間，這些樣本點數據并未公布。由于春節(jié)期間豬肉價格一般走高、節(jié)后回落，這樣，在計算月度均值的時候，相當于高頻指標數據少了高數據樣本點。而統(tǒng)計局編制 CP

31、I 時，對于與居民生活密切相關的、變動較頻繁的商品（通常是食品）的采樣頻率通常是逢 0、逢 5 的日期，五天一次的頻率能保障春節(jié)假期有 1-2 個樣本點。另外，高頻數據通常為批發(fā)價格，而 CPI 是零售端價格， 春節(jié)期間豬肉需求旺盛，流通環(huán)節(jié)可能利潤加成較高?；诖汗?jié)期間的樣本點偏差以及流通環(huán)節(jié)利潤加成考慮，邏輯上會導致春節(jié)通常所在的月份 CPI 豬肉價格環(huán)比要高于高頻數據，而春節(jié)次月的情況剛好相反。作為對這一猜測的檢驗，我們梳理了 2016 年與 2017 年的情況，結果支持這一判斷。統(tǒng)計局 CPI 核算使用的樣本點數據雖然無法獲得，但 2016 年與 2017 年統(tǒng)計局均公布了春節(jié)假期期間

32、樣本點的 50 城市零售數據，盡管頻率為旬度（低于核算樣本點），但基本能反映春節(jié)期間的豬肉價格變化。從中可以看出，2016 與 2017 年春節(jié)假期期間商務部、農業(yè)部、22 省市和發(fā)改委等高頻數據基本沒有樣本點公布，統(tǒng)計局 50 城零售數據仍有樣本公布。從價格變化看，春節(jié)期間豬肉價格均有明顯上漲。2017 年 1 月 30 日（大年初三）50 城豬肉價格零售價 32.93 元/公斤，較前后兩個數據樣本點（1 月 10 日 31.88 元/公斤、30 日分別是 32.08 元/公斤）明顯偏高。2016年的情況類似，2 月 10 日（大年初三）50 城豬肉價格零售價 32.22 元/公斤，而本月其

33、他兩個數據樣本點 10 日與 30 日只有 30.34 元/公斤與 31.75 元/公斤。顯然，由于春節(jié)假期數據的缺失，高頻數據月度價格均值可能會低估豬肉價格，這會導致春節(jié)當月豬肉價格環(huán)比預測值偏低，同時春節(jié)次月豬肉價格環(huán)比預測值偏高。宏觀經濟報告表 7 春節(jié)前后豬肉價格高頻數據比較：2017 年（元/公斤）統(tǒng)計局50 城零售價格發(fā)改委零售價格商務部批發(fā)價格農業(yè)部批發(fā)價格22 省市豬肉價格日期旬度數據日度數據周度數據日度數據周度數據t-72017/1/19無17.25無24.36無t-62017/1/2031.8817.2524.4824.2824.28t-52017/1/21無無無無無節(jié)前t

34、-42017/1/22無17.32無24.39無t-32017/1/23無17.34無24.37無t-22017/1/24無17.37無24.53無t-12017/1/25無17.49無24.54無t-02017/1/26無17.61無24.59無t-12017/1/27無無24.66無無t(春節(jié))2017/1/28無無無無無春節(jié)假期t+12017/1/29無無無無無t+22017/1/3032.93無無無無t+32017/1/31無無無無無t+42017/2/1無無無無無t+52017/2/2無無無無無t+62017/2/3無17.6824.6224.5524.55t+72017/2/4無1

35、7.63無24.68無t+82017/2/5無無無無無節(jié)后t+92017/2/6無17.63無24.46無t+102017/2/7無17.59無23.90無t+112017/2/8無17.57無23.80無t+122017/2/9無17.57無23.65無t+132017/2/1032.0817.5424.2423.4923.49注：黑色字體表示按規(guī)律應當公布數據、但由于春節(jié)假期未公布數據。 數據來源：Wind， 宏觀經濟報告表 8 春節(jié)前后豬肉價格高頻數據比較：2016 年（元/公斤）統(tǒng)計局50 城零售價格發(fā)改委零售價格商務部批發(fā)價格農業(yè)部批發(fā)價格22 省市豬肉價格日期旬度數據日度數據周度數據日度數據周度數據t-72016/1/3030.34無無無無t-62016/1/31無無無無無t-52016/2/1無16.51無24.68無節(jié)前t-42016/2/2無16.56無24.85無t-32016/2/3無16.62無24.70無t-22016/2/4無16.65無25.25無t-12016/2/5無16.8724.5125.0025.00t-02016/2/6無無無25.18無t-12016/2/7無無無無無t(春節(jié))2016/2/8無無無無無春節(jié)假期t+