第三節　價格形勢分析的方法工具

價格形勢分析多側重于“勢”的分析?！皠荨笔茄芯空吡α烤奂姆较颍彩窍乱徊叫蝿莅l展的分析方向。“勢”的分析判斷需要借助一定方法和工具?！肮び破涫?，必先利其器”強調的正是方法和工具的重要性。價格形勢分析方法包羅萬象，不勝枚舉。這些分析方法按照最基本的結果屬性，可分為定性分析和定量分析。

一、定性分析

價格形勢定性分析，是指對未來價格運行狀態、發展趨勢的概括性描述。這種分析方法只給出未來價格的變化方向、運行狀態，不涉及價格的變動幅度。如分析未來一年的PPI走勢時，定性分析關注的是PPI是上漲還是下跌，是平穩運行還是大幅波動，是否會出現轉折性變化。多數人認為定性分析是“拍腦袋”、主觀臆斷，實則不然，好的定性分析要求研究者有大量的經驗積累、信息儲備，以及極強的綜合判斷能力，即便是“拍腦袋”也是“站在巨人肩膀上”拍的。如研究者采用規律分析、邏輯演繹、傾向分析、苗頭分析研判重點商品、重大事件、重要決策對價格總水平的影響。實際中，研究者通常結合定性分析和定量分析，采用論點加論據的方式，論證自身的價格形勢判斷。

二、定量分析

價格形勢定量分析，是指利用相關數據資料，通過統計和計量手段分析預測未來價格變化情形和波動幅度。定量分析與定性分析的顯著差別在于，前者通常采用模型分析判斷價格形勢，后者則主要采用邏輯演繹尤其是宏大敘事的方式。定量分析其實是為定性分析作嫁衣的，因為定性分析邏輯要比定量分析結果顯得更為重要。筆者常用的定量分析方法主要有統計分析和時間序列分析兩大類。前者中有代表性的有翹尾因素和新漲價因素方法，該方法在預測CPI走勢和幅度方面表現出了較高準確率。此外，季節調整和價格指數也是常用的統計分析方法。

時間序列分析代表性的模型主要有自回歸和移動平均（ARMA）模型、協整和誤差修正模型、結構向量自回歸（SVAR）模型。ARMA模型認為經濟發展具有慣性，所以它堅定“讓數據自己說話”的信念，通過趨勢外推預測價格走勢。協整和向量誤差修正模型蘊含著非常豐富的經濟含義，不僅可以用來驗證經濟變量之間是否存在長期均衡關系，也能夠刻畫經濟變量偏離長期均衡的過程，目前被廣泛應用于經濟金融領域，特別是價格波動分析中。SVAR模型是多元時間序列分析的核心內容之一，它的建模依據主要來自宏觀經濟理論，尤其是理性預期理論，目前是宏觀經濟波動與情景預測分析的一個重要模型。

三、注意事項

第一，準確理解和把握分析工具背后的經濟含義。如數據平穩性問題，多數人認知數據平穩性，主要從單位根檢驗入手，這樣容易產生“利用單位根檢驗數據是否為平穩序列”的固有思維，從而忽略平穩性的經濟含義，不能領略“數據能以較快的速度向均值回復”的魅力。在金融市場套利交易中，多數策略都是建立在均值回復的思想上。如當價格觸碰波動上限時賣空商品，而當價格觸碰波動下限時做多商品。準確理解和把握交易者交易策略，對于價格形勢分析往往能起到事半功倍的作用。

第二，信息并非越多越好。信息是價格形勢分析的基礎，脫離信息的價格形勢分析是無源之水、無本之木。有人說，價格形勢分析是一份“八分靠信息，二分靠方法”的工作。筆者完全贊同信息在價格形勢分析中的重要作用，但并不認為信息越多越好。一方面，現在是數據“爆炸”的年代，網絡獲取信息非常方便，但是這些信息往往夾雜著一些噪聲，采用模型分析時可能會得到有偏結果，此時需認真進行信息處理工作。另一方面，信息處理可能耗費大量時間，在執行應急任務時，可能“撿了芝麻，丟了西瓜”，此時需要關注信息的權威性。

第三，模型并非越復雜越好。應該注意到，當今高水平期刊上的模型有越來越復雜的傾向。這些模型在解釋過往變量變動時可能“頭頭是道”，但在預測未來走勢時可能會“一塌糊涂”。筆者并不是不贊同模型的復雜化，而是想說價格形勢分析是一門實用性技術，應奉行簡約原則，即在同等條件下，模型越簡約越好。因為簡約模型的經濟含義相對明確，同時模型估計參數少，模型的穩定性有保障。此外，價格形勢分析中，并不存在放之四海而皆準的模型，也不可能有屢試不爽的模型，各種模型都有其各自功能和適用條件。