芦哲：沃什如何重塑美联储 | 通胀篇

芦哲、张佳炜（芦哲系东吴证券首席经济学家、中国首席经济学家论坛理事）

核心观点

核心观点：当前美国CPI和PCE都会因为权重更新、编制方法和模型调整等问题导致对真实通胀的估算出现偏差。沃什在通胀指标的未来改革将主要聚焦于及时性、准确性和趋势性三大方向，并可参考基于统计学、经济学上的改良指标与另类高频数据。完成通胀框架改革后，单月通胀数据对市场的噪音与扰动将变小，沃什带领下的美联储或更多聚焦于通胀的构成与中长期趋势变化的判断上。

为何改革？当前主要通胀指标存在的问题：①权重调整的滞后性。目前BLS每年更新一次CPI支出权重，以反映两年前的支出情况。由于替代效应的存在，使用过时的支出权重计算出的当期通胀估算值，往往会高于使用更新的支出权重计算出的估算值。②编制方法的不合理性。在编制与取样方法的共同作用下，CPI中的居住通胀通常落后于市场上Zillow等机构统计的实时租金数据12-18个月； CPI中的医疗保险分项价格变化更接近保险公司的利润变化，而非消费者购买保险的价格变化，这导致其与居民实际感受到的医疗保险成本存在明显偏差。③对新商品价格变化捕捉的不完整性。随着AI技术发展，相关服务价格上涨实际上反映的是AI服务总消费量的增加。而由于CPI和BLS对此价格变化均缺少相应的质量调整，这实际上将AI服务使用数量的增加与剔除质量变化后的价格上涨有所混淆，从而导致了潜在的衡量误差。

如何改革？市场存在的通胀衡量替代指标有哪些：①基于统计学改良的通胀指标。为了减少异常项和高波动分项对通胀读数的扰动，统计学通常采用中值、截尾和分布扩散度等方法提取数据中的共同趋势，帮助政策制定者识别真实的通胀趋势，具体来看包括中值/截尾/黏性通胀和扩散指数。②基于经济学改良的通胀指标。从经济学上看，通胀并非所有价格同步变化的简单结果，而是受到需求周期、劳动力成本、行业供需结构以及不同部门价格黏性等多重因素共同影响。美联储内部从价格传导机制、成本驱动因素和通胀持续性三个维度对传统通胀指标进行改良，以更准确刻画通胀的内生动力和未来走势，具体来看包括超级核心通胀/工资追踪/周期通胀/供需通胀和多变量核心趋势通胀。③另类高频通胀数据。目前，官方通胀数据存在发布滞后、频率较低的问题，为适应市场对通胀变化的观察需求，另类高频通胀指标通过引入实时价格数据和预测模型，提高对当前通胀状态的识别能力。相比传统月度通胀指标，高频通胀工具更强调“实时性”，能够帮助市场和政策制定者更早发现通胀拐点，并辅助判断通胀趋势变化，具体来看包括Inflation Nowcasting和Truflation高频数据等。

沃什通胀指标改革展望：我们认为，沃什在通胀指标方面的改革方向将主要聚焦于及时性、准确性和趋势性三大方向。①及时性：美联储数据改革小组未来或在当前CPI和PCE等官方通胀指标内引入更多高频、实时数据来源和新的统计方法，提高当前官方通胀指标对不同分项的价格变化捕捉的准确程度与更新速度；②准确性，相较于当前从依赖单一的传统CPI和PCE读数，未来美联储数据改革数据小组或将转向构建更能反映潜在通胀压力的综合指标体系。其可通过引入统计学和经济学改良指标的方式观察当前美国通胀的整体变化趋势，从而减少能源、供给冲击等短期因素对美联储政策判断的干扰。③趋势性，未来市场除了对每月公布的单月CPI和PCE数据进行解读外，还需要将更多重心转移至解读长期通胀趋势指标的边际变化情况。完成通胀框架改革后，单月通胀数据对市场的噪音与扰动将变小，沃什带领下的美联储或更多聚焦于通胀的构成与中长期趋势变化的判断上。

风险提示：沃什对通胀数据改革的内容与方向超预期；私营部门高频数据对美国通胀的追踪准确性问题；美国通胀趋势变化超预期。

内容目录

1. 为何改革：当前主要通胀指标存在的问题

1.1. 权重调整的滞后性

1.2. 编制方法的不合理性

1.3. 对新商品价格变化捕捉的不完整性

2. 如何改革：市场存在的通胀衡量替代指标有哪些

2.1. 基于统计学改良的通胀指标

2.2. 基于经济学改良的通胀指标

2.3. 另类高频通胀数据

3. 沃什通胀指标改革展望

4. 风险提示

正文如下

在4月21日的美联储主席提名听证会上，沃什表示希望使用截尾通胀（trimmed-mean）等指标来代替核心通胀，用以反映美国经济的潜在通胀率（详见报告《》）。在正式就任主席后的6月FOMC首秀上，沃什宣布将成立五个改革小组，并表示将改进数据收集方法，以提供关于美国经济运行状况更加准确、更具相关性、更具时效性，更具可操作性的信息。为何沃什要对美联储通胀指标进行改革？有哪些通胀指标能够符合沃什的改革标准？新的通胀指标又将对美联储的货币政策节奏产生怎么样的影响？本报告将就以上问题一一进行解答。

1. 为何改革：当前主要通胀指标存在的问题

目前市场最为熟悉的通胀指标是由劳动统计局（BLS）发布的消费者价格指数（CPI）和商务部经济分析局（BEA）发布的个人消费支出价格指数（PCEPI，以下简称PCE）。美联储自2012年1月来明确以PCE年率2%作为其物价稳定目标的衡量标准，因此PCE的变动直接影响美联储政策利率的决策。不过，因每月PCE通胀较CPI晚半个多月公布，且大部分的PCE数据都来源于CPI，因此市场往往在CPI公布时便已充分修正了美国通胀与相关美联储政策利率路径的预期。当然，无论是CPI还是PCE，其在衡量美国通胀时均存在不足，这是为何沃什希望改革通胀框架的原因所在。

1.1. 权重调整的滞后性

CPI指数构建使用固定权重的Laspeyres公式。自2023年1月起，BLS每年更新一次CPI支出权重，以反映两年前的支出情况。例如，消费者2021年的消费支出调查数据（Consumer Expenditure Survey, CE）将被用作编制2023年1-12月的支出权重。不过，由于替代效应的存在，使用过时的支出权重计算出的当期通胀估算值，往往会高于使用更新的支出权重计算出的估算值，因为消费者通常会减少购买相对更贵的商品，并用相对更便宜的商品来替代。相较之下，PCE在编制时在Laspeyres公式的基础上增设了Paasche公式，其各分项权重每季度都会动态调整，以反映替代效应的影响。

1.2. 编制方法的不合理性

以CPI中权重最大的居住通胀为例，其通常落后于市场上Zillow等机构统计的实时租金数据。由于CPI居住通胀衡量的所有租户实际租金包含了大量存量合同，而美国租约通常是一年一签，因此即使市场实时租金在3个月内暴涨了10%，绝大多数租约内的租户租金也要等到续约时才能体现价格变化。此外，房东为避免房屋空置和寻找新租户的麻烦，往往会给续租的现有租户一定折扣（即续租租金涨幅通常低于新签租金涨幅）。因此这些“温和”的续租价格便放缓了CPI 居住通胀的涨幅。同时，BLS在收集住房通胀数据时，采用了一种每半年调查一次的轮动机制。BLS 将全美划分出的样本库随机分成6个小组：第一小组在1月和7月接受调查，第二小组在2月和8月接受调查，以此类推。这种机制也意味着，任何一处房屋的实际租金变动，平均需要6个月时间才能被 BLS 的调查系统完整捕获并录入进CPI数据。在编制与取样方法的共同作用下，居住CPI反映出的通胀幅度要滞后于实际租金变化约12-18个月。这样的分项编制方法显然与沃什所追求的“数据及时性”相悖。

除居住分项外，医疗保险分项的编制同样存在争议。CPI健康保险衡量的并不是消费者实际支付的保险保费涨幅，而是通过保险公司的“留存收益”间接估算的保险服务价格。对BLS而言，医疗保险可看作医疗赔付与保费之差，居民在购买医疗保险后扣除医疗赔付的价格才是其“真正”为医疗服务支出的价格，即保险公司的留存收益。因此，CPI医疗保险分项价格变化更接近保险公司的利润变化，而不是消费者购买保险的价格变化，这导致其与居民实际感受到的医疗保险成本存在偏差。

此外，CPI医疗保险分项仅在每年10月更新上一财年的数据，并用作未来12个月的数据来源，且相邻年份之间的数据未进行任何平滑处理，由此导致的基期效应和滞后性在2021-2022财年被放大到了极致。2020年疫情期间民众减少就医，保险公司赔付大跌，这导致2021财年（2020年10月至2021年9月）的留存收益暴涨，并被BLS用于2021年10月至2022年9月的CPI健康保险分项数据来源。进入2021年，居民就医需求显著增长，留存收益暴跌，导致2022年10月的CPI健康保险分项出现暴跌。而正是因为CPI健康保险分项的暴跌，使得美国核心CPI环比增速不及预期，推动美联储结束了连续四次75bps的加息步伐，并于2022年12月将加息幅度放缓至50bps，促成了美联储加息周期二阶导放缓的重要里程碑。

为解决这一问题，自2023年10月开始，BLS利用保险公司的半年报财务数据，在每年4月和10月各更新一次留存收益数据。尽管本次BLS的调整一定程度上解决了数据滞后性的问题，但“留存收益法”的存在使得任何大幅度的医疗需求变化（如疫情期间或疫情后的报复性医疗）都将放大保险公司的留存收益波动，从而在数据上引发误读。相较之下，由于PCE医疗保险分项则直接参考健康和医疗保险承保机构PPI来衡量健康保险价格的变化，其并未直接受到留存收益变化的影响，因此在疫情期间的整体波动明显小于CPI。

1.3. 对新商品价格变化捕捉的不完整性

相比于CPI，尽管PCE在权重调整方面更加贴近当下变化，但其在部分领域仍存在与CPI一样的不足，这体现在两者在AI技术不断革新的背景下对相关AI服务价格捕捉能力的不足上。

BLS认为，随着零售商不断推出新版本并淘汰旧版本，商品改变的不仅是它们的价格，还包括它们的质量（quality）。为了准确衡量价格变化，CPI 必须能够识别并区分出由于质量变化而导致的价格波动部分。举例而言，当一款电脑芯片CPU的性能提升30%时，其价格也同步上升30%时，应视其“实际效用”价格并没有发生变动。而将这种剔除质量变动对价格影响的调整也被BLS称作享乐质量调整（Hedonic Quality Adjustment）。目前，CPI在以下两类商品中应用享乐质量调整：一类是由于季节性变化而容易发生高度质量变化的商品（如服装类商品），另一类是由于创新改进和技术变革而发生高度质量变化的商品（如家用电器和消费电子产品）。而近年来随着AI投资的热潮，生成式AI软件得以迅猛发展，但无论是CPI还是PCE均未对电脑软件分项进行享乐质量调整，这使得两者对AI行业的价格变化捕捉出现了“失真”现象：生成式AI功能的整合，使软件如何定价和衡量变得极为复杂。许多软件供应商通过固定费用的订阅模式提供AI增强型工具，自行消化了底层用户查询所产生的可变、计算密集型边际成本。随着消费者对这些AI功能使用规模的扩大，企业可能会提高整体订阅价格以维持利润率并覆盖这些可变计算成本。在这种机制下，我们观察到的AI服务价格上涨实际上反映的是AI服务总消费量的增加。这也实际上将AI服务使用数量的增加与剔除质量变化后的价格上涨有所混淆，从而导致了潜在的衡量误差。美联储于今年5月的研究显示，在对2026年4月的美国核心PCE和核心商品PCE进行品类错配修正（Category Mismatch-Adjusted）和部分质量修正（Partial Quality-Adjusted）后，其对应的通胀水平均出现了明显下行（图5）。

2. 如何改革：市场存在的通胀衡量替代指标有哪些

如前文所述，无论是BEA公布的PCE序列还是BLS公布的CPI序列，都会因为权重更新、分项编制方法和模型调整等问题偏估真实通胀。因此，沃什才要成立五大改革小组，以期改进官方经济指标的质量、时效与可得性，进而能更好地了解通胀的驱动，把控美国潜在的通胀趋势。我们认为，沃什可从三个维度着手改革通胀指标：①基于现有的CPI和PCE通胀指标进行统计学加工；②基于现有的CPI和PCE通胀指标，通过经济学原理进行加工；③寻求更及时、更高频的另类通胀指标。

2.1. 基于统计学改良的通胀指标

为了减少异常项和高波动分项对通胀读数的扰动，统计学通常采用中值、截尾和分布扩散度等方法提取数据中的共同趋势。对应到通胀分析领域，美联储体系内部也发展了三类“底层通胀”衡量工具：中值通胀关注价格变动分布的中心位置，截尾均值剔除极端涨跌项以降低噪声，扩散指数则衡量价格上涨压力是否广泛存在，三者共同帮助政策制定者识别真实的通胀趋势。

中值/截尾通胀——为了计算PCE的中位数通胀率，克利夫兰联储参考BEA发布的整套商品和服务价格分类数据，对PCE价格指数各组成部分的通胀率进行排序，并挑选出处于分布中位数的那一个——即其支出权重刚好处于价格变动分布第50百分位数的项目——编制成中值PCE。同样地，中值CPI是指在价格变动分布中，其支出权重恰好处于第50百分位数的那个组成部分的单月通胀率。

截尾CPI全名为16% trimmed-mean CPI，是克利夫兰联储将CPI细项从小到大排列，去除涨幅最大的8%与跌幅最大的8%细项后，再将剩下84%的细项进行加权平均编制得来。相对于核心CPI，截尾CPI去掉了涨跌幅最大的8%分项，平滑了数据的峰度，能够更好地动态跟踪CPI中相对稳定的细项走势。与截尾CPI不同，截尾PCE则是达拉斯联储截去PCE头部的31%与尾部的24%，反映出的是更加稳定的中枢PCE价格指数，也是美联储常常提到的一个指标。相对于核心PCE，截尾PCE的统计口径不是以项目为主，而是以波动率为主，其保留了食品与能源项目中的低波动项目，转而截掉了每月涨幅与跌幅最大的项目，进而减少数据峰度、平滑数据走势。

从统计学上看，中值/截尾通胀通过剔除异常值（即幅度过大或过小的价格变动）并专注于价格变动分布的内部区间，相较于传统的核心通胀能够提供更好的潜在通胀趋势信号。中值与截尾处理有利于给PCE指标“降噪”并更好估算通胀读数的中枢趋势，为美联储货币政策提供更好的指引参考。

黏性/弹性通胀——亚特兰大联储以菜单成本为基础，将CPI通胀分为弹性与黏性两类。如果某种特定商品或服务价格具有“黏性”，则意味着其在一段给定的时间内是固定不变的，反之则具有“弹性”。目前亚特兰大联储划分弹性与黏性的阈值为4.3个月，弹性与黏性CPI的权重分别为29.8%与70.1%，弹性CPI中主要涵盖的是食品、能源、服饰、机动车、烟酒、珠宝这类高波动项目。此外，亚特兰大联储同时发布了核心CPI序列和剔除掉自住房折算序列的弹性/黏性通胀。这里，黏性CPI的变动本质是菜单成本的变动，一定程度上能更好地反映长期通胀预期的变动。

通胀扩散指数——美联储研究显示，当价格压力从少数类别扩散至更广泛的商品和服务时，通胀往往表现出更强的持续性。因此，相较于直接测量“价格上涨了多少”的通胀指标，测量价格上涨的广度和分布变化更有助于识别当前整体的通胀趋势。而评估通胀压力是“具有广泛基础”还是“高度集中”的一种方法是使用扩散指数（Diffusion Indices），其衡量的是价格变动高于或低于指定阈值的通胀项目占比。以最新6月CPI为例，环比折年增速高于过去5年均值、高于4%的项目占比分别降至29.4%和35.2%，均处于相对稳定的历史区间。这意味着前期美伊冲突带来高油价尚未推高通胀广度，也没有形成明显的二轮扩散效应。

除传统扩散指数外，我们还可以借助t-扩散指数（t-Diffusion Indices），进一步观察美国通胀压力的广度及其相对于历史常态的异常程度。旧金山联储编制的t-扩散指数并不按照统一的绝对涨幅区间划分项目，而是分别将各分项当前通胀同比与其自身过去5年的平均水平和波动幅度进行比较，统计通胀率高于或低于历史均值2个标准差的分项数量占比及消费支出权重占比。由于这一方法充分考虑了不同商品和服务自身价格波动特征，它能够更细致地识别异常涨价或降价现象究竟集中于少数项目，还是正在向更广泛的消费类别扩散，从而帮助判断整体通胀趋势的普遍性、异常程度及潜在持续性。

2.2. 基于经济学改良的通胀指标

从经济学上看，通胀并非所有价格同步变化的简单结果，而是受到需求周期、劳动力成本、行业供需结构以及不同部门价格粘性等多重因素共同影响。因此，为更准确识别通胀的内生趋势，美联储内部从价格传导机制、成本驱动因素和通胀持续性三个维度对传统通胀指标进行改良，以更准确刻画通胀的内生动力和未来走势，具体来看：

超级核心通胀——2022年11月，美联储主席Powell在演讲中对后疫情时期的美国通胀进行了框架式分析，并提出了除居住外核心服务通胀这一关键指标，这也被华尔街日报（WSJ）称之为“超级核心通胀（Super-core Inflation）”。Powell在演讲中将剔除食品和能源通胀的核心通胀分为三个部分：核心商品通胀、居住服务通胀和居住以外的核心服务通胀（即超级核心通胀），而超级核心通胀这一支出类别涵盖了医疗保健、教育、理发和酒店餐饮等核心服务分项，占核心PCE的比重超过50%。美联储之所以关注超级核心通胀，是因为它更接近衡量由工资和国内供需关系驱动的底层通胀压力。相比包含住房的核心通胀指标，超级核心剔除了住房价格滞后的影响，能够更及时反映服务业成本压力；如果超级核心持续下降，意味着工资增速放缓、劳动力市场再平衡正在推动通胀降温，反之则说明服务通胀可能仍具有黏性。

工资增长追踪——如上文所述，工资是核心服务通胀（尤其是剔除住房后的核心服务通胀）的重要成本来源，与商品价格不同，许多服务行业（如医疗、餐饮、休闲、专业服务等）的生产成本高度依赖劳动力成本，工资变化提供了一个 “工资—服务价格—核心通胀”传导链条下的观察视角，用于判断通胀是否具有持续性。亚特兰大联储编制的工资增长追踪Wage Growth Tracker利用美国人口普查局人口动态抽样调查（CPS）的微观数据构建而成，计算的是相隔12个月被观察到的同一批个人的时薪变动百分比的中位数。如果工资增速过快，则可能通过提高企业运营成本传导至服务价格，并使通胀更具持续性。反之，如果工资增长随着劳动力市场重新平衡而逐步放缓，意味着企业面临的成本压力下降，核心服务通胀进一步回落的基础更加稳固，这也是美联储判断通胀能否持续向2%目标靠拢的重要依据。

周期/非周期核心PCE——为更进一步识别核心通胀的驱动因素，旧金山联储数据将核心PCE通胀的类别划分为周期性（cyclical）和非周期性（acyclical）两部分，其中周期性成分包括那些价格对整体经济状况更为敏感的类别，而非周期性成分包括那些对特定行业因素更为敏感的类别。为了确定具体哪些核心PCE类别更具周期性或非周期性，旧金山联储基于Mahedy-Shapiro方法估计了一个菲利普斯曲线模型，该模型将1988年至2007年间某一类别的价格变动与失业率缺口（即全国失业率与长期失业率或自然失业率之间的差额）联系起来。如果失业率缺口与该类别的通胀率之间存在显著的负相关关系且在统计上显著，则该类别被视为周期性否则被视为非周期性的。与受供应链或行业特殊因素影响的非周期性通胀相比，周期性通胀通常更能反映货币政策可以通过利率和总需求渠道影响的部分。因此，该指标有助于判断核心通胀上升究竟意味着经济过热，还是仅由个别行业冲击造成，并据此评估通胀的持续性及加息或降息的必要性。

供给与需求PCE——供给与需求PCE是旧金山联储编制的另一组通胀分解指标，用于判断每个月美国PCE通胀中，有多少来自需求扩张，又有多少来自供给冲击。旧金山联储先利用每个PCE细分项目过去约10年的数据，通过滚动回归估计其正常情况下的价格和数量变化，再比较当月实际值与预期值。当价格的超预期变动与数量的超预期变动方向相同时，则定义该分项为需求驱动（demand-driven）；若两者变动方向相反时，则定义该分项为供给驱动（supply-driven）。该指标体现了供给与需求驱动因素对通胀影响逐月演变的过程，同时能够尽量剔除技术进步、人口变化、工资常规调整等长期趋势，把识别重点放在当月的意外供给或需求冲击上。随后，各分项按照BEA编制PCE时使用的消费支出权重汇总，得到供给驱动、需求驱动对整体通胀的贡献。由于需求驱动通胀通常更容易受到货币政策通过利率和总需求渠道的影响，而供给驱动通胀更多反映生产成本、供应链或产能约束，该指标有助于美联储判断通胀上升的性质、评估价格压力的持续性，并决定货币政策应更侧重于抑制需求还是等待供给因素缓解。

多变量核心趋势通胀——纽约联储为衡量潜在通胀趋势和通胀持续性，编制了多变量核心趋势通胀（Multivariate Core Trend，MCT）。相较于传统“核心通胀”仅仅是简单地剔除食品、能源或住房分项，MCT把PCE价格指数的17个主要部门同时放入动态因子模型，将各部门通胀拆分为跨行业共同趋势（common trend）、行业自身趋势（sector-specific trends）、共同短期冲击（common transitory shock）和行业短期冲击（sector-specific transitory shock）四个部分，随后再按消费权重汇总剔除其中的冲击部分，保留趋势部分。MCT的核心用途是判断当前通胀究竟是暂时还是持久、集中在少数行业还是广泛扩散；相比核心PCE，MCT主要从月度数据中提取持续性信号，并降低汽车、运输等噪声较大项目的影响，因此通常能更及时地识别通胀趋势转折。

2.3. 另类高频通胀数据

目前，官方通胀数据存在发布滞后、频率较低的问题，为适应市场对通胀变化的观察需求，另类高频通胀指标通过引入实时价格数据和预测模型，提高对当前通胀状态的识别能力。相比传统月度通胀指标，高频通胀工具更强调“实时性”，能够帮助市场和政策制定者更早发现通胀拐点，并辅助判断通胀趋势变化。

Inflation Nowcasting通胀及时预测——传统通胀数据在发布上存在时间滞后的问题。例如，6月CPI数据通常在7月中旬公布，6月PCE数据则通常在7月底公布。在等6月CPI公布时，面对类似美伊冲突这类对油价产生扰动的事件，市场经常提出的一个疑问是“如果今天公布6月通胀，结果大概率是多少？” Inflation Nowcasting通胀及时预测便应运而生。其中Nowcast并不是预测未来几个月，而是估计当前尚未公布月份的通胀状态。目前市场上较为常见的Nowcast为克利夫兰联储Inflation Nowcasting，其通过整合每日原油价格、每周汽油价格以及最新公布的CPI、PCE等月度数据，利用混频模型（mixed-frequency model）在官方通胀数据公布前，对当前月份的CPI、核心CPI、PCE和核心PCE进行实时估计。其核心价值在于弥补官方通胀指标发布滞后的问题，提供接近实时的通胀“温度计”，帮助市场和政策制定者更早识别通胀拐点、判断价格压力变化，并辅助评估美联储货币政策路径。除克利夫兰联储外，彭博经济研究也编制了自己的美国CPI Nowcast，供市场投资者参考。

Truflation高频通胀数据——Truflation是由美国私营数据公司Tru Labs编制的实时通胀指数，通过整合来自30多个数据源的1500万条以上的商品和服务价格数据，以日度频率追踪美国消费者价格变化。与依赖月度调查和固定样本篮子的CPI不同，Truflation采用大规模市场价格数据和动态权重体系，旨在更及时反映消费价格、住房成本和通胀趋势，被视为传统官方通胀指标的高频补充指标。以居住通胀为例，我们在前文中提及，由于CPI采用实际租金等存量数据和编制方法等原因，其反映通胀变化存在明显滞后的情况，而Truflation通过高频市场数据追踪实际住房市场成本，包括市场租金、房价变化和抵押贷款成本等因素，旨在更及时反映居民面临的住房支出变化，这使得在2021–2023年住房通胀周期中，Truflation能够比CPI更快反映房地产市场变化。此外，Truflation还构建了用于对标PCE的实时替代通胀指标。其基于自身高频价格数据库，按照PCE的消费篮子和分类体系进行映射后生成的“实时PCE估算指数”。Truflation自身研究显示其的PCE代替指标与PCE的相关性R2 高达0.951，且平均可领先官方BEA PCE约29天，体现出指标在相关性和时效性上的优势。

3. 沃什通胀指标改革展望

综合前文对当前美国通胀指标存在的问题及目前市场上现存的其他通胀衡量指标，我们认为，沃什在通胀指标方面的改革方向将主要聚焦于及时性、准确性和趋势性三大方向。①及时性：美联储数据改革小组未来或在当前CPI和PCE等官方通胀指标内引入更多高频、实时数据来源和新的统计方法，提高当前官方通胀指标对不同分项的价格变化捕捉的准确程度与更新速度；②准确性，相较于当前从依赖单一的传统CPI和PCE读数，未来美联储数据改革数据小组或将转向构建更能反映潜在通胀压力的综合指标体系。其可通过引入统计学和经济学改良指标的方式观察当前美国通胀的整体变化趋势，从而减少能源、供给冲击等短期因素对美联储政策判断的干扰。③趋势性，未来市场除了对每月公布的单月CPI和PCE数据进行解读外，还需要将更多重心转移至解读长期通胀趋势指标的边际变化情况。完成通胀框架改革后，单月通胀数据对市场的噪音与扰动将变小，沃什带领下的美联储或更多聚焦于通胀的构成与中长期趋势变化的判断上。

以Powell时期美联储主要关注的通胀趋势指标核心PCE为例，我们发现其较疫情前的2019年的平均值产生了较大的偏离（详见图27）。但结合前文中提及的沃什改革方向，我们不难发现无论是基于统计学还是基于经济学改良的通胀趋势指标，其与疫情前的偏离程度和抬升幅度均显著低于核心PCE，这或一定程度上缓解美联储对未来“二次通胀”的担忧。不过需要注意的是，尽管当前改良数据表明美国通胀趋势尚属可控范围，但美伊冲突这一今年以来最大的地缘政治风险事件依旧是悬于美国通胀头上的“达摩克利斯之剑”。美伊冲突的反复和未来长期化的风险或不断抬升油价中枢，其在推升能源通胀的同时，未来或随着时间推移通过“二次传导”的方式向核心通胀扩散，从而提升美国通胀未来再次抬头的风险。这也令沃什和美联储需要更加密切关注美国通胀趋势的边际变化情况，并在未来的FOMC中对政策利率的调整保持高度谨慎的态度。

1. 风险提示

沃什对通胀数据改革的内容与方向超预期：由于目前沃什仅公布了美联储数据改革小组的领导人名单而非具体改革细则，因此其最终对衡量通胀数据改革的内容与方向存在超预期的可能；

私营部门高频数据对美国通胀的追踪准确性问题：由于Truflation等私营高频通胀数据并未公布其具体的数据源和编制方法，因此其对美国通胀的追踪刻画存在失真的风险；

美国通胀趋势变化超预期：由于美伊局势发展当前仍存在较多的不确定性，因此未来原油价格的走势变化也存在较大的不确定性，其对美国未来通胀趋势的影响存在超预期的可能。