本期要點
騰景宏觀經濟高頻模擬顯示，截至4月24日，我們預期4月CPI環比為0.58%，同比增速約為2.14%。4月CPI增速大概率位於2%上方，後續温和上漲。
4月CPI上行的主要因素包括：一是疫情防控下，物流運輸不暢導致蔬菜、雞蛋等食品價格延續3月上漲趨勢；二是受基數走低影響，豬肉對CPI同比的負向拖累在減弱；三是能源價格保持高位、糧食價格上漲、人民幣匯率貶值所帶來的輸入性通脹壓力加大。
不過，由於疫情壓制服務業修復、居民消費需求整體偏弱，預計後續CPI反彈幅度不會太高。
圖：CPI:當月同比:騰景高頻模擬
▲數據來源：騰景
商務部監測數據顯示，4月11日-4月17日，全國食用農產品市場價格比前一週（4月4日-4月10日）下降0.8%。食品方面，據農業農村部監測，4月22日豬肉平均批發價為18.41元/公斤，比上週五(4月15日)上漲0.6%；蔬菜和雞蛋價格同比上漲分別超過20%和15%。能源方面，油價高位運行，布倫特原油價格較上週上漲1.3%至105.8美元/桶；煤炭需求進入淡季，煤價向限價區間迴歸。
食品項：豬價進入築底階段，近3周持續回升。農業農村部4月21日發佈，截至4月中旬，全國生豬價格已經連續3周小幅回升，結束了16周連續下跌的趨勢。4月14日，年內第四批中央儲備凍豬肉收儲4萬噸。今年以來，國家有關部門已累計掛牌四批次收儲近16萬噸儲備，此項舉措提振了市場情緒，豬肉價格開始有所反彈。
圖：2015年1月-2020年4月豬肉、蔬菜價格同比增速
▲數據來源：騰景
能源部分：成品油、煤炭、LNG等環比下降，但同比依然處於高位，需關注上游的通脹向下遊進一步傳導。根據國家統計局4月24日發佈的4月中旬流通領域重要生產資料市場價格變動情況：液化天然氣（LNG）7671.4元/噸，比上期價格下跌292.3元，下降3.7%；汽油（92#國VI）8923.7元/噸，比上期價格下跌368.0元，下降4.0%；無煙煤（洗中塊）1675.0元/噸，比上期價格漲10元，微漲0.6%。
圖：2015年1月-2020年4月汽油（92#）、煤炭價格同比增速
▲數據來源：騰景
從2015年-2021年CPI環比值的月度季節性看，今年3月CPI環比高於歷年的季節性，並且歷年4月份環比均上行，因此今年4月的CPI環比預估值處於0.5%~0.7%區間。基於此，我們通過環比連乘法預估4月CPI同比大概率應在2%上方，高頻模擬結果為2.14%。
圖：CPI:當月環比:季節性
▲數據來源：騰景
分析CPI環比的影響因子我們發現：農產品批發價格200指數對4月的CPI（當月環比）影響最大，其次為食用農產品價格指數。此前對CPI影響最為顯著的因子——豬肉價格重要性下降，表明低基數效應下豬肉對CPI的增速的負向影響有所減弱。此外，我們在模型中加入了北上廣深四個一線城市的擁堵延時指數作為反映疫情對經濟負外部性影響的因子。結果表明，國內疫情近期多發，廣州、深圳、上海的擁堵延時指數走低，物流和交通體系受到一定干擾，推升CPI上行。
圖：對CPI（當月環比）進行高頻模擬的部分特徵的SHAP值
▲數據來源：騰景
注：每項指標對應的紅色點和藍色點分別表示實際值大小。如果點落在中間線右側表示對CPI的正向影響，拉高CPI。點越靠近右邊，拉高效應越強。落在左側的含義相反。（本文執筆：趙宕涵、張振、吳衞，排名不分先後）
（註釋：騰景 AI 經濟預測運用近年來快速發展的機器學習特別是深度學習等人工智能前沿技術，與實時化、動態化的投入產出體系深度融合，在一系列關鍵技術攻關的基礎上，對重要的經濟金融指標進行高頻模擬和預測，形成了在國內外具有開拓性、領先性、實用性的產品體系。
所謂高頻模擬，就是在蒐集加工大量相關數據的基礎上，依託經典機器學習和深度學習模型，把月度指標日度化，使通常一個多月後才公佈的指標，當日或近日就能呈現出來，比如，月初的 CPI 指標，過去要到一個半月後才公佈，有了高頻模擬，當日就知曉了。
所謂預測，就是運用深度學習的先進算法，重點在海量數據中搜尋非線性相關關係，發現 並提煉那些過去、當下和未來都會起作用的規律性因素，從而實現對某一變量未來一定時 期的預測。目前，我們已基本形成了時間長度為半年到一年、準確率 70% 以上的預測能力， 並在逐步提升。）