外汇商品 | 评估欧央行降息时点的关键变量——评欧央行1月议息会议
欧元,欧央行
1月欧央行如期维持三大关键利率不变,会议声明对通胀前景看法更加乐观。尽管行长拉加德重申此前立场,但市场仍将措辞修改解读为欧央行鸽派转变的暗示。美国第四季度PCE不及预期,联储降息预期同样发酵,欧美利率共振下行。欧元兑美元高位震荡后回落。
欧央行通胀预测模型的最新研究表明,EURIBOR、失业率、协商薪资、未来12个月预期价格趋势与通胀的关系较为紧密。据此我们优化了VAR模型。如若4月公布的第一季度协商薪资增速未降至3.95%~4.36%,欧央行推迟降息的风险可能将增加。
当前欧元货币市场利率、美元长短期利率、油价,以及欧美股市对欧元兑美元的扰动相对较强。基本面美强欧弱的格局仍在延续,欧元兑美元料维系偏弱震荡,中期仍有继续下行可能。
事件:欧央行如期按兵不动
北京时间1月25日21:15,欧央行公布1月议息会议结果,维持存款便利利率在4%不变,符合预期。会议声明删除了有关物价压力高企、劳动力成本增长强劲的表述,对通胀前景看法趋于乐观。市场将其解读为欧央行政策基调将开始转变的一个迹象。尽管行长拉加德坚定此前立场、告诫勿要过分解读措辞修改,市场降息预期升温的氛围未受动摇。21:30公布的美国2023年第四季度核心PCE通胀环比折年率不及预期,同时1月20日当周首申失业金数据表现疲软,美联储降息押注增加。会后,欧元兑美元高位震荡后回落,德、意、美债10Y收益率先于欧元汇率共振下行。
一、重申立场,但对通胀更有信心
欧央行继续维持三大关键利率不变。利率前瞻指引的措辞没有变化。本次会议不公布经济预测。不过,声明部分对增长和通胀前景的描述变得更加乐观。其最新观点如下:(1)经济可能在2023年第四季度陷入停滞,但一些前瞻性调查指标表明未来增长会加速;(2)信贷动态有所改善,但总体仍疲弱;(3)删除“国内价格压力仍然较高,主要是由于单位劳动力成本的强劲增长”,取而代之的是“单位利润下降已开始缓解单位劳动力成本上升对通胀的影响”,不过提示需额外警惕中东地缘紧张局势带来的通胀上行风险。
行长拉加德在会后新闻发布会上回答记者问时补充道:
关于增长:最新的PMI数据显现出2024年经济复苏即将到位的初步迹象。
关于通胀:通胀下降进程必须进一步推进才能让欧央行有足够信心,但这不是前瞻性指引,只是尝试提供我们在未来几周研究数据时将在考量中应用的机制。欧央行正在仔细研究一系列有关工资增长的数据,包括就业网站Indeed和自己的工资谈判跟踪数据。工资增长目前“方向良好”,未来几个月将会有这方面的“丰富信息”,3月预测是“一大信息”。
关于货币政策:“我坚持我说过的话”,欧央行管委会也一致认为现在讨论降息为时过早。货币政策框架的审查工作进展迅速,预计将于春季结束前公布。
二、欧元区通胀预测模型优化
三、后市展望
受欧央行通胀描述措辞变化的影响,OIS市场预计欧央行在4月降息的概率由会前(1月24日)的12.7%迅速扩大至75.3%(1月26日)。拉加德强调不要过分解读措辞修改试图敲打降息预期未果。
结合BETA因子分析法,我们可以挖掘欧元兑美元市场的“敏感”主题(见图表 9)。当前欧元货币市场利率、美元长短期利率、油价,以及欧美股市对欧元兑美元的扰动相对较强。且可以注意到的是,欧元利率对欧元汇率的影响不如美元利率。这意味着当前欧央行政策预期变动对欧元汇率的影响不如美联储政策预期变动,与体感一致。此外,欧元区股汇联动效应较强,和美股的关联度同样较高。
欧元区2023年第四季度GDP数据将于下周二公布,基本面美强欧弱的格局仍在延续,欧央行降息预期存在进一步加码的可能性,欧元汇率缺乏上涨基础。市场也将继续博弈美联储降息前景,在美国通胀数据偏弱时,联储降息预期也有重新抬升的可能性。在此背景下欧元兑美元料维系偏弱震荡的形态。欧元兑美元已迫近200日、250日均线强支撑,短线下行速率将放缓。其相对利差锚偏离度修正至90分位数下方,脱离极端超买区间。参照历史情形,中期内欧元兑美元将面临震荡或继续下行的选项。尽管市场对欧央行降息存在过度押注的可能性,但根据上述BETA分析,欧央行降息预期下修对欧元汇率的提振作用有限,恐不足以成为大幅反弹的动力。
注:
[1]https://mp.weixin.qq.com/s/Hg2kYDJkUZpxvUYfgFmQtg
[2]Michele Lenza, Inés Moutachaker, & Joan Paredes, Forecasting euro area inflation with machine learning models, ECB Research Bulletin No.112, 17 October 2023.
[3]它是常用的随机森林模型的变体,在通胀领域已有高准确度预测的先例(Medeiros, M. C., Vasconcelos, G. F., Veiga, A. and Zilberman, E., Forecasting Inflation in a Data-Rich Environment: The Benefits of Machine Learning Methods, Journal of Business and Economic Statistics, Vol. 39, pp. 98-119.)。此类模型具备可以避免过拟合、减小异常值影响的优点。
[4]有效下限指政策利率的进一步下调不再对总需求和GDP提供刺激,甚至可能产生不利影响(如在金融部门)的临界点。
★
点击图片购买 “兴业研究系列丛书”
★
微信扫码关注该文公众号作者