2024年1月2023年1月新增社融5985251486500059956社融TTM环比-0.03%1.471%1.44%-0.56%结构预测2024年1月预测值---误差-->2024年1月2023年1月人民币贷款50239-18394840049314>企业贷款+居民短贷51803-5755122850441→居民中长贷506576.662722231>企业票据融资-2070-7663-9733-4127外币贷款-2801269989-131委托贷款17-376-359584信托贷款-18172549732-62未贴现银行承兑汇票4199143656352963企业债券429454148351638政府债券29371029474140非金融企业境内股票融资477-55422964存款类金融机构资产支持证券-525323-202-333贷款核销312162474312

资料来源：wind，民生证券研究院预测


图2：1 月社融结构与去年同期对比（单位：亿元）
资料来源：wind，民生证券研究院

模型自2023 年3 月开始的样本外预测中整体预测精度较高，方向胜率 $81.8\%$ 。在对 2024 年 1 月社融的预测中，企业贷款 $^+$ 居民短贷、政府债券、企业债券的预测结果与实际值较为一致，居民中长贷与企业票据融资的预测则产生了一定误差。


图3：2023 年以来各月社融预测结果

资料来源：wind，民生证券研究院预测

从总量来看，2024 年 1 月社融为历史同期最高值，结构层面也有着明显的改善。企业信贷同比少增 0.82 万亿元，但主要是由于去年同期的超高基数，当前仍处于历史同期相对高位；央行平滑信贷节奏引导下，票据冲量明显减少，信贷结构改善。居民信贷同比多增 0.72 万亿元，短贷和中长贷均同比多增，其中居民中长贷多增在房地产销售疲软背景下，经营贷贡献了近半的增量。政府债券发行放缓，当前不再是社融的主要支撑。1 月社融的结构性变化或表明实体经济的内生性融资需求出现改善迹象，但能否持续走强仍需观察。


图4：历年 1 月企业信贷情况

资料来源：wind，民生证券研究院资料来源：wind，民生证券研究院


图5：历年 1 月居民信贷情况

对于企业贷款与居民短贷的预测，因二者均主要受未来经济预期的影响，我们将其放在一起预测——使用PMI 和唐山钢厂产能利用率作为变量对信贷大月和小月分别进行滚动回归预测。模型最新结果预测 2024 年 1 月新增企业贷款和居民短贷约为 51803 亿元，实际值 51228 亿元，预测误差-575 亿元。长期来看企业贷款和居民短贷的样本内外预测效果相对准确有效。


图6：企业贷款和居民短贷的预测（单位：亿元）

资料来源：wind，民生证券研究院预测

对于居民中长贷的预测，因其与商品房销售数据有很强的相关性，我们利用商品房代理指标（30 大中城市成交面积 $\times$ 百城样本住宅平均价格）与居民中长贷的三阶段特征进行预测。模型最新结果预测 2024 年 1 月新增居民中长贷约为 506亿元，实际值 6272 亿元，预测误差 5766 亿元。2023 年以来，居民中长贷的波动明显增大，模型预测也多次出现较大误差。


图7：居民中长贷的预测（单位：亿元）

资料来源：wind，民生证券研究院预测

对于企业票据融资的预测，较低的票据利率意味着银行在票据配置方面较高的意愿，因此二者存在明显的负相关性，我们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。模型最新结果预测 2024 年 1 月新增企业票据融资约为-2070 亿元，实际值-9733 亿元，预测误差-7633 亿元。银行对于票据配置意愿的强弱受到当月信贷强弱的影响较大，信贷较强的时候缩减票据融资量，而信贷较弱的时候以票冲贷。因此票据融资预测的误差也很大程度上受到其他信贷分项超预期的影响。


图8：企业票据融资的预测（单位：亿元）

资料来源：wind，民生证券研究院预测

对于政府债券的预测，我们是通过跟踪高频的政府债券发行到期数据，并以将月末新发政府债券计入下个月的方式对口径进行调整处理。模型最新结果估计2024 年 1 月新增政府债券约为 2937 亿元，实际值 2947 亿元，预测误差 10 亿元。长期跟踪下来，政府债券预测准确度较高，说明模型对于高频政府债券数据的口径调整方式与真实统计情况极为接近。


图9：政府债券的预测（单位：亿元）

资料来源：wind，民生证券研究院预测

对于企业债券的预测，我们是通过跟踪高频的企业债券发行到期数据，并使用 5 年窗口的滚动回归对企业债券子项进行重新配权，进行口径调整。模型最新结果估计 2024 年 1 月新增企业债券约 4294 亿元，实际值 4835 亿元，预测误差541 亿元。企业债券预测的误差也相对较小，且通过重新配权进行口径调整的方式也能有效减少企业债券高频数据与社融统计口径差异带来的误差。


图10：企业债券的预测（单位：亿元）

资料来源：wind，民生证券研究院预测

因此目前自下而上的社融预测框架主要是居民中长贷、企业票据融资存在一定预测误差，而对社融其他的主要分项预测相对准确。因企业票据融资起着一定熨平信贷波动的作用，其预测误差更多与其他信贷分项的超预期密切相关，这里暂不做展开讨论。我们接下来重点关注模型为何对于居民中长贷会出现较大预测误差。

2 居民中长贷预测误差来源： 与房地产销售的脱钩

居民中长贷是目前模型预测误差最主要的来源。以最新的 2024 年 1 月为例，居民中长贷实际值为 6272 亿元，去年同期值为 2231 亿元，同比显著多增，然而我们的预测值仅为 506 亿元，出现了明显的低估。连续数月房地产销售低迷背景下，将同比显著多增解释为住房贷款与房地产销售二者间的时滞显然不能成立。为找到预测出现较大误差的来源，我们重新回顾了模型预测的基本假设。


图11：居民中长贷预测值与实际值（单位：亿元）

资料来源：wind，民生证券研究院预测

模型对于居民中长贷预测的核心假设在于：居民中长贷与商品房销售的高度相关。由于居民中长贷存量以居民中长期消费贷为主，而居民中长期消费贷以住房按揭贷款为主，这是过去居民中长贷与商品房销售强相关性的来源。从下图可以看到，居民中长贷存量中消费贷占比始终超过 $80\%$ 。


图12：居民中长贷存量的构成

资料来源：wind，民生证券研究院

然而在 2022 年以后，经营贷却成了居民中长贷的主要新增力量。2016 年至2021 年新增居民中长贷中消费贷的占比始终高于 $75\%$ ，然而 2022 年和 2023 年新增居民中长贷中消费贷的占比分别仅为 $42.2\%$ 和 $31.6\%$ ，经营贷反超消费贷，成为了居民中长贷增量的新主导力量。


图13：居民中长贷增量的构成（单位：亿元）

资料来源：wind，民生证券研究院

消费贷的走弱和经营贷的走强是居民中长贷增量结构变化的两个原因。消费贷的走弱，主要是由于房地产市场的不景气，致使居民中长期消费贷增量迅速下降。经营贷的走强则可能是两个方面因素的共同结果：一方面，普惠金融政策的持续发力助力经营贷的增长；另一方面，违规使用经营贷置换存量房贷的操作也会导致消费贷向经营贷的转移。


图14：消费贷与房地产压力指数 MA3

资料来源：wind，民生证券研究院

居民中长贷增量结构的变化，最终指向了居民中长贷与房地产销售数据的逐步脱钩。一方面，这意味着通过观察居民中长贷投放情况来观测房地产市场景气度与居民购房意愿的手段正在失效；另一方面，这也意味着根据高频商品房销售数据去预测居民中长贷的模型假设也面临底层逻辑转变的问题。

居民中长期经营贷的超预期提升可能意味着非地产相关的内生性信贷开始扩张。1 月居民中长期经营贷新增 3163 亿元，贡献了居民中长贷近一半的增量，显著高于历史同期水平，或反映了非地产相关的内生性融资需求的回暖。


图15：居民中长期经营贷

资料来源：wind，民生证券研究院，注：棕色为历史同期数据

3 风险提示

1）量化结论基于历史统计，如若未来市场环境发生变化不排除失效可能。2）政策对于信贷的引导可能领先于实物工作量表现，高频数据反应不及时可能导致预测出现误差。

插图目录

图 1： 社融预测值与实际值对比 4
图 2： 1 月社融结构与去年同期对比（单位：亿元） 4
图 3： 2023 年以来各月社融预测结果 5
图 4： 历年 1 月企业信贷情况 . 5
图 5： 历年 1 月居民信贷情况. 5
图 6： 企业贷款和居民短贷的预测（单位：亿元） 6
图 7： 居民中长贷的预测（单位：亿元） 6
图 8： 企业票据融资的预测（单位：亿元）
图 9： 政府债券的预测（单位：亿元）
图 10： 企业债券的预测（单位：亿元） .. 8
图 11： 居民中长贷预测值与实际值（单位：亿元） 9
图 12： 居民中长贷存量的构成 .. . 9
图 13： 居民中长贷增量的构成（单位：亿元） .10
图 14： 消费贷与房地产压力指数 MA3 .10
图 15： 居民中长期经营贷 .. .11

表格目录

表 1： 社融自下而上预测框架 3

分析师承诺

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		推荐	相对基准指数涨幅5%以上
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