成分包括铜、铝、原油、焦煤、热轧卷板、螺纹钢、塑料、聚丙烯，同时选取主力合约

本文尝试从工业品出厂价格指数（PPI）出发编制商品指数。相比市场主流的商品期货指数，该指数表现出更为明显的与物价趋势的相关性和趋势跟踪性。更重要的是，由于涵盖少数几种商品期货，此指数在可交易性和投资属性方面具有明显优势。同时，基于PMI数据构建的经济增长和通胀指数的择时因子，在该商品指数的择时决策中具有显著效果。

尽管国内期货市场逐步成熟，商品期货品种日益丰富，但与商品期货指数相关的金融衍生品发展相对较慢。与国际市场相比，国内仍缺乏多样化的商品指数衍生产品，如商品指数期货、期权等。同时，市场缺少以物价指数为出发点的可交易的商品指数产品。这类产品的缺失，限制了投资者在对冲通胀风险和进行资产配置时的灵活性和效率。

[“商品牛市”回顾]

成因分析

经济增长时，制造业、建筑业、交通运输业等关键行业的需求增长显著，这些行业作为大宗商品的主要消费领域，对钢铁、石油和基本金属等大宗商品的需求增加，直接推动大宗商品价格上涨。大宗商品不仅是重要的工业原料，也因其实物资产的特性，在通胀环境中与通胀率呈现较高的相关性。在经济繁荣阶段，通胀往往上升，大宗商品因其抗通胀的特性，成为投资者规避通胀风险的有效工具。因此，在经济繁荣阶段，商品市场的表现通常较为良好，投资者对大宗商品的投资需求增加，进一步推高了市场价格。

商品在经济周期中的表现

本文以宏观经济景气指数同比数据和居民消费价格指数（CPI）同比分别作为经济增速和通胀增速的判定指标。进入21世纪，国内并未出现过严格意义上的衰退和滞涨，要划分经济周期，可以从经济增速和通胀增速两方面考虑。经济增速减缓、通胀增速减缓为衰退阶段，经济增速升高、通胀增速减缓为复苏阶段，经济增速升高、通胀增速升高为繁荣阶段，经济增速减缓、通胀增速升高为滞涨阶段。

对相较于上一经济周期变动的1个或两个月份，仍统计归为上一经济周期。2010年至2024年二季度，共经历20次阶段更替。

图为经济周期阶段分布

图为商品市场经济周期各阶段总收益

图为商品市场经济周期各阶段月均收益

2003年至2024年二季度，商品市场在衰退阶段的总收益为7.59%，在滞涨阶段的总收益为21.60%，在繁荣阶段的总收益为42.14%，在复苏阶段的总收益为8.09%。在此期间，商品市场在衰退阶段的月均收益为0.17%，在滞涨阶段的月均收益为0.49%，在繁荣阶段的月均收益为0.98%，在复苏阶段的月均收益为0.22%。

由以上数据观测到，繁荣阶段商品市场表现相对突出。这一结论与美林投资时钟理论以及“商品牛市”成因分析基本吻合。

[指数编制方法]

国家统计局每月会定期公布生产资料和生活资料对PPI的影响比例，可通过影响比例反推二者权重。计算发现，PPI中，生产资料权重约为75%，生活资料权重约为25%。所以，PPI的主要分项为生产资料，生产资料和PPI的相关性相对较强，且波动性远高于生活资料。后文在选取商品期货品种时，将从生产资料中选取。

利用拉格朗日乘数法，求解各行业项在PPI中的权重。此方法的优势在于避免了国家统计局是否公布分项数据的影响，劣势在于由于仅依赖数学方法，所有分项权重测算结果会根据数据选取的时间跨度不同而波动。此外，可将各行业规模以上企业营业收入代替销售产值，进行PPI权重测算。此方法的优势在于权重占比由国家统计局列示，劣势在于数据公布局限于规模以上工业企业，同时从会计角度看，行业营业收入包括行业销售收入，测算过程存在一定误差。

通过以上两种方法，计算出各行业权重后进行排序。在两种权重测算方法的前十五位行业中，取重合项，最大程度反映权重较大的行业项。PPI每5年更换一次基期。最近的调整出现于2020年。

表为重合项权重均值

两种方法测算PPI行业权重一致性较好，前十五位权重行业中，共有十项重合。规模以上营业收入权重测算法测算的该十项行业总权重占比60.65%，拉格朗日乘数法测算的该十项行业总权重占比66.29%，两种测算方法数据间差距较小，一定程度上可以相互佐证有效性。

不过，规模大小并不能充分反映行业在PPI中的地位。在此引入贡献率，以进一步有效反映行业权重。

行业权重选取上述两种方法计算出的权重均值。同时，选取PPI变动贡献率前六大行业作为指数内期货成分的来源行业。PPI变动贡献率前六大行业分别为有色金属冶炼和压延加工业、黑色金属冶炼和压延加工业、石油、煤炭及其他燃料加工业、化学原料和化学制品制造业、计算机、通信和其他电子设备制造业、石油和天然气开采业。

先选择上述六大权重行业中代表性和重要性的生产资料，再根据国家统计局全国流通领域9大类50种重要生产资料以及月均销售额进行选择。最终，商品品种确定为电解铜、原油、电解铝、主焦煤、热轧卷板、螺纹钢、塑料和聚丙烯。

黑色和化工商品的消费呈现显著的季节性波动，其中冬季被视为消费淡季，而春季和秋季为消费旺季。这种季节性趋势使得投资者对5月、9月和10月的行情抱有较大期待，资金也会大量流入这些月份的合约。相应地，黑色和化工商品期货市场中，5月、9月以及10月合约成为主力合约的概率较大。非主力合约的交易量相对较低，流动性不如主力合约，故合约上选择主力合约。此外，实际消费数据往往隔月发布，加之原油期货在2018年3月上市，商品指数因而以2018年4月为基期，每月将前第2月的消费额作为权重进行滚动调仓。

整体而言，PPI趋势跟踪商品指数成分包括铜、铝、原油、焦煤、热轧卷板、螺纹钢、塑料、聚丙烯，合约采用主力合约，指数以2018年4月为基期（基期为1000点），每月将前第2月的消费额作为权重进行滚动调仓。

下图为2018年4月至2024年11月，采用主力合约连续数据的指数月收盘价走势。

图为指数月收盘价走势

PPI趋势跟踪商品指数表现出更为明显的标尺性和预测属性。2022年至2024年4月，指数能够较好地反映实际PPI的变化趋势。尤其是在PPI出现明显波动时期，PPI趋势跟踪指数能够及时捕捉到这些变化，显示出良好的标尺性。同时，PPI同、环比数据采用滞后一期数据，显示出指数对PPI趋势的预测效果较好。

图为指数同比与PPI滞后一期同比走势

图为指数环比与PPI滞后一期环比走势

相比市场主流商品期货指数，PPI趋势跟踪商品指数与PPI的相关性更强，该指数是跟踪PPI趋势变化的有效工具。同时，PPI趋势跟踪商品指数同比和PPI滞后一期同比相关性达到0.94，体现了从PPI出发编制的商品指数的标尺性和预测性。

图为主要商品指数与PPI的相关性

[净值回测]

上文对经济周期的划分，以宏观经济景气指数同比和CPI同比分别作为经济增速和通胀增速的判定指标。但在实际交易过程中，这些指标存在滞后问题。宏观经济景气指数同比和CPI同比数据往往是在经济活动发生后才被统计和发布的，这意味着当获得这些数据时，它们所反映的经济状况可能已经是过去时了。这种时间上的延迟使得在当月对经济周期的即时判断变得困难。

CPI作为衡量通胀水平的指标，其代表性和代理能力有所不足，特别是在以房地产为核心的资产价格成为通胀主要表现的情况下。此外，CPI在反映商品市场动态方面也显示出较低的相关性，PPI与商品市场的相关性更为显著。因此，用依赖消费端的CPI来评估通胀水平或确定商品市场投资时机，可能不是最佳选择。

为了解决数据滞后性以及代表性和代理能力不足问题，本文以PMI为基础，编制经济增长和通胀指数，以便更早反映出经济活动的变化。制造业PMI拟合的经济指数代表整体经济水平，由出厂价格拟合的通胀指数代表整体通胀水平。

经济指数和通胀指数均以2016年1月作为基期，基期指数值为1000点。

经济指数：

通胀指数：

2016年1月至2024年6月，经济指数和通胀指数走势既有同向阶段，也有分化阶段。

图为经济指数和通胀指数变化

经济指数环比大于零，表示经济增速提升；通胀指数环比大于零，表示通胀增速提升。同时满足经济指数环比大于零和通胀指数环比大于零，表示此时处于经济周期的繁荣阶段，将此作为商品市场的择时指标。

通过对后1月PPI趋势跟踪商品指数收益进行回测发现，2018年4月至2024年11月，共28个月同时出经济指数环比大于零和通胀指数环比大于零的条件，商品指数后1月负收益9个月、正收益19个月，月均收益率为3%，收益率之和为83.61%，显示出策略具有良好的择时功能。在市场条件有利时，策略能够较为准确地捕捉正收益机会。

以每月收盘价进行净值回测，择时策略净值在2020年年初至2021年年初表现出明显的上升趋势，在2021年中期至2022年初期达到峰值，之后虽然有所回落，但整体保持在较高水平。这表明择时策略在市场波动期间能够有效捕捉增长机会，并在一定程度上规避市场下跌风险，择时因子整体对商品指数进行了有效择时。

图为运用PPI趋势跟踪商品指数策略的净值回测

[总结]

在经济繁荣阶段，主要行业需求增长推动大宗商品市场扩张，进而促使物价上涨，同时大宗商品作为实物资产，能够有效对抗通胀，这正是在经济繁荣阶段商品市场成为首要投资方向的关键。通过对历史周期中商品市场走势的回溯分析，进一步验证了这一结论。

本文介绍了PPI趋势跟踪商品指数的编制方法，相比其他商品指数，该指数表现出更为明显的标尺性和预测性。为克服数据滞后问题，本文采用基于PMI数据构建的经济增长和通胀指数，作为判断经济阶段的依据。使用PPI趋势跟踪商品指数时，将同时满足经济指数环比大于零和通胀指数环比大于零作为择时指标，数据也验证了择时因子在商品指数择时决策中具有显著效果。（作者单位：国联期货）