US inflation diffusion as a measure of underlying inflation：Nomura认为，Warsh的通胀扩散指标应作为交叉验证工具，而非主要政策指引

概览

Nomura研究了Warsh主席所关注的PCE分项中涨幅超过3%的占比，是否可作为美国潜在通胀的指标。该机构认为，扩散指标能够反映价格压力是否广泛存在，但核心PCE和更广泛的指标组合仍更适合作为判断通胀趋势的主要依据。

核心观点

Warsh主席重点关注通胀扩散——即199个PCE价格分项中，按12个月和6个月年化口径计算涨幅超过3%的分项比例——以此评估潜在通胀。Nomura认同该指标对于判断价格压力是否广泛存在具有参考价值，并指出Warsh引用的两项指标均高于疫情前平均水平。但报告认为，政策问题并不在于扩散指标是否包含信息，而在于应赋予其多大权重。 Nomura的核心担忧在于指标构建方式。Warsh引用的数字似乎采用未加权指标，即199个PCE分项各占同等权重。Nomura将加权扩散指数定义为同比通胀超过3%的PCE类别在支出中的占比，将未加权指数定义为超过该阈值的类别占比。这一区别具有实质意义：食品、能源和核心商品按等权重计算约占分项的47%，但按支出权重计算仅约占32%。相反，住房相关分项约占消费篮子的16%，却只有6个分项，约占199个类别的3%；食品约占消费篮子的8%，却有22个分项，约占类别总数的11%。 这种构成使未加权指标更重视食品、能源和核心商品。Nomura指出，这些类别通常比服务业更为波动，尤其是在疫情后。因此，未加权扩散指数的波动大于按支出加权的指标，近年来还随着能源和食品价格以及关税而显著起伏。固定的3%阈值还带来另一项局限：指数上升可能是因为整个价格变动分布上移，也可能是因为离散度扩大、使更多观测值落入两端。这两种情况对潜在通胀的含义不同。 Nomura认为，在供给冲击连续且持续时，未加权指数可能有用；但央行通常会忽略暂时性供给冲击，或相较于需求驱动型通胀作出较温和的反应。因此，若更依赖未加权指标，可能会对之后被证实为短暂的波动性价格变动采取过度政策反应。报告因而仍对将其作为最重要的单一政策指引持审慎态度。 为检验扩散指标是否比传统指标更好地捕捉趋势，Nomura将加权和未加权扩散指数与三项事后“真实”通胀指标的平均值进行比较：PCE通胀的36个月居中移动平均、整体PCE通胀的未来24个月移动平均，以及经过带通滤波的PCE通胀。报告指出，这些指标也被用于确定达拉斯联储截尾均值PCE指标的截尾设定。比较结果显示，几乎没有证据表明任一扩散指标比核心PCE更有效地识别潜在趋势。在重大转折点附近，包括全球金融危机后通胀回落和疫情后通胀飙升，两种扩散指标均未比核心PCE明显更早识别趋势拐点。 报告还将扩散指标与Stock-Watson趋势通胀指标比较。后者使用支出权重汇总行业层面的通胀趋势，并在更具波动性的行业中降低那些只有较少价格变动反映潜在趋势的部分的影响力。这与未加权扩散指数形成直接对比，后者不论消费权重或波动性如何，均给予每个分项相同的重要性。Nomura的结论并非应放弃扩散指标，而是其提供了观察数据的另一种有用视角，并不是更优的实时趋势指标。 Nomura认为，美联储的历史实践和国际经验支持这一结论。美联储官员曾在评估通胀回落或通胀是否广泛化时引用扩散指标：Janet Yellen在全球金融危机后通胀回落期间如此做过，而Governor Waller和2022年货币政策报告则在疫情后通胀飙升期间使用简单和按支出加权的指标。不过，扩散指标通常仍是传统指标的补充，而核心PCE在美联储普遍被视为预测未来整体PCE通胀的有效指标。加拿大央行、RBA、RBNZ、RBI、BNM、韩国央行和日本央行同样主要将不同形式的扩散指标用于评估广度，并结合更广泛的持续性或潜在通胀指标；ECB对这类指标的系统性使用似乎较少。 Nomura的结论是，并非所有通胀趋势都应获得同等权重。如果Warsh主席和其他FOMC参与者相较于核心PCE及相关指标，给予未加权扩散指数更大权重，报告认为，由于该指标对波动性商品价格变动敏感，对错误信号作出反应的风险将上升。

分析框架

Nomura首先区分等权重和按支出加权的扩散指数，并考察类别构成如何影响各项指标。随后，该机构将两种指标与事后趋势通胀基准及核心PCE在重大通胀拐点附近的表现进行比较，最后以美联储和外国央行的实践交叉验证扩散指标在政策分析中的适当角色。

方法论与常识提炼

• 宏观经济框架

  通胀扩散分析

  报告以通胀超过3%的PCE分项占比衡量价格压力的广泛程度，并比较等权重和按支出加权的两种口径。

• 宏观经济框架

  事后趋势通胀基准比较

  Nomura将扩散指数与36个月居中PCE平均值、未来24个月整体PCE平均值和带通滤波PCE通胀的综合指标进行比较，以判断其能否在实时条件下揭示潜在趋势。

关键数据

• Warsh扩散方法中的PCE分项数199未加权指数计算通胀超过3%的单个PCE分项占比。
• 食品、能源和核心商品占比47% equal-weighted; about 32% expenditure-weighted这表明相对波动较大的类别在未加权指数中获得更大的影响力。
• 住房占比Roughly 16% of the consumption basket; about 3% of the 199 categories说明住房在等权重分项计数中的代表性不足。
• 食品相关项目22 components, roughly 11% of 199 categories食品约占消费篮子的8%，但在分项数量中占比更高。
• 事后趋势基准Centered 36-month average, forward 24-month average, and band-pass filtered PCE inflationNomura将这三项指标取平均，用以评估扩散指标是否优于核心PCE。

影响与含义

报告认为，通胀扩散指标可帮助政策制定者判断价格压力是在扩大还是收窄，但不应取代核心PCE或其他潜在通胀指标。若政策层面对未加权指标给予过高重视，可能增加对波动性、供给驱动价格变动反应过度的概率。

风险

• 固定的3%扩散阈值可能因价格变动离散度扩大而上升，而非由于潜在通胀分布整体上移。
• 未加权指数可能放大食品、能源和核心商品的波动，并产生错误的政策信号。
• 若给予未加权扩散指数高于核心PCE的权重，可能对被证明是暂时性的价格变化作出过度反应。

后续跟踪

• Warsh主席和其他FOMC参与者是否相较于核心PCE和其他潜在通胀指标，提高对未加权PCE扩散指数的依赖。
• 价格压力是否在PCE分项中广泛扩散，而不是集中于波动性商品相关类别。
• 未来转折点附近，按支出加权的扩散指标、核心PCE和其他持续性通胀指标的表现。