美國將降息？  參考「通膨預期指數」掌握趨勢

撰文：右本沖

歐洲央行（ECB）在 6 月 6 日啟動降息，宣布降息 1 碼（0.25%），恰好 7 月 2 日發布 6 月歐元區整體通膨率降至 2.5％，而備受關注的核心和服務業數據則保持穩定。7 月 5 日，歐洲央行總裁拉加德（Christine Lagarde）表示，需要進一步確保通貨膨脹向 2％的目標回落，才可能會進一步降低利率。

繼瑞士央行和加拿大央行宣布降息後，歐洲央行也在 6 月 6 日跟進，利率從 2023 年 9 月以來創紀錄的 4％降至 3.75％，是歐洲央行 5 年來首度降息，至於美國聯準會（Fed）在 9 月降息曾有諸多討論，而 Fed 主席鮑爾（Jerome Powell）在全球央行年會已暗示美國將啟動降息循環。

歐洲央行 6 月降 當月通膨果然緩跌

由於烏俄戰爭觸發通貨膨脹，使得各國央行面臨經濟成長和通貨膨脹之間的兩難，維持高利率對抗通膨，將犧牲經濟成長，反之，欲降息救經濟，就使得通膨更為嚴重，雖然歐元區連續幾個月物價指數緩跌，歐洲央行又為什麼敢冒著通膨的風險而率先降息呢？

歐洲央行如何判定能否降息，或者美國聯準會是否降息，有一個非常重要的指標，目前國內央行並沒有對外公開這個指標，看似國內沒有編製這個指標──通膨預期指數（Expected Inflation）。

美國聯準會前主席班 ‧ 伯南克（Ben Bernanke）曾指出，通膨預期影響實際通膨，故對央行達成物價穩定有重要影響。

通膨預期指數 對央行決策有重要影響

聯準會官方網站上（https://fred. stlouisfed.org/series/EXPINF10YR）就有「10-Year Expected Inflation（EXPINF10YR）」10 年期通膨預期指數的報導，它是月資料（很多央行一季才檢討 1 次季資料），今年 5 月的數字是 2.45096，6 月是 2.36987，反映市場估計對未來 10 年預期平均通膨率，亦有 5 年期的通膨預期指數。

國際貨幣基金（IMF）的財務顧問兼貨幣與資本市場部主任 Tobias Adrian 曾寫到，因為調整後以通膨和失業率之間的菲利普曲線（Phillips Curve）其抵換關係失衡，甚至有人說通貨膨脹和失業之間並不存在永久的消長關係，更一般地說，它激發了人們面對通膨預期對總供給和總需求的影響之興趣。

當保羅 ‧ 伏克爾（Paul Volcker）擔任美國聯準會主席時，各國央行越來越關注長期通膨預期。然而，在缺乏衡量通膨預期的良好指標情況下，長期債券殖利率無法完美地取代這些預期，後來便納入更多參數形成「通膨預期指數」。

長天期公債殖利率 已無法完全掌握通膨動向

過去，假設消除風險溢價，10 年至 30 年期美國公債殖利率的上升被解釋為長期通膨預期的上升，Tobias Adrian 指出，在缺乏衡量通膨預期的良好指標之下，長期債券殖利率無法完美地取代這些預期，實務上，現在的通膨預期指數，不再單一仰賴中長期公債殖利率的漲跌，而加入其他因素。

我國中央銀行報告中曾提到，美國機構對「通膨預期」是怎麼構成的，因無具體數據可觀察，一般採「調查」及「市場交易基礎」兩種方式來衡量。

在「調查」部分，可使用密西根大學消費者調查、New York Fed 的消費者預期調查、Philadelphia Fed 的專業預測調查（Survey of Professional Forecasters, SPF），即 Philadelphia Fed 每季訪查專業人士對美國經濟展望看法，統整後公布預測值中位數等數據。

美國對民間調查加上市場交易 構成通膨預期

在「市場交易基礎」部分，則包含美國抗通膨公債（Treasury Inflation-Protected Securities, TIPS）、通膨交換（Inflation Swap）合約、共同通膨預期指標（Index of Common Inflation Expectations, CIE）等。

國際上，景氣指標、就業、民生消費、貨幣金融、股票市場、債券市場、房地產市場、大宗物資、國際收支與進出口也有被他國央行納入編製通膨預期指數，值得一提的是，這些資料頻率通常是 1 個月才有 1 筆，那麼，是否有更即時的數據，能更快反應呢？

有的，近年有相當多研究，運用全球使用率最高的 Google 關鍵字搜尋頻次 Google Trends 系統，作為預測民間消費、房市、股市等各面向的基準資訊。

納入網路大數據 可縮短預期時間

例如 Pavlicek（2014）則點出 Google 計量學的議題，透過工作相關的 Google 關鍵字搜尋來評估對失業率的影響，其以自迴歸模型（Autoregressive model, AR）及向量自我迴歸（Vector Autoregression, VAR）兩種模型去進行分析，研究發現，當將 Google 搜尋資料納入分析模型後，會讓模型預測力較傳統變數模型更為準確。

央行也有委託國內學術單位研究類似主題，對台灣民間消費的預測，一份委託世新大學財務金融學系副教授郭迺鋒「應用大數據提升台灣民間消費預測」主題研究中，比較了放入網路大數據指標和傳統一般型指標的差異，結果發現，納入大數據後的模型，有較佳的預測能力，如果民間消費可以因此提高預測力，那麼未來也將有其他研究針對更多構成通膨預期的參數去研究。

掌握通貨膨脹、預期通貨膨脹一直是各國央行、金融機構持續努力的目標，正如醫學、科學領域的追求，對掌握通膨的應用工具在數十年來的實證之下，也不斷的修正當中，全球的自由貿易金融機構都關心美國聯準會的下一步利率動作，想要掌握趨勢，了解通膨預期指數成為關鍵的一步。（本文作者在媒體工作近 20 年，長期關注金融議題）

來源：《台灣銀行家》177 期

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