YY | 我们说的一致预期是谁的一致预期？

摘要

Wind与Bloomberg一致预期介绍

每月宏观经济数据发布之前，以Wind、Bloomberg为代表的金融信息服务提供商以及一些媒体（如新浪财经水晶球）等会对不同市场机构的宏观分析师发出问卷调查或收集他们的预测报告，并将其汇总形成宏观经济的一致预期数据。这些数据汇总了市场的主流看法，可作为对宏观经济数据的前瞻。

本文重点介绍Wind和Bloomberg的一致预期数据并对其预测数据进行分析。要点如下：

Wind 来源国内较多，查询方式友好。 Wind一致预期的数据起始时间在2008年，来源是国内证券公司取平均。历史预测数据的查询方式可以通过Wind自带的EDB进行批量导出。

Bloomberg 来源国际较多，查询方式较繁琐。 Bloomberg一致预期的起始日期为2005年，其来源是向相关金融机构发出问卷后滤波加权。历史预测数据是通过Bloomberg的EXCEL插件进行特定字段的输入进行导出，不能做到批量导出。

Bloomberg 一致预期的整体准确度较Wind更高。 具体表现在：

Ø Bloomberg15 个指标预测准确度的平均值为45.3%（预测误差在5%以内为准确），而Wind18个指标为15.6%；

Ø Bloomberg预测准确度较低的指标中仍保持10%以上的准确率，而Wind一致预期的同类指标预测的准确度大多在5%以下；

Ø Bloomberg的15个指标的预测机构的平均值为26家，Wind18个指标为13家；

Ø Bloomberg的预测机构和准确度呈正相关性，表明参与机构的预测质量较高，而Wind没有体现此类相关性。

风险提示： 准确度评估标准不够精确。

01 Wind一致预期介绍

1.1 Wind 一致预期界面及查询方式介绍

Wind一致预期的大多数据从2008年开始，来源一般是搜集其合作机构所属的宏观分析师发布的预测报告数据，将各家机构预测数据取算术平均值后形成一致预期，其合作机构大多为中国市场的证券公司。

Wind一致预期的查询在界面中的“宏观”→“信息速览”→“中国宏观预测”处，在时间轴后有“F”字母的表示预测值。Wind一致预期界面最多可以查询未来一年内的预测数据。查询预测值的详细信息可以通过点击相应预测数据查询。以2024年3月份的GDP季度预测为例，在界面可以看到预测机构名称、数量及其分析师，预测的平均值、最大值以及最小值。

1.2 Wind 一致预期预期差描述性统计及准确度分析

接下来我们将通过对Wind一致预期的历史数据分析，对比Wind一致预期和真实经济数据的预期差。通过上述界面是不能直接查询到历史数据的，此界面有时效性，不能直接从此界面观测到历史的预期数据的平均值和最值；查询历史预测数据、最值和预测机构数量的方法是通过Wind的经济数据库输入关键词查询，但历史预测数据的具体预测机构和分析师的数据无法查询。

我们选取了Wind一致预期的18个指标进行预测质量的分析，选取时间为2008年3月至2024年3月。由于wind一致预期将1至2月合并预测，而实际数据为1月2月分列，因此将各年的1月、2月数据剔除。选取指标分别为：

Ø 经济数据： GDP当季同比，工业增加值当月同比，固定资产投资累计同比，社零当月同比，进出口、贸易差额当月同比，PMI，城镇调查失业率。

Ø 价格数据： CPI当月同比，PPI当月同比,美元兑人民币月末汇率。

Ø 金融数据： M1、M2同比，人民币贷款同比，人民币贷款当月新增值，社融当月值，社融当月同比。

评判标准： 预测差在实际值的5%之内为“预测准确”，若预测误差超出实际值5% 则为“超实际”，反之预测误差低于实际值5% 则为“不及实际”。

图表3为分析结果，由此我们可以简要分析wind一致预期的数据特征：

Ø 极值较大。 虽然整体而言预期差的标准差不大，但预测到具体的某些节点的差距较大，如季度GDP的最大差额可以达到2%左右，社零一项的预测最大可达将近10%；最小值一栏中社融的预期差可以达到两万亿元。

Ø 预测机构数量的波动较大，且极差较大。 大多指标的标准差在6%以上，且预测机构的极差最大的一项可以达到47家，只有少数几个非热门指标如M1\失业率等的极差较为平稳。录入机构数量的极差过大会导致不同期之间的预测数据没有明显的可比性。

Ø 预测准确率大部分在30%以下，且与预测机构数量的关联都相对较低。 如进出口金额的平均预测机构数量多，但准确率也较低，并且极差较大，CPI这一项指标的平均预测机构的数量最多,极差也最大,但是准确率却只有13.75%；但M1、PMI等平均预测机构数量较少的一些指标的准确率相对较高。这一项特征并不符合一般的“样本量越大，向均值回归的趋势越明显”的设想。可能的原因是机构之间的预测差异较大。

Ø 正向和负向预测比例差不大。 除部分指标如GDP、当月新增社融的负向预测占比达60%，人民币贷款、社融存量同比的正向预测占比超55%之外，其余的指标中正向负向预测的占比基本平衡。

02 Bloomberg一致预期介绍

2.1 Bloomberg一致预期界面及查询方式介绍

Bloomberg一致预期的预期数据起始日期大多在2005年之前，其来源稍有不同的是会对特定合作的宏观分析师发出问卷进行调查填写，并得出一致预期。其合作机构大多为全球市场的相关机构。

Bloomberg的预期查询界面为代码“ECFC”，在此界面可以选取对不同国家的经济预测。在中国的预测界面中，Bloomberg覆盖的指标相对较Wind较少，具体表现在金融数据中只有M2一项，没有PMI的预测；预测的频次最低为季度，相对于Wind的月度而言频次较低；但其对于长周期的预测较多，且相对更为系统全面。从界面中可以看到Bloomberg的预测最长时间可以达到2025年的三季度，且相对Wind的远期数据预测显示信息会更多更为全面。更为详细的过往预测数据需要在其经济数据的搜索面板中查询，或是在其EXCEL的相关插件中进行导出。

在具体的预测界面中，可以看到其预测的机构数量及其名称，算术平均数、极值和中位数，还有“Bloomberg加权平均数”。“Bloomberg加权平均数”的生成方法是加权平均整合所有经济预测数据，Bloomberg假设提供这些数据的分析师都会提供独立但具有噪声的预测值，并包含可能包括了最新经济信息的最近的预测值进行计算。计算加权平均数的过程中，使用了卡尔曼滤波方法进行噪声的过滤。

Bloomberg对数据预测的方法是发放问卷，并会定期发放问卷更新对预测数据的最新变动，以确保对于较长时间的预测中包含最新经济数据的信息。在数据库中可以查询历史中每一期对特定时间（比如2025年Q1）的预测的值。问卷的具体信息也可以在Bloomberg上查询。

由上，可以简要总结在ECFC面板中Bloomberg一致预期的特点：

Ø 统一问卷调查。

Ø 预测频次较短，预测期间较长。

Ø 预测指标披露更为详细，且采用数学方法对预测数据进行处理。

2.2 Bloomberg一致预期预期差描述性统计及准确度分析

接下来我们将通过对Bloomberg一致预期的历史数据分析，对比Bloomberg一致预期和真实经济数据的预期差。同Wind一样，Bloomberg的数据也不能直接查阅获得。获取Bloomberg的不同经济预测数据的方法是在EXCEL的Bloomberg插件中搜寻相关经济指标的代码，或是在Bloomberg的经济数据面板中搜索查询，如CPI同比的代码为CNCPIYoY，之后在搜索字段搜索BN_SURVEY_AVERAGE即可输出Bloomberg对当期数据的预测数据的算术平均值，BN_SURVEY_NUMBER_OBSERVATIONS是查询当期预测的机构数量的字段。Bloomberg可获取的预测指标时间大多数从2008年开始。

我们选取了Bloomberg一致预期的15个指标进行预测质量的分析，选取时间为2008年1月至2024年2月。选取指标为：

Ø 经济数据： GDP当季同比，工业增加值当月同比，固定资产投资累计同比，社零当月同比，进出口、贸易差额当月同比，制造业PMI，城镇调查失业率。

Ø 价格数据： CPI当月同比，PPI当月同比。

Ø 金融数据： M1、M2同比，人民币贷款当月新增值，社融当月值。

评判标准： 预测差在实际值的5%之内为“预测准确”，若预测误差超出实际值5% 则为“超实际”，反之预测误差低于实际值5% 则为“不及实际”。

图表5为分析结果，由此我们可以简要分析Bloomberg一致预期的数据特征：

Ø 预测机构极值差大。 Bloomberg的预测机构极值差最高达到49家，较Wind更高。

Ø 预测差的极值仍较大。 与Wind一致预期相同，Bloomberg的一致预期的极值差较实际值会有极大的差距，如GDP的正向差的4.9%和负向差的-5.4%；相对而言只有CPI和社零的极值差较小。表明在某些时段的预测的不准确性。

Ø 准确率整体较高，涉及至绝对值、汇率相关的预测准确率相对较低。 比值类指标除进出口和M1外预测准确率都在40% 以上，在“制造业PMI”一项中的预测准确率更是达到了98.28%。而进口预测的准确度只有6.52%，出口准确度的预测为13.6%。

Ø 相较其他指标而言，在对绝对值的预测（社融、人民币贷款新增、贸易差额）的准确率在13%左右，相对较低， 这可能的原因有：5%的差距标准在面对绝对值相关时出现偏差（基数效应）；以10亿为单位的计价再乘以10时放大了差距。 进出口的指标预测效果不佳的原因也可能涉及到汇率计价的问题。

03 结论

Wind数据的查询较为方便，Bloomberg准确度较高

通过对Wind和Bloomberg一致预期的数据介绍，就两者预测数据的查询和质量本身进行对比，我们有以下结论：

从数据的可获得性和使用体验而言，Wind一致预期的数据表现更佳。 Wind的一致预期数据可以直接在其EDB（经济数据库）查询并批量导出，并且其字段描述较为贴近用户体验（如想搜索“社零同比”就可以在Wind的搜索框直接进行联想搜索）；而Bloomberg提供的指标搜索方法需要自行查询指标字段，且指标字段的描述相对而言没有Wind直观。在用户交互的体验上，Wind一致预期的数据查找表现更好。

从数据预测的准确性和科学性上，Bloomberg一致预期的数据表现更佳。 通过对两者预测数据采用“真实值误差5%”的标准进行评估，我们发现Bloomberg的一致预期准确度平均而言都较Wind更高，具体表现在：

Ø Bloomberg 所有指标预测准确度的平均值为45.3%，而Wind同类指标为15.7%。 以5%的预测误差为检验标准，对于预测准确率较高的指标，Bloomberg的准确率基本都能达到50%以上，而Wind的准确率均在40%以下。而对预测准确度较低的指标如进出口同比、贸易差额、新增社融、新增人民币贷款数据等，除进口同比外，Bloomberg仍能保持10%以上的准确率，Wind大多在5%以下。

Ø Bloomberg 的所有预测指标的平均预测机构的平均值为26家左右，Wind为13家。 且Bloomberg的指标的预测准确度和平均预测机构数大体相关，表明机构的增加能够使预测回归正确值；而Wind的预测准确度和平均预测机构数的相关性较弱。

04 风险提示

准确度评估标准不够精确。