二 2017年工业运行景气分析与2018年预测
（一）工业经济景气分析
1.合成指数的形成过程
原始数据的处理。使用合成指数需要对原始数据的“冗余”信息（即与本报告目的不相关的信息）进行剔除。为了剔除这些“冗余”信息，需要从原始数据中识别这些冗余信息。第一，原始数据有高频数据和低频数据之分，高频数据包括日数据、周数据和月度数据。本报告最终的标的是月度数据，所以日度信息和周度信息对我们而言就是“冗余”信息，这就需要对数据进行降频处理。第二，原始数据有产量数据和价值量数据之分，价值量受价格变化的影响，导致数据序列内部具有不可比性，因此为了精确刻画工业经济发展趋势需要剔除价格变化导致的数据不可比性。第三，移动假日效应的影响。由于传统节日春节按阴历计算，而统计数据按阳历计算，导致不同的年份，春节出现在不同的阳历月份中。春节，作为一个节假日有着强烈的节假日效应：生产暂停、闲暇增多、消费剧增，所有的经济活动表现异于常态。这样月度数据里面不免多出了“节假日效应”这种“冗余”信息。当数据是增速数据时，以上三种信息是本报告主要处理的“冗余”信息，但当使用量值数据的时候，还需要处理由于年内周期变化形成的季节信息。然而由于季节信息与移动假日信息有重合的部分，所以在处理上一般先剔除影响较大的移动假日信息，然后再进行季节调整。本报告使用降频调整、价格调整和移动假日调整方法来剔除以上三种情况带来的“冗余”信息。
指标的筛选。筛选指标的目标是选取最能反映工业经济形势走势的原始数据，我们需要三类指标具有工业经济发展状态的一致指数；具有预测一致指数的先行指数，以及本报告比较关心的滞后指数。目前为止，有多种筛选指标的方法，如峰谷对齐法、时差相关系数法、K-L信息量法、回归分析等，本报告使用时差相关系数法选取指标。
相关分析是研究不同变量之间关系密切程度的一种常用统计方法，是研究两个或两个以上变量之间相关程度以及用一定函数来表达现象相互关系的方法。相关关系是两个现象数值变化不完全确定的随机关系，是一种不完全确定的依存关系，简称相关关系。相关关系是相关分析的研究对象。其目的是对客观经济现象之间关系的密切程度和变化规律做出定量分析。相关关系的密切程度通过计算相关系数来描述变量之间的关联度，即相关系数是描述两个变量间的线性关系程度和方向的统计量，通常用r表示，没有单位，其值在-1与+1之间。r的绝对值越接近1，两变量间线性相关程度越大。若r大于0称为正相关，其变量Y随着变量X的增加而增加；若r小于0称为负相关，其变量Y随着变量X的增加而减少。
时差相关系数法以相关系数原理的基础，形成两个变量相关系数按时间变量排列的序列。这个序列可以显示两个变量不同时间的相关系数大小，借此选择相关系数最大的时差，以此判断该指标是先行指标、一致指标还是滞后指标。
指标的合成。合成指数可以采取不同方法进行编制，有美国商务部的合成指数法、日本经济企划厅引进的合成指数法，以及经济合作与发展组织（OECD）的合成指数法。其中，日本经济企划厅合成指数法的基本思想与美国商务部是一致的，只是方法上略有不同，而OECD合成指数法是专门针对先行合成指数研制的，更注重先行指数的作用，相比于前两种方法更简单。此处介绍国际上通用的美国商务部合成指数法。中国开发景气指数的文献，基本都采用这一合成方法。
第一步：求指标的对称变化率并将其标准化。
（1）设指标Yij，t为第i个指标组中的第j个指标在t时刻的值，i=1，2，3分别代表先行、一致、滞后指标组，j=1，2，3，…，ki代表组内指标，ki为第i指标组的指标个数。首先对Yij，t求对称变化率Cij，t，t=2，3，…，n。
（2）为了防止变动幅度大的指标对合成指数造成重大影响，各指标的对称变化率Cij，t都被标准化，使其平均绝对值等于1。首先求标准化因子Aij，用Aij将Cij，t标准化，得到标准化变化率Sij，t，t=2，3，…，n。
第二步：求各指标组的标准化平均变化率。
（1）求出先行、一致、滞后指标组的平均变化率Ri，t，i=1，2，3；t=2，3，…，n。
其中wij是第i指标组的第j个指标的权重。合成指数中权重的设定一般使用等权重。可以使用评分系统确定权重，按照经济意义、统计充分性、与历史的一致性、公布的适时性等多方面为各个指标打分，然后为每个指标赋权重，如果不是按照这一步骤，权重就具有较大的随意性和主观性，还不如用等权重。为了使3个指标组的合成指数之间的数值一致，还需用各指标组的平均变化率除以指数组间的标准化因子，计算得到各指标组的标准化平均变化率。
（2）计算指数组间的标准化因子Fi，i=1，2，3。
（3）计算标准化平均变化率Vi，t，t=2，3，…，n。
第三步：计算合成指数。
（1）令Ii（1）=100，则i=1，2，3；t=2，3，…，n。
（2）制成以基准年份为100的合成指数，其中Ii是Ii，t在基准年份的平均值。
通过上述方法对先行、一致、滞后3个指标组中的指标分别进行加总合成计算出先行、一致、滞后合成指数。
运用合成指数进行经济景气分析时，由于合成指数综合了各指标的波动状态，通过动态曲线图可以预示经济波动的转折。
2.2017年1—11月景气指数分析
先行指数和一致指数显示，2017年1—11月，工业经济增长趋稳态势显著，但是滞后指数出现较大波动显示这种走高势头微弱。
先行指数显示，2017年1—11月景气度呈现波动中走低的态势。2017年前8个月，中国工业延续了2016年年底先行指数景气度不断回调的态势，2017年2月，先行指数景气度达到了0.34，3月先行指数景气度有所回落，之后的几个月，先行指数则呈现波动中走高的态势，2017年8月先行指数景气度升至0.40，之后中国工业景气度呈现连续下降的态势，11月先行指数降至0.07。一致指数则呈现走低趋稳的趋势。图15中一致指数景气度一度提高到2月的0.53，随后景气度回落至0.3附近。不过滞后指数（主要包含出口信息和价格信息）则显示这种增长蕴含着风险，2017年前5个月，滞后指数景气度主要徘徊在0以下，9月、10月和11月的滞后指数分别为0.34、0.31和0.56，波动幅度较大，预示着未来一段时间工业经济增长不确定性增加。
图15 IIE景气指数合成指数