量化模型与构建方式 1. 社融自下而上预测框架 模型名称：社融自下而上预测框架[8][9] 模型构建思路：从社融各子项的经济逻辑、高频数据、季节性特征等角度出发，分别对各子项进行预测，再汇总得到社融总量预测，以更准确地预测总量和结构信息[8][9] 模型具体构建过程： - 企业贷款+居民短贷：以PMI与唐山钢厂产能利用率为自变量，对信贷大月和小月分别进行滚动回归预测[9] - 居民中长贷：根据商品房销售代理指标与居民中长贷的三阶段特点进行预测[9] - 企业票据融资：以转贴现利率为外生变量，使用5年窗口的滚动自回归进行预测[9] - 政府债券：通过将月末新发政府债券计入下月，对政府债券发行到期高频跟踪数据进行口径调整[9] - 企业债券：使用5年窗口的滚动回归对企业债券子项重新配权，以降低口径差异[9] - 外币贷款：使用过去3个月均值作为预测[9] - 信托贷款：通过跟踪集合信托以及单一信托发行到期的披露情况进行近似预测[9] - 委托贷款：使用过去12个月均值作为预测，部分基建相关增量额外进行判断[9] - 未贴现银行承兑汇票：使用过去三年同期平均值作近似估计[9] - 非金融企业境内股票融资：将股权融资（包括IPO、增发、配股、优先股）的月频净融资数据扣除金融企业部分得到预测[9] - 贷款核销：使用去年同期值作为预测[9] - 存款类金融机构资产支持证券：信贷ABS净融资高频跟踪[9] 模型的回测效果 1. 社融自下而上预测框架 2025年8月预测结果： - 新增社融：26928亿元[9][17] - 同比变化：-0.34万亿元[9][17] - 社融TTM环比：-0.91%[9][17] - 社融存量同比增速：8.88%[9][17] - 新增人民币信贷：9435亿元[17] - 政府债券净融资：13606亿元[17] - 企业债券净融资：984亿元[17] 2025年7月预测结果： - 新增社融预测值：15316亿元[17] - 实际值：11320亿元[17] - 预测误差：3996亿元[17] 历史预测效果：自2023年以来各月社融预测结果见研报图2[12][14]