社融与信贷会公布增量与存量两个口径数据。增量具有明显的季节性特征，在1、3、6、9、11 月份冲量，环比变化较大，宜进行同比分析；存量与增量在统计层面存在一定的差异，更有利于观测信用环境的趋势变化，其增速拐点在一定程度上领先经济增速拐点，但领先时间没有规律性。

央行会公布两种口径的社融与信贷数据，一是当月新增规模（增量），二是存量规模。

当月新增规模是投放总量扣除到期后的净融资概念，波动极大，有季节性冲量的特征，在1 月、3 月、6 月、9月与11 月有明显的峰值。这种特征主要和银行信贷的投放规律有关。

由于增量数据的高波动性，我们对社融和信贷增量数据进行分析时，主要着重看同比去年同期的变化。

存量规模是增量数据的累计存续值。它与经济增速、固定资产投资等以同比增速为主要披露口径的宏观指标相对应，在宏观中长期趋势的判断上更有积极意义，弥补了增量数据波动大的缺点。

但社融因为囊括范围广，在2011 年才开始正式统计，向前回溯难度大，存量数据披露不全面，在2016 年前只有季度数据和年度数据，往后才有月度数据。所以我们需要通过（当月社融存量规模=上月社融存量+当月新增社融规模）来倒推得到月频数据。

需要注意，这种估算并不完全准确，存在一定的误差。

一是因为计量单位存在差异与精度不足，社融新增量是以亿元为计量单位，而社融存量以万亿元为计量单位，且仅保留了两位小数，随着增量与存量关系的倒推迭代，万亿元换算成亿元后造成的细微差异会被累积放大。

二是因为存量与新增量的口径存在一定的差异，根据央行调查统计司负责人在2015 年2 月份答记者问中的表述，社融存量统计和增量统计存在不同，存量统计中不包括保险公司赔偿，而增量统计中包括。

三是因为汇率变化会影响外币贷款的计价，增量社融中的外币贷款使用当期的汇率计价转为人民币，而存量使用的是期末计价转为人民币。

四是因为央行会对社融进行修订。

从我们粗略估算得到的结果看，社融存量同比以2010 年为界，呈现趋势上涨和趋势下行的特征，与GDP 增速、工业增加值累计同比增速具有一定的相关性，在部分时期有一定的领先性。

但这种领先性没有准确的规律。因为社融作用于经济主要通过对融资比较敏感的部门（如基建地产）来实现，还有一些经济部门（如出口和制造业投资）对外部融资的变化并不敏感，在融资收缩时，这些部门的景气度往往较好，会对基建地产的下行形成对冲。

因此，在社融见顶后，经济何时见顶，实际取决于地产基建与出口制造业两种力量的博弈，而这种博弈并没有准确的时间规律，因此现实中社融领先经济大约两个季度的规律实际并不显著。

影响社融的主要有信贷、信托贷款、委托贷款、未贴现银行承兑汇票、企业债券融资与政府债券六个分项。这六大分项各有各的统计方法与分析思路。

信贷常分解为企业与居民部门分别看待。企业部门常将短期贷款与票据融资结合看待，两项资金常被企业用于结算、补库存等用途；中长期贷款常与信托贷款、委托贷款结合看待，主要度量实体融资需求的强弱，是信贷数据中的核心。居民部门的短贷与消费及监管环境有关，中长期贷款则取决于地产的销售情况。

信托贷款与委托贷款分别按照《理财与资金信托专项统计制度》与《委托贷款专项统计制度》进行统计，都是从机构放款终端进行的统计，因此无论中间有多少嵌套与通道，其规模都是真实有效，不会被低估。对这两项进行分析，可以使用的一个分析方法是新发与到期思路，新发取决于当前的融资需求与监管环境，而到期则是过去的融资需求与监管环境。利用这一分析方法，我们可以较好的理解委托贷款与信贷贷款自2019 年以来的分化。

政府债券是央行按照债权债务的登记交割来进行统计，与债券托管数据基本保持一致，一般集中在二三季度放量。

企业债券融资的统计目前是黑箱，我们能够大致依据债券发行与到期数据进行简单的拟合，看出当月趋势，但无法做出准确的预测。其规模高低主要与当月银行间市场流动性的松紧、信用风险事件以及到期规模等因素有关。

未贴现银行承兑汇票波动较大，其增量的变化主要取决于四大因素：一是监管，监管可能会打击银行开展票据承兑业务的积极性；二是融资需求，更高的融资需求与更强的经济景气度，对应更多的开票量；三是票据利率，更低的票据利率对应更多的票据被贴现；四是到期规模，更高的到期规模对应更少的票据被留存。

社融与信贷的短期预测通常有两种方法：第一种是季节性均值法；第二种是调研法。前者通常具有较强的主观性，后者需要调研渠道，具有一定的门槛与条件，我们建议以高频数据+季节性均值结合的方式进行短期预测，更具准确性。中期趋势预测难度偏大，利率与短期融资增速等指标可以作为一定的借鉴，具体分析时还需结合当下的经济金融环境。

目前来看，市场预测社融与信贷主要有两种方法：第一种是季节性均值法，根据过往年份的同期均值，再依据自身的主观判断进行预测；第二种是调研法，通过对大行信贷发放情况的调研，以此来预测当月的社融与信贷。

这两种方法各有利弊。前者虽然简单直接，但主观性较强，可能会与实际值出现较大的误差；后者需要有对应的调研渠道，具有一定的门槛与条件。

我们建议通过高频数据结合季节性均值来预测，虽然同样具有主观性，无法做出完全准确的预测，但能够大致判断出当月社融的表现是好还是坏。

对于信贷的高频，我们在《货币供给的分析、应用与预测》中讲过，可以借鉴两个指标：一是我们一直在推荐的票据转贴利率-Shibor，日度数据；二是BCI 融资环境指数，月度数据，在当月月末公布。

对于信托贷款与委托贷款，前者目前尚未有高频数据可以观测，但该项目在新的监管业态下已经趋于稳定，每月新增规模在零附近，因此在预测时，可以简单将其设置为 零。

后者每月仍有较高的负增量，可以观测的高频指标有两个：一是信托到期规模，信托业协会会提前公布，我们在现阶段可提前知晓到2021 年末每个月的到期规模；二是用益信托披露的集合信托成立规模，可以作为新发规模的一个参考。在这两个高频指标都没有出现显著变化的情况下，可以近似认为当月的信托贷款增量和近几个月相近。

对于企业债券融资与政府债券，均有相应的到期与发行规模，可以预测大概，但无法准确预测。

对于未贴现银行承兑汇票，需考虑三个因素，一是新开票规模；二是票据到期规模；三是贴现规模，这三个因素各有相应的高频数据。

新开票规模可考虑用票据承兑发生额，日频数据，可直接观测；贴现规模可考虑用票据贴现发生额，日频数据，也可直接观测；票据到期规模可考虑用去年同期新开票规模作为替代，因为大部分票据多是一年期，今年到期的规模即为去年同期规模。

核心假设风险：社融统计方法发生改变。